目的构建脑卒中患者肺部感染的风险预测模型，并验证其临床预测效果。方法采用便利抽样法，选择2021年1月至2023年1月在贵州省某三级甲等医院住院的750例脑卒中患者为研究对象，根据是否发生肺部感染分为肺部感染组（n=267）和非肺部感染组（n=483），对2组患者相关资料进行比较分析，应用logistic回归分析建立风险预测模型，应用Hosmer-Lemeshow(H-L)检验模型的拟合优度及受试者工作特征曲线（ROC曲线）下面积判断模型的预测效果。另选取2023年2-8月符合标准的145例患者进行模型预测效果验证。结果经单因素及多因素分析发现，吞咽障碍［比值比（OR）=10.462］、合并肺部基础疾病（OR=6.046）、低钾血症（OR=2.266）、低钠血症（OR=3.807）、低血红蛋白（OR=4.036）、入院时美国国立卫生研究院卒中量表（NISSH）评分（OR=38.135）、入院时日常生活能力（ADL）评分（OR=12.942）、住院时间（OR=8.992）是脑卒中患者发生肺部感染的独立危险因素（P<0.05）。风险预测模型公式：Logit（P）=-4.761+2.348×（吞咽障碍的赋值）+1.799×（合并肺部基础疾病的赋值）+0.818×（低钾血症的赋值）+1.337×（低钠血症的赋值）+1.395×（低血红蛋白的赋值）+3.641×（NISSH评分的赋值）+ 2.560×（ADL评分的赋值）+2.196×（住院时间的赋值）。建模组ROC曲线下面积为0.953［95%可信区间 （95%CI）0.940～0.967，P<0.001］，约登指数为0.762，灵敏度为0.880，特异度为0.882，H-L检验的P值为0.553。模型验证结果显示：验模组ROC曲线下面积0.946（95%CI：0.927～ 0.987，P＜0.001），灵敏度为0.898，特异度为0.875，正确率为88.3%，H-L检验P值为0.510。结论构建的脑卒中发生肺部感染风险预测模型预测效能良好，可为临床医护人员早期识别脑卒中发生肺部感染的高危人群提供参考，为及时采取预防性管理措施提供借鉴。