研究背景膀胱腺癌是膀胱肿瘤疾病中一中罕见的分型,发病率低于尿路上皮癌和膀胱鳞癌,位居第三位,约占2%。由于膀胱腺癌的低发病率,临床缺少足够样本数据对其进行研究与分析,因此该疾病的预后相关影响因素以及治疗方式均存在争议。由此我们借助SEER数据库对膀胱腺癌的生存预后相关因素和治疗方式进行研究,同时构建能个体化预测膀胱腺癌患者生存预后的列线图模型,从而帮助临床医师针对不同分期膀胱腺癌患者选择个体化的治疗方案和分析患者的生存预后。目的通过研究膀胱腺癌（Adenocarcinoma of The Bladder,ACB）患者的独立预后危险因素,建立可以个体化预测膀胱腺癌患者生存预后的列线图模型。方法通过收集美国国家癌症研究所（National Cancer Institute）的SEER数据库（the Surveillance,epidemiology and end results database,seer）中2004—2015年间2600例被诊断为膀胱腺癌患者的临床资料进行筛选,该数据库收集了大约30%的美国人口详细的癌症诊断,治疗和生存数据信息,其中包含癌症病人完整的临床资料,具有较高的代表性及可信度,通过筛选共纳入符合研究条件的膀胱腺癌患者659例进行回顾性分析研究,采用Empower stat软件对所有变量带入Cox比例回归风险模型进行单因素回归分析,将P<0.05的变量纳入Cox比例回归风险模型进行多因素回归分析,使用R语言将Cox多因素回归分析中确定的独立预后危险因素构建成生存列线图模型,运用Bootstrap法进行1000次等量有放回重复采样对模型进行验证,采用C-index和绘制列线图校准曲线来验证模型的准确性。研究结果我们研究发现年龄>70岁、肿瘤直径>3 cm、未行手术治疗、患者的病理类型、T3期、T4期、N1期、N2期、M1期为影响患者生存时间的独立危险因素。同时我们建立的列线图模型校准曲线与理想曲线一致性较高,C-index指数为0.74,经内部验证后具有较高的适用性与准确性。结论我们建立的膀胱腺癌列线图模型具有较高的准确度和适用性,为临床医生评估和预测不同个体患者生存预后提供了便捷直观的工具,同时在目前追求精准医疗的趋势下,本模型可以为临床医师评估高风险患者和制定个体化医疗策略提供参考和帮助。