DESAIN RISET EPIDEMIOLOGI ANALITIK
MOHAMMAD FAJAR RIZKI 6411421065
Epidemiologi analitik adalah studi yang dipergunakan untuk menguji data dan informasi yang diperoleh dari studi epidemiologi
deskriptif (Soekidjo, 2011). Epidemiologi analitik berkaitan dengan upaya epidemiologi untuk menganalisis faktor penyebab (determinan) masalah kesehatan. Diharapkan epidemiologi analitik mampu
menjawab pertanyaan kenapa (why) atau apa penyebab terjadinya masalah. Misalnya ditemukan secara deskriptif bahwa ada banyak perokok yang menderita kanker paru, maka perlu dianalisis lebih lanjut apakah memang rokok itu merupakan faktor determinan terjadinya kanker paru (M.Nadjib, 2012).
PENGANTAR
Epidemiologi analitik dilakukan untuk mengidentifikasi dan menguji hipotesa tentang hubungan antara faktor penyebab yang diduga dan hasil (penyakit)
tertentu yang muncul. Dalam pembuatan hipotesa umumnya diarahkan pada apakah suatu faktor pemaparan tertentu dapat menyebabkan suatu keadaan (penyakit) tententu. Epidemiologi analitik ini ditujukan untuk menentukan
kekuatan, kepentingan dan makna statistik dari hubungan epidemiologi antara pemapar dan akibat yang ditimbulkan (Ferasyi, 2008). Jadi, secara umum
epidemiologi analitik adalah penelitian epidemiologi yang bertujuan untuk
memperoleh penjelasan tentang faktor-faktor risiko dan penyebab penyakit serta membandingkan risiko terkena penyakit antara kelompok terpapar dan tak
terpapar.
PENGANTAR
Variabel Eksposur (Exposure Variable)
Berkaitan dengan faktor risiko yang sedang diteliti dalam penelitian. Ini harus didefinisikan secara jelas dan diukur dengan akurat. Pengukuran eksposur harus konsisten dan dapat diulang.
Variabel Outcome (Outcome Variable)
Berkaitan dengan penyakit atau kondisi masalah kesehatan yang sedang diteliti dalam penelitian. Outcome harus didefinisikan dengan jelas dan diukur dengan akurat. Kriteria diagnosis atau definisi penyakit harus konsisten.
INDIKATOR
Populasi Studi (Study Population)
Kelompok orang atau unit yang menjadi subjek penelitian. Populasi ini harus dipilih dengan cermat dan harus mewakili populasi yang relevan untuk
pertanyaan penelitian. Definisi dan inklusi eksklusi populasi harus jelas.
Sampling (Pemilihan Sampel)
Jika penelitian melibatkan sampel dari populasi yang lebih besar, metode
pemilihan sampel harus dijelaskan dengan rinci. Mencakup teknik pengambilan sampel, ukuran sampel, dan pertimbangan statistik untuk menghindari bias.
INDIKATOR
Pengukuran Variabel Confounder (Confounding Variables)
Variabel confounder adalah faktor-faktor yang bisa mempengaruhi hubungan antara variabel eksposur dan outcome. Penting untuk mengidentifikasi dan
mengukur variabel confounder yang relevan dan mengintegrasikannya ke dalam analisis untuk mengontrol efeknya.
Pengendalian Bias (Bias Control)
Upaya harus dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengendalikan bias dalam penelitian, termasuk bias seleksi, informasi, atau confounding.
INDIKATOR
Desain cross sectional mempelajari hubungan penyakit dan faktor penyebab (determinan) yang mempengaruhi penyakit tersebut dengan mengamati status faktor risiko secara serentak pada individu atau kelompok pada satu waktu bersamaan.
CROSS SECTIONAL
Contoh:
Penilaian hubungan antara penggunaan kontrasepsi oral dengan hipertensi
dilakukan pada satu titik waktu yang sama, maka kemungkinan hasil studi akan tidak tepat jika wanita yang mengalami hipertensi berhenti untuk menggunakan alat kontrasepsi pada saat penelitian dilakukan.
Pengukuran pengetahuan dengan konsumsi tablet Fe selama kehamilan yang ditanyakan pada responden ketika anak sudah lahir sementara pengetahuan ibu terkait tablet Fe pada saat dilakukan wawancara tidak sama dengan pada saat ibu sedang hamil sehingga akan menghasilkan kesimpulan studi yang tidak tepat.
CROSS SECTIONAL
Kelebihan:
- Mudah dilaksanakan - Sederhana
- Ekonomis dalam hal waktu
- Hasilnya dapat diperoleh dengan cepat
- Dalam waktu bersamaan dapat dikumpulkan variabel yang banyak, baik variabel resiko maupun efek
CROSS SECTIONAL
Kelemahan:
- Diperlukan subjek penelitian yang besar.
- Tidak dapat menggambarkan perkembangan penyakit secara akurat.
- Tidak valid untuk meramalkan suatu kecenderungan.
- Kesimpulan korelasi faktor resiko dengan efek paling lemah bila dibandingan dengan dua rancangan epidemiologi yang lain
CROSS SECTIONAL
Desain kohort mempelajari hubungan antara penyebab dari suatu penyakit dan penyakit yang diteliti dengan
membandingkan kelompok terpapar dan kelompok yang tidak terpapar berdasar status penyakitnya. Penelitian kohort adalah suatu penelitian yang digunakan untuk mempelajari dinamika korelasi antara faktor resiko dengan faktor efek melalui
pendekatan longitudinal kedepan atau prospektif.
KOHORT
Contoh:
Penelitian tentang penggunaan kontrasepsi oral dapat menyebabkan penyakit kanker payudara pada wanita, maka penelitian dimulai dengan
mengikutsertakan wanita yang sehat dari populasi pada awal pengamatan,
kemudian diobservasi berdasarkan status paparannya dimana kelompok wanita yang mulai menggunakan alat kontrasepsi oral sebagai kelompok tidak terpapar (unexposed), selang beberapa waktu masa pengamatan, peneliti
membandingkan insiden penyakit kanker payudara pada kedua kelompok sehingga didaptkan estimasi besaran risiko kanker payudara sebagai efek
pemakaian kontrasepsi oral. Pengukuran estimasi besaran risiko pada penelitain kohort dapat menggunakan nilai Relative Risk (RR).
KOHORT
Kelebihan:
- Merupakan desain terbaik dalam menentukan insiden perjalanan penyakit atau efek yang diteliti
- Desain terbaik dalam menerangkan dinamika hubungan antara faktor resiko dengan efek secara temporal
- Dapat meneliti beberapa efek sekaligus - Baik untuk evaluasi pemajan yang jarang
- Dapat meneliti multipel efek dari satu pemajan - Dapat menetapkan hubungan temporal
- Mendapat incidence rate - Biasnya lebih kecil
KOHORT
Kelemahan:
- Memerlukan waktu yang lama - Sarana dan biaya yang mahal - Rumit
- Kurang efisien untuk kasus yang jarang
- Terancam Drop Out dan akan mengganggu analisis - Menimbulkan masalah etika
- Hanya dapat mengamati satu faktor penyebab
KOHORT
Desain case control mempelajari hubungan antara penyebab suatu penyakit dan penyakit yang diteliti dengan
membandingkan kelompok kasus dan kelompok kontrol berdasarkan status penyebab penyakitnya. Penelitian case control adalah suatu penelitian (survey) analitik tentang bagaimana faktor resiko dipelajari dengan menggunakan pendekatan
retrospektif.
CASE CONTROL
Kelebihan:
- Relatif murah dan mudah untuk dilakukan
- Cocok untuk meneliti penyakit yang langka ataupun dengan periode laten yang panjang karena peneliti tidak perlu mengikuti perkembangan penyakit subjek
penelitian melainkan cukup mengidentifikasi subjek yang sakit dan tidak sakit, kemudian mencatat riwayat paparannya
- Memungkinkan untuk mengeksplorasi sejumlah paparan yang berkaitan dengan penyakit atau masalah kesehatan
CASE CONTROL
Kelemahan:
- Tidak dapat menghitung angka insiden penyakit, sehingga menggunakan odd ratio (OR) untuk mengestimasikan nilai resiko relative (RR)
- Rawan bias informasi karena penilaian paparan penyakit tidak diawali dengan identifikasi paparan sebagai penyebab kemudian diikuti untuk melihat
perkembangan penyakit sebagai akibat, akan tetapi melihat akibat dan kemudian mengidentifikasi penyebabnya sehingga informasi tekait paparan bergantung
pada daya ingat subjek penelitian
- Hanya bisa mengamati satu penyakit sebagai outcome penelitian
CASE CONTROL
Eksperimen murni adalah eksperimen yang menggunakan randomisasi dalam penunjukan subyek penelitian untuk mengontrol situasi penelitian dan faktor-faktor perancu, sehingga peneliti dapat mengisolasikan dan menghitung pengaruh yang murni dari faktor penelitian terhadap terjadinya variabel dependen.
Dalam eksperimen murni, peneliti sengaja menentukan berbagai tingkat faktor penelitian (variabel independen), dalam rangka menghitung efeknya terhadap variabel dependen.
Pekerjaan "ubah-mengubah" atau menentukan berbagai tingkat variabel independen ini disebut manipulasi variabel independen. Manipulasi dan randomisasi merupakan elemen- elemen pokok dalam eksperimen murni. Karena menggunakan prosedur randomisasi, maka eksperimen murni disebut juga eksperimen terandomisasi (randomized experiment).
EKSPERIMEN MURNI
EKSPERIMEN MURNI
Eksperimen semu adalah eksperimen yang dalam mengontrol situasi penelitian menggunakan rancangan tertentu dan atau penunjukan subyek secara acak untuk mendapatkan salah satu dari berbagai tingkat faktor penelitian. Eksperimen semu dilakukan sebagai alternative eksperimen murni, ketika pengalokasian faktor penelitian kepada subyek penelitian tidak mungkin, tidak etis, atau tidak praktis dilaksanakan dengan randomisasi. Misalnya, ukuran sampel yang terlalu kecil.
QUASI EKSPERIMEN
Murti, B., 2016 Prinsip dan Metode Riset Epidemiologi. Yogyakarta: Gajah Mada University Press.
Nangi, M.G., Yanti, F. and Lestari, S.A., 2019. Dasar Epidemiologi.
Deepublish.
Sari, M.H.N., Rasmaniar, R., Ashriady, A., Purnawinadi, I.G., Razak, R., Budiastuti, A., Hidayati, W., Sianturi, E., Suryana, S., Argaheni, N.B. and Wijayati, S., 2021. Dasar-Dasar Epidemiologi. Yayasan Kita Menulis.
