摘要目的:慢性心力衰竭(chronic heart failure,CHF)合并慢性肾脏病(chronic kidney disease,,CKD)的患者存在严重的不良心血管预后.本研究旨在探究基于NLR及其他入院基线指标构建的列线图模型对CHF合并CKD患者发生全因死亡或因CHF再住院事件的预测效能.方法:本研究回顾性纳入于2019年2月1日至2021年1月1日,武汉亚洲心脏病医院就诊的CHF合并CKD患者,收集基线资料,随访3年,结局事件为全因死亡或因CHF再住院的复合结局.根据有无结局事件分为无结局事件组(n=245)和有结局事件组(n=147).比较两组基线资料及结局事件的发生情况.运用COX逐步回归法筛选预测变量,运用多因素COX回归分析发生结局事件的相关影响因素,并绘制预测结局事件的列线图.采用Bootstrap法绘制校准曲线进行内部验证,采用受试者工作特征曲线(ROC)分析、曲线下面积(AUC)和临床决策曲线分析对预测模型进行评价.结果:本研究共纳入392例患者,结局事件的发生率为37.5％(147/392).基线组间存在差异的变量有:年龄、心率、BMI、既往心肌梗死、既往卒中、LVEF、BNP、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、NLR、HGB、白蛋白、尿素氮、肾小球滤过率(epidermal growth factor receptor,eGFR)、钙离子、FBG、hs-CRP、D-二聚体.筛选后,年龄、NLR、BMI、白蛋白、估算eGFR,5个变量均是预测结局事件发生的影响因素.运用R语言绘制预测结局事件列线图,其预测风险能力指数为0.755(0.709～0.801),预测结局事件的AUC为0.765,敏感度为81.2％,特异度为71.9％;内部验证的重抽样校准曲线表明模型理想曲线和实际曲线拟合良好;临床决策曲线显示与NLR单指标相比,该预测模型具有更好的临床净效益.结论:本研究基于NLR以及年龄、BMI、白蛋白、估算eGFR,构建了 CHF合并CKD患者3年内发生死亡和再住院事件的列线图预测模型,该预测模型具有良好区分度、拟合度、预测能力,可作为该类患者诊疗过程中的参考风险模型.