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目的:脑卒中作为一种慢性非传染性疾病,发病率、复发率、致残率和高死亡均处于较高水平,再加之治疗成本高且难以完全治愈,已成为危害全球健康的重要疾病,而建立脑卒中的风险预测模型能够对脑卒中进行有效防治。当前,脑卒中风险预测模型较多,但国外模型适用性较差,国内模型存在针对性差、灵活性低、无法进行概率预测等情况,因而我国脑卒中风险预测模型仍存在一定缺失。本研究主要以我国人群为样本,针对性地构建脑卒中风险预测模型,以期进一步提高我国人群脑卒中的风险预测精度,加深群众对于脑卒中的认识,加强危险因素综合干预的思想,以期最大程度降低由此带来的损失。方法:本研究检索the Cochrane Library、PubMed、EMBASE、中国生物医学文献数据库、中国知识基础设施、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊数据库等7个国内外数据库,通过Endnote X9软件进行文献管理,并提取Meta-分析所需资料。Meta-分析采用RevMan5.3软件进行,得到OR/RR/HR的综合效应值及其95%CI。在此基础上结合Logistic回归构建脑卒中的风险预测模型;以J地区数据为验证数据库,在使用Stata12.0软件对验证数据库进行清理、整合的基础上,运用SPSS20.0软件的ROC曲线检验模型预测效果。同时,为便捷风险预测模型的应用,以验证数据库为例,对脑卒中概率预测模型进行拓展应用,构建危险分层模型并采用?2检验进行验证,以P<0.05为差异有统计学意义。结果:本研究最终纳入文献26篇,通过提取所需资料,最终纳入Meta-分析的危险因素包括高血压、高血糖、血脂异常、动脉粥样硬化、心脏疾病、吸烟、饮酒、缺乏体育锻炼、BMI、年龄、性别和脑卒中家族史等12个危险因素,其综合危险度分别为4.82,2.51,2.69,4.52,2.26,2.93,2.64,8.28,2.51,2.47,1.81和4.01;计算得到常数α为-2.35。最终构建的脑卒中风险预测模型为Logit（p）=-2.35+1.57X1+0.92X2+0.99X3+1.51X4+0.82X5+1.08X6+0.97X7+2.11X8+0.92X9+0.90X10+0.59X11+1.39X12。(以上12个危险因素分别对应X1,X2,……,X12);对构建模型的效果进行验证,获得AUC及95%CI为0.657（0.643,0.671）,脑卒中概率预测模型预测效果一般。危险分层模型中高血压3分,动脉粥样硬化、吸烟、脑卒中家族史均为2分,缺乏体育锻炼5分,高血糖、血脂异常、心脏疾病、饮酒、BMI、年龄和性别均为1分,共计21分;低危组为01分,中危组为26分,高危组为721分,危险分层结果有统计学意义。结论:脑卒中危险因素较多且存在一定的协同作用,需结合脑卒中模型制定综合防治策略。通过健康教育,提高群众对脑卒中及其危险因素的认知度,需充分贯彻“预防为主”的思想理念,加强可控危险因素的防治,强化自我管理;以社区为核心,加强脑卒中防治网络建设,构建医院-社区-家庭一体化防治网络,充分运用脑卒中风险预测模型和危险分层模型进行分级分类管理;完善信息化建设,整合多个条线的信息系统,为不同层级医疗机构间的转诊提供便捷。