Neutrophil-to-lymphocyte ratio, white blood cell, and C-reactive protein predicts poor outcome and increased mortality in intracerebral hemorrhage patients: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Inflammation participates in the pathology and progression of secondary brain injury after intracerebral hemorrhage (ICH). This meta-analysis intended to explore the prognostic role of inflammatory indexes, including neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), white blood cell (WBC), and C-reactive protein (CRP) in ICH patients. Methods Embase, PubMed, Web of Science, and Cochrane Library were searched until June 2023. Two outcomes, including poor outcome and mortality were extracted and measured. Odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) were presented for outcome assessment. Results Forty-six studies with 25,928 patients were included in this meta-analysis. The high level of NLR [OR (95% CI): 1.20 (1.13–1.27), p < 0.001], WBC [OR (95% CI): 1.11 (1.02–1.21), p = 0.013], and CRP [OR (95% CI): 1.29 (1.08–1.54), p = 0.005] were related to poor outcome in ICH patients. Additionally, the high level of NLR [OR (95% CI): 1.06 (1.02–1.10), p = 0.001], WBC [OR (95% CI): 1.39 (1.16–1.66), p < 0.001], and CRP [OR (95% CI): 1.02 (1.01–1.04), p = 0.009] were correlated with increased mortality in ICH patients. Nevertheless, PLR was not associated with poor outcome [OR (95% CI): 1.00 (0.99–1.01), p = 0.749] or mortality [OR (95% CI): 1.00 (0.99–1.01), p = 0.750] in ICH patients. The total score of risk of bias assessed by Newcastle-Ottawa Scale criteria ranged from 7–9, which indicated the low risk of bias in the included studies. Publication bias was low, and stability assessed by sensitivity analysis was good. Conclusion This meta-analysis summarizes that the high level of NLR, WBC, and CRP estimates poor outcome and higher mortality in ICH 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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».