Association Between Hematological Indices of Inflammation and Pathogenesis and Prognosis of Sudden Sensorineural Hearing Loss: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation has been proposed as a contributing factor in the pathogenesis of sudden sensorineural hearing loss (SSNHL). The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), and mean platelet volume (MPV) are well-established indices of inflammation, but their roles in SSNHL pathogenesis and prognosis remain controversial. This meta-analysis aimed to explore these associations. A systematic review was performed by 2 independent investigators across PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and Embase databases. The quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Twenty-six studies including 2392 SSNHL patients and 1865 controls were included. Recovery data were available for 1343 patients, of whom 785 recovered and 558 did not. Meta-analysis revealed that both NLR (standardized mean difference [SMD]=1.082, 95% CI=0.949, 1.216, P < .001) and PLR (SMD=0.516, 95% CI=0.333, 0.700, P < .001) were significantly elevated in SSNHL patients compared to controls. MPV (SMD=1.103, 95% CI=0.820, 1.483, P=.516) showed no significant difference. Additionally, higher NLR (SMD=-0.472, 95% CI=-0.784, -0.160, P=.003) and PLR (SMD=-0.327, 95% CI=-0.630, -0.023, P=.035) were associated with non-recovery in SSNHL, whereas differences in MPV (SMD=-0.352, 95% CI=-0.881, 0.177, P=.192) were not statistically significant. NLR and PLR may be involved in the pathogenesis of SSNHL and may serve as cost-effective and accessible prognostic markers.
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 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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».