目的:目前有关首发急性胰腺炎后新发糖尿病的研究还很少,且相关的危险因素还不是很清楚。本研究的目的是识别首发急性胰腺炎后新发糖尿病的危险因素并建立列线图去预测首发急性胰腺炎后新发糖尿病的发生。方法:本研究通过收集2016年6月至2017年6月南昌大学第二附属医院收治的符合纳入和排除标准的396例急性胰腺炎患者的临床资料。并随机分为训练集及验证集。采用单因素和多因素logistic回归分析确定与首发急性胰腺炎后新发糖尿病相关的独立危险因素。在训练集中建立预测模型并在验证集中进行验证,预测模型的性能通过区分度和校准度进行评估。采用决策曲线分析的方法,对不同概率阈值下的列线图进行临床有效性评价。结果:在本研究中首发急性胰腺炎后新发糖尿病的发生率为8.9%。单因素和多因素回归分析确定以下变量为首发急性胰腺炎后新发糖尿病的独立危险因素:高脂血症病史(优势比)(Odds ratio,OR)=6.877)、碱性磷酸酶(Alkaline phosphatase,ALP)(OR=6.008)、γ-谷氨酸转肽酶(Gama-glutamyltransferase,GGT)(OR=0.025)、血清葡萄糖(blood glucose,GLU)(OR=7.731)、CT评分(OR=4.952)、急性生理与慢性健康评分II(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation,APACHE II)(OR=3.824),利用这些危险因素建立预测模型并建立列线图。外验证表明该模型具有良好的识别能力,受试者操作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积(Area under the curve,AUC)(训练集=0.8983;验证集=0.7789)。首发急性胰腺炎(Acute pancreatitis,AP)后新发糖尿病(Diabetes mellitus,DM)的概率校正曲线表明,模型的预测概率与实际观测概率吻合良好(Hosmer-Lemeshow检验:训练集:P=0.520;验证集P=0.314)。最后,决策曲线分析表明列线图具有良好的临床应用价值。结论:本研究开发并验证了一种结合人口统计学数据和临床影像学特征的预测模型,可以帮助识别首发急性胰腺炎后可能发展为糖尿病的患者。