目的 分析腋窩淋巴結（axillary lymph node，ALN）臨床評估陰性（cN0）乳腺癌患者的臨床病理特征和彩色多普勒超聲（簡稱超聲）影像學特征與腋窩淋巴結轉移（axillary lymph node metastasis，ALNM）的相關性，建立logistic回歸模型預測ALNM狀態，為cN0乳腺癌患者更準確地評估ALN狀態提供參考。方法收集 2013年12月至 2020年10月期間于武漢科技大學附屬醫院（孝感市中心醫院）住院手術的501例女性cN0乳腺癌患者的臨床病理資料，其中選取2013年12月至2019年12月期間的376例患者建立cN0乳腺癌ALNM預測模型，在建模組中對患者的基本信息、臨床病理特征及超聲影像學特征進行單因素分析，將單因素分析有統計學意義的變量和既往研究認為與之相關的變量一起納入多因素logistic回歸分析，建立logistic回歸預測模型，采用校正曲線和Hosmer-Lemeshow檢驗擬合優度進行模型評價，將模型在驗證組（2020年1–10月期間的125例患者）中進行驗證，繪制受試者工作特征（receiver operating characteristics，ROC）曲線。結果501例cN0乳腺癌患者中ALN陽性率為28.14%（141/501）。建模組的單因素分析結果顯示：組織學分級、 脈管浸潤、孕激素受體（progesterone receptor，PR）、細胞增殖指數（Ki-67）、年齡、分子分型及超聲乳腺影像報告和數據系統（breast imaging-reporting and data system，BI-RADS）分級與ALNM有關；多因素logistic回歸分析結果顯示：有脈管浸潤、雌激素受體（estrogen receptor，ER）陽性、超聲BI-RADS分級4C級和Ki-67≥14%增加ALNM的概率（P＜0.05）。利用上述預測因素建立預測列線圖，得出建模組的ROC曲線下面積（area under the curve of ROC，AUC）為0.72，其95%CI為（0.66，0.78），取AUC截斷值為0.30時，其敏感度為61.00%，特異度為71.20%。將新建立的ALNM logistic回歸模型運用于驗證組（n=125），其AUC為0.72，95%CI為（0.53，0.76），取預測概率截斷值為0.40時，該模型預測總符合率為69.60%（87/125），陽性預測值為47.37%（18/38），陰性預測值為91.95%（80/87）。 結論有脈管浸潤、ER陽性、超聲BI-RADS分級4C級和Ki-67≥14%為cN0患者ALNM的風險因素，該模型陰性預測值可達91.95%，對預測早期乳腺癌cN0患者ALN是否轉移具有較高的價值，可為篩選豁免前哨淋巴結活檢人群提供參考。