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目的:卵巢过度刺激综合征（ovarian hyperstimulation syndrome,OHSS）是辅助生殖技术中最严重的并发症之一,目前其发病机制尚未完全明确,临床上主要以预防为主,治疗为辅。本研究主要是对影响体外受精-胚胎移植周期发生OHSS的危险因素进行分析,在不同的临床节点（周期启动前,取卵完成后）构建其发生的预测模型,旨在早期识别有OHSS高危倾向的患者并采取干预措施。方法:回顾性分析2017年01月至2020年06月于河南省人民医院生殖中心行IVF/ICSI治疗的周期资料,根据纳入排除标准筛选出17408个周期,将其分为OHSS组（n=4143）和非OHSS组（n=13265）,比较两组之间的一般情况、促排卵情况以及实验室指标,通过多因素logistic回归分析,筛选出影响OHSS发生的独立危险因素,根据受试者工作特征曲线（ROC）分析预测因子的效能,应用Empower Stats软件的机器学习分析各独立危险因素的相对重要性,建立诺曼列线图模型预测,根据曲线下面积（AUC）评估该模型的预测性能。结果:1.周期启动前对OHSS发生的预测年龄、抗苗勒氏管激素（anti-Mullerian hormone,AMH）、基础窦卵泡数（antral follicle count,AFC）、体重指数（body Mass Index,BMI）、多囊卵巢综合征（polycystic ovarian syndrome,PCOS）病史、基础卵泡刺激素（follicle-stimulating hormone,FSH）、基础黄体生成素（luteinizing hormone,LH）、基础雌二醇（estradiol,E2）、基础孕酮（progesterone,P）、季节是OHSS发生的独立危险因素。ROC曲线结果示,AMH、AFC可单独预测OHSS的发生,预测价值中等,其曲线下面积分别为0.799、0.764,根据约登指数（约登指数=敏感度+特异度-1）最大时得出的最佳阈值分别为3.645ng/m L、12.5个,其敏感性分别为72.3%、77.7%,特异性分别为67.0%、59.0%,其余指标如年龄、BMI、基础FSH、基础LH、基础E2、基础P均不能单独预测OHSS的发生。基于R语言的Empower Stats软件进行机器学习分析示,AMH是影响OHSS发生的主要因素,其次是AFC、基础FSH、基础LH、BMI、PCOS病史、年龄、季节、基础E2、基础P。将年龄、BMI、FSH、AMH、AFC、PCOS病史、季节设置为预测OHSS发生的自变量,建立列线图预测模型,所得预测模型为:Y=1.33-0.06×年龄-0.08×BMI-0.17×基础FSH+0.15×AMH+0.08×AFC+0.30×（PCOS=1）+0.15×（季节=1）（AUC=0.811）,在最佳阈值时敏感性为83%,特异性为66%,模型预测能力中等。2.取卵完成后对OHSS发生的预测穿刺卵泡数、获卵数、MII数、拮抗剂方案、促性腺激素（gonadotropin,Gn）天数、Gn总量、人绒毛膜促性腺激素（human chorionic gonadotropin,HCG）日E2是OHSS发生的独立危险因素。ROC曲线结果示,穿刺卵泡数、获卵数、MII数、HCG日E2可单独预测OHSS的发生,其穿刺卵泡数对OHSS发生的预测价值较高,曲线下面积为0.906,根据约登指数最大时得出的最佳阈值为13.5个,敏感性为83.3%,特异性为81.7%,其他指标预测价值中等,其曲线下面积分别为0.866、0.856、0.819,最佳阈值分别为11.5个、9.5个、1875.5pg/m L,其敏感性分别为78.0%、77.9%、73.6%,特异性分别为72.8%、76.6%、75.1%,其余指标Gn天数、Gn总量不能单独预测OHSS的发生。基于R语言的Empower Stats软件进行机器学习分析示,穿刺卵泡数是影响OHSS发生的主要因素,其次是HCG日E2、获卵数、MII数、Gn总量、Gn天数、拮抗剂方案、卵泡期长效长方案、黄体期短效长方案。结论:1.在周期启动前,AMH、AFC可单独预测OHSS的发生,最佳阈值分别为3.645ng/m L和12.5个,预测价值中等。根据患者年龄、BMI、FSH、AMH、AFC、PCOS病史、季节可建立列线图预测模型,模型稳定,预测价值高于单一因素预测。2.在取卵完成后,HCG日E2水平、穿刺卵泡数、获卵数、MII数,均可单独预测OHSS的发生,最佳阈值分别为1875.5pg/m L、13.5个、11.5个、9.5个,预测价值较高,其中穿刺卵泡数的ROC曲线下面积为0.906,可作为主要预测指标。