目的基于外周血细胞因子与淋巴细胞亚群的差异化指标，构建类风湿关节炎（RA）风险预测的列线图模型。方法回顾性纳入2022年1-12月昆明医科大学第一附属医院的122例RA患者及367例非RA患者的数据，按7∶3随机分为训练集与验证集。采用最小绝对收缩和选择算子回归（LASSO）筛选变量，构建多因素Logistic回归列线图模型，使用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线、决策曲线分析（DCA）评价模型的预测效能。结果多因素Logistic回归分析显示，年龄、白细胞介素（IL）-6、IL-12和辅助性T细胞绝对值（ThC）是RA的独立危险因素，而细胞毒/抑制性T细胞绝对值（csC）、辅助性/抑制性T细胞比值（hsP）和双阴性T细胞比值（DNP）是独立保护因素。LASSO回归分析筛选出10个指标，分别是年龄、IL-2、IL-5、IL-6、IL-12、csC、ThC、双阳性T细胞绝对值（DPC）、DNP、hsP，将其纳入模型绘制可视化的列线图。ROC曲线分析结果显示，列线图模型预测RA的曲线下面积（AUC）为0.904（95%CI:0.878~0.930），并且校准曲线与理想曲线高度吻合；DCA曲线分析结果显示，在5%~55%的阈值概率范围内，该模型具有显著的临床净获益。结论基于细胞因子与淋巴细胞亚群的差异化指标结合LASSO、Logistic回归构建的风险预测列线图模型对RA有较高预测效能，可为RA的辅助诊断提供客观指标。