人类免疫缺陷病毒（HIV）感染者因慢性炎症、免疫失调及抗逆转录病毒治疗的长期影响，其骨质疏松风险显著增高。本研究旨在开发并验证一种专门用于评估HIV患者骨质疏松风险的预测模型，为临床医生早期识别骨质疏松症高风险的HIV患者提供有价值的工具，从而改善HIV患者的整体生活质量和长期预后。

本回顾性研究于2022年1月至2023年12月在余姚市人民医院HIV门诊部开展，纳入HIV感染者。骨质疏松症诊断依据中华医学会骨密度（BMD）标准制定。基于逐步多变量Logistic回归构建列线图，采用受试者工作特征（ROC）曲线分析评估模型预测效能，通过校准曲线评估准确性，并运用决策曲线分析（DCA）评价临床实用性。

在467例患者中，31.7%被诊断为骨质疏松症。多变量分析确定年龄（OR：1.125，95% CI：1.099-1.154，P < 0.001）和性别（女性 vs. 男性，OR：0.264，95% CI：0.149-0.461，P < 0.001）为独立预测因子。较低的CD8细胞计数、较高的血糖水平和升高的AST水平也被纳入列线图。该列线图显示出良好的预测性能，AUC为0.861（95% CI：0.826-0.897）。校准曲线显示预测概率与观察概率之间具有良好一致性，DCA证实了该模型的临床实用性。

基于年龄、性别、CD8细胞计数、血糖及AST的预测模型对HIV患者骨质疏松症具有良好的预测价值。