目的:探索系统性红斑狼疮（SLE）发生缺血性骨坏死（AVN）的临床特点及危险因素,建立基于临床队列的SLE-AVN的COX回归风险预测模型。方法:研究对象为中国系统性红斑狼疮研究协作组（CSTAR）SLE注册队列中的患者,纳入标准为SLE确诊2年内入组的患者,且对AVN事件的观测时长满2年。通过统一的电子数据收集系统记录患者每次随访的关键信息,并通过电子问卷进行补充随访,记录AVN事件是否发生及发生的时间。收集患者注册入组时的人口学信息、临床表现、实验室检查结果、病情活动、器官损伤及治疗等基线资料。通过单因素COX回归初步筛选变量,结合临床背景、SLE-AVN相关因素及危险因素文献回顾、临床背景、变量的稳定性、易获得性确定候选变量,并进行Lasso回归进一步筛选变量,排除变量间的相互作用。最终通过多因素COX回归建立临床预测模型,并通过C-Index及校准度曲线（Calibrationplot）在模型内部验证其区分度及准确性,确定最优预测模型并建立Nomogram呈现模型。结果:研究共纳入符合纳入标准的患者1807人,其中100人（5.5%）于入组后新发生AVN事件。本研究通过单因素COX回归筛选出有统计学意义的危险因素包括SLE确诊1年内糖皮质激素最大日剂量、脑血管事件、白细胞或淋巴细胞减少、SLEDAI中的颅神经病变、SLEDAI中的脑血管意外、SLEDAI中的血管炎表现（p<0.05）。结合临床意义及指标稳定性,纳入的候选变量包括:确诊1年内最大糖皮质激素日剂量、脑血管事件、浆膜炎、白细胞或淋巴细胞减少、抗磷脂抗体阳性、肾脏受累、NPSLE、SLEDAI血管炎。最终纳入COX最优预测模型中的变量为SLE确诊1年内糖皮质激素最大日剂量、浆膜炎、白细胞或淋巴细胞下降、脑血管事件、抗磷脂抗体阳性、SLEDAI血管炎。根据最优COX预测模型（C-Index=0.646）绘制Nomogram列线图,该模型可初步预测确诊2年内的SLE患者注册后2年、3年发生AVN的风险,有一定的区分度和准确性,后续有待扩大样本及进行外部验证进一步完善。结论:多种因素为SLE患者发生骨坏死的危险因素。根据患者基线人口学信息、临床特征、实验室检查结果首次建立基于临床队列的COX回归预测模型,初步评估诊疗中的SLE患者在2年、3年内发生AVN事件的风险。