摘要目的:探讨控制营养状态(controlling nutritional status,CONUT)评分对老年脓毒症进展为慢重症的预测价值,并构建基于CONUT评分列线图预测模型.方法:选取海南医学院第二附属医院重症监护室2020年1月～2022年12月收治的739例老年脓毒症患者为研究对象,根据是否发生慢重症分为慢重症组(n=188例)和非慢重症组(n=551例),收集患者的临床资料并进行比较.比较CONUT评分、PNI和NLR在老年脓毒症进展为慢重症的预测价值,并确定最佳界值,采用最佳界值将数值型变量转化为二分类变量;通过单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选出影响老年脓毒症患者进展为慢重症的危险因素,并以此构建列线图预测模型;通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析法(DCA)评价预测模型效能和临床实用性.结果:CONUT评分在预测老年脓毒症进展为慢重症的最佳界值为4分,对老年脓毒症进展为慢重症的预测效能(AUC=0.739)优于PNI(AUC=0.609)和NLR(AUC=0.582),差异具有统计学意义(CONUT评分比PNI:Z=5.960,P<0.001;CONUT评分比NLR:Z=6.119,P<0.001).单因素分析结果显示年龄、CCI评分、SOFA评分、脓毒症休克、血清Lac、CONUT评分、行MV和CRRT治疗在老年脓毒症进展为慢重症具有相关性(P<0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,CONUT评分≥4分、年龄≥75岁、CCI评分≥3分、SOFA评分>5分、脓毒症休克和血清Lac≥4 mmol/L是老年脓毒症进展为慢重症的独立危险因素(P<0.05).列线图结果显示CONUT评分预测老年脓毒症进展为慢重症的贡献价值最大,基于此构建的列线图预测模型AUC为0.846[95%CI(0.812～0.879)],敏感度为75.5%,特异度为81.3%,提示该预测模型效能较好;校准曲线接近于理想曲线,DCA阈值在0.1～0.9之间时具有临床实用性优势.结论:基于CONUT评分构建的老年脓毒症进展为慢重症的列线图预测模型能够有效的预测老年脓毒症患者进展为慢重症的风险概率,可能有利于临床医师识别老脓毒症慢重症高危人群.