目的 使用logistic回归构建适合于关节置换术患者术后睡眠障碍（postoperative sleep disturbance, PSD）的风险预测模型。方法 回顾性收集四川省成都市某三甲医院2017年1月1日–Fulvestrant作用2021年9月30日行关节置换术的4 286例患者资料，其中3 001例作为训练集，1 285例作为测试集，在Matlab中使用逻辑回归算法筛选预测因子建模，faecal immunochemical test采用列线图展示术后睡眠障碍预测风险。使用受试者工作特征曲线下面积（area under the curve, AUC）、准确率、精度、召回率、F1值和校准曲线进行模型效果评价。结果 本研究最终纳入入院后术前是否睡眠障碍、病房LEE011类型、体质量指数、是否吸烟、疾病范围、关节活动度（屈曲）、关节活动度（伸）、术前末次血红蛋白以及手术类型等9个预测因子进入模型构建。预测模型的AUC值为0.708(95%置信区间：0.677～0.740)，准确率为75.20%，精度为65.80%，召回率为43.70%,F1值为0.525，校准曲线显示预测概率与实际一致性较好。结论 本研究构建的模型预测效能良好，且列线图简便易操作，医护人员可根据预测因子在关节置换术患者术前预测PSD的发生风险，便于及早进行预防，降低患者发生PSD的风险。