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背景 全球范围内糖尿病足溃疡（DFUs）首次复发与再次复发率逐年上升，且早期复发风险高于远期风险。导致DFUs复发的风险因素较多，目前缺乏系统的筛选，因此需要探索DFUs复发的危险因素，以便早期识别复发高危人群。目的 探讨Logistic回归、支持向量机（SVM）和BP神经网络（BPNN）模型在DFUs复发风险中的预测价值。方法 选取2020年1月—2021年10月在宁夏医科大学总医院烧伤整形美容科、内分泌科和伤口造口门诊就诊的DFUs患者390例作为开发模型的研究对象。根据患者出院后1年内DFUs是否复发分为复发组116例（29.7%）和非复发组274例（70.3%）。收集两组患者的一般资料包括社会人口学特征、病史评估和临床病例资料并进行比较，采用糖尿病足部自我管理行为量表（DFSBS）评估患者糖尿病足部自我管理行为，采用慢性病风险感知问卷评估患者DFUs风险感知水平。采用多因素Logistic回归分析探讨DFUs患者出院后1年内DFUs复发的影响因素；将患者按照7∶3划分为训练集和测试集，运用Logistic回归变量筛选策略，分别建立Logistic回归、SVM和BPNN模型；绘制各模型预测DFUs复发风险的受试者工作特征（ROC）曲线。结果 两组DFUs患者BMI、独居、糖尿病病程、吸烟史、饮酒史、受累足趾截肢史、足溃疡分级、踝肱指数、糖化血红蛋白、溃疡位置在脚底、足趾受累、足部存在行走障碍、骨髓炎、多重耐药菌感染、糖尿病周围神经病变、下肢动脉粥样硬化、足部自我管理行为、DFUs风险感知水平比较，差异均有统计学意义（P＜0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，BMI[OR=0.394,95%CI（0.285,0.546）,P＜0.001]、糖尿病病程[OR=1.635,95%CI（1.303,2.051）,P＜0.001]、吸烟史[OR=0.186,95%CI（0.080,0.434）,P＜0.001]、足溃疡分级[OR=2.139,95%CI（1.133,4.038）,P=0.019]、糖化血红蛋白[OR=2.289,95%CI（1.485,3.528）,P＜0.001]、溃疡位置在脚底[OR=3.148,95%CI（1.344,7.373）,P=0.008]、足部自我管理行为[OR=0.744,95%CI（0.673,0.822）,P＜0.001]和DFUs风险感知水平[OR=0.892,95%CI（0.845,0.942）,P＜0.001]是DFUs患者1年内DFUs复发的影响因素。Logistic回归、SVM和BPNN模型在测试集中预测DFUs复发风险的正确率分别82.43%、94.87%、87.17%,ROC曲线下面积（AUC）分别为0.843、0.937、0.820。Logistic回归、SVM和BPNN模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC比较，差异有统计学意义（Z=2.741,P＜0.05）;SVM模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC高于Logistic回归和BPNN模型（Z=5.937,P=0.013;Z=3.946,P＜0.001）。结论 SVM模型预测DFUs患者出院后1年内DFUs复发风险的正确率、灵敏度、特异度、AUC等指标均较好，为相对最优的模型，建议进一步推广应用以验证预测模型的效能。