Diagnostic Value of Monocyte-to-Lymphocyte Ratio Against Other Biomarkers in Children With Appendicitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate diagnostic value of monocyte-to-lymphocyte ratio as a novel biomarker in children with appendicitis and to compare with other biomarkers. METHODS: A total of 683 children were included in this retrospective study. Patients were categorized as acute appendicitis (AA, n = 254), perforated appendicitis (PA, n = 82), nonspecific abdominal pain (NAP, n = 197), and control (n = 150). The groups were compared for demographics, duration of symptoms, monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), white blood cell count, neutrophil percentage (NP), C-reactive protein (CRP), mean platelet volume, and sodium level. RESULTS: There was a significant difference between all groups for MLR, PLR, and CRP. White blood cell count, NP, and NLR were significantly increased in patients with appendicitis, but there was no significant difference in the differential diagnosis between PA and AA. Sodium levels significantly decreased in patients with appendicitis. No statistically significance was determined between all groups in term of mean platelet volume. Among the biomarkers, MLR showed the highest diagnostic value (area under the receiver operator characteristic curve = 0.798) for AA, while CRP showed excellent diagnostic value (area under the receiver operator characteristic curve = 0.897) for PA. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study showing that MLR is a valuable parameter to differentiate patients with and without appendicitis. White blood cell, NP, and NLR are also useful parameters. On the other hand, an increased CRP level and hyponatremia are indicators of PA.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».