摘要目的 分析成人斯蒂尔病(AOSD)患者死亡的风险因素,构建个体化预测Nomogram模型并验证效能.方法 回顾性分析2018年1月至2024年12月收治的213例AOSD患者临床资料,采用7∶3比例将其随机分为建模组(n=149)、验证组(n=64),比较2组临床资料.根据建模组患者治疗结局将其分为死亡组(n=25)、存活组(n=124),比较2组临床资料,采取多因素logistic回归模型分析AOSD患者死亡的风险因素,应用R软件构建AOSD死亡的个体化预测Nomogram模型,绘制受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线、临床决策曲线(DCA)评价该模型的预测效能.结果 AOSD患者病死率为16.43％(35/213);建模组中死亡组年龄、复发、MAS、血清铁蛋白、胸膜炎高于存活组(t=5.077,P＜0.001;x2=7.652,P=0.006;t=15.892,P＜0.001;t=5.050,P＜0.001;t=4.583,P=0.032),年龄(OR=1.236,95％CI:1.014～1.507,P＜0.001)、复发(OR=3.001,95％CI:1.297～6.944,P＜0.001)、MAS(OR=3.758,95％CI:1.730～8.167,P＜0.001)、胸膜炎(OR=2.807,95％CI:1.001～7.869,P＜0.001)为AOSD死亡的风险因素;将上述多因素logistic回归分析获得的影响因素作为预测指标,构建AOSD患者死亡的个体化预测Nomogram模型,其预测建模组、验证组AOSD 患者死亡的曲线下面积分别为 0.936(95％CI:0.884～0.970)、0.847(95％CI:0.779～0.901);内部验证显示C-index值为0.917、0.845,模型预测死亡风险与实际死亡风险的差异均无统计学意义(x2=1.348,P＞0.05;x2=1.432,P＞0.05);该模型预测建模组阈值概率在10％～84％、89％～100％时可获得临床净收益,预测验证组阈值概率在12％～79％、81％～95％、97％～100％时可获得临床净收益.结论 AOSD患者死亡的危险因素包括年龄、复发、MAS、胸膜炎,据此构建的AOSD死亡个体化预测Nomogram模型具有良好的预测效能.