目的基于最优子集法建立肠道准备预测模型,量化评估影响肠道准备的预测变量。方法选取2017年1月至2019年10月在广东省中医院总院消化内科行结肠镜检查的门诊及住院的患者。分别运用向前逐步和最优子集法在训练集中建立logistic回归模型,并在测试集中评估两个模型的ROC曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)、净重新分类改善指数(net reclassification index,NRI)、综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)等指标。结果研究共纳入了455例患者,其中病例组195例,对照组260例。经最优子集模型筛选出的4个预测变量为高纤维饮食、糖尿病、便秘史、术前活动,AUC值0.873(0.819～0.926)。两个模型间的AUC值、NRI、IDI均差异无统计学意义,但最优子集模型更为简洁。结论最优子集法模型能更简洁、有效地筛选出影响肠道准备的因素,根据这些因素建立的列线图能为医护人员提供有效的指导。