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Enregistrement W4414842960 · doi:10.3389/fneur.2025.1596126

Association between systemic immune-inflammation index, systemic inflammation response index, and adverse outcomes in aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a meta-analysis

2025· review· en· W4414842960 sur OpenAlexaboutno aff
Jianfang Zhao, Jie Han

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystemic inflammationInflammationAdverse effectSystemic therapySystemic inflammatory response syndromeAssociation (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This systematic review seeks to explore the link of the systemic immune-inflammation index (SII) and systemic inflammation response index (SIRI), to adverse outcomes (AOs) in aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). The findings may provide scientific evidence to enable the timely identification of patients at high risk and guide the formulation of personalized treatment strategies. Patients and methods PubMed, Cochrane, Embase, and Web of Science databases were comprehensively retrieved from inception to August 10, 2024. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was leveraged for appraise the quality of the encompassed studies. Statistical analyses were undertaken via Stata 17.0, and a bivariate mixed-effects model was applied for diagnostic value evaluation. Results Sixteen studies involving 4,510 aSAH individuals were encompassed. The meta-analysis demonstrated SII as a predictor of poor 90-day outcomes [Odds Ratio (OR) = 1.94, 95% Confidence Interval (CI): 1.35–2.78, p < 0.001], with an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) of 0.77 (95% CI: 0.73–0.81), sensitivity of 0.71 (95% CI: 0.61–0.79), and specificity of 0.72 (95% CI: 0.62–0.80). Additionally, SII can be utilized for forecasting delayed cerebral ischemia (DCI) (OR = 1.39, 95% CI: 1.35–1.43, p < 0.001), with an AUC of 0.80 (95% CI: 0.76–0.83), sensitivity of 0.75 (95% CI: 0.56–0.88), and specificity of 0.73 (95% CI: 0.62–0.82). SIRI was also found to predict unfavorable 90-day outcomes (OR = 1.19, 95% CI: 1.09–1.30, p < 0.001), with an AUC of 0.79 (95% CI: 0.75–0.82), sensitivity of 0.66 (95% CI: 0.58–0.73), and specificity of 0.76 (95% CI, 0.73–0.80). However, SIRI was not a significant predictor of DCI (OR = 1.37, 95% CI: 0.94–2.02, p = 0.105) or postoperative pneumonia (POP) (OR = 3.73, 95% CI: 0.68–20.35, p = 0.128). Conclusion Both SII and SIRI serve as predictive biomarkers for unfavorable 90-day outcomes in the aSAH population, with SII also demonstrating predictive value for DCI. While both indices exhibit moderate accuracy, further research is necessitated to validate their clinical utility. Clinical trial registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ , Registration No: CRD42024585116.

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)0,015
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,044
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)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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