Estudio transversal

en investigación médica, ciencias sociales y biología, un estudio transversal (también conocido como análisis transversal , estudio transversal , El estudio de prevalencia ) es un tipo de estudio observacional que analiza datos de una población, o un subconjunto representativo, en un punto específico en el tiempo , es decir, la sección transversal datos.

En economía, los estudios transversales generalmente implican el uso de la regresión transversal, para resolver la existencia y la magnitud de los efectos causales de una variable independiente sobre una variable dependiente de interés en un momento dado en el tiempo. Se diferencian del análisis de series de tiempo, en el que el comportamiento de uno o más agregados económicos se remonta a través del tiempo.

En la investigación médica, los estudios transversales difieren de los estudios de casos y controles en el que su objetivo es proporcionar datos sobre toda la población en estudio, mientras que los estudios de casos y controles generalmente incluyen individuos que han desarrollado una condición específica y compararlos con Una muestra coincidente, a menudo una pequeña minoría, del resto de la población. Los estudios transversales son estudios descriptivos (ni longitudinales ni experimentales). A diferencia de los estudios de casos y controles, se pueden usar para describir, no solo la razón de probabilidad, sino también los riesgos absolutos y los riesgos relativos de las prevalencias (a veces llamada Ratio de riesgo de prevalencia o PRR). Se pueden usar para describir alguna característica de la población, como la prevalencia de una enfermedad, pero no pueden probar causa y efecto. Los estudios longitudinales difieren de ambos al hacer una serie de observaciones más de una vez en los miembros de la población de estudio durante un período de tiempo.

Cuidado de la salud

Los estudios transversales implican datos recopilados en un momento definido. A menudo se utilizan para evaluar la prevalencia de enfermedades agudas o crónicas, pero no pueden utilizarse para responder preguntas sobre las causas de la enfermedad o los resultados de la intervención. Los datos transversales no se pueden utilizar para inferir causalidad porque se desconoce la temporalidad. También pueden describirse como censos. Los estudios transversales pueden implicar la recopilación de datos especiales, incluidas preguntas sobre el pasado, pero a menudo se basan en datos recopilados originalmente para otros fines. Son moderadamente caros y no son adecuados para el estudio de enfermedades raras. La dificultad para recordar acontecimientos pasados también puede contribuir al sesgo.

Ventajas

El uso de datos recopilados de forma rutinaria permite realizar grandes estudios transversales con un costo mínimo o nulo. Esta es una gran ventaja sobre otras formas de estudio epidemiológico. Se ha sugerido una progresión natural desde estudios transversales baratos de datos recopilados de forma rutinaria que sugieren hipótesis, a estudios de casos y controles que las prueban más específicamente, y luego a estudios de cohortes y ensayos que cuestan mucho más y toman mucho más tiempo, pero que pueden proporcionar evidencia más sólida. . En una encuesta transversal, se analiza un grupo específico para ver si una actividad, por ejemplo el consumo de alcohol, está relacionada con el efecto sobre la salud que se investiga, por ejemplo, la cirrosis hepática. Si el consumo de alcohol se correlaciona con la cirrosis hepática, esto respaldaría la hipótesis de que el consumo de alcohol puede estar asociado con la cirrosis.

Desventajas

Es posible que los datos de rutina no estén diseñados para responder la pregunta específica.

Los datos recopilados de forma rutinaria normalmente no describen qué variable es la causa y cuál es el efecto. Los estudios transversales que utilizan datos recopilados originalmente para otros fines a menudo no pueden incluir datos sobre factores de confusión y otras variables que afectan la relación entre la supuesta causa y efecto. Por ejemplo, disponer únicamente de datos sobre el consumo actual de alcohol y la cirrosis no permitiría explorar el papel del consumo pasado de alcohol ni de otras causas. Los estudios transversales son muy susceptibles al sesgo de recuerdo.

La mayoría de los estudios de casos y controles recopilan datos diseñados específicamente sobre todos los participantes, incluidos campos de datos diseñados para permitir que se pruebe la hipótesis de interés. Sin embargo, en cuestiones en las que pueden estar involucrados fuertes sentimientos personales, preguntas específicas pueden ser una fuente de sesgo. Por ejemplo, una persona que desee reducir sus sentimientos personales de culpa puede informar incorrectamente sobre el consumo de alcohol en el pasado. Ese sesgo puede ser menor en las estadísticas recopiladas de forma rutinaria o eliminarse efectivamente si las observaciones las realizan terceros, por ejemplo, los registros impositivos del alcohol por zona.

Además, puede haber un efecto de cohorte, en el que las diferencias en las influencias sociales y ambientales se tratan como cambios de desarrollo debidos al envejecimiento. Dado que la aparición de diferencias es consistente con la división de generaciones y grupos étnicos, es decir, un grupo de personas que experimentan un evento histórico común se ve afectado por una influencia común, es difícil obtener la relación causal del evento.

Debilidades de los datos agregados

Los estudios transversales pueden contener datos a nivel individual (un registro por individuo, por ejemplo, en las encuestas nacionales de salud). Sin embargo, en la epidemiología moderna puede resultar imposible encuestar a toda la población de interés, por lo que los estudios transversales a menudo implican un análisis secundario de los datos recopilados para otro propósito. En muchos de estos casos, el investigador no dispone de registros individuales y se debe utilizar información a nivel de grupo. Las principales fuentes de dichos datos suelen ser grandes instituciones como la Oficina del Censo o los Centros para el Control de Enfermedades de Estados Unidos. Los datos del censo reciente no se proporcionan sobre individuos; por ejemplo, en el Reino Unido, los datos del censo individual se publican solo después de un siglo. En lugar de ello, los datos se agregan, normalmente por área administrativa. Las inferencias sobre individuos basadas en datos agregados se ven debilitadas por la falacia ecológica. Considere también la posibilidad de cometer la "falacia atomista" donde se hacen suposiciones sobre recuentos agregados basándose en la agregación de datos a nivel individual (como promediar sectores censales para calcular el promedio de un condado). Por ejemplo, podría ser cierto que no existe correlación entre la mortalidad infantil y el ingreso familiar a nivel de ciudad, pero sigue siendo cierto que existe una fuerte relación entre la mortalidad infantil y el ingreso familiar a nivel individual. Todas las estadísticas agregadas están sujetas a efectos de composición, de modo que lo que importa no sólo es la relación a nivel individual entre el ingreso y la mortalidad infantil, sino también las proporciones de personas con ingresos bajos, medios y altos en cada ciudad. Debido a que los estudios de casos y controles generalmente se basan en datos a nivel individual, no tienen este problema.

Economía

En economía, el análisis transversal tiene la ventaja de evitar varios aspectos complicados del uso de datos extraídos de varios puntos en el tiempo, como la correlación serial de residuos. También tiene la ventaja de que el análisis de datos en sí no necesita una suposición de que la naturaleza de las relaciones entre las variables es estable en el tiempo, aunque esto conlleva el costo de requerir cautela si se supone que los resultados para un período de tiempo son válidos en algún momento diferente en el tiempo.

Un ejemplo de análisis transversal en economía es la regresión de la demanda de dinero (las cantidades que varias personas tienen en activos financieros altamente líquidos) en un momento determinado sobre sus ingresos, su riqueza financiera total y diversos factores demográficos. Cada punto de datos es para un individuo o familia en particular, y la regresión se realiza sobre una muestra estadística extraída en un momento dado de toda la población de individuos o familias. Por el contrario, un análisis intertemporal de la demanda de dinero utilizaría datos sobre las tenencias de dinero de un país entero en cada uno de varios momentos en el tiempo, y haría una regresión sobre el ingreso contemporáneo (o casi contemporáneo), la riqueza financiera total y alguna medida de las tasas de interés. El estudio transversal tiene la ventaja de que puede investigar los efectos de diversos factores demográficos (la edad, por ejemplo) sobre las diferencias individuales; pero tiene la desventaja de que no puede encontrar el efecto de las tasas de interés sobre la demanda de dinero, porque en el estudio transversal en un momento particular todas las unidades observadas se enfrentan al mismo nivel actual de tasas de interés.