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目的: 探讨红细胞分布宽度（RDW）、中性粒淋巴细胞比(NLR)、胱抑素C（Cys-C）在慢性阻塞性肺疾病（COPD）相关肺动脉高压诊断中的意义。 方法： 收集2012年01月至2016年10月大连医科大学附属第二医院入院的COPD相关肺动脉高压患者共154例为试验组（肺动脉高压组），其中男性82例，女性72例，年龄为68（60~77）岁；按肺动脉收缩压力分为轻、中、重度三组，其中轻度65例、中度46例、重度43例。对照组为单纯COPD无肺动脉高压患者（COPD组）118例，其中男性62例，女性56例，年龄为68.5（61~74）岁。收集同期体检中心健康体检者为健康对照组（健康组）105例，其中男性56例，女性49例，年龄为66.5（55~79）岁。记录各组一般资料，超声心动图指标，外周血WBC、NEU、LYM计算NLR，以及RDW、RBC、D-D，Cr、Cys-C，PaO2、PaCO2。采用Mann-Whitney U检验比较各指标的组间差异，应用二元Logistic回归分析及受试者工作特征（ROC）曲线分析血液指标预测肺动脉高压的准确性，采用Spearman检验对相关血液指标与肺动脉收缩压的相关性进行分析。 结果： 1.RDW、NLR、Cys-C肺动脉高压组高于COPD组、健康组，三组间比较差异均有统计学意义(p<0.05)。 2.RDW、Cys-C在不同程度肺动脉高压患者中，重度肺动脉高压组高于中度组，中度组高于轻度组，各组间差异有统计学意义（p<0.001）；NLR在不同程度组间比较，差异无统计学意义（p>0.05）。 3.RDW、NLR、Cys-C单个指标ROC曲线分析，RDW的AUC（0.769）最大，敏感性为57.10%，特异性为87.9%；NLR和Cys-C的AUC分别为0.738、0.713，其敏感性分别为76.6%、58.4%，特异性分别为63.6%、86.9%。采用二项逻辑回归分析方程构建肺动脉高压风险预测模型，将RDW、NLR、Cys-C三指标分别及共同联合行ROC曲线分析，RDW与NLR联合AUC（0.831）最大，敏感性为65.6%，特异性为89.9%；RDW与Cys-C联合AUC为0.811，敏感性63.0%，特异性88.9%；NLR与Cys-C联合AUC为0.808，敏感性77.3%，特异性76.8%；三指标共同联合AUC最大为0.852，敏感性72.1%，特异性为87.9%。三指标联合诊断效能优于单一指标及两两联合。 4.在肺动脉高压组，RDW、NLR、Cys-C、D-二聚体及PaO2与肺动脉收缩压值行直线相关分析，结果显示RDW、Cys-C、D-二聚体与肺动脉收缩压呈正相关，相关系数分别为0.462、0.407、0.259（p<0.05），随着肺动脉收缩压力值的升高，RDW、Cys-C、D-二聚体水平增加；PaO2与肺动脉高压程度呈负相关（r=-0.301，p<0.05），肺动脉压力值越高，PaO2越小。NLR与肺动脉高压程度无明显相关性（p>0.05）。应用二元Logistic回归分析在肺高压组与COPD组之间建立风险预测概率模型，将综合预测概率与肺动脉收缩压力值行相关性分析，结果显示综合预测概率与肺动脉高压程度成正相关，相关系数r=0.56,p<0.05，优于单个指标与肺动脉高压的相关性。 结论: RDW、NLR、Cys-C在COPD相关肺动脉高压中明显升高；RDW、NLR、Cys-C联合检测较单一检测能更好的预测肺动脉高压的存在。RDW、Cys-C与肺动脉高压的严重程度具有相关性，联合检测具有更好的预测性。