Estudio transversal

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Un estudio transversal es un diseño de estudio en el que una exposición y un resultado se miden al mismo tiempo.

Por ejemplo, si se quiere averiguar si las personas obesas (con un índice de masa corporal o IMC de 30 o más) tienen concentraciones séricas de colesterol más altas que las personas que no son obesas (con un índice de masa corporal inferior a 30).

Para ello, se pueden consultar los historiales médicos de 100 personas para ver quién tiene concentraciones de colesterol altas y quién tiene concentraciones de colesterol bajas y compararlas con el número de personas de cada grupo que son o no obesas.

Se puede pensar en un estudio transversal como una instantánea de la población en un momento determinado.

Como solo se puede recoger la información que se ve en ese momento, no se sabe lo que ocurre antes o después.

Por lo tanto, solo se puede obtener información sobre la prevalencia (la proporción de exposiciones o resultados que ya existen en un momento determinado) y no sobre la incidencia (la proporción de nuevas exposiciones o resultados que se producen en un período de tiempo determinado).

En términos de prevalencia, hay una prevalencia del resultado y una prevalencia de la exposición.

La prevalencia del resultado es la proporción de personas que tienen un resultado en el grupo expuesto y en el grupo no expuesto.

En un estudio transversal, esto puede organizarse en una tabla de 2 por 2, con la exposición (obesidad o no obesidad) en el lateral y el resultado (concentraciones de colesterol alta o baja) en la parte superior, y cada casilla está etiquetada como a, b, c o d.

La casilla a incluye a las personas que tienen el colesterol alto y que son obesas; la casilla b incluye a las personas que tienen el colesterol bajo y que son obesas; la casilla c incluye a las personas que tienen el colesterol alto y que no son obesas; y la casilla d incluye a las personas que tienen el colesterol bajo y que no son obesas.

Se puede calcular la prevalencia del resultado para averiguar si el colesterol alto (el resultado) es más frecuente en las personas obesas o en las no obesas (la exposición).

Digamos que hay 50 personas en la celda a, 15 en la celda b, 5 en la celda c y 30 en la celda d.

Para hallar la prevalencia del resultado, primero se calcula la proporción de personas que tienen el colesterol alto en el grupo que es obeso, es decir, "a" dividido entre "a más b", o 50 dividido entre 65, que se redondea a 0,77.

A continuación, se compara con la proporción de personas que tienen el colesterol alto en el grupo que no es obeso, es decir, "c" dividido entre "c más d", o 5 dividido entre 35, que se redondea a 0,14.

Y, 0,77 dividido entre 0,14 es igual a 5,5, lo que significa que las personas obesas tienen una prevalencia aproximadamente 5,5 mayor de colesterol alto en comparación con las personas que no son obesas.

También se puede calcular la prevalencia de la exposición, que es una comparación de la proporción de personas que tienen una exposición en el grupo de resultados y en los grupos sin resultados.

Por ejemplo, se puede calcular la prevalencia de la exposición para averiguar si la obesidad (la exposición) es más prevalente en las personas que tienen el colesterol alto o el colesterol bajo (el resultado).

Para hallar la prevalencia de la exposición, primero se calcula la proporción de personas que son obesas en el grupo que tiene el colesterol alto, es decir, "a" dividido entre "a más c", o 50 dividido entre 55, que es 0,91.

A continuación, se compara con la proporción de personas obesas en el grupo que tiene el colesterol bajo, es decir, "b" dividido entre "b más d", o sea, 15 dividido entre 45, que es 0,33.

Y 0,91 dividido entre 0,33 es igual a 2,72, lo que significa que las personas con colesterol alto tienen una prevalencia aproximadamente 2,72 veces mayor de obesidad que las personas con colesterol bajo.

Aspectos destacados

en inglés

A cross-sectional study is a type of observational study that assesses the relationship between exposures and outcomes at a single point in time. It can be used to study factors associated with an outcome. In a cross-sectional study, data are collected from a group of participants who have been followed for a certain length of time. Data are then analyzed to see if there is an association between the different exposures and the outcome measure. Cross-sectional are usually quick and cheap studies that help to sample large groups of people.