目的构建慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者发生脑卒中风险的预测模型，并对比该模型与CHA2DS2-VASc评分在预测COPD患者脑卒中风险方面的价值。方法选取该中心2022—2023年住院的COPD患者213例，进行为期1年的随访，收集新发脑卒中事件情况。按是否发生脑卒中将患者分为卒中组45例和非卒中组168例，比较2组患者各指标的差异。通过logistic回归分析，研究影响COPD患者发生脑卒中的各种因素，建立列线图模型并进行内部验证，应用受试者工作特征（ROC）曲线法评估列线图模型和CHA2DS2-VASc评分在 COPD患者脑卒中发病中的预测作用。结果logistic回归分析证实，年龄、独立生活、脑卒中史、抗凝血治疗、CHA2DS2-VASC评分是COPD患者发生脑卒中的独立影响因素［比值比（OR）95%可信区间（95%CI）分别为3.398（1.380～8.371）、0.281（0.102～0.775）、18.869（2.324～153.217）、0.006（0.001～0.043）、2.079（1.345～3.216），P＜0.05］。以此构建列线图模型，ROC曲线下面积（AUC）为0.904（95%CI：0.852～0.955）,灵敏度为89.9%，特异度为77.8%，表明模型均具有良好的区分度；Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明χ 2=3.500，P=0.744，说明模型具有较好的校准度。Delong检验显示，该列线图模型较CHA2DS2-VASc评分（AUC=0.741）具有更高的预测价值（Z=5.610，P＜0.001）。结论构建的列线图模型具有良好区分度和校准度，可有效提高对COPD患者发生脑卒中的预测价值，从而为COPD患者脑卒中风险的早期评估和即时干预提供科学依据。