[摘要]"目的"基于脑小血管病(cerebral"small"vessel"disease，CSVD)影像学总负荷构建急性脑梗死(acute"cerebral"infarction，ACI)患者住院时间延长列线图模型，并对其进行验证。方法"选取2021年1月至2023年12月湖州学院附属南太湖医院神经内科收治的462例ACI患者作为研究对象，按照7∶3原则，将患者分为训练组(n=323)和验证组(n=139)。采用Lasso-Logistic回归分析ACI患者住院时间延长危险因素，采用受试者操作特征曲线(receiver"operating"characteristic"curves，ROC曲线)预测效能。结果"基于训练组数据，Lasso回归筛选出4个非零系数指标，分别为基线美国国立卫生研究院卒中量表(National"Institutes"of"Health"stroke"scale，NIHSS)评分、年龄校正查尔森合并症指数(age-adjusted"Charlson"comorbidity"index，"aCCI)评分、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutroph"to"lymphocyte"ratio，NLR)、CSVD总负荷评分。多因素Logistic回归分析显示，基线NIHSS评分、aCCI评分、NLR、CSVD总负荷评分均是ACI患者住院时间延长的独立危险因素(Plt;0.05)。基于上述4项指标构建列线图模型，预测训练组、验证组患者住院时间延长的ROC曲线下面积为0.812(95%CI："0.756～0.868)、0.820(95%CI："0.730～0.909)。结论"基于CSVD总负荷评分构建的ACI患者住院时间延长列线图模型具有较好的预测效能，可作为筛查ACI患者住院时间延长的评估工具 ......