引用本文： 刘欣欣, 周晓蕾, 贾要丽, 张博, 彭强, 张曼林. 构建CT结合血清学指标模型预测结缔组织病相关肺纤维化的进展. 中国呼吸与危重监护杂志, 2024, 23(6): 406-413. doi: 10.7507/1671-6205.202312060 复制
结缔组织病相关的间质性肺病（connective tissue disease-associated interstitial lung disease，CTD-ILD）是一组与结缔组织病相关的肺部疾病，其特点是肺间质炎症和纤维化的发生。CTD-ILD包括多种疾病，如系统性红斑狼疮、干燥综合征、类风湿关节炎等[1-2]。这些疾病常伴随着免疫系统的异常活化，导致肺部组织的炎症和纤维化反应[3]。CTD-ILD的治疗相对较为复杂和具有挑战性，目前的治疗方法主要包括免疫抑制剂、抗炎药物和免疫调节剂等，但疗效有限，且存在一定的不良反应[4]。此外，CTD-ILD的进展比例也较高，其中一部分患者会进展为进展型肺纤维化（progressive pulmonary fibrosis，PPF），导致病情加重和预后恶化[1]。对于CTD-ILD患者的预后评估和风险预测具有重要意义。准确预测患者是否会进展为PPF可以帮助医生制定个体化的治疗方案，及早干预和管理疾病[5]。因此，建立一种准确可靠的风险预警体系对CTD-ILD患者的管理和治疗具有重要的临床意义[6]。既往研究显示高分辨率计算机断层扫描（high-resolution computed tomography，HRCT）和全身炎症反应严重程度对CTD-ILD的疾病稳定性具有显著的预测效能。CTD-ILD的临床表现多样，包括进行性呼吸困难、咳嗽、乏力等症状。影像学检查是CTD-ILD的诊断和评估的重要手段。HRCT扫描可以显示肺部病变的类型、分布和程度，对于评估病情和指导治疗具有重要意义[7]。此外，血清学指标如炎症标志物等也可以反映患者的病情和炎症程度[8]。在本研究中，我们拟建立一种CT结合血清学指标的预测模型，探讨其对于CTD-ILD患者进展为PPF的具体临床预测效能。
1 资料与方法
1.1 临床资料
通过纳入、排除标准前瞻性收集于2020年1月—2021年12月我院呼吸科就诊的CTD-ILD的患者纳入本研究。本研究经河南省胸科医院医学伦理委员会批准［编号：（2023）科伦审第（09-04）号］。
CTD-ILD诊断标准：（1）采用2010年美国风湿病学会联合欧洲抗风湿联盟（American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism，ACR/EULAR）关于类风湿关节炎（rheumatoid arthritis，RA）的分类诊断标准、2019年ACR/EULAR系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus，SLE）分类标准、2013年ACR/EULAR联合修订的系统性硬化症（systemic sclerosis，SSc）分类标准、2016年ACR/EULAR制定的原发性干燥综合征（primary Sjogren's syndrome，pSS）分类标准、2017年ACR/EULAR关于特发性炎性肌病（idiopathic inflammatory myopathy，IIM）分类标准、1987年混合型结缔组织病（mixed connective tissue edisease，MCTD）美国Sharp标准、2017年ACR/EULAR关于ANCA相关血管炎（ANCA associated vasculitis，AAV）分类标准（草案）对患者进行CTD诊断。（2）在上述诊断基础上，当出现ILD相关的临床症状和体征，如干咳、胸闷、活动后气短、发绀、杵状指、听诊闻及肺底爆裂音等，结合HRCT（网状混浊、牵拉性支气管扩张和蜂窝状交替）及肺功能（限制性通气功能障碍和弥散功能减低）表现，可诊断为合并ILD。排除标准：合并有恶性肿瘤、感染，妊娠妇女，职业、药物、遗传、环境因素引起的肺部病变，家族性特发性肺纤维化，肺动脉高压，先天性心脏病，肺静脉闭塞，慢性阻塞性肺疾病，左心衰竭。
1.2 方法
1.2.1 人口学资料收集
收集患者的年龄、性别、体重指数（body mass index，BMI）、基础结缔组织病诊断、CTD-ILD的病程、高血压、糖尿病基础病史、吸烟、饮酒史。
1.2.2 血清学指标收集
收集初次发病时的实验室数据包括血清铁蛋白（serum ferritin，SF）、血清白蛋白（albumin，ALB）、涎液化糖链抗原6（klebs von den lungen-6，KL-6）、红细胞沉降率（erythrocyte sedimentation rate，ESR）、超敏C反应蛋白（hypersensitive C-reactive protein，hs-CRP）、免疫球蛋白G（specific immunoglobulin G，IgG）、类风湿因子（rheumatoid factor，RF）、结缔组织病相关特异性抗体。
1.2.3 HRCT指标收集
HRCT由两名有经验的放射科医师阅片。患者肺纤维化影像学特征归类为以下方面：小叶间隔或间质增厚、磨玻璃样影、网格状影、条索状影、斑片状影、牵拉性支气管扩张及蜂窝状改变等，计算并汇总间质纤维化范围，间质纤维化范围为上述肺纤维化影像学特征的总和。
1.2.4 PPF定义及分组
每3个月对患者进行肺功能检测和HRCT检查，评估CTD-ILD患者的疾病稳定情况及是否进展为PPF。根据患者是否进展为PPF，将患者分为PPF组和稳定组。
CTD-ILD患者进展为PPF的定义[9]：CTD-ILD的患者在接受包括糖皮质激素、免疫抑制剂等常规治疗12个月后出现：（1）呼吸道症状加重。（2）疾病进展的生理学指标：① 随访1年内FVC 绝对值下降5%或更多；② 随访1年内肺一氧化碳弥散量绝对值下降 10%或更多。（3）疾病进展的影像学证据，存在以下或多项：① 牵拉性支气管扩张和细支气管扩张的范围或严重程度增加；② 新发的磨玻璃影伴牵拉性支气管扩张；③ 新发的细小网状影；④ 网状结构异常的范围增大或粗糙度增加；⑤ 新发或范围增大的蜂窝状结构；⑥ 肺叶体积损失加剧。只要符合上述3项标准中的至少2项，且无其他解释。
1.3 统计学方法
所用统计分析均采用SPSS 24.0、R4.1.2统计分析专业分析软件完成。呈正态分布的计量资料以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验或Wilcoxon秩和检验；计数资料用例表示，采用χ2检验。采用R4.1.2的survival、rms、glmnet、randomForestSRC、timeRoC软件包进行多因素COX回归、预测模型建立及验证。P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 PPF组和稳定组患者的各项资料对比
通过纳入、排除标准，共入组194例确诊为CTD-ILD的患者，其中34例患者在治疗过程中进展为PPF，160例患者未进展。两组患者的人口学资料、血清学指标及HRCT特征对比结果如表1所示。人口学资料对比结果显示，PPF组患者年龄、病程、高血压基础病比例、吸烟史患者比例高于稳定组，差异性有统计学意义（均P<0.05）。血清学指标对比结果显示，PPF组患者的白细胞计数（white blood cell count，WBC）、中性粒细胞（neutrophil，NEU）、乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase，LDH）、KL-6、ALB、ESR、hs-CRP、SF、抗环瓜氨酸多肽抗体（anti-cyclic citrullinated peptide antibody，CCP抗体）等指标显著高于CTD-ILD稳定组，差异有统计学意义（均P<0.05）。HRCT指标对比结果显示，PPF组网格状影特征、条索状影特征、蜂窝状特征、磨玻璃影特征、牵拉性支气管扩张特征、小叶间隔增厚特征，以及间质纤维化范围等指标显著高于稳定组，差异有统计学意义（均P<0.05）。
表表 1
PPF组和稳定组患者的人口学、血清学资料和HRCT特征对比［例/（x±s）］
2.2 CTD-ILD患者进展为PPF的COX回归分析
本研究记录了不同时间点内CTD-ILD患者进展为PPF的比例，因此采用COX风险比例回归模型建模。首先进行单因素COX分析，结果见表2。结果显示ALB、牵拉性支气管扩张、网格状改变、Ro52、CCP、磨玻璃影、NEU、ESR、年龄、吸烟史、WBC、K6、hs-CRP、SF、蜂窝状改变、纤维化范围等因素存在显著统计学意义（P<0.05）。
表表 2
CTD-ILD患者进展为PF-ILD的单因素COX分析
2.3 CTD-ILD患者进展为PPF的变量筛选
基于单因素分析结果，本研究进行了LASSO回归变量筛选（图1），在lambda$1se时获取变量为AAV、LYMPH、ALB、ESR、SF。随后基于单因素分析结果和LASSO回归分析结果，进行了多因素COX回归分析，结果如表3所示，显示纤维化范围、SF、ALB和年龄是影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素（P<0.05）。
表表 3
CTD-ILD患者进展为PF-ILD的多因素COX分析
2.4 CTD-ILD患者进展为PPF的预测模型建立
基于多因素COX回归分析结果，本研究将纤维化范围、SF、ALB和年龄作为关键变量，绘制列线图建立预测模型，结果如图2所示。进行过内部交叉验证绘制6个月、9个月、12个月的受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve，ROC曲线）显示，6个月、9个月、12个月的ROC曲线下面积（area under curve，AUC）为0.99、0.93和0.80（图3a）。显示建立的预测模型对于CTD-ILD患者进展为PPF具有较高的临床预测效能。绘制12个月时的临床校准曲线结果如图3b所示，显示预测值与实际值具有较好的重合度，提示模型具有较好的临床泛化能力，
3 讨论
本研究通过多因素COX回归分析结果显示纤维化范围、SF、ALB和年龄是影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素（均P<0.05）。基于此建立预测模型并进行外部验证，显示模型具有较好的预测效能。
年龄在CTD-ILD的病理生理过程中可能扮演着重要的角色，对疾病的发展和预后产生影响。年龄与免疫系统的功能下降有关[10]。随着年龄的增长，人体的免疫功能逐渐减弱，免疫调节功能受到损害。这可能导致自身免疫性疾病如CTD-ILD的发展和恶化[11-12]。此外，年龄增长还与免疫老化和炎症状态的增加相关，这可能导致肺部组织的炎症反应加剧，促进纤维化的进展[13]。年龄与肺功能的减退相关。随着年龄的增长，肺功能逐渐下降，包括肺活量、强制呼气容积等指标的降低。这可能导致肺部的通气功能减弱，气体交换障碍增加，从而影响肺部组织的正常功能和修复能力[14]。在CTD-ILD患者中，肺纤维化的进展可能与肺功能下降有关，年龄的增长可能加剧了这种趋势。此外，年龄还与生活方式和环境因素相关[14]。年龄增长可能伴随着吸烟史的积累和其他不良生活习惯的形成。
纤维化范围被鉴定为影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素。这一发现与之前的研究结果相吻合。既往研究也发现，纤维化范围是预测ILD进展的重要因素[15]。这可能是因为纤维化范围的大小反映了肺部病变的严重程度，且更广泛的纤维化范围可能意味着更多的肺部组织已经被破坏，从而增加了进展为PPF的风险[16]。
SF和ALB也被确定为影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素。这两个指标都是血清学指标，反映了患者的炎症状态和营养状况。这与之前的研究结果一致，这些研究发现，SF和ALB水平与许多疾病的预后，包括肺癌和COPD等，有着密切的关系[17]。这可能是因为高的SF水平反映了患者体内的炎症反应，可能加速肺纤维化的进程[18]。而既往研究证实，在肺纤维化实验动物模型中，通过输注20%的白蛋白，能够有效改善提升实验动物的肺功能、氧合指数，降低肺组织中Ⅰ型胶原、Ⅲ型胶原的水平，缓解肺纤维化进程。由此可见，低白蛋白是促进肺纤维进程的关键。
而血清白蛋白降低的主要临床因素可能为合成减少、消耗增加等，而既往研究在AAV患者中也证实了白蛋白水平的降低。考虑可能因营养不良，最终加速了疾病的发生发展[19]。
基于这些独立风险因素，本研究构建了一个预测模型，以评估CTD-ILD患者进展为PPF的风险。该模型的预测效能被验证为较高，AUC在6个月、9个月、12个月分别为0.99、0.93和0.80。表明该模型具有较高的临床应用价值，
综上，本研究通过深入研究和分析，确定了影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素，并基于这些因素构建了一个预测模型。这一模型具有较高的预测效能，对于评估CTD-ILD患者的预后具有重要的临床应用价值。然而，本研究也存在一些局限性，例如，样本量较小，且所有患者都来自同一医院，因此，这一模型的泛化能力仍需要在更大的样本和不同的人群中进行验证。
利益冲突：本研究不涉及任何利益冲突。
结缔组织病相关的间质性肺病（connective tissue disease-associated interstitial lung disease，CTD-ILD）是一组与结缔组织病相关的肺部疾病，其特点是肺间质炎症和纤维化的发生。CTD-ILD包括多种疾病，如系统性红斑狼疮、干燥综合征、类风湿关节炎等[1-2]。这些疾病常伴随着免疫系统的异常活化，导致肺部组织的炎症和纤维化反应[3]。CTD-ILD的治疗相对较为复杂和具有挑战性，目前的治疗方法主要包括免疫抑制剂、抗炎药物和免疫调节剂等，但疗效有限，且存在一定的不良反应[4]。此外，CTD-ILD的进展比例也较高，其中一部分患者会进展为进展型肺纤维化（progressive pulmonary fibrosis，PPF），导致病情加重和预后恶化[1]。对于CTD-ILD患者的预后评估和风险预测具有重要意义。准确预测患者是否会进展为PPF可以帮助医生制定个体化的治疗方案，及早干预和管理疾病[5]。因此，建立一种准确可靠的风险预警体系对CTD-ILD患者的管理和治疗具有重要的临床意义[6]。既往研究显示高分辨率计算机断层扫描（high-resolution computed tomography，HRCT）和全身炎症反应严重程度对CTD-ILD的疾病稳定性具有显著的预测效能。CTD-ILD的临床表现多样，包括进行性呼吸困难、咳嗽、乏力等症状。影像学检查是CTD-ILD的诊断和评估的重要手段。HRCT扫描可以显示肺部病变的类型、分布和程度，对于评估病情和指导治疗具有重要意义[7]。此外，血清学指标如炎症标志物等也可以反映患者的病情和炎症程度[8]。在本研究中，我们拟建立一种CT结合血清学指标的预测模型，探讨其对于CTD-ILD患者进展为PPF的具体临床预测效能。
1 资料与方法
1.1 临床资料
通过纳入、排除标准前瞻性收集于2020年1月—2021年12月我院呼吸科就诊的CTD-ILD的患者纳入本研究。本研究经河南省胸科医院医学伦理委员会批准［编号：（2023）科伦审第（09-04）号］。
CTD-ILD诊断标准：（1）采用2010年美国风湿病学会联合欧洲抗风湿联盟（American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism，ACR/EULAR）关于类风湿关节炎（rheumatoid arthritis，RA）的分类诊断标准、2019年ACR/EULAR系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus，SLE）分类标准、2013年ACR/EULAR联合修订的系统性硬化症（systemic sclerosis，SSc）分类标准、2016年ACR/EULAR制定的原发性干燥综合征（primary Sjogren's syndrome，pSS）分类标准、2017年ACR/EULAR关于特发性炎性肌病（idiopathic inflammatory myopathy，IIM）分类标准、1987年混合型结缔组织病（mixed connective tissue edisease，MCTD）美国Sharp标准、2017年ACR/EULAR关于ANCA相关血管炎（ANCA associated vasculitis，AAV）分类标准（草案）对患者进行CTD诊断。（2）在上述诊断基础上，当出现ILD相关的临床症状和体征，如干咳、胸闷、活动后气短、发绀、杵状指、听诊闻及肺底爆裂音等，结合HRCT（网状混浊、牵拉性支气管扩张和蜂窝状交替）及肺功能（限制性通气功能障碍和弥散功能减低）表现，可诊断为合并ILD。排除标准：合并有恶性肿瘤、感染，妊娠妇女，职业、药物、遗传、环境因素引起的肺部病变，家族性特发性肺纤维化，肺动脉高压，先天性心脏病，肺静脉闭塞，慢性阻塞性肺疾病，左心衰竭。
1.2 方法
1.2.1 人口学资料收集
收集患者的年龄、性别、体重指数（body mass index，BMI）、基础结缔组织病诊断、CTD-ILD的病程、高血压、糖尿病基础病史、吸烟、饮酒史。
1.2.2 血清学指标收集
收集初次发病时的实验室数据包括血清铁蛋白（serum ferritin，SF）、血清白蛋白（albumin，ALB）、涎液化糖链抗原6（klebs von den lungen-6，KL-6）、红细胞沉降率（erythrocyte sedimentation rate，ESR）、超敏C反应蛋白（hypersensitive C-reactive protein，hs-CRP）、免疫球蛋白G（specific immunoglobulin G，IgG）、类风湿因子（rheumatoid factor，RF）、结缔组织病相关特异性抗体。
1.2.3 HRCT指标收集
HRCT由两名有经验的放射科医师阅片。患者肺纤维化影像学特征归类为以下方面：小叶间隔或间质增厚、磨玻璃样影、网格状影、条索状影、斑片状影、牵拉性支气管扩张及蜂窝状改变等，计算并汇总间质纤维化范围，间质纤维化范围为上述肺纤维化影像学特征的总和。
1.2.4 PPF定义及分组
每3个月对患者进行肺功能检测和HRCT检查，评估CTD-ILD患者的疾病稳定情况及是否进展为PPF。根据患者是否进展为PPF，将患者分为PPF组和稳定组。
CTD-ILD患者进展为PPF的定义[9]：CTD-ILD的患者在接受包括糖皮质激素、免疫抑制剂等常规治疗12个月后出现：（1）呼吸道症状加重。（2）疾病进展的生理学指标：① 随访1年内FVC 绝对值下降5%或更多；② 随访1年内肺一氧化碳弥散量绝对值下降 10%或更多。（3）疾病进展的影像学证据，存在以下或多项：① 牵拉性支气管扩张和细支气管扩张的范围或严重程度增加；② 新发的磨玻璃影伴牵拉性支气管扩张；③ 新发的细小网状影；④ 网状结构异常的范围增大或粗糙度增加；⑤ 新发或范围增大的蜂窝状结构；⑥ 肺叶体积损失加剧。只要符合上述3项标准中的至少2项，且无其他解释。
1.3 统计学方法
所用统计分析均采用SPSS 24.0、R4.1.2统计分析专业分析软件完成。呈正态分布的计量资料以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验或Wilcoxon秩和检验；计数资料用例表示，采用χ2检验。采用R4.1.2的survival、rms、glmnet、randomForestSRC、timeRoC软件包进行多因素COX回归、预测模型建立及验证。P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 PPF组和稳定组患者的各项资料对比
通过纳入、排除标准，共入组194例确诊为CTD-ILD的患者，其中34例患者在治疗过程中进展为PPF，160例患者未进展。两组患者的人口学资料、血清学指标及HRCT特征对比结果如表1所示。人口学资料对比结果显示，PPF组患者年龄、病程、高血压基础病比例、吸烟史患者比例高于稳定组，差异性有统计学意义（均P<0.05）。血清学指标对比结果显示，PPF组患者的白细胞计数（white blood cell count，WBC）、中性粒细胞（neutrophil，NEU）、乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase，LDH）、KL-6、ALB、ESR、hs-CRP、SF、抗环瓜氨酸多肽抗体（anti-cyclic citrullinated peptide antibody，CCP抗体）等指标显著高于CTD-ILD稳定组，差异有统计学意义（均P<0.05）。HRCT指标对比结果显示，PPF组网格状影特征、条索状影特征、蜂窝状特征、磨玻璃影特征、牵拉性支气管扩张特征、小叶间隔增厚特征，以及间质纤维化范围等指标显著高于稳定组，差异有统计学意义（均P<0.05）。
表表 1
PPF组和稳定组患者的人口学、血清学资料和HRCT特征对比［例/（x±s）］
2.2 CTD-ILD患者进展为PPF的COX回归分析
本研究记录了不同时间点内CTD-ILD患者进展为PPF的比例，因此采用COX风险比例回归模型建模。首先进行单因素COX分析，结果见表2。结果显示ALB、牵拉性支气管扩张、网格状改变、Ro52、CCP、磨玻璃影、NEU、ESR、年龄、吸烟史、WBC、K6、hs-CRP、SF、蜂窝状改变、纤维化范围等因素存在显著统计学意义（P<0.05）。
表表 2
CTD-ILD患者进展为PF-ILD的单因素COX分析
2.3 CTD-ILD患者进展为PPF的变量筛选
基于单因素分析结果，本研究进行了LASSO回归变量筛选（图1），在lambda$1se时获取变量为AAV、LYMPH、ALB、ESR、SF。随后基于单因素分析结果和LASSO回归分析结果，进行了多因素COX回归分析，结果如表3所示，显示纤维化范围、SF、ALB和年龄是影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素（P<0.05）。
表表 3
CTD-ILD患者进展为PF-ILD的多因素COX分析
2.4 CTD-ILD患者进展为PPF的预测模型建立
基于多因素COX回归分析结果，本研究将纤维化范围、SF、ALB和年龄作为关键变量，绘制列线图建立预测模型，结果如图2所示。进行过内部交叉验证绘制6个月、9个月、12个月的受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve，ROC曲线）显示，6个月、9个月、12个月的ROC曲线下面积（area under curve，AUC）为0.99、0.93和0.80（图3a）。显示建立的预测模型对于CTD-ILD患者进展为PPF具有较高的临床预测效能。绘制12个月时的临床校准曲线结果如图3b所示，显示预测值与实际值具有较好的重合度，提示模型具有较好的临床泛化能力，
3 讨论
本研究通过多因素COX回归分析结果显示纤维化范围、SF、ALB和年龄是影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素（均P<0.05）。基于此建立预测模型并进行外部验证，显示模型具有较好的预测效能。
年龄在CTD-ILD的病理生理过程中可能扮演着重要的角色，对疾病的发展和预后产生影响。年龄与免疫系统的功能下降有关[10]。随着年龄的增长，人体的免疫功能逐渐减弱，免疫调节功能受到损害。这可能导致自身免疫性疾病如CTD-ILD的发展和恶化[11-12]。此外，年龄增长还与免疫老化和炎症状态的增加相关，这可能导致肺部组织的炎症反应加剧，促进纤维化的进展[13]。年龄与肺功能的减退相关。随着年龄的增长，肺功能逐渐下降，包括肺活量、强制呼气容积等指标的降低。这可能导致肺部的通气功能减弱，气体交换障碍增加，从而影响肺部组织的正常功能和修复能力[14]。在CTD-ILD患者中，肺纤维化的进展可能与肺功能下降有关，年龄的增长可能加剧了这种趋势。此外，年龄还与生活方式和环境因素相关[14]。年龄增长可能伴随着吸烟史的积累和其他不良生活习惯的形成。
纤维化范围被鉴定为影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素。这一发现与之前的研究结果相吻合。既往研究也发现，纤维化范围是预测ILD进展的重要因素[15]。这可能是因为纤维化范围的大小反映了肺部病变的严重程度，且更广泛的纤维化范围可能意味着更多的肺部组织已经被破坏，从而增加了进展为PPF的风险[16]。
SF和ALB也被确定为影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素。这两个指标都是血清学指标，反映了患者的炎症状态和营养状况。这与之前的研究结果一致，这些研究发现，SF和ALB水平与许多疾病的预后，包括肺癌和COPD等，有着密切的关系[17]。这可能是因为高的SF水平反映了患者体内的炎症反应，可能加速肺纤维化的进程[18]。而既往研究证实，在肺纤维化实验动物模型中，通过输注20%的白蛋白，能够有效改善提升实验动物的肺功能、氧合指数，降低肺组织中Ⅰ型胶原、Ⅲ型胶原的水平，缓解肺纤维化进程。由此可见，低白蛋白是促进肺纤维进程的关键。
而血清白蛋白降低的主要临床因素可能为合成减少、消耗增加等，而既往研究在AAV患者中也证实了白蛋白水平的降低。考虑可能因营养不良，最终加速了疾病的发生发展[19]。
基于这些独立风险因素，本研究构建了一个预测模型，以评估CTD-ILD患者进展为PPF的风险。该模型的预测效能被验证为较高，AUC在6个月、9个月、12个月分别为0.99、0.93和0.80。表明该模型具有较高的临床应用价值，
综上，本研究通过深入研究和分析，确定了影响CTD-ILD患者进展为PPF的独立风险因素，并基于这些因素构建了一个预测模型。这一模型具有较高的预测效能，对于评估CTD-ILD患者的预后具有重要的临床应用价值。然而，本研究也存在一些局限性，例如，样本量较小，且所有患者都来自同一医院，因此，这一模型的泛化能力仍需要在更大的样本和不同的人群中进行验证。
利益冲突：本研究不涉及任何利益冲突。
