摘要目的 探讨重症监护病房(ICU)自发性脑出血(sICH)患者发生深静脉血栓(DVT)的危险因素,并构建DVT预测模型.方法 回顾性分析2019 年1 月至2023 年1 月常熟市第一人民医院ICU收治的357 例sICH患者资料,以 7∶3 比例随机分为训练集(n =254)和验证集(n = 103),依据其住院期间是否超声证实发生DVT分为DVT组(n =27)与非DVT组(n =227).基于训练集数据,采用Logistic单因素及多因素回归分析法筛选DVT的独立危险因素,构建列线图预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评估列线图模型的区分度和拟合优度,决策曲线分析(DCA)评价预测模型的临床实用性.结果 ①共纳入 254 例训练集患者,其中男 157例,女97 例,DVT组共27 例,发生率为 10.63%;②单因素及多因素Logistic回归分析显示,机械通气(OR =3.574,P =0.018)、血肿体积(OR =4.280,P =0.002)、股静脉置管(OR =3.892,P =0.012)及血栓弹力图(TEG)中的凝血因子反应时间(R)(OR =0.337,P =0.021)是重症sICH患者发生DVT的独立危险因素;③基于筛选出的4 项独立危险因素建立预测DVT发生风险的列线图模型,经过验证,该模型ROC曲线下面积(AUC)为 0.813(95%CI 0.730～0.896),其校准曲线趋近于理想曲线;DCA提示预测模型具有临床有效性.结论 基于Logistic回归分析构建的重症sICH患者DVT风险预测列线图模型对重症sICH患者发生DVT有较好预测效能,可以实现量化、个体化、可视化预测,为临床早期干预决策重症sICH的抗凝方案提供参考.