背景
急性心肌梗死(AMI)住院患者中约五分之一会在30天内再次入院，及早识别这类患者可提供针对性主动干预机会，从而降低再入院风险。为精准定位最可能受益的干预对象，本研究旨在开发并验证预测AMI住院后30天内全因非计划再入院风险的模型。
方法
研究纳入2012至2022年间在南澳大利亚冠状动脉造影数据库(CADOSA)注册、于四家三级医院接受急性冠状动脉造影并出院回家的AMI患者。采用70%和30%的随机分层样本分别构建推导队列和验证队列。在推导队列中运用组合消除法进行逻辑回归，建立简化的临床预测模型，并在验证队列中评估模型区分度。
结果
13,289名独特患者（平均年龄64±13岁，71%为男性，41%为ST段抬高型AMI）中，14.2%在30天内再入院。再入院患者年龄显著偏大（67±14岁 vs 63±13岁；p<0.001），ST段抬高型AMI比例较低（38% vs 42%；p=0.003）。再入院高风险预测因素包括：估算肾小球滤过率异常、入院时出现心源性休克及心率加快、新诊断心力衰竭、高龄、女性性别以及抑郁症病史。该模型在推导队列与验证队列中均表现出稳定的中等区分能力（C统计量=0.63）。
结论
澳大利亚开发的30天全因非计划再入院预测模型性能与美国同类模型相当。临床实践应进一步加强对高风险患者的入院支持，通过提供针对性辅助措施有效降低再入院率。
关键词
再入院
急性心肌梗死
临床风险预测模型
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