Platelet‐to‐Lymphocyte Ratio: One of the novel and valuable platelet indices in hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
I would like to thank to Balta et al.1 for their constructive comments on our manuscript titled “Platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) better predicts inflammation than neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) in end-stage renal disease patients (ESRD).”2 In this study, we demonstrated that PLR might be a better indicator of inflammation when compared to NLR in ESRD patients. In ESRD patients, chronic inflammation is one of the major causes of endothelial dysfunction and vascular calcification.3 In recent years, NLR was found to be significantly correlated with inflammatory marker including hs-C-reactive protein, pentraxin-3, tumor necrosis factor-α and interleukin-6 in this population receiving renal replacement therapy4, 5 and in autosomal dominant polycystic kidney disease patients.6 Hence, to predict inflammation, NLR might be used in this population. There is also growing evidence that other variables such as PLR, red cell distribution width, platelet distribution width, platelet crit and mean platelet volume might predict inflammation. We agree with Balta et al. regarding the usage of these markers together to predict inflammation. Unfortunately, to date, there is no scoring system including these parameters to define the inflammatory status in ESRD population. Hence, NLR and PLR might be used to predict inflammation in this population accurately.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».