Association of neutrophil-to-lymphocyte ratio and hemodialysis access failure in patients with end stage renal disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis aimed to assess the association of neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) with an elevated risk of vascular access failure in end-stage renal disease (ESRD) patients undergoing hemodialysis. A comprehensive database search of MEDLINE (via PubMed), Scopus, and Cochrane Central was performed. Studies reporting the values of NLR in both functional and non-functional AVF groups in ESRD patients were selected. Quality assessment was performed using the Modified Newcastle-Ottawa scale for observational studies. Meta-analysis was performed using an inverse variance random effects model. Seven observational studies met the inclusion criteria, including 1313 participants with 554 cases and 759 controls. Pooled results showed significantly high NLR levels in patients with non-functional arteriovenous fistula (AVF) compared to functional AVF (SMD = 1.19, 95% CI = 0.74–1.65, p < 0.001). Subgroup analysis confirmed the consistency of the association between NLR and AVF failure across study design (SMD = 1.76, 95% CI = 0.78–2.73, p = 0.0004 in prospective vs SMD = 0.87, 95% CI = 0.42–1.32, p = 0.0001 in retrospective studies), etiology (SMD = 1.63, 95% CI = 0.75–2.52, p = 0.0003 in stenosis or thrombosis; and SMD = 0.80, 95% CI = 0.27–1.34, p = 0.003 in failure to mature of AVF), and NLR measurement timing (SMD = 0.98, 95% CI = 0.42–1.54, p = 0.0006 in preoperative vs SMD = 1.58, 95% CI = 0.47–2.69, p = 0.005 in postoperative NLR). The pooled odds ratio revealed high NLR values as a significant predictor of AVF failure in ESRD patients (OR = 3.91, 95% CI = 1.91–7.98, p = 0.0002). The pooled sensitivity and specificity were 89.72% (95% CI = 77.51%–95.67%) and 72.95% (95% CI = 63.82%–80.47%), respectively. The high NLR is a useful and predictive marker for AVF failure in hemodialysis patients. Future studies should prioritize larger cohort studies to validate and reinforce these observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».