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目的 构建重型颅脑损伤死亡预测模型,为早期判断预后提供可行依据.方法 回顾性分析2012年1月至2017年12月广西医科大学第一附属医院收治的共计190例重型颅脑创伤患者的临床资料.收集入院时相关危险因素并记录出院时的生存情况,Logistic回归建立死亡预测模型,计算ROC曲线下面积并通过拟合优度检验预测模型性能.结果 190例重度颅脑损伤患者住院期间有91例死亡,发生率为40％.单因素Logistic回归分析显示,年龄、气管插管、瞳孔大小、枕叶损伤、脑疝、蛛网膜下腔出血、格拉斯哥昏迷评分、体温、血小板、血肌酐、APACHE Ⅱ为重型颅脑损伤的死亡危险因素.多因素Logistic回归分析得出死亡预测概率公式为:Logit(P)=-2.053-1.736 ×(瞳孔不等大)-3.088 ×(瞳孔散大)+1.364×(枕叶损伤)+1.663 x(脑疝)+1.112 ×(蛛网膜下腔出血)+0.150×(APACHE Ⅱ评分).ROC曲线分析显示,瞳孔异常(不等大、散大)、枕叶损伤、蛛网膜下腔出血、脑疝及APACHE Ⅱ评分均能单独预测死亡概率,ROC曲线下面积分别为0.636、0.595、0.611、0.599及0.621.本风险模型预测重度颅脑损伤死亡发生的ROC曲线下面积为0.860,其敏感度和特异度88.60％及81.60％.结论 本风险预测模型可用于评估重度颅脑损伤患者的预后.