目的:分析甲状腺乳头状癌（papillary thyroid carcinoma,PTC）患者中央区淋巴结转移（central lymph node metastasis,CLNM）的危险因素,初步探索构建一种基于临床特征和超声要素化征象的列线图模型,以期有效、无创、个体化的术前预测CLNM风险,实现基于最优证据的个体化诊疗。方法:回顾性分析2018年1月至2020年12月就诊于吉林大学第二医院450例单灶性PTC患者的临床病理资料,对其超声进行回顾性要素化审查。将入组患者按7:3分为建模组和验证组,在两组内分别根据术后病理证实的CLNM将患者分为CLNM阳性组和CLNM阴性组。应用单因素分析和多因素分析筛选CLNM的危险因素,基于多因素二元Logistic回归筛选的独立预测因子构建模型并以列线图可视化展示。用验证组数据对构建的CLNM风险预测模型进行验证。最后,根据TRIPOD报告指南[1]从区分度、校准度和临床有用性三个维度,用ROC曲线、校准曲线、决策曲线分析、临床影响曲线四个指标对列线图模型进行评价。结果:入组450例单灶性PTC患者,CLNM阳性124例,CLNM阴性326例,CLNM发生率27.6%。多因素分析表明,性别（OR=2.123,p=0.041）、年龄（OR=0.952,p=0.001）、肿瘤直径（OR=3.571,p<0.001）、微钙化（OR=1.800,p=0.042）和超声报告可疑淋巴结转移（OR=3.565,p=0.042）是CLNM的独立预测因素。基于上述5个独立预测因素建立预测模型并以列线图可视化呈现。该模型在建模组和验证组都显示了良好的预测能力,AUC分别为0.758（95%CI=0.696-0.820）和0.744（95%CI=0.649-0.838）。校准曲线表明列线图模型预测CLNM概率与实际CLNM概率一致性较好,经1000次重复抽样校正后,实际风险与预测风险的平均绝对误差分别为0.013、0.025。决策曲线分析及临床影响曲线表明:在较大的阈值概率范围内,该模型的净收益高于所有患者均接受治疗或所有患者均拒绝治疗的净收益,提示该模型的临床有用性较好。结论:年龄、性别、肿瘤原发灶征象（肿瘤直径、微钙化）以及超声报告的可疑淋巴结转移是单灶性PTC患者CLNM的独立预测因素,提示临床医生对这类患者谨慎选择淋巴结清扫范围。基于临床特征及超声要素化征象构建的CLNM列线图风险评分预测模型,具有较好的预测性能,可以有效、无创、个体化的术前量化评估PTC患者CLNM风险,有助于指导临床决策。