目的分析肺炎支原体肺炎（MPP）患儿并发大叶性肺炎（LP）的影响因素并构建Nomogram预测模型。方法回顾性分析2020年2月至2022年8月就诊于安徽省六安市人民医院的280例MPP患儿的临床资料，根据是否并发LP，分为LP组（173例）和非LP组（107例）。另收集同期就诊于安徽省六安市人民医院的132例MPP患儿的临床资料用于验证模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线分析各因素的最佳截断值；采用多因素Logistic回归模型分析MPP患儿并发LP的危险因素；构建预测MPP患儿并发LP的Nomogram模型，Nomogram模型的内部验证采用校正曲线验证，Nomogram模型的预测效能采用决策曲线进行评估。结果LP组年龄、发热时间、发病至应用大环内酯类(MAs)药物时间、有心动过速的比例、有胸腔积液的比例、有肺外并发症的比例、红细胞沉降率（ESR）、淋巴细胞(LYM)百分比、中性粒细胞（NEU）百分比及乳酸脱氢酶（LDH）、C反应蛋白（CRP）水平均高于非LP组（P＜0.05）。ROC曲线分析结果显示年龄、发热时间、发病至MAs药物应用时间、LYM百分比、NEU百分比、LDH、ESR、CRP判断MPP患儿并发LP的曲线下面积（AUC）分别为0.868、0.886、0.801、0.662、0.747、0.702、0.868、0.892；最佳截断值分别为4岁、7 d、3 d、29.46%、53.72%、348.1 U/L、34 mm/h、27.85 mg/L。多因素Logistic回归分析结果显示年龄＞4岁、发热时间＞7 d、发病至MAs药物应用时间＞3 d、有胸腔积液、LDH＞348.1 U/L、CRP＞27.85 mg/L是MPP患儿并发LP的独立危险因素（P＜0.05）。内部验证结果显示，Nomogram模型预测MPP患儿并发LP的C-index为0.884（95%CI：0.753~0.917）,观测值与预测值间一致性良好。Nomogram模型预测MPP患儿并发LP的阈值＞0.17，Nomogram模型提供显著的临床净收益。另以132例患儿对模型进行验证，ROC曲线分析结果显示，该模型的AUC为0.854（95%CI：0.782~0.909），校准一致性较为良好。结论基于年龄、发热时间、发病至MAs药物应用时间、胸腔积液、LDH、CRP构建的预测MPP患儿并发LP的Nomogram模型对于MPP患儿并发LP有较好的预测价值，可用于识别并发LP的高危患儿。