摘要目的 基于多模态超声参数构建预测剖宫产瘢痕妊娠(CSP)宫腔镜清宫术中大出血的Nomogram模型.方法 以CSP、子宫瘢痕妊娠、剖宫产子宫瘢痕妊娠、宫腔镜清宫术为检索词,检索2021年1月至2024年8月维普中文科技期刊数据库、中国知网、万方数据库,获得244例行宫腔镜清宫术CSP患者为建模集,据宫腔镜清宫术中出血量分为大出血组60例、无大出血组184例,按7︰3比例选取山东大学齐鲁医院德州医院同期收治的105例行宫腔镜清宫术CSP患者为验证集,经多因素logistic回归分析CSP宫腔镜清宫术中大出血的影响因素,并构建Nomogram模型,行模型验证,评估该模型的区分度、一致性及临床效用,进一步采用递归分割法行大出血风险分层.结果 多因素logistic回归分析显示,妊娠囊最大径、前峡部绒毛膜厚度、残余肌层厚度、血管形成指数(VI)、血流分级均是CSP宫腔镜清宫术中大出血的影响因素(P＜0.05);基于多因素logistic回归分析结果构建CSP宫腔镜清宫术中大出血的Nomogram模型,外部验证受试者工作特征曲线显示该模型在建模集、验证集中预测CSP宫腔镜清宫术中大出血的曲线下面积分别为0.906、0.933,校准曲线显示该模型在建模集、验证集中预测CSP宫腔镜清宫术中大出血风险与实际风险状况基本一致,决策曲线评估显示该模型的临床效用较高.风险分层显示,高风险CSP宫腔镜清宫术中大出血发生率为51.25%高于中等风险的13.64%和低风险的9.21%,差异有统计学意义(P＜0.01).结论 CSP患者宫腔镜清宫术中大出血与妊娠囊最大径、前峡部绒毛膜厚度、残余肌层厚度、VI、血流分级有关,基于此构建的Nomogram模型有利于预测CSP宫腔镜清宫术中大出血,且该模型的风险分层系统对区分CSP宫腔镜清宫术中大出血风险有一定临床价值.