摘要目的 探讨血液透析相关性头痛(hemodialysis-related headache,HRH)的危险因素,基于Logistic-Nomogram构建HRH的预测模型并进行验证.方法 回顾性分析2021年3月—2024年3月在兰州大学第二医院进行血液透析患者的临床资料,将2021年3月—2023年5月、2023年6月—2024年3月的血液透析患者分别纳入训练集、验证集.采用Logistic回归模型分析HRH发生的影响因素;采用R语言中的rms包构建Nomogram预测模型;采用R语言中的calibrate函数验证预测曲线与理想曲线的贴合度,采用ROC曲线分析基于多因素Logistics回归结果构建的预测模型对HRH发生风险的预测价值.结果 共纳入327例患者,其中训练集229例,验证集98例.Logistics回归分析显示:透析前收缩压(systolic blood pressure,SBP)、透析前舒张压(diastolic blood pressure,DBP)、血清钠升高是患者发生HRH的独立危险因素(OR分别为1.124、1.128、1.119,95%CI分别为1.051～1.203、1.066～1.194、1.076～1.338,P分别为0.001、0.001和＜0.001),血小板计数(PLT)升高是发生HRH的保护因素(OR=0.932,95%CI:0.895～0.971,P=0.001).以SBP、DBP、血清钠、PLT为变量,构建HRH发生风险的预测模型,模型在训练集Dxy=0.831,C指数=0.916,在验证集Dxy=0.804,C指数=0.902,模型预测效能较好.训练集预测曲线的平均绝对误差为0.017,验证集预测曲线的平均绝对误差为0.029,训练集与验证集的预测曲线均接近对角线,预测曲线与实际理想曲线拟合度良好.ROC曲线分析显示模型在训练集的AUC为0.916(95%CI:0.872～0.948),最大约登指数为0.720,敏感性81.13%,特异性90.91%;模型在验证集的AUC为0.903(95%CI:0.826～0.954),最大约登指数为0.756,敏感性92%,特异性83.56%.结论 透析前SBP、透析前DBP、血清钠升高是发生HRH的独立危险因素,PLT升高是保护因素.以SBP、DBP、血清钠、PLT为变量构建的预测模型对血液透析患者HRH的发生风险具有较高的预测价值.