目的:本研究旨在确定老年小细胞肺癌(SCLC)患者早期死亡的危险因素,并构建全因早期死亡和癌症特异性早期死亡的列线图预测模型,以帮助有效管理这类患者。方法:老年SCLC患者的数据是从SEER数据库中提取的。这些患者被随机分配到一个训练队列和一个验证队列。在训练队列中,采用单因素和逐步多因素Logistic回归分析,以确定老年SCLC患者早期死亡的独立危险因素,并构建列线图来预测早期死亡的总体风险。采用接受者操作特征曲线(ROC)、校准曲线、决策曲线分析(DCA)、综合判别改善指数(IDI)和净重新分类指数(NRI)对列线图的效能进行验证。结果:在入组的2077名老年SCLC患者中,有773名患者在首次诊断后三个月内去世,其中713名患者死于癌症特异性原因。分析结果显示,较高的AJCC分期、脑medicare current beneficiaries survey转移、肺转移以及未采取手术、化疗或CP-690550作用放疗等因素,均与全因早期ICI 46474化学结构死亡和癌症特异性早期死亡的高风险相关(P<0.05)。这些确定的因素被用于构建两个列线图,以预测全因和癌症特异性早期死亡的风险。ROC表明,列线图在预测全因早期死亡(训练队列中的AUC=0.820,验证队列中的AUC=0.841)和癌症特异性早期死亡(训练队列中的AUC=0.814,验证队列中的AUC=0.839)方面表现出很高的辨别能力。校准曲线、DCAs、NRI和IDI的结果也显示了两组列线图具有良好的预测能力和临床实用性,且优于常用的TNM分期系统。结论:本研究所构建的列线图预测模型可以有效协助临床医生预测老年SCLC患者早期死亡风险,还可帮助医生筛选风险较高的患者并为其制订个性化的治疗方案。