目的 通过meta分析的方式,分析抗血管内皮生长因子（Vascular Endothelial Growth Factor,VEGF）靶向药物一线治疗转移性肾癌的情况下,不同预后因素包括多因素模型及单个预后因素的预测效果。方法 截止到2019年3月31日,使用中国知网（CNKI）,万方数据库,Pub Med,Web of Science和Embase数据库进行文献检索。纳入的文献需提供生存结局,如无进展生存期（PFS）或总生存期（OS）,以及相关因素的风险比（HR）和95%置信区间（95%CI）。使用Stata 14.0软件进行统计分析。结果 纳入28篇文章,总计3881名患者。研究分析了国际转移性肾细胞癌联合数据库（International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium,IMDC）模型、纪念斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan-Kettering Cancer Center,MSKCC）模型、年龄、性别、美国东部肿瘤协作组评分（Eastern Cooperative Oncology Group,ECOG）,卡式状态评分（Karnofsky Performance Status,KPS）、肿瘤细胞核分级（Fuhrman Grade）、淋巴结转移以及中性粒/淋巴细胞比值（Neutrophil to Lymphocyte Ratio,NLR）对于预后的预测价值。1.选取PFS单因素分析的数据进行HR合并,IMDC模型（中危与低危,高危与低危）,MSKCC模型（高危与低危）,ECOG评分（1分与0分）,KPS评分（小于80分和大于等于80分）以及NLR（大于3与小于等于3）和预后相关,并且具有统计学意义。2.选取PFS多因素分析的数据进行HR合并,MSKCC模型（中危与低危,高危与低危）,肿瘤细胞核Fuhrman分级（3-4与1-2）以及NLR（大于3与小于等于3）和预后相关,并且具有统计学意义。3.对OS单因素分析获得的HR进行合并,IMDC模型（中危与低危,高危与低危）,MSKCC模型（中危与低危,高危与低危）,ECOG评分（2分与0分）,KPS评分（小于80分与大于等于80分）,肿瘤细胞核Fuhrman分级（3-4与1-2）以及NLR（大于3与小于等于3）和预后相关,具有统计学意义。4.对OS多因素分析获得的HR进行合并,MSKCC模型（高危与低危）,KPS（小于80分与大于等于80分）及NLR（大于3与小于等于3）和预后相关,具有统计学意义。结论 在使用抗VEGF靶向药物作为一线治疗的转移性肾癌患者中,IMDC模型和MSKCC模型对预后有较好的预测价值,KPS评分、ECOG评分、细胞核Fuhrman分级以及NLR也可对患者的预后进行预测。