Sci&Marcom GlossaryGiả sử một khảo sát hỏi cùng lúc về giờ ngủ và cân nặng của hàng nghìn người, rồi thấy người ngủ ít có tỷ lệ béo phì cao hơn. Đó là kiểu nghiên cứu cắt ngang (cross-sectional study): nhà nghiên cứu đo kết cục và các yếu tố phơi nhiễm của người tham gia cùng một lúc (Setia, 2016).
Nghiên cứu cắt ngang dùng để làm gì?
Theo Setia (2016), thiết kế này phù hợp để:
- Ước tính tỷ lệ hiện mắc: ví dụ, một nghiên cứu được tác giả dẫn ra ghi nhận tỷ lệ nhiễm HIV ở nam mại dâm là 33%.
- Lập kế hoạch y tế công cộng: theo dõi, đánh giá chương trình, như các đợt giám sát trọng điểm HIV hằng năm.
- Chuẩn bị cho nghiên cứu lớn hơn: số liệu tỷ lệ hiện mắc giúp thiết kế nghiên cứu đoàn hệ sau đó.
Ưu điểm lớn là thường làm nhanh hơn và ít tốn kém hơn các thiết kế theo dõi dài hạn (Setia, 2016).
Vì sao nghiên cứu cắt ngang khó chứng minh nhân quả?
Vì phơi nhiễm và kết cục được đo cùng lúc, khó biết cái nào xảy ra trước, và việc suy ra quan hệ nhân quả từ phân tích cắt ngang là khó (Setia, 2016). Ở ví dụ giả định mở đầu, ngủ ít có thể góp phần gây béo phì, nhưng béo phì cũng có thể làm giấc ngủ kém đi. Thêm một bẫy nữa: tỷ lệ hiện mắc phụ thuộc cả số ca mới lẫn thời gian người bệnh sống chung với bệnh. Setia (2016) lưu ý tỷ lệ hiện mắc HIV có thể tăng ngay cả khi số ca mới giảm, nên chỉ nhìn các khảo sát cắt ngang có thể hiểu sai xu hướng dịch.
Đây là một lý do khiến các nghiên cứu khác thiết kế dễ cho kết quả lệch nhau, như phân tích trong bài vì sao hai nghiên cứu có thể cho kết quả trái ngược.
Câu hỏi thường gặp
Nghiên cứu cắt ngang khác nghiên cứu đoàn hệ thế nào?
Nghiên cứu cắt ngang chụp một “lát cắt” tại một thời điểm, còn nghiên cứu đoàn hệ theo dõi người tham gia theo thời gian nên xác định được trình tự trước sau rõ hơn (Setia, 2016).
Có nên tin tin tức dựa trên nghiên cứu cắt ngang?
Có thể tin như một bức tranh mô tả hoặc một gợi ý, nhưng không nên đọc thành “A gây ra B”. Xem thêm bài một nghiên cứu mới có đủ để kết luận điều gì đúng.
