摘要目的 观察临床及影像学资料对肺癌脑转移的影响,发现脑转移的危险因素,分析危险因素与脑转移的相关性,作出列线图预测非小细胞肺癌脑转移的概率,以期达到早期预防的目的.方法 经过差异性分析寻找肺癌脑转移的危险因素;通过多因素回归分析,发现脑转移的相关性因素,并建立列线图并检验预测效能.结果(1)经差异性分析,脑转移组45例,非脑转移组136例,两组间性别(P=0.010)、年龄(P=0.013)及病理类型(P＜0.001)、分叶征(P=0.004)、毛刺征(P=0.048)、胸膜凹陷征(P=0.006)、临床分期(P=0.017)、吸烟指数(P=0.047)差异均具有统计学意义(P＜0.05).两组间充气支气管征差异无统计学意义(P＞0.05).(2)181例患者中,43例发生脑转移,发生率为23.8％.通过二元Logistic回归分析,中医证型P(0.04)、最大值P(0.027)、峰度P(0.022)、病理P(0.002)、年龄P(0.038)、分期分类P(0.024)均具有统计学意义(P＜0.05).(3)ROC曲线分析结果显示,模型ROC曲线下面积分别为0.799,提示模型预测效能良好.灵敏度、特异度分别为0.719、0.879.(4)对所构建的列线图模型进行bootstrap抽样验证(内部自举抽样验证1000次),绘制校准曲线,结果显示:模型预测概率和实际发生率基本吻合,平均绝对差0.029,说明模型准确度良好.同时,模型拟合优度检验(HL)结果P＞0.05,提示模型拟合良好.(5)在0.08～0.77的风险阈值概率范围内,模型具有净获益,根据所构建模型来进行干预的净获益高于对所有人干预和对所有人不干预.结论 (1)性别、年龄及病理类型、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、临床分期、吸烟指数、中医证型、肺肿块质量及体积、偏度上具有显著差异,可能是脑转移的重要危险因素.(2)中医证型、最大值、峰度、病理、年龄、分期分类是NSCLC脑转移的相关性危险因素,基于多因素回归分析,建立的列线图模型具有良好的预测效能,可以为非小细胞肺癌脑转移的防治提供参考价值.