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Enregistrement W2951925084 · doi:10.1097/md.0000000000016120

Predictive ability of admission neutrophil to lymphocyte ratio on short-term outcome in patients with spontaneous cerebellar hemorrhage

2019· article· en· W2951925084 sur OpenAlexaff
Fan Zhang, Yanming Ren, Yan Shi, Wei Fu, Chuanyuan Tao, Xi Li, Mu Yang, Chao You, Tao Xin

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesWest China Hospital, Sichuan UniversitySichuan UniversityChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésMedicineNeutrophil to lymphocyte ratioInternal medicineOdds ratioAbsolute neutrophil countConfidence intervalReceiver operating characteristicWhite blood cellLogistic regressionArea under the curveLymphocyteGastroenterologyNeutropenia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the prototypical intracranial hemorrhage (ICH), spontaneous cerebellar hemorrhage (SCH) is treated with different strategies by comparing with supratentorial hemorrhage (SH). Additionally, SCH patients usually suffer from worse prognosis than patients with other types of ICH. It is well documented that the unique anatomic structures of posterior cranial fossa lead to a higher risk for brainstem compression and/or brain edema in SCH patients. Recently, neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) was reported to possess an excellent predictive ability for the prognosis of patients with ICH, and most of those cases are SH. Thus, the potential association between NLR and the prognosis of SCH patients remains to be elucidated. Here, we aim to assess the predictive role of admission NLR and other available inflammatory parameters for the outcomes of patients with SCH.All patients with acute SCH admitting to West China Hospital from February 2010 to October 2017 were retrospectively enrolled. According to the absolute neutrophil count, absolute lymphocyte count, white blood count and absolute monocyte count extracted from electronic medical records, NLR was calculated. The multivariable logistic regression analysis was applied to analyze the associations between disease outcome and laboratory biomarkers. The comparisons of predictive powers of each biomarker were assessed by receiver operating curves (ROCs). The spearman analyses and multiple linear analyses were also conducted to identify the independent predictors for admission NLR.Admission NLR independently associated with 30-day status (odds ratio [OR] 1.785, 95% confidence interval [CI] 1.463-2.666, P <.01) and exhibited a better predictive value (AUC 0.751, 95% CI 0.659-0.830, P <.001) with the best predictive cutoff point of 7.04 in 62 patients with unfavorable outcomes. Moreover, absolute neutrophil count, absolute lymphocyte count, presence of intraventricular hemorrhage (IVH) and Glasgow coma scale (GCS) score were also correlated with admission NLR, respectively.Admission NLR is a potential marker to independently predict the 30 days functional outcome of SCH patients. Based on our results, systemic inflammation in admission might be considered as an important player in participating the pathological process of patients with SCH.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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