目的分析慢性心力衰竭（CHF）患者睡眠障碍的风险因素并构建列线图模型。方法采用简单随机抽样方法，于2023年3月至2024年3月选取来自广西壮族自治区南宁市2所、玉林市1所及桂林市1所三级甲等医院住院并符合纳入标准的306例CHF患者作为研究对象。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归分析初步筛选变量，再基于logistic回归确定预测变量，构建列线图模型，应用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和临床决策曲线进行预测模型的验证和效果评价，并采用Boostrap重抽样法进行内部验证。结果306例患者的睡眠障碍发生率为57.5%（176/306）。logistic回归分析显示，年龄、文化程度、家庭人均月收入、NYHA心功能分级、合并症数量、甘油三酯、厌食、焦虑共8个变量是CHF患者发生睡眠障碍的独立风险因素（P＜0.05）。该模型的AUC为0.91（95%CI：0.77~0.88），具有较好的区分度及一致性。结论该研究构建的模型预测效果较好，可为临床医护人员早期识别慢性心力衰竭患者发生睡眠障碍并实施预防性护理提供参考。