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Enregistrement W4411951390 · doi:10.37275/scipsy.v6i2.192

Neutrophil to-lymphocyte (NLR), monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR), and platelet-to-lymphocyte ratios (PLR) as biomarkers for suicidal behavior in children and adolescents with depression or anxiety: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4411951390 sur OpenAlexaboutno aff
Ni Made Citra Riesti Wulan, Wayan Wiradana

Notice bibliographique

RevueScientia Psychiatrica · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphocyteMonocyteAnxietyDepression (economics)ImmunologyPlateletMedicinePsychologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Suicidal behaviour is a global phenomenon that has reached epidemic proportions due to the consistent rise in both completed and attempted suicides year after year, particularly among children and adolescents, who are the fifth leading cause of death in this demographic globally. Every year, over 700,000 individuals die by suicide, which equates to one death every 40 seconds on average. The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), and monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR) are blood markers of inflammatory status that are easy to use and reasonably priced. It was discovered that patients with depression or anxiety have higher NLR, MLR, and PLR. Thus far, there have been relatively few studies assessing biomarkers for the prognosis for suicidal behavior in children and adolescents with depression or anxiety and shown varying results. The aim of this meta-analysis is to assess NLR, MLR, PLR as predictive biomarkers for suicidal behavior in children and adolescents with depression or anxiety. Methods: A literature search was conducted through databases, such as PubMed, Cochrane, ScienceDirect, Ebsco, Springerlink to identify relevant topics up to March 2025. The inclusion criteria for this meta-analysis study were (1) studied patients with suicidal behavior in children and adolescents with depression or anxiety, (2) the study had to be a type of observational study that was reported the relationship between suicidal behavior in children and adolescents with depression or anxiety and NLR, MLR, PLR, (3) providing sufficient information about mean and standard deviation, (4) the publication language of studies is limited to English. The quality of research methods was assessed using a modified form of the Newcastle Ottawa Scale (NOS). The statistical analysis in this study was conducted using RevMan 5.4 software. Results: A total of 13 studies including 1192 depressed or anxiety patients with suicidal behavior and 1200 controls were included, with the majority of studies coming from Turkey. Our analysis revealed that depressed or anxiety patients with suicidal behavior had significantly higher NLR (SMD = 0.43, 95% CI: 0.15–0.72, p = 0.003), PLR (SMD = 11.31, 95% CI: 7.48-15.14, p < 0.00001), MLR (SMD = 0.02, 95% CI: 0.01-0.03, p < 0.00001) compared with controls. Risk bias assessment utilizing the NOS scale indicated that all studies showed good quality with minimal bias. Conclusion: Higher NLR, PLR, MLR were significantly associated with an increased risk of depressed or anxiety patients with suicidal behavior. Therefore further research is needed to develop this topic.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,032
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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