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Enregistrement W4394488697 · doi:10.6084/m9.figshare.21080511

Prognosis of systemic inflammation at an early stage of cirrhosis using the monocyte-to-lymphocyte ratio during malnutrition risk screening: a prospective cohort study

2022· dataset· en· W4394488697 sur OpenAlexaff
Yuchao Wu, Mengmeng Zhang, Tianzhi Ni, Xiaoli Zhang, Ruojing Wang, Zhu Li, Juan Du, Yage Zhu, Yuan Yang

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystemic inflammationMalnutritionCirrhosisMonocyteProspective cohort studyCohortLymphocyteStage (stratigraphy)InflammationImmunologyCohort studyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine whether the monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR), as a systemic inflammation index, predicts malnutrition risk during the early stages of cirrhosis. We conducted a single-center prospective cohort study, enrolling patients from June 2016 to September 2020. The patients underwent malnutrition risk assessments upon admission. The patients were classified into five clinical stages according to portal hypertension. The malnutrition risk was scored using the Royal Free Hospital-Nutritional Prioritizing Tool (RFH-NPT) and validated by the Nutritional Risk Screening 2002 (NRS-2002) or Liver Disease Undernutrition Screening Tool (LDUST). Routine clinical laboratory measurements were performed to calculate the MLR, Child–Turcotte–Pugh (CTP) class, and model for end-stage liver disease (MELD) score. The patients were followed up for 2 years. Among the 154 patients with cirrhosis, 60 had compensated cirrhosis and 94 had decompensated cirrhosis. The optimal cutoff value of the MLR, >0.4, was effective in predicting malnutrition related to death or liver transplantation. Those with a high malnutrition risk defined by the NRS-2002 or RFH-NPT had a higher MLR than those with a low malnutrition risk. For patients with class A CTP cirrhosis or a MELD score of <10, an MLR cutoff of <0.4 significantly distinguished more patients with a low malnutrition risk than those with a high malnutrition risk. Both the RFH-NPT score and MLR increased significantly across the decompensated cirrhosis substages. Interestingly, the MLR exhibited a positive correlation with the RFH-NPT score until varices appeared, but the correlation was the highest at the substage of a history of variceal bleeding (r = 0.714, P = 0.009). Multivariable analysis demonstrated that an MLR of >0.4 was an independent factor for malnutrition risk by screening with the RFH-NPT, and this was confirmed using the LDUST and NRS-2002. Immune-related inflammatory dysfunction predicts malnutrition risk during the early stages of cirrhosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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