Neutrophil Lymphocyte Ratio as a predictor of systemic inflammation - A cross-sectional study in a pre-admission setting.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neutrophil:lymphocyte ratio (NLR) is an emerging biomarker that is used to predict postoperative mortality and morbidity in cardiac and cancer surgeries. The association of this biomarker with systemic illness and its usefulness in risk assessment of preoperative patients has not been fully elucidated. OBJECTIVES: To determine the prevalence of elevated NLR in preoperative patients and to examine the relationship between elevated NLR and the presence of systemic illnesses as well as anaesthesia risk indices such as American Society of Anesthesia (ASA) and the revised cardiac risk index (RCRI) scores. DESIGN: Cross-sectional study Setting: Anaesthesia pre-admission clinic, Toronto Western Hospital, Toronto, Canada Patients: We evaluated 1117 pre-operative patients seen at an anesthesia preadmission clinic. RESULTS: NLR was elevated (>3.3) in 26.6% of target population. In multivariate analysis, congestive cardiac failure, diabetes mellitus and malignancy were independent risk factors predicting raised NLR. After regression analysis, a relationship between NLR and ASA score (Odds Ratio 1.78; 95% CI: 1.42-2.24) and revised cardiac risk index (RCRI, odds ratio 1.33; 95% CI: 1.09-1.64, p-value: 0.0063) was observed. CONCLUSIONS: NLR was elevated (> 3.3) in 26.6% of patients. Congestive cardiac failure and malignancy were two constant predictors of elevated NLR at >3.3 and > 4.5. There was a strong association between NLR and anesthesia risk scoring tools of ASA and RCRI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».