Nama: Rasyid Abdurrahman
NPM: 140610230007
Mata Kuliah: Epidemiologi
Dosen Pengampu: Dr. I Gede Nyoman Mindra Jaya, M.Sc.
Ph.D.
Dalam epidemiologi, ada beberapa ukuran statistik yang digunakan untuk menggambarkan pola penyebaran penyakit dan faktor risiko yang berhubungan dengannya. Masing-masing ukuran ini memberikan wawasan penting mengenai bagaimana penyakit berkembang dalam populasi dan seberapa besar pengaruh faktor-faktor risiko terhadap terjadinya penyakit tersebut. Berikut adalah beberapa ukuran yang sering digunakan dalam penelitian epidemiologi:
Setiap ukuran ini memberikan perspektif berbeda yang membantu para peneliti dan pembuat kebijakan dalam merancang strategi untuk mencegah dan mengendalikan penyakit di masyarakat.
Definisi Singkat:
Tingkat Insidensi (Incidence Rate) mengukur jumlah kasus baru dari suatu
penyakit yang muncul dalam suatu populasi pada periode waktu tertentu.
Ukuran ini sangat berguna untuk mengetahui seberapa cepat penyakit
muncul di dalam suatu komunitas.
Rumus:
\[ IR = \frac{\text{Kasus Baru}}{\text{Total Person-Time}} \]
Soal:
Dalam sebuah penelitian, ditemukan 8 kasus baru penyakit X dalam waktu
satu tahun pada populasi sebanyak 1.200 orang. Dengan mempertimbangkan
faktor migrasi dan kematian, total person-time yang tercatat
adalah 1.050 person-years.
To-do : Hitung tingkat insidensi penyakit X.
Perhitungan:
\[ IR = \frac{8}{1050} = 0.00762 \text{ per person-year} \]
Interpretasi: Tingkat insidensi penyakit X adalah 7,62 kasus baru per 1.000 orang dalam satu tahun. Ini berarti, untuk setiap 1.000 orang yang terlibat dalam studi selama satu tahun, terdapat 7,62 kasus baru penyakit X.
Definisi Singkat: Insidensi Kumulatif mengukur proporsi individu yang mengembangkan penyakit baru selama periode tertentu. Berbeda dengan tingkat insidensi, yang lebih menekankan pada laju kejadian, insidensi kumulatif lebih fokus pada jumlah orang yang berisiko selama periode tersebut.
Rumus:
\[ CI = \frac{\text{Kasus Baru dalam Periode}}{\text{Populasi Berisiko Awal}} \]
Soal:
Dalam sebuah studi kohort terhadap 500 orang yang sehat di awal
pengamatan, setelah dua tahun ditemukan 25 kasus baru hipertensi.
To-do : Hitung Cumulative Incidence untuk hipertensi.
Perhitungan:
\[ \begin{aligned} CI &= \frac{25}{500} \\ &= 0.05 \\ &= 5\% \end{aligned} \]
Interpretasi:
Dengan nilai 5%, ini menunjukkan bahwa 5% dari populasi yang sehat di
awal pengamatan memiliki risiko untuk mengembangkan hipertensi dalam dua
tahun ke depan.
Definisi Singkat:
Prevalensi adalah proporsi individu yang memiliki penyakit tertentu
(kasus lama + baru) pada suatu titik waktu (point prevalence) atau
periode tertentu (period prevalence).
Rumus:
\[ P = \frac{\text{Kasus (baru + lama)}}{\text{Total Populasi}} \]
Soal:
Pada survei kesehatan di kota berpenduduk 20.000 orang, ditemukan 400
orang menderita diabetes pada saat survei dilakukan.
To-do : Hitung prevalensi diabetes di kota tersebut.
Perhitungan:
\[ \begin{aligned} P &= \frac{400}{20000} \\ &= 0.02 \\ &= 2\% \end{aligned} \]
Interpretasi:
Di kota tersebut, Prevalensi diabetes ada di kisaran 2%, yang berarti
selama dilaksanakannya survey, di kota tersebut terdapat 2% penderita
kasus diabetes.
Definisi Singkat:
Relative Risk (RR) merupakan perbandingan risiko penyakit antara
kelompok yang terpapar dan kelompok yang tidak terpapar. Attributable
Risk (AR) merupakan selisih risiko penyakit antara kelompok terpapar dan
tidak terpapar.
Rumus:
\[ RR = \frac{CI_{\text{exposed}}}{CI_{\text{unexposed}}} \]
Rumus:
\[ AR = CI_{\text{exposed}} - CI_{\text{unexposed}} \]
Soal:
Dari 200 perokok, 40 orang menderita penyakit paru kronis. Dari 300
bukan perokok, 15 orang menderita penyakit paru kronis.
To-do : Hitung Relative Risk (RR) dan Attributable Risk (AR)
Perhitungan:
Cumulative Incidence pada perokok:
\[
CI_{\text{perokok}} = \frac{40}{200} = 0.20 = 20\%
\]
Cumulative Incidence pada bukan perokok:
\[
CI_{\text{bukan perokok}} = \frac{15}{300} = 0.05 = 5\%
\]
Relative Risk (RR):
\[ RR = \frac{0.20}{0.05} = 4 \]
Attributable Risk (AR):
\[ AR = 0.20 - 0.05 = 0.15 = 15\% \]
Interpretasi:
- Cumulative Incidence menunjukkan bahwa perokok
memiliki risiko yang lebih tinggi (20%) untuk menderita penyakit paru
kronis dibandingkan dengan bukan perokok (5%). - Relative Risk
(RR) menunjukkan bahwa perokok memiliki 4 kali lebih besar
risiko terkena penyakit paru kronis dibandingkan dengan bukan perokok. -
Attributable Risk (AR) menunjukkan bahwa 15% dari
penyakit paru kronis dapat diatribusikan pada kebiasaan merokok.
Definisi Singkat:
Odds Ratio (OR) adalah perbandingan odds (peluang) terjadinya penyakit
pada kelompok terpapar dibandingkan kelompok tidak terpapar. OR biasa
digunakan pada studi kasus-kontrol.
Rumus:
\[ OR = \frac{a/b}{c/d} = \frac{ad}{bc} \]
Soal:
Terpapar (+) Penyakit (+) = 45, Tidak Penyakit (-) = 30
Tidak Terpapar (-) Penyakit (+) = 20, Tidak Penyakit (-) = 55
To-do : Hitung Odds Ratio (OR)
Perhitungan:
\[ OR = \frac{45 \times 55}{30 \times 20} = \frac{2475}{600} = 4.125 \]
Interpretasi:
Odds Ratio menunjukkan bahwa peluang orang yang terpapar menderita
penyakit adalah 4,125 kali lebih besar dibandingkan yang tidak
terpapar.
Definisi Singkat:
Case Fatality Rate (CFR) adalah proporsi kasus suatu penyakit yang
berakhir dengan kematian, menggambarkan tingkat keparahan penyakit.
Rumus:
\[ CFR = \frac{\text{Jumlah Kematian Akibat Penyakit}}{\text{Jumlah Kasus Penyakit}} \times 100\% \]
Soal:
250 kasus, dengan 10 di antaranya meninggal.
To-do : Hitung CFR.
Perhitungan:
\[ CFR = \frac{10}{250} \times 100\% = 4\% \]
Interpretasi:
Tingkat kematian akibat penyakit ini adalah 4%. Ini menunjukkan bahwa 4%
dari individu yang terinfeksi penyakit ini berakhir dengan kematian.
Dengan memahami konsep-konsep ini, kita bisa lebih mudah merancang kebijakan kesehatan yang tepat dan efektif untuk mengurangi beban penyakit dalam populasi.