摘要目的:分析与前列腺癌患者盆腔淋巴结转移(pelvic lymph node metastasis,PLNM)相关的临床特征,构建PLNM的术前预测模型,以减少不必要的扩大盆腔淋巴结清扫(extended pelvic lymph node dissection,ePLND).方法:根据纳入与排除标准,回顾性收集2014-2024年间在郑州大学第一附属医院接受前列腺癌根治术和ePLND的344例患者,其中77例(22.4％)患者淋巴结阳性.收集患者的临床特征、MRI报告和组织病理结果,将数据随机分为训练集(241例,70％)和验证集(103例,30％),采用单因素和多因素Logistic回归分析构建PLNM的术前预测模型.结果:单因素Logistic回归分析表明,总前列腺特异性抗原(total prostate specific antigen,tPSA)(P=0.021)、游离前列腺特异性抗原(free prostate specific antigen,fPSA)(P=0.002)、fPSA/tPSA(P=0.011)、穿刺阳性针数百分比(P＜0.001)、前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)评分(P=0.004)、穿刺病理Gleason评分≥8(P=0.005)、临床T分期(P＜0.001)和MRI显示的淋巴结受累(MRI-indicated lymph node involvement,MRI-LNI)(P＜0.001)是预测PLNM的显著因素.多因素Logistic回归分析表明,穿刺阳性针数百分比(OR=91.24,95％CI:13.34～968.68)、PI-RADS 评分(OR=7.64,95％CI:1.78～138.06)和 MRI-LNI(OR=4.67,95％CI:1.74～13.24)是预测PLNM的独立危险因素.基于此构建列线图,多因素模型的预测效果[曲线下面积(area under curve,AUC)=0.883]显著优于单一指标[阳性针数百分比(AUC=0.806)、PI-RADS评分(AUC=0.679)和MRI-LNI(AUC=0.768)].校准曲线和决策曲线表明,多因素模型具有较高的预测准确度和显著的净收益,在6％的截断值下只漏检了约5.2％的PLNM(4/77),而减少了约53％的ePLND(139/267),显示出较好的预测效果.结论:穿刺阳性针数百分比、PI-RADS评分和MRI-LNI是PLNM的独立危险因素,构建多因素模型可显著提高预测效果,为指导临床ePLND策略提供了有价值的参考.