02-03 ukuran-ukuran dalam epidemiologi

04/17/23 1

UKURAN-UKURAN FREKUENSI YANG DIGUNAKAN DALAM EPIDEMIOLOGI

04/17/23 2

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

04/17/23 3

Distribusi

• Epidemiologi peduli dengan frekuensi dan pola peristiwa kesehatan dalam suatu populasi

04/17/23 4

Ukuran-ukuran penyakit• Kuantifikasi kejadian penyakit• Hitung individu yang terinfeksi, yang sakit dan

yang meninggal• Menggunakan kata-kata

– Biasanya, kadang-kadang, jarang.– Kesepakatan kecil tentang arti umumnya yang

digunakan kata-kata untuk frekuensi• “biasanya” 0,5 – 0,8• “Kadang-kadang” 0,2 – 0,6• “jarang” 0,01 – 0,2

04/17/23 5

Ukuran-ukuran frekuensi peristiwa kesehatan

• Tipe kuantitas matematis

• Tipe ukuran yang digunakan dalam epidemiologi

04/17/23 6

Tipe kuantitas matematis

• Enumerasi (hitungan)

• Rasio

• Proporsi

• Rate

04/17/23 7

Tipe ukuran yang digunakan dalam epidemiologi

• Ukuran-ukuran frekuensi penyakit

• Ukuran-ukuran asosiasi

• Ukuran-ukuran dampak

04/17/23 8


• Hitungan (enumerasi) atau angka mutlak– Jumlah kasar atau frekuensi

– Contoh: 10 kasus, 1961 kasus

• 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: b

a

04/17/23 9


• Proporsi– suatu fraksi atau tipe rasio yang unsur

numerator adalah bagian dari denominator• Bila dikalikan dengan 100, biasanya disebut suatu

persentase.• Contoh: 28/56 = 0,5; 0,5 x 100% = 50%

– Ada 28 kasus dari 56 orang. Berarti proporsi kasus adalah 50%.

04/17/23 10


• Rate– Tipe spesifik dari rasio yang

digunakan mengkuantifikasi proses dinamik seperti pertumbuhan dan kecepatan

04/17/23 11


• Rate– pernyataan numeris dari frekuensi suatu

peristiwa – dihitung dengan cara pembagian antara

jumlah 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)

04/17/23 12


• Rate– Format umum dari rate adalah

FxatorDeno

NumeratorRate

min

Numerator adalah jumlah orang atau individu yang mengalami peristiwa.

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

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

04/17/23 13


• Rate– Dapat berarti

• suatu pernyataan numeris dari frekuensi kejadian yang terjadi dalam suatu kelompok orang tertentu (didefinisikan) di dalam satu periode waktu tertentu

– Sinonim• Tingkat• Laju

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

04/17/23 14


orang 100.000per kasus 8Rate berdarahdemam

orang

kasus

orang

kasus

Populasi

kasusRate

12500

1

000.250.1

100

04/17/23 15


• Rate– Bentuk khusus dari suatu proporsi yang

memuat waktu (atau faktor lain) dalam denominator

– Contoh• Incidence rate = 3 kasus per 100 orang

per tahun• kematian per 1000 penumpang -

kilometer

04/17/23 16


• Ukuran frekuensi penyakit– Merefleksikan besar kejadian penyakit

(morbiditas) atau kematian karena penyakit (mortalitas) dalam suatu populasi

– Biasanya diukur sebagai suatu rate atau proporsi

04/17/23 17


• Ukuran asosiasi– Merefleksikan kekuatan atau besar asosiasi

antara suatu eksposur/faktor risiko dan kejadian suatu penyakit

– Memasukkan suatu perbandingan frekuensi penyakit antara dua atau lebih kelompok dengan berbagai derajat eksposur

– Beberapa ukuran assosiasi digunakan untuk mengestimasi efek

04/17/23 18


• Ukuran-ukuran asosiasi– Ukuran rasio :(Perbandingan relatif)

• rasio dua frekuensi penyakit • membandingkan kelompok terpajan dengan

kelompok tidak terpajan

– Ukuran perbedaan: (perbandingan absolut) • perbedaan antara ukuran frekuensi penyakit

suatu kelompok terpajan dan kelompok yang tidak terpajan

04/17/23 19


• Ukuran-ukuran asosiasi– Koefisien model

• koefisien variabel diturunkan dari model matematis yang menujukkan besarnya hubungan antara variabel eksposur dan penyakit

– Koefisien korelasi • ukuran lain asosiasi yang juga diturunkan dari

model matematis, namun tidak merefleksikan parameter kausal

04/17/23 20


• Ukuran-ukuran asosiasi– Koefisien model

• Linier• Logistik• Cox• Poisson

04/17/23 21


• Koefisien model • Linier

– 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

• Logistik– Interpretasi b1

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

kk XbXbXbXbby ......3322110

kk XbXbXbXbbodds ......log 3322110

04/17/23 22


• Koefisien model • Cox

– Interpretasi b1

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

• Poisson– Interpretasi b1

• Peningkatan dalam log rate outcome (penyakit) per unit meningkat dalam X1, disesuaikan dengan semua variabel lain dalam model

kk XbXbXbXbbhazard ......log 3322110

kk XbXbXbXbbrate ......log 3322110

04/17/23 23


• Ukuran-ukuran asosiasi– Koefisien korelasi

• 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.

Xbby 10

04/17/23 24


• Ukuran efek/dampak– 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)

04/17/23 25

Ukuran-ukuran frekuensi penyakit

• Insidens (incidence)

• Prevalens (prevalens)

• Mortalitas (mortality)

04/17/23 26

Ukuran-ukuran frekeunsi penyakit

• Insidens– merefleksikan jumlah kasus baru (insiden)

yang berkembang dalam suatu periode waktu di antara populasi yang berisiko

• Yang dimaksud kasus baru adalah perubahan status dari sehat menjadi sakit

• Periode Waktu adalah jumlah waktu yang diamati selama sehat hingga menjadi sakit

04/17/23 27


• Prevalens– Merefleksikan jumlah kasus yang ada (kasus

lama maupun kasus baru) dalam populasi dalam suatu waktu atau periode waktu tertentu

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

04/17/23 28


• Mortalitas– Merefleksikan jumlah kematian dalam suatu

populasi

04/17/23 29


• Insidens– Insidens kumulatif (Cumulative Incidence)

• Nama lain: Risk, proporsi insidens

– Densitas insidens (Incidence Density)• Nama lain: insidens orang – waktu (Person – Time

Incidence), Tingkat insidens (Incidence rate)

04/17/23 30


• Insidens kumulatif = 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)

04/17/23 31



– 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

04/17/23 32



– Probabilitas individu berisiko berkembang menjadi penyakit dalam periode waktu tertentu

– menyatakan individu tidak meninggal karena sebab lain selama periode itu

04/17/23 33



– Tidak berdimensi, dinilai dari nol sampai satu– Merujuk pada individu– Mempunyai periode rujukan waktu yang

ditentukan dengan baik

04/17/23 34


• Rumus Insidens kumulatif = Risk = Proporsi Insidens

waktupermulaan padaberisiko orangJumlah

tertentuwaktuperiodeselamainsidenskasusJumlahkumulatifInsidens

04/17/23 35


• Attack rate– jenis khusus insidens kumulatif yang berguna selama

epidemik– Contoh

Makanan Makan ARMTidak Makan ARTM

Sakit Tidak sakit

Sakit Tidak Sakit

Salad 30 70 30/100 5 35 5/40

Krecek 16 84 16/100 4 21 4/25

ARM = Attack Rate Makan

ARMTM = Attack Rate tidak makan

04/17/23 36


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

Gambar 1

04/17/23 37


• Dari gambar 1.– Berapa Insiden Kumulatif (IK) selama 7 tahun waktu

pengamatan?– Jawab

pengamatan awal padaberisikoPopulasi

baru KasusIK

orang 100per kasus 43orang 7

kasus 3IK

04/17/23 38


• Densitas insidens = Insidens orang-waktu– Berarti rata-rata rate untuk populasi berisiko

selama waktu yang ditentukan– Karena denominator diukur dalam orang-

waktu, hal ini tidak perlu bahwa semua individu diamati untuk periode yang sama

04/17/23 39


• Densitas insidens = Insidens orang-waktu = Incidence Rate– Menyatakan suatu jumlah kasus baru per orang-waktu– Rumusnya:

waktuorangJumlah

waktuperiodedalamterjadiinsidenskasusJumlahinsidensDensitas

04/17/23 40




A 7 B 7 C * 2 D 7 E 3 F 2 G 5

Keterangan


Gambar 1

04/17/23 41


• Dari Gambar 1. Hitunglah nilai Densitas Insidens (DI)= Insidens orang-waktu (PTI) = Incidence Rate (IR)?

• Jawab:– Hitung jumlah orang-waktu terlebih dulu

– Kemudian hitung

waktuorang

PTIIRDIbaru kasus

tahunorangwaktuorang 335237277

tahun-orang 100per kasus 9,1tahunorang33

PTIIRDIkasus3

04/17/23 42

Ukuran-ukuran frekuensi penyakit• Instantaneous insidence density = instantaneous

incidence rate = person-time incidence rate– Kejadian segera dari kasus baru pada suatu “titik atau

segera dalam waktu T, per unit waktu di antara populasi berisiko selama waktu T

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

– Mengukur kejadian penyakit pada satu titik waktu t (ditentukan secara matematik sebagai limit, seperti t 0.

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

– Juga disebut force of morbidity, hazard rate

04/17/23 43


• Incidence Rate– Tidak ada periode rujukan (tidak ada seperti

rate 2-tahun)– Mempunyai dimensi yang invers waktu (misal:

0,001/tahun)– Mempunyai nilai nol dan infiniti (~)

04/17/23 44


• Latihan menghitung Incindence Rate

0 25 50 75 100

Tahun

D

DD = permulaan sakit

Populasi 1

Hitung Incidence Rate pada populasi 1

04/17/23 45


• Latihan menghitung Incindence Rate

0 25 50 75 100

Tahun

D

DD = permulaan sakit

Populasi 2

Hitung Incidence Rate pada populasi 2

04/17/23 46


• Densitas Insiden = 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.

04/17/23 47


• Prevalens– Prevalens titik (Point of Prevalence)

• Nama lain: prevalens, proporsi prevalens

– Prevalens periode (Periode of Prevalence)• Prevalens tahunan (Annual of Prevalence)• Prevalens selama hidup (Lifetime of Prevalence)

04/17/23 48


• Prevalens = prevalens titik = proporsi prevalens– probabilitas bahwa seorang individu menjadi

kasus (atau menjadi sakit) pada suatu titik waktu

– Tidak mempunyai dimensi– Variasi nilai antara nol dan satu

04/17/23 49


• Rumus Prevalens = prevalens titik (Point Prevalence) = proporsi prevalens

TwaktupadaorangjumlahTotal

TwaktudalamtitiksatupadaadayangkasusJumlahtitikPrevalens

04/17/23 50




A 7 B 7 C * 2 D 7 E 3 F 2 G 5

Keterangan


Gambar 1

04/17/23 51


• Dari Gambar 1. Hitung prevalens pada tahun ke 2, 3, 4, 5, 6, 7 .• Rumus Prevalens = prevalens titik (Point Prevalence) = proporsi

prevalens

TwaktupadaorangjumlahTotal

TwaktutitiksatupadaadayangkasusJumlahtitikPrevalens

Jawaban:

PT pada T = 2 0/7

PT pada T = 3 2/7

PT pada T = 4 2/6

Jawaban:

PT pada T = 5 2/6

PT pada T = 6 2/5

PT pada T = 7 2/5

04/17/23 52


• Prevalens periode– probabilitas seorang individu berada dalam keadaan sakit

kapan saja selama suatu periode waktu.

periodeselamaorangJumlah

waktuperiodesuatuselamaadayangkasusJumlahPeriodePrevalens

04/17/23 53




A 7 B 7 C * 2 D 7 E 3 F 2 G 5

Keterangan


Gambar 1

04/17/23 54


• Dari Gamabar 1. : Hitunglah Prevalens Periode (PP) dari tahun ke 1 hingga tahun ke 4.

4-1 ke tahun periodeselamaorangJumlah

41 ketahun waktueriodepselamaadayangkasusJumlahPP

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)

29,07

2PP

04/17/23 55


• 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

04/17/23 56


• Dari gambar 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

04/17/23 57


• Hubungan antara insidens dan prevalens– Jika dalam kondisi yang tetap, maka hubungan

insidens dan prevalens adalah• P = I x D• 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

04/17/23 58

Ukuran-ukuran frekuensi penyakit• Perbandingan Insidens dan Prevalens

Insidens Prevalens

• Hanya menghitung kasus baru

• Tingkat tidak bergantung durasi rata-rata penyakit• Dapat diukur sebagai rate atau proporsi• Merefleksikan kemungkinan menjadi penyakit sepanjang waktu• Lebih disukai bila melakukan studi etiologi penyakit

• Menghitung kasus yang ada (kasus baru dan lama)• Bergantung pada rata-rata lama (durasi) sakit• Selalu diukur sebagai proporsi

• Merefleksikan kemungkinan terjadi penyakit pada satu waktu tertentu• Lebih disukai bila studi utilisasi pelayanan kesehatan

04/17/23 59


Insidens Prevalens

Insidens Kumulatif

Incidence Rate

Titik Periode

Sinonim Proporsi Insidens

Incidence Density

Numerator Kasus baru Kasus baru Kasus yang ada

Kasus yang ada/baru

Denominator Populasi inisial

Orang - Waktu

Populasi Inisial

Populasi pertengahan

Unit Tidak ada Kasus per orang waktu

Tidak ada Tidak ada

Tipe Proporsi Rate Proporsi Proporsi

04/17/23 60

Dinamik prevalens

Kasus Lama

Kasus Baru

Prevalens

(Permukaan air)

Insidens (aliran masuk)

Bekas-bekas kasus

Sembuh

atau meninggal

04/17/23 61


• Ukuran mortalitas– Ratio kematian terhadap kasus (Death-to-case Ratio)

sama yang periode selama asididentifik yangpenyakit daribaru kasus

tertentuperiode selamaertentu penyakit t darikematianDTCR

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

04/17/23 62


• Ukuran mortalitas– Infant Mortality Rate (IMR)

– Neonatal mortality rate (NMR)

hiduplahiryangbayi

meninggalyangbayiIMR

hiduplahiryangbayi

kehidupanpertamaharidalamumurbayikematianNMR

28

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

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

04/17/23 63


• Ukuran mortalitas– Postneonatal Mortality Rate (PNMR)

– Maternal Mortality Rate (MMR)

hiduplahiryangbayi

bulansampaiumurmeninggalyangbayiPNMR

1128

hiduplahiryangbayi

nifasdan kelahiran kehamilan,dengan berkaitanyang sebabolehibukematianMMR

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

Contoh: MMR = 6,1 kematian ibu per 100.000 kelahiran hidup

04/17/23 64


• Ukuran mortalitas– Case Fatality Rate (CFR)

– Propotionate Mortality (PM)

insidens kasusJumlah

insidens kasus diantarameninggalCFR

sebab semuakematian

tertentusebabkarenakematianPM

04/17/23 65


• Ukuran mortalitas– Propotionate Mortality Ratio (PMR)

• Membandingkan Propotionate Mortality pada satu kelompok umur dengan kelompok umur yang lain pada satu populasi

2

1PMRgrup

grup

PM

PM

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

04/17/23 66

Ukuran-ukuran asosiasi

• Merefleksikan kekuatan atau besar asosiasi antara suatu eksposur/faktor risiko dan kejadian suatu penyakit

• Melibatkan suatu perbandingan frekuensi penyakit antara dua atau lebih kelompok dengan berbagai derajat eksposur

• Beberapa ukuran asosiasi digunakan untuk mengestimasi efek

04/17/23 67


• Ukuran rasio (perbandingan relatif) – rasio dua frekuensi penyakit

membandingkan kelompok terpajan dengan kelompok tidak terpajan

• Ukuran perbedaan efek (perbadingan absolut)– perbedaan antara ukuran frekuensi penyakit

suatu kelompok terpajan dan kelompok yang tidak terpajan

04/17/23 68


• Koefisien model– koefisien variabel diturunkan dari model

matematis yang menujukkan besarnya hubungan antara variabel eksposur dan penyakit

• Koefisien korelasi– ukuran lain asosiasi yang juga diturunkan

dari model matematis, namun tidak merefleksikan parameter kausal

04/17/23 69


• Ukuran rasio– Rasio risiko atau risiko relatif (RR)

terpajantidakkelompokpadaRisiko

terpajankelompokpadaRisikoRR

– Rasio Insidens Kumulatif (RIK)

terpajantidakkelompokpadakumulatif Insidens

terpajankelompokpadakumulatifInsidensRIK

04/17/23 70


• Ukuran rasio– Rasio rate atau rasio densitas insidens (RDI)

terpajantidakkelompokpadainsidensDensitas

terpajankelompokpadainsidens DensitasRDI

– Rasio Prevalens (RP)

terpajantidakkelompokpada Prevalens

terpajankelompokpadaPrevalensRP

04/17/23 71

Contoh 5.

Tabel 1. Kaitan antara merokok dan angka insidens stroke dalam suatu kohort.

Kategori merokok

Jumlah kasus stroke

Orang-tahun observasi (lebih dari 8 tahun)

Tingkat insidens stroke (per 100.000 orang tahun)

Tidak pernah merokok

70 395.594 17,7

Mantan perokok 65 232.712 27,9Perokok 139 280.141 49,6

Total 274 908.447 30,2Sumber: diterjemahkan dari:Beaglehole et al. Basic Epidemiology. WHO. 1993. 18.

04/17/23 72


• Dari Tabel 1.• Hitunglah:

– Rasio rate atau rasio densitas insidens (RDI)

terpajantidakkelompokpadainsidensDensitas

terpajankelompokpadainsidens DensitasRDI

8,217,7

49,6RDI

04/17/23 73


• Ukuran rasio– Rasio odds (Odds ratio = OR)

• Nama lain: Odds relative; rasio kros-produk• rasio dua odds yang digunakan dalam studi kasus-

kontrol untuk mengestimasi rasio rate atau rasio risiko

04/17/23 74


• Ukuran rasio– Rasio odds (Odds ratio = OR)

• odds untuk satu kelompok dibagi dengan odds untuk kelompok yang lain

• Mempunyai interpretasi yang sama seperti risiko relatif

04/17/23 75


• Odds suatu kejadian– rasio probabilitas bahwa kejadian terjadi

terhadap probabilitas kejadian tidak terjadi

P = Probabilitas suatu kejadian terjadi1 – P = Probabilitas suatu kejadian tidak terjadi

P1

PperistiwasuatuOdds

04/17/23 76

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

Status sakit

Pemajan Sakit Tidak sakit

Total Insiden sakit (Risk)

Probabilitas odds sakit

+ a b a + b a/(a+b)

- c d c + d c/(c+d)

Total a + c b + d a+b+c+d

b

a

baaba

a

1

d

c

dccdc

c

1

04/17/23 77


sakitpemajan ORcxb

dxa

dbca

OR

d

b

dbbdb

b

OR kontrolpemajan

1

/

c

a

caaca

a

OR kasuspemajan

1

/

a b

c d

kasus kontrol

+

-Pemajan

04/17/23 78

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

Faktor Kasus Kontrol Total

Perokok 650 (a) 950 (b) 1600

Bukan perokok

50 (c) 350 (d) 400

Total 700 1300 2000

kontroluntukpemajanOdds

kasusuntukpemajanOddsRatioOdds

04/17/23 79

Odds Ratio (OR) = Relative Odds

cxb

dxa

db

ca

RatioOdds

kontroluntukpemajanOdds

kasusuntukpemajanOddsRatioOdds

8,450950

350650

x

x

cxb

dxaRatioOdds

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

04/17/23 80

Prevalence Odds Ratio (POR) = Cross Product Ratio bila data didasarkan pada kasus-kasus

prevalens

Faktor Kasus Kontrol Total

Perokok 650 (a) 950 (b) 1600

Bukan perokok

50 (c) 350 (d) 400

Total 700 1300 2000

8,450950

350650Prevalence

x

xRatioOdds

25,3125,0

40625,0

400/50

1600/650)(Prevalence Ratioproportion

04/17/23 81

Incidence Odds Ratio (POR) = Cross Product Ratio bila data didasarkan pada kasus-kasus

insidens

Faktor Sakit Tidak sakit Total

Perokok 20 (a) 980 (b) 1000

Bukan perokok

10 (c) 990 (d) 1000

Total 30 1970 2000

02,298010

99020I

x

xRatioOddsncidence

00,201,0

02,0

1000/10

1000/20)(Incidence Ratioriskproportion

04/17/23 82

• 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.

04/17/23 83

Ukuran-ukuran dampak

• 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

• bermanfaat untuk penilaian prioritas untuk aksi kesehatan masyarakat (Public Health Action)

04/17/23 84

Ukuran-ukuran dampak/efek

• Ukuran perbedaan efek– Attributable Risk (AR) Percent = AR%

%100

Insidens

InsidensInsidensAR%

terpajan

terpajantidakterpajan x

04/17/23 85


• Ukuran perbedaan dampak/efek– Perbedaan insidens kumulatif = Cumulative

Incidence Difference= CID• [IK pada kelompok terpajan] - [IK pada kelompok

tidak terpajan]

IK = Insidens Kumulatif

04/17/23 86


• Ukuran perbedaan efek– Perbedaan rate/ perbedaan densitas insidens

(IDD = Insidence Density Difference)• IDD = [Densitas insidens dalam kelompok

terpajan] - [Densitas insidens pada kelompok tidak terpajan]

– Perbedaan prevalens (PD = Prevalence Differrence)

• PD = [Prevalens dalam kelompok terpajan] - [Prevalens dalam kelompok tidak terpajan]

04/17/23 87


• Ukuran dampak– Fraksi atributabel = fraksi etiologik = Etiologic 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

populasi

terpajantidakpopulasi

Insidens

InsidensInsidensAF

04/17/23 88


• Ukuran dampak– Fraksi atributabel dalam kelompok terpajan (AFE

= attributable Fraction in exposed)• proporsi rate (tingkat) insidens penyakit di antara terpajan

yang akan direduksi jika eksposur dieliminasi

populasi

terpajantidakterpajan

Insidens

InsidensInsidensAFE

04/17/23 89


• Fraksi yang dicegah dalam populasi = Fraction Prevented in population = PF– proporsi jumlah beban penyakit dalam populasi yang

telah dicegah oleh faktor eksposur

terpajantidak

populasiterpajantidak

Insidens

InsidensInsidensPF

04/17/23 90


• Fraksi yang dicegah dalam kelompok terpajan (PFE = Prevented Fraction in the Exposed)

terpajantidak

terpajanterpajantidak

Insidens

InsidensInsidensPFE

04/17/23 91


• Population Attributable Risk (PAR) – = Attributable Fraction (population) atau Etiologic Fraction

(population) = Population Attributable Risk Proportion = Population Attributable Risk Fraction

– Proporsi (atau fraksi) rate penyakit pada seluruh populasi yang mewakili rate penyakit dalam kelompok terpajan

– Rumus PAR

terpajantidakpopulasi InsidensInsidensPAR

04/17/23 92


• Population Attributable Risk Percent (PARP) attributable fraction (population) atau etiologic fraction (population)– Berarti proporsi kasus baru yang dapat dicegah jika pada

semua orang yang tidak terpajan– Rumus PAR%

%100

Insidens

InsidensInsidensPAR%

populasi

terpajantidakpopulasi x

04/17/23 93

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?

04/17/23 94

Jawaban contoh 1.

• Proporsi penderita perempuan

• Rasio penderita laki-laki : perempuan = 40:20 = 2:1

%3,33%100

4020

20

x

04/17/23 95

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 ?

04/17/23 96

Jawaban contoh 2.

waktuOrang

barukasusIR

tahunorangkasusxx

IR 000.100/103104

12006

04/17/23 97

Contoh 3.

• Dalam suatu wilayah diestimasikan bahwa penduduk pada pertengahan tahun 200.000 orang, kemudian dilaporkan ada 40 kasus malaria selama tahun 1996. Berapakah tingkat insidensnya?

04/17/23 98

Jawaban contoh 3.

tahunorangkasusx

IR /0002,0102

405

Tingkat insidens ini dapat juga dinyatakan dengan:

0,002 kasus/100 orang-tahun0,2 kasus/1000 orang-tahun2 kasus /10.000 orang-tahun

04/17/23 99

Contoh 4.

• Pada tanggal 1 Juni 2004 ada 120 orang menderita (kasus) TBC paru-paru di suatu wilayah yang diperkirakan ada 200.000 penduduk. Berapakah prevalens (point of prevalence) dari penyakit TBC paru-paru?

04/17/23 100

Jawaban contoh 4.

orangkasusx

P /0006,0102

1205

= 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

04/17/23 101

Contoh 5.

Tabel 1. Kaitan antara merokok dan angka insidens stroke dalam suatu kohort.

Kategori merokok

Jumlah kasus stroke

Orang-tahun observasi (lebih dari 8 tahun)


Tidak pernah merokok

70 395.594 17,7

Mantan perokok 65 232.712 27,9Perokok 139 280.141 49,6

Total 274 908.447 30,2

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

04/17/23 102

Contoh 5. Pertanyaan untuk tabel 1.

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%?

04/17/23 103

Jawaban contoh 5.1

terpajantidakterpajan (rate)Insidens(rate)InsidensAR

AR = [(49,6 – 17,7) per 100.00 orang-tahun] = 31,9 per 100.00 orang-tahun.

Risk difference (perbedaan risiko) = Attributable Risk = AR = excess risk/absolute risk antara kelompok yang terpajan (perokok) dengan yang tidak terpajan (tidak pernah merokok)

04/17/23 104

Jawaban contoh 5.2

%100

(rate)Insidens

(rate)Insidens(rate)InsidensAR%

terpajan

terpajantidakterpajan x

Attributable Fraction = Etiological Fraction = AR%

%64%10049,6

17,7 49,6AR%

x

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.

04/17/23 105

Jawaban contoh 5.3

terpajantidakpopulasi (rate)Insidens(rate)InsidensPAR

tahunorangper 000.100)7,172,30(PAR

tahunorangper 000.1005,12PAR

Population Attributable Risk (PAR)

tahunorangper 000.100)7,172,30(PAR

04/17/23 106

Jawaban contoh 5.3

%100

(rate)Insidens

(rate)Insidens(rate)InsidensPAR%

populasi

terpajantidakpopulasi x

%1002,30

)7,172,30(PAR% x

%4,41PAR%

Population attributable risk (PAR) Percent = PAR% = Etiologic Fraction in population

Berarti bahwa 41,4% kasus baru dapat dicegah jika semua individu tidak terpajan

04/17/23 107

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

04/17/23 108

Ringkasan

• 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

04/17/23 109

Contoh 6.Tabel 2. Kaitan antara kadar kolesterol dan angka insidens penyakit jantung koroner dalam suatu kohort (Data hipotetis)

Kategori kadar kolesterol

Jumlah kasus stroke

Orang-tahun observasi


rendah 60 300.000 20,0Tinggi 180 360.000 50,0

Total 240 660.000 36,4

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

04/17/23 110

Pertanyaan contoh 6.

• Hitunglah nilai

• 1. RR

• 2. RD

• 3. AR%

• 4. PAR

• 5. PAR%

• 6. PFE

• 7. PFP

04/17/23 111

Jawaban contoh 6.1

5,220

50

E

E

I

IRR

)(ExposedterpajanInsidensIE

)( ExposedNonterpajantidakInsidensIE

04/17/23 112

Jawaban pertanyaan contoh 6.2 – 6.3

tahunorangkasusIIRDEE 000.100/)2050(

tahunorangkasusRD 000.100/30

%100% xI

IIAR

E

EE

%10050

2050% xAR

%60% AR

(2)

(3)

04/17/23 113

Jawaban pertanyaan contoh 6.4 – 6.5

tahunorangkasusIIPAREP 000.100/)204,36(

tahunorangkasusPAR 000.100/4,16

%100% xI

IIPAR

P

EP

%1004,36

204,36% xPAR

%1,45% PAR

(4)

(5)

04/17/23 114

Jawaban pertanyaan contoh 6.6

E

EEE I

IIPF

20

5020

E

EEE I

IIPF

(6)

5,1EPF

04/17/23 115

Jawaban pertanyaan contoh 6.7

E

PEP I

IIPF

20

4,3620

E

PEP I

IIPF

(7)

82,0PPF

04/17/23 116

Rumus lain untuk PFP (Prevented Fraction in the Population)

RRRRp

RRpPF

c

cP

)1(

)1(

Pc = fraksi kasus terpajan untuk faktor pencegah

04/17/23 117

Kerterkaitan antar rumus antara ukuran-ukuran

EE

EEE I

RD

I

IIAF

RR

RR

RRI

I

I

I

I

IIAF

E

E

E

E

E

EEE

111

AFE = Attributable Fraction in Exposed

RD = Risk Difference = Excess Risk = Absolute Risk

RR = Risk Ratio = Relative Risk = Risiko Relatif

04/17/23 118

Kerterkaitan antar rumus antara ukuran-ukuran

RRI

I

I

I

I

IIPF

E

E

E

E

E

EEE

1

P

E

P

E

P

P

P

P

P

EPP I

I

I

I

I

I

I

ER

I

IIAF

1

PFE = Prevented Fraction in Exposed.

AFP = Attributable Fraction in Population

ERP = Excess Risk in Population

04/17/23 119

Cara lain menghitung PARP (Population Attributable Risk Percent)

• Cara 1.– Hitung Attributable

Risk (AR)– Lalu kalikan AR

dengan Prevalens faktor risiko

– Kemudian dibagi dengan tingkat (rate) Insidens di populasi, setelah itu kalikan 100%

EE II

PxAR

%100)(

xI

PxAR

Pop

04/17/23 120


• Cara 2.– Kalikan AR dengan

Prevalens faktor risiko dengan (RR-1)

– Kemudian [P x (RR-1)] dibagi [P x (RR-1)]+1}

1RRxP

PARPRRP

RRP

11

)1(

Cara 2 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)

04/17/23 121


• Cara 3.– Hitung Population

Attributable Risk (PAR)

– Kemudian dibagi dengan tingkat (rate) Insidens di populasi, setelah itu kalikan 100%

EPop II

%100xI

II

Pop

EPop

04/17/23 122

Ringkasan ukuranTipe

Kuantitas Matematis

Tanpadenominator

Dengan denominator

EnumerasiHitung,

angka mutlakRasio Proporsi Rate

04/17/23 123

Ringkasan ukuranTipe

Kuantitas Matematis

Enumerasi Rasio Proporsi Rate

•RR•OR•IDR

•%•AR%•PAR%

•Crude•Spesific•Adjusted

04/17/23 124

Ringkasan ukuran

Ukurandalam

epidemiologi

UkuranFrekuensiPenyakit

Ukuran asosiasi

Ukuran efek/dampak

04/17/23 125

Ukuran frekuensi penyakit

Ukuran frekuensiPenyakit

Insidens Prevalens

Insidens Kumulatif

Incidence Density

Prevalens titik

Prevalens periode

Mortalitas

04/17/23 126


UkuranRasio

Risk Ratio

Odds Rasio

Insidence DensityRatio

Prevalence Ratio

04/17/23 127


UkuranEfek

/dampak

Perbedaan efek

FraksiEfek

RDARER

PAR

AR% PAR% PF

RD = Risk Difference

AR = Attributable Risk

ER = Excess Risk

PAR = Population Attributable Risk

PF = Prevented Fraction

02-03 ukuran-ukuran dalam epidemiologi

Documents