[目的]介入性静脉导管植入术PICC、CVC及CVP在肿瘤患者中被广泛应用。导管相关性静脉血栓形成是此类介入性静脉导管植入术最严重的并发症之一,也是恶性肿瘤患者死亡的第2大原因。本研究旨在开发一种风险预测模型列线图、网页计算器及评分系统,用于预测恶性肿瘤患者导管相关性深静脉血栓（Catheter-Associated Deep Vein Thrombosis,CADVT）形成,并对模型进行外部验证,评估预测模型区分度及校准度。[方法]使用课题组前期收集的2018年1月1日至2019年1月31日在昆明医科大学第三附属医院行治疗性深静脉导管植入术的恶性肿瘤病例作为开发队列,建立恶性肿瘤患者CADVT预测模型,并使用Bootstrap法校正模型,根据Logistic回归方程使用R studio软件绘制列线图及网页计算器,使用Excel制作评分系统。另外,收集2019年6月至2020年6月在该院行治疗性深静脉导管植入术的恶性肿瘤病例作为验证队列,进行预测模型的外部验证。模型的区分度通过绘制ROC曲线下面积（AUC）来评估,模型校准度通过计算Brier得分、校准度截距、校准斜率,绘制校准曲线来评估。[结果]本次研究共纳入开发队列4691例患者,验证队列2051例患者,开发队列血栓组病例共计355例,验证队列171例,血栓形成占比分别为7.57%、8.34%。预测模型包括7个风险因素,预测性能良好,与实际发生的血栓结局在一定区间内高度相似。1 Logistic回归预测模型（Bootstrap校正后）:P=ex/（1+ex）X=-3.976-2.238*x1+0.269*x2+0.684*x3+0.911*x4+2.680*x5+0.152*x6+0.088*x7,使用加强 Bootstrap 法校正之后 AUC 为 0.824（95%CI:0.795-0.850）。注:x1=置管部位活动量;x2=肿瘤分期;x3=有无糖皮质激素使用;x4=合并症（感染、高脂血症、糖尿病）);x5=血栓（高凝状态）形成史;x6=凝血酶原时间;x7=D2聚体。将Logistic回归方程呈现为列线图、网页计算器及评分系统。2模型评价指标（外部验证）:2.1区分度AUC为0.946（95%CI:0.933-0.958）。开发队列经过内部校正后和外部验证队列AUC值均＞0.8,提示模型区分度良好。2.2校准度Brier得分:0.072,小于0.25,并且接近0,提示模型预测能力较好,校准度良好;校准截距:-1.938,小于0,提示模型开发队列事件发生率高于验证队列;校准斜率:1.759,大于1,提示模型预测不足;校准曲线在0.3-0.7概率区间拟合良好。[结论]我们根据大样本建立了癌症导管相关深静脉血栓形成Logistic回归预测模型,并进行外部验证（时段验证）,经验证后模型区分度及校准度良好,可以准确预测导管相关性深静脉血栓形成概率,列线图、网页计算器及评分系统可推广纳入临床医疗系统使用,以供临床医师决策。