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目的:调查分析影响非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）疾病发生的相关危险因素,进一步探讨新型临床衍生指数对不同特征人群NAFLD疾病的识别价值;并构建与验证列线图预测模型,为今后NAFLD的早期防控与干预提供参考依据。方法:选取2022年1至4月期间新疆医科大学第一附属医院符合纳入及排除标准的563例体检者为研究对象;根据腹部B型超声影像学参数,将其分为NAFLD组（283例）和非NAFLD组（280例）。通过收集问卷调查、体格测量以及实验室检查相关资料,了解NAFLD的相关危险因素,进一步应用ROC曲线分析不同临床衍生指数对NAFLD的识别价值。基于Lasso回归联合多因素Logistic回归方法筛选的预测变量构建列线图预测模型,采用C指数、校正曲线、决策曲线以评估该模型的区分度、准确性和临床应用效能。结果:1.NAFLD组与非NAFLD组间性别、饮食偏好、打鼾、运动强度、吸烟量、糖尿病、高尿酸血症、家族高脂血症、中心性肥胖以及BMI分类差异均具有统计学意义（P＜0.05）;NAFLD组DBP、NC、SST、WBC、FPG、TC、TG、LDL-C、TG/HDL-C、SUA、ALT、AST、ALT/AST、GGT水平以及Ty G、CMI、ABSI、BRI、LAP、VAI值均显著高于非NAFLD组,而HDL-C水平则偏低（P＜0.05）;2.非条件Logistic回归分析结果显示,性别、不良饮食生活习惯（饮食偏好、打鼾、运动强度、吸烟量）、个体既往病史（糖尿病、高尿酸血症）、家族代谢性疾病史（家族高脂血症）、体格测量指标（DBP、NC、SST、中心性肥胖、BMI分类）、实验室参数（WBC、FPG、TC、TG、HDL-C、LDL-C、TG/HDL-C、SUA、ALT、AST、ALT/AST、GGT）以及临床衍生指数（Ty G、CMI、ABSI、BRI、LAP、VAI）均与NAFLD具有相关性（P＜0.05）;3.在不同临床衍生指数中,以BRI识别男性、BMI≥24 kg/m~2人群的ROC曲线下面积最大,分别为0.852（95%CI:0.802～0.893）和0.790（95%CI:0.744～0.830）,以LAP识别女性、BMI＜24 kg/m~2人群的ROC曲线下面积最大,即0.893（95%CI:0.852～0.925）和0.885（95%CI:0.832～0.926）;4.Lasso回归联合多因素Logistic回归分析结果表明,SST（OR=1.033）、LDL-C（OR=1.587）、SUA（OR=1.005）、GGT（OR=1.007）、Ty G（OR=1.945）、BRI（OR=2.344）是影响NAFLD发生的独立危险因素（P＜0.05）;5.基于上述6个指标构建列线图预测模型,计算C指数为0.919（95%CI:0.897～0.942）,经Bootstrap法抽样内部验证后,C指数仍＞0.9,提示预测模型具有较好的区分度;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示预测模型拟合度较好（P＞0.05）;决策曲线显示该模型的可选阈值概率较为广泛,说明具有一定的临床应用价值。6.列线图预测模型与现有的NAFLD预测模型（ZJU、NSS、HSI）比较,ROC曲线结果显示,在四种预测模型中列线图预测模型的ROC曲线下面积、灵敏度、特异度、阳性似然比值均最高,分别为0.919（95%CI:0.897～0.942）、86.22、85.36、5.889,而阴性似然比则最低,即0.161（P＜0.05）;决策曲线结果显示列线图预测模型的净收益率更高。结论:1.性别、饮食偏好、生活行为方式、个人既往病史、家族代谢性疾病史、个体肥胖、机体糖脂代谢以及临床衍生指数与NAFLD的发生密切相关;其中临床衍生指数（Ty G、CMI、ABSI、BRI、LAP、VAI）对于不同特征人群NAFLD均具有一定的识别价值。在NAFLD的疾病防治与日常健康管理中,应注意优化膳食结构、增强体育运动锻炼、加强肥胖以及血液代谢性指标的监测;2.本研究基于多种临床相关资料构建的列线图预测模型具有良好的预测效能及临床应用价值,有助于早期预测NAFLD的发生风险。