目的 探究严重多发伤急救患者并发持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征（persistent inflammation immuo-suppression catabolism syndrome, PICS）的影响因素，并构建PICS预测模型。方法 选取严重多发伤急救患者200例，统计伤后15～20 d内PICS发生情况。根据是否发生PICS分为PICS组31例和非PICS组169例，比较2组临床资料，采用Logistic多因素模型分析严重多发伤急救患者发生PICS的影响因素，根据影响因素构建PICS发生风险的Nomogram预测模型，并验证Nomogram预测模型的预测价值和临床效用。结果 严重多发伤急救患者伤后15～20 d内PICS发生率为15.50%（31/200）。PICS组年龄≥60岁比例、急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome, ARDS）发生率、入院时血清白细胞介素6（interleukin-6,IL-6）、白细胞介素10（interleukin-10,IL-10）水平均高于非PICS组，入院时格拉斯哥昏迷量表（Glasgow Coma Scale, GCS）评分及血清CD4⁺/CD8⁺水平均低于非PICS组（P<0.05）。Logistic回归分析结果显示，年龄、入院时ARDS、IL-6、IL-10均为严重多发伤急救患者发生PICS的危险因素，入院时GCS评分及血清CD4⁺/CD8⁺水平为严重多发伤急救患者发生PICS的保护因素（P<0.05）。绘制森林图显示，年龄≥60岁、并发ARDS、入院时血清IL-6、IL-10水平均为严重多发伤急救患者发生PICS的正相关影响因素，入院时GCS评分及血清CD4⁺/CD8⁺水平为负相关影响因素（P<0.05）;根据影响因素构建严重多发伤急救患者PICS发生风险的Nomogram预测模型，该模型的一致性指数（concordance index, C-index）为0.856,具有良好的区分度，校准曲线显示该预测模型与实际观测结果有较好的一致性，决策曲线（decision curve analysis, DCA）显示该预测模型具有良好的临床效用。结论 严重多发伤急救患者发生PICS的影响因素包括年龄、入院时GCS评分、ARDS、血清IL-6、IL-10、CD4⁺/CD8⁺水平，根据影响因素构建PICS发生风险的Nomogram预测模型可为临床筛查并发PICS高危患者提供可靠参考依据。