Studija poprečnog presjeka

Iz Wikipedije, slobodne enciklopedije
Skoči na navigaciju Skoči na pretragu

U medicinskim istraživanjima , društvenim naukama i biologiji , studija poprečnog presjeka (također poznata kao analiza poprečnog presjeka , poprečna studija , studija prevalencije ) je vrsta opservacijske studije koja analizira podatke iz populacije ili reprezentativne podskupine na određeni trenutak u vremenu — to jest podaci o poprečnom presjeku .

U ekonomiji , studije poprečnog presjeka obično uključuju korištenje regresije poprečnog presjeka , kako bi se utvrdilo postojanje i veličina uzročnih efekata jedne nezavisne varijable na zavisnu varijablu od interesa u datom trenutku. Razlikuju se od analize vremenskih serija , u kojoj se ponašanje jednog ili više ekonomskih agregata prati kroz vrijeme.

U medicinskim istraživanjima, studije poprečnog presjeka razlikuju se od studija kontrole slučaja po tome što imaju za cilj pružiti podatke o cijeloj populaciji koja se proučava, dok studije kontrole slučaja obično uključuju samo pojedince koji su razvili specifično stanje i upoređuju ih sa odgovarajućim uzorkom. , često malena manjina, ostatka stanovništva. Studije poprečnog presjeka su deskriptivne studije (ni longitudinalne ni eksperimentalne). Za razliku od studija slučaj-kontrola, one se mogu koristiti za opisivanje, ne samo omjera šansi , već i apsolutnih rizika i relativnih rizika od prevalencije (ponekad se naziva omjer rizika prevalencije ili PRR). [1] [2] Mogu se koristiti za opisivanje neke karakteristike populacije, kao što je prevalencija bolesti, ali ne mogu dokazati uzrok i posljedicu. Longitudinalne studije razlikuju se od oba po tome što se više puta vrši niz zapažanja na članovima ispitivane populacije tokom određenog vremenskog perioda.

zdravstvo [ uredi ]

Studije poprečnog presjeka uključuju podatke prikupljene u određeno vrijeme. Često se koriste za procjenu prevalencije akutnih ili kroničnih stanja, ali se ne mogu koristiti za odgovore na pitanja o uzrocima bolesti ili rezultatima intervencije. Podaci o poprečnom presjeku ne mogu se koristiti za zaključak o uzročnosti jer vremenskost nije poznata. Oni se takođe mogu opisati kao popisi stanovništva . Poprečne studije mogu uključivati ​​prikupljanje posebnih podataka, uključujući pitanja o prošlosti, ali se često oslanjaju na podatke koji su izvorno prikupljeni u druge svrhe. Umjereno su skupi i nisu pogodni za proučavanje rijetkih bolesti. Poteškoće u prisjećanju prošlih događaja također mogu doprinijeti pristrasnosti.

Prednosti [ uredi ]

Korištenje rutinski prikupljenih podataka omogućava izvođenje velikih studija poprečnog presjeka uz male ili nikakve troškove. Ovo je velika prednost u odnosu na druge oblike epidemioloških studija. Predložena je prirodna progresija od jeftinih studija poprečnog presjeka rutinski prikupljanih podataka koji sugeriraju hipoteze, do studija kontrole slučajeva koje ih testiraju konkretnije, zatim do kohortnih studija i ispitivanja koja koštaju mnogo više i traju mnogo duže, ali mogu dati jače dokaze. . U anketi poprečnog presjeka, određena grupa se posmatra kako bi se vidjelo da li je aktivnost, na primjer konzumacija alkohola , povezana s zdravstvenim učinkom koji se istražuje, recimo cirozom jetre. Ako je upotreba alkohola povezana s cirozom jetre, to bi podržalo hipotezu da konzumiranje alkohola može biti povezano s cirozom.

Nedostaci [ uredi ]

Rutinski podaci možda nisu dizajnirani da odgovore na konkretno pitanje.

Rutinski prikupljeni podaci obično ne opisuju koja je varijabla uzrok, a koja posljedica. Studije poprečnog presjeka koje koriste podatke prvobitno prikupljene u druge svrhe često nisu u mogućnosti da uključe podatke o zbunjujućim faktorima , drugim varijablama koje utiču na odnos između pretpostavljenog uzroka i posljedice. Na primjer, samo podaci o sadašnjoj konzumaciji alkohola i cirozi ne bi dozvolili da se istraži uloga prethodne upotrebe alkohola ili drugih uzroka. Studije poprečnog presjeka su vrlo podložne pristrasnosti prisjećanja .

Većina studija slučaj-kontrola prikuplja posebno dizajnirane podatke o svim učesnicima, uključujući polja podataka dizajnirana da omoguće testiranje hipoteze od interesa. Međutim, u pitanjima u kojima mogu biti uključena jaka lična osjećanja, određena pitanja mogu biti izvor pristrasnosti. Na primjer, pojedinac koji želi da smanji svoje lično osjećanje krivice može pogrešno prijaviti prošlu konzumaciju alkohola. Takva pristrasnost može biti manja u rutinski prikupljanoj statistici, ili efektivno eliminisana ako zapažanja vrše treće strane, na primjer evidencija poreza na alkohol po oblastima.

Slabosti agregiranih podataka [ uredi ]

Studije poprečnog presjeka mogu sadržavati podatke na individualnom nivou (jedan zapis po pojedincu, na primjer, u nacionalnim zdravstvenim istraživanjima). Međutim, u modernoj epidemiologiji može biti nemoguće ispitati cjelokupnu populaciju od interesa, tako da poprečne studije često uključuju sekundarnu analizu podataka prikupljenih u drugu svrhu. U mnogim takvim slučajevima istraživaču nisu dostupni pojedinačni zapisi i moraju se koristiti informacije na nivou grupe. Glavni izvori takvih podataka često su velike institucije poput Biroa za popis stanovništva ili Centara za kontrolu bolestiu Sjedinjenim Američkim Državama. Nedavni popisni podaci nisu dati o pojedincima, na primjer u Ujedinjenom Kraljevstvu pojedinačni popisni podaci se objavljuju tek nakon jednog stoljeća. Umjesto toga, podaci se agregiraju, obično po administrativnim područjima. Zaključci o pojedincima zasnovani na zbirnim podacima oslabljeni su ekološkom zabludom . Također uzmite u obzir potencijal za počinjenje "atomističke zablude" gdje se pretpostavke o agregiranom broju izrađuju na osnovu agregacije podataka na pojedinačnom nivou (kao što je usrednjavanje popisnih trakta za izračunavanje županijskog prosjeka). Na primjer, može biti istina da ne postoji korelacijaizmeđu mortaliteta novorođenčadi i prihoda porodice na nivou grada, dok je i dalje istina da postoji jaka veza između mortaliteta dojenčadi i prihoda porodice na individualnom nivou. Sva zbirna statistika podložna je kompozicionim efektima, tako da ono što je važno nije samo odnos na nivou pojedinca između prihoda i smrtnosti novorođenčadi, već i proporcije pojedinaca sa niskim, srednjim i visokim prihodima u svakom gradu. Budući da se studije slučaj-kontrola obično zasnivaju na podacima na individualnom nivou, oni nemaju ovaj problem.

Ekonomija [ uredi ]

U ekonomiji, analiza poprečnog presjeka ima prednost izbjegavanja različitih komplikovanih aspekata upotrebe podataka izvučenih iz različitih vremenskih trenutaka, kao što je serijska korelacija reziduala. Prednost ima i to što samoj analizi podataka nije potrebna pretpostavka da je priroda odnosa između varijabli stabilna tokom vremena, iako to dolazi po cijenu zahtjeva opreza ako se pretpostavi da su rezultati za jedan vremenski period validni na neko drugo vreme.

Primjer poprečne analize u ekonomiji je regresija potražnje za novcem — iznosa koje različiti ljudi drže u visokolikvidnim finansijskim sredstvima — u određenom trenutku na njihov prihod, ukupno finansijsko bogatstvo i različite demografske faktore . Svaka tačka podataka je za određenog pojedinca ili porodicu, a regresija se provodi na statističkom uzorku izvučenom u jednom trenutku iz cijele populacijepojedinaca ili porodica. Nasuprot tome, intertemporalna analiza potražnje za novcem koristila bi podatke o posedu novca u čitavoj zemlji u svakom od različitih vremenskih trenutaka i regresirala bi to na istovremeni (ili skoro istovremeni) prihod, ukupno finansijsko bogatstvo i neku mjeru kamate. stope. Studija poprečnog presjeka ima prednost što može istražiti efekte različitih demografskih faktora (starost, na primjer) na individualne razlike; ali ima nedostatak što ne može pronaći efekat kamatnih stopa na tražnju za novcem, jer se u studiji poprečnog preseka u određenom trenutku sve posmatrane jedinice suočavaju sa istim trenutnim nivoom kamatnih stopa.

Reference [ uredi ]

  1. Schmidt, CO; Kohlmann, T (2008). "Kada koristiti omjer šanse ili relativni rizik?". Međunarodni časopis za javno zdravlje . 53 (3): 165–167. doi : 10.1007/s00038-008-7068-3 . PMID  19127890 .
  2. Lee, James (1994). "Odnos šanse ili relativni rizik za podatke poprečnog presjeka?". Međunarodni časopis za epidemiologiju . 23 (1): 201–3. doi : 10.1093/ije/23.1.201 . PMID 8194918 . 

Izvori [ uredi ]

Vanjski linkovi [ uredi ]