目的:分析重型颅脑损伤合并多发伤患者入院时的临床特征,建立患者入院72小时内死亡的决策树模型和病情评估的评分系统,探讨决策树模型对患者早期预后的评估价值,为重型颅脑损伤合并多发伤患者的病情评估、治疗决策及早期预后提供参考依据。方法:本研究筛选Dryad数据库中1757例重型颅脑损伤合并多发伤患者入院时的临床资料,将入院3天内死亡患者标记为死亡组（n=619）,剩余患者标记为生存组（n=1136）。通过SPSS21.0统计软件对临床资料进行二次分析,采用Logistic回归算法分析重型颅脑损伤合并多发伤患者早期死亡的危险因素,将符合决策树模型构建的临床危险因素纳入Logistic回归多变量分析,筛选出独立危险因素。R语言（版本3.2.2）随机抽取756例（80%）患者的独立危险因素数据作为子训练集构建决策树模型,利用剩余189例（20%）患者的临床数据,采用受试者工作特征曲线（Receiver Operator Characteristic,ROC）对决策树模型的准确性进行内部验证。根据纳入和排除标准,收集华中科技大学协和深圳医院创伤数据库23例重型颅脑损伤合并多发伤患者的临床资料对决策树模型进行外部验证。决策树模型的评估价值通过总体准确性、敏感性、特异性和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估。根据构建的重型颅脑损伤合并多发伤患者早期预后的决策树模型特点建立评估患者早期病情的评分系统。结果:1.945例重型颅脑损伤合并多发伤患者中,年龄、性别、住院时间、ICU住院时间、ISS、NISS、PTGS、GCS、p H值、BE和乳酸与不良临床预后相关（＜0.05）。2.Logistic多因素回归分析显示年龄、BE、乳酸、PTGS和NISS是患者早期死亡的独立危险因素（＜0.05）。3.R语言选取了756例（80%）患者中的年龄、乳酸、NISS三个临床变量构建了临床决策树模型。4.决策树模型显示:乳酸＜4.7mmol/L为根节点变量和最重要的预测因子,其次NISS评分、年龄在早期预后评估方面发挥重要作用。5.决策树模型抽取剩余的189例（20%）患者数据作为内部验证集,其中148例临床结果预测正确,41例预测错误,模型实现了0.78的整体精度,灵敏度为0.82,特异性为0.74,总体判别能力较好。在决策树模型外部独立验证集测试中,共23例患者被纳入本次研究,其中19例临床结果预测正确,4例预测错误,模型实现了0.82的整体精度,灵敏度为0.84,特异性为0.76。6.基于决策树模型,建立了评估重型颅脑损伤合并多发伤患者早期预后的评估系统。结论:重型颅脑损伤合并多发伤患者早期死亡的决策树模型和评分系统是判断患者早期预后的简单工具。决策树模型以乳酸＜4.7mmol/L为根节点、NISS＜42、NISS＜49、年龄＜70岁和乳酸＜6.9mmol/L为叶节点。乳酸水平、年龄和NISS分数越高,患者早期死亡的可能性就越大,其中入院时乳酸水平是病情评估最重要的因素。在入院时使用决策树模型和评分系统评估重型颅脑损伤合并多发伤患者的病情,为临床医师的治疗决策提供参考,值得进一步研究完善和临床推广应用。