目的：心脏并发症是老年髋部骨折患者术后严重不良事件之一。现有的心脏风险评估工具尚存在一些局限，亦非专为老年髋部骨折患者所开发。本研究旨在建立用于预测老年髋部骨折患者术后心脏并发症（PCEs）发生风险的列线图预测模型并对其进行内部验证。

研究设计与方法：采用回顾性队列研究设计，将2015年7月至2021年12月在我院住院接受手术治疗的老年髋部骨折患者（年龄≥65岁）纳入研究。通过电子病例系统收集患者的临床资料。采用LASSO回归方法筛选预测变量，多因素logistic回归分析建立预测模型，并绘制列线图。通过bootstrap方法进行内部验证。分别应用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、校准曲线和Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验、决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）评价模型的区分度、校准度和临床实用性，并比较列线图预测模型与改良心脏风险指数（RCRI）的AUC和DCA差异。

结果：共纳入992例老年髋部骨折患者，75例（7.6%）在住院期间发生PCEs。通过LASSO回归和多因素logistic回归分析筛选出7个预测变量，分别为：全身麻醉、美国麻醉师协会（ASA）分级、心力衰竭病史、严重心律失常病史、冠状动脉性心脏病史、术前血小板计数和血清肌酐水平，依据预测变量构建预测模型，并绘制列线图。预测模型的ROC曲线下面积（AUC）为 0.875（95% [CI]:0.828-0.918），显示模型预测效能良好。校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果（P=0.520）显示模型的预测准确性较高。DCA和CIC表明模型具有较好的临床实用性。列线图预测模型的区分度和临床实用性均优于RCRI。   

结论：本研究构建的7变量简单列线图预测模型可有效地预测老年髋部骨折患者术后心脏并发症风险，从而协助临床医生早期识别PCEs高危患者、优化围手术期管理。