描述流行病學Meta回歸框架是針對描述流行病學指標的一整套全新Meta分析方法。從基本原理出發(fā)，本書介紹了一體化系統(tǒng)模型，構(gòu)建了疾病負擔研究（如全球疾病、傷害和危險因素負擔2010（GBD 2010）研究）的發(fā)病率估計理論基礎(chǔ)，估計方法依賴于不同國家、性別、年份的一系列非致死疾病、傷害和危險因素的年齡別患病率。
　　GBD 2010是測量所有主要疾病、傷害和危險因素水平及其趨勢的團隊合作研究，首個標志性成果是2012年12月發(fā)表的一系列論文，這些文章給出了291個疾病和傷害、67個危險因素、全球21個區(qū)域、20個年齡組和187個國家的疾病負擔和危險因素歸因估計值。作者有488人，來自50個國家的303個研究單位。
　　作為GBD 2010研究的一部分，為了整合非致死健康結(jié)局的流行病學資料，我們特別開發(fā)了貝葉斯Meta回歸工具。利用這一工具，對所有流行病學資料構(gòu)建了各種固定或隨機效應(yīng)的廣義負二項回歸模型，包括年齡固定效應(yīng)、預(yù)測不同國家變異的協(xié)變量固定效應(yīng)、預(yù)測不同研究變異（不同研究方案，超大區(qū)域、區(qū)域和國家的變動）的固定效應(yīng)。該工具應(yīng)用貝葉斯推斷估計參數(shù)，使用聯(lián)合后驗分布模型整合所有相關(guān)流行病學資料。盡管是新的方法，但其研究基礎(chǔ)是已在全球健康流行病學中應(yīng)用將近20年的通用疾病建模方法。然而，直到現(xiàn)在，模型和方法的描述只能從雜志論文、疾病負擔報告、操作手冊中零散查閱到。
　　通過描述流行病學方法進行測量以及使用系統(tǒng)綜述，可以得到傷殘損失壽命年（years lived with disability，YLD），把反映疾病進展的系統(tǒng)動態(tài)模型與流行病學率的統(tǒng)計學模型聯(lián)系起來，大大擴展了以前的疾病負擔估計模型。這種系統(tǒng)動態(tài)建模和統(tǒng)計學建模相結(jié)合來整合所有可獲得資料的方法，稱為一體化系統(tǒng)建模（integrative systems modeling，ISM）。這種將統(tǒng)計學基礎(chǔ)知識融人到廣泛貝葉斯框架之中的方法介紹見第1章。擬合復(fù)雜模型需要高級數(shù)字算法，第8章提供了馬爾科夫鏈蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo，MCMC）和其他相關(guān)計算方法的背景知識。
　　系統(tǒng)綜述的經(jīng)驗表明，所有可獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)通常都是稀疏的、帶噪聲的。在GBD估計中，數(shù)據(jù)稀疏通常意味著全球所有地區(qū)沒有任何數(shù)據(jù)可得到，需要利用危險因素和其他Meta回歸解釋變量來預(yù)測患病率，否則會默認為該區(qū)域、超大區(qū)域或全球的平均值。處理噪聲數(shù)據(jù)則是另一個挑戰(zhàn)，不同區(qū)域或國家的許多指標通常呈高度異質(zhì)，甚至異質(zhì)度遠遠超過抽樣誤差大小，具有相當大的非抽樣變異。非抽樣變異的來源有：抽樣設(shè)計，樣本缺乏代表性，以及資料收集、病例定義和診斷技術(shù)等執(zhí)行問題。同時，存在真正的地理差異，使事情變得更為復(fù)雜。
　　在估計非致死疾病結(jié)局的患病率時，其他常見的挑戰(zhàn)還有：
　　·基于生物和臨床知識，關(guān)于疾病或情況的發(fā)病率或患病率年齡模式會有一些先驗看法。例如，由于致癌物的累積暴露，人們可能會認為：隨著年齡的增加，至少針對成年人而言，許多癌癥的發(fā)病率也會增加；又如，幼小兒童的躁狂癥患病率為0。
　　·已出版研究通常采用諸如18~ 35歲、15歲及以上等不同年齡組。對于GBD 2010研究，需要采用來自不同標準年齡組來產(chǎn)生20個年齡組的一致性估計。大多數(shù)并發(fā)癥與年齡之間存在強相關(guān)，使得該問題更為嚴重。
　　·在許多情況下，可獲得的研究采用了不同的病例定義，比如在糖尿病患病率研究中，發(fā)現(xiàn)有18個不同定義在使用。如果所有其他定義對應(yīng)的數(shù)據(jù)被排除，那么預(yù)測只能基于僅有的少數(shù)幾個研究。一個替代的辦法就是利用所有可獲得研究的重疊情況，在不同的定義間進行適當調(diào)整。
　　·在區(qū)域或國家內(nèi)部，并發(fā)癥（sequela）實際患病率可能變化巨大，埃及丙肝感染率高就是中東和非洲地區(qū)的一個典型例子。這種真實率的地區(qū)內(nèi)部異質(zhì)性必須納入到Meta回歸框架之中。
　　·收集不同結(jié)局、不同疾病、同一疾病不同地區(qū)的發(fā)病率、患病率、緩解率、超額死亡率或死因別死亡率等各種資料，所有這些資源提供了患病率估計的相關(guān)信息。