The relation between neutrophil/lymphocyte and platelet/lymphocyte ratios with mortality and limb amputation after acute limb ischaemia

Vascular ◽  
2021 ◽  
pp. 170853812110100
Author(s):  
Edoardo Pasqui ◽  
Gianmarco de Donato ◽  
Giovanni Giannace ◽  
Claudia Panzano ◽  
Giuseppe Alba ◽  
...  

Objective Acute limb ischaemia is still considered a significant event, with considerable early- and long-term amputation and mortality risk. Our study aims to investigate the predictive role of pre-operative neutrophil/lymphocyte and platelet/lymphocyte ratios in terms of mortality and amputation risk in patients with acute limb ischaemia. Methods Pre-operative blood samples of all patients admitted with acute limb ischaemia were used to calculate neutrophil/lymphocyte and platelet/lymphocyte ratios. Population was subdivided into quartiles by platelet/lymphocyte ratio and neutrophil/lymphocyte ratio values, and Kaplan-Meier life tables were obtained for overall survival and limb salvage. The optimal neutrophil/lymphocyte ratio and platelet/lymphocyte ratio cut-offs were obtained from receiver operating characteristic curves with all-cause mortality and all kinds of amputation. Stepwise multivariate analysis was performed in order to identify independent risk and protective factors for mortality and amputations. Results A total of 168 patients were included in the analysis. Receiver operating characteristic curves identified cut-off values for neutrophil/lymphocyte ratio and platelet/lymphocyte ratio: neutrophil/lymphocyte ratio ≥5.57 for mortality; neutrophil/lymphocyte ratio ≥6.66 and platelet/lymphocyte ratio ≥269.9 for all amputations. Kaplan-Meier analysis revealed that survival rate in group neutrophil/lymphocyte ratio <5.57 was 83.4%, 78.9%, 73.7%, and 59.8%, respectively, at 12, 24, 36, and 48 months; in neutrophil/lymphocyte ratio ≥5.57 group was 62.4%, 51.3%, 47.8, and 43.7%, respectively ( p < 0.0001). Freedom from all amputations was significantly higher in case of neutrophil/lymphocyte ratio and platelet/lymphocyte ratio below the identified cut-off values ( p < 0.0001). Neutrophil/lymphocyte ratio and platelet/lymphocyte ratio were found as independent risk factors. Conclusion Neutrophil/lymphocyte ratio and platelet/lymphocyte ratio are reliable markers for stratification of mortality and limb amputations in patients with acute limb ischaemia. The inexpensive nature and ready availability of these biomarkers' values reinforced their usefulness in everyday clinical practice.

2021 ◽  
pp. 096228022199595
Author(s):  
Yalda Zarnegarnia ◽  
Shari Messinger

Receiver operating characteristic curves are widely used in medical research to illustrate biomarker performance in binary classification, particularly with respect to disease or health status. Study designs that include related subjects, such as siblings, usually have common environmental or genetic factors giving rise to correlated biomarker data. The design could be used to improve detection of biomarkers informative of increased risk, allowing initiation of treatment to stop or slow disease progression. Available methods for receiver operating characteristic construction do not take advantage of correlation inherent in this design to improve biomarker performance. This paper will briefly review some developed methods for receiver operating characteristic curve estimation in settings with correlated data from case–control designs and will discuss the limitations of current methods for analyzing correlated familial paired data. An alternative approach using conditional receiver operating characteristic curves will be demonstrated. The proposed approach will use information about correlation among biomarker values, producing conditional receiver operating characteristic curves that evaluate the ability of a biomarker to discriminate between affected and unaffected subjects in a familial paired design.


2018 ◽  
Vol 80 (11) ◽  
pp. 963-973
Author(s):  
Alexander Crispin ◽  
Brigitte Strahwald ◽  
Catherine Cheney ◽  
Ulrich Mansmann

Zusammenfassung Ziele Qualitätssicherung, Benchmarking und Pay for Performance (P4P) erfordern aussagekräftige Indikatoren sowie die adäquate Berücksichtigung der Risikostruktur der Patientenpopulation der jeweiligen Institution anhand geeigneter statistischer Modelle. Der Ansatz, Abrechnungsdaten zur Qualitätsmessung und Risikomodellierung zu verwenden, wird häufig kritisch gesehen. Ziel unserer Analysen war die exemplarische Entwicklung von Prädiktionsmodellen für die 30- und 90-Tage-Mortalität nach chirurgischer Therapie kolorektaler Karzinome mit Routinedaten. Studiendesign Vollerhebung der Patienten einer großen gesetzlichen Krankenkasse. Setting Chirurgische Kliniken im gesamten Bundesgebiet. Patienten 4283 bzw. 4124 Patienten mit Operationen kolorektaler Karzinome in den Jahren 2013 bzw. 2014. Prädiktoren Alter, Geschlecht, Haupt- und Nebendiagnosen sowie Tumorlokalisation aus den von den Kliniken an die Krankenkasse übermittelten Abrechnungsdaten gemäß §301 Sozialgesetzbuch V. Outcomes 30- und 90-Tage-Mortalität. Statistische Analyse Ableitung von Elixhauser Comorbidities, Charlson Conditions sowie Charlson Scores aus den ICD-10-Diagnosen. Entwicklung von Prädiktionsmodellen anhand eines penalisierten Regressionverfahrens (logistische Ridge Regression) in einer Lernstichprobe (Patienten des Jahres 2013). Beurteilung von Kalibrierung und Diskriminationsfähigkeit der Modelle in einer internen Validierungsstichprobe (Patienten des Jahres 2014) mithilfe von Kalibrierungskurven, Brier Scores und Analysen von Receiver Operating Characteristic Curves (ROC-Kurven) und der Flächen unter denselben (Areas Under the Curves, AUC). Ergebnisse Die 30- bzw. 90-Tage-Mortalität in der Lernstichprobe betrugen 5,7 bzw. 8,4%. Die entsprechenden Werte im Validierungssample waren 5,9% und gleichfalls 8,4%. Modelle auf der Basis der Elixhauser Comorbidities zeigten die beste Diskrimination mit AUC-Werten von 0,804 (95%-KI: 0,776–0,832) bzw. 0,805 (95%-KI: 0,782–0,828) für die 30- bzw. 90-Tage-Mortalität. Die zugehörigen Brier-Scores für die Elixhauser-Modelle betrugen 0,050 (95%-KI: 0,044–0,056) bzw. 0,067 (95%-KI: 0,060–0,074) und stimmten weitgehend mit denjenigen der konkurrierenden Modelle überein. Alle Modelle zeigten im Bereich niedriger prädizierter Wahrscheinlichkeiten eine gute Kalibrierung, bei höheren prädizierten Werten tendierten sie zur Überschätzung der Ereigniswahrscheinlichkeiten. Schlussfolgerung Trotz der augenscheinlich befriedigenden Ergebnisse zur Diskriminierung und Kalibrierung der vorgestellten Prädiktionsmodelle auf der Basis von Abrechnungsdaten ist deren Anwendung im Kontext von P4P kritisch zu sehen. Als Alternative bietet sich die Modellierung auf der Basis klinischer Register an, die ein umfassenderes, valideres Bild vermitteln dürften.


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