【摘要】目的：构建基于多模态超声心动图技术列线图模型，分析其预测非瓣膜性房颤（NVAF）患者脑卒中风险的应用价值。方法：选 取 2023 年 1 月—2025 年 5 月于安徽医科大学附属亳州医院确诊并接受治疗的 150 例 NVAF 患者，依据既往脑卒中病史将患者分为卒中 组（n=45）与非卒中组（n=105）。收集患者的一般临床资料及左心房、左心室、左心耳的经胸经食道超声心动图影像学参数，采用多 因素 Logistic 回归分析、列线图模型构建、受试者工作特征（ROC）曲线评估及校准曲线验证分析与 NVAF 患者发生脑卒中的相关影响 因素。结果：多因素 Logistic 回归分析结果显示，左心房储备期峰值应变（LASr）、左心房射血分数（LAEF）以及 CHA2DS2-VASc 评分 均能独立预测 NVAF 患者发生脑卒中的风险（P ＜ 0.05）。基于预测变量所构建的列线图模型预测脑卒中发生的 ROC 曲线下面积（AUC） 为 0.954。校准度评估显示，该模型预测的概率与实际观察结果高度吻合，校准曲线呈现出理想的拟合状态。结论：LASr、LAEF 以及 CHA2DS2-VASc 评分是 NVAF 患者发生脑卒中的影响因素。本研究构建的列线图模型具有良好的预测效能与临床适用性。

【关键词】多模态超声心动图；列线图模型；非瓣膜性房颤；脑卒中；左心房；左心耳