目的 系統評價中國慢性心力衰竭患者預后預測模型，為相關預后預測模型的構建、應用及推廣提供參考。方法 全面檢索The Cochrane Library、PubMed、EMbase、Web of Science、中國知網、維普、萬方和中國生物醫學文獻數據庫中發表的有關中國慢性心力衰竭預后預測模型的相關研究，檢索時限均為建庫至2023年3月31日。兩名研究人員嚴格按照納入與排除標準獨立篩選文獻、提取數據，使用預測模型偏倚風險評價工具（prediction model risk of bias assessment tool，PROBAST）評價模型質量。結果 共納入25項研究，包括123個慢性心力衰竭患者預后預測模型。模型建立的受試者工作特征曲線下面積（area under the curve，AUC）范圍為0.690～0.959。22項研究多采用隨機拆分、Bootstrap開展模型內部驗證，其AUC范圍為0.620～0.932。7項研究開展模型外部驗證，其AUC范圍為0.720～0.874。所有模型的總體偏倚風險均為高偏倚風險。氨基末端腦鈉尿肽前體、年齡、左心室射血分數、紐約心臟協會心功能分級、體重指數是模型中納入的主要預測因素。結論 中國慢性心力衰竭患者預后預測模型的建模方法學質量差，不同模型間的預測性能差異較大。對于已開發的模型，應大力開展其外部驗證和臨床應用研究。對于模型開發研究，建模前需全面考慮與疾病預后相關的各類預測因素，建模時嚴格遵循PROBAST的相關標準開展大樣本、前瞻性研究，并使用多變量預測模型報告指南全面報告研究結果，以開發可推廣性強的高質量預測模型。