腎細胞癌骨轉移（RCC-BM）中病變分布的預后價值尚不明確。本研究旨在量化骨轉移分布與RCC-BM患者預后之間的關聯，并基于隨機生存森林（RSF）算法建立預測模型。在首次診斷骨轉移時，122名患者根據Memorial Sloan-Kettering Cancer Center（MSKCC）/Motzer風險評分進行分層，并根據骨病變分布分為局部區域轉移組（21.3%）、隨機分布組（56.6%）和廣泛分布組（22.1%）。39.3%和35.2%的患者分別出現脊柱和盆腔受累。單變量邏輯回歸及Kaplan–Meier生存分析表明，局部區域轉移、脊柱受累（比值比[OR] 3.30；95%置信區間[CI] 1.20–9.09）以及高齡（OR 1.04；95% CI 1.00–1.08；p < 0.05）與較高的風險相關；而盆腔轉移與較短的總生存期相關（32個月 vs 49個月；p < 0.05）。RSF模型在70%的樣本數據中訓練，在30%的樣本數據中驗證，主要納入了空間病變分布（盆腔、脊柱和上肢受累）、MSKCC/Motzer評分及年齡作為預測變量。單次分割驗證的1年和3年生存時間依賴曲線下面積（AUC）值分別為0.90和0.87。在100次重復驗證中，模型表現一致，1年、3年和5年生存的中位AUC分別為0.89、0.86和0.89。臨界值15.03能有效區分高風險組和低風險組（p < 0.05）。與Cox回歸相比，RSF模型的準確性更高（1年生存的中位AUC為0.89，而Cox回歸為0.59）。總體而言，將骨病變模式納入RSF模型有助于實現個性化預后，并為RCC-BM患者提供更精準的護理。

MSKCC/Motzer評分常用于轉移性腎細胞癌的預后評估，但骨轉移的空間分布作為預后因素尚未得到充分研究。本研究確定了局部區域轉移、隨機分布和廣泛分布三種模式作為預后指標。在Memorial Sloan-Kettering Cancer Center（MSKCC）/Motzer評分體系中，局部區域轉移和脊柱骨轉移預示著更高的風險。將這些模式結合到隨機生存森林（RSF）模型中，并結合MSKCC/Motzer評分，可以改善RCC-BM患者的風險分層，并指導個性化治療策略。