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目的 调查三叉神经痛患者焦虑情况,并建立其预测模型.方法 选择2019年2月至2023年12月达州市中西医结合医院接诊的302例三叉神经痛患者进行研究.患者以7:3比例分为模型组211例,验证组91例.收集患者基本情况、睡眠质量、社会支持、应对方式等可能影响三叉神经痛患者焦虑的相关因素,根据有无焦虑将模型组患者分为焦虑组与非焦虑组,比较两组患者各指标.以LASSO回归筛选出三叉神经痛患者焦虑潜在影响因素后行多因素Logistic回归,建立列线图模型并进行验证.结果 本研究模型组211例三叉神经痛患者中,63例(29.86％)出现焦虑情绪,焦虑组年龄、家庭月收入<3000元占比、非在婚占比、视觉模拟评分法(visual analogue scale,VAS)得分及匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)得分均大于非焦虑组;初中学历及以下占比、疼痛神经支数单支占比、医保支付占比、病程<1年占比、每次疼痛持续时间<1min占比、发作频率<10次/d占比、社会支持评定量表(social support rating scale,SSRS)得分及积极应对占比均小于非焦虑组(P<0.05).LASSO回归基础上行多因素Logistic回归分析,结果显示:年龄、疼痛神经支数、病程、VAS、PSQI、SSRS为三叉神经痛患者焦虑状况的独立性因素(P<0.05).模型验证结果显示:①区分度:模型组受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,简称ROC曲线)下面积为0.832,95％CI为(0.766～0.897),敏感度为84.1％,特异度为75.0％;验证组ROC曲线下面积为0.786,95％CI为(0.716～0.855),敏感度为77.8％,特异度为68.9％;②准确度:模型组与验证组校准曲线斜率为1,截距为0.000,模型曲线与理想模型曲线基本拟合成对角线.临床有效性分析结果显示当预测概率阈值0.15～0.95时使用本研究模型预测三叉神经痛患者焦虑的净获益最高.结论 三叉神经痛患者焦虑情绪加重主要受年龄增加、疼痛神经支数增加、病程延长、VAS得分升高、PSQI评分升高、SSRS评分下降的影响,本研究建立的列线图模型可用于预测三叉神经痛患者焦虑风险.