目的 探讨基于输血、免疫等相关因素对血液病患者由于产生血小板抗体导致血小板输注无效(Platelet transfusion refractory，PTR)的预测价值，以期为临床早期预测及预防PTR提供参考。方法 选取2021年7月—2024年7月我院收治的血液病患者195例，根据血小板输注效果分为有效组（164例）、无效组（31例）。比较两组患者的基线资料及输血相关、免疫因素，采用Logistic回归分析PTR的独立影响因素，构建PTR发生的列线图预测模型，并采用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线、校准曲线、决策分析曲线（Decision Analysis Curve，DCA）对该模型进行检验。结果 无效组患者的女性、年龄≥60岁、女性妊娠史、血液疾病类型为原发性血小板减少性紫癜（Idiopathic Thrombocytopenic Purpura，ITP）及骨髓异常增生综合征（Myelodysplastic syndromes，MDS）、活动性出血/弥散性血管内凝血（Disseminated Intravascular Coagulation，DIC）及药物占比分别为54.84%、45.16%、82.35%、54.84%、9.68%、61.29%，明显高于有效组患者的30.49%、26.22%、44.00%、24.39%、0.00%、35.37%，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；无效组患者的输注次数 ＞ 5次占比、血小板抗体阳性占比分别为74.19%、100.00%，明显高于有效组患者的42.07%、7.93%，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；Logistic回归分析显示，女性妊娠史、血液疾病类型为ITP和MDS、活动性出血/DIC、药物、输注次数 ＞ 5次及存在血小板抗体均是PTR的独立影响因素（P ＜ 0.05），Hosmer-Lemeshow检验显示模型拟合效果较好；构建列线图预测模型，检验结果显示该模型对PTR具有良好预测效能，区分度较好，且在概率阈值0.05~0.94，该模型具有明显的正向净收益及临床效用。结论 基于输血、免疫相关因素构建PTR风险预测模型具有良好预测效能，可作为临床辅助预测PTR的有效模型，从而可指导临床工作。