目的 基于SEER数据库的大样本数据，构建肺腺癌患者生存预后的列线图预测模型。方法 回顾性分析SEER数据库收集的2010—2015年诊断为肺腺癌患者的临床数据。根据影响肺腺癌患者预后的独立因素，采用Lasso Cox回归分析构建列线图模型。C指数和校准曲线评估列线图的判别和校准能力。使用NRI和DCA曲线评估列线图的预测能力和净收益。结果 共确定了15个影响肺腺癌预后的独立危险因素，并将其整合到列线图模型中。GSK1349572 molecular weight预测模型建模组的C指数为0.819，验证组的C指数为0.810。建模组和验证组校准曲线预测的1、3和5年特异性生存率与实际特异性生存率吻合较好。NRI和DCA曲线表明，列线图预测模型的预测能力和净收益SCH772984化学结构均优于第7版AJCC TNM分期系统。以此模型构建的风险分层模型能够很好地区分出不同风险的患者(P<0.0001)。结论 成功构建并验证了列线图预测模型，为肺腺癌患者的生存预测提供了一个简便可靠的工具。同时，预测模型构建的风险分层模型可Medical kits以便捷地筛选不同风险的患者，对肺腺癌患者的个体化治疗具有重要的意义。