Neutrophil-to-lymphocyte ratio for predictor of in-hospital mortality in ST-segment elevation myocardial infarction: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) is the most life-threatening condition of acute coronary syndrome that carries a poor prognosis of in-hospital mortality. Multiple scoring systems have been developed to predict in-hospital mortality and other cardiovascular events. Neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) is hardly used as a predictor of in-hospital mortality. This study was aimed to determine the predictive value of NLR concerning in-hospital mortality in STEMI patients. METHODS Literature search and pooled analysis related to studies on MEDLINE/PubMed, EBSCO, Science Direct, Cochrane, and ProQuest were retrieved. Inclusion criteria were met if they were cohort studies, the subjects were STEMI patient, contained pretreatment NLR cut-off, and considered in-hospital mortality, which is defined as cardiac or all-cause mortality. Quality assessment was conducted using Newcastle-Ottawa scale. Review Manager version 5.3 (The Nordic Cochrane Centre, Copenhagen) was used for meta-analysis. RESULTS We found 12 studies with a total of 7,251 STEMI subjects with median NLR cut-off value of 5.6. Elevated NLR on admission carries a high risk of in-hospital mortality (odds ratio [OR] = 3.00, 95% confidence interval [CI] = 2.46–3.67). A slightly higher risk of all-cause mortality (OR = 2.74, 95% CI = 1.99–3.77) was observed compared with cardiac-related mortality (OR = 3.20, 95% CI = 2.47–4.14). No significant heterogeneity was observed between these studies (p = 0.46, I2 = 0%). CONCLUSIONS Elevated NLR predicts a higher in-hospital mortality rate of STEMI patients.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».