Ejemplo: estamos interesados en conocer la prevalencia del vitiligo en una aldea. Diseñamos una encuesta basada en la población para evaluar la prevalencia de esta condición. Vamos a todas las casas que se suponía que debían incluirse en el estudio y examinar la población. La muestra total encuestada es 5686. De estos, encontramos que 98 individuos tienen vitiligo. Por lo tanto, la prevalencia de vitiligo en esta comunidad es: prevalencia = 98/5686 o 17.23/1000 población
Evaluamos a 300 pacientes con una clínica de ITS. Registramos este historial, el examen clínico y los probamos para los anticuerpos del VIH (usando ELISA) durante su primera visita a la clínica. Encontramos que 60 de estas personas están infectadas por el VIH. Por lo tanto, hemos detectado una prevalencia del 20% de infección por VIH entre nuestros pacientes con ITS. Este tipo de estudio se clasificará como un estudio transversal. Tenga en cuenta que, al ser un estudio basado en la clínica, puede tener todas las limitaciones de un estudio basado en la clínica. Por lo tanto, la prevalencia de estos datos puede tener una generalización limitada. No obstante, este tipo de diseño de estudio se clasificará como un estudio transversal.
Por ejemplo, si deseamos comprender la asociación entre el género y el estado del VIH, podremos crear una tabla 2 × 2 para el estudio transversal mencionado anteriormente. De los 300 individuos evaluados, hemos reclutado 200 participantes masculinos y 100 femeninos. De los 60 individuos infectados por el VIH, 50 son hombres y 10 son mujeres. La tabla 2 × 2 será la siguiente:
El OR (como se discute en la serie de metodología anterior – Estudios de casos de casos – II) es AD/BC o 50*90/10*150. Por lo tanto, el o es 3.0. La interpretación de esto o es que los hombres tenían una mayor probabilidad de estar infectados por el VIH en comparación con las mujeres. Dado que el OR> 1, el resultado es más probable en los expuestos (hombres) en comparación con aquellos que no están expuestos (mujeres). Sin embargo, requeriremos intervalos de confianza para comentar sobre una interpretación adicional del OR.
¿Qué es el estudio observacional transversal?
El objetivo principal de estos estudios suele ser descriptivo, pero a veces se llevan a cabo para investigar las asociaciones entre exposiciones y resultados. Los estudios transversales proporcionan una instantánea del estado de la población en un momento en el tiempo. Con este tipo de estudio, solo se puede determinar la prevalencia de las condiciones (es decir, no se puede determinar incidencia), por lo tanto, también se llaman ‘estudios de prevalencia’. Debido a que tanto la exposición como el resultado se determinan al mismo tiempo, no hay temporalidad entre estas dos variables puede ser inferida; Por lo tanto, no se pueden hacer inferencias sobre la causalidad de este tipo de diseño de estudio.
Una encuesta es un ejemplo clásico de un estudio transversal.
Figura de: Niyonsenga, T. Fundamentos de la epidemiología de la salud pública (HLTH 5188). Escuela de Salud de la Población. Universidad del Sur de Australia.
- Barato para conducir
- No consume mucho tiempo
- Se pueden evaluar muchos resultados y exposiciones
- Útil para la generación de hipótesis
- Informativo en la planificación de la salud pública (captura la prevalencia de enfermedades)
- No se puede hacer inferencias casuales
- Instantánea de un punto de tiempo
- El sesgo de selección de Neyman causado por la supervivencia selectiva en los casos prevalentes. No se capturarán ciertas exposiciones con alta incidencia de muerte (y rápida). Ciertas exposiciones que solo conducen a síntomas leves, y no a la muerte, estarán sobrerrepresentados.
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¿Qué tipo de estudio transversal?
En esta lección, aprenderemos cómo identificar y describir figuras bidimensionales conocidas como secciones transversales que resultan de cortar figuras tridimensionales. En otras palabras, puede cortar una figura tridimensional (prisma rectangular, pirámide, cono, cilindro y esfera) para mostrar una vista bidimensional (rectángulo, cuadrado, triángulo, círculo, trapezoide…). La vista bidimensional se llama sección transversal.
Comencemos con una forma que muchos de ustedes han visto antes, ¡un pastel! Piénsalo. ¿Sabías que muchos pasteles tienen forma de cilindros? Mira el pastel de abajo. Parece ser redondo en la parte superior, pero ¿qué sucede cuando te cortas una porción?
¿Puedes ver el rectángulo en el interior? Cuando cortas un pastel, es lo mismo que una sección transversal. La sección transversal es simplemente una vista del interior de una figura tridimensional después de que se corta. En matemáticas, tratamos de visualizar los aviones que cortan las figuras tridimensionales. Hay varias formas de cortar una figura tridimensional que descansa sobre una base:
Mientras descansa sobre su base rectangular, lo cortamos con un plano paralelo a esa base. La sección transversal tiene forma de rectángulo. Tiene la misma forma y tamaño que la base.
Ahora, lo cortaremos con un plano perpendicular a la base. Recuerde, las líneas perpendiculares cruzan la base a noventa grados. Nuevamente, la sección transversal tiene forma de rectángulo. Sin embargo, esta vez tiene la misma forma y tamaño que otra cara del prisma.
¿Qué debe tener un estudio transversal?
Los estudios transversales miden la causa (exposición) y el efecto (enfermedad) en el mismo punto en el tiempo. Comparan las tasas de enfermedades o síntomas de un grupo expuesto con un grupo no expuesto. Estrictamente hablando, la información de exposición se determina simultáneamente con la información de la enfermedad. En la práctica, tales estudios suelen ser más significativos desde un punto de vista etiológico o causal si la evaluación de la exposición refleja exposiciones pasadas. La información actual a menudo es todo lo que está disponible, pero aún puede ser significativo debido a la correlación entre la exposición actual y la exposición pasada relevante.
Los estudios transversales se utilizan ampliamente para estudiar la salud de los grupos de trabajadores que están expuestos a posibles peligros pero que no se someten a una vigilancia regular. Son particularmente adecuados para el estudio de parámetros subclínicos, como la bioquímica de la sangre y los valores hematológicos. Los estudios transversales también son relativamente sencillos para conducir en comparación con estudios de cohorte prospectivos y generalmente son más simples de interpretar.
El estudio transversal es un estudio de observación que evalúa la exposición y el resultado en un punto específico en el tiempo en una población de muestra. No hay seguimiento prospectivo o retrospectivo. Tanto el RR como el OR pueden calcularse para describir la asociación entre la exposición y el resultado. La incidencia y la prevalencia, importantes medidas descriptivas, también se pueden calcular a partir de un estudio transversal.
El estudio transversal no puede usarse para inferir la causalidad porque no se puede establecer una secuencia temporal. Sin embargo, este tipo de estudio se utiliza para generar estadísticas descriptivas con respecto a la carga de enfermedades/resultados en una población, o para determinar las tasas de exposición de antecedentes. Todo lo cual puede ser muy útil, especialmente durante la fase previa al mercado del ciclo de vida de un producto. La figura 3.3 a continuación muestra una representación esquemática de un estudio transversal.
Los estudios transversales tienen una muestra de individuos recolectados de una población de interés. Se determina que las personas dentro de la muestra están enfermas o no. Estos estudios examinan la asociación entre la enfermedad y los factores de riesgo. Pueden ocurrir cálculos de las estimaciones de prevalencia de la enfermedad de estudios transversales. Thorburn (1996) concluyó que la experiencia de los agricultores, el número de empleados, el flujo de agua, el uso de tratamientos profilácticos y el tratamiento farmacológico se asociaron con brotes de enfermedades en las instalaciones de producción de truchas en Canadá. Los brotes de enfermedades del herpesvirus de Ostreid Tipo-1 en las ostras se ven afectados por el aumento de la turbidez, cómo es las partículas suspendidas concentradas y las entradas terrestres (Pernet et al., 2018). Piamsomboon et al. (2015) encontraron que los riesgos de enfermedad de las manchas blancas se asociaron con granjas taiwanesas que comparten agua de entrada, granjas que cultivan camarones durante todo el año y cuando un agricultor posee múltiples granjas.
¿Qué tipo de estudio es observacional?
Los estudios de observación pueden examinar comportamientos, gestos, expresiones faciales y otros aspectos de la interacción y la comunicación humana. Estos incluyen, por ejemplo, situaciones de entrevista y grupos focales, interacción con varios dispositivos técnicos, dinámicas grupales y otros.
El papel del observador puede ser diferente. O la situación a examinar se experimenta como participante o es vista como una persona externa desde el exterior. La documentación se crea así como un participante o como una persona externa de «observación puramente».
Una documentación del evento observado incluye además de la información verbal, es decir, se habla de las personas involucradas y el tipo de transmisión, también el comportamiento no verbal, como los gestos y las expresiones faciales.
El enfoque principal aquí está en las características de los encuestados, en preguntas centrales, mensajes clave y sub -topics que se abordan. Del mismo modo, la forma en que se deben documentar las respuestas, así como posibles cambios en el estado de ánimo.
El Laboratorio de Ciencias de la Información (ILAB) permite observaciones científicas controladas mediante el uso de tecnología y planificación espacial. (Alternativamente, se pueden realizar observaciones no controladas en un entorno natural.
Por un lado, encontrará una puerta espía que permite observaciones del espacio de estudio, por otro lado, dos cámaras de 180 °, que cubren el espacio de estudio desde dos ángulos de habitación diferentes.
¿Qué significa que un estudio sea observacional?
La variable independiente puede estar fuera del control del investigador por una variedad de razones:
- Un experimento aleatorizado violaría los estándares éticos. Suponga que uno quería investigar el aborto: hipótesis del cáncer de mama, que postula un vínculo causal entre el aborto inducido y la incidencia de cáncer de mama. En un experimento hipotético controlado, uno comenzaría con un gran grupo de mujeres embarazadas y las dividiría al azar en un grupo de tratamiento (recibiendo abortos inducidos) y un grupo de control (no recibiendo abortos), y luego realizaran exámenes de cáncer regulares para mujeres de ambas grupos. No hace falta decir que este experimento se extendería en contra de los principios éticos comunes. (También sufriría varias confusiones y fuentes de sesgo, por ejemplo, sería imposible llevarlo a cabo como un experimento ciego). Los estudios publicados que investigan el aborto: la hipótesis del cáncer de aborto generalmente comienzan con un grupo de mujeres que ya han recibido abortos. La membresía en este grupo «tratado» no está controlado por el investigador: el grupo se forma después de que se haya asignado el «tratamiento». [Cita necesaria]
- El investigador puede simplemente carecer de la influencia necesaria. Supongamos que un científico quiere estudiar los efectos públicos para la salud de una prohibición de la comunidad de fumar en áreas públicas de interior. En un experimento controlado, el investigador elegiría aleatoriamente un conjunto de comunidades para estar en el grupo de tratamiento. Sin embargo, generalmente depende de cada comunidad y/o su legislatura promulgar una prohibición de fumar. Se puede esperar que el investigador carezca del poder político para causar precisamente esas comunidades en el grupo de tratamiento seleccionado al azar para aprobar una prohibición de fumar. En un estudio observacional, el investigador generalmente comenzaría con un grupo de tratamiento que consiste en esas comunidades donde ya está en vigencia una prohibición de fumar. [Cita necesaria]
- Un experimento aleatorizado puede ser poco práctico. Supongamos que un investigador quiere estudiar el vínculo sospechoso entre un cierto medicamento y un grupo muy raro de síntomas que surgen como efecto secundario. Dejando de lado cualquier consideración ética, un experimento aleatorizado no sería práctico debido a la rareza del efecto. Puede que no haya un grupo de sujetos lo suficientemente grande como para que los síntomas se observen en al menos un sujeto tratado. Un estudio de observación generalmente comenzaría con un grupo de sujetos sintomáticos y trabajaría hacia atrás para encontrar a quienes recibieron el medicamento y luego desarrollaron los síntomas. Por lo tanto, se determinó un subconjunto del grupo tratado en función de la presencia de síntomas, en lugar de por asignación aleatoria. [Cita necesaria]
- Muchos ensayos controlados aleatorios no son ampliamente representativos de pacientes del mundo real y esto puede limitar su validez externa. Los pacientes que son elegibles para su inclusión en un ensayo controlado aleatorio suelen ser más jóvenes, más propensos a ser hombres, más saludables y más propensos a ser tratados de acuerdo con las recomendaciones de las pautas. [3] Si la intervención se agrega más tarde a la atención de rutina, una gran parte de los pacientes que la recibirán puede ser antigua con muchas enfermedades concomitantes y terapias de drogas, aunque estos grupos de pacientes particulares no se habrán estudiado en los ensayos experimentales iniciales . Un estudio de observación que examina a los pacientes del mundo real en la atención de rutina diaria puede complementar los resultados del ensayo aleatorizado para ser más aplicables en la población de pacientes.
En todos esos casos, si no se puede llevar a cabo un experimento aleatorizado, la línea alternativa de investigación sufre el problema de que la decisión de qué sujetos reciben el tratamiento no es completamente aleatoria y, por lo tanto, es una fuente potencial de sesgo. Un desafío importante en la realización de estudios de observación es dibujar inferencias que estén aceptablemente libres de influencias por sesgos manifiestos, así como para evaluar la influencia de posibles sesgos ocultos. Los siguientes son un conjunto de problemas no exhaustivos especialmente comunes en los estudios de observación.
En lugar del control experimental, las técnicas estadísticas multivariadas permiten la aproximación del control experimental con el control estadístico mediante el uso de métodos de coincidencia. Los métodos de correspondencia explican las influencias de los factores observados que podrían influir en una relación de causa y efecto. En la atención médica y las ciencias sociales, los investigadores pueden usar la coincidencia para comparar unidades que no recibieron el tratamiento y el control. Un enfoque común es utilizar la coincidencia de puntaje de propensión para reducir la confusión, [5] aunque esto recientemente ha sido criticado por exacerbar los mismos problemas que busca resolver. [6]
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