目的：本研究旨在开发和验证一个风险预测模型，可用于识别经皮冠状动脉介入治疗（PCI）术后 30 天非计划再入院的高风险患者。
患者和方法：我们根据 1348 名 PCI 术后患者的训练数据集建立了一个预测模型。数据收集于 2020 年 1 月至 2020 年 12 月。使用医院数据库收集了临床特征、实验室数据和风险因素。应用 LASSO 回归方法来筛选变量和选择预测因素，并使用最小绝对收缩法优化 30 天再入院风险模型的特征选择。通过多因素 Logistic 回归构建一个诺模图。用受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线和决策曲线分析（DCA）来评估诺模图的性能和临床效用。使用 Bootstrap 重抽样法对预测准确性进行内部验证。
结果：预测诺模图中包括的预测因素有医疗保险、住院时间、入院时的左心室射血分数、高血压病史、是否有慢性肺部疾病、是否有贫血、以及入院时的血清肌酐水平。预测模型的 ROC 曲线下的面积为 0.735（95%CI：0.711-0.759）。Hosmer-Lemeshow 拟合度检验的 P 值为 0.326，表明校准效果良好，校准曲线显示分类和实际观察之间有良好的一致性。DCA 也证明该提名图在临床上是有益的。内部验证结果得出 C-index 为 0.723。
结论：我们开发了一个易于使用的诺模图模型来预测 PCI 患者出院后 30 天的再入院风险。该风险预测模型可作为出院时筛选高危患者和分配 PCI 患者资源的指导，并可为预防性护理干预提供参考。
关键词：经皮冠状动脉介入；30 天再入院；诺模图；预测模型