HINTERGRUND: Das Dialysezugangs-Steal-Syndrom (DASS) ist eine schwerwiegende Komplikation der vaskulären Zugangschirurgie. Diese Studie zielte darauf ab, wichtige Risikofaktoren zu identifizieren und ein interpretierbares Prädiktionsmodell für die frühe Risikobewertung bei Patienten mit terminaler Niereninsuffizienz (ESRD) zu entwickeln. METHODEN: Diese retrospektive Studie analysierte 324 ESRD-Patienten (März 2023-Juni 2025). Die Merkmalsauswahl erfolgte mittels LASSO-Regression in Kombination mit SHapley Additive exPlanations (SHAP). Unabhängige Risikofaktoren wurden mittels multivariabler logistischer Regression identifiziert, wobei die Robustheit durch Sensitivitätsanalysen und E-Werte bestätigt wurde. Restricted Cubic Splines (RCS) untersuchten nicht-lineare Assoziationen, während BMI-stratifizierte und Interaktionsanalysen die Effektmodifikation bewerteten. Die Modellleistung wurde mittels AUC, 1000-Stichproben-Bootstrapping und 10-facher Kreuzvalidierung validiert. ERGEBNISSE: DASS trat bei 86 Patienten (26,5%) auf. Der Fried Frailty Score (FFS) erwies sich als der bedeutendste Beitragende. Die multivariate Analyse identifizierte FFS, BMI, CKD-Dauer, Sarkopenie, distalen arteriellen Druck (DAP) und chirurgische Erfahrung als unabhängige Prädiktoren. Die RCS-Analyse identifizierte kritische Schwellenwerte: BMI 23,3 kg/m2, DAP 66 mmHg und CKD-Dauer 8,2 Jahre. Bemerkenswerterweise zeigte der BMI eine signifikante Effektmodifikation (P Interaktion < 0,05); FFS, Sarkopenie, DAP und CKD-Dauer waren nur in der Gruppe mit niedrigem/normalem BMI signifikant mit DASS assoziiert. Das finale Modell zeigte eine exzellente Diskrimination (AUC = 0,934) und Stabilität (Brier-Score = 0,085; C-Index = 0,931). Patienten mit hohem Risiko zeigten eine signifikant höhere DASS-Inzidenz als Patienten mit geringem Risiko (50,00% vs. 3,09%, p < 0,001). FAZIT: FFS, Sarkopenie, BMI, DAP und CKD-Dauer sind Kernprädiktoren für DASS. Der BMI fungiert als wichtiger Effektmodifikator, der insbesondere den Einfluss funktioneller und hämodynamischer Indikatoren beeinflusst. Dieses hochleistungsfähige Modell bietet eine wissenschaftliche Grundlage für personalisiertes präoperatives Screening und klinische Intervention.