目的 探讨肢体肌力状况联合临床资料构建预测模型在脑卒中急性期发生深静脉血栓(DVT)的应用价值。方法 回顾性分析697例脑卒中患者的临床资料，按7∶3随机将其分为建模组488例和验证组209例，并分析2组资料有无差异。建模组中以患者急性期是否发生DVT划分为DVT组、非DVT组。采用多因素Logistic回归分析筛选出脑卒中急性期发生DVT的影响因素，利用R软件获得以列线图表达的预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的区分度。采用Bootstrap法(自抽样法)评价模型的校准度；采用决策曲线评价模型的临床有效性。结果 建模组与验证组的临床资料比较，差异无统计学意义(P>0.05)。建模组488例脑卒中患者急性期住院期间内，有77例发生DVT(DVT组),发生率为15.78%(77/488)。Logistic回归分析发现年龄、合并糖尿病、血脂异常、Padua评分、D-二聚体、肢体肌力均是脑卒中急性期DVT的影响因素(P<0.05)。建模组发生DVT风险的曲线下面积为0.890(95%CI:0.866～0.923),验证组发生DVT风险的曲线下面积为0.851(95%CI:0.781～0.911),表明模型的区分度良好；Bootstrap法验证发现建模组和验证组的偏差校准曲线平均绝对误差https://www.selleck.cn/products/mrtx849.html分CSF AD biomarkers别为0.012、0.015,表明预测模型的校准度高。决策曲线中的阀概率值设定为33%,建模组与验证组的临床净获益分别为62%和64%,表明预测模型具有临床有效性。结论 基于肢体肌力状况、年龄、有无糖尿病和血脂异常、Padua评分、D-二聚体指标建立的预测模型对脑卒中急性期发生DVT风险具有一定的预测Ipatasertib使用方法价值。