研究目的:（1）采用潜变量增长混合模型描述首发脑卒中患者6个月内康复锻炼依从性的一般变化轨迹,并基于潜类别增长模型识别其不同亚组的异质性发展轨迹。（2）基于生物-心理-社会医学模式,多维度探讨脑卒中患者康复锻炼依从性不同变化轨迹的预测因素,为制定精准化的护理干预措施提供依据。研究方法:采用纵向研究设计,收集2021年1月～2021年12月浙江省某三级甲等综合医院符合纳入标准的首发脑卒中患者282例。患者一般资料调查表（自制）、改良Barthel指数（MBI）、认知功能简易量表（MMSE）、抑郁自评量表（SDS）、社会支持评定量表（SSRS）在患者入院当天（T0）进行发放,完成患者入组。脑卒中患者功能锻炼依从性量表（EAQ）分别在患者发病2周（T1）、6周（T2）、8周（T3）、12周（T4）、24周（T5）进行收集,患者在院内时在床旁进行收集,患者出院后通过电话随访完成数据收集。收集整理并录入数据,运用SPSS25.0软件与Mplus8.3软件,首先采用潜变量增长混合模型,描述脑卒中患者康复锻炼依从性的一般发展趋势,再次以潜类别增长模型,拟合脑卒中患者康复锻炼依从性发展轨迹的潜在类别,采用对数似然值（Log Likelihood,LL）、AIC（Akaike Information Criterion,AIC）、BIC（Bayesian information criterion,BIC）、样本校正的BIC（Sample-Size Adjusted BIC,a BIC）、熵值（Entropy）、基于Bootstrap的似然比检验（BLRT）及LMR（Lo-Mendell-Rubin,LMR）等拟合指标来评价拟合结果,确定最佳的拟合模型;从一般人口学资料、疾病相关资料等生物学因素,结合心理和社会因素等分析影响脑卒中患者康复锻炼依从性轨迹的预测因素。首先采用单因素分析筛选有统计学意义的自变量,再采用多分类logistic回归分析影响患者不同依从轨迹的预测因素。研究结果:（1）康复锻炼依从性发展趋势:采用重复测量方差分析的方法对五个时间点的依从指数进行统计学检验,结果显示,随着时间的推移,患者的总体依从指数和各维度依从指数均具有统计学意义（P＜0.001）。脑卒中患者在T1～T5康复锻炼依从性总分分别为（63.01±12.94）分、（63.89±12.28）分、（63.06±12.51）分、（62.83±12.42）分、（61.13±11.88）分。T2时间点依从性增高为（63.89±12.28）分,达到峰值;T4时间点开始呈现下降趋势,T5时间点为（61.13±11.88）分,达到最低。（2）模型拟合结果:采用潜变量增长混合模型,拟合脑卒中患者在五个时间点依从性的一般变化轨迹,通过潜类别增长模型,确定了三个潜类别模型的数据拟合结果最好,此时具有较低的BIC值为7114.325,熵值为0.880,BLRT具有统计学意义（P＜0.05）,结合截距和斜率的变化,将三种类型发展轨迹分别命名为“高水平缓慢下降组”（C1,18.3%）、“低水平持续稳定组”（C2,73.7%）和“中水平快速下降组”（C3,8.0%）。（3）锻炼依从性轨迹的预测因素:单因素分析:有统计学意义的自变量包括:性别（P=0.023）、职业（P=0.048）、子女数量（P=0.018）、合并慢性病个数（P=0.008）。多分类logistic回归:将单因素回归阳性指标及社会支持度、认知功能纳入,结果显示,相较于C2组,患者依从性类型发展成为C1的预测因素主要是女性;相较于C3组脑卒中患者发展成为C2组的预测因素主要包括:在职、合并慢性病数量和社会支持度。研究结论:（1）脑卒中患者康复锻炼依从性总体现状:脑卒中患者6个月内康复锻炼依从性随病程发生变化,变化呈非线性。（2）脑卒中患者6个月内康复锻炼依从性变化整体存在三种不同的发展轨迹:高水平缓慢下降组（18.3%）、低水平持续稳定组（73.7%）和中水平快速下降组（8.0%）。脑卒中患者康复锻炼依从性在发病6周达到峰值,在发病12周-24周下降较为明显。对依从性的各维度分别进行轨迹探究,主动寻求建议维度得分最低,多数患者呈现明显下降趋势。结果提示医护人员在出院指导及随访过程中,需进行有效沟通,根据不同群体康复锻炼依从性发展可能,进行个性化的康复锻炼指导,以提高患者依从性,更好促进康复。（3）患者的性别、职业、合并慢性病个数、子女数量以及社会支持度均会影响脑卒中患者康复锻炼依从性的发展轨迹。其中,性别、合并慢性病个数、职业和社会支持度对不同的依从性发展轨迹具有重要的区分和预测作用,可以为今后早期识别和筛查低依从患者提供参考。