It has been shown that eosinophils are decreased and monocytes are elevated in patients with acute ischemic stroke (AIS), but the impact of eosinophil-to-monocyte ratio (EMR) on clinical outcomes among AIS patients remains unclear. We aimed to determine the relationship between EMR on admission and 3-month poor functional outcome in AIS patients. A total of 521 consecutive patients admitted to our hospital within 24 h after onset of AIS were prospectively enrolled and categorized in terms of quartiles of EMR on admission between August 2016 and September 2018. The endpoint was the poor outcome defined as modified Rankin Scale score of 3 to 6 at month 3 after admission. As EMR decreased, the risk of poor outcome increased (p < 0.001). Logistic regression analysis revealed that EMR was independently associated with poor outcome after adjusting potential confounders (odds ratio, 0.09; 95% CI 0.03–0.34; p = 0.0003), which is consistent with the result of EMR (quartile) as a categorical variable (odds ratio, 0.23; 95% CI 0.10–0.52; ptrend < 0.0001). A non-linear relationship was detected between EMR and poor outcome, whose point was 0.28. Subgroup analyses further confirmed these associations. The addition of EMR to conventional risk factors improved the predictive power for poor outcome (net reclassification improvement: 2.61%, p = 0.382; integrated discrimination improvement: 2.41%, p < 0.001). EMR on admission was independently correlated with poor outcome in AIS patients, suggesting that EMR may be a potential prognostic biomarker for AIS.

中文翻译：

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嗜酸性粒细胞与单核细胞的比率是预测急性缺血性卒中患者功能结果的潜在生物标志物

研究表明，急性缺血性卒中 (AIS) 患者的嗜酸性粒细胞减少，单核细胞升高，但嗜酸性粒细胞与单核细胞比率 (EMR) 对 AIS 患者临床结果的影响仍不清楚。我们旨在确定 AIS 患者入院时 E​​MR 与 3 个月功能不良结局之间的关系。2016 年 8 月至 2018 年 9 月期间，共有 521 名在 AIS 发病后 24 小时内入院的连续患者被前瞻性纳入并根据 EMR 的四分位数进行分类。终点是定义为改良 Rankin 量表评分为入院后第 3 个月 3 至 6。随着 EMR 的降低，不良结果的风险增加（p < 0.001）。Logistic 回归分析显示，在调整潜在混杂因素后，EMR 与不良结果独立相关（优势比，0.09；95% CI 0.03–0.34；p = 0.0003），这与 EMR（四分位数）作为分类变量的结果一致（优势比，0.23；95% CI 0.10–0.52；ptrend < 0.0001）。在 EMR 和不良结果之间检测到非线性关系，其点为 0.28。亚组分析进一步证实了这些关联。将 EMR 添加到传统风险因素提高了对不良结果的预测能力（净重分类改进：2.61%，p = 0.382；综合鉴别改进：2.41%，p < 0.001）。入院时的 EMR 与 AIS 患者的不良预后独立相关，表明 EMR 可能是 AIS 的潜在预后生物标志物。0.09; 95% CI 0.03–0.34；p = 0.0003），这与 EMR（四分位数）作为分类变量的结果一致（优势比，0.23；95% CI 0.10–0.52；ptrend < 0.0001）。在 EMR 和不良结果之间检测到非线性关系，其点为 0.28。亚组分析进一步证实了这些关联。将 EMR 添加到传统风险因素提高了对不良结果的预测能力（净重分类改进：2.61%，p = 0.382；综合鉴别改进：2.41%，p < 0.001）。入院时的 EMR 与 AIS 患者的不良预后独立相关，表明 EMR 可能是 AIS 的潜在预后生物标志物。0.09; 95% CI 0.03–0.34；p = 0.0003），这与 EMR（四分位数）作为分类变量的结果一致（优势比，0.23；95% CI 0.10–0.52；ptrend < 0.0001）。在 EMR 和不良结果之间检测到非线性关系，其点为 0.28。亚组分析进一步证实了这些关联。将 EMR 添加到传统风险因素提高了对不良结果的预测能力（净重分类改进：2.61%，p = 0.382；综合鉴别改进：2.41%，p < 0.001）。入院时的 EMR 与 AIS 患者的不良预后独立相关，表明 EMR 可能是 AIS 的潜在预后生物标志物。在 EMR 和不良结果之间检测到非线性关系，其点为 0.28。亚组分析进一步证实了这些关联。将 EMR 添加到传统风险因素提高了对不良结果的预测能力（净重分类改进：2.61%，p = 0.382；综合鉴别改进：2.41%，p < 0.001）。入院时的 EMR 与 AIS 患者的不良预后独立相关，表明 EMR 可能是 AIS 的潜在预后生物标志物。在 EMR 和不良结果之间检测到非线性关系，其点为 0.28。亚组分析进一步证实了这些关联。将 EMR 添加到传统风险因素提高了对不良结果的预测能力（净重分类改进：2.61%，p = 0.382；综合鉴别改进：2.41%，p < 0.001）。入院时的 EMR 与 AIS 患者的不良预后独立相关，表明 EMR 可能是 AIS 的潜在预后生物标志物。