摘要： 目的 研制神经源性膀胱上尿路损害风险评估工具，以早期发现危险人群。 方法 调查112例神经源性膀胱患者的一般资料、病情资料、尿动力学和泌尿系影像学资料，分别建立Logistic回归和决策树模型，根据准确度和受试者工作特征曲线下面积较高的模型形成风险评估工具。 结果 决策树模型的准确度和受试者工作特征曲线下面积（84.8%，0.909）高于Logistic回归模型（73.2%，0.842），据此形成了包含尿道功能、性别、最大腹压、最大膀胱内压4个指标的风险评估表。 结论 本研究研制的神经源性膀胱上尿路损害风险评估表，为临床筛选危险人群提供了一种简便易行的工具。

关键词: 神经源性膀胱, 膀胱输尿管反流, 尿动力学, 数据挖掘