摘要目的 构建医务人员血源性职业暴露列线图预测模型并验证.方法 2023年7-12月,采用多阶段整群概率抽样法抽取各样本医院20％的医务人员为研究对象,以7∶3比例分为训练组和验证组.LASSO-Logistic回归筛选独立风险因素,R语言建立列线图模型并进行验证.结果 共纳入2 251名医务人员,两组一般资料比较,差异均无统计学意义(P＞0.05).LASSO-Logistic 回归分析显示,岗位(医生:OR=3.024,95％CI:1.313～6.963;护士:OR=3.837,95％CI:1.739～8.467)、职称(中级:OR=1.926,95％CI:1.444～2.569;高级:OR=1.684,95％CI:1.052～2.697)、文化程度(本科:OR=2.076,95％CI:1.445～2.983;硕士及以上:OR=1.767,95％CI:1.073～2.910)、心理素质(一般:OR=0.658,95％CI:0.443～0.987;良好:OR=0.568,95％CI:0.368～0.879)、压力程度(中度:OR=1.348,95％CI:1.061～1.713;重度:OR=2.109,95％CI:1.457～3.055)、防护意识(一般:OR=0.515,95％CI:0.332～0.799;良好:OR=0.297,95％CI:0.186～0.474)、防护行为(有时:OR=0.589,95％CI:0.363～0.955;总是:OR=0.424,95％CI:0.261～0.689)是血源性职业暴露的独立影响因素.ROC曲线结果显示,训练组曲线下面积为0.821(95％CI:0.667～0.831),验证组为 0.716(95％CI:0.618～0.715).Hosmer-Lemeshow 检验表明,模型的校准度较好(P=0.568、0.956),校准曲线显示,预测曲线与标准曲线基本拟合,模型预测准确度较高.决策曲线结果显示,在风险阈值约为0.1～0.8时,模型适用性最佳.结论 列线图模型可精准识别血源性职业暴露高风险人群,为开展个性化风险防控提供依据.