目的儿童矮小症已经被确定为全球卫生的主要重点问题,本论文目标在于分析矮小症的患病率及影响因素,构建矮小症的列线图预测模型和危险分层系统,为临床提供矮小症个体化的筛查和评估。方法本研究是基于深圳市坪山区13所中小学的12504名6至14岁儿童的一个横断面研究。采用体格检查法测定儿童的身高、体重,采用调查问卷法获取儿童的性别、年龄、家庭及社会环境因素、母亲孕期及儿童出生情况、生活方式等数据。使用SPSS25.0统计软件分析坪山区儿童的身高分布特点和矮小症患病率。使用1:1倾向评分匹配分析调整年龄混杂变量,筛选出1076名儿童纳入影响因素分析。使用卡方检验、多因素logistic回归分析筛选矮小症的影响因素。使用R studio统计软件构建矮小症的临床预测模型和危险分层系统。结果1.深圳市坪山区儿童在6岁至9岁阶段、12岁至14岁阶段,男生身高均值高于女生,10岁至11岁阶段,女生身高均值高于男生。2.深圳市坪山区不同性别、各年龄段儿童的身高与2005年全国同年龄身高比较无统计学差异。3.深圳市坪山区6岁至14岁儿童的矮小症的患病率为4.3%。男童中矮小症的患病率为4.1%,女童中矮小症的患病率为4.5%。女童中矮小症患病率稍高于男童,但两组间矮小症的患病率无统计学差异。矮小症的患病率在9岁时出现高峰,之后随着年龄的增长患病率逐渐下降,当年龄大于10岁之后,下降显著,矮小症在年龄层中存在统计学差异。4.深圳市坪山区儿童矮小症的多因素logistic回归模型显示矮小症的独立影响因素是:父亲身高、母亲身高、家庭年收入、父亲的受教育程度、父母是否对孩子以后身高问题充满担忧（P<0.05）。5.基于矮小症的多因素logistic回归模型,构建矮小症的列线图预测模型,使矮小症的影响因素可视化。使用ROC曲线和校准曲线对列线图进行区分度和准确度的评价,ROC曲线下面积（AUC）值为0.748,模型区分度良好;校准曲线霍斯默-莱梅肖检验值0.917,模型准确度良好。6.基于矮小症的列线图预测模型构建矮小症的危险分层系统。以列线图总分数为127.5分为分界点,分为矮小症低风险组和高风险组。结论本研究通过横断面调研了深圳市坪山区儿童矮小症的患病率;矮小症现有评估手段存在局限性,通过对矮小症影响因素的分析并构建列线图预测模型和危险分层系统,将影响因素可视化,是对矮小症现有初步评估手段的完善和补充,为临床矮小症评估预测提供一种有效的手段和工具。