目的 分析膀胱癌电切术后尿路感染（UTI）发生情况，并构建Lasso-Logistic预测模型。方法 选取2022年5月—2023年10月首都医科大学附属北京友谊医院行尿道膀胱肿瘤电切术（TURBT）治疗后的920例膀胱癌患者，统计术后UTI发生率。根据是否发生UTI分为UTI组和非UTI组，比较2组临床资料；通过Lasso-Logistic回归分析膀胱癌患者术后UTI的影响因素，根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型；通过受试者工作特征（ROC）曲线、决策曲线分析（DCA）评价模型的预测效能和临床效用。结果 膀胱癌患者TURBT后住院期间UTI发生率为12.50%（115/920）; Lasso-Logistic回归分析显示，年龄、高血压、糖尿病、血清降钙素原（PCT）、白细胞介素-6（IL-6）、C反应蛋白（CRP）、外周血CD3⁺、CD4⁺/CD8⁺、免疫球蛋白A（IgA）、免疫球蛋白M（IgM）、尿液基质金属蛋白酶-7（MMP-7）、表面活性蛋白A（SP-A）和表面活性蛋白D（SP-D）均为膀胱癌患者术后发生UTI的独立影响因素（P<0.05）。根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型为：Logit（P）=-2.516+1.109×年龄+1.002×糖尿病+1.359×高血压+1.496×CRP+1.726×PCT+1.562×IL-6-1.155×CD3⁺-1.280×CD4⁺/CD8⁺-1.032×IgA-1.411×IgM+1.589×MMP-7-0.843×SP-A-0.799×SP-D。ROC曲线结果显示，该模型预测膀胱癌患者术后发生UTI的曲线下面积（AUC）为0.944（95%CI:0.927～0.958）,敏感度、特异度分别为87.83%、85.22%; DCA结果显示，该模型具有明显的正向净收益。结论 膀胱癌患者TURBT后UTI发生率较高，根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型可为临床预测UTI发生风险提供可靠参考依据。