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目的从应用性研究的角度,探讨应用多层模型分析外周动脉病危险因素及IV期临床试验药物安全性和有效性的方法,为临床流行病学层次结构横向数据以及IV期临床试验重复测量纵向数据的分析提供参考。方法在简述多层线性模型、多层Logistic回归模型和多层线性发展模型的原理和建模方法的基础上,采用SAS统计分析软件的PROC MIXED和PROC NLMIXED程序,应用性分析实际研究中横向数据组群水平变量对个体水平变量与应变量关系的调节作用,评价Ⅳ期临床试验重复测量的药物安全性和有效性指标纵向数据的变化情况,以及个体内部相关和个体间变异对研究指标的效应。结果高危高血压患者踝臂指数(ABI)异常现患率横断面研究的应变量ABI值和ABI异常的数据均存在着组内相关性和组间异质性(P<0.05),不宜采用多重线性回归和固定效应Logistic回归分析,宜选用多层线性模型和多层Logistic回归模型分析。将组群变量京沪地区纳入空模型后,数据的组内相关性有所降低,该组群变量可解释15%的ABI值组间变异,46%的ABI异常组间变异,表明ABI值和ABI异常的人群分布存在区域聚集现象。以研究中心为组群水平解释变量、老年为个体水平随机斜率变量、其他个体背景变量为固定斜率变量所拟合的多层模型结果表明,京沪地区与老年之间有交互作用,性别、血清肌酐轻度升高、吸烟≥10包/年、体重指数和脉压差是导致高危高血压患者ABI值降低的主要危险因素；动脉壁增厚、血清肌酐轻度升高、很高危高血压是高危高血压患者发生ABI异常的主要危险因素(P<0.05)。匹伐他汀Ⅳ期临床试验的数据是不完整、不平衡且不等距重复测量的纵向数据,不满足单元重复测量方差分析的应用条件,而多元重复测量方差分析又会造成信息量的损失,而多层线性发展模型充分利用了数据信息,检验效能较高。多层线性发展模型分析结果表明：(1)用药期间,安全性评价指标谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALT)和肌酸激酶(CK)的平均估计值均呈上升趋势,基线ALT(或CK)值越大的患者,其ALT(或CK值)上升速率越小(P<0.05)；AST值的主要影响因素是年龄、饮酒和基线ALT值；ALT值的主要影响因素是年龄、性别、基线BMI值和基线AST值；CK值的主要影响因素是性别、基线Cr值和基线AST值(P<0.05)。(2)用药期间,有效性评价指标TC、LDL-C和TG的平均估计值持续下降,HDL-C的平均估计值有所上升,基线TC(或LDL-C)值越大的患者,其TC(或LDL-C)值的降低速率越大,基线HDL-C值越大的患者,其HDL-C值的上升速率越小(P<0.05)。TC值的主要影响因素是性别、基线Cr值和基线AST值；LDL-C值的主要影响因素是年龄、基线HDL-C值、基线TG值和基线TC值；HDL-C值的主要影响因素是性别、基线TC值、基线LDL-C值和基线TG值；TG值的主要影响因素是血脂异常危险度、基线BMI值、基线Cr值、基线TC值、基线LDL-C值和基线HDL-C值(P<0.05)。结论对于存在组内相关性或组间异质性的临床流行病学研究横向数据,宜选用多层线性模型、多层Logistic回归模型等多层模型分析；对于不完整、不平衡、不等距重复测量的Ⅳ期临床试验纵向数据,宜选用多层线性发展模型等多层模型分析。