摘要目的 探讨胱抑素C(CysC)、C反应蛋白(CRP)、脑钠肽(BNP)等指标对心肌梗死患者预后的预测价值并构建列线图预测模型.方法 将2020年5月至2022年4月北京大学第三医院秦皇岛医院收治的236例心肌梗死患者纳入研究并进行为期1年的随访.根据患者是否发生不良心脑血管事件将其分为预后不良组(48例)与预后良好组(188例).记录两组患者的一般资料,经独立样本t检验或x2检验进行单因素分析,筛选出可能用于预测心肌梗死患者预后的指标.对单因素分析中差异有统计学意义的检测指标进行受试者工作特征(ROC)曲线分析,分析这些指标对心肌梗死患者预后的预测价值.采用多因素Logistic回归分析心肌梗死患者预后的影响因素.采用R语言软件4.0"rms"程序包构建心肌梗死患者预后的列线图预测模型,使用校正及决策曲线对列线图预测模型进行内部验证及临床预测效能评估.结果 两组患者病变范围、BNP、CRP、CysC、同型半胱氨酸(Hcy)比较,差异有统计学意义(P＜0.05).ROC曲线分析显示,BNP、CRP、CysC、Hcy 的曲线下面积(AUC)分别为 0.885、0.868、0.847、0.865,截断值分别为 760.8 pg/mL、19.7 mg/L、11.9 mg/L、21.8 μmol/L.多因素Logistic回归分析显示,病变范围、BNP、CRP、CysC、Hcy是心肌梗死患者预后的影响因素.列线图预测模型的校正曲线与原始曲线及理想曲线接近,C-index为0.830(95％CI:0.785～0.875),模型拟合度较高;列线图预测模型的阈值＞0.21,可提高临床净收益率,而且临床净收益率高于病变范围、BNP、CRP、CysC、Hcy.结论 心肌梗死患者预后的影响因素为病变范围、BNP、CRP、CysC及Hcy,以这些因素构建的列线图预测模型可早期识别心肌梗死预后不良患者,有助于早期干预,改善患者预后.