Prognostic Role of Neutrophil to Lymphocyte Ratio in Contrast-Induced Nephropathy: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
This meta-analysis assessed the use of the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) as a means of early detection of contrast-induced nephropathy (CIN) following diagnostic or therapeutic procedures. We used Web of Science, PubMed, and Scopus to conduct a systematic search. There was no limitation regarding language or date of publication. We reported standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI). Due to high heterogeneity, a random-effects model was used, and the Newcastle–Ottawa scale was used for quality assessment. Thirty-one articles were included in the analysis. Patients in the CIN group had elevated levels of NLR compared with those in the non-CIN group (SMD = 0.78, 95% CI = 0.52–1.04, P < .001). Similar results were observed in either prospective (SMD = 1.03, 95% CI = 0.13–1.93, P = .02) or retrospective studies (SMD = 0.70, 95% CI = 0.45–0.96, P < .001). The pooled sensitivity of NLR was 74.02% (95% CI = 66.54%–81.02%), and the pooled specificity was 60.58% (95% CI = 53.94%–66.84%). NLR shows potential as a cost-effective biomarker for predicting CIN associated with contrast-involved treatments. This could help implement timely interventions to mitigate CIN and improve outcomes.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».