Neutrophil‐To‐Lymphocyte Ratio as a Prominent Systemic Inflammatory Indicator of Poor Functional Outcomes in Cerebral Venous Thrombosis: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cerebral venous thrombosis (CVT) is considered a form of venous thromboembolism, with potential inflammatory pathways that lead to the formation of blood clotting and subsequent neurological damage. This systematic review and meta‐analysis synthesized the current evidence on systemic inflammatory biomarkers related to poor functional outcomes in patients with CVT. A comprehensive search strategy was conducted based on the PRISMA statement across seven databases, including PubMed/Medline, Scopus, EBSCOhost, Web of Science, Cochrane Library, CNKI, and Wanfang, covering literature up to December 21, 2024. The methodological quality of included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Twenty studies involved 4330 participants (65.91% female) for final analysis. The modified Rankin Scale (mRS) was used to evaluate functional outcomes. Sixty‐five percent of studies ( n = 13) defined poor outcomes as mRS ≥ 3. Eighty‐five percent of the studies achieved a score of 7–9/9 on the Newcastle–Ottawa Scale. The neutrophil‐to‐lymphocyte ratio (NLR) was the most frequently reported biomarker ( n = 9) among five others (ANC, ALC, WBC, CRP, and infection), showing a significant association with poor outcomes (InOR = 1.76, 95% CI: 0.95–2.97, p = 0.000). Meta‐regression revealed that the NLR increased with higher mRS scores (Wald χ 2 , p < 0.001), and younger age showed stronger modulation (Wald χ 2 , p = 0.033). This systematic review provides a comprehensive overview of the role of systemic inflammation in predicting functional outcomes in patients with CVT and provides potential targets for future clinical intervention.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».