Simple inflammatory biomarkers and prediction of complications in chronic diseases
DOI:
https://doi.org/10.70577/rxnrry04Keywords:
inflammatory biomarkers; neutrophil-to-lymphocyte ratio; high-sensitivity C-reactive protein; chronic diseases; complication prediction; logistic regression; structural equation modelingAbstract
Chronic non-communicable diseases remain the leading cause of morbidity and mortality worldwide, with a growing burden of complications associated with persistent inflammatory processes that hinder early clinical risk stratification in routine care settings. In response to this challenge, the objective of this study was to analyze the utility of simple inflammatory biomarkers, specifically the neutrophil-to-lymphocyte ratio and high-sensitivity C-reactive protein, in predicting complications in chronic diseases. The research followed a quantitative approach with a non-experimental, explanatory design, based on secondary data analysis from governmental reports and national and international health organizations between 2021 and 2023. Multivariate descriptive statistics were applied, along with binary logistic regression to estimate adjusted odds ratios, receiver operating characteristic (ROC) curve analysis to assess discriminative performance, and partial least squares structural equation modeling to examine the relationship between systemic inflammation and chronic complications. The findings demonstrated that the neutrophil-to-lymphocyte ratio showed a significant and independent association with adverse clinical events, with acceptable predictive capacity, while its combination with high-sensitivity C-reactive protein increased diagnostic sensitivity and specificity. Structural modeling confirmed a direct effect of the systemic inflammation construct on the chronic complications construct, supporting the physiological and statistical coherence of the proposed model. Overall, simple inflammatory biomarkers emerge as clinically viable, reproducible, and cost-effective tools to enhance risk stratification and optimize preventive decision-making in patients with chronic diseases.
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