摘要目的 基于血清单核细胞趋化蛋白-1(monocyte chemotactic protein-1,MCP-1)、单核细胞趋化蛋白-1 诱导蛋白 1(monocyte chemotactic protein-1 inducible protein 1,MCPIP1)联合炎症因子构建进展性脑梗死患者血管斑块不稳定的列线图预测模型并验证.方法 采用回顾性队列研究设计,选取2023年1-12月新乡医学院南阳市第二人民医院神经内科收治的进展性脑梗死的200例患者为建模组,并根据颈动脉多层螺旋CT血管成像检查结果分为血管斑块稳定组和血管斑块不稳定组.收集其一般资料、实验室指标等临床资料,采用单因素及多因素分析血管斑块不稳定的影响因素,并构建进展性脑梗死患者血管斑块稳定性的列线图预测模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型预测价值.另按照建模组与验证组7∶3的比例,选取2024年1-6月新乡医学院南阳市第二人民医院神经内科收治的进展性脑梗死患者86例为验证组,收集其临床资料对模型进行外部验证.结果 建模组中血管斑块稳定组患者68例(34.00％),血管斑块不稳定组132例(66.00％).单因素分析结果显示,2组患者的年龄[(65.31±6.74)岁vs(67.52±7.14)岁,t=2.113)]、合并糖尿病[35(48.53)vs 80(60.61),x2=7.182]、MCP-1[(570.67±104.23)pg/mL vs(693.94±128.45)pg/mL,t=6.836]、MCPIP1[(2.93±0.58)ng/mL vs.(4.08±0.75)ng/mL,t=11.051]、同型半胱氨酸(homocysteine,Hcy)[(10.56±2.38)μmol/L vs.(16.04±3.54)μmol/L,t=11.491]、C 反应蛋白(C-reactive protein,CRP)[(6.16±2.03)mg/L vs.(8.05±2.67)mg/L,t=5.122]及肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)[(1.31±0.29)ng/mL vs.(1.79±0.47)ng/mL,t=7.696]比较,差异具有统计学意义(均P＜0.05).多因素分析结果显示,年龄(β=0.103,OR=1.109,95％CI=1.012～1.215)、合并糖尿病(β=2.135,OR=8.461,95％CI=1.866～38.353)、Hcy(β=0.706,OR=2.026,95％CI=1.550～2.650)、MCP-1(β=0.011,OR=1.011,95％CI=1.004～1.018)、MCPIP1(β=1.928,OR=6.875,95％CI=2.765～17.094)、CRP(β=0.327,OR=1.387,95％CI=1.022～1.883)及TNF-α(β=1.491,OR=4.443,95％CI=1.389～14.212)均为进展性脑梗死患者血管斑块不稳定的独立影响因素(均P＜0.05).根据多因素分析结果构建模型公式为Logit(P)=0.103×(年龄)+2.135×(合并糖尿病)+0.706×(Hcy)+0.011×(MCP-1)+1.928×(MCPIP1)+0.327×(CRP)+1.491×(TNF-α)-34.684.ROC曲线分析结果显示,建模组的ROC的曲线下面积(area under curve,AUC)为 0.956(95％CI:0.931～0.981,P＜0.001),敏感度为 0.841,特异度为 0.926.验证组的 ROC 的AUC为0.960(95％CI:0.925～0.996,P＜0.001).结论 本研究构建的进展性脑卒中患者血管斑块不稳定的列线图预测模型预测性能较好,临床可据此识别高风险血管斑块不稳定的患者.