目的构建脑卒中患者静脉血栓栓塞症(Venous Thromboembolism,VTE)风险评估模型,为临床提供脑卒中患者VTE发生风险专科化的风险评估模型,为其VTE风险的预防及管理提供指导。方法1.成立课题研究小组,对2021年12月31日前发表的国内外脑卒中VTE相关的文献进行回顾性分析,筛选出相关危险因素,结合Padua风险评估模型(Risk Assessment Model,RAM)的危险因素,经小组讨论初步编制危险因素问卷并进行专家函询。2.回顾性收集某医院2021年5月1日-2022年4月30日脑卒中患者临床及实验室资料及Padua风险评分,对收集的所有数据进行统计学分析,采用单因素及多因素Logistic回归分析来确定脑卒中VTE形成的独立危险因素。通过SPSS及R软件对纳入的危险因素进行分析并绘制脑卒中VTE发生风险的列线图。通过Bootstrap重抽样法进行内部验证,绘制ROC曲线评价模型的区分度,并与Padua RAM的预测效能进行对比,通过Hosmer-Lemeshow进行拟合优度检验评价模型校准度,绘制DCA图评价模型的临床效益。结果1.经过文献检索及20名专家的两轮函询,初步形成了包括正在进行激素治疗、糖尿病、年龄≥65岁、冠心病、高脂血症、血小板计数、深静脉置管(≤1个月)、高血压、BMI≥25kg/m~2、心房颤动、心力衰竭和/或呼吸衰竭、活动性癌症、入院时NIHSS评分、纤维蛋白原、急性感染和/或风湿性疾病、近期创伤或手术(≤1个月)、急性心肌梗死、日常生活活动能力、D-二聚体、卧床或制动时间≥72h、既往VTE史等的21个脑卒中VTE相关的危险因素。两轮专家函询的权威系数分别为0.830,0.870,积极系数均为100%,两轮专家函询Kendall’s W在0.375～0.448之间,且差异具有统计学意义(P<0.05)。2.单因素分析plant bacterial microbiome结果显示年龄≥65岁、既往VTE史、急性感染和/或风湿性疾病、急性心肌梗死、D-二聚体、入院NIHSS评分、ADL、深静脉置管(≤1个月)等因素与VTE发生风险之间具有统计学意义(P<0.05)。BMI≥25kg/m~2、活动性癌症、高血压、心房颤动、糖尿病、心力衰竭和/或呼吸衰竭、高脂血症、冠心病、血小板计数、纤维蛋白原、卧床或制动≥72h、近期创伤或手术(≤1个月)、正在进行激素治疗与VTE发生风险之间无统计学意义(P>0.05)。3.多因素Logistic回归分析结果显示年龄≥65岁、既往VTE史、ADL、D-二聚体与VTE发生风险之间具有统计学差异(P<0.05),以上4个因素为脑卒中患者VTE形成的独立危险因素,建立的逻辑回归方程模型为:Logit(P)=-3.699+1.065(年龄≥65岁)+3.045(既往VTE史)+1.019(D-二聚体)+0.429(ADL),据此绘制列线图。4.脑卒中VTE风险预测模型的AUC为0.781(95%CI:0.712-0.851),经过Bootstrap法重抽样1000次后AUC为0.741,约登指数最大值为0.554时,灵敏度为76.39%,特异度为67.35%,预测准确性为75.31%,说明模Berzosertib价格型具有较好的区分度。而Padua RAM的AUC为0.596(95%CI:0.516-0.675),约登指数最大值为0.147时,灵敏度为48.98%,特异度为66.94%,预测准确性为64.79%,预测效能低于VTE风险预测模型。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的P=0.993(>0.05),说明新模型的预测结果和真实结果无显著差异。DCA图显示模型的净收GDC-0068益良好。结论通过文献回顾并结合Padua RAM及专家函询筛选出了21个脑卒中VTE相关的危险因素。通过单因素及多因素回归分析绘制了脑卒中患者VTE RAM列线图并进行预测效能及拟合优度检验,模型的灵敏度和特异度较高,校准曲线拟合效果较好,具有较高的预测效能且优于Padua RAM,可以较好地适用于临床,但仍需进行大样本验证。