本方案描述了一种标准化的工作流程，通过整合分析临床特征、实验室参数和短期结局，评估入院时中性粒细胞计数与创伤性脑损伤患者14天死亡率之间的关联。
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摘要
摘要
创伤性脑损伤（TBI）是导致发病和死亡的主要原因，早期风险评估在临床上仍然至关重要，因为在急诊收治期间通常需要预后信息。本研究评估了TBI成年患者入院时中性粒细胞计数与14天全因死亡率之间的关联。我们分析了一个机构队列中2017年至2023年间因TBI住院的1,361名成年患者的数据。中性粒细胞计数来自急诊就诊或入院后首次完成的全血细胞计数检测。根据中性粒细胞计数的三分位数将患者分组，主要结局定义为14天全因死亡率。采用单变量和多变量逻辑回归模型评估中性粒细胞计数与死亡率之间的关联。使用广义可加模型和分段线性回归分析探索潜在的非线性关系和阈值效应。随着中性粒细胞计数三分位数的升高，14天死亡率逐渐增加，从低三分位数组的0.66%上升至中三分位数组的1.32%，再到高三分位数组的5.73%。在完全校正的模型中，每增加1 × 109/L的中性粒细胞计数，14天死亡率的发生比更高（比值比[OR] = 1.093，95%置信区间[CI]：1.003–1.190，P = 0.041）。阈值分析发现存在非线性关联，估计拐点为3.81 × 109/L。低于该阈值时，关联呈逆向；高于该阈值时，关联呈正向。这些结果表明，TBI患者入院时的中性粒细胞计数与14天全因死亡率相关，提示入院中性粒细胞计数可能作为早期风险分层的便捷标志物。该阈值发现应被视为探索性结果。
引言
创伤性脑损伤（TBI）是指由外部物理力引起的脑功能障碍或存在其他脑病理学证据1。它仍然是全球公共卫生领域的重要问题。每年有超过5000万人遭受TBI，中国的情况也十分严峻。仅在中国，2001年至2016年间就记录了超过12万例急性TBI病例，其中交通事故和跌倒是最常见的原因2。由于TBI可能导致过早死亡、长期残疾以及带来重大的家庭和社会负担，因此简单且可靠的预后指标在临床上仍具有重要意义3。
创伤性脑损伤（TBI）后的继发性损伤与炎症密切相关4。初始的机械性损伤之后可能引发一系列生物学反应，如免疫系统激活、血脑屏障破坏、白细胞募集、细胞因子释放、氧化应激以及微血管功能障碍。这些过程并非相互孤立，均可导致神经元损伤并影响临床预后。在此背景下，外周血指标的应用具有重要价值，因其价格低廉、易于快速获取，并且在急诊评估中常规检测。已有研究报道，血液学炎症标志物，尤其是中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）和血小板与淋巴细胞比值（PLR），与TBI患者的预后相关。这提示全身性炎症状态可能为早期风险评估提供实用信息。
中性粒细胞可被视为创伤后最早被募集的免疫细胞之一。传统上，人们主要认为它们是寿命较短的促炎性细胞，但这种观点如今应被视为过时。中性粒细胞在吞噬作用、脱颗粒、细胞因子释放、内皮细胞相互作用以及中性粒细胞胞外诱捕网（neutrophil extracellular trap）形成等过程中均发挥重要作用5,6,7。在中枢神经系统受到损伤后，它们可能在炎症刺激下向受损区域迁移，并参与急性免疫反应。这种早期反应可能具有保护作用。然而，当中性粒细胞被过度或持续激活时，也可能通过蛋白水解酶、活性氧物质和炎症介质导致组织损伤8。因此，入院时的中性粒细胞计数不仅可能反映全身性炎症状态，还可能反映创伤性脑损伤（TBI）后急性生理应激的强度。
尽管炎症比值和多种血液学指标已在创伤性脑损伤（TBI）背景下得到研究，但中性粒细胞绝对计数与短期死亡率之间的关联尚未阐明。这一差异在临床工作中具有重要意义。与复合比值相比，中性粒细胞计数是一个直接且易于解读的参数，因其可在常规全血细胞计数过程中直接测得9,10。此外，该指标可在短时间内快速获得，尤其适用于临床医生时间紧迫、资源有限的紧急情况。明确这种简单指标是否与早期死亡相关，可能有助于提高对TBI患者短期风险的认知11。
利用脑外伤住院患者的机构队列数据，我们评估了入院时中性粒细胞计数与14天死亡率之间的关联。我们还分析了在调整人口统计学、临床、凝血及生化变量后，该关联是否仍然存在，以及是否存在非线性模式。本研究旨在为入院中性粒细胞计数在脑外伤后早期预后评估中的临床价值提供可解释的证据。
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方案
本研究使用了昆山市第二人民医院的匿名临床记录，并获得了医院伦理委员会的批准（批准文号：ksehllsp2024-005）。研究遵循《赫尔辛基宣言》的原则。由于患者信息在分析前已匿名化，伦理委员会免除了书面知情同意的要求。患者的筛选、分组及主要分析流程见图1。本研究使用的主要实验室设备、数据库系统和统计软件列于材料表中。
图1．患者筛选与分组流程图。2017年至2023年间，从医院电子病历系统中初步识别出共2,555名疑似或确诊与创伤性脑损伤（TBI）相关的住院患者。排除年龄<18岁、重复入院、非创伤性脑损伤或诊断不明确、缺乏入院时中性粒细胞计数、关键基线临床或实验室变量缺失，以及14天死亡状态信息缺失的患者后，最终纳入1,361名患者进行分析。根据入院时中性粒细胞计数三分位数将患者分为三组：低三分位数组（n = 454）、中三分位数组（n = 453）和高三分位数组（n = 454）。主要结局为14天全因死亡率，共记录35例死亡，1,326例存活者。请点击此处查看该图的放大版本。
研究设计与患者队列
我们分析了2017年1月至2023年12月期间因创伤性脑损伤（TBI）住院的单中心患者队列。通过医院电子病历系统识别潜在符合条件的患者。筛选依据为出院诊断记录中包含与TBI相关的诊断术语，并通过住院病历和神经影像学检查结果进一步验证诊断。TBI相关诊断术语基于《国际疾病分类第十版》（ICD-10）编码：S06.0（脑震荡）、S06.1（创伤性脑水肿）、S06.3（局灶性脑损伤）、S06.4（硬膜外出血）、S06.5（创伤性硬膜下出血）、S06.6（创伤性蛛网膜下腔出血）、S06.8（伴有长时间昏迷的颅内损伤）和S06.9（未特指的颅内损伤）。确诊的主要TBI诊断定义为上述ICD-10编码中的一项或多项作为主要出院诊断，并得到颅脑计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）上相符合影像表现的支持。总共评估了2,555名疑似或确诊TBI的住院患者是否符合纳入条件。
在研究期间内有多次住院记录的患者，仅保留其首次符合条件的住院作为索引住院。此步骤用于避免患者水平记录的重复。纳入患者需满足以下条件：年龄≥18岁，确诊为原发性创伤性脑损伤（TBI），入院时有可获取的中性粒细胞计数，具备分析所需的基线临床和实验室变量，并在入院后有明确的14天生存状态。纳入所需的基线变量包括：年龄、性别、诊断类别、手术状态（开颅术或去骨瓣减压术）、凝血酶原时间（PT）、活化部分凝血活酶时间（APTT）、纤维蛋白原（FIB）、血小板计数（PLT）、白蛋白（ALB）、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL）以及空腹血糖（FBG）。
如果患者年龄小于18岁、存在重复入院、非创伤性脑损伤或诊断不明确、缺乏入院时中性粒细胞计数、关键基线临床或实验室变量缺失，或14天死亡状态缺失，则被排除。通过范围核查识别极端中性粒细胞计数值，并与原始实验室记录进行核对验证。极端中性粒细胞计数的范围核查标准定义为低于0.5 × 109/L 或高于40.0 × 109/L。仅当确认数值由数据录入错误、实验室报告错误或临床不可信的测量误差引起时，才予以排除。临床不可信的测量误差定义为：（1）中性粒细胞计数与患者同时段的白细胞总数及分类计数不一致（例如，中性粒细胞计数超过白细胞总数）；或（2）在原始电子病历导出数据中记录为非数值或占位符字符。最终，共有1,361例患者被纳入最终分析队列。
根据索引住院期间记录的主要TBI诊断类别对患者进行分类。诊断类别包括创伤性颅内出血、创伤性脑干损伤和单纯性颅骨骨折。当记录到一个以上的TBI相关诊断时，根据主要出院诊断确定诊断类别。主要出院诊断定义为出院总结中首位列出的诊断，由主管神经外科医生根据临床意义上最重要、住院时间最长或住院期间消耗医疗资源最多的病情确定。
根据入院时中性粒细胞计数的三分位数将纳入的患者进行分组。低三分位组为 1.650–7.057 × 109/L，中三分位组为 7.057–10.947 × 109/L，高三分位组为 10.947–32.440 × 109/L。三分位数截断值通过将入院中性粒细胞计数按升序排列，并将队列分为三个近似相等的组（分别为 n = 454、453 和 454）来确定。在整个论文中均使用“三分位数”这一术语，因为该队列被分为了三个组。
暴露因素、结局及临床数据收集
主要暴露因素为入院时测得的中性粒细胞绝对计数。入院实验室指标定义为在初次急诊科评估或入院评估期间获得的首个可用的实验室检测结果。血液样本通常在入院后立即采集，检测结果一般在2小时内报告。用于定义入院实验室指标的时间窗口为到达急诊科或入院后6小时内。如果在此初始评估期间有多个结果可用，则采用最早的结果进行分析。中性粒细胞计数以×109/L为单位记录，并作为连续变量以及按三分位数组进行分析。
主要结局指标为首次入院后14天全因死亡率。入院后14天内死亡编码为1，存活超过14天编码为0。14天死亡率根据住院死亡记录、出院记录及医院随访记录系统确定。若不同死亡数据来源之间出现不一致（例如，某患者出院时记录为存活，但在14天内随访系统中记录为死亡），则以随访系统记录为准，因其可捕捉出院后死亡情况。无法确认14天生存状态的患者未纳入最终分析。
人口统计学和临床变量从电子病历系统中提取。这些变量包括年龄、性别、诊断类别、手术状态和气管切开状态。格拉斯哥昏迷评分（GCS）评分、瞳孔反应、马歇尔CT分类以及颅外损伤负担未纳入分析，因为这些变量在研究期间（2017–2023年）的电子病历系统中未被一致记录，尤其是在轻度创伤性脑损伤患者或未入住重症监护病房的患者中。因此，这些变量无法在队列的大多数患者中可靠地提取。手术定义为在索引住院期间进行的开颅血肿清除术或减压性开颅术。气管切开术根据在同一住院期间是否实施该操作，编码为“是”或“否”。
入院时的实验室指标取自初次急诊或入院评估期间首次可获得的实验室检查结果。凝血与血液学指标包括凝血酶原时间（PT）、活化部分凝血活酶时间（APTT）、国际标准化比值（INR）、纤维蛋白原（FIB）、D-二聚体、血小板计数（PLT）、血红蛋白（Hb）和中性粒细胞计数。生化指标包括白蛋白（ALB）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TGs）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、载脂蛋白A-I（Apo A-I）、载脂蛋白B（Apo B）、胱抑素C（CYS）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、肌酐（Cr）、血尿素氮（BUN）、尿酸（UA）和空腹血糖（FBG）。
所有血液样本均根据标准操作程序在医院临床实验室进行检测。使用全自动血液分析仪进行全血细胞计数检测，使用全自动凝血分析仪进行凝血功能检测，使用全自动生化分析仪进行生化检测。所有检测均由经过培训的实验室技术人员完成，并在临床实验室质量控制程序下进行常规内部质量控制。
数据预处理与基线比较
在进行统计分析之前，对提取的数据集进行了检查，以排除重复入院记录、缺失值、重复条目、单位不一致以及临床上不可信的数值。重复的入院记录被删除，仅保留首次符合条件的住院记录。研究期间的实验室单位进行了统一标准化：具体而言，中性粒细胞计数和血小板计数统一为×109/L，血红蛋白为g/L，凝血酶原时间（PT）和活化部分凝血活酶时间（APTT）为秒（s），国际标准化比值（INR）保持为无量纲数值，纤维蛋白原（FIB）为g/L，D-二聚体为mg/L，白蛋白（ALB）、载脂蛋白A-I（Apo A-I）和载脂蛋白B（Apo B）为g/L，总胆固醇（TC）、甘油三酯（TGs）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）和空腹血糖（FBG）为mmol/L，胱抑素C（CYS）为mg/L，丙氨酸氨基转移酶（ALT）和天冬氨酸氨基转移酶（AST）为U/L，肌酐（Cr）和尿酸（UA）为µmol/L，尿素氮（BUN）为mmol/L。对不可信的数值，通过核对原始病历或实验室报告，并结合原始资料进行确认。临床上不可信的数值定义为超出相应实验室指标生物学合理范围的值（例如PT <5 s或>120 s，FIB <0.1 g/L或>20 g/L，FBG <1.0 mmol/L或>50 mmol/L，ALT/AST >10,000 U/L）。其他不可信数值还包括逻辑上的矛盾，例如中性粒细胞计数超过白细胞总数。
主要分析采用完整病例。如果患者入院时中性粒细胞计数缺失、14天死亡状态缺失，或主要校正分析所需的协变量缺失，则被排除在最终分析队列之外。完全校正模型（模型4）所需的协变量包括年龄、诊断类别、手术状态、活化部分凝血活酶时间（APTT）、纤维蛋白原（FIB）、血小板计数（PLT）、低密度脂蛋白（LDL）、高密度脂蛋白（HDL）和国际标准化比值（INR）。在队列筛选后，最终纳入分析的1,361例患者的所有变量在连续回归模型中均可用。
分类变量编码如下：性别分为男性或女性，手术和气管切开术分为是或否，诊断类别分为创伤性颅内出血、创伤性脑干损伤或单纯性颅骨骨折，14天死亡率分为死亡或存活。
在主要描述性表格中，连续变量以均值 ± 标准差表示。分类变量以频数和百分比表示。组间比较根据情况采用方差分析或基于秩的非参数检验。对于满足正态性和方差齐性假设的连续变量，采用单因素方差分析（ANOVA）；正态性通过Shapiro–Wilk检验（P > 0.05）评估，方差齐性通过Levene检验（P > 0.05）评估。对于不满足上述假设的连续变量，采用Kruskal–Wallis检验。对于分类变量，根据预期单元格频数采用Pearson卡方检验或Fisher精确检验。当列联表中任一单元格的预期频数小于5时，采用Fisher精确检验。在基线表中，组间比较主要依据P值；*P值仅作为相应非参数检验或小样本单元格替代检验的补充参考。结果部分的统计学显著性根据P值判断，且这些P值未对多重比较进行校正。
为了更直观地解释基线差异，针对部分临床和实验室变量生成了描述性多面板图表，这些变量包括年龄、D-二聚体、空腹血糖、纤维蛋白原、凝血酶原时间、诊断构成、手术情况、气管切开术以及14天病死率。选择这些变量进行可视化展示，是因为它们代表了具有临床意义的特征，并且在基线分析中显示出不同中性粒细胞三分位数组之间的显著差异。这些图表用于展示低、中、高三组中性粒细胞三分位数患者群体的临床和实验室特征谱型。
统计分析与可视化
首先采用单变量 logistic 回归分析评估候选变量与 14 天死亡率之间的关联，报告比值比（OR）、95% 置信区间（CI）和 P 值。若变量在临床上具有相关性、在单变量分析中显示与 14 天死亡率相关，或在加入或移除模型后使中性粒细胞计数的 OR 变化 ≥10%，则考虑纳入多变量校正。临床相关性基于文献中已确立的创伤性脑损伤预后因素及已知的病理生理机制预先确定，包括年龄、凝血参数、葡萄糖和脂质相关变量。单变量分析中用于识别与 14 天死亡率相关的变量的阈值设定为 P < 0.10，以避免在多变量模型中排除潜在的重要混杂因素。
随后采用多变量逻辑回归分析入院时中性粒细胞计数与14天死亡率之间的关联。中性粒细胞计数按每增加1×109/L作为连续变量进行分析。共构建了四个逐步递进的模型。模型1未进行任何调整。模型2对年龄、诊断和手术进行了调整。模型3在模型2基础上进一步调整了活化部分凝血活酶时间（APTT）、纤维蛋白原（FIB）、血小板计数（PLT）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL）。模型4在模型3基础上进一步调整了高密度脂蛋白胆固醇（HDL）和国际标准化比值（INR）。在拟合多变量模型前，采用方差膨胀因子（VIF）评估协变量间可能存在的多重共线性。设定VIF阈值为5，用于识别可能存在严重共线性问题的变量。
为了检验该关联是否为非线性关系，采用广义可加模型评估中性粒细胞计数与14天死亡率之间的暴露-反应关系。以三次回归样条作为平滑函数，基维数（k）设为4。平滑参数通过限制性最大似然法（REML）进行估计。在完全校正模型所包含的协变量基础上，生成校正后的平滑曲线，以可视化入院时中性粒细胞计数与14天死亡率预测概率之间的关联。当曲线提示存在非线性模式时，采用分段线性回归模型估计拐点。拐点（K）通过递归算法确定，该算法在中性粒细胞计数第5至第95百分位范围内评估候选断点。根据赤池信息准则（AIC）判断模型拟合最优的断点被选为最终拐点。采用似然比检验比较单段线性模型与两段分段线性模型。阈值效应分别在估计拐点以下和以上进行报告。
使用森林图可视化阈值效应，该图显示了模型特异性拐点 K 值以下和以上的估计比值比（OR）。模型 1–4 中的 K 值分别为 18.54、3.82、3.86 和 3.81 ×109/L。对于在亚组中结局事件极少或无事件的分类变量，相应的比值比被认为可能不稳定，需谨慎解释。若亚组中结局事件少于 5 例，或 95% 置信区间宽度超过 10.0，则将比值比估计归类为不稳定。
图示用于展示患者筛选流程、按中性粒细胞三分位数分层的基线临床与实验室特征、各三分位数组的14天死亡率、序贯模型的回归估计结果、阈值效应以及校正后的平滑曲线。统计分析采用 R 4.5.2 版本及 EmpowerStats 在线平台完成。图表绘制使用 R 软件包 ggplot2、patchwork、pdftools、png 和 scales。以双侧 P 值小于 <0.05 被认为具有统计学意义。
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结果
患者筛选与基线特征
2017年至2023年间，从医院电子病历系统中初步筛选出共2,555名因疑似或确诊与创伤性脑损伤（TBI）相关而住院的患者。排除年龄小于18岁的患者后 <18岁、反复入院、非创伤性脑损伤或诊断不明确、入院时中性粒细胞计数缺失、关键基线临床或实验室变量缺失，或14天死亡状态缺失的患者被排除后，最终纳入1,361例患者进行分析。患者的筛选与分组流程见图1。
在纳入的1,361例患者中，男性994例，女性367例，分别占队列的73.04%和26.96%。患者的平均年龄为52.35 ± 16.96岁，入院时中性粒细胞计数平均为9.80 ± 4.97 ×109/L。根据入院中性粒细胞计数三分位数将患者分为三组：低三分位数组为1.650–7.057 ×109/L；中三分位数组为7.057–10.947 ×109/L；高三分位数组为10.947–32.440 ×109/L。
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讨论
基于1361名因创伤性脑损伤（TBI）住院患者的临床数据，我们发现入院时中性粒细胞计数与14天病死率相关。病死率随着中性粒细胞三分位数的升高而增加，即使在调整了人口统计学、临床、凝血及生化变量后，这一趋势仍然明显。在完全调整后的模型中，中性粒细胞计数每升高1 ×109/L，14天病死率的风险随之增加。平滑曲线和阈值分析进一步提示该关联呈非线性关系，在完全调整模型中估计的拐点值为3.81 ×109/L。由于死亡病例数量有限，特别是在中性粒细胞水平较低的范围内，该阈值应视为探索性结果，而非固定的临床截断值。
本研究的关键结果具有临床直观性。创伤性脑损伤不仅涉及对脑组织的机械性损害，还会引发全身性应激反应和炎症。在此背景下，入院时较高的中性粒细胞计数可能提示更强烈的急性生理应激反应12,13。在我们的队列中，中性粒细胞处于较高三分位的患者也表现出多种与更严重临床应激一致的特征，包括更高的D-二聚体水平、空腹血糖、凝血酶原时间、手...
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披露
利益冲突：
作者声明无竞争利益。
材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 全自动生化分析仪 | Beckman Coulter, Inc. | AU5800 临床化学分析仪 | 用于生化检测，包括白蛋白（ALB）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TGs）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、载脂蛋白 A-I（Apo A-I）、载脂蛋白 B（Apo B）、胱抑素 C（CYS）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、肌酐（Cr）、尿素氮（BUN）、尿酸（UA）和空腹血糖（FBG）。 |
| 全自动凝血分析仪 | Sysmex Corporation | CS-5100 凝血分析仪 | 用于凝血功能检测，包括凝血酶原时间（PT）、活化部分凝血活酶时间（APTT）、国际标准化比值（INR）、纤维蛋白原（FIB）和 D-二聚体（D-dimer）。 |
| 全自动血液分析仪 | Sysmex Corporation | XN-1000 血液分析仪 | 用于全血细胞计数检测，包括中性粒细胞计数、血小板计数和血红蛋白水平。 |
| 电子病历系统 | Kunshan No. 2 People’s Hospital | 院内电子病历平台；未列入商业目录 | 用于识别疑似或确诊创伤性脑损伤的住院患者，并提取人口学和临床变量。 |
| EmpowerStats | X&Y Solutions, Inc. | 在线统计分析平台（访问于2026年4月25日） | 用于多变量逻辑回归分析、广义可加模型构建、平滑曲线生成和阈值分析。 |
| 随访记录系统 | Kunshan No. 2 People’s Hospital | 院内随访记录平台；未列入商业目录 | 用于确定并核实首次入院后14天的生存状态。 |
| ggplot2 R 软件包 | R 软件包 | 分析中使用的版本 | 用于统计绘图和图表生成。 |
| 实验室信息系统 | Kunshan No. 2 People’s Hospital | 院内实验室信息平台；未列入商业目录 | 用于提取入院时的实验室检测结果。 |
| patchwork R 软件包 | R 软件包 | 分析中使用的版本 | 用于组合多图面板图表。 |
| pdftools R 软件包 | R 软件包 | 分析中使用的版本 | 用于图表准备过程中的 PDF 文件处理。 |
| png R 软件包 | R 软件包 | 分析中使用的版本 | 用于图表准备过程中的图像处理。 |
| R 统计软件 | R Foundation for Statistical Computing | 版本 4.5.2 | 用于数据预处理、统计分析和图表生成。 |
| scales R 软件包 | R 软件包 | 分析中使用的版本 | 用于图表中的坐标轴格式化和百分比刻度设置。 |
参考文献
- Menon DK, Schwab K, Wright DW, Maas AI. Position Statement: Definition of Traumatic Brain Injury. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 2010;91(11):1637-1640.
- Dams-O’Connor K, et al. Traumatic brain injury as a chronic disease: insights from the United States Traumatic Brain Injury Model Systems Research Program. The Lancet Neurology. 2023;22(6):517-528.
- Feng JF, et al. Traumatic brain injury in China: an update on epidemiology, care pathways, and clinical research. The Lancet Neurology. 2026;25(4):396-405.
- Theus MH. Neuroinflammation and acquired traumatic CNS injury: a mini review. Frontiers in Neurology. 2024;15:1334847.
- He W, et al. Neutrophil heterogeneity and plasticity: unveiling the multifaceted roles in health and disease. MedComm. 2025;6(2):e70063.
- Dejas L, Santoni K, Meunier E, Lamkanfi M. Regulated cell death in neutrophils: From apoptosis to NETosis and pyroptosis. Seminars in Immunology. 2023;70:101849.
- Shafqat A, et al. Neutrophil extracellular traps in central nervous system pathologies: A mini review. Frontiers in Medicine. 2023;10:1083242.
- Shi G, et al. Inhibition of neutrophil extracellular trap formation ameliorates neuroinflammation and neuronal apoptosis via STING-dependent IRE1α/ASK1/JNK signaling pathway in mice with traumatic brain injury. Journal of Neuroinflammation. 2023;20(1):222.
- Nguyen A, et al. Neutrophil to Lymphocyte Ratio as a Predictor of Postoperative Outcomes in Traumatic Brain Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis. Diseases. 2023;11(1):51.
- Arslan K, Sahin AS. Prognostic value of systemic immune-inflammation index, neutrophil-lymphocyte ratio, and thrombocyte-lymphocyte ratio in critically ill patients with moderate to severe traumatic brain injury. Medicine. 2024;103(29):e39007.
- Li Y, et al. Neutrophil-albumin ratio serves as a superior prognostic biomarker for traumatic brain injury. Scientific Reports. 2024;14(1):27563.
- Bouras M, Asehnoune K, Roquilly A. Immune modulation after traumatic brain injury. Frontiers in Medicine. 2022;9:995044.
- Wofford KL, et al. Peripheral immune cell dysregulation following diffuse traumatic brain injury in pigs. Journal of Neuroinflammation. 2024;21(1):324.
- Zhang F, et al. Neutrophil diversity and function in health and disease. Signal Transduction and Targeted Therapy. 2024;9(1):343.
- Wang H, et al. Neutrophil extracellular traps in homeostasis and disease. Signal Transduction and Targeted Therapy. 2024;9(1):235.
- Malik S, et al. Inflammatory cytokines associated with mild traumatic brain injury and clinical outcomes: a systematic review and meta-analysis. Frontiers in Neurology. 2023;14:1123407.
- Huang H, et al. Plasma profiles of inflammatory cytokines in children with moderate to severe traumatic brain injury: a prospective cohort study. European Journal of Pediatrics. 2024;183(8):3359-3368.
- Xu H, et al. Systemic Immune-Inflammation Index Predicts the Prognosis of Traumatic Brain Injury. World Neurosurgery. 2024;183:e22-e27.
- Ma P, et al. Utility of systemic immune-inflammation index, neutrophil-to-lymphocyte ratio, and platelet-to-lymphocyte ratio as a predictive biomarker in pediatric traumatic brain injury. Surgical Neurology International. 2024;15.
- Chen L, et al. Systemic immune inflammation index and peripheral blood carbon dioxide concentration at admission predict poor prognosis in patients with severe traumatic brain injury. Frontiers in Immunology. 2022;13:1034916.
- Menon DK, et al. Clinical Assessment on Days 1-14 for the Characterization of Traumatic Brain Injury: Recommendations from the 2024 NINDS Traumatic Brain Injury Classification and Nomenclature Initiative Clinical/Symptoms Working Group. Journal of Neurotrauma. 2025;42(13-14):1038-1055.
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