目的:筛选特重度烧伤患者发生血流感染的独立危险因素，以此构建该类患者发生血流感染的早期预测模型并分析其预测价值。方法:采用回顾性病例对照研究方法。2010年1月1日—2019年12月31日，上海交通大学医学院附属瑞金医院灼伤整形科收治307例符合入选标准的特重度烧伤患者，其中男251例、女56例，年龄33~55岁。根据是否发生血流感染，将患者分为未血流感染组（221例）和血流感染组（86例），比较2组患者性别、年龄、身体质量指数、转归、住院天数，统计血流感染组患者血微生物培养中细菌检出情况。将纳入的307例患者按照大约7∶3的比例采用随机数字表法分成建模组（219例）和验证组（88例），比较2组患者性别、年龄、身体质量指数、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、是否合并吸入性损伤、是否行机械通气、机械通气天数、住重症监护病房（ICU）天数、转归、住院天数、是否并发血流感染。根据是否发生血流感染，将建模组患者分为血流感染亚组（154例）和未血流感染亚组（165例），比较2个亚组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、是否合并吸入性损伤、是否行机械通气、机械通气天数、住ICU天数。对前述2组间数据比较行独立样本 t检验、 χ2检验、Mann-Whitney U检验等单因素分析，筛选出建模组的亚组单因素分析中差异有统计学意义的因素，以其作为自变量进行二分类多因素logistic回归分析，筛选影响特重度烧伤患者发生血流感染的独立危险因素，并以此构建建模组特重度烧伤患者发生血流感染的预测模型。绘制预测模型对建模组患者血流感染风险预测的受试者操作特征（ROC）曲线，计算ROC曲线下面积，根据约登指数计算敏感度、特异度、最佳预测概率。根据是否发生血流感染，将验证组患者分为血流感染亚组（21例）和未血流感染亚组（67例），以预测概率>模型最佳预测概率为血流感染判定标准，采用预测模型预测验证组中2个亚组患者血流感染发生情况，计算预测血流感染发生率及特异度与敏感度，另绘制预测模型对验证组患者血流感染风险预测的ROC曲线，计算ROC曲线下面积。 结果:与未血流感染组比较，血流感染组患者病死率明显增高（ χ2=8.485， P<0.01），住院天数明显增加（ Z=-3.003， P<0.01），性别、年龄、身体质量指数无明显变化（ P>0.05）。血流感染组患者血微生物培养中检出110株细菌，其中菌株数排前3位的细菌为肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌，分别占35.45%（39/110）、26.36%（29/110）、13.64%（15/110）。建模组与验证组患者性别、年龄、身体质量指数、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、合并吸入性损伤比例、行机械通气比例、机械通气天数、住ICU天数、转归、住院天数、并发血流感染比例相近（ P>0.05）。与建模组中的未血流感染亚组比较，血流感染亚组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、合并吸入性损伤比例与行机械通气比例明显增大（ Z=-4.429， t=-4.045， χ2=7.845、8.845， P<0.01），机械通气天数与住ICU天数明显增加（ Z=-3.904、-4.134， P<0.01）。二分类多因素logistic回归分析显示，烧伤总面积、住ICU天数、合并吸入性损伤是建模组患者发生血流感染的独立危险因素（比值比=1.031、1.018、2.871，95%置信区间=1.004~1.059、1.006~1.030、1.345~6.128， P<0.05或 P<0.01）。建模组ROC曲线下面积为0.773（95%置信区间=0.708~0.838）；当约登指数为0.425时，该预测模型的敏感度为64.6%，特异度为77.9%，最佳预测概率为0.335。预测模型预测验证组患者血流感染发生率为27.27%（24/88），特异度为82.09%（55/67），敏感度为57.14%（12/21）；验证组ROC曲线下面积为0.759（95%置信区间=0.637~0.882）。 结论:烧伤总面积、住ICU天数、合并吸入性损伤是特重度烧伤患者发生血流感染的危险因素，基于这些因素构建的特重度烧伤患者血流感染风险早期预测模型对于治疗方法和细菌流行病学相对稳定的烧伤中心而言具有一定预测价值。