急性卒中患者的出院计划有助于加强医疗资源的合理利用，改善临床结局，减轻患者经济负担；预测出院去向对于出院计划的制定具有重要意义。Stroke杂志上发表的一项最新回顾性队列研究创建了一个评估模型用于识别急性卒中后具有较高出院可能的患者。

    研究对2011年1月1日~2015年12月31日，单中心中共计3200例急性卒中住院患者的电子病历进行了回顾分析，研究的主要终点是急性卒中患者出院后的去向。采用Logistic回归模型识别可预测上述患者出院去向的变量。

    结果发现，共计1548例（48%）患者出院后回家。多因素Logistic回归模型分析共计发现，5个可预测上述患者出院回家的因素，分别为生活状况、卒中类型、功能独立性、入院时运动评分、入院时认知评分及麻痹。评估模型显示，采用上述5大因素构建的预测模型预测出院回家的评分界值为10分，其敏感性和特异性分别为85.0%和75.3%，曲线下面积为0.88（95%CI：0.86~0.89）。在验证队列中对上述预测模型进行验证发现，其敏感性及特异性分别为88.0%和68.7%，曲线下面积为0.87（95%CI：0.85~0.89）。

    综上可见，研究者创建了一个可用于预测急性卒中患者出院回家可能性的评估模型，有助于识别急性卒中出院后回家可能性较高的患者。该评估模型有助于医务人员在患者入院后及时为患者充分制定出院计划。

    参考文献

    Takahiro Itaya， Yusuke Murakami， Akiko Ota， et al. Assessment Model to Identify Patients With Stroke With a High Possibility of Discharge to Home:A Retrospective Cohort Study. Stroke. 2017; STROKEAHA.117.018075.