05 ukuran frekuensi 2011
DESCRIPTION
epidTRANSCRIPT
UKURAN-UKURAN FREKUENSI DALAM EPIDEMIOLOGI
Departemen EpidemiologiFKM UI 2011
Objektif
• Tipe kuantitas matematis:– Tanpa denominator: angka absolut/mutlak– Dengan denominator:
• Rasio• Proporsi• Rate
• Ukuran epidemiologi:– Ukuran frekuensi:
• Prevalens: prevalens titik & periode • Insidens: insidens kumulatif & density
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
3
Ringkasan ukuran (1)
TipeKuantitas Matematis
Tanpadenominator
Dengan denominator
EnumerasiHitung,
angka mutlakRasio Proporsi Rate
4
Ringkasan ukuran (2)
Ukurandalam
epidemiologi
UkuranFrekuensiPenyakit
Ukuran asosiasi
Ukuran efek/dampak
5
Ukuran frekuensi penyakit
Ukuran frekuensiPenyakit
Insidens Prevalens
Insidens Kumulatif
Incidence Density
Prevalens titik
Prevalens periode
Mortalitas
6
Estimasi penderita HIV/AIDS dan kasus baru infeksi HIV di Dunia (1)
Regional Populasi (1x1000) Penderita HIV/AIDS (akhir 2001)
Kasus baru infeksi HIV (2002)
Sub sahara Afrika 633.816 28.500.000 3.500.000
Asia timur & Pasifik 1.497.066 1.000.000 270.000
Australia & NZ 23.146 15.000 500
Asia Selatan & tenggara
1.978.430 5.600.000 700.000
Eropa timur & asia tengah
393.245 1.000.000 250.000
Karibia 32.489 420.000 60.000
USA & Kanada 316.941 950.000 45.000
7
Estimasi penderita HIV/AIDS dan kasus baru infeksi HIV di Dunia (2)Regional Populasi
(1x1000)Penderita HIV/AIDS
(akhir 2001)
Kasus baru infeksi HIV
(2002)
Prevalensi (%)
Insidens (per
100.000/thn)
Sub sahara Afrika
633.816 28.500.000 3.500.000 4,50 552,2
Asia timur & Pasifik
1.497.066 1.000.000 270.000 0,07 18,0
Australia & NZ
23.146 15.000 500 0,06 2,2
Asia Selatan & tenggara
1.978.430 5.600.000 700.000 0,28 35,4
Eropa timur & asia tengah
393.245 1.000.000 250.000 0,25 63,6
Karibia 32.489 420.000 60.000 1,29 184,7
USA & Kanada
316.941 950.000 45.000 0,30 14,2
8
9
UKURAN FREKUENSI KEJADIAN PENYAKIT
• Secara garis besar kejadian penyakit dapat berupa :• Morbiditas /kesakitan• Mortalitas / kematian
• Ada 3 macam parameter matematis yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara
• jumlah kejadian penyakit dengan • besarnya populasi dari mana kejadian penyakit terjadi
• Parameter tersebut adalah• Ratio• Proporsi• Rate
• Ratio– 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: ab
10
11
Ratio :
• Membagi suatu jumlah dengan yang lainnya (pembilang dan penyebut) tanpa memperhatikan hubungan antara penyebut dan pembilang
Numerator (pembilang) ------------------------------------------ Denominator (penyebut)
• Contoh :
Jumlah kelahiran mati----------------------------------------Jumlah kelahiran hidup
12
Proporsi :
• Merupakan bentuk lain dari ratio dimana pembilang merupakan bagian dari penyebut
• Bila dikalikan dengan 100 disebut suatu prosentase • Contoh :
Jumlah kelahiran mati----------------------------------------------------------------Jumlah kelahiran hidup + kelahiran mati
• ada 28 kasus dari 58 orang 28/56=0,5; 0,5x100%=50% berarti proporsi kasus adalah 50%
13
Rate :
• Merupakan bentuk lain /tipe spesifik dari proporsi dimana ada hubungan antara pembilang dan penyebut, disamping ada elemen waktu yang merupakan bagian intrinsik dari penyebut• digunakan mengkuantifikasi proses dinamik seperti pertumbuhan dan kecepatan
• Contoh :
Jumlah kejadian penyakit flu pada anak sekolah -------------------------------------------------------------------------------- 1000 anak sekolah selama selama periode 1 bulan
• Rate– Format umum dari rate adalah
14
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.
Rate = numerator x F denominator
• Rate– Dapat berarti
• suatu pernyataan numeris dari frekuensi kejadian yang terjadi dalam suatu kelompok orang tertentu (didefinisikan) di dalam satu periode waktu tertentu
– 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 ?
15
Rate demam berdarah = 100 / 1.250.000 = 1 / 12.500= 0,00008 x F= 8 kasus per 100.000
16
17
DEFINISI DAN KALKULASI DARI UKURAN FREKUENSI
•Ukuran frekuensi penyakit:•Merefleksikan besar kejadian penyakit (morbiditas) atau kematian karena penyakit (mortalitas) dalam suatu populasi•Biasanya diukur sebagai suatu rate atau proporsi
•Ukuran dari Frekuensi penyakit secara garis besar dapat dibagi menjadi 2 :
• prevalens• insidens
18
DEFINISI DAN KALKULASI DARI UKURAN FREKUENSI
Prevalens
• Secara garis besar ada 2 macam : • point prevalence dan • period prevalence
• point prevalence mengukur banyaknya orang pada suatu populasi yang telah mendapat penyakit tertentu pada waktu tertentu
• merefleksikan jumlah kasus yang ada (lama dan baru) dalam populasi pada suatu waktu tertentu
19
of existing cases of disease point prev. = ------------------------------------------------ at a point in time
total population
• period prevalence mengukur banyaknya orang yang telah mendapat penyakit tertentu dari suatu populasi pada suatu periode waktu tertentu
of existing cases of disease period prev. = ---------------------------------------------- during period of time
average population
20
Prevalens tergantung pada 2 faktor :
• berapa banyak orang jumlah orang yang telah sakit• durasi/lamanya penyakit
walaupun hanya sedikit orang sakit tapi jika penyakitnya kronis (durasinya panjang) maka prevalens menjadi relativ tinggi
P I x D I : insidens D : durasi
21
• Prevalens
• informasinya digunakan untuk melihat berapa besar permasalahan yang ada terutama untuk penyakit-penyakit kronis• sebagai alat untuk merencanakan fasilitas, man power yang dibutuhkan• tidak ideal untuk studi-studi yang meneliti masalah etiologi penyakit
• Period prevalens
• merupakan point prevalence + kasus-kasus baru (insidens) + kasus-kasus rekuren (kumat) pada suatu periode waktu tertentu• lebih disukai dari pada point prevalens atau insidens untuk hal-hal :
• menganalisa penyakit-penyakit yang tidak diketahui onsetnya (kapan timbulnya) contohnya: penyakit mental
22
12
3
4
56
7
8
910
1 Jan 1990 31 Des 1990N=100 avg. N=1000
Contoh perhitungan prevalens
23
• Skema diatas menunjukkan kejadian penyakit hepatitis B pada periode 1 Januari - 31 Desember di suatu PKM
• pada 1 januari jumlah pasien = 100 • selama periode 1 tahun rata-rata jumlah pasien = 1000
• Tanggal 1 Januari 5 orang pasien (kasus 1,4,6,8 dan 9) menunjukkan adanya kelainan hepatitis B
• point prevalens hepatitis B pada populasi klinik tersebut pada tanggal 1 Januari adalah 5/100 =0.05 atau 50 kasus per 1000 pasien
• Selama periode 1 tahun ( 1 Januari – 31 Desember 1990) terdapat terdapat 10 kasus hepatitis B
• period prevalens hepatitis B pada PKM adalah 10/1000 kasus
24
Insidens
• Insidens suatu penyakit menggambarkan banyaknya kasus baru yang terjadi pada suatu populasi yang beresiko terhadap penyakit tersebut selama periode waktu tertentu
•Kasus baru perubahan status sehat menjadi sakit•Periode waktu jumlah waktu yang diamati selama sehat hingga menjadi sakit
• Insidens diukur dengan 2 cara :• cumulative incidence (CI)
•Nama lain: risk, proporsi insidens• incidence density (ID)
•Nama lain: insidens orang-waktu/person-time incidence, incidence rate
25
Cumulative Incidence
•Berarti rata-rata risiko seorang individu terkena penyakit•Individu dalam denominator harus bebas penyakit pada awal/permulaan periode (observasi/pengamatan atau tindak lanjut)•Syarat bila tidak ada atau sedikit kasus yang hilang dari pengamatan (drop out) karena kematian akibat sebab lain atau mengundurkan diri semua non kasus dipastikan dapat diobservasi sepanjang periode pengamatan (fixed population)•Nilai dari nol sampai 1•Merujuk pada individu•Mempunyai periode rujukan waktu yang ditentukan dengan baik
26
Cumulative Incidence
• Adalah proporsi dari sekelompok orang yang beresiko dan berkembang menjadi sakit pada periode waktu tertentu
• Dapat digunakan untuk mengukur “risiko” yaitu :• probabilitas dari orang yang sehat akan menjadi sakit selama periode waktu tertentu dengan asumsi bahwa semua orang yang sehat dan berisiko diamati sampai timbulnya penyakit pada periode waktu tertentu (“fixed population”)
• Kalkulasi dari CI of new cases of disease/incidence CI = ------------------------------------------------------ during period of
population at risk time
note : hanya kasus baru saja yang termasuk dalam numerator, kasus-kasus yang sudah terjadi tidak termasuk dalam numerator
27
12 *
3 *
4
67*
8
5*
910*
1 Januari 1990 31 Des 1990N=100
Contoh perhitungan Cumulative Incidence
* = kasus baru
28
• Selama periode 1 Jan 1991 - 31 Des 1991 terdapat 5 kasus baru campak (2,3,5,7 dan 10)
• Sebelumnya telah ditemukan 5 kasus campak (1,4,6,8 dan 9) sehingga dari 100 orang hanya 95 orang yang beresiko terhadap penyakit campak selama periode 1 Jan 1991 - 31 Des 1991
• CI = 5/95 = 0.053 5.3 % selama periode 1 tahun
29
Incidence Density
• Nama lain dari incidence density adalah incidence rate, hazard rate• Untuk menghitung insidens dimana kasus baru muncul diamati dari suatu populasi beresiko dengan periode pengamatan yang berbeda-beda (unfixed population)
• Kalkulasi of new cases of disease ID = ------------------------------------------------------ during period of
person-time at risk for disease time
30
X
X
O
O
3 tahun
4 tahun
3 tahun
4 tahun
2 tahun
8 tahun
A
B
C
D
E
Subjek Lamanya pengamatanSampai timbul “outcome”
Lamanya penelitian
x : kasus baruo : meninggal
O
31
orang -waktu pengamatan = 3 + 4 + 3 + 4 + 2 = 16 orang-tahun
2 kasus 1 kasusID = ----------------------- = --------------------- = 125/1000
orang /tahun 16 orang-waktu 8 orang-tahun
terdapat 125 kasus baru /1000 orang pertahun
32
• Orang-orang /anggota kelompok yang diamati tidak bersifat tetap (unfixed)
• Saat pengamatan dari masing-masing anggota kelompok yang diamati dapat berbeda-beda waktunya
• Kelemahan menggunakan person-time sebagai denominator untuk perhitungan ID adalah
• mengumpulkan waktu pengamatan yang berbeda-beda menjadi satu • 10 individu diamati selama 10 tahun dan 100 individu diamati selama 1 tahun• keduanya akan memberikan 100 orang-tahun pengamatan sebagai denominator
33
• Bila “short-term patient” berbeda secara sistematik dengan “long-term patient” akan menimbulkan bias
• Sebagai contoh :• jika rata-rata dibutuhkan waktu 4 tahun dari keterpaparan dengan faktor resiko
sampai timbulnya sakit,• maka nilai ID yang berdasarkan pengamatan terhadap 100 orang selama 1 tahun akan dibawah rate yang sebenarnya (underestimation)
34
HUBUNGAN ANTARA PREVALENS DAN INSIDENS
P = I X Rata-rata lamanya sakit (durasi)P = prevalens I = insidens D = durasiP = I x D
• Prevalens yang tinggi dapat oleh karena :• insidens yang tinggi• durasi sakit yang panjang
• Contoh : • penggunaan insulin menyebabkan penderita DM bertahan hidup lama durasi sakit menjadi panjang prevalens meningkat
35
Prevalens yang rendah dapat oleh karena :• insidens yang rendah• durasi sakit yang pendek • atau keduanya
• Contoh : • pada kasus-kasus yang mudah sembuh, • atau pada kasus-kasus yang cepat meninggal
Dinamik prevalens
36
Kasus Lama
Kasus Baru
Prevalens
(Permukaan air)
Insidens (aliran masuk)
Bekas-bekas kasus
Sembuh
atau meninggal
37
VARIASI PADA INSIDENS DAN PREVALENS
• Oleh karena insidens tergantung kepada munculnya kasus baru maka penurunan pada insidens dapat oleh karena :
• adanya peningkatan daya tahan tubuh diantara anggota populasi terhadap penyakit• adanya perubahan pada etiologi penyakit• adanya pencegahan yang efektif
• Penurunan pada prevalens dapat oleh karena :• menurunnya insidens• pendeknya durasi penyakit oleh karena :
• pengobatan yang baik• meningkatnya virulensi penyakit sehingga pasien cepat meninggal
38
ISSUE DALAM PENGUKURAN FREKUENSI PENYAKIT
• Dalam pengukuran frekuensi penyakit perlu diperhatikan hal-hal sebagai berikut :
• Definisi /pemberian label menentukan apa yang dimaksud “kasus” (sakit)
• Menentukan “time of onset”• Mendefinisikan populasi
• Mendefinisikan “kasus”• Baik menghitung prevalens ataupun insidens diperlukan definisi dari “kasus” siapa yang dianggap sebagai kasus, siapa-siapa yang bukan
• “Kasus” dapat ditentukan dengan cara :• evaluasi klinis (tes diagnostik, gejala-gejala klinis)• melalui catatan medis• melalui interview
39
• Pada perhitungan insidens numerator hanya terdiri dari kasus-kasus baru saja :
• pada kondisi tertentu, suatu kejadian penyakit dapat terjadi berulang-ulang pada satu pasien dalam suatu periode (misal diare, flu)• pada keadaan demikian dari data tersebut dapat dibuat 2 macam pengukuran insidens
• Insidens yang menggambarkan jumlah orang yang menjadi sakit diare pada periode waktu tertentu
of people who developed disease CI = -------------------------------------------------------- during period of
people at risk time
40
• Insidens yang menggambarkan jumlah kejadian flu pada periode waktu tertentu
of colds happened CI = -------------------------------------------- during period of
people at risk time
• Pengukuran kedua insidens diatas memberikan interpretasi yang berbeda
• Pertama memberikan interpretasi berapa peluang seseorang untuk menjadi sakit tertentu dalam periode waktu tertentu• Kedua memberikan interpretasi peluang seseorang untuk mengalami sejumlah kejadian penyakit yang sama dalam suatu periode waktu tertentu (episode)
41
Menentukan “time of onset”
• Kapan/bilamana dikatakan sebagai kasus baru, atau kasus lama
• Untuk insidens diperlukan estimasi yang akurat untuk menentukan “kasus baru”
• Untuk penyakit-penyakit akut penentuan “time of onset” lebih mudah contohnya appendisitis akut, influenza dll
• Untuk penyakit-penyakit kronis penentuan “time of onset” sulit
• oleh karena sulit menentukan waktu yang tepat kapan saatnya penyakit dimulai • contohnya depressi, kanker dll
42
43
• Pada prakteknya sulit untuk mengidentifikasikan individu-individu yang tidak lagi berisiko :
• jika diperkirakan jumlah dari individu-individu yang tidak berisiko relatif kecil dibanding dengan besarnya populasi
kegagalan mengeluarkan individu-individu tersebut dari populasi hanya memberi dampak yang kecil pada perhitungan insidens
• Pada pengukuran prevalens denominator selalu mengikut sertakan semua individu pada populasi
44
MANFAAT DARI PENGUKURAN TERHADAP FREKUENSI PENYAKIT
Insidens
• Merupakan alat ukur untuk penelitian etiologi suatu penyakit baik akut maupun kronis
• Merupakan indikator yang baik untuk mengestimasi suatu “risiko” oleh karena insidens mengukur
• secara langsung peluang bahwa seseorang yang sehat akan menjadi sakit
• Insidens rate yang tinggi dari suatu penyakit menunjukkan resiko yang tinggi untuk mendapatkan penyakit tersebut
• Insidens memberikan informasi mengenai efektifitas dari suatu pencegahan atau intervensi terhadap suatu penyakit
45
Prevalens
• Suatu prevalens rate yang tinggi dari suatu penyakit belum tentu menunjukkan adanya resiko yang tinggi untuk mendapatkan penyakit tersebut, oleh karena dapat saja oleh karena :
• survival rate yang meningkat• medical care yang meningkat
• Suatu prevalens rate yang rendah dari suatu penyakit dapat merefleksikan kondisi-kondisi :
• proses fatal yang cepat• proses penyembuhan yang cepat
46
·
• Data dari pengukuran prevalens tidak dapat dipakai untuk meneliti etiologi penyakit dan mengukur resiko
• Data dari pengukuran prevalens dapat digunakan untuk mengestimasi kebutuhan atas personel dan fasilitas kesehatan, juga untuk mengestimasi beban dari suatu penyakit terhadap sistem pelayanan kesehatan.
Ukuran-ukuran frekuensi penyakit
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
47
• Perbandingan Insidens dan Prevalens
Ukuran-ukuran frekuensi penyakit
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
48
(6)
1. Pada suatu wabah terdapat 40 orang laki-laki menderita penyakit hepatitis, dan 20 orang perempuan menderita hepatitis.
a. Berapa proporsi perempuan yang menderita hepatitis? 33,3%
b. Berapa rasio penderita laki-laki dibanding (÷) penderita perempuan? 2:1
49
(7)
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?IR = 1200/ (4juta x 3 tahun) = 10 kasus per 100.000 orang-tahun
50
(8)
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?
2 kasus/10.000 orang-tahun
51
(9)
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?
6 kasus/10.000 orang penduduk
52
Rujukan• 1. Page RM, Cole GE, Timmreck TC. Basic Epidemiological Methods and
Biostatistics. A Practical Guidebook. John and Barlett Publisher. Boston, London.1995.
• 2. CDC. Principles of Epidemiology 2nd . An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. 1992
• 3. Szklo M, Nieto FH. Epidemiology Beyond the Basics. AN Aspen Publication.Gaithersburg. Maryland. 2000
• 4. Lilienfeld DE, Stolley PD. Foundations of Epidemiology. 3rd . New York, NY: Oxford University Oress; 1994
• 5. Gordis L. Epidemiology. Philadelphia. WB Saunders 1996.• 6. Rothman KJ, Greenland S. Modern Epidemiology. 2nd . Philadelphia.
Lippincott-Raven Publishers; 1998.
53