Según la bibliografía utilizada los estudios de prevalencia también pueden encontrarse con otras denominaciones, como estudios de corte, transversales, de prevalencia, cross-sectional studies (cross sectional surveys) o estudios verticales.

Este tipo de estudio es de frecuente utilización y pueden considerarse como estudios descriptivos y observacionales (las variables se estudian tal como se presentan, sin ser expuestas a manipulación por parte del investigador)

El atributo seleccionado de la población o muestra poblacional se mide en un punto determinado del tiempo, en lo que es equivalente a tratar de obtener una «fotografía» del problema (prevalencia de punto)  Se busca conocer todos los casos de personas con una cierta condición en un momento dado, sin importar por cuánto tiempo mantendrán esta característica ni tampoco cuando la adquirieron.

Ejemplo: todos los enfermos de Diabetes Tipo II en la semana 20 del año en curso, en una región del país, independientemente de cuánto tiempo lleva enfermo cada paciente.

Se estudian simultáneamente la exposición y la enfermedad en una población bien definida en un momento determinado. Esta medición simultánea no permite conocer la secuencia temporal de los acontecimientos y no es, por tanto, posible determinar si la exposición precedió a la enfermedad o viceversa.

¿A qué preguntas responden los estudios de prevalencia?

¿Cuál es la prevalencia de celíacos en población de niños de 4 a 12 años?

¿Qué tan frecuente es el sobrepeso en población de niños de 6 a 12 años?

¿Qué proporción de pacientes del sistema de atención primaria de la salud manifiesta conformidad  con la atención recibida?

¿Cuál es la frecuencia de accidentes de tránsito y cuál es su relación con los trastornos del sueño del conductor?

¿Cuál es la utilidad de los estudios de prevalencia?

• Conocer la frecuencia de una característica (por ejemplo de una enfermedad) y para caracterizar algunos atributos de la población evaluada
• Describir un fenómeno de salud
• Identificar la frecuencia poblacional de un fenómeno de salud
• Generar hipótesis de trabajo (explicatorias)
• Estos diseños permiten estimar la magnitud y distribución de una enfermedad o condición en un momento dado.

Se definen básicamente como procedimientos de investigación transversales (sin continuidad en el eje del tiempo) y no experimentales u observacionales (sin manipulación de variables por parte del investigador).

La población o una muestra representativa es estudiada en un momento y lugar determinado.

 El carácter transversal proviene de la medición de la variable dependiente (enfermedad u otra situación) en un momento determinado.

Un ejemplo clásico de un estudio de prevalencia aplicado a la totalidad de la población es un censo.

Estos estudios usan muestras representativas de la población y deben contar con instrumentos de recolección de información con la adecuada sensibilidad  y especificidad para identificar a los sujetos con el atributo en estudio. Estos instrumentos pueden corresponder a mediciones realizadas aplicando cuestionarios, encuestas u otros instrumentos.

La sensibilidad hace referencia la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo, es decir, la probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo. La sensibilidad es, por lo tanto, la capacidad del test para detectar la enfermedad.

Cuando los datos obtenidos a partir de una muestra de pacientes se clasifican en una tabla como la que se muestra en la Tabla 1, es fácil estimar a partir de ella la sensibilidad como la proporción de pacientes enfermos que obtuvieron un resultado positivo en la prueba diagnóstica.

De ahí que también la sensibilidad se conozca como fracción de verdaderos positivos (FVP).

La especificidad es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo sano, es decir, la probabilidad de que para un sujeto sano se obtenga un resultado negativo. En otras palabras, se puede definir la especificidad como la capacidad para detectar a los sanos.

La definición de casos puede ser relativamente simple si hay definiciones operacionales estandarizadas (hipertensos o diabéticos).Otras veces será más compleja si es necesario cumplir con criterios de inclusión para identificar un caso. En ambas situaciones es necesario contar con adecuados criterios en la definición de las variables en estudio.
La correcta aplicación de estos instrumentos es esencial para controlar o disminuir el riesgo de sesgo y error de medición, lo que se reduce al estandarizar los instrumentos y métodos de aplicación.
Es conveniente el desarrollo de experiencias pilotos previas a la investigación que sirven para verificar la comprensión del lenguaje y de las preguntas, estandarizar las técnicas de medición o detectar dificultades de acceso o aceptación de los participantes a las entrevistas y mediciones.

Estas mismas consideraciones son válidas para la medición de las variables independientes incluidas en el estudio, siendo especialmente importante en aquellos estudios en los cuales el investigador esté interesado en conocer la distribución de la variable dependiente según estratos de población (Por ejemplo: presencia o ausencia de diabetes según nivel socioeconómico alto, medio o bajo)  o cuando desea establecer relaciones con más de una variable independiente a la vez  (por ejemplo: presencia o ausencia de diabetes -sexo femenino o masculino- según nivel socioeconómico alto, medio o bajo)

La influencia de la prevalencia en estudios epidemiológicos