目的 探讨脑出血术后多重耐药感染的风险因素并构建诺模图预测模型。方法 收集2020年7月—2023年7月本院收治的241例脑出血手术患者的临床资料，并分为感染组和非感染组。采用Logistic回归模型分析脑出血患者术后发生多重耐药感染的独立影响因素，并构建诺模图预测模型。采用一致性指数(C-index)、受试者工作特征(ROC)曲线及校准曲线评价诺模图的预测效能。结果 本研究共纳入241例脑出血患者，术后发生多重耐药感染56例(23.24%)。感染组术前格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、术前呕吐、术前抗菌药物治疗、留置胃管、气管切开、气管插管比率高于非感染组，差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示，术前GCS评分≤8分、术前呕吐、术前抗菌药物治疗、留置胃管、气管切开、气管插管均是脑出血患者术后发生多重耐药感染的独立危险因素(OR>1,P<0.05);术前GCS评分、术前呕吐、术前抗菌药物治疗、气管切开、气管插管的曲线下面积(AUC)值均>0.700,说明上述指标对于脑出血患者术后发生多重耐药感染具有较好的预测价值。基于以上影响因素建立诺模图风险模型，校准曲线的C-index值为0.798,说明诺模图模型具备较好的区分度；ROC曲线中建模组和验证组的AUC值分别为0.798和0.722,说明诺模图模型具有良好的预测能效。结论 基于脑出血患者术后发生多重耐药感染的独立危险因素构建的诺模图预测模型能较好地预测脑出血患者术后发生多重耐药感染的概率。