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目的： 讨论与急性脑梗死昏迷患者预后相关的因素，建立预测脑梗死昏迷患者苏醒率的模型，帮助临床医师制定诊疗决策。 方法： 回顾性分析暨南大学第一附属医院神经内科及ICU病房在2011年6月至2016年6月共5年间收治的107例急性脑梗死昏迷患者的临床资料，其中男性61例，女性46例，年龄42~90岁，平均67.22士0.99岁;了解患者预后情况即是否苏醒。收集患者19项可能相关因素： 包括:性别、年龄、入院时血压、血脂情况，吸烟史、脑血管意外发病史、酗酒史、糖尿病史、高血压病、冠心病史、瞳孔是否出现变化、入院时患者行格拉斯哥昏迷量表评分GCS得分、脑梗死的解剖部位、脑梗死的面积、是否出现呼吸异常、是否采用溶栓治疗、是否合并消化道出血、是否出现高钠血症、是否合并肺部感染。 采用SPSS19.0统计软件分析，对各项可能影响因素进行单因素分析，多因素分析采用Logistic回归分析，确定与患者苏醒率相关的因素，并且建立回归方程。其中检验水准a=0.05 结果： 本研究共入组107例患者，在3个月的治疗随访期限内，苏醒57例(53.3％)，未苏醒50例((46.7％）。患者性别、年龄、入院时血压情况，血脂情况、吸烟史、酗酒史、高血压、冠心病史、脑卒中史、糖尿病史、呼吸是否出现异常、是否合并消化道出血等12项与患者的苏醒预后无关(P＞0.05); 瞳孔变化、入院时患者行格拉斯哥昏迷量表评分GCS得分、是否采用溶栓治疗、是否有高钠血症、是否合并肺部感染、脑梗死部位、梗死面积，7项与患者苏醒率存在相关性(P＜0.05)。 对单因素分析中的7个有相关的因素进行Logistic回归分析，GCS得分、是否采用溶栓治疗、是否合并肺部感染、梗死面积，瞳孔改变等5项与急性脑梗死昏迷患者苏醒率之间存在显著相关性(P＜0.05) 2建立回归方程: Logistic(P)=-2.273+0.479X1+1.136X2+1.200X3+1.667X4+1.484X5+1.162X6+0.899X7 本研究所建立的回归模型总体判对率为77.6％ 该模型的Nagelkerke决定系数为R=0.450Cox&Snell R决定系数R=0.337 结论： 1.Logistic回归分析，GCS评分、瞳孔变化、是否溶栓、梗死面积、是否合并肺部感染等5项与急性脑梗死昏迷患者苏醒率之间存在显著相关性(P＜0.05) 2.本研究所建立的回归模型可在临床工作中对急性脑梗死迷患者能否苏醒的预测提供简便有效的方法，为这类患者提供可靠的临床治疗的依据，有利于合理的分配医疗资源。