摘要目的:分析帕金森病(PD)并发异动症的危险因素,并依此建立风险预测Nomogram模型.方法:回顾性分析2021年2月—2023年2月我院收治的324例PD病人的临床资料,按照2∶1比例将病人分为建模组(216例)和验证组(108例),根据是否发生异动症将病人分为异动症组和非异动症组.采用多因素Logistic回归分析法分析PD并发异动症的危险因素,并基于此构建风险预测Nomogram模型;采用Bootstrap法对Nomogram模型进行验证,并绘制校准曲线评价Nomogram模型的校准度,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价Nomogram模型的预测效能,绘制决策曲线验证模型的临床净获益率.结果:多因素Logistic回归分析可知,女性、运动不能-肌强直型、发病年龄较早、病程及左旋多巴使用时间较长、单日左旋多巴等效剂量较大均为PD病人并发异动症的危险因素(P＜0.05).根据上述影响因素构建 Nomogram模型,运用 Bootstrap法对 Nomogram模型进行验证,建模组和验证组Nomogram模型的一致性指数(C-index)值分别为0.832,0.821,校准曲线和理想曲线拟合度均较好.建模组Nomogram模型预测PD病人并发异动症的ROC曲线下面积(AUC)为0.881[0.830,0.921],敏感度为84.13%,特异度为84.97%;验证组Nomogram模型预测PD病人并发异动症的AUC为0.870[0.792,0.927],敏感度为83.33%,特异度为84.62%.决策曲线显示,建模组风险阈值概率为4%～89%,有较高的净获益值;验证组风险阈值概率为2%～97%,有较高的净获益值.结论:女性、运动不能-肌强直型、发病年龄较早、病程及左旋多巴使用时间较长、单日左旋多巴等效剂量较大均为影响PD病人并发异动症的危险因素,据此构建的Nomogram预测模型具有良好的校准度、预测效能和临床应用效果.