KEJADIAN PENYAKIT, RISIKO DAN DETERMINAN PENYAKIT

Trisno Agung Wibowo

DAMPAKSecara

Epidemiologi

- KESAKITAN- KEMATIAN- KUALITAS HIDUP (Keterpaparan Risiko)

Ukuran

MANFAAT PENGUKURAN KEJADIAN PENYAKIT

DI MASYARAKAT (STATUS KESEHATAN)

?

PENGUKURAN KEJADIAN PENYAKIT DI MASYARAKAT (STATUS KESEHATAN)

Bagian awal dari proseskajian epidemiologi

Membandingkan kejadian (insidensi) pada dua kelompok atau lebihdengan paparan yang berbeda

Selanjutnya

Dapat Untukmenghitung risiko

(Efek terhadap kesehatankarena paparan)

PENGUNAAN PENGUNAAN

1.1. Ratio Ratio XXRumus umum : ------Rumus umum : ------ YY- X dan Y saling berbeda (pembilang tdk X dan Y saling berbeda (pembilang tdk merupakan bagian dari penyebut).merupakan bagian dari penyebut).- - Contoh Contoh sex ratio.sex ratio.

2. Proporsi2. Proporsi - X merupakan bagian dari Y.X merupakan bagian dari Y.- Contoh proporsi penduduk berusia produktif di Contoh proporsi penduduk berusia produktif di Kab Gunung kidul.Kab Gunung kidul.

3. 3. RateRate

- X menyatakan kejadian suatu peristiwa pada X menyatakan kejadian suatu peristiwa pada suatu periode waktu.suatu periode waktu.- Y populasi yang berisiko untuk terkena suatu - Y populasi yang berisiko untuk terkena suatu peristiwa peristiwa pada suatu periode waktu.pada suatu periode waktu.- - Contoh : Contoh : Insidens rate, Prevalens rate, CFR, Insidens rate, Prevalens rate, CFR, CDR. CDR.

Ukuran Frekuensi masalah Kesehatan Menggunakan : Rate, Proporsi,Ratio,

UKURAN FREKUENSI PENYAKIT DANCARA PERHITUNGANNYA

X Rumus = ------ x K Y1. Angka Insidensi ( Incidence Rate Penyakit/IR )

Pembilang ( X )= Jumlah kasus baru penyakit tertentu disuatu wilayah dalam periode waktu tertentu. Penyebut (Y) = Populasi yang beresiko terkena penyakit pada wilayah dan periode waktu yang sama . Konstanta (K) = 10, 100, 1000, 100.000. Manfaat = 1. Potret maslah penyakit ttt. 2. Angka beberapa periode dpt digunakan unt memperkirakan kecenderungan dan fluktuasi penyakit. 3. Pemantauan evaluasi upaya pencegahan dan penanggulangan penyakit. 4. Perbndingan angka insiensi antar wilayah dan antar waktu. Interprestasi = Makin besar angka insidensi berarti makin besar masalah penyakit tsb.

Rumus umum

KASUS DBD DI DIY 2006 sd 2010KASUS DBD DI DIY 2006 sd 2010

21662462

2147 2203

5103

25 26 21 16 31

Tahun 2006 Tahun 2007 Tahun 2008 Tahun 2009 Tahun 2010

Penderita Meninggal

Sumber : Seksi P2, Dinkes Provinsi DIY Tahun 2011

2.Angka Prevalensi ( Prevalen Rate/ PR)

Pembilang (X): Jumlah kasus lama dan baru penyakit ttt di wilayah ttt pada periode ttt.

Penyebut (Y): Jumlah penduduk beresiko di wilayah ttt pada periode ttt.

Konstanta (K): SDA

Manfaat : 1. Untuk mengetahui tingkat keganasan, durasi penyakit.

Interpretasi :1. Semakin tinggi prevalensi suatu penyakit, berarti penyakit tidak ganas.

2. Semakin rendah durasi penyakit semakin rendah angka prevalensi.

Hubungan antara IR dan PR ?

L + B= PR

…………………..…………………..…………………..…………………..………………….

Baru ( IR)

Durasi (D)PR Meningkat

L + B= PR…………………..…………………..…………………..…………………..………………….

Baru ( IR)

Durasi (D)

PR Menurun

PR = IR X D

Atau

P = I X D

3. Attac Rate Penyakit Wabah (AR)

Pembilang (X) = Jml kasus penyakit sejak ditemukannya kasus penyakit pertama sampai dengan berakhirnya masa inkubasi ka sus terakhir penyakit tersebut dalam kelompok masya rakat terancam di wilayah tertentu. Penyebut (Y) = Jumlah penduduk yang terancam di wilayah dan pada periode waktu yang sama.

Konstanta (K) = SDA.

Manfaat = 1. Untuk mengetahui kecepatan dan jangkauan penyeba ran suatu penyakit di suatu wilayah pada suatu wabah. 2. Untuk mengetahui Keberhasilan upaya pencegahan dan penanggulangan wabah.

Interpretasi : Bila Attac Rate suatu penyakit tinggi, berarti kecepatan dan jangkauan penyebaran penyakit tinggi.

Distribusi Frekuensi Kasus Kejadian Luar Biasa Hepatitis ABerdasarkan Asal Kelas Di SMU N I Temon

Kabupaten Kulonprogo, 2002

Kelas Jml Murid Jml Kasus Persentase (%) Attack Rate (%)1a 38 6 15,0 15,81 b 40 5 12,5 12,51 c 40 10 25,0 25,02a 40 0 0,0 0,02 b 40 10 25,0 25,02 c 40 1 2,5 2,53 ipa 1 34 0 0,0 0,03 ips 1 40 7 17,5 17,53 ips 2 37 1 2,5 2,7Total 349 40 100,0 11,46

Jml Kasus Populasi AR (%) Jml Kasus Populasi AR (%)1a 3 16 18,75 3 22 13,631 b 2 13 15,38 3 27 11,111 c 5 12 41,66 5 28 17,852a 0 18 0,00 0 22 0,002 b 9 17 52,94 1 23 4,342 c 0 18 0,00 1 22 4,543 ipa 1 0 13 0,00 0 21 0,003 ips 1 6 19 31,66 1 21 4,763 ips 2 1 14 7,14 0 23 0,00Total 26 140 18,57 14 209 6,69

PerempuanLaki-LakiKelas

Attack Rate Kasus Hepatitis A Berdasarkan Jenis KelaminDi SMU N I Temon Kabupaten Kulon Progo, 2002

KONSEP-KONSEP EPIDEMIOLOGI PENYEBARAN PENYAKIT

?

1. Pendekatan dengan model segitiga epidemiologi: Menggambarkan adanya interaksi antara,

Host (penjamu)

Agent(Agen Penyebab)

Environment(Lingkungan)

A. Pendekatan Epidemiologi

H A

E

= Sehat

H

A

E

= Sakit

H

A

E

= Sakit

2. Model Roda

Inti Genetik (keturunan)

Manusia

LingkunganLingkungan Sosial

Lingkungan Fisik

Lingkungan Biologis

3. Model Jaring-Jaring (sarang laba-laba)

F1

F2

F3

F4

F5

SAKITManusia

Terjadinya penularan penyakit karena manusia kontakdengan penyebab sakit, diantara penyebab sakitpun berinteraksi untuk memperkuat/melemahkan terjadinya sakit

RISIKO KEJADIAN PENYAKIT

Risiko ?

Efek terhadap kesehatankarena paparan

MANFAAT DIKETAHUINYA

RISIKO SAKIT ?

Menggambarkan besarPermasalahan kesehatan yang disebabkan paparan

Menentukan prioritas tindakan

Memperkirakan sejauh mana sebuah asosiasimencerminkan hubungan sebab akibat

Hasil Penelitian Faktor Risiko Hepatitis ADi SMU N I Temon Kabupaten Kulonprogo, 2002

No Faktor resiko Kasus Kontrol OR CI 95 % P1 Evalusi perkemahan 3 20 0,00 0,00-2,63 0,13043482 Lomba Tumpengan 62 106 1,36 0,69-2,71 0,34434633 Kebiasaan Jajan di Kantin bu Mr 40 50 27 7,47-105,5 0,0000000

Membandingkan Insidensi (kejadian sakit)dengan paparan yang berbeda dapat denganBeberapa peendekatan penelitian :

Cross Sectional.Case Control.Khohort

E +D +

D -

E -D +

D -

atau

D +E +E -

D -E +

E -

Pertanyaan kunci :

Apakah paparan mendahului akibat atau paparan terjadi setelah Terjadi akibat ?

Cross Sectional

Kasus ( D +)

E+

E -E+

E-Kasus ( D -)

D+ D-

E+ a b

E- c d

(a)

(c)

(b)

(d)

OR= a/c

b/d

= ad/bc

Case Control

Magister Epidemiologi Lapangan - Universitas GMagister Epidemiologi Lapangan - Universitas Gadjah Madaadjah Mada

STUDI KOHORT

SakitSakit

Terpapar Terpapar

Tidak Tidak

PopulasiPopulasi

Sakit Sakit

Tidak terpapar Tidak terpapar

Tidak sakitTidak sakit

Kelompok studi OutcomeKelompok studi Outcome

Sekarang Masa datang Sekarang Masa datang

D+ D- Total

E+ a b a+b

E- C d c+d

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

a/a+bRelatif Risk = --------------- c /c+d

= a/a+b X c+d /c

ac + ad =--------------- ac + bc

Insidens di kelompok terpaparInsidens di kelompok terpapar RR = RR = Indidens di kelompok tak terpaparIndidens di kelompok tak terpapar

BAGAIMANA MEMBANDINGKANKEJADIAN PENYAKIT ?

1. Perbandingan Mutlak

2. Perbandingan Relatif

ABSOLUT RISK

ATRIBUT RISK

RISK RATIO

RELATIF RISK

ODSS RATIO

ABSOLUT RISK ( PERBANDINGAN MUTLAK) / Risiko Mutlak ( Perbedaan Risiko)

Perbedaan risiko yang ditimbulkan oleh paparan / risiko mutlak.

Selisih dalam tingkat kejadian (insidensi)antara kelompok terpapar dengan tidak terpapar

Berguna untuk menggambarkan besarPermasalahan kesehatan yang disebabkan paparan

1.

Contoh :

Katagori merokok

Jumlah Kasus Stroke

Populasi berrisiko

Insidens Rate Stroke

Per 100.000

Tidak Pernah 70 395.594 17,7

Mantan 65 232.712 27,9

Perokok 139 280.141 49,6

Total 274 908.447 30,2

Sumber : Bonita., et all , 1988

“ Adanya perbedaan risiko (karena paparan) terlihat pada insidensi stroke”

Absolut Risk= 49,6 – 17,7 = 31,9per 100.000

D+ D- Total

E+ a b a+b

E- C d c+d

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

Absolut Risk = ( I E +) – ( I E -)

= a/a +b – c / c+d

2. ATRIBUT RISK ( Risiko Karena terpapar) / Fraksi etiologis.

Membagi perbedaan risiko antara insidensi kelompok terpapar dan insidensi pada kelompok tidak terpapar dengan

Insidensi pada pada kelompok terpapar

Menggambarkan proporsi penyakit yang dapat dihindari bila tidak adaPaparan . Misal Atribut Risk karena paparan rokok dengan kejadianStrok 64 % , berarti bila tidak merokok risiko strok dapat diturunkan64 %.

Dapat digunakan untuk menentukan prioritas tindakan, Atribut RiskKarena paparan yang tinggi, merupakan prioritas penanggulangan

D+ D- Total

E+ a b a+b

E- C d c+d

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

a/a+b - c/c+dAtribut Risk = ------------------- a/a+b

Contoh :

Katagori merokok

Jumlah Kasus Stroke

Populasi berrisiko

Insidens Rate Stroke

Per 100.000

Tidak Pernah 70 395.594 17,7

Mantan 65 232.712 27,9

Perokok 139 280.141 49,6

Total 274 908.447 30,2

49,6 -17,7Atribut Risk = -------------- X 100 = 64 % 49,6

3. RISK RATIO ( Ratio Risiko penyakit dlm populasi )

Ukuran Tingkat penyakit (insidensi) dalam satu populasiYang disebabkan karena paparan

Insidensi pada populasi total – Insidensi pada kelompok tidak terpaparDibagi

Insidensi populasi total

Memperkirakan kejadian penyakit diseluruh populasiakan berkurang jika paparan dihilangkan, misal Risk Ratio rokok

terhadap strok 41,4 %, berarti bila paparan rokok dihilangkan maka insidensi strok dalam populasi akan berkurang 41,4 %.

D+ D Total

E+ a b a+b

E- c d c+d

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

a+c/ a+b+c+d – c/ c+dRisk Ratio = ------------------------------------ a+c/ a+b+c+d

Contoh :

Katagori merokok

Jumlah Kasus Stroke

Populasi berrisiko

Insidens Rate Stroke

Per 100.000

Tidak Pernah 70 395.594 17,7

Mantan 65 232.712 27,9

Perokok 139 280.141 49,6

Total 274 908.447 30,2

30,2 – 17,7Risk ratio = -------------- X 100 = 41,4 % 30,2

4. RELATIF RISK (Risiko Relatif penyakit )

Rasio Risiko dari Insidensi terpapar dibanding insidensi tidakterpapar

Indikator yang baik untuk mengetahuiKekuatan asosiasi

Untuk Memperkirakan sejauh mana sebuah asosiasimencerminkan hubungan sebab akibat

D+ D- Total

E+ a b a+b

E- C d c+d

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

a/a+bRelatif Risk = --------------- c /c+d

= a/a+b X c+d /c

ac + ad =--------------- ac + bc

5- ODSS RATIO (Ratio Odss penyakit )

Perbandingan probabilitas terjadinya suatu peristiwa denganprobabilitas tidak terjadinya peristiwa

Pendekatan terhadap Relatif Risk

Untuk Memperkirakan sejauh mana sebuah asosiasimencerminkan hubungan sebab akibat

D+ D- Total

E+ a b a+b

E- C d c+d

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

a/cOdss ratio = --------------- b/d

= ad/bc

a/bOdss ratio = --------------- c/d

= ad/bc

Determinan ( Faktor-Faktor Yang Melatar Belakangi

Timbulnya Penyakit)

Inferensi kausal (Generalisasi Penyebab sakit) dan model kausalitas (Model Hub Sebab-akibat)

I. Konsep kausasi (konsep hubungan sebab-akibat) :

a. Pendekatan determinisme.

Menggunakan hasil riset sebelumnya untuk mengambil keputusan hubungan sebab-akibat.

b. Pendekatan probabiilitas.

Menggunakan teori statistik, untuk mengurangi kesalahan dalam penarikan kesimpulan hubungan sebab akibat.

Pendekatan Determinisme

Pendekatan determinisme murni:

X Y

Disebut dengan model kausasi tunggal(adanya penyebab X, mengakibatkan terjadinya akibat Y).

Pendekatan determinisme dengan modifikasi :

Model kausasi majemuk:

1. Model segitiga epidemiologi.2. Model roda.3. Jaring-jaring laba-laba.

Misal : Penelitian Faktor Risiko Kejadian Penyakit jantung Koroner (PJK)

Kerangka Konsep :

Variabel Bebas (X) Variabel Terikat (Y)

Merokok

Minum Kopi

Jenis Kelamin PJK

Secara Logis

Sebuah penyebab harus

mendahului akibatnya (Penyakitnya)

Penyebab dianggap memadahi (sufisien) bila mengawali sebuah penyakit (misal : infeksi BTA TBC Paru

Penyebab disebut perlu bila sebuah penyakit tidak dapat berkembang tanpa kehadirannya(misal : Suhu tertentu TBC Paru

PENYEBAB YANG MEMADAHI TIDAK SELALU SEBUAH

FAKTOR TUNGGAL, KEMUNGKINAN BEBERAPA KOMPONEN

Faktor yang berdiri sendiriacap kali tidak memadahi

dan bukan penyebab yang perlu

Penjamu yangRentan

Infeksi Tuberkulosis

Genetik

Malnutris

Perumahan Padat Kemiskinan

Pemaparan terhadap Bakteri

Infasi jaringan

Faktor Risiko TBC Mekanisme tuberkulosis

Contoh : Penyebab-penyebab TBC

FAKTOR-FAKTOR DALAM HUBUNGAN SEBAB- AKIBAT

1.FAKTOR –FAKTOR PREDISPOSISI (meningkatkan kerentanan ). (Umur, Jenis Kelamin, penyakit terakhir yang diidap) dapat meningkatkan kerentanan.

2. FAKTOR- FAKTOR YANG MEMUNGKINKAN (mendorong terjadinya pengembangan penyakit). (Pendapatan rendah, gizi buruk,perumahan kumuh, perawatan yang tidak adekuat, mendorong terjadinya pengembangan penyakit).

3. FAKTOR- FAKTOR PENCETUS Misal : paparan terhadap agent penyakit yang mungkin berasosiasi dengan terjadinya penyakit.

4. FAKTOR PEMBERAT Misal : Pengulangan paparan, dapat mendorong kearah terjadinya penyakit.

INTERAKSI

Efek dari dua macam penyebab atau lebih yang bekerja secara bersama-sama acap kali lebih besar, karena adanya interaksi

Paparan Paparan asbestosasbestos

Riwayat Riwayat menghisap menghisap

rokokrokok

Kematian akibat Kematian akibat kanker Paru/kanker Paru/

100.000 100.000

TidakTidak TidakTidak 1111

YaYa TidakTidak 5858

TidakTidak YaYa 123123

YaYa YaYa 602602

Sumber : Hammond et al., 1979

Tingkat kematian akibat kanker paru per 100.000 penduduk dalam hubungannya dengan menghisap rokok dan paparan akibat debu asbetosis

KRITERIA KAUSASI / PEDOMAN SEBAB AKIBAT( Branford Hill ,1971) :

1. Kekuatan Asosiasi

Makin kuat hubungan paparan dan penyakit, makin kuat keyakinan bahwa hubungan tersebut bersifat kausal.

2. Konsistensi

Makin konsisten dengan riset-riset lainya yang dilakukan pada populasi dan lingkungan yang berbeda makin kuat pula keyakinan hubungan kausal.

3. Spesifisitas

Makin spesifik efek paparan, makin kuat kesimpulan hubungan kausal, makin spesifik penyebab makin kuat hubungan kausal.

4. Kronologi waktu (hubungan temporal)

Hubungan kausal harus menunjukkan sekuen waktu yang jelas, yaitu paparan faktor penelitian mendahului kejadian penyakit.

5. Efek Dosis- Respons

Perubahan intensitas paparan yang selalu diikuti oleh perubahan frekuensi penyakit menguatkan kesimpulan hubungan kausal.

6. Kredibilitas biologik suatu hipotesis.

Keyakinan hubungan kausal antara paparan dan penyakit makin kuat jika ada dukungan pengetahuan biologik.

7. Koherensi

Makin koheren dengan pengetahuan tentang riwayat alamiah, penyakit makin kuat keyakinan hubungan kausal antara paparan dan penyakit.

8. Bukti Eksperimen

Dukungan temuan riset eksperimental memperkuat hubungan kausal.

9. Analogi

Kriteria analogi kurang kuat sebagai dasar dukungan hubungan kausal.

Tipe penelitiandalam membuktikan

sebab akibat ?

Tipe penelitianTipe penelitian Kemampuan Kemampuan membuktikan penyebabmembuktikan penyebab

Uji Coba acak terkendaliUji Coba acak terkendali KuatKuat

KohorKohor CukupCukup

Kasus kontrolKasus kontrol CukupCukup

Cross SectionalCross Sectional LemahLemah

EkologisEkologis LemahLemah

Kemampuan relatif dari tipe penelitian dalam membuktikan hubunganSebab akibat