EPIDEMIOLOGI K3 UKURAN-UKURAN FREKUENSI PENYAKIT

(1)

DR.. RobianaModjo, SKM, MKes S1-Keselamatan dan Kesehatan Kerja Sesi: Ukuran Fekuensi..

EPIDEMIOLOGI K3

UKURAN-UKURAN FREKUENSI PENYAKIT

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

Kuantifikasi kejadian penyakit

Hitung individu yang terinfeksi, yang sakit dan yang meninggal Menggunakan kata-kata

a. Biasanya, kadang-kadang, jarang.

b. 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

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

(2)

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:

2.3 Proporsi

o Suatu fraksi atau tipe rasio yang unsur numerator adalah bagian 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 rasio yang digunakan mengkuantifikasi proses dinamik seperti pertumbuhan dan kecepatan.

 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).

 Format umum dari rate adalah

Keterangan:

Numerator dalah jumlah orang atau individu yang mengalami peristiwa.

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

F x ator Deno Numerator Rate min b a

(3)

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

 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?

 Rate merupakan 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

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

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

 Biasanya diukur sebagai suatu rate atau proporsi.  Untuk ukuran-ukuran frekuensi penyakit terdiri dari: 3.1.1 Insidens (incidence)

Merefleksikan jumlah kasus baru (insiden) yang berkembang dalam suatu periode waktu di antara populasi yang berisiko.

orang kasus orang kasus Populasi kasus Rate 12500 1 000 . 250 . 1 100 orang 100.000 per kasus 8 Ratedem amberdarah

(4)

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 (Cumulative Incidence)  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.

 Attack rate

 Jenis khusus insidens kumulatif yang berguna selama epidemik waktu permulaan pada berisiko orang Jumlah tertentu waktu periode selama insidens kasus Jumlah kumulatif Insidens

(5)

Makanan Makan ARM Tidak 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

Keterangan:

ARM = Attack rate Makan

ARTM = Attack Rate tidak makan

Gambar 1

Dari gambar 1:

a. Berapa Insidens Kumulatif (IK) selama 7 tahun waktu pengamatan? b. Jawab:

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 pengamatan awal pada berisiko Populasi baru Kasus IK orang 100 per kasus 43 orang 7 kasus 3 IK

(6)

2. Densitas insidens (Incidence Density)

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

 Menyatakan suatu jumlah kasus baru per orang – waktu  Rumusnya:

Gambar 2

Keterangan

Periode sehat Periode sakit

Hilang dalam pengamatan selanjutnya * Meninggal

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

waktu

orang

Jumlah

waktu

periode

dalam

terjadi

insidens

kasus

Jumlah

insidens

Densitas

(7)

Dari Gambar 1:

a. Berapa nilai Densitas Insidens (DI) = Insidens orang waktu (PTI) = Incidence

Rate (IR)

b. Jawab:

Hitung jumlah orang-waktu terlebih dulu

Kemudian hitung

 Instantaneous incidence density = instantaneous incidence rate = person-time incidence rate

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 t 0

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

o Juga disebut force of morbidity, hazard rate

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 (~)

tahun

orang

waktu

orang

7

2

7

3

2

5

33

waktu orang PTI IR DI

kasus

baru

tahun -orang 100 per kasus 9,1 tahun orang 33 PT I IR DI

3 kasus

(8)

 Latihan menghitung Incidence Rate

Hitung Incidence Rate pada populasi 1

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.

Tahun

D

D = permulaan sakit

Populasi 1

0 25 50 75 100

0

25

50 75 100

Tahun

D

D = permulaan sakit

Populasi 2

(9)

3.1.2 Prevalens (prevalens)

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)

 Nama lain: prevalens, proporsi prevalens o Prevalens periode (Periode of Prevalence)

 Prevalens tahunan (Annual of Prevalence)  Prevalens selama hidup (Lifetime of Prevalence) o 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

o Rumus Prevalens = prevalens titik (Point Prevalence)= Proporsi prevalens T waktu pada orang jumlah Total T waktu dalam titik satu pada ada yang kasus Jumlah titik Prevalens

(10)

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

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

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

Hilang dalam pengamatan selanjutnya

* Meninggal Gambar 1 T waktu pada orang jumlah Total T waktu titik satu pada ada yang kasus Jumlah titik Prevalens periode selama orang Jumlah waktu periode suatu selama ada yang kasus Jumlah Periode Prevalens

(11)

DR.RobianaModjo, SKM, MKes S1-Keselamatan dan Kesehatan Kerja Sesi: Ukuran Fekuensi..

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

o

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)

o 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

Hilang dalam pengamatan selanjutnya

* Meninggal Gambar 1 4 -1 ke tahun periode selama orang Jumlah 4 1 ke tahun waktu eriode p selama ada yang kasus Jumlah P P 29 , 0 7 2 P P

(12)

 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 = 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

(13)

Perbandingan antara 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

Perbandingan antara insidens dan prevalens

Insidens Prevalens

Insidens Kumulatif

Incidence

Rate Titik Periode

Sinonim Proporsi Insidens

Insidens 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

(14)

Dinamik Prevalens

3.1.3 Mortalitas (mortality)

 Merefleksikan jumlah kematian dalam suatu populasi  Ukuran - Ukuran Mortalitas, diantaranya:

o Ratio kematian terhadap kasus (Death to case Ratio)

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)

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

(Permukaan air)

Kasus Lama Kasus Baru

Insidens (aliran masuk)

Bekas-bekas kasus Sembuh atau meninggal sama yang periode selama asi didentifik yang penyakit dari baru kasus tertentu periode selama ertentu penyakit t dari kematian DTCR hidup lahir yang bayi meninggal yang bayi IMR

(15)

o Neonatal Mortality Rate (NMR)

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

o Postneonatal Mortality Rate (PNMR)

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

o Maternal Mortality Rate (MMR)

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

o Case Fatality Rate (CFR)

o Proportionate Mortality (PM)

o Proportionate Mortality Ratio (PMR)

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

Contoh: PM pada semua kasus = 7,1%; PM pada umur 25-44 =

hidup lahir yang bayi kehidupan pertama hari dalam umur bayi kematian NMR 28 hidup lahir yang bayi bulan sampai umur meninggal yang bayi PNMR 28 11 hidup lahir yang bayi nifas dan kelahiran kehamilan, dengan berkaitan yang sebab oleh ibu kematian MMR insidens kasus Jumlah insidens kasus diantara meninggal CFR sebab semua kematian tertentu sebab karena kematian PM 2 1 PMR grup grup PM PM

(16)

3.2 Ukuran-ukuran asosiasi

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

o Memasukkan suatu perbandingan frekuensi penyakit antara dua atau 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)

 Rasio Insidens Kumulatif (RIK)

 Rasio Rate atau Rasio Densitas Insidens (RDI)

 Rasio Prevalens (RP) terpajan tidak kelompok pada Risiko terpajan kelompok pada Risiko RR terpajan tidak kelompok pada kumulatif Insidens terpajan kelompok pada kumulatif Insidens RIK terpajan tidak kelompok pada insidens Densitas terpajan kelompok pada insidens Densitas RDI terpajan tidak kelompok pada Prevalens terpajan kelompok pada Prevalens RP

(17)

 Contoh: kaitan antara merokok dan angka insiden 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 27.9 Perokok 139 280.141 49.6 Total 274 908.447 30.2

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

 Dari tabel 1: Hitunglah

Rasio Rate atau Rasio Densitas Insidens

 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.

terpajan tidak kelompok pada insidens Densitas terpajan kelompok pada insidens Densitas RDI 8 , 2 17,7 49,6 RDI P 1 P peristiwa suatu Odds

(18)

a

b

c

d

kasus kontrol

+

-

Pemajan

1-P = Probabilitas suatu kejadian tidak terjadi

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

Pemajan Status Sakit Sakit Tidak sakit Total Insidens sakit (Risk) Probabilitas odds sakit + A b a+b a/(a+b) b a b a a b a a 1 - C d c+d c/(c+d) d c d c c d c c 1

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

c a c a a c a a ORpemajankasus 1 / sakit pemajan OR c x b d x a d b c a OR d b d b b d b b ORpemajankontrol 1 /

(19)

 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

 Odds Ratio (OR) = Relative Odds

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.

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

Faktor Kasus Kontrol Total

Perokok 650 (a) 950 (b) 1600 kontrol untuk pemajan Odds kasus untuk pemajan Odds Ratio Odds kontrol untuk pemajan Odds kasus untuk pemajan Odds Ratio Odds c x b d x a d b c a Ratio Odds 8 , 4 50 950 350 650 x x c x b d x a Ratio Odds 8 , 4 50 950 350 650 Prevalence x x Ratio Odds 25 , 3 125 , 0 40625 , 0 400 / 50 1600 / 650 ) (

(20)

 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

- 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.

02 , 2 980 10 990 20 I x x Ratio Odds ncidence 00 , 2 01 , 0 02 , 0 1000 / 10 1000 / 20 ) (

(21)

 Bermanfaat untuk penilaian prioritas untuk aksi kesehatan masyarakat (Public Health Action).

Ukuran Perbedaan Efek

o Attributable Risk (AR) Percent = AR%

o Perbedaan insidens kumulatif = Cumulative Incidence Difference = CID

(IK pada kelompok terpajan) – (IK pada kelompok tidak terpajan) IK = Insidens Kumulatif.

o Perbedaan rate/perbedaan densitas insidens (IDD = Insidence

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

- Fraksi atributabel dalam kelompok terpajan (AFE) = Attributable

%

100 Insidens

Insidens

AR%

terpajan terpajan tidak terpajan

x

populasi terpajan tidak populasi

Insidens

AF

(22)

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

- Fraksi yang dicegah dalam populasi = Fraction Prevented in

Population (PF)

Proporsi jumlah beban penyakit dalam populasi yang telah dicegah oleh faktor eksposur

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

- Population Attributable Risk (PAR) = attributable Fraction (populasi) atau Etiologic Fraction Population = Population

Attributable Risk Proportion = Population Attributable Risk Fraction.

o Proporsi (atau fraksi) rate penyakit pada seluruh populasi yang mewakili rate penyakit dalam kelompok terpajan. o Rumus PAR :

- 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% : populasi terpajan tidak terpajan

Insidens

AFE

terpajan tidak populasi terpajan tidak

Insidens

PF

terpajan tidak terpajan terpajan tidak

Insidens

PFE

terpaj an tidak populasi

Insidens

PAR

% 100 Insidens Insidens

(23)

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

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 :

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?

Jawaban :

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

%

3 ,

33 %

100

40

20

20 x

waktu Orang baru kasus IR tahun orang kasus x x IR 10 /100.000 3 10 4 1200 6 tahun orang kasus x IR 0,0002 / 10 2 40 5

(24)

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

Jawaban :

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

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 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 27,9 Perokok 139 280.141 49,6 Total 274 908.447 30,2 orang kasus x P 0,0006 / 10 2 120 5

(25)

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

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

2. Attributable Fraction = Etiological Fraction = AR%

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 = (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% = 41,4 %

Artinya : bahwa 41,4% kasu baru dapat dicegah jika semua individu tidak

terpaj an tidak terpaj an

Insidens

(rate)

Insidens

AR

% 100 (rate) Insidens (rate) Insidens (rate) Insidens AR% terpajan terpajan tidak terpajan x % 64 % 100 49,6 17,7 49,6 AR% x terpaj an tidak populasi Insidens(rate)

(rate) Insidens PAR % 100 (rate) Insidens (rate) Insidens (rate) Insidens PAR% populasi terpajan tidak populasi x % 100 2 , 30 ) 7 , 17 2 , 30 ( PAR% x

(26)

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

 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  Interpretasi b1

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

3. Cox

 Interpretasi b1

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

4. Poisson  Interpretasi b1

Peningkatan dalam log rate outcome (penyakit) per unit meningkat dalam X1, disesuaikan dengan semua variabel lain dalam model. k kX b X b X b X b b y ₀ ₁ ₁ ₂ ₂ ₃ ₃ ... k kX b X b X b X b b odds ... log ₀ ₁ ₁ ₂ ₂ ₃ ₃ k kX b X b X b X b b rate ... log ₀ ₁ ₁ ₂ ₂ ₃ ₃ k kX b X b X b X b b hazard ... log 0 1 1 2 2 3 3

(27)

3.2.4 Koefisien korelasi

Ukuran lain asosiasi yang juga diturunkan dari model matematis, namun tidak merefleksikan parameter kausal. Dalam 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.

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

X b b

(28)

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

Kategori kadar kolesterol Jumlah kasus stroke Orang-tahun observasi

Tingkat insidens stroke (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 2. RD 3. AR% 4. PAR 5. PAR% 6. PFE 7. PFP Jawaban no 1: 1. Insidens IE Terpajan (Exposed) Insidens I

E Tidak Terpajan (non exposed)

Jawaban no 2-3: (2) (3) Jawaban no 4-5: (4) 5 , 2 20 50 E E I I RR tahun orang kasus I I RD E _E (50 20) /100.000 tahun orang kasus RD 30 /100.000 % 100 % x I I I AR E E E % 100 50 20 50 % x AR % 60 % AR tahun orang kasus I I PAR P _E (36,4 20) /100.000

(29)

DR.RobianaModjo, SKM, MKes S1-Keselamatan dan Kesehatan Kerja Sesi: Ukuran Fekuensi.. (5) Jawaban no 6: (6) Jawaban no 7: (7)

Rumus lain untuk PFP (Prevented Fraction in the Population)

Keterkaitan antar rumus antara ukuran-ukuran

AFE = Attributable Fraction in Exposed

RD = Risk Difference = Excess Risk = Absolute Risk RR = Risk Ratio = Relative Risk = Risiko Relatif

% 100 4 , 36 20 4 , 36 % x PAR % 1 , 45 % PAR E E E E I I I PF 20 50 20 E E E E I I I PF 5 , 1 E PF E P E P I I I PF 20 4 , 36 20 E P E P I I I PF 82 , 0 P PF RR RR p RR p PF c c P ) 1 ( ) 1 ( E E E E E I RD I I I AF RR RR RR I I I I I I I AF E E E E E E E E 1 1 1 RR I I I I I I I PF E E E E E 1

(30)

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) = IE 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%

o Cara 2

1. Kalikan AR dengan prevalens faktor risiko dengan (RR-1)

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

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)

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

% 100 ) ( x I P x AR Pop 1 RR x P PARP RR P RR P 1 1 ) 1 ( E Pop I I I I

(31)

DR.RobianaModjo, SKM, MKes S1-Keselamatan dan Kesehatan Kerja Sesi: Ukuran Fekuensi.. Ringkasan Ukuran Tipe Kuantitas Matematis Tanpa denominator Dengan denominator Enumerasi Hitung, angka mutlak

Rasio Proporsi Rate

Tipe Kuantitas Matematis

Enumerasi Rasio Proporsi Rate

•

RR

•

OR

•

IDR

•

%

•

AR%

•

PAR%

•

Crude

•

Spesific

•

Adjusted

(32)

Ukuran Frekuensi Penyakit

Ukuran dalam epidemiologi Ukuran Frekuensi Penyakit Ukuran asosiasi Ukuran efek /dampak Ukuran frekuensi Penyakit Insidens Prevalens Insidens Kumulatif Incidence Density Prevalens titik Prevalens periode Mortalitas

(33)

Ukuran Rasio

Risk

Ratio Rasio Odds Insidence Density

Ratio Prevalence Ratio Ukuran Efek /dampak Perbedaan efek Fraksi Efek RD AR ER PAR AR% PAR% PF RD = Risk Difference AR = Attributable Risk ER = Excess Risk

PAR = Population Attributable Risk PF = Prevented Fraction

(34)

Bahan 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. 29 , 0 7 2 P P 4 -1 ke tahun periode selama orang Jumlah 4 1 ke tahun waktu eriode p selama ada yang kasus Jumlah P P Gambar 1 periode selama orang Jumlah waktu periode suatu selama ada yang kasus Jumlah Periode Prevalens T waktu pada orang jumlah Total T waktu titik satu pada ada yang kasus Jumlah titik Prevalens Gambar 1 T waktu pada orang jumlah Total T waktu dalam titik satu pada ada yang kasus Jumlah titik Prevalens