目的建立老年认知障碍风险简易预测模型。方法于2020年8月—12月,在上海交通大学附属第一人民医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院、首都医科大学宣武医院、首都医科大学附属复兴医院及协作的社区卫生服务中心和养老院,选取就诊的546例年龄≥60岁的老年人为研究对象。采集受试者的社会人口学资料、疾病史、家族史、衰弱表型和相关实验室指标等。采用LASSO回归模型,结合Logistic回归分析选取预测因素,绘制包含最佳预测因素的认知障碍风险预测模型诺谟图,通过校准曲线、C指数和Bootstrapping算法对模型进行验证。结果通过纳入变量分析,筛选出年龄、文化程度、直系亲属痴呆史、主观认知下降、衰弱表型、代谢综合征和低白蛋白血症共7个独立预测因素（P(0.05）。预测模型的C指数为0.875 （95%CI:0.847～0.903）,bootstrapping算法相对校正后的C指数为0.858。校准曲线与理想曲线接近重合,模型具有良好的预测能力,且可增加受试者的临床获益。结论对于认知障碍高危人群,应考虑年龄、文化程度、直系亲属痴呆史、主观认知下降、衰弱状态、代谢综合征和低白蛋白血症等因素的综合作用。基于上述因素建立的预测模型,可以快速、简便评估个体认知障碍风险。