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目的:构建基于肝脏硬度值（Liver stiffness measurement,LSM）对慢性肝病患者肝脏储备功能评估的诊断模型,并探讨其临床应用价值。方法:本研究连续纳入2016年3月-2020年6月于我院肝内科住院,并同时完成吲哚菁绿（Indocyanine green,ICG）清除试验与Fibro-scan检测的慢性肝病（排除失代偿期肝硬化）患者共360例,其中男性260例,女性100例,平均年龄（48.71±13.34）岁,肝癌组患者63例,非肝癌组患者297例。收集所有患者的吲哚菁绿15分钟滞留率（Indocyanine green retention rate at 15 min,ICGR15）、LSM、血常规、肝功能、肾功能、凝血功能等指标,根据相关检验结果,通过诊断模型对所有慢性肝病患者进行肝脏储备功能评估,包括终末期肝病模型（Model for end-stage liver disease,MELD）、白蛋白-胆红素（Albumin-bilirubin,ALBI）模型和白蛋白-国际标准化凝血酶原比值（Prothrombin time international normalized ratio to albumin ratio,PTAR）模型;对慢性患者的LSM与MELD、ALBI、PTAR评分以及ICGR15进行相关性分析,并将ICGR15与MELD、ALBI及PTAR评分进行相关性分析;通过非条件Logistic回归分析,分别以ICGR15检测值10%、20%和30%建立了Y1、Y2、Y3三组肝脏储备功能判别诊断模型,并通过受试者工作曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）获得各组诊断模型的曲线下面积、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确度,比较各组诊断模型与MELD、ALBI及PTAR评分在肝脏储备功能评估的临床应用价值。结果:（1）LSM、ICGR15以及MELD、ALBI、PTAR评分,在肝癌组与非肝癌组患者中无显著差别;（2）慢性肝病患者中,LSM与MELD、ALBI、PTAR评分及ICGR15有显著相关性,r值分别为0.359、0.329、0.424、0.440（P值均<0.01）,其中与ICGR15相关性最强;ICGR15与MELD评分、ALBI、PTAR、LSM均具有显著相关性,r值分别为0.319、0.430、0.418、0.440（P值均<0.01）,其中与LSM相关性最强;（3）以ICGR15≥10%定义为肝脏储备功能受损,LSM（OR=1.019,95%CI 1.003-1.035）、PTAR（OR=1.469×107,95%CI 6.446×104-3.349×108）、年龄（OR=1.042,95%CI 1.019-1.065）为其独立影响因素,构建诊断模型Y1=0.021 LSM（k Pa）+13.813 PTAR-6.984,其曲线下面积为0.827（0.777-0.877）;（4）以ICGR15≥20%定义为肝脏储备功能显著受损,LSM（OR=1.019,95%CI 1.003-1.035）、PTAR（OR=1.469×107,95%CI 6.446×104-3.350×108）、年龄（OR=1.042,95%CI 1.019-1.065）为其独立影响因素,构建诊断模型Y2=0.019LSM（k Pa）+16.503 PTAR+0.41年龄（岁）-6.984,其曲线下面积为0.858（0.791-0.925）;（5）以ICGR15≥30%定义为肝脏储备功能严重受损,LSM（OR=1.028,95%CI1.005-1.051）、PTAR(OR=9.009×109,95%CI 1.405×103-5.780×1012)、年龄（OR=1.08,95%CI 1.023-1.140）为独立影响因素,构建诊断模型Y3=0.027 LSM（k Pa）+0.077年龄（岁）+18.316 PTAR-16.503,其曲线下面积为0.906（0.843-0.969）;（6）Y1诊断模型的曲线下面积高于MELD、ALBI及PTAR评分（0.827VS0.725、0.776、0.780）,其评估肝脏储备功能的准确度较高（71.85%VS76.17%、69.60%、72.47%）;Y2诊断模型的曲线下面积均高于MELD、ALBI及PTAR评分（0.858VS0.783、0.847、0.879）,其评估肝脏储备功能的准确度欠佳（71.23%VS84.57%、84.64%、74.71%）;Y3诊断模型的曲线下面积均高于MELD、ALBI及PTAR评分（0.906VS0.709、0.706、0.771）,其评估肝脏储备功能的准确度最高（87.52%VS84.23%、85.26%、74.46%）;在Y1、Y2及Y3三组诊断模型中,Y3诊断模型的曲线下面积及准确度最高。结论:基于LSM构建的诊断模型对于慢性肝病患者不同受损程度的肝脏储备功能具有较好的判别作用,在临床中有可能替代ICG清除试验进行肝脏储备功能的评估,尤其是对识别肝脏储备功能严重受损的慢性肝病患者较优。