studi Trasversali

gli Studi con uno studio cross-sezionale design comportano la raccolta di informazioni sulla presenza o il livello di una o più variabili di interesse (health-related caratteristica), se l’esposizione (ad esempio, un fattore di rischio) o di risultato (per esempio, una malattia), come esistono in una popolazione definita, in un momento particolare. Se questi dati vengono analizzati solo per determinare la distribuzione di una o più variabili, questi sono “descrittivi.,”Tuttavia, spesso, in uno studio trasversale, lo sperimentatore valuta anche la relazione tra la presenza di un’esposizione e quella di un risultato. Tali studi trasversali sono indicati come” analitici ” e saranno discussi nel prossimo articolo di questa serie.

Si può pensare che gli studi trasversali forniscano una “istantanea” della frequenza e delle caratteristiche di una malattia in una popolazione in un particolare momento nel tempo. Questi sono molto buoni per misurare la prevalenza di una malattia o di un fattore di rischio in una popolazione., Pertanto, questi sono molto utili per valutare l’onere della malattia e le esigenze sanitarie.

Diamo un’occhiata a uno studio che mirava a valutare la prevalenza della miopia tra i bambini indiani. In questo studio, operatori sanitari addestrati hanno visitato le scuole a Delhi e testato l’acuità visiva in tutti i bambini che studiano nelle classi 1-9. Dei 9884 bambini sottoposti a screening, 1297 (13,1%) avevano miopia (definita come errore di rifrazione sferica di -0,50 diottrie (D) o peggio in uno o entrambi gli occhi), e l’errore miopico medio era -1,86 ± 1,4 D. Inoltre, nel complesso, 322 (3.3%), 247 (2.,5%) e 3 bambini hanno avuto rispettivamente un deficit visivo lieve, moderato e grave. Queste parti dello studio hanno esaminato la prevalenza e il grado di miopia o di disabilità visiva e non hanno valutato la relazione di una variabile con un’altra o testato un’ipotesi causale – queste si qualificano come uno studio trasversale descrittivo. Questi dati sarebbero utili a un pianificatore di salute per valutare la necessità di un programma di salute degli occhi della scuola e per conoscere la percentuale di bambini nella sua giurisdizione che avrebbero bisogno di occhiali correttivi.,

Gli autori, successivamente nel documento, hanno esaminato la relazione della miopia (un risultato) con l’età, il sesso, lo stato socioeconomico, il tipo di scuola, l’educazione della madre, ecc. (ognuno dei quali si qualifica come un’esposizione). Quelle parti del documento guardano alla relazione tra diverse variabili e quindi si qualificano come aventi un design trasversale “analitico”.,

a Volte, studi trasversali sono ripetuti dopo un intervallo di tempo nella stessa popolazione (utilizzando gli stessi soggetti sono stati inclusi nello studio iniziale, o un campione fresco) per identificare andamenti temporali il verificarsi di una o più variabili, e per determinare l’incidenza di una malattia (cioè, il numero di nuovi casi) o alla sua storia naturale. In effetti, gli investigatori nello studio di miopia sopra hanno visitato gli stessi bambini e li hanno rivalutati un anno dopo. Questo studio di follow-up separato ha mostrato che la “nuova” miopia si era sviluppata nel 3,4% dei bambini (tasso di incidenza), con una variazione media di -1.,09 ± 0,55 D. Tra quelli con miopia al momento del sondaggio iniziale, il 49,2% ha mostrato una progressione della miopia con un cambiamento medio di -0,27 ± 0,42 D.

Gli studi trasversali sono solitamente semplici da fare e poco costosi. Inoltre, questi di solito non rappresentano una grande sfida dal punto di vista etico.

Tuttavia, questo disegno comporta un rischio di bias, cioè i risultati dello studio potrebbero non rappresentare la vera situazione nella popolazione. Ciò potrebbe derivare da bias di selezione o bias di misurazione. Il primo riguarda le differenze tra la popolazione e il campione studiato., Lo studio sulla miopia includeva solo i bambini che frequentavano la scuola e la prevalenza della miopia avrebbe potuto essere diversa in quelli che non frequentavano la scuola (ad esempio, quelli con miopia grave potrebbero non essere in grado di vedere la lavagna e quindi potrebbero essere stati più propensi a lasciare la scuola). Il bias di misurazione in questo studio si riferirebbe all’accuratezza della misurazione e al taglio utilizzato. Se gli investigatori avessero usato un cutoff di -0.25 D (invece di -0.50 D) per definire la miopia, la prevalenza sarebbe stata più alta., Inoltre, se le misurazioni non sono state eseguite con precisione, alcuni casi con miopia potrebbero essere stati persi, o viceversa, influenzando i risultati dello studio.