【文献解读】脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征 的共病相关危险因素

文献原文：Comorbidity-related risk factors for acute respiratory distress syndrome in sepsis patients: A systematic review and meta-analysis

第一作者：Xin Lin

发表时间：2025年3月

发表期刊：Adv Clin Exp Med.

DOI: 10.17219/acem/191594

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概述

背景：急性呼吸窘迫综合征（ARDS）在脓毒症的管理中是一个重大挑战，各种合并症可能会影响其发展。了解这些合并症的影响对于改善患者预后至关重要。

目的：本荟萃分析旨在探究脓毒症患者中各种合并症与急性呼吸窘迫综合征（ARDS）发生之间的关系，以期增进对该病症的理解和管理。

材料与方法：该研究纳入了 8 项研究中的成年脓毒症患者，总计 16964 名参与者。采用纽卡斯尔 - 渥太华量表（NOS）评估偏倚风险，并使用随机效应模型计算合并比值比（ORs）进行数据分析和报告。分别使用 I 2 统计量和 Luis Furuya-Kanamori（LFK）指数的 Doi 图评估异质性和发表偏倚。

结果：慢性阻塞性肺疾病与急性呼吸窘迫综合征（ARDS）风险显著增加相关（比值比：1.43，95%置信区间（95% CI）：1.02 - 2.01）。其他合并症则无显著关联：糖尿病（DM）（比值比：0.88，95% CI：0.69 - 1.11）、高血压（HTN）（比值比：0.86，95% CI：0.56 - 1.34）、冠状动脉疾病（CAD）（比值比：0.95，95% CI：0.86 - 1.06）、充血性心力衰竭（CHF）（比值比：1.08，95% CI：0.61 - 1.90）、慢性肾病（CKD）（比值比：0.89，95% CI：0.65 - 1.22）、慢性肝病（CLD）（比值比：1.13，95% CI：0.61 - 2.09）以及癌症（比值比：0.90，95% CI：0.59 - 1.35）。进一步分析表明存在中到高度的异质性，并且有一定程度的发表偏倚证据。

结论：慢性阻塞性肺疾病是脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征的一个显著危险因素，这提示需要加强对这一群体的监测和管理。还需要进一步的研究来阐明其机制，并探索脓毒症中其他潜在的急性呼吸窘迫综合征危险因素。

关键词：慢性阻塞性肺疾病（COPD）、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、脓毒症、荟萃分析

背景

急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是一种严重的、危及生命的疾病，其特征是肺部迅速出现广泛炎症。¹ 这种综合征是危重症患者发病和死亡的主要原因，尤其是在患有败血症的患者中。² 败血症是感染引发的全身性反应，可导致包括呼吸衰竭表现为 ARDS 在内的多器官功能衰竭。³ 败血症与 ARDS 之间的相互作用复杂且多面，从败血症发展到 ARDS 的过程受多种因素影响。

近年来，医学界越来越认识到合并症在脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的发展和结局中所起的作用。⁴ 糖尿病（DM）、高血压（HTN）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、慢性肾病（CKD）、冠状动脉疾病（CAD）、慢性肝病（CLD）、充血性心力衰竭（CHF）和癌症等合并症已被确认为 ARDS 易感性和严重程度的重要影响因素。⁵ 这些合并症可能会改变宿主对感染和炎症的反应，从而有可能加剧 ARDS 的病理生理过程。^4,5

脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的发病机制是研究的热点。已知其发病机制取决于炎症介质的复杂相互作用、内皮和上皮损伤以及免疫反应失调。⁶在这种情况下，合并症又增加了另一层复杂性。例如，糖尿病会损害免疫功能，而慢性肺部疾病如慢性阻塞性肺疾病（COPD）会改变基线肺功能，这可能使患者在发生脓毒症时更容易出现更严重的 ARDS。^7,8

合并症的存在也会对急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的临床管理和预后产生影响。这些患者往往需要更复杂的护理策略，在应对急性危重症的同时兼顾慢性疾病的持续治疗。这种急性和慢性疾病的交叉在重症监护病房（ICU）的临床决策和资源分配方面带来了重大挑战。

此外，认识到合并症在急性呼吸窘迫综合征（ARDS）发病机制中的作用对于制定有针对性的治疗策略至关重要。目前，ARDS 的治疗主要是支持性的，机械通气是治疗的核心。⁹然而，患有严重合并症的患者可能受益于更个性化的治疗方案，以同时应对他们疾病的急性和慢性方面。

急性呼吸窘迫综合征（ARDS）与脓毒症的交集，再加上合并症的存在，构成了一个复杂的临床挑战。了解合并症在脓毒症患者中引发 ARDS 发展的作用，不仅对于阐明这种病症的病理生理学至关重要，而且对于改善其预后也意义重大。对现有文献进行系统回顾和荟萃分析，将有助于深入了解这些合并症如何影响脓毒症患者发生 ARDS 的风险和结局。这也将增强我们对慢性健康状况与像 ARDS 这样的急性危重症之间相互作用的理解。这种理解对于临床医生和研究人员都至关重要，因为它有可能为临床实践提供信息，并为未来的研究方向指明道路。系统分析还应能识别当前知识的空白，从而指导未来的研究工作。因此，本综述的目的是综合现有证据，探讨各种合并症对脓毒症患者发生 ARDS 风险的影响。我们的目标是全面深入地了解合并症如何影响脓毒症相关急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险和进展，从而为这一危重症患者群体带来更好的治疗效果。

目标

本综述旨在确定脓毒症患者中与急性呼吸窘迫综合征（ARDS）相关的共病风险因素。

方法

（一）资格标准

研究人群

纳入标准如下：年龄在 18 岁及以上的成年参与者，被诊断患有败血症并随后发展为急性呼吸窘迫综合征（ARDS）。重点关注有记录的合并症人群，如糖尿病（DM）、高血压（HTN）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、慢性肾病（CKD）、冠状动脉疾病（CAD）、慢性肝病（CLD）、充血性心力衰竭（CHF）和癌症。

曝光与比较

这篇综述分析了有关各种合并症对脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征（ARDS）发展影响的研究。研究对患有这些特定合并症的患者和未患这些合并症的患者进行了比较。

结果指标

主要关注的结局指标是合并症的脓毒症患者中急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的发生率。

研究设计

纳入的研究涵盖了多种设计类型：与该主题相关的观察性研究（前瞻性/回顾性队列研究、病例对照研究和横断面分析研究）。

信息来源与检索策略

实施了全面的检索策略，利用了 PubMed、Scopus、Cochrane 图书馆、谷歌学术、ScienceDirect 和 Web of Science 等数据库。关键检索词包括“脓毒症”、“急性呼吸窘迫综合征”、“合并症”、“糖尿病”、“高血压”、“慢性阻塞性肺疾病”、“慢性肾病”、“冠状动脉疾病”、“慢性肝病”、“充血性心力衰竭”、“癌症”及相关术语的组合。检索时间范围从 1954 年 1 月到 2023 年 12 月，没有语言限制。

选拔过程

两名评审员独立筛选研究，首先对标题、摘要和关键术语进行评估。然后对全文进行更详细的审查。如有分歧，则通过讨论达成一致。整个筛选过程依照系统评价和荟萃分析首选报告项目（PRISMA）指南进行记录。

数据收集流程和数据项

主要研究者提取了数据，内容涵盖研究特征、参与者人口统计学信息、研究环境和方法学。这些数据包括作者、发表年份、国家、研究设计、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）诊断标准、研究参与者详情、平均年龄、性别分布、质量评估相关特征、每种合并症的参与者数量、测量结果、暴露细节以及随访时长。另一位评审员对提取的数据进行了准确性核实。

研究偏倚风险评估

为确保纳入研究的可信度和可靠性，我们使用纽卡斯尔 - 渥太华量表（NOS）对偏倚风险进行了细致评估。¹⁰ 纽卡斯尔 - 渥太华量表是一种广受认可的专门用于评估观察性研究质量的工具。两名独立的研究人员运用纽卡斯尔 - 渥太华量表（NOS）对各项研究进行了评估。每位研究人员分别对研究进行评分，对于评分中的分歧通过讨论达成一致意见。采用这种双重评估的方法是为了增强客观性，减少审查过程中的潜在偏见。纽卡斯尔 - 渥太华量表依据三大标准进行操作：

研究组的选择：这一标准评估选择研究参与者的方法，旨在确定研究对象和对照组是否具有代表性且选择得当。它考虑的因素包括病例定义、病例代表性、对照选择以及对照定义。

组间可比性：NOS 的这一方面侧重于根据研究设计或分析来考量研究组之间的可比性。

暴露因素或结果的确定：对于病例对照研究，这涉及评估暴露因素的确定方法，例如是否通过安全记录或自我报告来确定。对于队列研究，这则考察结果的确定方法，包括结果评估的独立性以及随访的时长和充分性。

每项研究都按照这些类别进行评判，评判采用星级制，以表明研究方法在每个特定类别中的质量。研究获得的最高星级为 9 星，其中“选择”类别分配 4 星，“可比性”类别分配 2 星，“暴露或结果的确定”类别分配 3 星。星级较高的研究（7 至 9 星）被认为偏倚风险较低；4 至 6 星表明偏倚风险中等；低于 4 星则表明偏倚风险较高。

（二）效应量度与综合方法

统计软件及版本

统计分析使用的是 Stata 软件 v. 14.2 版（美国得克萨斯州大学城 Stata 公司）。这款先进的统计软件包能够进行详尽且精准的数据分析，这对我们的研究的严谨性至关重要。

分析二元结果的方法论

鉴于本研究中的所有结果均为二元结果，我们计算了合并比值比（OR）及其 95% 置信区间（95% CI）。这是根据干预组和对照组中观察到的事件频率得出的，从而对干预措施的效果进行了比较分析。

模型选择与方差法

本分析采用了随机效应模型，并结合了方差倒数法。¹¹ 这种方法对于解释纳入我们综述的各项研究中存在的变异性至关重要。

异质性评估技术

为评估异质性，即不同研究结果之间的差异程度，采用了多方面的方法。首先，通过直观检查森林图来查看置信区间是否存在重叠。然后，使用卡方检验来检测异质性的存在。最后，采用 I² 统计量来量化研究间总变异中由异质性而非偶然因素导致的百分比。此外，还进行了敏感性分析以确定单个研究对总体荟萃分析结果的影响。这一步骤对于确保荟萃分析的稳定性和可靠性至关重要。

发表偏倚评估工具

针对所有结果均绘制了漏斗图。该图的不对称性被用作存在发表偏倚的指示。我们还利用了 Doi 图和 Luis Furuya-Kanamori（LFK）指数来检测和量化潜在的发表偏倚。¹² 根据 LFK 指数，值在 -1 到 +1 之间表明不存在发表偏倚（显示完全对称）。值在 -1 到 -2 或 +1 到 +2 之间表明轻微不对称，而值小于 -2 或大于 +2 则表明严重不对称，提示存在发表偏倚的可能性更高。¹²

结果

搜索结果

我们对 PubMed、Scopus、Cochrane 图书馆、谷歌学术、ScienceDirect 和 Web of Science 数据库进行了全面检索，共找到 1632 篇可能相关的研究。在对标题和摘要进行初步审查后，确定有 78 篇研究可能符合我们的纳入标准。随后对这些全文进行深入审查，最终选定了 8 篇适合纳入分析的研究（图 1）。^8,13-19

纳入研究的特点

这些研究来自多个国家，包括美国、日本、中国和韩国，反映了对这一问题的全球视角。这些研究的样本量差异很大，最小的研究仅有 125 名参与者，最大的研究则有 11566 名参与者。我们累计分析了 16964 名脓毒症患者的数据。关于急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的诊断标准，所有纳入的研究均采用了公认的定义，其中 7 项研究使用了柏林定义，1 项研究使用了美欧共识会议标准。这些研究中参与者的平均年龄有所不同，范围在 55 至 73 岁之间。至于研究质量的评估和偏倚风险，6 项研究被归类为低偏倚风险，而 2 项研究被确定为中等偏倚风险（表 1）。

糖尿病与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征的风险

七项研究（包括 16953 名脓毒症患者）比较了糖尿病患者和非糖尿病患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。脓毒症患者中合并的比值比为 0.88，95%置信区间为 0.69 至 1.11（p = 0.27）（图 2）。虽然异质性中等，I² 值为 55.3%，但 χ² 检验的 p 值为 0.04，具有显著性。Doi 图（补充图 1）和漏斗图（补充图 2）显示了明显的不对称性，LFK 指数值为 -2.22。这证实了存在发表偏倚。

高血压与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征的风险

三项研究（包括 1432 名脓毒症患者）比较了高血压患者与非高血压患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。合并比值比为 0.86，95%置信区间为 0.56 - 1.34（p = 0.52）（图 3）。异质性中等，I² 值为 38.1%，p 值为 0.20，无统计学意义。漏斗图（补充图 3）显示不对称，提示可能存在发表偏倚。

慢性阻塞性肺疾病与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征的风险

六项研究（包括 13742 名脓毒症患者）比较了慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者与非 COPD 患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。合并比值比为 1.43，95%置信区间为 1.02 - 2.01，表明脓毒症合并 COPD 患者发生 ARDS 的风险显著高于无 COPD 的脓毒症患者（p = 0.04）（图 4）。异质性较低，I² 值为 23.6%，χ² 检验的 p 值为 0.26，无统计学意义。漏斗图（补充图 4）和 Doi 图（补充图 5）显示明显的不对称性，LFK 指数值为 -4.39。这证实了存在发表偏倚。

冠状动脉疾病与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征的风险

五项研究（包括 13592 名脓毒症患者）比较了冠心病（CAD）患者与非冠心病患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。合并比值比为 0.89，95%置信区间为 0.65 至 1.22（p = 0.39）（图 5）。异质性较低，I² 值为 31.6%，χ² 检验的 p 值为 0.19，无统计学意义。漏斗图（补充图 6）和 Doi 图（补充图 7）显示存在明显的不对称性，LFK 指数值为 -6.15。这证实了存在发表偏倚。

脓毒症患者充血性心力衰竭与急性呼吸窘迫综合征的风险

两项涉及 1372 名脓毒症患者的研究所比较的是心力衰竭（CHF）患者与非心力衰竭患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。合并比值比（OR）为 1.08，95%置信区间为 0.61 至 1.90（p = 0.80；图 6）。未发现异质性，I² 值为 0%。发表偏倚评估时的漏斗图（补充图 8）显示存在明显的不对称性。

慢性肾脏病与脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征的风险

七项研究共纳入 14430 名脓毒症患者，对慢性肾脏病（CKD）患者与非 CKD 患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险进行了比较。合并比值比（OR）为 0.89，95%置信区间（CI）为 0.65 至 1.22（p = 0.39；图 7）。异质性较低，I² 值为 31.6%，卡方检验 p 值为 0.19，无统计学意义。漏斗图（补充图 9）和 Doi 图（补充图 10）显示存在明显的不对称性，LFK 指数值为 -6.15。这证实了存在发表偏倚。

慢性肝病与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征的风险

五项研究（包括 13776 名脓毒症患者）比较了慢性肺部疾病（CLD）患者与非 CLD 患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。脓毒症患者中合并的比值比（OR）为 1.13，95%置信区间为 0.61 - 2.09（p = 0.70）（图 8）。异质性较高，I² 值为 73.7%，显著的 χ2 p 值为 0.004。漏斗图（补充图 11）和 Doi 图（补充图 12）显示存在明显的不对称性，LFK 指数值为 -7.35。这证实了存在发表偏倚。

癌症与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征的风险

五项研究（包括 13592 名脓毒症患者）比较了癌症患者与非癌症患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。合并比值比（OR）为 0.90，95%置信区间为 0.59 - 1.35（p = 0.70）（图 9）。异质性为中到高，I² 值为 68.4%，显著的 χ² p 值为 0.01。漏斗图（补充图 13）和 Doi 图（补充图 14）显示存在明显的不对称性，LFK 指数值为 -5.26。这证实了存在发表偏倚。

附加敏感性分析

逐一剔除的敏感性分析并未显示出所观察到的关联在强度或方向上有任何显著变化。这项稳健性检验通过依次从荟萃分析中剔除每项研究并重新评估总体效应来进行，结果始终一致。排除个别研究后未出现显著变化，这证实了我们分析中所观察到的关联的稳定性和可靠性。

讨论

我们进行了全面的回顾性评估，以探究各种合并症与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）风险之间的关系。所评估的合并症包括糖尿病（DM）、高血压（HTN）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、冠状动脉疾病（CAD）、充血性心力衰竭（CHF）、慢性肾病（CKD）、慢性肝病（CLD）以及癌症。其中，只有慢性阻塞性肺疾病（COPD）与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险显著相关，合并比值比（OR）为 1.43。相比之下，糖尿病（DM）、高血压（HTN）、冠状动脉疾病（CAD）、充血性心力衰竭（CHF）、慢性肾病（CKD）、慢性肝病（CLD）以及癌症等其他合并症与该患者群体中急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的发生无显著关联。

这些发现为脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征（ARDS）危险因素的现有研究增添了新的内容。此前的一项综述报告称，合并症对 ARDS 发病的影响结果不一。²⁰ 实际上，有研究指出，糖尿病（DM）和高血压（HTN）等合并症可能与 ARDS 发病风险降低有关，^15,17 这可能是由于治疗这些疾病的某些药物具有保护作用。然而，我们的分析未发现统计学上的显著关联，这可能归因于研究设计、研究人群和研究方法的差异。

慢性阻塞性肺疾病（COPD）与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）风险之间的显著关联，与先前的研究结果一致，即既往存在的肺部疾病可能会使患者在面临脓毒症这种全身性炎症状况时，更容易出现更严重的肺损伤。^8,21 脓毒症患者中不同合并症对 ARDS 发展的不同影响，为 ARDS 复杂的病理生理学提供了有价值的见解。理解这些相互作用对于制定有针对性的治疗策略至关重要。某些合并症与 ARDS 发生风险之间不存在显著关联，这也可能表明存在不同的肺损伤潜在机制或保护因素，值得进一步研究。

慢性阻塞性肺疾病患者在发生脓毒症时，急性呼吸窘迫综合征（ARDS）风险增加，其发病机制可能与多种因素有关。慢性阻塞性肺疾病以肺部的慢性炎症和结构改变为特征，这可能会加剧肺部对脓毒症的反应。²² 此外，慢性阻塞性肺疾病患者的免疫反应通常较弱，使其更容易受到严重感染和并发症的影响。²²

对于其他合并症，缺乏显著关联可能受多种机制影响。例如，在糖尿病中，高血糖相关的免疫功能障碍可能会抵消发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。⁷ 同样，在高血压和冠状动脉疾病等情况下，长期使用血管紧张素转换酶抑制剂和他汀类药物等药物可能对预防 ARDS 的发生具有一定的保护作用。²³

本研究的主要优势之一在于其全面的方法，涵盖了广泛的共病情况，并且样本量大。采用严格的统计方法，如随机效应模型和敏感性分析，也增强了研究结果的可靠性。没有一项研究存在较高的偏倚风险，这进一步提高了研究结果的可信度。本综述的主要局限性在于大量数据来自一项研究。然而，我们进行的额外敏感性分析表明，所有结果的估计值均无显著差异。

本研究的结果具有重要的临床意义。了解与脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）风险增加相关的合并症，有助于进行风险分层和制定个性化管理策略。特别是将慢性阻塞性肺疾病（COPD）确定为一个重要的风险因素，这表明对于患有这种合并症的脓毒症患者，需要进行密切监测，并可能采取更积极的治疗措施。这一结果还表明，需要采取多学科的方法，包括肺科医生和重症监护医生的参与，以优化患者的治疗效果。相反，对于未发现与 ARDS 风险显著相关的合并症，如糖尿病（DM）和高血压（HTN），我们的研究结果表明，脓毒症管理的现行标准治疗方案仍然是合适的，不过总体而言，这确实强调了个体化治疗的重要性。

未来的研究应着重进一步阐明脓毒症患者不同合并症与急性呼吸窘迫综合征（ARDS）风险之间关系的机制。还需要开展更多标准化的大规模研究来证实这些发现，并探究其他潜在风险因素的影响。对脓毒症合并不同合并症患者急性呼吸窘迫综合征长期预后的纵向研究也将很有价值。评估脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征风险的生物标志物的整合是另一个有前景的研究领域。确定与存在各种合并症的脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征风险相关的特定生物标志物，将有助于早期诊断，并使干预措施更具针对性。因此，有必要开展前瞻性研究，探讨炎症、遗传及其他生物标志物在预测脓毒症患者急性呼吸窘迫综合征方面的作用。

限制

需要考虑几个限制因素。在某些合并症中，Doi 图和 LFK 指数表明存在发表偏倚，这提示我们对结果的解读应持谨慎态度。此外，纳入研究在研究设计、研究人群以及合并症定义方面存在差异，这可能影响了研究结果。在一些分析中观察到的中到高度异质性也表明，该领域需要开展更标准化的研究。

结论

在所研究的各种合并症中，只有慢性阻塞性肺疾病（COPD）显著增加了脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的风险。这突显了 ARDS 发病机制的复杂性，并强调在脓毒症的管理中考虑患者个体特征（包括合并症）的重要性。这些发现为临床医生在脓毒症患者的危险评估和治疗计划制定方面提供了宝贵的见解。

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参考文献：

1.  Diamond M, Peniston HL, Sanghavi DK, Mahapatra S. Acute respi- ratory distress syndrome. In: StatPearls. Treasure Island, USA: Stat- Pearls Publishing; 2024:Bookshelf ID: NBK436002. http://www.ncbi. nlm.nih.gov/books/NBK436002. Accessed August 19, 2024.

2.  Wang Y, Zhang L, Xi X, Zhou JX; The China Critical Care Sepsis Trial (CCCST) Workgroup. The association between etiologies and mor- tality in acute respiratory distress syndrome: A multicenter observa- tional cohort study. Front Med (Lausanne). 2021;8:739596. doi:10.3389/fmed.2021.739596

3.  Bellani G, Laffey JG, Pham T, et al. Epidemiology, patterns of care, and mortality for patients with acute respiratory distress syn- drome in intensive care units in 50 countries. JAMA. 2016;315(8):788.doi:10.1001/jama.2016.0291

4.  Rezoagli E, McNicholas BA, Madotto F, et al. Presence of comorbid- ities alters management and worsens outcome of patients with acute respiratory distress syndrome: Insights from the LUNG SAFE study. Ann Intensive Care. 2022;12(1):42. doi:10.1186/s13613-022-01015-7

5.  Hoang T, Tran Thi Anh T. Comparison of comorbidities in relation to critical conditions among coronavirus disease 2019 patients: A net- work meta-analysis. Infect Chemother. 2021;53(1):13. doi:10.3947/ic.2020.0136

6.  Xu H, Sheng S, Luo W, Xu X, Zhang Z. Acute respiratory distress syn- drome heterogeneity and the septic ARDS subgroup. Front Immunol. 2023;14:1277161. doi:10.3389/fimmu.2023.1277161

7.  Yu S, Christiani DC, Thompson BT, Bajwa EK, Gong MN. Role of diabetes in the development of acute respiratory distress syndrome. Crit Care Med.2013;41(12):2720–2732. doi:10.1097/CCM.0b013e318298a2eb

8.  Shi Y, Wang L, Yu S, Ma X, Li X. Risk factors for acute respiratory dis- tress syndrome in sepsis patients: A retrospective study from a ter- tiary hospital in China. BMC Pulm Med. 2022;22(1):238. doi:10.1186/s12890-022-02015-w

9.  Banavasi H, Nguyen P, Osman H, Soubani AO. Management of ARDS: What works and what does not. Am J Med Sci. 2021;362(1):13–23. doi:10.1016/j.amjms.2020.12.019

10. Lo CKL, Mertz D, Loeb M. Newcastle–Ottawa Scale: Comparing review-ers’ to authors’ assessments. BMC Med Res Methodol. 2014;14(1):45.doi:10.1186/1471-2288-14-45

11. Cumpston M, Li T, Page MJ, et al. Updated guidance for trusted systematic reviews: A new edition of the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Cochrane Database Syst Rev. 2019;10(10):ED000142. doi:10.1002/14651858.ED000142

12. Furuya-Kanamori L, Barendregt JJ, Doi SAR. A new improved graph- ical and quantitative method for detecting bias in meta-analysis. Int J Evid Based Healthc. 2018;16(4):195–203. doi:10.1097/XEB.0000000000000141

13. Iriyama H, Abe T, Kushimoto S, et al; on behalf of JAAM FORECAST group. Risk modifiers of acute respiratory distress syndrome in patients with non-pulmonary sepsis: A retrospective analysis of the FORECAST study. J Intensive Care. 2020;8(1):7. doi:10.1186/s40560-020-0426-9

14. Li S, Zhao D, Cui J, Wang L, Ma X, Li Y. Prevalence, potential risk fac- tors and mortality rates of acute respiratory distress syndrome in Chi- nese patients with sepsis. J Int Med Res. 2020;48(2):030006051989565.doi:10.1177/0300060519895659

15. Mikkelsen ME, Shah CV, Meyer NJ, et al. The epidemiology of acute respiratory distress syndrome in patients presenting to the emer- gency department with severe sepsis. Shock. 2013;40(5):375–381. doi:10.1097/SHK.0b013e3182a64682

16. Nam H, Jang SH, Hwang YI, Kim JH, Park JY, Park S. Nonpulmonary risk factors of acute respiratory distress syndrome in patients with sep- tic bacteraemia. Korean J Intern Med. 2019;34(1):116–124. doi:10.3904/kjim.2017.204

17. Seethala RR, Hou PC, Aisiku IP, et al. Early risk factors and the role of fluid administration in developing acute respiratory distress syn- drome in septic patients. Ann Intensive Care. 2017;7(1):11. doi:10.1186/s13613-017-0233-1

18. Xu C, Zheng L, Jiang Y, Jin L. A prediction model for predicting the risk of acute respiratory distress syndrome in sepsis patients: A retrospec- tive cohort study. BMC Pulm Med. 2023;23(1):78. doi:10.1186/s12890-023-02365-z

19. Gong MN, Thompson BT, Williams P, Pothier L, Boyce PD, Christiani DC. Clinical predictors of and mortality in acute respiratory distress syn- drome: Potential role of red cell transfusion. Crit Care Med. 2005;33(6):1191–1198. doi:10.1097/01.CCM.0000165566.82925.14

20. Mayow AH, Ahmad F, Afzal MS, et al. A systematic review and meta- analysis of independent predictors for acute respiratory distress syn- drome in patients presenting with sepsis. Cureus. 2023;15(4):e37055.doi:10.7759/cureus.37055

21. Dvorščak MB, Lupis T, Adanić M, Šarić JP. Acute respiratory distress syndrome and other respiratory disorders in sepsis [in Croatian]. Acta Med Croatica. 2015;69(3):167–175. PMID:29077373.

22. Agarwal AK, Raja A, Brown BD. Chronic obstructive pulmonary disease. In: StatPearls. Treasure Island, USA: StatPearls Publishing; 2024:Bookshelf ID: NBK559281. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/ NBK559281. Accessed August 19, 2024.

23. Jeffery MM, Cummins NW, Dempsey TM, Limper AH, Shah ND, Bello- lio F. Association of outpatient ACE inhibitors and angiotensin recep- tor blockers and outcomes of acute respiratory illness: A retrospective cohort study. BMJ Open. 2021;11(3):e044010. doi:10.1136/bmjopen-2020-044010