目的了解肺癌患者术后并发房颤的现状,分析肺癌患者术后并发房颤的危险因素,构建肺癌患者术后并发房颤的风险预测模型并验证,以期为高风险人群提供筛查工具,尽早干预以减少肺癌患者术后心房颤动的发生,改善肺癌患者预后。方法采用横断面调查研究,收集2021年1月-2021年10月大连市某三级甲等医院符合纳入标准和排除标准的胸外科肺癌患者1201名,通过随机数字表法将纳入研究的肺癌患者按照2:1的比例随机分为模型组（801名）和验证组（400名）,模型组以患者术后是否并发房颤分为房颤组和非房颤组进行肺癌患者术后并发房颤危险因素分析及风险预测模型方程构建。通过课题组前期自制的《肺癌手术患者信息数据采集表》采集患者一般资料和临床资料,并使用Rhythm Watch TM心电记录仪收集肺癌患者术后心电信息。采用spss25.0对数据进行统计分析,使用logistic回归分析肺癌患者术后房颤（Postoperative Atrial Fibrillation,POAF）的危险因素,采用OR值对进入logistic回归方程的各因素进行赋值,取约登指数最大时所对应的数值为最佳诊界值,采用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线下面积（Area Under Curve,AUC）评价风险预测模型的分辨能力,通过Hosmer-Lemeshow拟合优度对风险预测模型方程进行校准度的检验评价。并通过验证组数据对模型进行验证,评估该模型的稳定性能。结果1 POAF现状本研究通过对所有符合纳排标准的1201名肺癌患者进行POAF的现状调查发现,有78名患者术后并发了房颤,肺癌患者术后房颤发生率为6.5%（78/1201）。POAF患者大多数为老年人（78.5%）,年龄最小的47岁,最大的84岁;男性患者42名,女性患者36名,分别占POAF患者的54%和46%;房颤类型以阵发性房颤居多（87.2%）,高发于术后48-72小时内（80.8%）,大多数患者可自行转归,无需临床药物干预。2 POAF危险因素分析单因素分析得出患者在性别、年龄、心血管疾病史、吸烟史、手术范围、淋巴结采样组数、手术时长、LVEF、病理类型等方面与POAF相关（p＜0.05）。将单因素logistic回归分析中具有统计学差异的9个变量进行多因素logistic回归分析,得到:性别为男性、年龄≥60岁、有心血管疾病史、手术范围切除肺叶及以上这4个变量因素是肺癌患者POAF的独立预测因素（p＜0.05）。3 POAF风险预测模型构建及验证根据多因素logistic回归分析的结果,得到肺癌患者POAF的预测模型方程是:分数=2*性别为男性+2*年龄≥60岁+4*有心血管疾病史+2*手术范围切除肺叶及以上。模型组AUC=0.722（P＜0.001,95%CI:0.647-0.798）,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验p=0.664＞0.05,提示模型的校准度较高,拟合程度良好。根据约登指数,确定该模型最佳截断值为7,其灵敏度和特异度分别为75.5%和61.8%。预测方程得分≥7分的患者与得分＜7分的患者相比,POAF发生率高,结果有明显的统计学差异（p＜0.001）。验证组AUC为0.742（p＜0.001,95%CI:0.664-0.821）,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验p=0.215＞0.05,提示模型的校准度较高,拟合程度良好。结论1研究结论肺癌患者术后并发房颤的发生率较居民基线水平偏高,临床医护应引起重视尽早对患者进行评估并给予预见性干预。本研究构建了可用于预测肺癌患者术后并发房颤的预测模型方程并进行了内部验证,该模型方便可行,预测性能良好,对肺癌患者术后并发房颤的风险具有较好的分辨预测能力,可以为临床医护在预测肺癌患者术后房颤发生方面提供指导。