Association Between Elevated Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio and Mortality Risk in Community-Acquired Pneumonia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), derived from routine complete blood count parameters, has emerged as a potential prognostic biomarker reflecting systemic inflammation and immune dysfunction. This systematic review and meta-analysis evaluated the association between elevated NLR and mortality risk in community-acquired pneumonia (CAP) patients. A comprehensive literature search was conducted across multiple databases from January 2011 to August 2025, identifying studies that measured NLR in adult CAP patients with mortality as an endpoint. Twelve observational studies were included, comprising diverse patient populations across different healthcare settings. Random-effects meta-analysis was performed using R software (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria), with relative risk as the primary effect measure. Quality assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. The pooled analysis demonstrated that elevated NLR was significantly associated with increased all-cause mortality risk in CAP patients (RR: 2.02, 95% CI: 1.18-3.47, p<0.05). Patients with high NLR values had approximately twice the risk of death compared to those with lower ratios. Pooled analysis showed that high NLR was associated with increased risk of ICU admission (RR: 1.30, 95% CI: 1.11-1.53). Substantial heterogeneity was observed across studies (I² = 99% for mortality, 85% for ICU admission), likely reflecting variations in patient populations, NLR cutoff values, and clinical settings. Sensitivity analysis confirmed the robustness of findings. This meta-analysis supports NLR as a valuable, cost-effective prognostic biomarker for mortality prediction in CAP patients, potentially enhancing clinical decision-making when integrated with existing severity assessment tools.
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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 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 ».