背景：大多数精神分裂症患者具有反复发作的慢性病程，5年内至少1次的累计复发率为82％。应用抗精神病药物1年内复发率可以由75％降至15％。但目前对精神分裂症急性期后维持治疗的持续时间和剂量还没有统一共识。因此，我们开展了利培酮减量策略研究，目的是为恢复期有效剂量持续治疗时间提供循证依据。选用利培酮是因为它能有效降低患者复发，目前应用广泛。 药物在发挥治疗作用的同时会带来相应的不良反应。不良反应会使患者感觉痛苦，EPS便是其中之一。EPS也会导致患者不依从，此外，还可以影响患者的功能恢复，对患者的生活质量和社会功能有一定影响。因此抗精神病药物导致的EPS不良反应应该继续引起相应的重视。 多层次模型(HLM)是近十几年发展起来的统计分析技术，能处理重复测量数据测量次数不等的情形，同时也能对数据中的缺失值进行合理的分析。重复测量的多次观测数据形成了数据结构的第一层，而被试之间的个体差异(个体特征或分组因素等)形成了第二层。通过模型可以描述个体的发展趋势并探索个体随时间的发展趋势的差异，分析这种差异是由个体变量造成还是其他因素导致。相应的HLM统计软件已出版，成为多层次分析的正式软件。 目的：利用HLM模型对精神分裂症利培酮减量策略研究中个体EPS发生风险随时间的变化趋势及急性期后不同减量策略对EPS发生风险随时间变化趋势的影响进行分析。 方法：采用多中心、开放、随机、前瞻性对照研究，将已完成急性期治疗并且利培酮剂量至少4 mg/d的446例精神分裂症患者，随机分入4周减量组(A组)、26周减量组(B组)和持续剂量组(C组)。患者入组后，A组继续急性期有效治疗剂量治疗4周，随后的8周内逐渐减药至原治疗量的1/2，并维持此剂量治疗至观察结束；B组继续急性期有效治疗剂量治疗26周，随后按A组相同方式减量维持治疗至观察结束；C组始终按急性期有效治疗剂量进行持续治疗。所有受试者至少观察1年。主分析指标为EPS，由SAS量表评定，使用0-4五级评分原则，最后采用二分类的EPS结果变量，0代表无EPS症状，1代表有EPS症状(特指SAS量表中至少一个条目评分不为0)。使用HLM软件对数据进行两层模型分析。构建该时间段内第一层EPS发展变化的模型，应用第二层变量对EPS截距的变异和斜率的变异进行建模和解释。此外，使用SPSS软件对相关资料进行统计学描述和推断。 结果：共有374例患者纳入分析，A组125例、B组120例、C组129例。采用多层广义线性模型(HGLM)，最终只有分组因素进入斜率方程，经过11次迭代达到收敛，模型表示为第一层：Prob(Y=1｜B)=()η=log(()/1—())和η=π0+π1(TIME)；第二层：π0=β00+r0和π1=β10+β11(GROUP)。估计的平均截距β00为—1.974603，即基线时平均EPS对数发生比为—1.974603，对应的发生比为0.138816，置信区间(0.098，0.196)，EPS的发生概率为0.121895，95％的患者EPS发生概率的范围是(0.002，0.925)。平均斜率β10为-0.133149，对应的相对发生比为0.875334，即TIME变量上相差一个单位时，较长时间的EPS发生比是较短时间的0.875334倍。分组因素对斜率的影响系数β11为0.033008，P<0.001，有统计学意义，相对发生比为1.033559，即分组因素上相差一个组别时，高组别EPS的发生比是低组别的1.033559倍。 结论：本研究成功的将HLM模型应用于临床长期随访研究的安全性分析中，为此类研究的统计分析拓展思路，并得出以下结论。患者在基线时EPS发生风险存在差异；随着时间延长EPS发生风险有降低的趋势。不同减量策略基线时EPS发生风险没有差异，但EPS发生风险随时间下降的趋势有差异，即从4周减量策略到26周减量策略再到维持不减量策略，EPS的发生概率有升高的趋势。