Can eosinophilia and neutrophil–lymphocyte ratio predict hospitalization in asthma exacerbation?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Asthma is one of the most common diseases amongst children. Blood eosinophil count and neutrophil-lymphocyte ratio (NLR) are known as markers for phenotyping asthma. This study was performed to investigate blood eosinophil count and NLR as predictors of hospitalization in pediatric asthma exacerbations. DATA SOURCES AND STUDY SELECTIONS: In this cross-sectional study, children admitted to hospital ward for more severe asthma exacerbation were compared with non-hospitalized children with moderate to severe asthma exacerbation whose asthma exacerbation was managed in emergency department or outpatient clinic. We investigated patients' characteristic and factors associated with hospitalization. RESULTS: A total of 211 children with moderate to severe asthma exacerbation (mean age [Formula: see text] years old) were enrolled in the study including 91 hospitalized patients and 120 non-hospitalized patients. For the prediction of hospitalization, an ROC Curve analysis was performed and revealed a cut-off of 298 cells/µL and 2.52 of blood eosinophil count and NLR, respectively. In multivariate analysis, not using an asthma action plan (OR 2.22, 95% CI 1.09-4.49; P = 0.027), a blood eosinophil count [Formula: see text] 298 (OR 8.79, 95% CI 4.44-17.4; P < 0.001) and an NLR [Formula: see text] 2.52 (OR 2.13, 95% CI 1.09-4.14; P = 0.027) were associated with hospitalization. CONCLUSION: Blood eosinophil count and NLR were found to be higher in hospitalized children with more severe asthma exacerbation compared to non-hospitalized patients. These markers can be indicators for asthma exacerbation severity.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».