अनुप्रस्थ-काट अध्ययन

एक अनुप्रस्थ-काट अध्ययन एक निश्चित समय पर किसी जनसंख्या में जोखिम और परिणाम को मापता है, जैसे एक स्नैपशॉट। क्योंकि यह एक साथ यह दर्शाता है कि किसे स्थिति है और किसे जोखिम है, यह व्यापकता का अनुमान लगाने और जनसंख्या के स्वास्थ्य का वर्णन करने के लिए एक स्वाभाविक डिज़ाइन है, लेकिन इसका एक साथ मापन यह अनुमान लगाने के लिए कमजोर बनाता है कि पहले क्या आया।

Definition

एक अनुप्रस्थ-काट अध्ययन एक परिभाषित जनसंख्या के सदस्यों में एक ही समय बिंदु पर जोखिम और परिणाम की स्थिति का आकलन करता है, स्थितियों की व्यापकता और एक साथ मापे गए चर के बीच संबंधों का अनुमान लगाता है।

Scope

यह प्रविष्टि एकल-क्षण नमूनाकरण, डिज़ाइन के प्राकृतिक माप के रूप में व्यापकता, सर्वेक्षणों और निगरानी में इसके उपयोग, और इसकी केंद्रीय सीमा — जोखिम और परिणाम के बीच अस्थायी क्रम स्थापित करने में कठिनाई को शामिल करती है। यह अनुप्रस्थ-काट अध्ययन को महामारी विज्ञान अध्ययन डिज़ाइनों के भीतर एक पद्धतिगत विषय के रूप में मानता है, न कि नैदानिक मार्गदर्शन के रूप में।

Key concepts

• समय-बिंदु (एक साथ) माप
• व्यापकता
• सर्वेक्षण नमूनाकरण
• व्यापकता अनुपात और व्यापकता ऑड्स अनुपात
• अस्पष्ट कालिकता
• लंबाई-पक्षपाती नमूनाकरण
• निगरानी और वर्णनात्मक महामारी विज्ञान

Mechanisms

एक परिभाषित जनसंख्या के एक नमूने की एक क्षण में जांच की जाती है, और जोखिम और परिणाम एक साथ दर्ज किए जाते हैं। क्योंकि समय के साथ कुछ भी ट्रैक नहीं किया जाता है, डिज़ाइन सीधे व्यापकता देता है — उस क्षण में स्थिति वाले लोगों का अनुपात — और संबंधों को व्यापकता अनुपात या व्यापकता ऑड्स अनुपात द्वारा संक्षेपित किया जाता है। परिभाषित सीमा अस्पष्ट कालिकता है: जब जोखिम और परिणाम एक साथ देखे जाते हैं, तो यह बताना अक्सर असंभव होता है कि कौन सा दूसरे से पहले था, इसलिए अनुप्रस्थ-काट संबंध शायद ही कभी कारण दावों का समर्थन करते हैं। डिज़ाइन लंबे समय तक चलने वाले मामलों (लंबाई-पक्षपाती नमूनाकरण) का भी अधिक प्रतिनिधित्व करता है, क्योंकि संक्षिप्त या तेजी से घातक बीमारी वाले लोगों के माप के क्षण में मौजूद होने की संभावना कम होती है। लक्ष्य जनसंख्या का प्रतिनिधि नमूनाकरण व्यापकता अनुमान के वैध होने के लिए आवश्यक है।

Clinical relevance

अनुप्रस्थ-काट सर्वेक्षण इस बात का अनुमान लगाते हैं कि किसी जनसंख्या में स्थितियां और जोखिम कारक कितने सामान्य हैं, सार्वजनिक स्वास्थ्य योजना और आगे के अध्ययनों के डिज़ाइन को सूचित करते हैं। वे यह समझने के लिए एक संदर्भ डिज़ाइन हैं कि व्यापकता को कैसे मापा जाता है; वे बताते हैं कि जनसंख्या-स्तर के साक्ष्य कैसे उत्पन्न होते हैं और व्यक्तिगत निदान या उपचार निर्णयों का आधार नहीं हैं।

Epidemiology

अनुप्रस्थ-काट अध्ययन तेज़, अपेक्षाकृत सस्ते और व्यापकता को मापने, परिकल्पना उत्पन्न करने और जनसंख्या निगरानी के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं, यही कारण है कि वे राष्ट्रीय स्वास्थ्य सर्वेक्षणों की रीढ़ बनाते हैं। वे दुर्लभ स्थितियों, घटनाओं या कारण प्रभावों का अध्ययन करने के लिए खराब रूप से अनुकूल हैं, और जब व्यापकता जोखिम के बजाय अस्तित्व को दर्शाती है तो वे गुमराह कर सकते हैं।

Evidence & guidelines

अनुप्रस्थ-काट अध्ययन अवलोकन अनुसंधान के लिए STROBE रिपोर्टिंग दिशानिर्देश द्वारा कवर किए गए हैं। साक्ष्य पदानुक्रमों में उन्हें आम तौर पर वर्णनात्मक या परिकल्पना-उत्पादक माना जाता है और कारण प्रश्नों के लिए सहकर्मी और केस-कंट्रोल डिज़ाइनों से नीचे स्थान दिया जाता है, क्योंकि एक साथ माप यह स्थापित नहीं कर सकता है कि जोखिम परिणाम से पहले था।

History

एक निश्चित समय पर रोग की आवृत्ति को मापने वाले जनसंख्या स्वास्थ्य सर्वेक्षणों का सार्वजनिक स्वास्थ्य में एक लंबा इतिहास रहा है, और बीसवीं शताब्दी में महामारी विज्ञान पद्धति के परिपक्व होने के साथ अनुप्रस्थ-काट अध्ययन एक विशिष्ट विश्लेषणात्मक डिज़ाइन के रूप में औपचारिक रूप से स्थापित हुआ। इसकी भूमिका बड़े मानकीकृत राष्ट्रीय स्वास्थ्य और पोषण सर्वेक्षणों के साथ विस्तारित हुई, जिसने व्यापकता अनुमान और निगरानी को सार्वजनिक स्वास्थ्य के नियमित उपकरण बना दिया।

Debates

क्या अनुप्रस्थ-काट संबंध कारणता का संकेत दे सकते हैं?

क्योंकि जोखिम और परिणाम एक साथ मापे जाते हैं, अस्थायी क्रम आमतौर पर अज्ञात होता है, इसलिए अधिकांश पद्धतिविद् अनुप्रस्थ-काट संबंधों को वर्णनात्मक या परिकल्पना-उत्पादक मानते हैं न कि कारण, सिवाय इसके कि जहां जोखिम निश्चित और स्पष्ट रूप से पूर्ववर्ती हो।

क्या व्यापकता नमूनाकरण यह विकृत करता है कि कौन से मामले देखे जाते हैं?

प्रचलित मामले लंबे समय तक चलने वाली बीमारी वाले लोगों का अधिक प्रतिनिधित्व करते हैं और संक्षिप्त या तेजी से घातक बीमारी वाले लोगों का कम प्रतिनिधित्व करते हैं, इसलिए व्यापकता-आधारित संबंध बीमारी की शुरुआत के कारणों के बजाय अस्तित्व को दर्शा सकते हैं।

Key figures

• David Grimes
• Kenneth Schulz
• Kenneth Rothman
• Sander Greenland

Seminal works

• grimes-schulz-2002-descriptive

Frequently asked questions

एक अनुप्रस्थ-काट अध्ययन आमतौर पर कारण और प्रभाव क्यों स्थापित नहीं कर सकता है?

यह जोखिम और परिणाम को एक ही क्षण में मापता है, इसलिए यह आमतौर पर यह नहीं बता सकता कि पहले क्या आया। यह जाने बिना कि जोखिम परिणाम से पहले था, एक देखे गए संबंध को निश्चित रूप से कारण के रूप में व्याख्या नहीं किया जा सकता है।

इस संदर्भ में व्यापकता और घटना के बीच क्या अंतर है?

एक अनुप्रस्थ-काट अध्ययन व्यापकता को मापता है — एक निश्चित समय पर जनसंख्या के उस अनुपात को जिसे कोई स्थिति है — जबकि घटना, समय के साथ नए मामलों की दर, लोगों को आगे ट्रैक करने की आवश्यकता होती है और इसका अनुमान सहकर्मी अध्ययनों द्वारा लगाया जाता है, न कि अनुप्रस्थ-काट अध्ययनों द्वारा।