Association of neutrophil to lymphocyte ratio with bone mineral density in post-menopausal women: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We conducted a systematic review and meta-analysis to compare the neutrophil lymphocyte ratio (NLR) levels between women with post-menopausal osteopenia or osteoporosis to those with normal bone mineral density (BMD). Methods We used Web of Science, PubMed, and Scopus to conduct a systematic search for relevant publications published before June 19, 2022, only in English language. We reported standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI). Because a significant level of heterogeneity was found, we used the random-effects model to calculate pooled effects. We used the Newcastle–Ottawa scale for quality assessment. Results Overall, eight articles were included in the analysis. Post-menopausal women with osteoporosis had elevated levels of NLR compared to those without osteoporosis (SMD = 1.03, 95% CI = 0.18 to 1.88, p = 0.017, I 2 = 98%). In addition, there was no difference between post-menopausal women with osteopenia and those without osteopenia in neutrophil lymphocyte ratio (NLR) levels (SMD = 0.58, 95% CI=-0.08 to 1.25, p = 0.085, I 2 = 96.8%). However, there was no difference between post-menopausal women with osteoporosis and those with osteopenia in NLR levels (SMD = 0.75, 95% CI=-0.01 to 1.51, p = 0.05, I 2 = 97.5%, random-effect model). Conclusion The results of this study point to NLR as a potential biomarker that may be easily introduced into clinical settings to help predict and prevent post-menopausal osteoporosis.
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 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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».