目的 建立并验证一种基于胸部CT平扫征象结合临床参数的主动脉夹层（AD）预测模型。方法 回顾性收集行胸部CT平扫并短期内行胸主动脉CTA的胸痛病人322例，其中男222例、女100例，平均年龄（60.6±13.2）岁。按7∶3的比例采用完全随机法将病人分为训练集（225例，其中AD 105例）与验证集（97例，其中AD 45例）。采用单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选CT平扫征象及临床参数中AD的危险因素，Steroid biology并建立临床模型、影像模型及联合的Logistic回归预测模型，采用受试者操作特征（ROC）曲线、特异度、敏感度评估模型的预测效能，以筛选最佳预测模型。采用Delong检验比较各模型的曲线下面积（AUC），通过一致性指数（C指数）评估预测模型的区分度。采用Hosmer-LemesAZD6738说明书how检验评价模型的校准度。结果 Logistic回归分析显示男性、D-二聚体升高、管腔内线样高密度和钙化斑块内移为AD的独立危险因素（均P<0.05）。联合的Logistic回归预测模型的AUC高于临床模型、影像模型（均P<0.05），联合模型的诊断效能最佳；在训练集中模型的AUC为0.937，敏感度91.4%，特异度82.5%；在验证集中模型的AUC为0.933，敏感度95.6%，特异度82.7%。联合模型具有较好的区分度（训练集：C指数=0.937，验证集：C指数=0.933）和较好的拟合效果（均P>0.05）。校准曲线显示联合模型预测的AD发生风险与胸主动脉CBarasertibTA得到的结果有较好的一致性。结论 建立基于胸部CT平扫征象结合临床参数的AD个体化Logistic回归预测模型，有助于快速筛查和早期识别AD病人。