目的：基于重症监护数据库开发并验证预测急性胰腺炎（AP）患者住院死亡率的预测模型。
方法：回顾性分析重症监护数据库 MIMIC-IV 和 eICU 中 AP 患者的数据，将 MIMIC-IV 数据库中的 AP 患者按 8:2 的比例随机分为训练集和验证集，并将 eICU 数据库中的 AP 患者作为外部验证组。用单因素 Logistic 回归、最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归筛选预测因子，基于多因素 Logistic 回归结果建立动态列线图模型。最后评估列线图的区分度、校准度和临床效益，并比较列线图与 APACHE-II 评分和 BISAP 评分的预测性能。
结果：分别从 MIMIC-IV 和 eICU 数据库中纳入 1030 例和 514 例 AP 患者，经过逐步分析，从 37 个变量中筛选出 8 个变量构建列线图，用户可以通过访问 https://model.sci-inn.com/KangZou/ 获取动态列线图。训练集、内部和外部验证集的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为 0.859、0.871 和 0.847。在验证集中，列线图的表现与 APACHE-II 评分相当（AUC=0.841，p=0.537），但优于 BISAP 评分（AUC=0.690，p=0.001）。同时，校正曲线展现出令人满意的预测准确度，决策曲线分析也表明列线图具有很好的临床应用价值。
结论：基于内部和外部验证的结果，本研究开发的列线图在预测 AP 患者的住院死亡率方面有出良好的区分度、校准度和临床实用性。
Keywords: acute pancreatitis, medical information mart for intensive care-IV, MIMIC-IV, electronic intensive care unit collaborative research database, eICU-CRD, dynamic nomogram