目的上尿路尿路上皮癌（Upper tract urothelial carcinoma,UTUC）属于尿路上皮癌,包括肾盂尿路上皮癌以及输尿管尿路上皮癌,是一种发病率相对较低的尿路上皮肿瘤。正是由于UTUC的发病率相对较低,所以目前对其预后因素的研究较少。因此在临床工作中,医务工作者只能根据TNM分期系统、术后病理报告及自身工作经验等对患者的预后和远期生存率进行大概的评估。鉴于此,本研究拟提取应用美国国立癌症研究所数据库（The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER）的UTUC患者数据建立预后预测模型,并收集河南大学淮河医院泌尿外科UTUC患者数据来验证该模型的准确性,从而获得更为准确的预后因素以及患者1、3、5年肿瘤特异性生存率。材料与方法（1）数据收集从SEER数据库中提取所有在2010年至2015年之间诊断为UTUC的患者数据,对提取的数据进行初步过滤、筛选,排除信息不完善的数据,严格按照已制定的纳入、排除标准确定建模数据;对河南大学淮河医院泌尿外科两个病区2010年1月至2019年12月十年期间收治的UTUC患者病案资料进行逐一查阅,收集术后病理报告确定为UTUC的患者资料,逐一登记患者的姓名、性别、年龄、病案号、联系电话、吸烟与否、肿瘤生长部位、肿瘤大小、肿瘤类型、肿瘤分期、病理分级、是否手术及术后是否行膀胱灌注化疗等,采用河南大学淮河医院病例随访系统、电话联系等方式对确定的患者进行随访登记。（2）建模与验证将UTUC患者的发病年龄、性别、肿瘤原发位置、左右侧向性、肿瘤分化等级、T分期、N分期、M分期、肿瘤大小、是否吸烟、是否进行手术治疗、术后是否进行膀胱灌注化疗等共12个自变量作为预估疾病预后的风险因素,以患者是否发生肿瘤特异性死亡为因变量进行Cox回归分析,从而得到最终进行构建临床预测模型的风险因素。本次研究中将SEER数据中提取的患者数据作为建模组,而河南大学淮河医院收集的患者数据作为验证组。通过R语言将Cox回归分析筛选出的风险因素用于绘制预测UTUC患者1、3、5年肿瘤特异性生存率的列线图（Nomogram）,并以河南大学淮河医院数据对其进行外部验证,外部验证的评价指标包括一致性参数（C指数）、ROC曲线下面积（AUC）、净重新分类指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）以及模型的校准度评价（即校准图）。结果本研究从SEER数据库提取患者数据626例。河南大学淮河医院随访病例261例,其中失访患者16例,病例资料不完整12例,随访完成并纳入研究的河南大学淮河医院患者共233（89.3%）例。建模组及验证组病例总共859例,其中男性患者515例,女性患者344例,男女比例约为3:2。通过Cox回归分析结果确定了9个独立预后因素,分别是发病年龄、分化级别、T分期、N分期、M分期、肿瘤大小、是否吸烟、是否手术及术后是否行膀胱灌注化疗（P＜0.05）,将这些因素作为预测因子通过R语言手段建立预测UTUC患者1、3、5年肿瘤特异性生存率的预测模型,模型建立后通过列线图的形式化进行呈现。计算得出建模组的C指数为0.819,验证组的C指数为0.808,高于TNM分期系统的结果（0.728和0.728）;预测模型建模组和验证组1、3、5年的AUC分别为0.799、0.759、0.717和0.829、0.739、0.725,TNM分期系统建模组和验证组AUC分别为0.777、0.704、0.691和0.792、0.689、0.697;综合判别改善指数（IDI）及净重新分类指数（NRI）结果均大于零,提示预测模型较TNM分期系统的预测结果有所改善;同时绘制的校准图也接近于标准曲线。结论本研究通过对859例上尿路尿路上皮癌患者生存研究,通过R语言建立了一个预测上尿路尿路上皮癌患者肿瘤特异生存率的临床预测模型,通过对该模型的外部验证,以及模型在区分度、校准度方面的结果显示,该模型可以为临床医生评估患者预后时提供参考。