回顾性分析结直肠腺瘤（CRA）患者与结直肠癌（CRC）患者的常规检验指标并建立预测模型。

选取580例诊断为CRA患者117例和CRC患者463例,按照7∶3随机分为训练集406例、验证集174例。采用Logistic回归法建立模型,并绘制列线图。分别采用受试者工作特征曲线（ROC）、校准图、临床决策曲线（DCA）评估预测模型的区分度、校准度和临床应用的有效性。

单因素Logistic回归分析初步筛选出13个候选变量,包括年龄、大便隐血试验（FOBT）、纤维蛋白原（FIB）、凝血酶时间（TT）、白蛋白（ALB）、白细胞计数（WBC）、中性粒细胞计数（NEUT#）、红细胞比积（HCT）、平均血红蛋白含量（MCH）、红细胞体积分布宽度（RDW）、血小板计数（PLT）、平均血小板体积（MPV）、活化部分凝血活酶时间（APTT）。
多因素Logistic回归显示MPV、FIB、ALB、FOBT、TT以及HCT是CRA患者患CRC的危险因素（P<0.05）。构建预测模型,训练集和验证集发生CRC的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.915和0.836。校准曲线显示,模型预测准确率较高,校正能力良好。DCA结果显示,当阈值概率为55%～95%时,训练集与验证集的净收益均大于2个极端模型,即临床有益。

本研究构建的预测模型具有较好的区分度、校准度和临床应用的有效性,可作为区分CRA和CRC患者的辅助工具。