目的 建立基于超声检测,血液生化检测,一般检测的联合指标模型,用以预测脑血管意外的发生。方法 选取2012年1月至2014年1月在本院行颈部超声,血液生化,一般检测的患者作为建模组,其中经随访证实发生过脑血管意外的患者作为观察组,无脑血管意外的归类为对照组,收集两组颈动脉超声,血液生化,一般检测结果。颈动脉超声检测结果包括是否有斑块,是否为不稳定斑块,颈动脉狭窄率,颈动脉内中膜厚度(IMT),斑块Crouse积分。血液生化检测包括高密度脂蛋白含量,低密度脂蛋白含量,血糖含量,同型半胱氨酸含量,尿酸含量。一般检测结果包括性别,年龄,是否有高血压、吸烟史、冠心病。使用统计学软件对比两组患者资料,将具有显著性差异的指标纳入二元logistic回归模型,筛选出具有统计学意义的指标,建立联合指标预测模型,用以预测后续连续收录的384例验证组患者,绘制出ROC曲线,并计算曲线下面积。结果 两组患者颈动脉超声检测结果中,斑块发生率,不稳定斑块发生率,颈动脉狭窄,IMT,斑块Crouse积分存在显著性差异(P<0.05);血液生化检测中,观察组血脂含量、血糖含量均存在显著性差异(P<0.05);一般检测中,观察组年龄大于对照组(P<0.05),观察组高血压、吸烟史、冠心病发生率均高于对照组(P<0.05)。纳入二元logistic回归模型后,是否存在斑块,是否为不稳定斑块,IMT,高密度脂蛋白含量,年龄,高血压,吸烟史,冠心病史,年龄进入回归模型。根据回归系数构建预测模型。预测模型ROC曲线下面积为0.817(95%CI:0.708,0.898)。结论 联合指标预测模型,对于脑血管意外的发生具有较好的预测效率,值得在临床中进一步推广。