Estudios transversales
RESUMEN: Los estudios transversales son estudios epidemiológicos de observación en los cuales la inferencia causal no se rige por la secuencia lógica de medir primero un predictor y, transcurrido un tiempo, medir el efecto de la exposición, como se hace cuando se realiza un estudio de cohorte. En lo...
- Autores:
-
Osío Uribe, Óscar
Zuleta Tobón, John Jairo
- Tipo de recurso:
- Review article
- Fecha de publicación:
- 2005
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/31233
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/31233
https://revistas.udea.edu.co/index.php/iatreia/article/view/4253
- Palabra clave:
- Estudios Transversales
Cross-Sectional Studies
Estudios Epidemiológicos
Epidemiologic Studies
- Rights
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RESUMEN: Los estudios transversales son estudios epidemiológicos de observación en los cuales la inferencia causal no se rige por la secuencia lógica de medir primero un predictor y, transcurrido un tiempo, medir el efecto de la exposición, como se hace cuando se realiza un estudio de cohorte. En los ET, los investigadores llevan a cabo todas las mediciones en una sola ocasión, aunque esta medición tarde un tiempo en hacerse en todos los sujetos de la muestra. En la manera usual como se realizan los ET, primero se toma una muestra de la población que se desea estudiar en un determinado aspecto y se observa luego la distribución de las variables que previamente se han escogido como predictoras del desenlace; después los investigadores hacen inferencias sobre las relaciones de causa-efecto, a partir de las asociaciones encontradas entre las variables escogidas y los resultados. Los ET son muy apropiados para describir variables y sus patrones de distribución (estudios de prevalencia, EP) pero también pueden usarse para examinar asociaciones |
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En la manera usual como se realizan los ET, primero se toma una muestra de la población que se desea estudiar en un determinado aspecto y se observa luego la distribución de las variables que previamente se han escogido como predictoras del desenlace; después los investigadores hacen inferencias sobre las relaciones de causa-efecto, a partir de las asociaciones encontradas entre las variables escogidas y los resultados. Los ET son muy apropiados para describir variables y sus patrones de distribución (estudios de prevalencia, EP) pero también pueden usarse para examinar asociacionesCOL0061636COL00071218application/pdfspaUniversidad de Antioquia, Facultad de MedicinaGrupo Académico de Epidemiología ClínicaNacer Salud Sexual y ReproductivaMedellín, Colombiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_dcae04bchttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTREVArtículo de revisiónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Estudios transversalesEstudios TransversalesCross-Sectional StudiesEstudios EpidemiológicosEpidemiologic StudiesIatreiaIatreia476483184ORIGINALUribe_Oscar_2005_EstudiosTransversales.pdfUribe_Oscar_2005_EstudiosTransversales.pdfArtículo de revisiónapplication/pdf82668https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31233/1/Uribe_Oscar_2005_EstudiosTransversales.pdf5dec20a24f8ec6d7d78bc5f530fab6c6MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81051https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31233/2/license_rdfe2060682c9c70d4d30c83c51448f4eedMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31233/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310495/31233oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/312332022-10-10 16:15:09.757Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |