目的系統評價中醫臨床預測模型研究的方法學質量。方法計算機檢索PubMed、Embase、Web of Science、CNKI、WanFang Data、VIP和SinoMed數據庫，搜集與中醫臨床預測模型研究相關的文獻，檢索時限均從建庫至2023年3月31日。由2名研究者獨立篩選文獻和提取資料，并基于預測模型偏倚風險評估工具PROBAST評價納入研究的偏倚風險。結果共納入113項中醫臨床預測模型研究（79項診斷模型研究和34項預后模型研究），其中111項（98.2%）研究存在高偏倚風險，各有1項（0.9%）研究為低偏倚風險和偏倚風險不清。統計分析領域被評為高偏倚風險的比例最高，其次是研究對象領域。由于特定研究信息的報告普遍缺失，大量研究在預測因子和預測結局領域中的偏倚風險不清。結論現有中醫臨床預測模型研究的方法學質量普遍較差，幾乎均存在高偏倚風險。產生偏倚風險的原因包括非前瞻性設計的數據來源、結局定義包含預測因子、建模樣本量不足、特征選擇不合理、性能評估欠準確和內部驗證方法錯誤。未來建模研究需針對模型的設計、構建、評價和驗證進行全方位的方法學質量改進，并全面報告模型的所有關鍵信息，以促進其在醫療實踐中的轉化應用。