Sex- and gender-specific differences in the inflammatory response to COVID-19: the role of the neutrophil-to-lymphocyte ratio
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) is a simple blood test marker used to predict the severity of COVID-19. The study aimed to describe the correlation between neutrophil–to–lymphocyte ratio sex- and gender-specific differences in the inflammatory response to COVID-19. MATERIAL AND METHODS: This retrospective observational study was conducted with patients diagnosed with COVID-19 in the emergency department of a tertiary hospital between January 1, 2022, and May 31, 2022. The receiver operating characteristic (ROC) area under the curve (AUC) analysis was conducted to verify NLR predictive capacity. RESULTS: The study population consisted of 47% women and 53% men with a mean age of 72.42 years. Women were significantly older than men on average. At admission, 73% of patients were classified as nonsevere, while 27% were severe. Overall, 63% of patients survived the infection. CONCLUSIONS: There were slight but not statistically significant differences in neutrophil counts between men and women. However, there were significant differences in lymphocyte counts and the NLR, with women having higher lymphocyte counts and men having higher NLR. The study found very weak correlations between age and neutrophil counts, lymphocyte counts, and NLR, suggesting no strong relationship between age and these variables. Patients with severe disease had higher neutrophil counts and NLR but lower lymphocyte counts compared to nonsevere patients. Survivors had lower neutrophil counts and NLR but higher lymphocyte counts compared to those who did not survive. NLR was a significant predictor of both admission status and survivor status, with ROC AUC values indicating its predictive capacity. These findings highlight the potential importance of NLR as a biomarker in predicting disease severity and survival in patients.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».