摘要目的 分析血清同型半胱氨酸(Hcy)、超敏 C 反应蛋白(hs-CRP)/白蛋白(ALB)比值及甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数对进展性缺血性脑卒中(PIS)发生的影响,并构建列线图模型.方法 回顾性分析2020 年1 月至12 月巴彦淖尔市医院神经内科收治的 331 例急性缺血性脑卒中(AIS)患者的临床资料,根据患者住院期间病情进展情况将其分为 PIS 组(92 例)和非 PIS 组(239 例).采用多因素 logistic 回归分析影响PIS 发生的因素,并基于筛得指标构建预测 PIS 发生的列线图模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow检验、校正曲线以及决策曲线分析(DCA)评估列线图模型的预测效能及应用价值.结果 多因素 logistic回归分析结果显示,以小动脉闭塞型为参照,大动脉粥样硬化型[OR(95%CI)=6.894(3.306～14.375)]是促进 PIS 发生的独立危险因素(P＜0.05);以血管轻度狭窄为参照,血管重度狭窄[OR(95%CI)=5.105(2.168～12.018)]以及血管闭塞[OR(95%CI)=18.599(4.696～73.671)]是促进 PIS 发生的独立危险因素(P＜0.05);较高的入院时 NIHSS 评分[OR(95%CI)=1.146(1.032～1.271)]、Hcy[OR(95%CI)=1.027(1.003～1.051)]、hs-CRP/ALB 比值[OR(95%CI)=1.064(1.029～1.101)]和 TyG 指数[OR(95%CI)=1.520(1.044～2.214)]以及有糖尿病史[OR(95%CI)=2.631(1.294～5.348)]是促进 PIS 发生的独立危险因素(P＜0.05).基于这些指标构建预测 PIS 发生的列线图模型.ROC 曲线分析结果显示,该模型具有较高的预测效能[AUC(95%CI)=0.910(0.872～0.948)],灵敏度为85.87%,特异度为87.87%.Hosmer-Lemeshow 检验结果显示,该模型预测值和实际观测值之间无显著差异(P=0.300).校正曲线分析结果显示,模型校正曲线与理想曲线一致性良好.DCA 结果显示,阈概率值为0.05～0.99 时,使用该模型预测 AIS 患者发生 PIS 的净获益较高.结论 较高的 Hcy、hs-CRP/ALB 比值及 TyG 指数水平是促进 PIS 发生的危险因素.本研究构建的列线图模型可有效预测 PIS 的发生,有助于临床医师及早识别高风险患者.