〔摘　要〕 目的 探讨基于复合炎症指标构建的列线图在腹膜透析(PD)患者心脏瓣膜钙化(CVC)中的诊断价值。方法 回顾性分析近5年收治的117例PD患者资料,根据是否形成CVC分为CVC组与非CVC组,比较两组患者的一般临床资料,采取单因素、多因素二分类Logistic回归分析确定预测变量并构建预测模型,并从区分度、校准度、临床实用性等方面对仅纳入传统因素和同时纳入复合炎症指标的两预测模型进行评价。采用重分类分析评价列线图模型对诊断PD患者CVC形成的改善程度。结果 纳入年龄、泛免疫炎症值、血钙、C反应蛋白/白蛋白、低密度脂蛋白胆固醇、甲状旁腺激素6个预测变量建立预测模型,不含复合炎症指标的传统预测模型与纳入复合炎症指标的列线图预测模型的曲线下面积分别为0.909 4(95%CI:0.858 0～0.960 7)、0.972 7(95%CI:0.947 7～0.997 7),列线图预测模型区分度良好。校正曲线显示校正前后的校准曲线均接近拟合线,提示列线图预测模型的校准度高。决策曲线显示列线图预测模型净获益高,通过计算净重新分类指数、综合判别改善指数发现列线图模型对诊断PD患者CVC形成有显著改善,表明其具有较好的临床有效性。结论 年龄、泛免疫炎症值、血钙、C反应蛋白/白蛋白、低密度脂蛋白胆固醇、甲状旁腺激素构建的列线图预测模型有助于识别PD患者存在CVC的风险,有较高的诊断价值,可以为临床诊疗提供指导。