目的觀察多點靶肌注射A 型肉毒毒素治療痙攣型腦性癱瘓（腦癱）患兒是否比非多點靶肌注射有更好的效果。 方法于2013年2月-10月將42例患兒按接受治療的先后順序編號，編號為單數的患兒納入多點靶肌注射組（A組），編號為偶數的患兒納入非多點靶肌普通注射組（B組），每組21例，進行A 型肉毒毒素注射治療。采用對照研究的方法，對兩組患兒在治療前及治療后2周、1個月和3個月進行改良Ashworth 評分（MAS），觀察其踝關節在伸膝和屈膝時的背屈度，采用多水平統計方法進行分析。 結果兩組患兒在接受治療后其踝關節在伸膝和屈膝時的背屈度、MAS 評分都有明顯進步（P＜0.05），而測量時間與組別無交互作用，兩組間的差異無統計學意義（P＞0.05）。 結論A 型肉毒毒素能緩解腦癱患兒痙攣的肌肉，改善被動關節活動度和運動功能。尚不能認為多點靶肌注射比非多點靶肌注射A 型肉毒毒素治療痙攣型腦癱患兒具有更好的療效。
多水平模型是既適用于計量資料、又適用于二分類或多分類資料的統計方法。本文通過對各類型的實例數據,分別應用多水平模型、協方差分析和CMH卡方檢驗方法進行分析,探討多水平模型在多中心臨床試驗中心效應分析中的應用。結果表明,在計量資料的中心效應分析中,協方差分析較多水平模型更容易發現中心效應;對分類資料的中心效應,多水平模型更為敏感。可見不同分析方法對中心效應的分析結果不相同,在實際運用中應結合數據自身的結構特點和研究目的,并根據各種方法的適用條件選擇分析方法。
縱向數據在不同時間點存在內在相關性問題，而傳統的 Meta 分析技術無法處理這種問題。基于多水平模型的回歸系數可以充分考慮縱向數據各個時間點的相關性。本文利用 SAS 軟件實現多水平回歸系數模型的 Meta 分析，并提供簡潔易操作的 SAS 代碼。
目的介紹利用 SAS MIXED 和 SAS NLMIXED 實現線性或非線性多水平模型的 Meta 分析。方法以 Shim 等發表的輔助手術降低宮頸癌根治性同步放化療患者局部復發風險的系統評價結果作為實例數據，利用 SAS 軟件實現基于線性或非線性多水平模型的 Meta 分析，并提供編程代碼。結果在沒有協變量情況下，基于雙變量隨機效應模型的 PROC MIXED 和非線性混合效應模型的 PROC NLMIXED 的 OR 合并效應值分別為［0.63，95%CI（0.46，0.87），P=0.005 7］和［0.60，95%CI（0.39，0.81），P=0.000 3］。在帶有協變量情況下，雙變量隨機效應模型和非線性混合效應模型 OR 效應值為［0.65，95%CI（0.47，0.91），P=0.011］和［0.59，95%CI（0.38，0.80），P=0.000 3］。協變量 OR 效應值分別為［2.70，95%CI（0.16，45.23），P>0.05］和［1.86，95%CI（?0.07，3.79），P=0.06］。結論利用 SAS NLMIXED 非線性混合效應模型擬合的 Meta 分析結果與 SAS MIXED 線性混合效應模型的 Meta 分析結果相似，鑒于 PROC NLMIXED 具有強大的編程能力及非線性混合效應模型對稀疏數據具有靈活的建模能力，PROC NLMIXED 在 Meta 分析領域將發揮越來越重要的作用。
隨著區域醫療大數據平臺的建立和不斷完善，區域醫療大數據在醫藥政策研究評價中越來越凸顯出重要的作用。區域醫療大數據通常具有層次結構，傳統的統計分析模型因不能處理層次結構的數據而受到限制，多水平模型是處理層次結構數據的有力統計分析工具，近年來受到國外政策評價研究者的廣泛關注，而國內缺乏其在醫藥政策評價中的應用。本文介紹了多水平模型構建的總體思路及其在醫藥政策評價領域中的幾種常見應用場景，以期為未來利用區域醫療大數據或層次結構數據評價醫療政策實施效果提供方法學參考。
間斷時間序列（ITS）分析是一種用于評價衛生干預效果的準實驗設計方法。ITS分析通過控制干預前時間趨勢，比較結局在干預前后產生的瞬時變化和斜率變化。當衛生干預措施在多中心或區域乃至全國范圍內實施且收集到的數據具有層次結構時，使用傳統的ITS方法進行分析可能會造成聚合誤差。本文介紹兩種基于層次結構數據進行ITS分析的方法，以期為大型衛生干預的效果評價提供方法學參考。