目的:通过影响胰腺癌预后的营养相关因素,构建术后生存预测模型并进行验证,探究改善胰腺癌患者预后的途径,为胰腺癌患者的个体化治疗提供理论依据。方法:回顾性分析苏州大学附属第一医院普通外科2012年4月至2017年7月间129例行根治性手术切除的胰腺腺癌患者的一般资料、生化指标等,并对患者进行随访,建立临床数据库。将患者分成训练组95例、内部验证组34例。收集2013年1月至2017年12月间在苏州大学附属第二医院行根治性手术的26例胰腺腺癌患者的临床数据和随访资料,作为外部验证组。采用受试者工作曲线(ROC)确定淋巴计数、PNI等数值的最佳分界点。用单因素Cox回归分析胰腺癌患者临床病例特征,选择P<0.1及有临床意义的因素纳入多因素Cox回归明确独立预后因素。应用LASSO回归对患者临床数据进行分析,寻找影响预后的因素。汇总Cox多因素分析及LASSO回归结果,选取术前相关指标绘制列线图(Nomogram)。为了验证列线图相比传统营养指标(PNI、CONUT)的预测能力,使用一致性指数(C-指数)、校准曲线、时间依赖ROC曲线、净重新分类改善指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)和临床决策曲线对列线图(DCA)进行检验。结果:单因素Cox回归提示,年龄、BMI、肿瘤直径、白蛋白、淋巴细胞计数、糖尿病、CA19-9、术后辅助治疗、病理分期和分级等可能是胰腺癌患者术后生存的影响因素(P<0.05)。Cox回归多因素分析结果提示:术前血清白蛋白水平、CA19-9、淋巴细胞计数、TNM分期、术后辅助治疗为胰腺癌患者生存的影响因素。LASSO回归提示白蛋白、淋巴细胞计数、CA19-9、病理分期、辅助治疗、糖尿病为患者预后影响因素。结合多因素分析及LASSO回归结果,选择白蛋白、淋巴细胞计数、CA19-9、糖尿病这四个术前指标构建胰腺癌患者预后的列线图模型,在训练组、内部验证组、外部验证组、联合验证组中C-index分别为0.777、0.769、0.759、0.774,均优于同组内CONUT和PNI评分。对四组数据使用时间依赖ROC曲线进行分析,列线图曲线下面积分别为0.861、0.845、0.773、0.814,均高于组内CONUT、PNI。列线图模型与 CONUT 和 PNI 在训练组中,NRI 分别为 0.400、0.310,;IDI 为 0.113、0.097;在内部验证组中NRI分别为0.536、0.343,IDI为0.271、0.079;在外部验证组中,NRI 为 0.394、-0.012,IDI 为 0.094、0.058;在联合验证组中,NRI 为 0.297、0.149,IDI为0.176、0.054。DCA曲线显示,列线图模型相较CONUT、PNI具有更高的净效益。结论:结合Cox多因素分析及LASSO回归结果,白蛋白、淋巴细胞计数、CA19-9、糖尿病四个术前指标为影响胰腺癌患者预后的相关因素。以此构建胰腺癌患者预后的列线图模型,经验证该模型对患者预后的预测能力要优于传统营养指标CONUT评分及PNI评分。