MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406394561 · doi:10.1161/svin.04.suppl_1.199

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

2024· review· en· W4406394561 sur OpenAlexaboutno aff
Gregory K. Luna, Wagner Rios-García, Fritz Fidel Váscones-Román, Carlos Quispe‐Vicuña, Jeancarlo Ney Velazco-Muñoz, Gianfranco Carbajal-García, Ivan Alegre-Cordero

Notice bibliographique

RevueStroke Vascular and Interventional Neurology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineStroke (engine)Ischemic strokeAssociation (psychology)MonocyteCardiologyIschemiaPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,032
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStroke Vascular and Interventional NeurologyMême sujetInflammatory Biomarkers in Disease PrognosisTravaux en français237 207