目的：构建急性脑卒中机械取栓术后症状性脑出血的预测模型，探讨该预测模型在预测急性脑卒中机械取栓术后发生症状性脑内出血的预测价值。方法：纳入2017-2020年203例脑卒中病人为研究对象，术后受试者均接受急性脑卒中机械取栓术，并随访36 h。根据病人术后是否发生症状性脑出血分为出血组和未出血组，收集所有病人性别、年龄、基础疾病等临床资料；采用多因素logistics回归分析影响脑卒中机械取SCH727965栓术后发生症状性脑出血的危险因素；通过逻辑回归方式构建预测模型，使用MedCalc软件绘制受试者特征性工作曲线分析(ROC),检验模型效能。结果：截至末次随访共47例发生失访，最终纳入156例病人，急性脑卒中机械取栓术后共发生KPT-330体外17例症状性脑内出血，发生率为10.90%,分为出血组(17例)和未出血组(139例)。2组病人年龄、空腹血糖、糖化血红蛋白、心房颤动、术前NIHSS评分、取栓次数组间比较差异均有统计Risque infectieux学意义(P<0.05～P<0.01);多因素logistic回归分析显示，空腹血糖、糖化血红蛋白、心房颤动、NIHSS评分、取栓次数是导致急性脑卒中机械取栓术后发生症状性脑出血的独立危险因素(P<0.01); ROC曲线分析显示，预测模型的曲线下面积为0.920(95%CI:0.915～0.925),截点值为0.40,敏感度为87.90%,特异度为86.10%。结论：空腹血糖、糖化血红蛋白、心房颤动、NIHSS评分、取栓次数均是影响急性脑卒中机械取栓术后发生症状性脑出血的因素，通过建立预测模型能够做到早期预警，指导临床制定干预手段。