Tverrsnittsanalyser

Tverrsnittsanalyser refererer til analyser av data som er innhentet på ett tidspunkt eller over en kort periode, med formål å beskrive forekomst og å undersøke mulige sammenhenger mellom variabler i en populasjon. Begrepet brukes ofte i medisinsk forskning, ernæring, sosiologi og samfunnsvitenskap.

Design og data: Data kommer ofte fra tverrsnittsstudier eller tverrsnittsanalyser av store datasett, for eksempel helseregistre eller befolkningsundersøkelser. Enheter kan være individer, husstander eller organisasjoner. Variabler kan være utfall (f.eks. sykdom) og eksponeringer eller karakteristikker (f.eks. alder, kjønn, livsstil). Analysen fokuserer på et øyeblikksbilde og bruker vekter hvis dataene kommer fra komplekse utvalgsdesign.

Metoder: Deskriptiv statistikk brukes til å angi forekomst og karakteristika. Bivariatte tester og korrelasjoner undersøker forhold mellom to variabler. Regresjonsanalyser (f.eks. logistisk regresjon for binære utfall eller lineær regresjon for kontinuerlige utfall) brukes ofte for å justere for confounding, men med forståelse av at tidsrekkefølge ikke kan fastslås. Ved store datasett kan justering for utvalgsvekt og stratifikasjon være nødvendig.

Anvendelser og begrensninger: Brukes til å estimere sykdomsprevalens, identifisere potensielle risikofaktorer og informere helsepolitikk og ressurstildeling. Begrenser seg på grunn av manglende evne til å etablere årsakssammenheng, risiko for confounding, kan være seleksjon eller nonresponse, og målefeil.

Forhold til andre design: Skiller seg fra longitudinelle studier som følger individer over tid; tverrsnitt kan ikke måle incidens eller temporale forhold. Gjentatte tverrsnitt kan indikere trender, men ikke individuelle endringer.

Rapportering og kvalitet: Relevante retningslinjer inkluderer STROBE for tverrsnittstudier, som vektlegger tydelig beskrivelse av utvalg, målemetoder og potensielle begrensninger.