摘要：目的 基于 Logistic 回归分析确定的独立危险因素，构建并验证骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF） 术后再骨折的风险预测模型，为临床早期识别高风险患者提供量化工具。方法 回顾性分析 2022 年 8 月至 2024 年 8 月梧州市中医医院收治的 100 例 OVCF 手术患者（再骨折组 50 例，对照组 50 例）。通过单因素分析筛选 潜在危险因素（年龄、初次骨折椎体数、手术椎体数、骨水泥注入量、骨水泥渗漏、抗骨质疏松治疗、依从性）， 进一步采用多因素 Logistic 回归分析确定独立危险因素。基于回归系数构建风险预测模型，并通过受试者工作 特征（ROC）曲线评估模型的区分度（AUC）和校准度（Hosmer-Lemeshow 检验）。结果经单因素分析，两组 在年龄、初次骨折椎体数、手术椎体数、骨水泥注入量、骨水泥渗漏、抗骨质疏松治疗及依从性方面差异显著 （P<0.05）。经多因素 Logistic 回归分析，年龄大、初次骨折椎体数目多、手术椎体数多、骨水泥不适量、发生 骨水泥渗漏、未规范化抗骨质疏松治疗、依从性低都是增加患者手术后再次骨折的风险因素（P<0.05）。模型 AUC 为 0.872（95%CI 0.810–0.934），敏感度 85.4%，特异度 78.6%，Hosmer-Lemeshow 检验 P=0.286，提示模 型具有良好的预测效能和校准度。结论 本研究构建的预测模型整合了年龄、手术相关因素及治疗依从性等关键 指标，可有效评估 OVCF 患者术后再骨折风险，有助于临床个体化干预。