摘要目的 分析症状性颅内动脉中重度狭窄脑梗死患者早期神经功能恶化(early neurological deterioration,END)的危险因素,基于独立危险因素构建并验证END预测模型.方法 本研究为回顾性研究,连续纳入2019年1月—2023年12月广东省中医院脑血管病科收治的符合纳排标准的症状性颅内动脉中重度狭窄脑梗死患者,根据发病7 d内是否发生END分为END组和非END组.通过单因素及多因素logistic回归分析筛选END的独立危险因素.随后,基于所得独立危险因素构建列线图预测模型,采用Bootstrap重采样法在原始数据集中进行有效性验证.结果 共纳入152例患者,其中END组47例,非END组105例,END组患者年龄为65(57～75)岁,男性33例(70.21％);非END组患者年龄为64(54～75)岁,男性72例(68.57％).单因素及多因素logistic回归分析显示,急性分水岭梗死、责任血管重度狭窄及较高的年龄、血压、临床特征、症状持续时间、糖尿病、双重TIA、同侧颈动脉狭窄和DWI梗死灶(age,blood pressure,clinical features,duration of symptoms,diabetes,dual transient ischemic attack,ipsilateral carotid stenosis,infarction on diffusion-weighted-imaging;ABCD3-I)评分是END的独立危险因素.基于上述危险因素构建列线图预测模型,其AUC为0.85(95％CI 0.78～0.92),最佳截断值为0.43,此时模型的敏感度为0.77,特异度为0.79.采用Bootstrap重采样法对模型进行内部验证,AUC为0.85(95％CI0.84～0.89).结论 本研究构建的END预测模型包含急性分水岭梗死、责任血管重度狭窄及ABCD3-I评分,具有良好的预测效能,内部验证表明模型稳定性良好.