背景：应激性高血糖比率（SHR）近期被建议作为预测重症监护病房患者不良结局的可靠指标。既往研究主要聚焦心肌梗死和冠状动脉疾病等心血管疾病，但SHR与脑血管疾病重症患者（尤其是自发性脑出血患者）预后的关联尚不明确。本研究旨在探究SHR与自发性脑出血重症患者不良结局的相关性。
方法：本研究分析了MIMIC数据库中重症患者的临床数据，按SHR三分位数分组以展示不同患者群体的临床特征。主要终点为28天全因死亡率。采用Cox回归分析和Kaplan-Meier生存曲线（结合限制性立方样条）探究SHR与自发性脑出血患者死亡风险的关联。此外，通过亚组分析考察不同基线特征对SHR与死亡风险关联的影响。最后，构建基于机器学习算法的预测模型以评估SHR的预测效能。
结果：研究纳入815例符合标准的患者，平均年龄69.46±15.05岁，男性432例（53.0%）。Cox回归分析证实SHR作为连续变量和分类变量均与死亡风险显著相关。随后生成的Kaplan-Meier生存曲线清晰展示了三组患者的生存特征（P<0.001）。进一步的限制性立方样条分析显示SHR与死亡风险呈非线性关联；高SHR与脑出血患者死亡风险显著升高密切相关（风险比>1，p<0.05）。亚组分析表明，在绝大多数亚组中高SHR均持续与死亡风险相关。最终构建的五种机器学习模型通过ROC曲线验证了SHR对不良预后的预测效能。
结论：SHR可作为自发性脑出血患者不良结局的重要预测指标。高SHR与不良预后风险显著升高密切相关，尤其在非糖尿病患者中更为突出。此外，该指标有助于对此特定人群进行风险分层。
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