目的 构建列线图预测模型，专门用于预测无症状的绝经后老年女性骨质疏松症的确切概率。方法 将无症状的绝经后老年女性招募到训练组（n=319）和验证组（n=104）。获取并分析他们的临床特征和骨骼矿物质密度结果。通过单变量和多变量Logistic回归分析，筛选构建预测模型的因素。通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线、校准曲线、决策曲线分析和临床影响曲线对构建的预测模型进行统计学评价。根据模型的临界值对验证集进行实际预测，评价模型的预测效果。结果 多因素Logistic回归分析显示，受教育程度较低和体质量较轻是独立的危险因素（P＜0.05）。基于年龄、受教育程度和体质量，构建了列线图临床预测模型，具有中等预测值[曲线下面积（area under the curve, AUC）＞ 0.7]、良好的校准性、临床获益和临床影响。构建的在线动态列线图（https://shibaolu.shinyapps.io/DynamicNomogram/）具有交互性且易于推广。以训练集所得的临界值=0.452为预测无症状绝经后老年女性骨质疏松症的标准，对验证集实际预测结果显示，列线图预测模型的预测效果与训练集比较接近（灵敏度=0.82,特异度=0.63）,并且预测结果与实际结果具有中高度的一致性（Kappa值）,表明预测模型具有一定的临床应用价值。结论 该列线图临床预测模型具有良好的实际应用价值和良好的可推广性，有助于实现骨质疏松症的早预测、早诊断和早治疗，从而为无症状绝经后老年女性的骨骼健康作出贡献，促进公共卫生事业的发展。