目的 探究睡眠障碍合并原发性高血压患者血压变异性的影响因素，建立睡眠障碍合并原发性高血压血压变异性增高患者的预测模型。方法 选取(2023～2024)年解放军总医院及其合作医院收治的睡眠障碍合并原发性高血压患者作为研究对象，并检测其24 h动态血压、24 h动态心电图、实验室指标、PSQI、GAD-7、PHQ-9、PHQ-15评分以及住院和病程管理相关的临床信息。分析血压变异性量化指标即平均真实变异性（ARV）。根据动态血压结果 24 h收缩压ARV的中位数，将患者分为：ARV增高组（n=228），和非ARV增高组（n=228）。456名患者中随机划分为验证组（n=182）和训练组（n=274），运用单因素分析及多因素Logistic回归分析，了解睡眠障碍合并原发性高血压患者血压变异性的影响因素，在多变量分析中，选择P值小于0.05的自变量双向逐步回归建立预测模型。建立回归方程后，通过列线图对预测模型进行可视化，并给予验证。结果 与非ARV增高组比较，ARV增高组的年龄高（P<0.05）、BMI高（P<0.05）、高血压病史比例高（P<0.05）、PSQI高（P<0.01）、24 h平均收缩压高（P<0.05）、平均动脉压平均值高（P<0.05），动态动脉硬化指数高（P<0.01），曲线类型勺型、反勺型比例低，非勺型、超勺型比例高，均P<0.01。SDNNindx低（P<0.01）,SDANN和RMSSD高（均P<0.05）,pNN50低（P<0.01）,ALT高（P<0.05）；验证组与训练组各项目之间没有显著差异；各项目中BMI(OR=1.14,95%CI:1.05～1.24, P<0.01)、 PSQI(OR=1.14, 95%CI:1.05～1.22, P<0.01)、 ALT(OR=1.05, 95%CI:1.01～1.08,P<0.05)、SDNNindx(OR=0.98,95%CI:0.97～0.99,P<0.01)和pNN50(OR=0.95,95%CI:0.93～0.98,P<0.01)与ARV增高密切相关。将上述因素纳入预测模型之中，ROC曲线分析评估了模型的性能，显示训练集的AUC值为0.822，验证集的AUC值为0.745。校准曲线表明，模型在训练集有良好的一致性预测概率和实际观测值，表明模型显示良好的校准。决策曲线分析（DCA）表明该模型在训练集和验证集上都表现良好，可临床获益。结论 PSQI与睡眠障碍合并原发性高血压患者收缩压ARV呈密切正相关，BMI、ALT是收缩压ARV增高的危险因素，SDNNindx、PNN50则是保护因素。基于上述因素建立预测模型，该模型具有良好的预测效果。
