Systemic Inflammatory Biomarkers (Interleukin-6, High-Sensitivity C-Reactive Protein, and Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio) and Prognosis in Heart Failure: A Meta-Analysis of Prospective Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Systemic inflammation plays a pivotal role in heart failure (HF) progression, yet no meta-analysis has synthesized prospective cohort data on interleukin-6 (IL-6), high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), and neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) as prognostic biomarkers. Objectives: To quantify the independent prognostic value of IL-6, hs-CRP, and NLR for mortality and HF-related outcomes across HF phenotypes. Methods: Following PRISMA and MOOSE guidelines, we searched PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and CENTRAL from January 2014 to October 2025 for prospective cohorts reporting adjusted hazard ratios (HRs). Random-effects meta-analysis pooled HRs; heterogeneity was assessed via I2 statistic, with subgroup and sensitivity analyses for robustness. Quality was evaluated using Newcastle–Ottawa Scale (NOS) and GRADE. Results: Thirteen cohorts (n ≈ 19,000) were included. Elevated IL-6 (five studies) was associated with increased all-cause mortality and composite outcomes (low-moderate heterogeneity, I2 < 35%). hs-CRP (five studies) showed similar prognostic strength, with trajectories amplifying risk. NLR (three studies) independently predicted adverse events with negligible heterogeneity. Associations persisted across HFrEF and HFpEF, acute/chronic settings, and geographic regions, independent of natriuretic peptides and comorbidities (NOS median 8/9; GRADE moderate-to-high). Conclusions: IL-6, hs-CRP, and NLR are robust, independent prognostic biomarkers in HF, supporting their integration into clinical risk stratification and inflammation-targeted therapies. PROSPERO: CRD420251207035.
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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 | 0,031 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».