目的：探讨膝骨关节炎患者经过人工全膝关节置换术后深静脉血栓形成（DVT）的影响因素并构建Nomogram预测模型。方法：选取2020年12月至2022年12月来我院就诊并接受人工全膝关节置换术的120例膝骨关节炎患者为研究对象。根据术后是否有DVT发生将患者分为DVT组（n=20）及非DVT组（n=100）。采用受试者工作特征（ROC）曲线分析各影响因素对膝骨关节炎患者经人工全膝关节置换术后DVT发生的预测价值；采用多因素Logistic回归分析膝骨关节炎患者经过人工全膝关节置换术后DVT发生的影响因素；采用R语言软件4.0“rms”包构建膝骨关节炎患者经过人工全膝关节置换术后DVT发生的Nomogram预测模型，校正及决策曲线对列线图预测模型进行内部验证及临床预测效能评估。结果：DVT组与非DVT组在年龄、体重指数、合并糖尿病、合并高血脂、血浆D-二聚体水平、手术时间、术中出血量、术后卧床时间、麻醉方式方面比较差异均有统计学意义（P<0.05）;ROC曲线结果显示，年龄、体重指数、血浆D-二聚体、手术时间GDC-0973抑制剂、术中出血量、术后卧床时间的AUC为0.663、0.678、0.985、0.856、0.925、0.925；多因素Logistic回归分析显示，年龄≥71岁、体重指数≥25.47 kg/m2、合并糖尿Laboratory Supplies and Consumables病、合并高血脂、血浆D-二聚体水平≥0.69 mg/L、全麻为膝骨关GW-572016生产商节炎患者全膝关节置换术后DVT发生的独立危险因素（P<0.05）。列线图预测模型的校正曲线与原始曲线及理想曲线接近，C-index为0.813 (0.721～0.905)，模型拟合度较高；列线图预测模型的阈值>0.17，可提供临床净收益，且临床净收益均高于年龄、体重指数、合并糖尿病、合并高血脂、血浆D-二聚体、麻醉方式。结论：膝骨关节炎患者经过人工全膝关节置换术后DVT发生的影响因素为年龄、体重指数、合并糖尿病、合并高血脂、血浆D-二聚体水平、手术时间、术中出血量、术后卧床时间、麻醉方式，以其作为预测因子构建的个性化列线图预测模型有助于膝骨关节炎患者在经过全膝关节置换术后是否发生DVT的预测评估，以期尽早干预，降低发生率，改善预后。