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Enregistrement W3097662563 · doi:10.1186/s12872-020-01743-3

Differential leukocyte counts and cardiovascular mortality in very old patients with acute myocardial infarction: a Chinese cohort study

2020· article· en· W3097662563 sur OpenAlexaboutno aff
Jing‐Lu Jin, Meng Zhang, Li-Feng Hong, Yuan‐Lin Guo, Na‐Qiong Wu, Cheng‐Gang Zhu, Qian Dong, Jian‐Jun Li

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAngiologyMyocardial infarctionCardiac surgeryInternal medicineCardiologyCohortCohort studyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Total leukocyte and differential Leukocyte counts are prognostic indictors in patients with coronary artery disease (CAD). However, there is no data available regarding their prognostic utility in very old patients with acute myocardial infarction (AMI). The aim of this study is to investigate the potential role of different leukocyte parameters in predicting the mortality among very old patients with AMI. METHODS: A total of 523 patients aged over 80 years with AMI were consecutively enrolled into this study. Leukocyte and its subtypes were obtained at admission in each patient. The primary study endpoint was cardiovascular mortality. Patients were followed up for an average of 2.2 years and 153 patients died. The associations of leukocyte parameters with mortality were assessed using Cox regression analyses. The concordance index was calculated to test the model efficiency. RESULTS: In multivariable regression analysis, neutrophils-plus-monocytes-to-lymphocytes ratio (NMLR) and neutrophils-to-lymphocytes ratio (NLR) were two most significant predictors of mortality among all the leukocyte parameters (HR = 3.21, 95% CI 1.75-5.35; HR = 2.79, 95% CI 1.59-4.88, respectively, all p < 0.001, adjusted for age, male gender, body mass index, family history of CAD, smoking, hypertension, diabetes mellitus, high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), non-HDL-C, high sensitivity C-reactive protein, creatinine, left ventricular ejection fraction, troponin I, use of statin, angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin receptor blockers, and percutaneous coronary intervention). Furthermore, adding NMLR and NLR into the Cox model increased the C-statistic by 0.038 and 0.037 respectively, which were more significant than that of other leukocyte parameters. Besides, addition of NMLR and NLR to the Canada Acute Coronary Syndrome Risk Score model also increased the C-statistic by 0.079 and 0.077 respectively. CONCLUSION: Our data firstly indicated that most leukocyte subtypes were independent markers for the mortality in very old patients with AMI, while NMLR and NLR appeared to be more effective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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