目的 使用2014—2020年新疆14个地州肺结核报告数据结合影响肺结核报告发病率的相关社会、经济、环境因素，建立贝叶斯框架下的Poisson-logistic联合模型，探究肺结核报告数据潜在的漏报区域，为后续的结核病的精准防控决策提供有力的证据支持。方法 收集影响肺结核报告过程和患病过程的相关因素，使用地理探测器法中的因子探测器筛选重要协变量将其纳入模型，分别构建新疆肺结核报告发病模型和肺结核期望发病模型，共同构成肺结核漏报的混合模型(Poisson-logistic联合模型)。应用混合模型对新疆各地州肺结核漏报风险进行相应估计，探究肺结核潜在漏报风险地区分布。结果 因子探测器结果对显示人均国民生产总值(gross domestic product, GDP)与对肺结核漏报风险的贡献率最大(0.5481);拟合优度检验表明数据拟合良好(贝叶斯P值<0.001),贝叶斯Poisson-logistic联合模型可应用于2014—2020年新疆肺结核报告数据的漏报风险研究。结果显示肺结核报告数据的漏报风险集中在南疆四地州，其中喀什地区肺结核报告数据的漏报风险最大0.1426(0.1403,0.1445)。漏报风险较低集中在新疆东部与中部，其中克拉玛依市的漏报风险最低[0.1017(0.9983,0.1034)]。在贝叶斯Poisson-logistic联合模型中，研究发现，人口密度(IRR=1.0060,95%CI:1.0059～1.0061)和全年平均气温(IRR=1.0087,95%CI:1.0086～1.0088)是肺结核漏报的危险因素，人均GDP(IRR=0.9385,95%CI:0.9365～0.9394)和注册护士数(IRR=0.9916,95%CI:0.9913～0.9920)的增加可降低肺结核漏报风险。结论 贝叶斯Poisson-logistic联合模型可应用于评估新疆肺结核漏报风险，模型探究了新疆维吾尔自治区报告发病率和期望发病率之间的显著差异，反映出报告数据的漏报趋势并定位到潜在的漏报风险区域，为新疆肺结核因地制宜的精准防控策略提供理论依据。