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背景 随着社会的发展，创伤导致的严重多发伤患者逐年增多，这对社会劳动力造成的损失已远大于其他疾病。如何早期快速地评估病情将对患者预后产生重要影响，而一个简洁、有效的可视化评估工具可为早期诊断和治疗提供重要依据。目的 分析和筛选影响严重多发伤患者预后的相关因素，构建列线图模型，进一步调整优化模型，并验证模型的临床应用价值。方法 选取2015年12月至2020年12月苏州市第九人民医院综合ICU、急诊ICU收治的严重多发伤患者作为建模组人群（n=321），2021年1—8月收治的严重多发伤患者作为预测模型的验证组人群（n=136），两组均根据患者出院时病情分为救治成功和救治失败。回顾性收集患者入院时的一般资料和入院24 h内的临床资料。采用单因素分析、LASSO回归分析筛选影响严重多发伤患者预后的相关变量，运用多因素Logistic回归分析建模、限制性立方样条（RCS）进行优化，绘制列线图，采用Bootstrap方法和临床决策曲线分析（DCA）验证模型的校准度。绘制模型预测严重多发伤患者预后的受试者工作特征（ROC）曲线，利用ROC曲线下面积（AUC）等指标评价新模型。在验证组人群中进行新模型的外部验证，评估其实际临床应用价值。结果 （1）建模组321例严重多发伤患者中救治成功244例，救治失败77例。LASSO回归结合多因素Logistic回归分析结果显示，年龄（OR=1.028）、格拉斯哥昏迷评分（GCS）（OR=0.616）、动脉血乳酸（LAC）（OR=1.202）、血小板计数（PLT）（OR=3.888）、损伤严重程度评分（ISS）（OR=1.104）是严重多发伤患者预后的影响因素（P＜0.05），Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示χ~2=2.717、P=0.951，绘制静态及网页版动态列线图（即模型1列线图）。LASSO回归结合RCS拟合优化多因素Logistic回归分析结果显示，年龄、GCS与救治结果呈非线性相关，P值（for nonlinear）分别为0.027、0.001，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示χ~2=2.468、P=0.932，绘制静态及网页版动态列线图（即模型2列线图）。Bootstrap方法验证模型1、模型2列线图预测效能，校准图显示标准曲线与预测曲线贴合良好，绝对误差分别为0.010、0.019，说明模型的校准度良好。模型1、模型2列线图预测严重多发伤患者预后的AUC分别为0.963〔95%CI（0.936，0.981）〕、0.974〔95%CI（0.949，0.988）〕，最佳截断值分别为0.414、0.261；模型2列线图预测严重多发伤患者预后的AUC大于模型1列线图（Z=-2.400，P=0.016）。DCA结果显示，在任何阈值概率下（0～100%），模型2列线图的净收益率高于模型1列线图。（2）验证组136例严重多发伤患者中救治成功104例，救治失败32例。在验证组人群中，模型2列线图预测严重多发伤患者预后的AUC为0.949〔95%CI（0.898，0.979）〕，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明该模型拟合良好（χ~2=5.813，P=0.668）。模型2列线图在建模组及验证组人群中的AUC比较，差异无统计学意义（Z=1.124，P=0.263）。结论 年龄、GCS、LAC、PLT、ISS是严重多发伤患者预后的影响因素，本研究基于上述5个因子构建出的列线图具有较好的预测价值，且优化后的模型2列线图准确性更高（网址：https://yinfxyz.shinyapps.io/dynnomapp2/），应用方便快捷，有助于帮助临床医生早期识别患者病情，改善患者预后。