A keresztmetszeti vizsgálatok egy meghatározott időpontban gyűjtött adatokat tartalmaznak. Gyakran használják őket akut vagy krónikus állapotok gyakoriságának felmérésére, de nem használhatók a betegségek okaira vagy a beavatkozás eredményeire vonatkozó kérdések megválaszolására. A keresztmetszeti adatok nem használhatók az ok-okozati összefüggésekre való következtetésre, mivel az időbeliség nem ismert. Ezeket népszámlálásoknak is nevezhetjük. A keresztmetszeti vizsgálatok speciális adatgyűjtéssel járhatnak, beleértve a múltra vonatkozó kérdéseket is, de gyakran támaszkodnak az eredetileg más célból gyűjtött adatokra. Ezek mérsékelten költségesek, és nem alkalmasak ritka betegségek vizsgálatára. A múltbeli események felidézésének nehézségei is hozzájárulhatnak a torzításhoz.
ElőnyökSzerkesztés
A rutinszerűen gyűjtött adatok felhasználása lehetővé teszi nagy keresztmetszeti vizsgálatok kis költséggel vagy egyáltalán nem költséges elvégzését. Ez jelentős előny az epidemiológiai vizsgálatok más formáival szemben. A rutinszerűen gyűjtött adatokon végzett olcsó keresztmetszeti vizsgálatoktól, amelyek hipotéziseket sugallnak, a hipotéziseket konkrétabban tesztelő eset-kontroll vizsgálatokig, majd a sokkal többe kerülő és sokkal hosszabb ideig tartó, de erősebb bizonyítékokat adó kohorszvizsgálatokig és kísérletekig tartó természetes fejlődés javasolt. A keresztmetszeti felmérés során egy adott csoportot vizsgálnak meg, hogy kiderítsék, hogy egy tevékenység, mondjuk az alkoholfogyasztás összefügg-e a vizsgált egészségügyi hatással, mondjuk a májzsugorral. Ha az alkoholfogyasztás összefügg a májzsugorral, akkor ez alátámasztja azt a hipotézist, hogy az alkoholfogyasztás összefüggésbe hozható a májzsugorral.
HátrányokSzerkesztés
A keresztmetszeti adatokat nem feltétlenül a konkrét kérdés megválaszolására tervezték.
A rutinszerűen gyűjtött adatok általában nem írják le, hogy melyik változó az ok és melyik a hatás. Az eredetileg más célból gyűjtött adatokat felhasználó keresztmetszeti vizsgálatok gyakran nem tudnak adatokat tartalmazni a zavaró tényezőkről, más változókról, amelyek befolyásolják a feltételezett ok és hatás közötti kapcsolatot. Például a csak a jelenlegi alkoholfogyasztásra és a májzsugorodásra vonatkozó adatok nem teszik lehetővé a korábbi alkoholfogyasztás vagy más okok szerepének feltárását. A keresztmetszeti vizsgálatok nagyon érzékenyek a felidézési torzításra.
A legtöbb eset-kontroll vizsgálatban kifejezetten erre a célra tervezett adatokat gyűjtenek minden résztvevőről, beleértve az érdeklődésre számot tartó hipotézis vizsgálatát lehetővé tevő adatmezőket is. Azokban a kérdésekben azonban, amelyekben erős személyes érzelmek játszhatnak szerepet, a specifikus kérdések torzítás forrását jelenthetik. Például a múltbeli alkoholfogyasztásról tévesen számolhat be egy olyan személy, aki csökkenteni kívánja személyes bűntudatát. Az ilyen torzítás kisebb lehet a rutinszerűen gyűjtött statisztikákban, vagy hatékonyan kiküszöbölhető, ha a megfigyeléseket harmadik felek végzik, például az alkohol területenkénti adózási nyilvántartása.
Az összesített adatok gyengeségeiSzerkesztés
A keresztmetszeti vizsgálatok tartalmazhatnak egyéni szintű adatokat (egyénenként egy rekord, például a nemzeti egészségügyi felmérésekben). A modern epidemiológiában azonban lehetetlen lehet a teljes érdeklődésre számot tartó populáció felmérése, ezért a keresztmetszeti vizsgálatok gyakran más célból gyűjtött adatok másodlagos elemzésével járnak. Sok ilyen esetben a kutató számára nem állnak rendelkezésre egyéni nyilvántartások, és csoportszintű információkat kell felhasználni. Az ilyen adatok fő forrásai gyakran olyan nagy intézmények, mint az Egyesült Államokban a Népszámlálási Hivatal vagy a Betegségellenőrzési Központok. A legújabb népszámlálási adatok nem állnak rendelkezésre egyénekre vonatkozóan, például az Egyesült Királyságban az egyéni népszámlálási adatokat csak egy évszázad elteltével teszik közzé. Ehelyett az adatokat összesítik, általában közigazgatási területenként. Az összesített adatokon alapuló, egyénekre vonatkozó következtetéseket gyengíti az ökológiai tévedés. Figyelembe kell venni az “atomista tévedés” elkövetésének lehetőségét is, amikor az aggregált számlálásokra vonatkozó feltételezések az egyéni szintű adatok aggregálásán alapulnak (például a népszámlálási körzetek átlagolása a megyei átlag kiszámításához). Például igaz lehet, hogy városi szinten nincs összefüggés a csecsemőhalandóság és a családi jövedelem között, ugyanakkor igaz lehet, hogy egyéni szinten erős összefüggés van a csecsemőhalandóság és a családi jövedelem között. Minden aggregált statisztika ki van téve összetételi hatásoknak, így nem csak a jövedelem és a csecsemőhalandóság közötti egyéni szintű kapcsolat számít, hanem az alacsony, közepes és magas jövedelmű egyének aránya is az egyes városokban. Mivel az eset-kontroll vizsgálatok általában egyéni szintű adatokon alapulnak, ez a probléma nem merül fel bennük.