The relationship between neutrophil‐to‐lymphocyte ratio and vascular calcification in end‐stage renal disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation was found to be correlated with coronary (CAC) and thoracic peri-aortic calcification (TAC) in end-stage renal disease (ESRD) patients. Neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) was introduced as a potential marker to determine inflammation in cardiac and noncardiac disorders. Data regarding NLR and its association with TAC and CAC are lacking. We aimed to determine the relationship between NLR and vascular calcification in ESRD patients. This was a cross-sectional study involving 56 ESRD patients (22 females, 34 males; mean age, 49.9 ± 14.2 years) receiving peritoneal dialysis or hemodialysis for ≥6 months in the Dialysis Unit of Necmettin Erbakan University. TAC and CAC scores were measured by using an electrocardiogram-gated 64-multidetector computed tomography. NLR was calculated as the ratio of the neutrophils and lymphocytes. There was a statistically significant correlation between NLR, TACS and CACS in ESRD patients (r = 0.43, P = 0.001 and r = 0.30, P = 0.02, respectively). The stepwise linear regression analysis revealed that age, as well as NLR were independent predictors of TACS. However, increased age was the only independent predictor of CACS according to linear regression analysis. Simple calculation of NLR can predict vascular calcification in ESRD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».