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，调查者也可能把它归为“健康工人效应”的偏倚所致［7］。在研究报告中，有些作者只给出某些疾病死亡危险性的结果，而不报告另一些的结果(或许这些是阴性或没有统计学意义的结果)，造成了信息不完整，称为信息偏倚。这种偏倚也应该在Meta-analysis中检查，例如，在Meta-analysis中发现，有些作者［6］注意油漆工人的血液系统肿瘤死亡情况，而忽视了消化道系统的肿瘤和非肿瘤疾病(特别是神经系统疾病，而最近的研究认为油漆有机溶剂会导致神经系统疾病［8］)。这种偏倚可能是由于那些作者的兴趣或是太小观察/期望死亡数所致，它存在于以前的所有类似的职业流行病学死亡Meta-analysis中。实际上，上述有些研究等同于建立在如下基础之上，即假设那些被作者丢失的信息量是很小的，往往是随机的，这种不完全的信息可能并不引起太大的结论偏差。然而，这些假设未必可靠。今后应要求作者给出所有疾病的信息量，即全部死亡的模式，编辑在审稿时，可以强调此项意义，控制其投稿质量。
第四，混合人群与混合暴露。职业队列的调查常常有“混合人群”的参与，而不象临床随机试验，能纯化研究对象。例如，在“油漆工人肿瘤死亡”分析中［6］，几个大样本的调查都包括了除油漆工人之外的其他相关工种工人。所以，在分析时，除了一个总的Meta-analysis外，把所有的相对“纯”的油漆工人的研究结果做一个分析，比较两者的结论，检查其差别及意义。混合暴露就是指调查对象除了暴露于油漆有机溶剂外，还接触到苯；同样，在得到总的结论之后，把那些“混合暴露”的调查对象的结果分离，再做一个分析，看结果改变的情况，从而判断混合暴露的效应。
众所周知，我国自80年代以来，做了大量的职业肿瘤调查研究，但IARC等没有能充分利用我国资料结果来评价肿瘤的职业化学暴露危险因素。高质量的国内文献Meta-analysis将是有必要的。为了便于读者今后较容易做职业流行病学的Meta-analysis，我们给出计算公式如下。首先，定义单个研究号为i，总研究数为N，每个研究的标化死亡比(SMR)的权数为Wi＝1/SE2(i)，SE为那个研究的log(SMR)的标准误〔等于log(SMR/SMR)/3.92；SMR和SMR分别为SMR的95%可信区间的上下限〕。结合log(SMR)统计量，其标准误为。的反对数即为结合后的相对危险性SMR，95%的可信区间则为±1.96SE()的反对数。至此，Meta-analysis为固定效应模型计算的结果，是假定样本(每个研究)来自一组固定的研究中，具有较好的同质性。它可以用一个统计量Q进行统计学假设检验：Q＝∑Ni＝1Wi(log(SMR)i－)2；如果Q大于χ2N-1，α，则同质性被拒，这组研究具有异质性，不能使用固定效应模型，而必须用随机效应模型计算Meta-analysis的结果。在随机效应模型中，把和S2W分别定义为所有Wi的均数及标准差：。随机效应因子D(研究与研究之间差别的效应)等于；如果是Q≤N－1，则D＝0。校正的W*i为(D＋1/Wi)-1，用它代替固定效应模型中的Wi，按步骤计算，其最后所得结果是随机效应模型的相对危险性和95%的可信区间。
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