摘要背景:急性胰腺炎(AP)是消化系统常见疾病之一,其中重度急性胰腺炎(SAP)病死率高,寻找更准确便捷的方法以早期识别SAP是临床治疗的重大挑战之一.目的:探讨超声弹性成像技术的肝脂肪受控衰减参数(CAP)在预测SAP中的应用价值.方法:本研究为回顾性队列研究,纳入2024年2-10月在上海市第一人民医院嘉定医院就诊的135例AP患者,按病情严重程度分为非SAP组和SAP组.比较两组患者的临床资料、局部并发症、实验室指标、CAP值等.采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选SAP的独立危险因素.根据筛选出的危险因素和最小化赤池信息标准(AIC)构建基于CAP值的SAP预测模型.分别应用ROC曲线和Bootstrap法对预测模型进行效能评估和内部验证.结果:非SAP组和SAP组体质指数(BMI)、高脂血症发生率、AP病因构成、胸腹水发生率、住院时间、胰周积液发生率、胰腺坏死发生率、白细胞计数(WBC)、D-二聚体(D-D)、血糖、甘油三酯(TG)、C反应蛋白(CRP)、中性粒细胞计数、降钙素原(PCT)、白细胞介素-6(IL-6)、游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)和CAP值差异均有统计学意义(P均<0.05).多因素Logistic回归分析显示,胰腺坏死(OR=13.39,95%CI:3.10～57.94,P<0.001)和CAP值(OR=1.01,95%CI:1.01～1.02,P=0.038)为SAP的独立危险因素.基于CAP值的SAP预测模型为Logit(P)=-5.884+0.010×CAP+2.839×胰腺坏死+0.169×D-D+0.132×血糖+0.006×CRP,其预测SAP的曲线下面积(AUC)为0.834,优于单独CAP值(P<0.05).内部验证表明该模型具有较高的稳定性和准确性(C指数=0.808).结论:基于CAP值构建的预测模型对预测SAP具有较好的临床价值,为AP的早期识别和预后评估提供了新的视角和工具.