摘要背景与目的:混合痔是肛肠外科常见疾病,外剥内扎术是其经典治疗方式之一,但术后便秘等并发症仍较常见,影响患者术后恢复及生活质量.目前针对混合痔(湿热型)外剥内扎术后便秘风险的预测研究较少.本研究基于传统Logistic回归及大语言模型(LLM)构建术后便秘风险预测模型,筛选术后便秘相关危险因素,并评价模型预测效能,为术后早期干预提供参考.方法:回顾性收集2022年9月—2024年12月扬州大学附属医院中医科收治的734例混合痔(湿热型)并接受外剥内扎术患者的临床资料.按照7∶3比例随机分为训练集(513例)和测试集(221例).收集患者人口学资料、合并症、实验室指标及围手术期用药等信息,以术后是否发生便秘为结局指标.采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素,构建列线图预测模型,并采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型预测效能.同时基于Llama-3.1-8B-Instruct LLM构建术后便秘风险预测模型,评价其准确率、召回率及F1分数.结果:训练集与测试集基线特征比较差异均无统计学意义(均P>0.05).训练集中共163例(31.77%)患者发生术后便秘.单因素Logistic回归分析显示,血红蛋白计数降低及贫血与术后便秘发生明显相关(均P<0.05).多因素Logistic回归分析结果表明,血红蛋白计数降低及合并贫血是混合痔(湿热型)外剥内扎术后便秘发生的独立危险因素(均P<0.05).基于Logistic回归构建的预测模型在训练集和测试集中的AUC分别为0.78和0.76,具有较好的预测效能.LLM在65个训练轮次、学习率为5.00E-05时性能最佳,其准确率、召回率及F1分数分别为85.99%、89.40%和87.66%.结论:血红蛋白计数降低及贫血是混合痔(湿热型)患者外剥内扎术后发生便秘的重要危险因素.基于Logistic回归和LLM构建的预测模型均具有较好的预测性能,其中LLM展现出更高的预测准确率,可为术后便秘高风险患者的早期识别及个体化干预提供参考依据.