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Enregistrement W4295725642 · doi:10.1155/2022/9343951

[Retracted] The Predictive Value of Neutrophil‐Lymphocyte Ratio in Patients with Polycythemia Vera at the Time of Initial Diagnosis for Thrombotic Events

2022· article· en· W4295725642 sur OpenAlexaff
Xuekun Wang, Yansong Tu, Mei Cao, Xiaoyan Jiang, Yazhi Yang, Xiaoyan Zhang, Hurong Lai, Huaijun Tu, Jian Li

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifConcerns/Issues about Data;Concerns/Issues about Human Subject Welfare;Concerns/Issues about Referencing/Attributions;Concerns/Issues about Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Lack of IRB/IACUC Approval and/or Compliance;Unreliable Results and/or Conclusions;
Date6/21/2023 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolycythemia veraMedicinePredictive valueNeutrophil to lymphocyte ratioValue (mathematics)ImmunologyLymphocyteGastroenterologyInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective . To investigate and discuss the predictive value of the neutrophil‐to‐lymphocyte ratio (NLR) in patients with polycythemia vera (PV) at the time of initial diagnosis, as well as its clinical significance in predicting the occurrence of thrombotic events and the progression of future thrombotic events during follow‐ups, with the goal of providing a reference for the early identification of high‐risk PV patients and the early intervention necessary to improve the prognosis of PV patients. Method . A total of 170 patients diagnosed with PV for the first time were enrolled in this study. The risk factors affecting the occurrence and development of thrombotic events in these patients were statistically analyzed. Results . NLR ( P = 0.030), WBC count ( P = 0.045), and history of previous thrombosis ( P < 0.001) were independent risk factors for thrombotic events at the time of initial diagnosis. Age ≥ 60 years ( P = 0.004), NLR ( P = 0.025), history of previous thrombosis ( P < 0.001), and fibrinogen ( P = 0.042) were independent risk factors for the progression of future thrombotic events during follow‐ups. The receiver operating characteristic curve (ROC curves) showed that NLR was more effective in predicting the progression of future thrombotic events than age ≥ 60 years, history of previous thrombosis, and fibrinogen. Kaplan‐Meier survival analysis showed progression‐free survival time of thrombotic events in the high NLR value group (NLR ≥ 4.713) (median survival time 22.033 months, 95% CI: 4.226‐35.840), which was significantly lower compared to the low NLR value group (NLR < 4.713) (median overall survival time 66.000 months, 95% CI: 50.670‐81.330); the observed difference was statistically significant ( P < 0.001). The 60‐month progression‐free survival in the low NLR value group was 58.8%, while it was 32.8% in the high NLR value group. Conclusion . Peripheral blood NLR levels in patients with PV resulted as an independent risk factor for the occurrence of thrombotic events at the time of initial diagnosis and for the progression of future thrombotic events during follow‐ups. Peripheral blood NLR levels at the time of initial diagnosis and treatment had better diagnostic and predictive value for the progression of future thrombotic events in patients with PV than age ≥ 60 years, history of previous thrombosis, and fibrinogen.

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)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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