The neutrophil-to-lymphocyte ratio for acute allograft rejection and delayed graft function prediction in kidney transplant recipients: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) have been the focus of several observational studies investigating their roles in acute allograft rejection (AR) and delayed graft function (DGF) among kidney transplant (KT) recipients. This meta-analysis evaluated the impact of the NLR and PLR on the incidence of AR and DGF in KT recipients. Methods: We searched PubMed, MEDLINE and Science Direct from their inception through October 2023. Random effects models were used. To investigate potential sources of heterogeneity, we performed subgroup and meta-regression analyses. The Comprehensive Meta-Analysis ver. 3 software package was used. Results: Seven studies (247 KT recipients with AR or DGF and 475 controls) were analyzed. Our pooled analysis showed a significantly higher NLR in KT recipients with AR (weighted mean difference [WMD], 2.292; 95% confidence interval [CI], 1.449-3.135; P<0.001) than in controls. The preoperative NLR was insignificantly higher in patients with DGF (WMD, 0.871; 95% CI, -0.103 to 1.846; P=0.08). The PLR was insignificantly higher in KT recipients with AR than in controls (WMD, 32.125; 95% CI, -19.978 to 84.228; P=0.227). The PLR was not significantly different between KT recipients with DGF and controls. Region, publication year, sample size, donor type, biopsy type, AR type and Newcastle-Ottawa Scale score did not affect the outcomes of the meta-analysis. Meta-regression showed that publication year and donor type might be sources of heterogeneity. Conclusions: This study revealed a significantly higher NLR in patients with AR. This suggests that NLR may be utilized as a noninvasive marker for AR in KT recipients.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».