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Este estudo teve como objetivo identificar fatores associados à resposta ideal de perda de peso analisando dados pré-perda de peso de uma coorte de 2577 pacientes com obesidade que visitaram clínicas de controle de peso entre 2013 e 2022. Destes, 1276 pacientes tinham dados de acompanhamento disponíveis. Após intervenções dietéticas e de exercícios, 580 participantes alcançaram resultados ideais de perda de peso. Os participantes foram posteriormente divididos em dois grupos com base em seus resultados de perda de peso: aqueles que alcançaram a resposta ideal de perda de peso e aqueles que não alcançaram. A análise estatística, conduzida usando o RStudio, identificou treze variáveis preditoras por meio do LASSO e regressão logística, com a idade emergindo como o preditor mais influente. Um nomograma foi desenvolvido para prever a resposta ideal de perda de peso, mostrando bom desempenho preditivo (AUC = 0,807) e aplicabilidade clínica, validado por métodos de validação interna. A análise da curva de decisão (DCA) ilustrou ainda mais a utilidade clínica do nomograma. O modelo de previsão de nomograma desenvolvido para resposta ideal de perda de peso é fácil de usar, altamente preciso e demonstra excelentes capacidades discriminativas e de calibração.