摘要目的:采用中国共病加权指数(Chinese multimorbidity-weighted index,CMWI),建立老年肺结核共病患者预后结局的预测模型,为制定老年肺结核共病防治策略提供参考依据.方法:采用回顾性队列研究方法,对2016年1月1日至2023年12月31日在广州市胸科医院收治的1423例老年肺结核共病患者进行追踪随访,研究起始时间为患者诊断肺结核的日期,追踪随访观察时间为18个月,以预后转归为最终结局.通过"中国疾病预防控制系统"子系统"结核病信息管理系统"、病案资料、《广州市结核病病人治疗记录卡》和《广州市结核病病人治疗管理登记卡》收集研究对象的信息资料,采用描述性方法分析老年肺结核共病患者特征及预后结局,通过logistic回归分析其影响因素并建立预测模型.结果:1423例老年肺结核共病患者中,成功治疗1205例(84.68％),不良结局 218 例(15.32％).高龄(HR=1.054,95％CI:1.033～1.076)、非本地户籍(HR=1.655,95％CI:1.058～2.621)、有临床症状(HR=2.216,95％CI:1.333～3.683)、病原学检查阳性(HR=3.802,95％CI:2.512～5.754)、重症肺结核(HR=4.628,95％CI:2.968～7.216)、高 CMWI值(HR=1.301,95％CI:1.196～1.415)均是不良结局的危险因素,规则治疗(HR=0.285,95％CI:0.180～0.451)是保护因素.建立预测模型logit P=-8.136+0.053X1+0.510X2+0.796X3+1.335X6+1.532X9-1.254X10+0.263X11.拟合优度检验结果显示模型拟合良好(x2=8.055,P=0.428).回代法预测总的正确率为87.70％,交互验证法预测总的正确率为88.19％,预测准确性较好.该模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)=0.870(95％CI:0.844～0.896),最佳临界点为0.189,敏感度为73.53％,漏诊率为26.47％,特异度为86.98％,误诊率为13.02％,约登指数为0.605,模型性能良好.应用机器学习算法建立的决策树模型生长共3层、11个节点、4个解释变量,以规则治疗为根节点,其后是重症肺结核、病原学检查、CMWI为子节点.规则治疗、非重症肺结核、CMWI≤3.2分的共病患者成功治疗结局的概率最高(96.36％).该模型的AUC=0.843(95％CI:0.812～0.875),最佳临界点为0.134,敏感度为77.98％,漏诊率为22.02％,特异度为79.34％,误诊率为20.66％,约登指数为0.573.Brier分数为0.089,校准曲线显示预测准确性较好.决策曲线显示具有良好的临床适用性.结论:基于CMWI的老年肺结核共病患者预后结局的预测模型具有较好的应用价值,可为探索老年肺结核共病管理提供科学依据.