Studiile transversale implică date colectate la un moment definit. Ele sunt adesea folosite pentru a evalua prevalența afecțiunilor acute sau cronice, dar nu pot fi folosite pentru a răspunde la întrebări privind cauzele bolii sau rezultatele intervențiilor. Datele transversale nu pot fi utilizate pentru a deduce cauzalitatea, deoarece nu se cunoaște temporalitatea. Ele pot fi descrise și ca recensăminte. Studiile transversale pot implica colectarea de date speciale, inclusiv întrebări despre trecut, dar se bazează adesea pe date colectate inițial în alte scopuri. Ele sunt moderat de costisitoare și nu sunt potrivite pentru studiul bolilor rare. Dificultatea în reamintirea evenimentelor din trecut poate contribui, de asemenea, la distorsiuni.
AvantajeEdit
Utilizarea datelor colectate în mod obișnuit permite realizarea unor studii transversale de mari dimensiuni cu cheltuieli mici sau deloc. Acesta este un avantaj major față de alte forme de studiu epidemiologic. A fost sugerată o progresie naturală de la studii transversale ieftine de date colectate în mod obișnuit care sugerează ipoteze, la studii de tip caz-control care le testează mai specific, apoi la studii de cohortă și studii care costă mult mai mult și durează mult mai mult, dar pot oferi dovezi mai solide. Într-un studiu transversal, se analizează un anumit grup pentru a vedea dacă o activitate, de exemplu consumul de alcool, este legată de efectul asupra sănătății care este investigat, de exemplu ciroza hepatică. Dacă consumul de alcool este corelat cu ciroza hepatică, acest lucru ar susține ipoteza conform căreia consumul de alcool poate fi asociat cu ciroza hepatică.
DezavantajeEdit
Datele de rutină pot să nu fie concepute pentru a răspunde la întrebarea specifică.
Datele colectate în mod obișnuit nu descriu care variabilă este cauza și care este efectul. Studiile transversale care utilizează date colectate inițial în alte scopuri sunt adesea incapabile să includă date privind factorii de confuzie, alte variabile care afectează relația dintre cauza și efectul presupus. De exemplu, datele privind doar consumul actual de alcool și ciroza nu ar permite explorarea rolului consumului de alcool din trecut sau al altor cauze. Studiile transversale sunt foarte susceptibile la prejudecăți de reamintire.
Majoritatea studiilor de tip caz-control colectează date special concepute pentru toți participanții, inclusiv câmpuri de date concepute pentru a permite testarea ipotezei de interes. Cu toate acestea, în probleme în care pot fi implicate sentimente personale puternice, întrebările specifice pot fi o sursă de părtinire. De exemplu, consumul de alcool din trecut poate fi raportat în mod incorect de către o persoană care dorește să își reducă sentimentele personale de vinovăție. O astfel de părtinire poate fi mai mică în statisticile colectate în mod obișnuit sau poate fi efectiv eliminată dacă observațiile sunt făcute de către terți, de exemplu, înregistrările fiscale privind alcoolul în funcție de zonă.
Punctele slabe ale datelor agregateEdit
Studiile transversale pot conține date la nivel individual (o înregistrare per individ, de exemplu, în anchetele naționale de sănătate). Cu toate acestea, în epidemiologia modernă, poate fi imposibil să se ancheteze întreaga populație de interes, astfel încât studiile transversale implică adesea analiza secundară a datelor colectate în alt scop. În multe astfel de cazuri, cercetătorul nu are la dispoziție înregistrări individuale și trebuie utilizate informații la nivel de grup. Principalele surse de astfel de date sunt adesea instituții mari, cum ar fi Census Bureau sau Centers for Disease Control din Statele Unite. Datele recente de recensământ nu sunt furnizate cu privire la persoane, de exemplu, în Regatul Unit, datele individuale de recensământ sunt publicate abia după un secol. În schimb, datele sunt agregate, de obicei pe zone administrative. Inferențele despre indivizi bazate pe date agregate sunt slăbite de falacia ecologică. Luați în considerare, de asemenea, potențialul de a comite „eroare atomistică”, în cazul în care ipotezele privind numărătorile agregate sunt făcute pe baza agregării datelor la nivel individual (cum ar fi calcularea mediei zonelor de recensământ pentru a calcula o medie pe județ). De exemplu, ar putea fi adevărat că nu există nicio corelație între mortalitatea infantilă și venitul familiei la nivel de oraș, fiind în același timp adevărat că există o relație puternică între mortalitatea infantilă și venitul familiei la nivel individual. Toate statisticile agregate sunt supuse efectelor de compoziție, astfel încât ceea ce contează nu este doar relația la nivel individual dintre venit și mortalitatea infantilă, ci și proporțiile de persoane cu venituri mici, medii și mari din fiecare oraș. Deoarece studiile de tip caz-control se bazează de obicei pe date la nivel individual, acestea nu au această problemă.
.