Querschnittstudien

Querschnittstudien (cross-sectional studies) sind beobachtende Studien, die die Prävalenz eines Merkmals oder einer Erkrankung sowie potenzieller Risikofaktoren in einer definierten Population zu einem bestimmten Zeitpunkt oder innerhalb einer kurzen Erhebungsperiode erfassen. Sie liefern einen epidemiologischen Schnappschuss und sind üblicherweise nicht longitudinal angelegt.

Design und Durchführung: Eine Stichprobe der Zielpopulation wird ausgewählt und in der Regel werden Expositionen und Outcomes gleichzeitig gemessen, oft durch Befragung, Untersuchung oder Labordaten. Deskriptive Querschnittstudien liefern Primärprävalenzen, analytische Studiendesigns prüfen Assoziationen zwischen Exposition und Outcome. Serialquerschnitte ermöglichen Trendbeobachtung über die Zeit.

Anwendungen: Zur Schätzung der Krankheitslast, Verbreitung von Verhaltensweisen oder Risikofaktoren in einer Population; zur Generierung von Hypothesen; zur Planung von Gesundheitsinterventionen und zur Überwachung von Trends in öffentlichen Gesundheitsdaten.

Vorteile: Relativ schnell und kostengünstig; können mehrere Outcomes und Expositionen in derselben Stichprobe untersuchen; sinnvoll für die Beschreibung der Prävalenz in einer Population und für Surveillance-Zwecke.

Nachteile: Kausale Schlussfolgerungen und zeitliche Abfolgen lassen sich nicht sicher bestimmen; die Prävalenz hängt von Inzidenz und Verweildauer ab (Prävalenz-Inzidenz-Verzerrung). Potenzielle Verzerrungen entstehen durch Nichtresponse, Selektionsbias, Messfehler und Konfundierung; Ergebnisse gelten primär für die untersuchte Population zur Stichzeit und nicht zwangsläufig generalisierbar.

Auswertung: Häufig werden Prävalenzverhältnisse (PR) oder Odds Ratios geschätzt; Regressionen (logistische, Poisson) dienen der Anpassung an Störfaktoren. Serial man kann Trends über die Zeit analysieren.