摘要目的 通过决策树算法对肺癌患者继发肺叶切除术后咳嗽(CAP)构建预测模型.方法 回顾性选取2020年1月至2023年7月新余市人民医院和新余市中医院行肺叶切除术的305例肺癌患者作为建模集,根据患者是否继发持续性咳嗽分为CAP组(n=62)和无CAP组(n=243).另选取2023年8月至2024年10月新余市人民医院和新余市中医院行肺叶切除术的130例肺癌患者作为验证集进行外部验证.收集患者相关资料,对其进行危险因素分析,通过决策树算法构建肺癌患者发生CAP的预测模型.通过受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的区分度和预测效能.结果 单因素分析显示,两组年龄、吸烟史、手术肺叶、手术范围、周围淋巴结清理情况、术后合并气胸、术后合并胸腔积液、麻醉时间、术后胃酸反流情况比较,差异有统计学意义(P＜0.05).多因素logistic分析结果显示,年龄(β=2.859,OR=17.447,95％CI:3.708～82.092)、手术范围(β=1.814,OR=6.134,95％CI:1.414～26.606)、术后合并胸腔积液(β=-1.891,OR=0.151,95％CI:0.029～0.792)、麻醉时间(β=0.125,OR=1.134,95％CI:1.082～1.188)、术后胃酸反流(β=2.443,OR=11.504,95％CI:2.052～64.491)是肺癌患者 CAP 的独立影响因素(P＜0.05).决策树算法模型显示,年龄、术后胃酸反流、手术范围、气管周围淋巴结清除、手术肺叶、麻醉时间、术后合并气胸均为CAP的危险因素,而吸烟史为其保护因素.通过绘制风险预测模型的ROC曲线,结果显示预测模型评分曲线约登指数为0.502,AUC为0.783,95％CI:0.707～0.859,敏感度为0.613,特异度为0.889.结论 本研究基于决策树算法构建的肺癌患者继发CAP的预测模型具有较好的预测效能,可为临床工作提供参考.