Pengukuran Frekuensi Penyakit

DR.. RobianaModjo, SKM, MKes

S1-Keselamatan dan Kesehatan Kerja

Sesi: Ukuran Fekuensi..

EPIDEMIOLOG EPIDEMIOLOG I K3 UKURA N-UKURAN FREKUENSI PENYAK PE NYAK IT

1

PENDAHULUAN

1.1 Definisi Epidemiologi Last (1988) Epidemiologi adalah studi distribusi dan determinan kesehatan yang terkait keadaan atau peristiwa dalam populasi tertentu, dan aplikasi studi ini untuk mengendalikan masalah kesehatan DistribusiEpidemiologi peduli dengan frekuensi dan pola peristiwa kesehatan dalam suatu populasi

1.2 Ukuran-ukuran Penyakit Penyakit Kuantifikasi kejadian penyakit Hitung individu yang terinfeksi, yang sakit dan yang meninggal Menggunakan kata-kata a. Biasanya, kadang-kadang, jarang. b. Kesepakatan kecil tentang tentang arti umumnya yang yang digunakan katakatakata untuk frekuensi 

“biasanya”  0,5 – 0,5 – 0,8 0,8



“Kadang“Kadang-kadang”  0,2 – 0,2 – 0,6 0,6



“jarang”  0,01 – 0,01 – 0,2 0,2

Ukuran-ukuran frekuensi peristiwa kesehatan o

Tipe kuantitas matematis

o

Tipe ukuran yang digunakan dalam epidemiologi

2. TIPE KUANTITAS MATEMATIS 2.1 Enumerasi (hitungan) Hitungan (enumerasi) atau angka mutlak 

Jumlah kasar atau frekuensi



Contoh: 10 kasus, 1961 kasus

8




2.2 Rasio Nilai yang didapat dengan pembagian suatu kuantitas dengan kuantitas yang lain. Kuantitas numerator (pembilang) boleh berbeda dari kuantitas denominator (penyebut) atau denominator mungkin tidak memuat numerator Contoh:

a b

2.3 Proporsi o

Suatu fraksi atau tipe rasio yang unsur numerator adalah bagian bag ian dari denominator.

o

Bila dikalikan dengan 100, biasanya disebut suatu persentase.

o

Contoh: 28/56 = 0,5; 0,5 x 100% = 50% - Ada 28 kasus dari 56 orang. Berarti proporsi kasusnya 50%.

2.4 Rate 

Tipe spesifik dari dari rasio yang digunakan mengkuantifikasi mengkuantifikasi proses dinamik seperti pertumbuhan dan kecepatan.



Pernyataan numeris dari frekuensi frekuensi suatu peristiwa.



Dihitung dengan cara pembagian pembagian antara jumlah individu individu yang mengalami

peristiwa

(numerator)

dengan

jumlah

total

(keseluruhan) yang mungkin dapat (kapabel) mengalami peristiwa (denominator atau populasi berisiko) dan perkalian dengan suatu konstanta (tetapan). 

Format umum dari rate adalah rate adalah Rate

Numerator

x F Deno Denomin ator

Keterangan: Numerator dalah jumlah orang atau individu yang mengalami peristiwa. Denominator adalah adalah jumlah populasi berisiko (jumlah total orang atau keseluruhan individu yang mungkin mengalami peristiwa).

9




2.2 Rasio Nilai yang didapat dengan pembagian suatu kuantitas dengan kuantitas yang lain. Kuantitas numerator (pembilang) boleh berbeda dari kuantitas denominator (penyebut) atau denominator mungkin tidak memuat numerator Contoh:

a b

2.3 Proporsi o

Suatu fraksi atau tipe rasio yang unsur numerator adalah bagian bag ian dari denominator.

o

Bila dikalikan dengan 100, biasanya disebut suatu persentase.

o

Contoh: 28/56 = 0,5; 0,5 x 100% = 50% - Ada 28 kasus dari 56 orang. Berarti proporsi kasusnya 50%.

2.4 Rate 

Tipe spesifik dari dari rasio yang digunakan mengkuantifikasi mengkuantifikasi proses dinamik seperti pertumbuhan dan kecepatan.



Pernyataan numeris dari frekuensi frekuensi suatu peristiwa.



Dihitung dengan cara pembagian pembagian antara jumlah individu individu yang mengalami

peristiwa

(numerator)

dengan

jumlah

total

(keseluruhan) yang mungkin dapat (kapabel) mengalami peristiwa (denominator atau populasi berisiko) dan perkalian dengan suatu konstanta (tetapan). 

Format umum dari rate adalah rate adalah Rate

Numerator

x F Deno Denomin ator

Keterangan: Numerator dalah jumlah orang atau individu yang mengalami peristiwa. Denominator adalah adalah jumlah populasi berisiko (jumlah total orang atau keseluruhan individu yang mungkin mengalami peristiwa).

9




F adalah faktor pengali, biasanya kelipatan 10, mengkonversi rate dari suatu fraksi ke suatu jumlah keseluruhan. 

Dapat berarti suatu pernyataan numeris dari frekuensi dalam suatu kelompok orang

kejadian yang terjadi

tertentu (didefinisikan) di dalam

satu periode waktu tertentu. 



Sinonim 

Tingkat



Laju

Contoh: Pada tahun 2004, ada 100 kasus kasus demam berdarah berdarah di suatu kota yang berpenduduk 1.250.000 orang. Berapa rate kasus demam berdarah di kota itu?

Rate

kasus

100 kasus

1 kasus

Populasi

1.250.000 orang

12500 orang

Rate demam berda rah 

8 kasus per 100.000 orang

Rate merupakan bentuk khusus dari suatu proporsi yang memuat waktu (atau faktor lain) dalam denominator.



Contoh 

Incidence rate = rate = 3 kasus per 100 orang per tahun



kematian per 1000 1000 penumpang – penumpang – kilometer kilometer

3. TIPE UKURAN UKURAN YANG YANG DIGUNANAKAN DIGUNANAKAN DALAM EPIDEMIOLOGI 3.1 Ukuran-ukuran frekuensi frekuensi penyakit penyakit 

Merefleksikan besar besar kejadian penyakit (morbiditas) atau kematian karena karena penyakit (mortalitas) dalam suatu populasi.



Biasanya diukur sebagai suatu rate atau proporsi.



Untuk ukuran-ukuran ukuran-ukuran frekuensi frekuensi penyakit penyakit terdiri dari:

3.1.1 Insidens (i n c i d e n c e ) Merefleksikan jumlah kasus baru (insiden) yang berkembang dalam suatu periode waktu di antara populasi yang berisiko.

10




Yang dimaksud kasus baru adalah perubahan status dari sehat menjadi sakit. Periode Waktu adalah jumlah waktu yang diamati selama sehat hingga menjadi sakit. 

Terdiri dari 1.

Insidens kumulatif (C u m u l a t i v e In c i d e n c e )



Nama lain: Risk , proporsi insidens



Berarti rata-rata risiko seorang individu terkena penyakit.



Orang-orang yang berada dalam denominator haruslah terbebas dari penyakit pada permulaan periode (observasi atau tindak lanjut).



Metode ini hanya layak bila ada sedikit atau tidak ada kasus yang lolos dari pengamatan karena kematian, tidak lama berisiko, hilang dari pengamatan.



Memerlukan bahwa semua non-kasus diamati selama seluruh periode pengamatan.



Probabilitas individu berisiko berkembang menjadi penyakit dalam periode waktu tertentu.



Menyatakan individu tidak meninggal karena sebab lain selama periode itu.



Tidak berdimensi, dinilai dari nol sampai satu.



Merujuk pada individu.



Mempunyai periode rujukan waktu yang ditentukan dengan baik.



Tidak berdimensi, dinilai dari nol sampai satu.



Merujuk pada individu.



Mempunyai periode rujukan waktu yang ditentukan dengan baik.

Insidens kumulatif



Jumlah kasus insidens selama periode waktu tertentu Jumlah orang berisiko pada permulaan waktu

Attack rate 

Jenis khusus insidens kumulatif yang berguna selama epidemik



Contoh

11


Makanan


Makan

ARM

Sakit

Tidak Sakit

Salad

30

70

Krecek

16

84


Tidak Makan

ARTM

Sakit

Tidak Sakit

30/100

5

35

5/40

16/100

4

21

4/25

Keterangan: ARM = Attack rate Makan ARTM = Attack Rate tidak makan

Gambar 1 1

2

3

4

5

6

7

Jumlah waktu dalam jangka observasi dan dalam keadaan sehat (tahun)

A

7

B

7

C

*

2

D

7

E

3

F

2

G

5

Keterangan Periode sehat Periode sakit Hilang dalam pengamatan selanjutnya *

Meninggal

Dari gambar 1: a.

Berapa Insidens Kumulatif (IK) selama 7 tahun waktu pengamatan?

b.

Jawab:

IK

IK

Kasus baru Populasi berisiko pada awal pengamatan 3 kasus 7 orang

43 kasus per 100 orang

12


2.



Densitas insidens (In c i d e n c e D e n s i t y )  Nama

lain: insidens orang – waktu (Person – Time Incidence),

Tingkat insidens (Incidence rate)  Berarti

rata-rata rate untuk populasi berisiko selama waktu yang

ditentukan  Karena

denominator diukur dalam o r a n g - w a k t u , hal ini tidak perlu

bahwa semua individu diamati untuk periode yang sama  Menyatakan

suatu jumlah kasus baru per orang – waktu

 Rumusnya:

Densitas insidens

Jumlah kasus insidens terjadi dalam periode waktu Jumlah orang

waktu

Gambar 2 1

2

3

4

5

6

7


A

7

B

7

C

*

2

D

7

E

3

F

2

G

5

Keterangan Periode sehat Periode sakit Hilang dalam pengamatan selanjutnya *

Meninggal

13




Dari Gambar 1: a. Berapa nilai Densitas Insidens (DI) = Insidens orang waktu (PTI) = Incidence Rate (IR) b. Jawab: Hitung jumlah orang-waktu terlebih dulu

orang wakt u

7 7 2 7 3 2 5 33 orang tahun

Kemudian hitung DI

kasus baru

IR PT I

orang waktu

DI

IR PT I

3 kasus

9,1 kasus per 100 orang - tahun

33 orang tahun



Instantaneous incid ence density = instantaneous incid ence rate = p e r s o n - ti m e i n c i d e n c e r at e o

Kejadian segera dari kasus baru pada suatu “titik atau segera dalam waktu T, per unit waktu di antara populasi berisiko selama waktu T

o

Ukuran teoritis jumlah kasus yang terjadi per satuan populasi-waktu (orang-tahun berisiko).

o

Mengukur kejadian penyakit pada satu titik waktu t (ditentukan secara matematik sebagai limit, seperti

o

t

0

Probabilitas seseorang yang sehat pada waktu t akan mengalami sakit dalam interval t

t dibagi

t

o

Juga disebut f o r c e o f m o r b i d i t y , h a za r d r a t e

o

Tidak ada periode rujukan (tidak ada seperti rate 2-tahun)

o

Mempunyai dimensi yang invers waktu (misal: 0,001/tahun)

o

Mempunyai nilai nol dan infiniti (~)

14






Latihan menghitung In c i d e n c e R a t e

Populasi 1 D = permulaan sakit

D D

0

25

50

75

100

Tahun Hitung Incidence Rate pada populasi 1

Populasi 2 D

D = permulaan sakit D

0

25

50

75

100

Tahun Hitung Incidence Rate pada populasi 2



Densitas Insidens = Insidens orang waktu = Incidence Rate = 9,1 kasus / 100 orang – tahun.  Unit

(satuan) orang-tahun dalam contoh di atas adalah 1 x 100 x

orang-tahun = 4 x 25 orang- tahun.  Angka

ini dari orang-waktu dapat diakumulasi dengan observasi 100

orang selama 1 tahun, 25 orang selama 4 tahun, 10 orang selama 10 tahun.

15




3.1.2 Prevalens (p r e v a l e n s ) o

Merefleksikan jumlah kasus yang ada (kasus lama maupun kasus baru) dalam populasi dalam suatu waktu atau periode waktu tertentu

o

Probabilitas bahwa seorang individu menjadi kasus (atau menjadi sakit) dalam waktu atau periode waktu tertentu

o

Prevalens titik (Point of Prevalence) 

o

o

Nama lain: prevalens, proporsi prevalens

Prevalens periode (Periode of Prevalence) 

Prevalens tahunan ( Annual of Prevalence)



Prevalens selama hidup (Lifetime of Prevalence)

Prevalens = prevalens titik = proporsi prevalens 

Probabilitas bahwa seorang individu menjadi kasus (atau menjadi sakit) pada suatu titik waktu

o



Tidak mempunyai dimensi



Variasi nilai antara nol dan satu

Rumus Prevalens = prevalens titik (Point Prevalence)= Proporsi prevalens

Prevalens titik

Jumlah kasus yang ada pada satu titik dalam waktu T Total jumlah orang pada waktu T

16


1

Gambar 1


2

3

4

5

6

7



A

7

B

7

C

*

2

D

7

E

3

F

2

G

5

Keterangan Periode sehat Periode sakit Hilang dalam pengamatan selanjutnya *



Meninggal

Dari gambar 1. Hitung prevalens pada tahun ke 2, 3, 4,5, 6, 7 o

Rumus prevalens = prevalense titik (point prevalence) = proporsi prevalens Prevalens titik

Jumlah kasus yang ada pada satu titik waktu T Total jumlah orang pada waktu T

Jawaban :

Jawaban :

PT pada T = 2

 0/7

PT pada T = 5

 2/6

PT pada T = 3

 2/7

PT pada T = 6

 2/5

PT pada T = 4

 2/6

PT pada T = 7

 2/5

o

Prevalens periode probabilitas seorang individu berada dalam keadaan sakit kapan saja selama suatu periode waktu.

Prevalens Periode

Jumlah kasus yang ada selama suatu periode waktu Jumlah orang selama periode

17

DR.RobianaModjo, SKM, MKes

1

Gambar 1


2

3

4

5

6

7



A

7

B

7

C

*

2

D

7

E

3

F

2

G

5

Keterangan Periode sehat Periode sakit Hilang dalam pengamatan selanjutnya *



o

Meninggal

Dari gambar 1 : Hitunglah Prevalens Periode (PP) dari tahun ke 1 hingga tahun ke 4

o

PP

Jumlah kasus yang ada selama p eriode waktu tahun ke 1 4 Jumlah orang selama periode tahun ke 1 - 4 Karena jumlah orang (populasi) dalam pengamatan berubah-

ubah, maka kita dapat menggunakan jumlah rata-rata dari populasi, atau yang umum digunakan adalah jumlah populasi pada tengah tahun pengamatan (midpoint year ) PP o

2 7

0,29

Dari gambar 1  

A, B,C,D, E, F, G.  individu yang diamati (ada 7 orang) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.



tahun yang diamati (ada 7 tahun

pengamatan) 

Jumlah kasus baru selama 7 tahun pengamatan ada 3 kasus



Rata-rata lama sakit = (3+5+2)/3 tahun = 3,3 tahun

1






Orang – waktu (Person – Time) 

Jumlah waktu seseorang yang memberikan kontribusi masa sehat sejak awal pengamatan. - Untuk A  masa sehat 7 tahun - Untuk B  masa sehat 7 tahun - Untuk C  masa sehat 2 tahun - Untuk D  masa sehat 7 tahun - Untuk E  masa sehat 3 tahun - Untuk F  masa sehat 2 tahun - Untuk G  masa sehat 5 tahun



Total orang – tahun = (7+7+2+7+3+2+5) orang- tahun = 33 orang tahun.

Hubungan antara insidens dan prevalens 

Jika dalam kondisi yang tetap, maka hubungan insidens dan prevalens adalah P=IxD



Prevalens (P) [Prevalens periode] = Insidens (I) [Densitas Insindens] x rata-rata lama sakit (D)



Dari gambar 1. (untuk pengamatan selama 7 tahun)



I = 3 kasus/33 orang-tahun. D = 3,3 tahun



P = 3 kasus/33 orang tahun x 3,3 tahun



P = 3 kasus/10 orang



P = 30 kasus/100 orang

1




Perbandingan antara insidens dan prevalens Insidens 

Prevalens

Hanya menghitung kasus baru



Menghitung kasus yang ada (kasus baru dan lama)



Tingkat tidak bergantung durasi rata-



rata penyakit 

Dapat

Bergantung

pada

rata-rata

lama

(durasi) sakit

diukur

sebagai

rate atau



Selalu diukur sebagai proporsi

Merefleksikan kemungkinan menjadi



Merefleksikan kemungkinan terjadi

proporsi 

penyakit sepanjang waktu 

penyakit pada satu waktu tertentu

Lebih disukai bila melakukan studi



etiologi penyakit

Lebih

disukai

bila

studi

utilisasi

pelayanan kesehatan

Perbandingan antara insidens dan prevalens Insidens

Sinonim

Numerator

Denominator

Unit Tipe

Prevalens

Insidens

Incidence

Kumulatif

Rate

Proporsi

Insidens

Insidens

Density

Kasus baru

Kasus baru

Populasi Inisial

Titik

Kasus

Orang – waktu

Periode

yang

Kasus

ada

ada / baru

Populasi Inisial

Populasi

yang

pertengahan Tidak ada

Kasus

per

Tidak ada

Tidak ada

Proporsi

Proporsi

orang waktu Proporsi

Rate

1




Dinamik Prevalens

Insidens (aliran masuk) Prevalens (Permukaan air) Kasus Baru Kasus Lama

Sembuh atau meninggal

Bekas-bekas kasus

3.1.3 Mortalitas (m o r t a l i t y )

o



Merefleksikan jumlah kematian dalam suatu populasi



Ukuran - Ukuran Mortalitas, diantaranya:

Ratio kematian terhadap kasus (Death to case Ratio ) DTCR

kematian dari penyakit tertentu selama periode tertentu kasus baru dari penyakit yang didentifik asi selama periode yang sama

Contoh: Pada tahun 2004, ada 200 kasus baru tuberkulosis paru-paru yang dilaporkan di suatu wilayah. Pada tahun yang sama ada 15 kematian yang terjadi pada penderita tuberkulosis paru-paru, maka DTCR = 15/200  75 kematian per 1000 kasus baru.

o

Infant Mortality Rate (IMR)

IMR

bayi yang meninggal bayi yang lahir hidup

Contoh: IMR = 7,2 bayi yang meninggal per 1000 kelahiran hidup

1


o



Neonatal Mortality Rate (NMR)

NMR

kematian bayi umur dalam 28 hari pertama kehidupan bayi yang lahir hidup

Contoh: NMR = 5,4 kematian neonatal per 1000 kelahiran hidup.

o

P o s t n e o n a t al M o r t a l i ty R a t e (PNMR)

PNMR

bayi yang meninggal umur 28 sampai 11 bulan bayi yang lahir hidup

Contoh: PNMR = 2,8 kematian postneonatal per 1000 kelahiran hidup

o

Maternal Mortality Rate (MMR)

kematian ibu oleh sebab yang berkaitan dengan kehamilan, kelahiran dan nifas

MMR

bayi yang lahir hidup

Contoh: MMR = 6,1 kematian ibu per 1000.000 kelahiran hidup.

o

Case Fatality Rate (CFR)

CFR

o

Jumlah kasus insidens

P r o p o r t i o n a t e M o r t a l it y (PM)

PM

o

meninggal diantara kasus insidens

kematian karena sebab tertentu kematian semua sebab

P r o p o r t i o n a t e M o r t a l i t y R a ti o (PMR) 

Membandingkan Proportionate Mortality pada satu kelompok umur dengan kelompok umur yang lain pada suatu populasi. PMR

PM grup1 PM grup2

Contoh: PM pada semua kasus = 7,1%; PM pada umur 25-44 = 2,5%; PM pada umur 45 – 64 dan 25 – 44 adalah (4,3/2,5) = 1,72

1




3.2 Ukuran-ukuran asosiasi o

Merefleksikan

kekuatan

atau

besar

asosiasi

antara

suatu

eksposur/faktor risiko dan kejadian suatu penyakit. Memasukkan suatu perbandingan frekuensi penyakit antara dua atau

o

lebih kelompok dengan berbagai derajat eksposur. o

Beberapa ukuran assosiasi digunakan untuk mengestimasi efek

o

Ukuran-ukuran asosiasi terdiri dari;

3.2.1 Ukuran rasio: (Perbandingan relatif) 

Rasio dua frekuensi penyakit



Membandingkan kelompok terpajan dengan kelompok tidak terpajan



Rasio dua frekuensi penyakit dengan cara membandingkan kelompok terpajan dengan kelompok tidak terpajan.



Rasio risiko atau Risiko Relatif (RR)

RR



Rasio Insidens Kumulatif (RIK) RIK



Insidens kumulatif pada kelompok terpajan Insidens kumulatif pada kelompok tidak terpajan

Rasio Rate atau Rasio Densitas Insidens (RDI) RDI



Risiko pad a kelompok terpajan Risiko pad a kelompok tidak terpajan

Densitas insidens pada kelompok terpajan Densitas insidens pada kelompok tidak terpajan

Rasio Prevalens (RP) RP

Prevalens pada kelompok terpajan Prevalens pada kelompok tidak terpajan

1






Contoh: kaitan antara merokok dan angka insiden stroke dalam suatu kohort. Orang-tahun

Tingkat insidens

observasi (lebih

stroke per 100.000

dari 8 tahun)

orang tahun)

70

395.594

17.7

65

232.712

27.9

Perokok

139

280.141

49.6

Total

274

908.447

30.2

Kategori

Jumlah

Merokok

kasus stroke

Tidak pernah merokok Mantan perokok

Sumber: diterjemahkan dari: Beaglehole et al. Basic Epidemiology, WHO, 1993, 18



Dari tabel 1: Hitunglah Rasio Rate atau Rasio Densitas Insidens RDI

RDI 

Densitas insidens pada kelompok terpajan Densitas insidens pada kelompok tidak terpajan 49,6 17,7

2,8

Rasio odds (Odds Ratio = OR) o

Nama lain: Odds relative; rasio kros-produk.

o

Rasio dua odds yang digunakan dalam studi kasus-kontrol untuk mengestimasi rasio rate atau rasio risiko.

o

odds untuk satu kelompok dibagi dengan odds untuk kelompok yang lain

o



Mempunyai interpretasi yang sama seperti risiko relatif

Odds suatu kejadian Rasio probabilitas bahwa kejadian terjadi terhadap probabilitas kejadian tidak terjadi. Odds suatu peristiwa

P

P 1 P

= Probabilitas suatu kejadian terjadi

1


1-P



= Probabilitas suatu kejadian tidak terjadi

Tabel 1. Tabulasi silang pemajan dan status sakit, insidens sakit dan Probabilitas odds sakit Status Sakit Pemajan

Tidak

Sakit

+

sakit

A

b

Insidens Total

Probabilitas

sakit

odds sakit

(Risk) a+b

a/(a+b)

a a 1

-

C

d

c+d

a

c/(c+d) 1

a+c

b+d

b

c c

Total

a b

b a

d c c

c d

d

a+b+c+d

a OR pemajan / kasus 1

a

a c a

c

a c

kasus Pemajan

kontrol

+

a

b

-

c

d

OR pemajan

a c b

a x d b x c

OR sakit

d

b OR pemajan / kontrol 1

b d b

b d

b d

1




Odds Ratio (OR) = Relative Odds = Cross Product Ratio



Odds pemajan untuk kasus

Odds Ratio

Odds pemajan untuk kontrol

Faktor

Kasus

Kontrol

Total

Perokok

650 (a)

950 (b)

1600

Bukan Perokok

50 (c)

350 (d)

400

Total

700

1300

2000



Odds Ratio (OR) = Relative Odds Odds Ratio

Odds pemajan untuk kasus Odds pemajan untuk kontrol

a Odds Ratio

Odds Ratio

b

c d

a x d b x c

a x d

650 x 350

b x c

950 x 50

4,8

Perokok mempunyai risiko menjadi kasus 4,8 kali dari yang bukan perokok. Interpretasinya : odds perokok menjadi kasus 4,8 kali lebih besar dari odds bukan perokok.



P r e v a le n c e O d d s R a t io (POR) = C r o s s P r o d u c t R at i o  bila

data-data didasarkan pada kasus-kasus prevalens

Prevalence Odds Ratio

650 x 350

Prevalence ( proportion ) Ratio

Faktor Perokok Bukan perokok Total

4,8

950 x 50

650 / 1600

0,40625

50 / 400

0,125

3,25

Kasus

Kontrol

Total

650 (a)

950 (b)

1600

50 (c)

350 (d)

400

700

1300

2000

1






In c i d e n c e O d d s R a t i o ( P OR ) = C r o s s P r o d u c t R a t io

bila

data didasarkan pada kasus-kasus insidens Incidence Odds Ratio

20 x 990

2,02

10 x 980

Incidence proportion (risk ) Ratio

Faktor

20 / 1000

0,02

10 / 1000

0,01

2,00

Sakit

Tidak sakit

Total

Perokok

20 (a)

980 (b)

1000

Bukan perokok

10 (c)

990 (d)

1000

30

1970

2000

Total

- Pada penyakit yang jarang terjadi,nilai Odds Ratio hampir sama dengan nilai Relative Risk (Risk Ratio). Nilai Prevalence Odds Ratio hampir sama dengan nilai Prevalence Proportion Ratio. - Pada penyakit yang umum terjadi, nilai Odds Ratio lebih ekstrim dari pada Risk Ratio.

3.2.2 Ukuran-Ukuran Perbedaan Dampak / Efek 

Merefleksikan dampak suatu faktor pada frekuensi atau risiko dari suatu masalah (outcome) kesehatan.



Merefleksikan

kelebihan

jumlah

kasus

karena

suatu

faktor

(attributable) atau jumlah kasus yang dapat dicegah oleh eksposur (pemajan). 

Perbedaan antara ukuran frekuensi penyakit suatu kelompok terpajan dan kelompok yang tidak terpajan.



Ukuran perbedaan dampak/efek



Perbedaan risiko = Risk Difference (RD) = Attributable Risk (AR) = Excess Risk (ER) = Absolute Risk (AR).



[Risiko pada kelompok terpajan] – [Risiko pada kelompok tidak terpajan].



Berguna untuk mengukur besarnya masalah kesehatan masyarakat yang disebabkan oleh suatu pemajan.

1




Bermanfaat


untuk

penilaian

prioritas


untuk

aksi

kesehatan

masyarakat (Public Health Action).

Ukuran Perbedaan Efek o

Attributable Risk (AR) Percent = AR%

AR%

o

Insidens terpajan

Insidens tidak terpajan

Insidens terpajan

x 100%

Perbedaan insidens kumulatif = Cumulative Incidence Difference = CID (IK pada kelompok terpajan) – (IK pada kelompok tidak terpajan) IK = Insidens Kumulatif.

Perbedaan rate/ perbedaan densitas insidens (IDD = Insidence

o

Density Difference) - IDD = [Densitas insidens dalam kelompok terpajan] - [Densitas insidens pada kelompok tidak terpajan] o

Perbedaan prevalens (PD = Prevalence Differrence) - PD = [Prevalens dalam kelompok terpajan] - [Prevalens dalam kelompok tidak terpajan].

o

Ukuran Dampak - Fraksi atributabel = Fraksi Etiologik = Etiological Fraction (EF) = Attributable Fraction = AF -

Dinyatakan sebagai pembagian risk difference dengan rate kejadian pada populasi yang terpajan.

- Proporsi penyakit yang akan dieliminasi jika tidak ada pemajan pada populasi yang tertentu

AF

Insidens populasi


Insidens populasi

- Fraksi atributabel dalam kelompok terpajan (AFE) = Attributable Fraction in Exposed

1




- Proporsi (rate) tingkat insidens penyakit diantara terpajan yang akan direduksi jika eksposur dieliminasi

AFE

Insidens terpajan


Insidens populasi

- Fraksi yang dicegah dalam populasi = Fraction Prevented in Population (PF) Proporsi jumlah beban penyakit dalam populasi yang telah dicegah oleh faktor eksposur


PF

Insidens populasi


- Fraksi yang dicegah dalam kelompok terpajan (PFE = Prevented Fraction in the exposed)

PFE


Insidens terpajan


- Population Attributable Risk (PAR) = attributable Fraction (populasi) atau Etiologic Fraction Population = Population Attributable Risk Proportion = Population Attributable Risk Fraction. Proporsi (atau fraksi) rate penyakit pada seluruh populasi

o

yang mewakili rate penyakit dalam kelompok terpajan. o

Rumus PAR :

PAR Insidens populasi


- Population Attributable Risk Percent (PARP)



attributable

fraction (population) atau etiologic fraction (population) Artinya proporsi kasus baru yang dapat dicegah jika pada semua orang yang tidak terpajan. Rumus PAR% :

PAR%

Insidens populasi


Insidens populasi

x 100%

1




Contoh 1 : Pada suatu wabah terdapat 40 orang laki-laki menderita penyakit hepatitis, dan 20 orang perempuan menderita hepatitis. Berapa proporsi perempuan yang menderita hepatitis? Berapa rasio penderita laki-laki : penderita perempuan? Jawaban : 1. Proporsi penderita perempuan

20 20 40

x 100 %

33,3%

2. Rasio penderita laki-laki : perempuan = 40 :20 = 2: 1 Contoh 2 : Ada 1200 kasus baru terjadi dalam periode 3 tahun pada suatu kota yang berpenduduk 4 juta orang. Berapa tingkat insidensnya (Incidence Rate = IR ) penyakit tersebut ? Jawaban : kasus baru

IR

IR

Contoh 3 :

Orang waktu 1200 4 x 10 6 x 3

10 kasus / 100 .000 orang tahun

Dalam suatu wilayah diestimasikan bahwa penduduk pada pertengahan tahun 200.000 orang, kemudian dilaporkan ada 40 kasus

malaria

selama

tahun

1996.

Berapakah

tingkat

insidensnya? Jawaban : IR

40 2 x 105

0,0002 kasus / orang tahun

Tingkat insidens ini dapat juga dinyatakan dengan: 

0,002 kasus/100 orang-tahun



0,2 kasus/1000 orang-tahun



2 kasus /10.000 orang-tahun

Contoh 4 : Pada tanggal 1 Juni 2004 ada 120 orang menderita (kasus) TBC paru-paru di suatu wilayah yang diperkirakan ada 200.000

1




penduduk. Berapakah prevalens ( point of prevalence) dari penyakit TBC paru-paru? Jawaban :

120

P

2 x 10 5

0,0006 kasus / orang

Prevalens kejadian penyakit TBC paru-paru penyakit ini dapat juga dinyatakan dengan : 

0.06 kasus per 100 orang penduduk pada 1 Juni 1996



0.6 kasus per 1000 orang penduduk



6 kasus per 10.000 orang penduduk

Contoh soal: Kaitan antara merokok dan agka insidens stroke dalam suatu kohort

Kategori

Jumlah kasus

merokok

stroke

Tidak pernah

Orang-tahun

Tingkat insidens stroke

observasi (lebih

(per 100.000 orang

dari 8 tahun)

tahun)

70

395.594

17,7

65

232.712

27,9

Perokok

139

280.141

49,6

Total

274

908.447

30,2

merokok Mantan perokok

Sumber: diterjemahkan dari Beaglehole et al. Basic Epidemiology, WHO. 1993. 18

Contoh 5 : Pertanyaan untuk tabel diatas: 1. Berapa Risk difference (perbedaan risiko) = attributable risk = excess risk/absolute risk antara kelompok yang terpajan (perokok) dengan yang tidak terpajan (tidak pernah merokok)?. 2. Berapa nilai Attributable Fraction = Etiological Fraction ? 3. Berapa nilai Population Attributable Risk (PAR) dan PAR%?

Jawaban :

1. Risk Differences (perbedaan risiko) = Attributable Risk = AR

1




= Excess risk/absolute risk antara kelompok yang terpajan (perokok) dengan yang tidak terpajan (tidak pernah merokok)

AR

Insidens (rate)

Insidens (rate)

terpajan

tidak terpajan

AR = (49,6 -17,7) per 100.000 orang-tahun = 31,9 per 100.000 orang tahun

2. Attributable Fraction = Etiological Fraction = AR% AR% AR%

Insidens (rate) terpajan

Insidens (rate) tidak terpajan

Insidens (rate) terpajan 49,6 17,7 x 100 % 64% 49,6

x 100%

Artinya: Diharapkan akan terjadi pengurangan risiko sebesar 64% untuk terkena stroke di antara perempuan yang merokok, jika mereka berhenti merokok, dengan asumsi bahwa merokok adalah penyebab dan dapat dicegah.

3. Population Attributable Risk (PAR) PAR Insidens (rate) populasi

Insidens (rate)

tidak terpajan

PAR = (30,2-17,7) per 100.000 orang-tahun PAR = 12,5 per 100.000 orang-tahun

Population Attributable Risk (PAR) Percent = PAR % = Etiologic Fraction in population PAR%

PAR%

Insidens (rate) populasi

Insidens (rate) tidak terpajan

Insidens (rate) populasi (30 ,2 17 ,7) 30 ,2

x 100%

x 100 %

PAR% = 41,4 % Artinya : bahwa 41,4% kasu baru dapat dicegah jika semua individu tidak terpajan.

1




3.2.3 Koefisien model Koefisien

variabel

diturunkan

dari

model

matematis

yang

menujukkan besarnya hubungan antara variabel eksposur dan penyakit. Dalam koefisien model terdiri dari:

1. Linier 

y

b0

b1 X 1

b2 X 2

b3 X 3

...... bk X k

Interpretasi b1 Peningkatan dalam outcome (penyakit) nilai rata-rata y (variabel kontinu)

per

unit

meningkat

dalam

X1,

disesuaikan

(distandarisasi) dengan semua variabel lain dalam model.

2. Logistik 

log odds

b0

b1 X 1

b2 X 2

b3 X 3

...... bk X k

Interpretasi b1 Peningkatan dalam log odds outcome (penyakit) per unit meningkat dalam X1, disesuaikan dengan semua variabel lain dalam model.

3. Cox 

log hazard

b0

b1 X 1

b2 X 2

b3 X 3

...... bk X k

Interpretasi b1 Peningkatan log hazard outcome per unit meningkat dalam X1, disesuaikan (distandarisasi) dengan semua variabel lain dalam model

4. Poisson 

log rate

b0

b1 X 1

b2 X 2

b3 X 3

...... bk X k

Interpretasi b1 Peningkatan

dalam

log

rate

outcome

(penyakit)

per

unit

meningkat dalam X1, disesuaikan dengan semua variabel lain dalam model.

1




3.2.4 Koefisien korelasi Ukuran lain asosiasi yang juga diturunkan dari model matematis, namun tidak merefleksikan parameter kausal. Dalam koefisien korelasi:

y

b0

b1 X



b0 = intersep yaitu nilai y yang diestimasi ketika x = 0



b1 = koefisien korelasi (regresi) yaitu peningkatan yang diperkirakan pada dependen variabel (y) per unit dalam variabel prediktor (x). Jika x =1, y = b0+b1, jika x=2, y = b0 + b1 * 2.

Ringkasan: 

Risk Difference (RD) = Attributable Risk (AR) = Excess Risk (ER) = Absolute Risk (AR)



Attributable Risk (AR) percent = AR% = Attributable Fraction in exposed = AFE = Etiologic Fraction in exposed = EFE



Risk Difference (RD) in population = Population Attributable Risk (PAR) = Excess Risk (ER) in population



Population Attributable Risk Percent (PARP) = PAR% = Attributable Fraction in population = AFP = Etiologic Fraction in population = EFP

1




Contoh 6 : Kaitan antara kadar kolesterol dan angka insidens penyakit jantung koroner dalam suatu kohort (Data hipotetis) Kategori kadar

Jumlah

Orang-tahun

Tingkat insidens stroke

kolesterol

kasus stroke

observasi

(per 100.000 orang tahun)

Rendah

60

300.000

20,0

Tinggi

180

360.000

50,0

Total

240

660.000

36,4

Pertanyaan: Hitunglah nilai 1. RR

5. PAR%

2. RD

6. PFE

3. AR%

7. PFP

4. PAR

Jawaban no 1: 1. RR I E 50 2,5 I E 20 I E Insidens Terpajan (Exposed) I

E

Insidens Tidak Terpajan (non exposed)

Jawaban no 2-3: RD I E I E

RD

(50 20) kasus / 100 .000 orang tahun

30 kasus / 100.000 orang tahun

AR %

AR%

I E I E I E

50 20 50

(2)

x 100 %

x 100%

(3)

AR% 60% Jawaban no 4-5: PAR I P I E PAR %

I P I E I P

(36,4 20) kasus / 100 .000 orang tahun

(4)

x 100 %

1


PAR%

PAR%


36 ,4 20


x 100 %

36 ,4

(5)

45,1%

Jawaban no 6: PF E

PF E PF E

I E I E I E I E I E

20 50

I E

20

(6)

1,5

Jawaban no 7: I E I P PF P I E PF P

(7)

I E I P

20 36,4

I E

20

Rumus lain untuk PFP (Prevented Fraction in the Population) PF P PF P

0,82 pc (1 RR ) pc (1 RR ) RR

Keterkaitan antar rumus antara ukuran-ukuran AF E AF E

I E I E

RD

I E

I E

I E I E

I E

I E

I E

I E

I E

1

1

RR 1

RR

RR

AFE = Attributable Fraction in Exposed RD = Risk Difference = Excess Risk = Absolute Risk RR = Risk Ratio = Relative Risk = Risiko Relatif

PF E

AF P

I E I E

I E I E

I E

I E I E

1 RR

I P I E

ER P

I P

I E

I P

I P

I P

I P

1

I E I P

1




PFE = Prevented Fraction in Exposed . AFP = Attributable Fraction in Population ERP = Excess Risk in Population

Cara lain menghitung PARP (Population Attributable Risk Percent) o

Cara 1 1. Hitung Attributable Risk (AR) = I E

I E

2. Lalu kalikan AR dengan prevalens risiko = (AR) x P 3. Kemudian dibagi dengan tingkat (rate) Insidens di populasi setelah itu kalikan 100% ( AR) x P x 100 % I Pop o

Cara 2 1. Kalikan AR dengan prevalens faktor risiko dengan (RR-1) P x RR 1

2. Kemudian P x (RR-1) dibagi P x (RR-1)+1 P ( RR 1) P RR 1

1

PARP

Cara kedua ini menggunakan RR, sangat berguna karena dengan metode ini kita dapat menghitung estimasi risiko relatif dari dua studi (kasus kontrol dan kohort). Metode ini disebut Odds Ratio untuk studi kasus kontrol).

o

Cara 3 1. Hitung Population Attributable Risk (PAR) I Pop

I E

2. Kemudian dibagi dengan tingkat (rate) Insidens di populasi setelah itu kalikan 100% I Pop I E I Pop

x 100%

1




Ringkasan Ukuran Tipe Kuantitas Matematis

Tanpa denominator

Enumerasi Hitung, angka mutlak

Dengan denominator

Rasio

Proporsi

Rate

Tipe Kuantitas Matematis

Enumerasi

Rasio

Proporsi

RR

%

•

OR

•

IDR

•

•

AR%

•

PAR%

•

Rate

Crude

•

Spesific

•

Adjusted

•

1




Ukuran dalam epidemiologi

Ukuran Frekuensi Penyakit

Ukuran asosiasi

Ukuran efek /dampak

Ukuran Frekuensi Penyakit Ukuran frekuensi Penyakit

Insidens

Insidens Kumulatif

Prevalens

Incidence Density

Prevalens titik

Mortalitas

Prevalens periode

1




Ukuran Rasio

Risk Ratio

Odds Rasio

Insidence Density Ratio

Ukuran Efek /dampak

Perbedaan efek

RD AR ER

Prevalence Ratio

RD = Risk Difference AR = Attributable Risk ER = Excess Risk PAR = Population Attributable Risk PF = Prevented Fraction

Fraksi Efek

AR%

PAR%

PF

1

Pengukuran Frekuensi Penyakit

Recommend Documents