Soal 1: Incidence Rate

Soal : Dalam sebuah studi, ditemukan 8 kasus baru penyakit X dalam 1 tahun pada populasi 1.200 orang. Karena ada migrasi dan kematian, total person-time yang berhasil dicatat adalah 1.050 person-years

• Hitung Incidence Rate penyakit X.

• Nyatakan hasil dalam bentuk per 1.000 person-years

Data: 8 kasus baru, total person-time = 1.050 person-years.

cases <- 8
person_time <- 1050
IR <- cases/person_time
IR_per1000 <- IR*1000
IR; IR_per1000
## [1] 0.007619048
## [1] 7.619048

Jawaban: Nilai incidence rate adalah sekitar 0,0076 per person-year, atau 7,6 kasus per 1.000 person-years. Dengan kata lain, dari seribu orang yang diikuti selama satu tahun, rata-rata akan muncul sekitar 7–8 kasus baru penyakit X.

Soal 2: Cumulative Incidence

Soal : Dalam sebuah penelitian kohort terhadap 500 orang sehat di awal periode, setelah 2 tahun pengamatan ditemukan 25 kasus baru hipertensi

• Hitung Cumulative Incidence.

• Bagaimana interpretasinya dalam konteks risiko?

Data: Kohort 500 orang sehat, setelah 2 tahun muncul 25 kasus baru.

pop_awal <- 500
kasus_baru <- 25
CI <- kasus_baru/pop_awal
CI
## [1] 0.05

Jawaban: Cumulative incidence adalah 0,05 atau 5%. Artinya, dalam dua tahun pengamatan, sekitar 5 dari setiap 100 orang dalam kohort tersebut diperkirakan akan terkena penyakit.

Soal 3: Prevalensi

Soal : Pada survei kesehatan di kota berpenduduk 20.000 orang, ditemukan 400 orang menderita diabetes pada saat survei dilakukan.

• Hitung prevalensi diabetes di kota tersebut.

• Apa makna angka tersebut dalam konteks kesehatan masyarakat?

Data: Populasi 20.000, ditemukan 400 kasus diabetes saat survei.

pop <- 20000
kasus <- 400
Prev <- kasus/pop
Prev
## [1] 0.02

Jawaban: Prevalensi diabetes adalah 0,02 atau 2%. Artinya, dari setiap 100 orang yang ditemui pada saat survei, sekitar 2 orang hidup dengan diabetes. Angka ini menunjukkan beban penyakit di masyarakat pada satu titik waktu.

Soal 4: Relative Risk (RR) dan Attributable Risk (AR)

Soal : Pada survei kesehatan di kota berpenduduk 20.000 orang, ditemukan 400 orang menderita diabetes pada saat survei dilakukan.

• Hitung prevalensi diabetes di kota tersebut.

• Apa makna angka tersebut dalam konteks kesehatan masyarakat?

Data: - Perokok: 200 orang → 40 sakit - Bukan perokok: 300 orang → 15 sakit

a <- 40; b <- 160; c <- 15; d <- 285
risk_exp <- a/(a+b)
risk_unexp <- c/(c+d)
RR <- risk_exp/risk_unexp
AR <- risk_exp-risk_unexp
risk_exp; risk_unexp; RR; AR
## [1] 0.2
## [1] 0.05
## [1] 4
## [1] 0.15

Jawaban: Risiko sakit pada perokok adalah 20%, sedangkan pada bukan perokok hanya 5%. Relative Risk = 4, artinya perokok memiliki risiko sakit empat kali lipat dibandingkan yang tidak merokok. Attributable Risk = 15%, sehingga ada tambahan 15 kasus per 100 orang perokok yang dapat dikaitkan dengan kebiasaan merokok.

Interpretasi: Hasil ini menunjukkan bahwa kebiasaan merokok merupakan faktor risiko yang kuat. Jika tidak merokok, seseorang bisa menurunkan risiko sakit dari 20% menjadi hanya 5%. Dengan kata lain, 3 dari 4 kasus penyakit pada kelompok perokok sebenarnya dapat dicegah bila mereka tidak terpapar rokok. Hal ini memberi gambaran penting bagi upaya pencegahan di kesehatan masyarakat.

Soal 5: Odds Ratio (OR)

Soal : Data kohort:

• Dari 200 perokok, 40 orang menderita penyakit paru kronis.

• Dari 300 bukan perokok, 15 orang menderita penyakit paru kronis

Tentukan : 1. Cumulative Incidence pada kelompok perokok dan bukan perokok.

  1. Relative Risk (RR).

  2. Attributable Risk (AR).

  3. Interpretasikan hasilnya.

Data:

a <- 45; b <- 30; c <- 20; d <- 55
OR <- (a*d)/(b*c)
OR
## [1] 4.125

Jawaban: Odds Ratio = 4,125. Ini berarti peluang terpapar pada kelompok kasus sekitar empat kali lebih besar daripada pada kelompok kontrol. Dengan kata lain, ada hubungan positif yang cukup kuat antara paparan dan penyakit.

Soal 6: Case Fatality Rate (CFR)

Data: 250 kasus, 10 meninggal.

kasus_total <- 250
dead <- 10
CFR <- (dead/kasus_total)*100
CFR
## [1] 4

Jawaban: Case Fatality Rate = 4%. Angka ini menunjukkan bahwa dari 100 orang yang sakit, rata-rata ada 4 orang yang meninggal. CFR menggambarkan tingkat keparahan penyakit dalam populasi kasus.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, hasil perhitungan menunjukkan bahwa:

Ukuran-ukuran ini saling melengkapi untuk memahami risiko, beban, hubungan paparan-penyakit, dan keparahan penyakit dalam populasi. Dengan begitu, kita bisa menarik kesimpulan yang bermanfaat untuk kesehatan masyarakat maupun kebijakan.