目的 分析慢性肾炎患者发生骨质疏松的危险因素，并构建诊断模型。方法 回顾性分析138例慢性肾炎患者的临床资料，根据骨密度值将患者分为骨质疏松组（n=50）与非骨质疏松组（n=88）。记录两组患者的性别、年龄、体质指数、慢性肾炎病程、糖尿病史、吸烟史、激素服用时间，并检测两组患者的骨代谢和生化指标，即血磷、血钙、血清尿酸、血肌酐、骨碱性磷酸酶（BALP）、碱性磷酸酶（ALP）、全段甲状旁腺激素（iPTH）、25-羟基维生素D3［25(OH)D3］、估算肾小球滤过率（eGFR）。采用Logistic回归分析慢性肾炎患者发生骨质疏松的危险因素并构建诊断模型；采用受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的诊断效能并确定诊断阈值。结果 单因素分析结果显示，相比于非骨质疏松组，骨质疏松组激素服用时间≥3年的患者比例更高，BALP、iPTH水平更高，25（OH）D3水平、eGFR更低（均P＜0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，激素服用时间≥3年、BALP和iPTH水平升高是慢性肾炎患者发生骨质疏松的危险因素，25（OH）D3水平、eGFR升高是慢性肾炎患者发生骨质疏松的保护因素（均P＜0.05）。Logistic回归诊断模型为Logit P =-7.955+1.583×激素服用时间+0.850×BALP+0.240×iPTH-0.384×25（OH）D3-0.071×eGFR，该模型的ROC曲线下面积为0.935，灵敏度为94.00%，特异度为92.05%，正确诊断率为92.75%。结论 激素服用时间≥3年、BALP和iPTH水平升高的慢性肾炎患者发生骨质疏松的风险增加，25（OH）D3水平、eGFR升高者发生骨质疏松的风险降低；根据上述影响因素构建的Logistic诊断模型能有效评估慢性肾炎患者发生骨质疏松的风险。