دراسة مقطعية

تتضمن هذه المقالة قائمة بالمراجع العامة ، لكنها تفتقر إلى الاستشهادات المضمنة الكافية . يُرجى المساعدة في تحسين هذه المقالة من خلال تقديم استشهادات أكثر دقة. ( أبريل 2009 ) ( تعرف على كيفية ومتى يمكنك إزالة هذه الرسالة )

في البحث الطبي وعلم الأوبئة والعلوم الاجتماعية وعلم الأحياء ، الدراسة المقطعية (المعروفة أيضًا باسم التحليل المقطعي ، والدراسة العرضية ، ودراسة الانتشار ) هي نوع من الدراسات الرصدية التي تحلل البيانات من مجموعة سكانية، أو مجموعة فرعية تمثيلية، في نقطة زمنية محددة - أي البيانات المقطعية . ^{[ تعريف مطلوب ]}

في الاقتصاد ، تتضمن الدراسات المقطعية عادةً استخدام الانحدار المقطعي ، من أجل تحديد وجود وحجم التأثيرات السببية لمتغير مستقل واحد على متغير تابع ذي أهمية في نقطة زمنية معينة. وهي تختلف عن تحليل السلاسل الزمنية ، حيث يتم تتبع سلوك واحد أو أكثر من المجاميع الاقتصادية عبر الزمن. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

في البحث الطبي، تختلف الدراسات المقطعية عن دراسات الحالات والشواهد في أنها تهدف إلى توفير بيانات عن كامل السكان قيد الدراسة، في حين تشمل دراسات الحالات والشواهد عادةً الأفراد الذين طوروا حالة معينة فقط وتقارنهم بعينة مطابقة، غالبًا ما تكون أقلية ضئيلة، من بقية السكان. الدراسات المقطعية هي دراسات وصفية (ليست طولية ولا تجريبية). على عكس دراسات الحالات والشواهد، يمكن استخدامها لوصف، ليس فقط نسبة الاحتمالات ، ولكن أيضًا المخاطر المطلقة والمخاطر النسبية من الانتشارات (تسمى أحيانًا نسبة مخاطر الانتشار ، أو PRR). ^{[1] [2]} يمكن استخدامها لوصف بعض سمات السكان، مثل انتشار المرض، ولكن لا يمكنها إثبات السبب والنتيجة ^{[ بحاجة لمصدر ]} . تختلف الدراسات الطولية عن كليهما في إجراء سلسلة من الملاحظات أكثر من مرة على أعضاء السكان المدروسين على مدى فترة زمنية. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

تتضمن الدراسات المقطعية جمع البيانات في وقت محدد. غالبًا ما تُستخدم لتقييم انتشار الحالات الحادة أو المزمنة، ولكن لا يمكن استخدامها للإجابة على أسئلة حول أسباب المرض أو نتائج التدخل. لا يمكن استخدام البيانات المقطعية لاستنتاج السببية لأن الزمن غير معروف. يمكن أيضًا وصفها بأنها إحصاءات . قد تتضمن الدراسات المقطعية جمع بيانات خاصة ، بما في ذلك أسئلة حول الماضي، لكنها غالبًا ما تعتمد على البيانات التي تم جمعها في الأصل لأغراض أخرى. إنها باهظة الثمن إلى حد ما، وليست مناسبة لدراسة الأمراض النادرة. قد تساهم صعوبة تذكر الأحداث الماضية أيضًا في التحيز. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

إن استخدام البيانات التي يتم جمعها بشكل روتيني يسمح بإجراء دراسات مقطعية كبيرة بتكلفة قليلة أو بدون تكلفة على الإطلاق. وهذه ميزة رئيسية مقارنة بأشكال أخرى من الدراسات الوبائية. وقد تم اقتراح تطور طبيعي من الدراسات المقطعية الرخيصة للبيانات التي يتم جمعها بشكل روتيني والتي تشير إلى فرضيات، إلى دراسات الحالات والشواهد التي تختبرها بشكل أكثر تحديدًا، ثم إلى دراسات الأقران والتجارب التي تكلف أكثر بكثير وتستغرق وقتًا أطول، ولكنها قد تقدم أدلة أقوى. في المسح المقطعي، يتم النظر إلى مجموعة معينة لمعرفة ما إذا كان النشاط، على سبيل المثال استهلاك الكحول ، مرتبطًا بالتأثير الصحي الذي يتم التحقيق فيه، على سبيل المثال تليف الكبد . إذا كان تعاطي الكحول مرتبطًا بتليف الكبد، فإن هذا من شأنه أن يدعم الفرضية القائلة بأن تعاطي الكحول قد يكون مرتبطًا بتليف الكبد. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

قد لا تكون البيانات الروتينية مصممة للإجابة على سؤال محدد. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

لا تصف البيانات التي يتم جمعها بشكل روتيني عادةً أي متغير هو السبب وأي متغير هو النتيجة. غالبًا ما تكون الدراسات المقطعية التي تستخدم البيانات التي تم جمعها في الأصل لأغراض أخرى غير قادرة على تضمين بيانات حول العوامل المربكة ، والمتغيرات الأخرى التي تؤثر على العلاقة بين السبب والنتيجة المفترضة. على سبيل المثال، لن تسمح البيانات المتعلقة فقط باستهلاك الكحول الحالي وتليف الكبد باستكشاف دور تعاطي الكحول في الماضي، أو أسباب أخرى. الدراسات المقطعية معرضة جدًا لتحيز التذكر . ^{[ بحاجة لمصدر ]}

تجمع معظم دراسات الحالات والشواهد بيانات مصممة خصيصًا لجميع المشاركين، بما في ذلك حقول البيانات المصممة للسماح باختبار الفرضية محل الاهتمام. ومع ذلك، في القضايا التي قد تنطوي على مشاعر شخصية قوية، قد تكون الأسئلة المحددة مصدرًا للتحيز. على سبيل المثال، قد يتم الإبلاغ عن استهلاك الكحول في الماضي بشكل غير صحيح من قبل فرد يرغب في تقليل مشاعر الذنب الشخصية لديه. قد يكون هذا التحيز أقل في الإحصاءات التي يتم جمعها بشكل روتيني، أو يتم القضاء عليه بشكل فعال إذا تم إجراء الملاحظات من قبل أطراف ثالثة، على سبيل المثال سجلات الضرائب على الكحول حسب المنطقة. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون هناك تأثير المجموعة ، حيث يتم التعامل مع الاختلافات في التأثيرات الاجتماعية والبيئية على أنها تغييرات تنموية بسبب الشيخوخة. ^[3] نظرًا لأن حدوث الاختلافات يتوافق مع تقسيم الأجيال والمجموعات العرقية، أي أن مجموعة من الأشخاص الذين يمرون بحدث تاريخي مشترك تتأثر بتأثير مشترك، فمن الصعب الحصول على العلاقة السببية للحدث. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

يمكن أن تحتوي الدراسات المقطعية على بيانات على مستوى الفرد (سجل واحد لكل فرد، على سبيل المثال، في المسوحات الصحية الوطنية). ومع ذلك، في علم الأوبئة الحديث قد يكون من المستحيل مسح كامل السكان المعنيين، لذلك غالبًا ما تنطوي الدراسات المقطعية على تحليل ثانوي للبيانات التي تم جمعها لغرض آخر. في العديد من هذه الحالات، لا تتوفر سجلات فردية للباحث، ويجب استخدام معلومات على مستوى المجموعة. غالبًا ما تكون المصادر الرئيسية لمثل هذه البيانات مؤسسات كبيرة مثل مكتب الإحصاء أو مراكز السيطرة على الأمراض في الولايات المتحدة. لا يتم توفير بيانات التعداد الأخيرة عن الأفراد، على سبيل المثال في المملكة المتحدة، لا يتم إصدار بيانات التعداد الفردي إلا بعد قرن من الزمان. بدلاً من ذلك، يتم تجميع البيانات، عادةً حسب المنطقة الإدارية. تضعف الاستنتاجات حول الأفراد بناءً على البيانات المجمعة بسبب المغالطة البيئية . ضع في اعتبارك أيضًا إمكانية ارتكاب "المغالطة الذرية" حيث يتم إجراء افتراضات حول الأعداد المجمعة بناءً على تجميع بيانات مستوى الفرد (مثل متوسط ​​مناطق التعداد لحساب متوسط ​​المقاطعة). على سبيل المثال، قد يكون صحيحًا أنه لا يوجد ارتباط بين وفيات الرضع ودخل الأسرة على مستوى المدينة، بينما لا يزال من الصحيح أن هناك علاقة قوية بين وفيات الرضع ودخل الأسرة على المستوى الفردي. تخضع جميع الإحصاءات الإجمالية للتأثيرات التركيبية، وبالتالي فإن ما يهم ليس فقط العلاقة على مستوى الفرد بين الدخل ووفيات الرضع، ولكن أيضًا نسب الأفراد ذوي الدخل المنخفض والمتوسط ​​والمرتفع في كل مدينة. ولأن دراسات الحالات والشواهد تستند عادةً إلى بيانات على مستوى الفرد، فإنها لا تعاني من هذه المشكلة. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

في الاقتصاد، يتمتع التحليل المقطعي بميزة تجنب العديد من الجوانب المعقدة لاستخدام البيانات المأخوذة من نقاط زمنية مختلفة، مثل الارتباط التسلسلي للمخلفات. كما يتمتع بميزة أن تحليل البيانات نفسه لا يحتاج إلى افتراض أن طبيعة العلاقات بين المتغيرات مستقرة بمرور الوقت، على الرغم من أن هذا يأتي على حساب توخي الحذر إذا كان من المفترض أن تكون النتائج لفترة زمنية واحدة صالحة في نقطة زمنية مختلفة. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

من الأمثلة على التحليل المقطعي في الاقتصاد انحدار الطلب على النقود - المبالغ التي يحتفظ بها مختلف الأشخاص في الأصول المالية عالية السيولة - في وقت معين على دخلهم وثروتهم المالية الإجمالية وعوامل ديموغرافية مختلفة . كل نقطة بيانات مخصصة لفرد أو عائلة معينة، ويتم إجراء الانحدار على عينة إحصائية مأخوذة في نقطة زمنية معينة من إجمالي عدد الأفراد أو العائلات. على النقيض من ذلك، فإن التحليل الزمني للطلب على النقود يستخدم بيانات عن حيازات بلد بأكمله من النقود في كل نقطة زمنية مختلفة، وينحدر ذلك على الدخل المتزامن (أو شبه المتزامن) والثروة المالية الإجمالية وبعض مقاييس أسعار الفائدة. تتمتع الدراسة المقطعية بميزة أنها يمكنها التحقيق في تأثيرات العوامل الديموغرافية المختلفة (العمر، على سبيل المثال) على الاختلافات الفردية؛ ولكن لديها عيب أنها لا تستطيع العثور على تأثير أسعار الفائدة على الطلب على النقود، لأنه في الدراسة المقطعية في نقطة زمنية معينة تواجه جميع الوحدات المرصودة نفس المستوى الحالي ^{لأسعار الفائدة .}

• دراسة طولية

• برنامج تعليمي لتصميم الدراسة بكلية الطب البيطري بجامعة كورنيل