摘要目的 建立并验证基于弹性网络-Cox 回归的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)肝切除术后个体化生存预测模型.方法 回顾性分析 2013 年 1 月至 2022 年 12 月广东省中医院收治的 559 例接受肝切除术的 HCC 患者的临床资料.采用分层随机法按 7:3 比例将患者分为训练组(n=392)和验证组(n=167).采用弹性网络回归筛选影响总生存(overall survival,OS)的预后因素,并通过多因素 Cox 回归构建列线图预测模型.采用一致性指数(concordance index,C-index)、受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC 曲线)的曲线下面积(area under the curve,AUC)和校准曲线评估模型的区分度和校准度.基于列线图模型总评分和 X-tile 软件将训练组(低风险 234 例、中风险 103 例、高风险 55 例)和验证组(低风险 103 例、中风险 40 例、高风险 24 例)进行风险分层,并通过 Kaplan-Meier 生存分析和 Log-rank 检验验证模型的风险分层能力.结果 弹性网络-Cox 回归分析显示,肿瘤直径、肿瘤数目、血管癌栓、手术类型、术中输血、白蛋白(albumin,ALB)水平是 HCC 患者 OS 的独立影响因素(均 P﹤0.05).列线图模型在训练组和验证组中的 C-index分别为 0.747 和 0.732.列线图模型预测训练组 1、3、5 年 OS 率的 AUC 分别为 0.804、0.789、0.773,验证组对应为 0.799、0.780、0.770;校准曲线显示列线图模型的生存率预测值与实际观察值高度一致.风险分层分析表明,训练组和验证组中不同风险患者的生存差异均有统计学意义(均 P﹤0.001).结论 基于弹性网络-Cox 回归构建的列线图模型能有效预测 HCC 肝切除术后患者的 OS 率,具有较好的临床应用价值.