目的：探讨临床病理特征与卵巢交界性肿瘤淋巴结受累的关系，同时建立列线图模型预测卵巢交界性肿瘤淋巴受累的风险。
方法：回顾性收集 2001 年至 2018 年期间在复旦大学附属妇产科医院行淋巴结清扫的卵巢交界性肿瘤患者的临床病理资料，运用 Logistic 回归分析确定卵巢交界性肿瘤淋巴结受累的高危因素，并建立预测淋巴结受累风险的列线图模型。
结果：共有 248 例行淋巴结清扫的卵巢交界性肿瘤患者，其中 174 例为训练组，74 例为验证组。训练组和验证组分别有 16 例和 5 例淋巴结受累，受累者均为浆液性肿瘤。多因素分析显示最大肿瘤直径 ≥12.2cm，卵巢表面有肉眼可见病灶，盆腹腔病灶 >1cm 是卵巢交界性肿瘤患者淋巴结受累的独立危险因素。对于浆液性卵巢交界性肿瘤，我们纳入以上三个危险因素建立了列线图预测模型。该模型在训练组和验证组的预测淋巴结受累的准确度分别达 0.951 和 0.848。
结论：非浆液性卵巢交界性肿瘤可能不需要进行淋巴结清扫。对于浆液性卵巢交界性肿瘤的淋巴结受累风险可以采用我们的预测模型来准确预测，从而指导临床医生对手术范围做出最佳决定。
Keywords: lymph node involvement, borderline ovarian tumor, lymphadenectomy, prediction model, nomogram