摘 要：目的：本研究旨在分析社区老年 2 型糖尿病患者中肌少症的危险因素，并构建一个具有临床实用价值的预测模型， 以促进肌少症的早期识别和有效干预。方法：采用回顾性队列研究设计，纳入 2019 年 1 月至 2021 年 12 月期间在三所社区医 疗中心就诊的 500 名年龄≥60 岁的 2 型糖尿病患者。收集人口学资料、生活方式信息及临床生化指标，依据亚洲肌少症工作组 （AWGS 2019）标准诊断肌少症。通过单因素与多因素 Logistic 回归分析筛选独立危险因素，并基于回归系数构建列线图 （Nomogram）预测模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线分析（DCA）评估模型的区分度、校准度与临 床净收益。结果：500 例患者中，200 例（40.0%）被诊断为肌少症。多因素 Logistic 回归分析显示，高龄（OR=1.08， 95%CI： 1.04–1.12）、长病程（OR=1.11， 95%CI： 1.06–1.17）、低 BMI（OR=0.87， 95%CI： 0.83–0.91）、高糖化血红蛋白（HbA1c） （OR=1.12， 95%CI： 1.07–1.18）是肌少症的独立危险因素（均 P<0.01）。所构建的预测模型 ROC 曲线下面积（AUC）为 0.82 （95%CI： 0.78–0.86），校准曲线接近理想对角线，DCA 显示在阈值概率>10%时模型具有正向净收益。结论：本研究成功识别 了社区老年 2 型糖尿病患者肌少症的关键危险因素，并构建了一个具有良好判别能力与临床适用性的预测模型。该模型可作为 基层医疗机构筛查高风险人群的辅助工具，为早期干预提供科学依据，从而改善患者功能状态与生活质量。