The role of the neutrophil-lymphocyte ratio in predicting poor outcomes in COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examines how the neutrophil-lymphocyte ratio (NLR) predicts coronavirus disease 2019 (COVID-19) hospitalization, severity, length, and mortality in adult patients. METHODS: A study was done using a retrospective, single-center, observational design. A total of 400 patients who were admitted to the Ziv Medical Center (Safed, Israel) from April 2020 to December 2021 with a confirmed diagnosis of COVID-19 through RT-PCR testing were included in the analysis. Two complete blood count laboratory tests were conducted for each patient. The first test was administered upon admission to the hospital, while the second test was conducted prior to the patient's discharge from the hospital or a few days before their death. RESULTS: Four hundred patients were included in the study, 206 males (51.5%) and 194 females (48.5%). The mean age was 64.5 ± 17.1 years. In the group of cases, there were 102 deaths, and 296 survivors were recorded, with a fatality rate of 25.5%. The median NLR was 6.9 ± 5.8 at the beginning of hospitalization and 15.1 ± 32.9 at the end of hospitalization (p < 0.001). The median length of hospital stay was 9.4 ± 8.8 days. NLR in the fatality group was 34.0 ± 49.9 compared to 8.4 ± 20.4 in the survivor group (p < 0.001). Comparison between the NLR at the time of admission of the patient and before discharge/death was 6.9 ± 5.8 vs. 15.1 ± 32.9 (p < 0.001). CONCLUSIONS: The analyses conducted revealed a statistically significant correlation between the NLR and the severity, mortality rates, and the duration of hospitalization. The consideration of NLR should commence during the initial phases of the disease when assessing individuals afflicted with COVID-19.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».