摘要目的建立一个预测脑出血血肿扩大的诺模图模型并进行多角度评价。方法回顾性收集2017年1月至2019年12月在苏州大学附属第二医院神经外科或神经内科首诊并住院治疗的348例脑出血患者的影像学及临床资料，男236例，女112例，年龄18~94（62.0±14.6）岁。按照有无出现血肿扩大将患者分为血肿扩大组（121例）与血肿未扩大组（227例），并进行组间比较，取组间比较差异有统计学意义的变量进行多因素logistic回归分析，筛选出与血肿扩大有关的预测因素并建立诺模图模型。运用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线（DCA）分别评价模型的预测效能、准确性及临床实用性，最后运用Bootstrap法进行内部验证。结果两组间发病时间、漩涡征、口服抗凝药物史、入院收缩压、入院格拉斯哥昏迷评分（GCS）、红细胞（RBC）分布宽度差异均有统计学意义［（1.77（1.0， 2.5） h比2（1， 3） h、72例（59.5%）比94例（41.4%）、17例（14.0%）比15例（6.6%）、（170.69±29.19） mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）比（163.84±26.07）mmHg、11（8， 14）分比14（10， 15）分、44.3% （41.2%， 46.8%）比42.4% （40.1%， 45.3%）；均P<0.05］。多因素logistic回归分析结果显示，发病时间（OR=0.809， 95%CI： 0.682~1.961）、漩涡征（OR=0.562， 95%CI： 0.349~0.905）、口服抗凝药物史（OR=0.394， 95%CI： 0.180~1.861）以及入院GCS（OR=0.881， 95%CI： 0.815~1.952）为血肿扩大的独立预测因素（均P<0.05）。以这4个因素建立起诺模图模型，该模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.735（95%CI：0.687~0.805），模型的预测效能较好；模型的校准曲线显示，模型对血肿扩大的预测概率能较好拟合实际概率，校准度高；DCA分析表明该模型域概率范围为14%~72%，范围较大，临床实用性较强。内部验证结果显示，该模型预测血肿扩大的一致性指数为0.703，区分度良好。结论本研究建立的预测脑出血血肿扩大的诺模图模型的预测效能、区分度及临床实用性均较好，为临床及时识别可能发生血肿扩大的脑出血患者提供了一个直观可视的指导工具。
