Abstract 199: Association of the Monocyte‐to‐HDL ratio (MHR) with the diagnosis and prognosis of Acute Ischemic Stroke: A systematic review with meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To summarize the current evidence on the diagnostic and prognostic value of Monocyte‐to‐HDL ratio (MHR) on acute ischemic stroke (AIS) Background Recently, the MHR has been studied as a potential biomarker for assessing the prognosis of different diseases. Design/Methods We searched 5 databases (PubMed, Embase, Scopus, Web of Science and Google Scholar) until June 2024. We included observational studies that evaluated the association between MHR and AIS. A meta‐analysis using a random‐effects model to estimate pooled effects was planned for each outcome and a narrative synthesis when this was not possible. The Newcastle‐Ottawa scale was used to assess the risk of bias and GRADE criteria were used to identify the certainty of evidence. Results 11 studies (7 cohorts, 3 cross‐sectionals and 1 case‐control) were included. With high uncertainty, a meta‐analysis of 4 studies showed a significantly increased risk of AIS in patients with a higher MHR (MD: 2.14, 95%CI: 1.75 to 2.54, I2: 100%, 4 studies). Regarding AIS prognosis, two separate meta‐analysis were conducted on 30‐day mortality and functional outcome. With high uncertainty, the MHR was found to be higher in deceased patients within 30 days of AIS onset (MD: 3.22, 95%CI: ‐3.28 to 9.72, I2: 99%, 2 studies), and higher in patients with mRS score > 2 at 90 days (MD: 0.15, 95%CI: ‐0.05 to 0.34, I2: 87%, 2 studies). Additionally, all studies reported a low risk of bias. Conclusions With high uncertainty, we found that MHR is a useful tool for the diagnosis and prediction of poor outcomes in AIS. However, we need more studies, especially prospective ones, in order to improve the evidence regarding this index.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».