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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».