〔摘　要〕 目的 构建并验证基于脂蛋白相关磷脂酶A2（Lp-PLA2）和脂蛋白(a) [LP(a)]的列线图预测模型，用于预测冠心病（CHD）患者发生主要心血管不良事件（MACE）的风险。方法 回顾性分析442例CHD患者的临床资料，将最终完成随访的411例患者按7:3比例随机分为训练集（288例）和验证集（123例）。通过Lasso回归和Cox回归分析筛选出CHD患者发生MACE的独立危险因素，并构建列线图预测模型。使用时间依赖性受试者工作特征曲线、校准曲线和决策曲线评估模型的预测性能。结果 通过Lasso回归和Cox回归分析筛选变量，最终模型纳入年龄、吸烟史、CHD临床表型、冠状动脉病变支数、Gensini评分、BNP、Lp-PLA2、LP(a)和他汀类药物用药史9个独立预测因素。训练集中的ROC曲线下面积在1年、2年和3年分别为0.897、0.885、0.909；验证集中的ROC曲线下面积在1年、2年和3年分别为0.885、0.881和0.923，显示模型具有良好的区分度。校准曲线和决策曲线表明，该模型在预测CHD患者发生MACE方面具有较高的临床实用性。结论 基于Lp-PLA2、LP(a)及其他危险因素构建的列线图预测模型为CHD患者的预后评估提供了有效工具，有助于早期识别高风险患者并进行个性化干预。