摘要目的:探究基于多模态CT影像学特征与临床特征构建的列线图对前循环大血管闭塞性急性缺血性脑卒中(AIS)患者临床结局的预测价值.方法:回顾性分析2021年12月-2024年3月期间在本院急诊以"急性缺血性脑卒中"就诊的前循环大血管闭塞且接受血管内治疗的患者共102例,并收集患者的临床及影像学资料.根据发病后3个月后的改良Rankin量表(mRS)评分,将患者分为预后良好组(70例,mRS≤ 2分)和预后不良组(32例,mRS＞2分).比较组间患者临床及影像学资料,采用多因素logistic回归分析筛选临床结局不良的独立危险因素.采用R4.3.3软件中的"rms"程序包构建临床结局不良的列线图模型,采用校准曲线评估模型预测的准确性,采用受试者工作特征(ROC)评估模型的预测效能,采用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床实用价值.结果:2组病例间入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、Alberta卒中项目早期CT评分(ASPECTS)、相对脑血流量(rCBF)、相对脑血容量(rCBV)、相对平均通过时间(rMTT)、相对达峰时间(rTTP)、患侧血流峰值时间(Tmax-患侧)、患侧表面渗透性(PS-患侧)、梗死核心体积、低灌注体积、低灌注体积与梗死核心体积之差(Mismatch体积)、低灌注体积与梗死核心体积之比(Mismatch比值)及多时相CT血管成像(mCTA)侧支循环评分的差异性均具有统计学意义(P＜0.05).多因素logistic回归分析结果显示:入院NIHSS评分、ASPECTS、rMTT、Mismatch比值及mCTA侧支循环评分是患者临床结局不良的独立危险因素.基于以上5个变量,建立预测患者临床结局不良的列线图模型,校准曲线显示模型校准曲线接近理想曲线;ROC曲线分析显示:该模型预测临床结局不良的曲线下面积(AUC=0.977,95％CI 0.926～0.997,P＜0.001),高于入院 NIHSS 评分(AUC=0.754,95％CI 0.658～0.834,P＜0.001)、ASPECTS(AUC=0.844,95％CI 0.576～0.908,P＜0.001)、rMTT(AUC=0.739,95％CI 0.634～0.821,P＜0.001)、Mismatch 比值(AUC=0.793,95％CI 0.701～0.867,P＜0.001)及 mCTA侧支循环评分(AUC=0.873,95％CI 0.793～0.931,P＜0.001)单个危险因素,且差异均具有统计学意义(P＜0.05);决策曲线分析显示模型具有临床实用价值.结论:本研究基于多模态CT影像学特征与临床特征构建的列线图模型能够有效预测前循环大血管闭塞性AIS患者临床结局.