系统性红斑狼疮（SLE）是一种多系统免疫介导的自身免疫性疾病，其特征是免疫耐受丧失，导致多个器官受累并显著影响患者的健康与生活质量。SLE的病因复杂，遗传、激素和环境等多种因素共同作用。尽管遗传因素对SLE的发病具有重要影响，但研究表明环境暴露因素在疾病发展中发挥了更显著作用。目前，已有的SLE预测模型通常侧重于遗传和生活方式因素，忽略了职业和生活环境暴露的影响。本研究通过收集患者的基本信息、职业背景和环境暴露数据，构建综合考虑环境暴露的SLE相对风险预测模型，为疾病的早期干预提供工具。

 

本研究为病例对照研究，纳入了316名SLE患者和851名健康对照者。研究对象均为湖南省居民，患者来自湘雅二医院的皮肤科、风湿科及肾内科门诊或住院部，健康对照者则来源于体检中心。患者需符合至少一名主治医师的临床诊断，且年龄≥18岁。通过问卷方式收集参与者的人口学信息、职业暴露及生活环境暴露数据，问卷通过电子形式填写，以确保数据完整性并减少遗漏。研究使用70%训练组与30%验证组的随机分配策略，利用逐步回归、Lasso回归及随机森林方法筛选变量，构建四种多变量逻辑回归模型（Step模型、Lasso模型、ForestMDA模型、ForestMDG模型）。模型性能通过ROC曲线、校准曲线及决策曲线评估，并通过逐一交叉验证对模型进行验证。最终选择最佳模型，并开发动态列线图以直观展示SLE发病风险。

最终纳入1167名参与者，其中女性占61.35%，中位年龄36岁（IQR: 30–45岁）。单变量分析发现，SLE的主要风险因素包括职业暴露于有害物质（OR=3.24, 95%CI 2.19–4.79）、户外空气污染（OR=4.2, 95%CI 2.65–6.66）、新家具（OR=1.98, 95%CI 1.36–2.9）、无厨房排气系统（OR=6.17, 95%CI 3.96–9.63）及传统固体燃料烹饪（OR=9.43, 95%CI 6.26–14.21）等，而天然气烹饪（OR=0.15, 95%CI 0.1–0.21）和空调取暖（OR=0.23, 95%CI 0.17–0.31）为保护因素。在模型性能评估中，ForestMDG模型在训练集的AUC为0.903（95%CI 0.880–0.925），验证集为0.851（95%CI 0.809–0.894），显示出最佳预测能力。校准曲线显示预测概率与实际概率一致性良好，决策曲线分析表明该模型具有实际临床应用价值。此外，通过逐一交叉验证，ForestMDG模型的准确率为0.8338，优于其他模型。

（E）训练集的ROC曲线和（F）验证集的ROC曲线

本研究构建了一个基于职业与生活环境暴露的SLE相对风险预测模型，ForestMDG模型表现出卓越的预测能力和临床实用性。动态列线图为高危个体提供了直观、用户友好的预测工具，有助于指导个体调整生活方式及环境暴露，从而实现SLE的初级预防。未来需要进一步验证模型的广泛适用性，并结合遗传因素探索更全面的SLE预测模型。

原始出处：

Development of a predictive model for systemic lupus erythematosus incidence risk based on environmental exposure factors. Lupus Sci Med. 2024 Nov 20;11(2):e001311. doi: 10.1136/lupus-2024-001311. PMID: 39572059; PMCID: PMC11580284.

Tags： Lupus Sci Med：中国学者揭示职业与生活环境暴露对系统性红斑狼疮的影响