摘要：

目的:利用实验室生物标志物建立一个简便的模型,以预测系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)患者并发肾脏损害的风险.方法:纳入2021年1月—2023年8月期间在南通大学附属医院诊断为SLE的患者210例进行病例对照研究,根据有无肾脏损害分为狼疮肾炎(lupus nephritis,LN)组(LN组)和非狼疮肾炎组(非LN组).研究通过单因素和多因素Logistic回归分析构建列线图模型.暴露变量包括中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR),D-二聚体(D-dimer,D-D)和24 h尿蛋白(24-hour urine total protein,UTP).结局变量为LN的发生.模型的预测性能通过ROC曲线和校准图进行评估,临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)用于评估模型的临床价值.结果:多因素Logistic回归分析显示,NLR,D-D和UTP是区分LN患者的特征参数.预测公式为:Logit(P)=-3.546+0.997×24UTP+0.481×NLR+0.578×D-D.AUC为0.953,灵敏度为90.1%,特异度为89.9%.Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果为P=0.518,Brier得分为0.085.Bootstrap内部验证后的校正C指数为0.858,校准曲线显示出良好的一致性.结论:构建的列线图模型能够有效预测SLE患者并发肾脏损害的风险,为临床早期干预提供重要参考.

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