Kesitsel Çalışma Tasarımı

Prevalans, belirli bir zamandaki bir popülasyonun hastalık (veya durum) oranını ifade eder: Prevalans = (mevcut vakalar) / (toplam popülasyon). İnsidans, bir zaman dilimi boyunca gelişen yeni vakaların oranını ifade eder: İnsidans = (yeni vakalar) / (risk altındaki kişi-zamanı). Kesitsel çalışmalar prevalansı ölçer. Kohort çalışmaları insidansı ölçer. Prevalans hem insidansa hem de hastalığın süresine bağlıdır: tedavi hayatta kalmayı uzatırsa, insidans değişmeden prevalans artar. Prevalans, hastalık yükünü ve ihtiyaçları değerlendirmek için kullanışlıdır; insidans hastalık riskini ölçer.

Nedensellik zamansal sıra gerektirir: neden etkiden önce gelmelidir. Kesitsel bir çalışma, maruziyeti ve sonucu aynı anda ölçer, bu nedenle hangisinin önce geldiğini belirleyemezsiniz. Örneğin, işçiler üzerinde yapılan bir ankette, sırt ağrısı bildirenlerin ağır kaldırma bildirdiği bulgusu, kaldırmanın ağrıya neden olup olmadığını veya ağrılı işçilerin daha hafif işlere geçip geçmediğini söylemez. Bu ters nedensellik veya çift yönlü bir ilişkidir. Kohort çalışmaları, önce maruziyeti ölçüp ardından sonucu ölçmek için takip ederek zamansal sırayı belirler; nedensel çıkarım için kesitsel çalışmalardan çok daha güçlüdürler.

Tek bir prevalansı tahmin etmek için şu formülü kullanın: n = (Z²/2 × p × (1 − p)) / d², burada p beklenen prevalans, d kabul edilebilir hata payı (örneğin, ±0.05) ve Z kritik değerdir (95% CI için 1.96). Örneğin, tahmini prevalans %20, kabul edilebilir hata ±%5 ise, n ≈ (1.96² × 0.20 × 0.80) / 0.05² ≈ 246. İki maruziyet grubunu karşılaştırmak için, iki grup prevalans karşılaştırması formüllerini kullanın (iki grup oran testi formüllerine benzer). Kümelemeyi (okullar gibi kümeler örnekleniyorsa) tasarım etkisi (design effect) kullanarak hesaba katın. Beklenen yanıt vermeme veya çekilme durumlarını hesaba katın (n'yi yanıt oranına göre artırın).

Hayatta kalma yanlılığı, kesitsel örneklemin anket zamanında hayatta olan ve popülasyonda bulunanları içermesi, ancak sonuç nedeniyle ölenleri veya göç edenleri dışlaması durumunda ortaya çıkar. Örneğin, felçli sakinlerin kesitsel bir anketi, anket tarihinden önce felçten ölenleri veya sakatlık nedeniyle uzaklaşanları kaçırabilir. Kalan (hayatta kalan) vakalar, maruziyetler veya şiddet açısından tüm vakalardan farklı olabilir. Bu, maruziyet ve sonuç arasındaki ilişkiyi yanlı hale getirir. Bunu en aza indirmek için, kesitsel çalışmalar geç vakaları (prevalan hayatta kalanlar) yerine erken vakaları (insidan vakalar) ölçmeli veya daha geniş vaka popülasyonlarını yakalamak için hastane tabanlı veya kayıt tabanlı vakalar kullanmalıdır.