摘要目的 在重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)是否并发持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征(PICS)中探讨中性粒细胞与淋巴细胞计数比值(NLR)联合纤维蛋白降解产物(FDP)与D-二聚体比值等指标的临床预测效能,并构建预测模型.方法 回顾性收集2018年5月至2023年5月安徽医科大学第一附属医院重症医学科、急诊医学科、消化内科入住的133例SAP患者的临床资料.根据PICS诊断标准将其分为SAP并发PICS组(60例)和SAP非并发PICS组(73例),对两组间NLR、FDP与D-二聚体比值及常见临床指标进行回顾性分析;比较两组患者临床特征、重症监护病房(ICU)病死率及随访1年后生存率.采用Lasso回归及多因素Logistic回归筛选出独立危险因素,构建列线图预测模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线对模型进行内部验证;采用临床决策曲线分析(DCA)评估模型的临床实用性.结果 与SAP非并发PICS组比较,SAP并发PICS组的改良Marshall评分、NLR、血小板计数与淋巴细胞计数比值(PLR)及FDP与D-二聚体比值均明显升高(P＜0.05);SAP并发PICS组合并血流感染及腹腔感染比例明显高于SAP非并发PICS组(P＜0.05);通过多因素Logistic回归分析发现,NLR、FDP与D-二聚体比值是SAP并发PICS的独立危险因素(OR分别为0.790、0.131,P均＜0.05).Lasso回归筛选的预测变量得到三因素逻辑回归模型,预测变量包括FDP/D-二聚体、NLR、C反应蛋白(CRP)/前白蛋白(OR分别为1.981、1.048、4.726,P均＜0.05).将上述因素进行模型拟合,经bootstrap内部验证列线图模型曲线下面积(AUC)为0.948(95％CI0.909～0.980).校准曲线接近参考曲线,且DCA显示预测模型具有良好临床实用性.结论 基于NLR、FDP与D-二聚体比值、CRP/前白蛋白构建SAP患者并发PICS风险列线图预测模型具备良好区分度、校准度和实用性.在SAP早期对是否并发PICS进行评估,若并发PICS,可能提示患者预后不良.