引用本文： 张丽慧, 陈雪融. 艾滋病重症肺炎患者并发急性呼吸窘迫综合征的危险因素分析. 中国呼吸与危重监护杂志, 2023, 22(11): 761-767. doi: 10.7507/1671-6205.202210058 复制
获得性免疫缺陷综合征（简称艾滋病，acquired immune deficiency syndrome，AIDS）是由人类免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus，HIV）感染导致免疫功能障碍从而引起的全身性疾病[1]。多项研究显示导致艾滋病患者死亡的主要病因为机会性感染[2]，其中肺部感染最为常见[3]。重症肺炎呼吸衰竭亦是艾滋病患者入住重症监护室（intensive care unit，ICU）的最常见疾病。急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS）为一种急性、弥漫性、炎症性肺损伤[4]。ARDS严重影响人们的生命健康，有研究表明其急性期病死率甚至高达57.1%[5]，幸存者亦可能遗留长期器官障碍，降低生活质量。严重的肺部感染、休克、胰腺炎等多种因素均与ARDS发病有关[6]，而AIDS患者最常见的机会性感染即为肺部感染，但是目前针对AIDS重症肺炎患者并发ARDS的关注与相关研究却极少。因此，本研究通过回顾性分析了本院ICU收治的艾滋病重症肺炎患者的临床资料，探寻其并发ARDS的危险因素，以期为临床早期识别高危患者并及时干预提供参考。
1 资料与方法
1.1 临床资料
本研究所使用的样本均来自于成都市公共卫生临床医疗中心重症医学科，选取的患者入住时间在2017年1月—2020年12月期间。纳入标准：选择入院时诊断为艾滋病合并重症肺炎的患者，其中艾滋病的诊断依据《中国艾滋病诊疗指南（2021版）》[1]，重症肺炎诊断则参考《中国成人社区获得性肺炎诊断和治疗指南（2016年版）》[7]，纳入病例时均严格参照相关的诊断标准执行。排除标准：排除年龄在18岁以下的未成年患者，妊娠患者，住院时间≤24 h，依从性不佳者（包括治疗尚未完成要求出院者、拒不接受医疗建议者），病例资料严重缺失者。本研究经四川大学华西医院（2021年审158号）及成都市公共卫生临床医疗中心（YJ-S2021-10）伦理委员会均审查同意并批准执行。最终纳入232例艾滋病合并重症肺炎的患者。
1.2 方法
1.2.1 收集资料
本研究收集患者入住ICU时的数据：（1）一般资料：年龄、性别、入院前总病程、预后情况（28天存活或死亡）等；（2）生命体征，如体温、呼吸频率、心率、平均动脉压等；（3）实验室检查指标及评分，包括pH、血小板计数、白细胞计数（white blood cell count，WBC）、血红蛋白、降钙素原（procalcitonin，PCT）、α-羟丁酸脱氢酶（α-hydroxybutyrate dehydrogenase; α-HBDH）、乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase，LDH）、C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）、血乳酸、CD4+ T淋巴细胞计数、急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ，APACHEⅡ）、序贯器官衰竭评分（sequential organ failure assessment，SOFA）等；（4）基础疾病情况：慢性阻塞性肺疾病、高血压、慢性肾功能不全、糖尿病等。总计57项指标。
1.2.2 分组
回顾性分析所纳入的病例资料，严格按照ARDS的诊断标准执行，以是否合并ARDS为标准，将患者分为ARDS组和非ARDS组。临床上对于ARDS的诊断难点在于判断肺水肿是否存在以及鉴别肺水肿的来源。目前脉搏指示连续心排出量（pulse indicates continuous cardiac output，PiCCO）被认为是诊断肺水肿最为准确的方法，但受有创操作相关损伤、导管相关感染可能、风险-受益比低等影晌导致临床常规实施难度较大[8]。目前研究认为：无创心排出量监测（noninvasive cardiac output monitoring，NICOM)、超声、PiCCO在危重患者血流动力学监测方面具有良好的一致性，可用于危重患者血流动力学的监测和评价[9]。因此，本研究所纳入的所有患者均在病程中反复使用心肺联合超声和NICOM监测来对患者进行动态评估，据监测结果来进行肺水肿的诊断及鉴别诊断，以确保研究对象诊断的准确性。
1.3 统计学方法
采用EXCEL录入数据，SPSS 24.0统计软件进行统计分析。变量赋值转化为最大程度的利用数据并保留资料的完整性，如年龄、CRP、WBC、PCT、APACHEⅡ评分、SOFA评分等连续型变量均采用原始数据代入，而慢性肾功能不全、高血压等基础疾病等定性资料按疾病有、无而分别赋值1和0代入计算。按患者转归情况不同分为ARDS组和非ARDS组，并分别赋值1和0，转化为二分类变量。正态分布计量资料以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验进行比较。非正态分布的计量资料以中位数（四分位间距）［M（IQR）］表示，采用非参数检验进行比较；计数资料以例（%）表示。组间比较采用单因素Logistic回归分析，将P<0.05的自变量进行多重共线性分析，以剔除方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）大于10的变量，然后将不存在共线性的变量纳入多因素Logistic逐步回归模型进行危险因素分析（检验水准为0.05），最后绘制绘制受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线。
2 结果
2.1 一般资料
232例艾滋病重症肺炎患者中有33例并发ARDS，发病率为14.2%。ARDS组患者年龄（49.9±16.7）岁，非ARDS组患者年龄（49.6±15.8）岁。232例艾滋病重症肺炎患者，28天总计死亡94例，总病死率为40.5%，其中ARDS组死亡27例，组内病死率81.8%；非ARDS组死亡67例，组内病死率33.7%。ARDS组与非ARDS组入院时临床特点比较各项指标的描述性统计分析结果按数据是否符合正态分布分为正态分布和非正态分布，详见表1和表2，并通过对偏态分布的指标对其对数的方式将之转化为正态分布数据。
表1
两组患者入院时一般情况及临床特点比较（x±s）
表2
两组患者入院时一般情况及临床特点比较［M（IQR）］
2.2 患者并发ARDS风险的单因素Logistic回归分析
将是否并发ARDS作为因变量，其余57项临床资料为协变量，进行单因素Logistic回归分析。pH、APACHEⅡ评分、SOFA评分、WBC、LDH、α-HBDH、ALT、AST、钙、FDP、D-二聚体这11项指标有统计学意义（P<0.05），与非ARDS患者并发ARDS相关。其中APACHEⅡ评分、SOFA评分、pH、LDH、α-HBDH、ALT、AST、FDP、D-二聚体这9项指标是正回归系数，比值比（odds ratio，OR）大于1，说明这些指标为正性作用因素，即这些指标值越高，发生ARDS的可能性越高。而pH、血清钙离子这2项指标回归系数为负，OR值小于1，说明这些变量为负性作用因素，即这些指标值越高，发生ARDS的可能性越低。结果见表3。
表3
艾滋病重症肺炎患者是否并发ARDS风险的单因素Logistic回归分析
2.3 各因素间多重共线性分析
将这11个变量构建模型纳入多重共线性问题分析，结果如表4所示。其中ALT及AST的VIF值大于10，说明这两项指标间存在共线性，予以剔除；其余9项指标之间VIF值均小于10，由此可判断这9个指标之间并不存在多重共线性问题，故可以将这9个指标作为最终对象纳入Logistic模型中。
表4
多重共线性分析结果
2.4 患者并发ARDS风险的多因素逐步Logistic回归分析
将单因素Logistic回归分析选择出的11项指标在排除存在多重共线性关系的2项指标后，所留下的9个有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归分析中，并采用逐步向前法对变量进行分析。α-HBDH［OR=1.001，95%置信区间（confidence interval，CI）1.000～1.002，P=0.045］和D-二聚体（OR=1.044，95%CI 1.006～1.083，P=0.024）这两项指标具有统计学意义（P<0.005）。结果见表5。因此，羟丁酸脱氢酶、D-二聚体这2个指标为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
表5
艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的多因素逐步Logistic回归分析
2.5 对独立危险因素绘制ROC曲线并分析
将α-HBDH、D-二聚体这2项独立危险因素分别绘制ROC曲线，并计算约登指数找出最佳临界值及其所对应的敏感性及特异性。艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的预测：（1）α-HBDH：ROC曲线下面积（area under ROC curve，AUC）为0.667，P=0.002，最佳临界值为391 U/L，此时对应的敏感性为78.8%，特异性为61.8%），见图1；（2）D-二聚体：AUC=0.602，P=0.062，最佳临界值为4.855 µg/mL，对应的敏感性为42.4%，特异性为82.9%，见图2。α-HBDH值越高（≥391 U/L）、D-二聚体越高（≥4.855 µg/mL）为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
图1
α-HBDH预测艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的ROC曲线
图2
D-二聚体预测艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的ROC曲线
3 讨论
本研究针对ICU艾滋病重症肺炎患者并发ARDS危险因素进行分析，总计纳入成都市公共卫生临床医疗中心收治的232例艾滋病重症肺炎患者的临床资料，其中33例并发ARDS。ARDS组患者组内病死率81.8%，而非ARDS组的组内病死率33.7%，这与前文所述在患相同基础疾病情况下，并发ARDS的患者病死率明显高于未发生ARDS患者相一致。本研究随后对纳入分析的57项指标进行单因素Logistic回归分析，发现共11项指标与ARDS的发生相关。排除了存在相互影响的ALT及AST两项指标，再将pH、APACHEⅡ评分、SOFA评分、WBC、α-HBDH、羟丁酸脱氢酶、钙、FDP、D-二聚体这9项指标纳入多因素逐步Logistic回归模型进行分析，结果发现α-HBDH和D-二聚体这2项指标为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
血清α-HBDH广泛存在于心脏、肺、肝脏、骨骼肌、脾脏、脑、红细胞等组织细胞的胞浆中，是LDH的同工酶之一，其检测水平实际反映的是LDH1、LDH2的活性[10]。当心肌、肺组织、肝细胞等受到损伤时会释放大量的α-HBDH。研究表明α-HBDH除用于急性心肌梗死的诊断外，尚因其参与糖酵解途径而在甲状腺功能低下、先兆子痫、贫血、脑炎、妊娠期肝内胆法淤积症[11~14]等多种疾病的诊断中占有一席之地，同时亦可以作为评估急性胰腺炎、膀胱癌的预后及其早期生物标志物[15-16]。ARDS病程中伴随着血管内皮细胞、透明膜、肺泡上皮细胞的损伤，α-HBDH必然出现上升，与本研究结果相一致。但α-HBDH的升高是否能够作为ARDS的早期预警标志物及预后判断依据尚无相关的报道。本研究首次在艾滋病重症肺炎的患者中发现并得出血清α-HBDH为其并发ARDS的独立危险因素，为后期进一步研究α-HBDH在ARDS的发生与发展过程中所起到的作用及产生的影响提供参考。
D-二聚体为交联纤维蛋白的降解产物，其数值的增高能特异性的反映继发性纤溶活性的增强，能有效反映血管内皮损伤的程度[17-18]。研究表明D-二聚体水平与脓毒症所致ARDS病情和预后具有一定相关性[19]。本研究发现血清D-二聚体为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素，与国内外多项相似研究的结论一致。鉴于D-二聚体与血管内皮损伤、凝血功能异常均相关，以及ARDS是肺血管内皮功能受损后导致血管通透性增高性肺水肿形成，再结合本次研究结果，可以得出艾滋病重症肺炎患者出现血浆D-二聚体水平的升高可能代表着血管内皮损伤、血管通透性增高，开始进入ARDS的病程。因此，血浆D-二聚体的升高能作为早期预测并发ARDS的生物标志之一。
本研究通过回顾性研究艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的危险因素，比较合并ARDS患者与未并发ARDS患者的一般情况、基础疾病、实验室指标等临床病例资料，得出的主要结论如下。（1）研究所纳入的艾滋病重症肺炎患者中，并发ARDS占纳入患者的14.2%，28天总病死率为40.5%，ARDS组内死亡率81.8%，非ARDS组内死亡率33.7%，进一步说明ARDS为艾滋病重症肺炎患者的常见并发症，且并发ARDS者死亡风险极大。（2）经单因素Logistic回归分析，去除具有多重共线性的因素，再进行多因素Logistic回归分析发现α-HBDH值（≥391 U/L）、D-二聚体（≥4.855 µg/mL）为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
本研究存在一定的局限性。首先，本研究为单中心回顾性队列研究，预测模型准确性还有待大样本多中心数据进一步验证。其次，因艾滋病重症肺炎合并ARDS的患者样本量不足够，未能以ARDS分度来进行分组，故未能建立预测ARDS严重程度的模型。最后，研究仅提取了ARDS发生前相关数据，并未进行长期的随访跟踪分析，关于ARDS治疗方案的选择及可能影响患者预后的危险因素尚需进一步深入研究。
利益冲突：本研究不涉及任何利益冲突。
获得性免疫缺陷综合征（简称艾滋病，acquired immune deficiency syndrome，AIDS）是由人类免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus，HIV）感染导致免疫功能障碍从而引起的全身性疾病[1]。多项研究显示导致艾滋病患者死亡的主要病因为机会性感染[2]，其中肺部感染最为常见[3]。重症肺炎呼吸衰竭亦是艾滋病患者入住重症监护室（intensive care unit，ICU）的最常见疾病。急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS）为一种急性、弥漫性、炎症性肺损伤[4]。ARDS严重影响人们的生命健康，有研究表明其急性期病死率甚至高达57.1%[5]，幸存者亦可能遗留长期器官障碍，降低生活质量。严重的肺部感染、休克、胰腺炎等多种因素均与ARDS发病有关[6]，而AIDS患者最常见的机会性感染即为肺部感染，但是目前针对AIDS重症肺炎患者并发ARDS的关注与相关研究却极少。因此，本研究通过回顾性分析了本院ICU收治的艾滋病重症肺炎患者的临床资料，探寻其并发ARDS的危险因素，以期为临床早期识别高危患者并及时干预提供参考。
1 资料与方法
1.1 临床资料
本研究所使用的样本均来自于成都市公共卫生临床医疗中心重症医学科，选取的患者入住时间在2017年1月—2020年12月期间。纳入标准：选择入院时诊断为艾滋病合并重症肺炎的患者，其中艾滋病的诊断依据《中国艾滋病诊疗指南（2021版）》[1]，重症肺炎诊断则参考《中国成人社区获得性肺炎诊断和治疗指南（2016年版）》[7]，纳入病例时均严格参照相关的诊断标准执行。排除标准：排除年龄在18岁以下的未成年患者，妊娠患者，住院时间≤24 h，依从性不佳者（包括治疗尚未完成要求出院者、拒不接受医疗建议者），病例资料严重缺失者。本研究经四川大学华西医院（2021年审158号）及成都市公共卫生临床医疗中心（YJ-S2021-10）伦理委员会均审查同意并批准执行。最终纳入232例艾滋病合并重症肺炎的患者。
1.2 方法
1.2.1 收集资料
本研究收集患者入住ICU时的数据：（1）一般资料：年龄、性别、入院前总病程、预后情况（28天存活或死亡）等；（2）生命体征，如体温、呼吸频率、心率、平均动脉压等；（3）实验室检查指标及评分，包括pH、血小板计数、白细胞计数（white blood cell count，WBC）、血红蛋白、降钙素原（procalcitonin，PCT）、α-羟丁酸脱氢酶（α-hydroxybutyrate dehydrogenase; α-HBDH）、乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase，LDH）、C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）、血乳酸、CD4+ T淋巴细胞计数、急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ，APACHEⅡ）、序贯器官衰竭评分（sequential organ failure assessment，SOFA）等；（4）基础疾病情况：慢性阻塞性肺疾病、高血压、慢性肾功能不全、糖尿病等。总计57项指标。
1.2.2 分组
回顾性分析所纳入的病例资料，严格按照ARDS的诊断标准执行，以是否合并ARDS为标准，将患者分为ARDS组和非ARDS组。临床上对于ARDS的诊断难点在于判断肺水肿是否存在以及鉴别肺水肿的来源。目前脉搏指示连续心排出量（pulse indicates continuous cardiac output，PiCCO）被认为是诊断肺水肿最为准确的方法，但受有创操作相关损伤、导管相关感染可能、风险-受益比低等影晌导致临床常规实施难度较大[8]。目前研究认为：无创心排出量监测（noninvasive cardiac output monitoring，NICOM)、超声、PiCCO在危重患者血流动力学监测方面具有良好的一致性，可用于危重患者血流动力学的监测和评价[9]。因此，本研究所纳入的所有患者均在病程中反复使用心肺联合超声和NICOM监测来对患者进行动态评估，据监测结果来进行肺水肿的诊断及鉴别诊断，以确保研究对象诊断的准确性。
1.3 统计学方法
采用EXCEL录入数据，SPSS 24.0统计软件进行统计分析。变量赋值转化为最大程度的利用数据并保留资料的完整性，如年龄、CRP、WBC、PCT、APACHEⅡ评分、SOFA评分等连续型变量均采用原始数据代入，而慢性肾功能不全、高血压等基础疾病等定性资料按疾病有、无而分别赋值1和0代入计算。按患者转归情况不同分为ARDS组和非ARDS组，并分别赋值1和0，转化为二分类变量。正态分布计量资料以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验进行比较。非正态分布的计量资料以中位数（四分位间距）［M（IQR）］表示，采用非参数检验进行比较；计数资料以例（%）表示。组间比较采用单因素Logistic回归分析，将P<0.05的自变量进行多重共线性分析，以剔除方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）大于10的变量，然后将不存在共线性的变量纳入多因素Logistic逐步回归模型进行危险因素分析（检验水准为0.05），最后绘制绘制受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线。
2 结果
2.1 一般资料
232例艾滋病重症肺炎患者中有33例并发ARDS，发病率为14.2%。ARDS组患者年龄（49.9±16.7）岁，非ARDS组患者年龄（49.6±15.8）岁。232例艾滋病重症肺炎患者，28天总计死亡94例，总病死率为40.5%，其中ARDS组死亡27例，组内病死率81.8%；非ARDS组死亡67例，组内病死率33.7%。ARDS组与非ARDS组入院时临床特点比较各项指标的描述性统计分析结果按数据是否符合正态分布分为正态分布和非正态分布，详见表1和表2，并通过对偏态分布的指标对其对数的方式将之转化为正态分布数据。
表1
两组患者入院时一般情况及临床特点比较（x±s）
表2
两组患者入院时一般情况及临床特点比较［M（IQR）］
2.2 患者并发ARDS风险的单因素Logistic回归分析
将是否并发ARDS作为因变量，其余57项临床资料为协变量，进行单因素Logistic回归分析。pH、APACHEⅡ评分、SOFA评分、WBC、LDH、α-HBDH、ALT、AST、钙、FDP、D-二聚体这11项指标有统计学意义（P<0.05），与非ARDS患者并发ARDS相关。其中APACHEⅡ评分、SOFA评分、pH、LDH、α-HBDH、ALT、AST、FDP、D-二聚体这9项指标是正回归系数，比值比（odds ratio，OR）大于1，说明这些指标为正性作用因素，即这些指标值越高，发生ARDS的可能性越高。而pH、血清钙离子这2项指标回归系数为负，OR值小于1，说明这些变量为负性作用因素，即这些指标值越高，发生ARDS的可能性越低。结果见表3。
表3
艾滋病重症肺炎患者是否并发ARDS风险的单因素Logistic回归分析
2.3 各因素间多重共线性分析
将这11个变量构建模型纳入多重共线性问题分析，结果如表4所示。其中ALT及AST的VIF值大于10，说明这两项指标间存在共线性，予以剔除；其余9项指标之间VIF值均小于10，由此可判断这9个指标之间并不存在多重共线性问题，故可以将这9个指标作为最终对象纳入Logistic模型中。
表4
多重共线性分析结果
2.4 患者并发ARDS风险的多因素逐步Logistic回归分析
将单因素Logistic回归分析选择出的11项指标在排除存在多重共线性关系的2项指标后，所留下的9个有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归分析中，并采用逐步向前法对变量进行分析。α-HBDH［OR=1.001，95%置信区间（confidence interval，CI）1.000～1.002，P=0.045］和D-二聚体（OR=1.044，95%CI 1.006～1.083，P=0.024）这两项指标具有统计学意义（P<0.005）。结果见表5。因此，羟丁酸脱氢酶、D-二聚体这2个指标为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
表5
艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的多因素逐步Logistic回归分析
2.5 对独立危险因素绘制ROC曲线并分析
将α-HBDH、D-二聚体这2项独立危险因素分别绘制ROC曲线，并计算约登指数找出最佳临界值及其所对应的敏感性及特异性。艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的预测：（1）α-HBDH：ROC曲线下面积（area under ROC curve，AUC）为0.667，P=0.002，最佳临界值为391 U/L，此时对应的敏感性为78.8%，特异性为61.8%），见图1；（2）D-二聚体：AUC=0.602，P=0.062，最佳临界值为4.855 µg/mL，对应的敏感性为42.4%，特异性为82.9%，见图2。α-HBDH值越高（≥391 U/L）、D-二聚体越高（≥4.855 µg/mL）为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
图1
α-HBDH预测艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的ROC曲线
图2
D-二聚体预测艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的ROC曲线
3 讨论
本研究针对ICU艾滋病重症肺炎患者并发ARDS危险因素进行分析，总计纳入成都市公共卫生临床医疗中心收治的232例艾滋病重症肺炎患者的临床资料，其中33例并发ARDS。ARDS组患者组内病死率81.8%，而非ARDS组的组内病死率33.7%，这与前文所述在患相同基础疾病情况下，并发ARDS的患者病死率明显高于未发生ARDS患者相一致。本研究随后对纳入分析的57项指标进行单因素Logistic回归分析，发现共11项指标与ARDS的发生相关。排除了存在相互影响的ALT及AST两项指标，再将pH、APACHEⅡ评分、SOFA评分、WBC、α-HBDH、羟丁酸脱氢酶、钙、FDP、D-二聚体这9项指标纳入多因素逐步Logistic回归模型进行分析，结果发现α-HBDH和D-二聚体这2项指标为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
血清α-HBDH广泛存在于心脏、肺、肝脏、骨骼肌、脾脏、脑、红细胞等组织细胞的胞浆中，是LDH的同工酶之一，其检测水平实际反映的是LDH1、LDH2的活性[10]。当心肌、肺组织、肝细胞等受到损伤时会释放大量的α-HBDH。研究表明α-HBDH除用于急性心肌梗死的诊断外，尚因其参与糖酵解途径而在甲状腺功能低下、先兆子痫、贫血、脑炎、妊娠期肝内胆法淤积症[11~14]等多种疾病的诊断中占有一席之地，同时亦可以作为评估急性胰腺炎、膀胱癌的预后及其早期生物标志物[15-16]。ARDS病程中伴随着血管内皮细胞、透明膜、肺泡上皮细胞的损伤，α-HBDH必然出现上升，与本研究结果相一致。但α-HBDH的升高是否能够作为ARDS的早期预警标志物及预后判断依据尚无相关的报道。本研究首次在艾滋病重症肺炎的患者中发现并得出血清α-HBDH为其并发ARDS的独立危险因素，为后期进一步研究α-HBDH在ARDS的发生与发展过程中所起到的作用及产生的影响提供参考。
D-二聚体为交联纤维蛋白的降解产物，其数值的增高能特异性的反映继发性纤溶活性的增强，能有效反映血管内皮损伤的程度[17-18]。研究表明D-二聚体水平与脓毒症所致ARDS病情和预后具有一定相关性[19]。本研究发现血清D-二聚体为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素，与国内外多项相似研究的结论一致。鉴于D-二聚体与血管内皮损伤、凝血功能异常均相关，以及ARDS是肺血管内皮功能受损后导致血管通透性增高性肺水肿形成，再结合本次研究结果，可以得出艾滋病重症肺炎患者出现血浆D-二聚体水平的升高可能代表着血管内皮损伤、血管通透性增高，开始进入ARDS的病程。因此，血浆D-二聚体的升高能作为早期预测并发ARDS的生物标志之一。
本研究通过回顾性研究艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的危险因素，比较合并ARDS患者与未并发ARDS患者的一般情况、基础疾病、实验室指标等临床病例资料，得出的主要结论如下。（1）研究所纳入的艾滋病重症肺炎患者中，并发ARDS占纳入患者的14.2%，28天总病死率为40.5%，ARDS组内死亡率81.8%，非ARDS组内死亡率33.7%，进一步说明ARDS为艾滋病重症肺炎患者的常见并发症，且并发ARDS者死亡风险极大。（2）经单因素Logistic回归分析，去除具有多重共线性的因素，再进行多因素Logistic回归分析发现α-HBDH值（≥391 U/L）、D-二聚体（≥4.855 µg/mL）为艾滋病重症肺炎患者并发ARDS的独立危险因素。
本研究存在一定的局限性。首先，本研究为单中心回顾性队列研究，预测模型准确性还有待大样本多中心数据进一步验证。其次，因艾滋病重症肺炎合并ARDS的患者样本量不足够，未能以ARDS分度来进行分组，故未能建立预测ARDS严重程度的模型。最后，研究仅提取了ARDS发生前相关数据，并未进行长期的随访跟踪分析，关于ARDS治疗方案的选择及可能影响患者预后的危险因素尚需进一步深入研究。
利益冲突：本研究不涉及任何利益冲突。
