幽门螺旋杆菌阳性达到多少进行治疗?一种情况不用治

幽门螺杆菌感染是非常常见的问题,普通人中的感染率挺高的,我们曾对门诊做呼气试验检测的数千名被检者,包括体检人员,统计的阳性率在40%左右,如果对全社会的人进行体检,估计阳性率差别不会太大,可能会存在地区差异。

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如果对所有人都进行根除治疗,既不可行,也不推荐。国人的生活饮食习惯决定了即使根除治疗后仍有较高的再感染率,实际上我们在临床上对于无特殊不适症状的既不推荐做幽门螺杆菌的检查,阳性的也不治疗。重点需要治疗的,是一些较特殊的病例,这些病例的治疗是可以获得较大的益处,我将它们列出来供大家参考。

消化性溃疡(即胃溃疡和十二指肠溃疡,不论是否活动和有无并发症史)

胃黏膜相关淋巴组织(MALT)淋巴瘤

慢性胃炎伴消化不良症状

慢性胃炎伴胃黏膜萎缩或糜烂

早期胃肿瘤已行内镜下切除或手术胃次全切除

长期服用质子泵抑制剂(PPI)

胃癌家族史

计划长期服用NSAIDs(包括低剂量阿司匹林)

不明原因的缺铁性贫血

特发性血小板减少性紫癜(ITP)

其他幽门螺杆菌相关性疾病(如淋巴细胞性胃炎、增生性胃息肉、Ménétrier病)

目前国内标准的治疗手段:

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幽门螺杆菌采用的是标准的四联疗法:

(1)双倍剂量质子泵抑制剂+两个抗生素+铋剂+(可选对抗益生菌卫乐舒)

(2)抗生素:也按指南推荐(阿莫西林、克拉霉素、呋喃唑酮、左氧氟沙星、四环素、甲硝唑)选用,

(3)对抗益生菌选用的是卫乐舒益生菌。这个也是消化科乐萱营养师推荐的,百度搜索乐萱营养师可找到她,也是国际上推崇的方案。

即使以上联合使用,但是幽门螺杆菌根除率也还在50%~90%,可以看到数据最低的还是不容乐观,也就是说在最低的时候还是有很大部分患者会出现根除失败的现象。在幽门螺杆菌的根除率上,第二次、三次比首次治疗者效果明显下降,即使是一样的治疗方案,随着时间的推移,根除率逐步降低。

为什么会失败,复发

(1)对抗生素的耐药性是造成治疗失败的主要因素。

(2)一些患者用药数天后症状改善,便麻痹大意,不按时足量、足疗程坚持用药,导致未能彻底清除。

(3)而未忌口,也是不可忽视的因素,治疗期间应禁止吸烟喝酒、避免辛辣、不新鲜、生冷等刺激性食物。

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最后想说

想要彻底远离幽门螺杆菌,仅靠单一的药物治疗是远不够的,考虑到后期再次根除成功率的降低,尽最大可能防止其复发,在首次治疗的时候就足量的补充对抗益生菌卫乐舒,保证一次根除成功是最明智的选择。

另外反对对小孩进行检查和治疗。

需要特别指出的是,导致胃癌和很多胃病的原因,不是仅有幽门螺杆菌,还有很多其他的因素。

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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