Role of the Neutrophil-Lymphocyte Ratio as a prognostic factor for Spontaneous Abortion in pregnant women with and without threatened abortion: systematic review and meta-analysis
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: El aborto espontáneo es la pérdida fetal espontánea antes de la 20va semana gestacional. 1 de 4 embarazos identificados terminan en aborto, resultando en una complicación frecuente del primer trimestre. El índice neutrófilo-linfocito (INL) surge como posible marcador pronóstico por su utilidad en otras enfermedades inflamatorias. Nuevas evidencias comprueban su asociación en pacientes con y sin amenaza de aborto, sin embargo aún hay estudios que no terminan de establecer una asociación. Objetivos: Evaluar si existe asociación entre un mayor valor de INL con una mayor probabilidad de aborto espontáneo en gestantes con y sin amenaza de aborto. Materiales y métodos: Se realizó una búsqueda sistemática de casos y controles y cohortes en PubMed, Scopus, Medline, Embase, Google Scholar, y Web of Science hasta agosto de 2020. Se evaluaron las medias del INL en todos los casos. El análisis por subgrupos permitió evaluar causas de heterogeneidad. Se aplicó la escala Newcastle Ottawa y el test de Egger para evaluación de sesgos. Se usó Revman 5.2 y Stata 14 para el análisis. Resultados: Se obtuvieron 10 estudios para el meta-análisis. El Odds Ratio (OR) favorecía al aborto, pero no fue significativo (OR = 0.83; IC 95% = 0.55, 1.26). Se halló una heterogeneidad alta (I2 = 88%) y el test de Egger descartó el efecto de pequeños estudios (p = 0.812). Conclusiones: No hay asociación entre el valor de INL y una mayor probabilidad de desenlace en aborto espontáneo en las gestantes que presenten o no amenaza de aborto.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.014 | 0.022 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".