目的 探讨支气管哮NSC 127716体外喘患儿并发肺部感染的影响因素，并构建列线图模型进行分析与验证。方法 回顾性分析2020年1月-2024年1月在江苏省人民医院宿迁医院儿科接受治疗的500例支气管哮喘患儿的临床资料，按7∶3的比例分为训练集（n=350）和验证集（n=150）。根据肺部感染情况将训练集患儿分为合并感染组（n=25）和非感染组（n=325）,收集患儿基本信息（年龄、性别）,临床症状（咳嗽、喘息、发热）,实验室检查[血红蛋白（Hemoglobin, Hb）、白蛋白（Albumin, Alb）、C反应蛋白（C-reactive protein, CRP）、降钙素原（Procalcitonin, PCT）、白细胞计数（White blood cells, WBC）、血小板计数（Platelet counPF-03084014生产商t, PLT）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（Neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR）],影像学检查（是否合并胸腔积液）及抗哮喘药物使用频率。采用SPSS 26.0及R42.2软件进行数据分析，通过多因素Logistic回归分析筛选支气管哮喘并发肺部感染的危险因素，构建预测模型。采用受试者工作特征（Receiver operating characteristic,ROC）曲线、校准曲线及决策曲线评估模型的区分能力、校准度及临床实用性等内部验证。结果 训练集与验证集临床资料比较，差异无统计学意义（P>0.05）。合并感染组患儿发热、CRP、PCT、NLR、合并胸腔积液比例以及抗哮喘药物使用频率高于非感染组（P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，CRP、PCT、NLR、合并胸腔积液以及抗哮喘药物使用频率为小儿支气管哮喘并发肺部感染的影响因素（P<0.05）。基于训练集构建小儿支气管哮喘并发肺部感染的列线provider-to-provider telemedicine图风险预测模型，内部验证的ROC曲线下面积（Area under curve,AUC）分别为0.880、0.920,校准曲线均趋于实际曲线（Hosmer-Lemeshow χ2=0.615、0.598,P均>0.05）。决策曲线分析结果显示，列线图模型预测小儿支气管哮喘并发肺部感染风险的阈值>0.15时，列线图模型提供临床净收益。结论 基于小儿支气管哮喘并发肺部感染的独立影响因素构建的列线图模型具有良好预测效能和临床应用价值。