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Dos dados aos insights: por que os estudos transversais não conseguem provar a causalidade?
Na pesquisa médica, epidemiologia, ciências sociais e biologia, um estudo transversal é um tipo de estudo observacional conduzido através da análise de dados de uma população ou de um subconjunto representativo dela em um momento específico. A maior característica da pesquisa transversal é que ela pode apresentar a relação entre diversas variáveis em um momento. No entanto, esse tipo de pesquisa não pode confirmar a causalidade, o que é uma questão que vale a pena ponderar para pesquisadores científicos e formuladores de políticas.
Conceitos básicos de pesquisa transversal
Definição Simplificando, os estudos transversais fornecem uma descrição abrangente de um grupo num momento específico. Tais estudos são frequentemente utilizados para avaliar a prevalência de doenças agudas ou crónicas, mas não são adequados para explorar as causas das doenças ou os resultados das intervenções. A experiência passada mostrou que os dados transversais não podem inferir causalidade devido à falta de séries temporais.
Estudos transversais podem não apenas descrever riscos relativos e absolutos, mas também fornecer informações sobre a prevalência de uma doença em uma população.
Vantagens e Desvantagens
Vantagens
A principal vantagem dos estudos transversais é a utilização de dados coletados rotineiramente, o que torna os estudos em larga escala relativamente baratos. Isto tem vantagens claras sobre outros tipos de estudos epidemiológicos. Os investigadores podem selecionar grupos específicos de pessoas num inquérito transversal e examinar a associação entre uma atividade (como o consumo de álcool) e um efeito na saúde (como a cirrose hepática).
Se houver uma associação entre o uso de álcool e a cirrose, isso pode apoiar a hipótese de que existe uma relação entre o uso de álcool e a cirrose.
Desvantagens
No entanto, estudos transversais também apresentam desvantagens significativas. Os dados de rotina podem não ser adequados para responder a questões específicas e tais estudos muitas vezes não conseguem distinguir claramente entre variáveis causais e de efeito. A ambiguidade desta relação impede os investigadores de explorar mais potenciais fatores de confusão, tais como o impacto do consumo passado de álcool de uma pessoa no estado de saúde atual.
Os estudos transversais também enfrentam desafios na coleta de dados devido a possíveis vieses na lembrança de eventos passados.
Problemas com dados de nível individual
Na epidemiologia moderna, quando os investigadores não conseguem pesquisar toda a população-alvo, recorrem geralmente a dados previamente recolhidos. Isto leva ao problema de que muitas vezes os investigadores só conseguem obter dados agregados, mas não podem obter dados a nível individual. Isto pode levar a falácias ecológicas, que são inferências incorretas baseadas em dados coletivos. Não apenas isso, mas assumir a agregação com base em dados individuais também pode fazer com que dados não relacionados sejam enganosos.
Por exemplo, pode não haver correlação entre a mortalidade infantil e o rendimento familiar ao nível da cidade, mas pode haver uma forte correlação positiva ao nível individual.
Análise transversal em economia
Em economia, a vantagem da análise transversal é que ela evita várias complicações decorrentes do uso de dados em vários momentos, como a correlação serial de resíduos. Este tipo de análise permite aos investigadores distinguir o impacto das reservas de dinheiro dos indivíduos num momento específico no seu rendimento, riqueza total e outros factores demográficos. No entanto, esta falta de temporalidade também torna impossível acompanhar as taxas de juro e as necessidades de financiamento. entre.
Os estudos transversais não conseguem detectar o efeito das taxas de juro sobre a procura de fundos porque todas as unidades num determinado momento enfrentam a mesma taxa de juro.
Conclusão
Em resumo, os estudos transversais continuam sendo uma importante ferramenta de pesquisa em diversas áreas devido à sua conveniência e baixo custo. Contudo, os investigadores e os decisores políticos devem estar conscientes das limitações deste tipo de investigação, particularmente na prova de relações causais. Quando confrontados com problemas sociais e de saúde complexos, como podemos conceber estudos de forma mais eficaz para revelar as verdadeiras cadeias causais?
