摘要目的 探究计算机断层血管成像(CTA)侧支循环评分对大脑中动脉(MCA)M1段闭塞卒中患者出血转化(HT)的预测价值并构建预测评分模型.方法 选择2021年1月至2024年1月我院收治的MCA M1段闭塞卒中患者100例为研究对象,纳入训练集,根据CT复查结果分为N-HT组(n=54)和HT组(n=46);按照相同标准另选2023年1月至2024年1月我院收治的MCA M1段闭塞卒中患者(n=34)纳入验证集,以验证预测模型的有效性.比较两组患者临床资料以及CT结果.LASSO逻辑回归分析模型筛选出发生HT的潜在影响因素,进一步多因素Logistic回归分析HT的独立影响因素.通过C统计值(C-Statistics)、净重新分类指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)分析各影响因素对HT的预测效能.构建预测评分模型,以受试者工作特征(ROC)曲线评估其预测效能.结果 与N-HT组比较,HT组年龄、高血压、房颤、心源性栓塞、基线美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、抵抗素、血小板源性生长因子(PDGF)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、血流峰值时间(Tmax)、流量提取乘积(FED)、相对流量提取乘积(rFED)显著增加(P＜0.05);脑血容量(CBV)、相对脑血容量(rCBV)、侧支循环评分显著降低(P＜0.05).LASSO逻辑回归筛选出5个潜在影响因素,进一步多因素Logistic回归分析结果显示,基线NIHSS评分、PDGF、VEGF、FED、侧支循环评分均是HT的独立影响因素(P＜0.05).C-Statistics、NRI、IDI结果具有一致性,CTA侧支循环评分加入基线NIHSS评分、PDGF、VEGF、FED,预测HT能力最优.构建发生HT的预测评分模型,在训练集和验证集中的AUC分别为0.925(95％CI:0.844～0.967)和0.908(95％CI:0.823～0.949),最佳临界值均为3.2分.结论 CTA侧支循环评分以及基线NIHSS评分、PDGF、VEGF、FED均是HT的独立影响因素,基于此构建发生HT的预测评分模型,可用于临床上较准确地预测脑卒中患者发生HT的风险.