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Enregistrement W3211583602 · doi:10.3389/fneur.2021.745560

The Prognostic Value of Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio in Patients With Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Studies

2021· review· en· W3211583602 sur OpenAlexaboutno aff
Min Shi, Chao Yang, Qing-wen Tang, Lingfei Xiao, Zu-han Chen, Wenyuan Zhao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubarachnoid hemorrhageMeta-analysisCochrane LibraryInternal medicineOdds ratioConfidence intervalNeutrophil to lymphocyte ratioObservational studyDiagnostic odds ratioSystematic reviewMEDLINELymphocyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The neutrophil–to-lymphocyte ratio (NLR), as an essential systemic inflammation factor, has been widely used as a prognostic indicator in various diseases, such as malignant tumors, cardiovascular disease, and intracranial hemorrhage. An increasing number of studies have believed that NLR is a valuable predictor of prognosis for patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). However, these results remain controversial. In the current study, we planned to carry out a systematic review and meta-analysis to investigate the association between NLR and poor outcome, and the occurrence of delayed cerebral ischemia (DCI). We carried out a comprehensive search for published literatures on PubMed, EMBASE, Cochrane Library, and Web of Science databases from inception to April 1, 2021. We conducted an assessment of all included studies based on the principles proposed in the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). Poor outcome and the occurrence of DCI were considered as the main outcome measure. We calculated the pooled odds ratio (OR) and corresponding 95% confidence interval (CI) to examine the strength of the association of NLR with poor outcome or the occurrence of DCI. We strictly selected a total of 10 studies comprising 4,989 patients. Nine studies reported the association between NLR and poor outcome, and five studies reported the association between NLR and the occurrence of DCI. The pooled results indicated higher NLR was significantly associated with both poorer outcomes (OR = 1.32, 95%CI 1.11–1.57; P = 0.002, I2 = 87%), and the occurrence of DCI (OR = 1.72, 95%CI 1.22–2.41; P = 0.002, I2 = 82%) in aSAH patients. The NLR is a valuable indicator of inflammation to independently predict poor outcome and occurrence of DCI after aSAH, where a higher NLR is significantly associated with poor outcomes and occurrence of DCI. These findings suggest that the NLR can help clinicians evaluate the prognosis and identify potentially severe patients early, which may contribute to better management and improve poor prognosis of aSAH patients.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,031
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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