The neutrophil-to-lymphocyte and monocyte-to-lymphocyte ratios are independently associated with clinical outcomes of viral encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR) are used as prognostic biomarkers for many diseases. In this study, we aimed to explore the possibility of using ratios of NLR and MLR to predict the prognosis of viral encephalitis (VE). Methods: A total of 81 patients with an initial diagnosis of VE who were admitted to our hospital from January 2018 to January 2021 were retrospectively analyzed. A routine blood test within 24 h of admission was utilized to determine the ratios of NLR and MLR for each patient. The modified Rankin Scale (mRS) at 12 months after discharge was used to evaluate patients' clinical prognosis and the patients were divided into the group of good prognosis (mRS ≤ 1) and the group of poor prognosis (mRS ≥ 2) according to the mRS scores. Univariate and multivariable regression analyses were used to differentiate and assess independent prognostic factors for the prognosis of VE. Results: < 0.05) were independent risk factors for the poor prognosis of VE. NLR > 4.32 and MLR > 0.44 were suggested as the cutoff threshold for the prediction of the poor prognosis of VE. Conclusion: Neutrophil-to-lymphocyte ratio and MLR obtained from blood tests done at hospital admission have the potential to predict poor prognosis in patients with VE.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».