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醫脈通導讀
本項基於連續變量評估病情變化的meta分析顯示，病情穩定的精神分裂症患者使用抗精神病藥維持治療一年內，症狀評分無明顯波動；與之形成鮮明對比的是，使用安慰劑者的病情在一年內呈顯著惡化趨勢。
總體上看，安慰劑組（即停藥組）自基線至一年時的症狀惡化程度達49.2%，而抗精神病藥維持治療組僅為10.1%。
臨床中，一部分精神分裂症患者的確可以早期成功停藥，但這些患者具有哪些特徵，何時停藥才算穩妥，目前仍不甚明確。考慮到停藥後的病情波動風險，即便目前病情看似穩定，精神分裂症患者停藥仍需謹慎。
病情波動及復發是精神分裂症患者的大敵。大量研究顯示，相比於安慰劑，抗精神病藥維持治療可顯著降低復發率，但這些研究所採用的復發定義不盡相同，影響了結論的解讀。若能採用連續變量（如PANSS及BPRS量表總分）對病情變化進行評估，結果則更容易推廣至臨床實踐，並對患者起到宣教作用。
目前，使用量表總分比較抗精神病藥與安慰劑維持治療精神分裂症的研究相對缺乏。在這一背景下，加拿大多倫多成癮與精神健康中心（CAMH）等機構的研究者開展了一項meta分析，旨在基於量表總分比較抗精神病藥或安慰劑維持治療一年內的症狀變化軌跡。該研究發表於《英國精神病學雜誌》。
研究簡介
本項研究建立在Leucht等開展的薈萃分析（PMID: 22560607）的基礎之上；後者共納入了64項隨機對照研究（RCTs），比較了抗精神病藥相比於安慰劑或不治療針對病情穩定的精神分裂症譜系障礙患者的療效。本項分析中，研究者從64項研究中篩選出滿足以下條件者：使用PANSS或BPRS評估病情；基線及其他至少一個時間點報告了量表總分；使用末次觀測值結轉法（LOCF）。
研究者對量表總分進行了標準化，並將其作為本項分析的主要轉歸指標；此外，研究者還計算了量表總分變化的百分比，作為研究的次要轉歸。為比較活性治療與安慰劑治療在上述轉歸上的差異，研究使用混合模型進行了meta回歸分析。具體統計學方法詳見原文。
研究結果
本項分析共納入了11項RCTs、2826名受試者（抗精神病藥組1618人，安慰劑組1208人）。所有入組研究均採用平行組雙盲設計，持續24-64周。
一年內，兩組症狀變化軌跡如下圖：
圖1 兩組標準化總分隨時間的變化；虛線：安慰劑；實線：抗精神病藥（Takeuchi H, et al. 2017）
如圖1，抗精神病藥維持治療組的症狀幾無顯著變化，而換用安慰劑治療的患者病情則呈現持續惡化的趨勢，組別-時間交互作用具有統計學意義（F = 10.5, P＜0.0001）。
圖2 兩組標準化總分變化百分比隨時間的變化；虛線：安慰劑；實線：抗精神病藥（Takeuchi H, et al. 2017）
與之類似，如圖2，安慰劑組自基線至52周時的症狀惡化程度達49.2%，而抗精神病藥維持治療組僅為10.1%（F = 8.34, P＜0.0001）。
敏感性分析中，在排除了使用BPRS（n=2）、納入長效針劑（n=3）、納入第一代抗精神病藥（n=2）、抗精神病藥劑量較低（n=2）、安慰劑組受試者在隨機化前使用長效針劑（n=3）、基線症狀嚴重（n=3）的研究後，上述交互效應仍均具有統計學意義（所有P＜0.0001）。
討論
本項meta分析發現，對於病情穩定的精神分裂症患者，相比於換用安慰劑，抗精神病藥維持治療可顯著減少症狀的惡化。
本項研究的結論與此前Leucht等的研究一致，但兩項研究的重要區別在於，本項研究並未使用具體定義（如復發、惡化、緩解、應答等）對患者的轉歸進行了分類歸納，而是採用了兩種當前精神分裂症臨床研究最為常用的量表總分評估病情嚴重度。如此一來，研究者即可以將數據視為連續變量，並在meta回歸分析中比較兩組症狀變化的軌跡。
此外，本項研究所納入的RCTs均採用雙盲設計，對照組為安慰劑治療而非無治療，進而降低了偏倚的可能。總而言之，本項研究進一步強調了使用症狀嚴重度而非復發作為精神分裂症長期轉歸評價標準的重要性。
就臨床意義而言，本項研究顯示，至少針對慢性精神分裂症患者而言，抗精神病藥維持治療可帶來顯著收益，而停藥必須即刻、密切、持續監測病情的變化。然而，鑒於本項研究的跨度僅為1年，且未討論功能維度，針對精神分裂症的長期治療而言，醫生在制定臨床決策時仍需結合患者個人的需求。
另外有研究提出，一些患者可能不需要持續抗精神病藥治療，即可做到病情的長期穩定；臨床工作中，這些患者也並不十分少見。然而，究竟是哪些患者如此幸運，這些患者何時停藥才算穩妥，目前仍懸而未決。
文獻索引：Takeuchi H, Kantor N, Sanches M, et al. One-year symptom trajectories in patients with stable schizophrenia maintained on antipsychotics versus placebo: meta-analysis. Br J Psychiatry. 2017 Sep;211(3):137-143. doi: 10.1192/bjp.bp.116.186007. Epub 2017 May 18.