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目的 基于透析基本数据、超声和常规血生化构建维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)容量超负荷的早期预警模型及临床效用.方法 回顾性纳入 2023年 1月至2023年 12月在南昌大学第一附属医院肾内血透中心接受MHD患者 603例,按照 2:1比例分为建模集(n=402)、验证集(n=201).收集患者临床资料,单因素、LASSO-Logistic回归分析建模集中MHD容量超负荷的影响因素,并构建风险预测列线图模型,采用一致性指数、校准曲线、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、决策曲线对该预测模型进行内外部验证.结果 建模集中超负荷组血清白蛋白、尿素清除指数(urea clearanceindex,Kt/V)、残余肾功能(residual renal function,RRF)、左室射血分数低于正常组,N末端脑钠肽前体(N-terminal pro-brain natriuretic peptide,NT-proBNP),肺超声显示B线,右房内径高于正常组(P＜0.05);LASSO结果显示,血清白蛋白、Kt/V、RRF、左室射血分数、NT-proBNP、超声肺B线、右房内径是MHD容量超负荷的前期的特征变量.Logistic回归结果显示,Kt/V、血清白蛋白、RRF、左室射血分数是MHD容量超负荷情况的保护因素,NT-proBNP,肺超声显示B线,右房内径是MHD容量超负荷情况的危险因素(P＜0.05);根据Logistic回归影响因素构建患者容量超负荷的风险预测列线图模型,在建模集和验证集中一致性指数分别为 0.860、0.814,校准曲线显示该模型在建模集和验证集中预测MHD容量超负荷发生率与实际发生率基本一致,ROC曲线显示该模型在建模集和验证集中预测的曲线下面积分别为 0.917(95%CI:0.886～0.948)、0.916(95%CI:0.869～0.962),决策曲线显示,当建模集高风险阈值在 0～0.7时、验证集高风险阈值在 0～0.7时该模型具有较好的临床净收益.结论 MHD患者容量超负荷发生受众多因素影响,如血清白蛋白、Kt/V、RRF、左室射血分数、NT-proBNP,肺超声显示B线,右房内径,根据患者发生容量超负荷相关因素构建的早期预警模型具有良好预测能力和临床获益度.