Hugo Rishad Evansyah (140610230088)
Dosen Pengampu - IGN Mindra Jaya
Mata Kuliah Epidemiologi
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. Hitunglah Incidence Rate penyakit X dan nyatakan hasilnya dalam bentuk per 1.000 person-years.
Rumus Incidence Rate \[ IR = \frac{Kasus\ Baru}{Total\ Person\text{-}Time} \]
Maka perhitungannya: \[ IR = \frac{8}{1050} = 0.007619\\ IR_{1000} = 0.007619 \times 1000 = 7.62 \]
Dari hasil yang diperoleh, Incidence Rate penyakit X adalah sebesar 7.62 kasus baru untuk setiap 1000 orang dalam satu tahun pengamatan. Angka ini menunjukkan bahwa dalam waktu satu tahun, terdapat 7 hingga 8 orang yang mengalami kasus penyakit X dari 1000 individu yang berisiko.
# Data
kasus <- 8
persontime <- 1050
# Hitung IR
IR <- kasus / persontime
IR_1000 <- IR * 1000
IR## [1] 0.007619048IR_1000## [1] 7.619048Dalam sebuah penelitian kohort terhadap 500 orang sehat di awal periode, setelah 2 tahun pengamatan ditemukan 25 kasus baru hipertensi. Hitunglah Cumulative Incidence dan bagaimana interpretasinya dalam konteks risiko?
Rumus Cumulative Incidence \[ CI = \frac{Kasus\ Baru\ Dalam\ Periode}{Populasi\ Berisiko\ Awal} \]
Maka perhitungannya: \[ CI = \frac{25}{500} = 0.05\\ CI = 0.05 \times 100\% = 5\% \]
Dari hasil yang diperoleh, Cumulative Incidence yang didapat adalah sebesar 5%. Angka ini menunjukkan bahwa pada pengamatan selama dua tahun, risiko individu yang pada awal penelitian dalam kondisi sehat untuk kemudian menderita hipertensi adalah sebesar 5%.
# Data
kasus <- 25
populasiawal <- 500
# Hitung Cumulative Incidence
CI <- kasus / populasiawal
CI_persen <- CI * 100
CI## [1] 0.05CI_persen## [1] 5Pada survei kesehatan di kota berpenduduk 20.000 orang, ditemukan 400 orang menderita diabetes pada saat survei dilakukan. Hitunglah prevalensi diabetes di kota tersebut dan apa makna angka tersebut dalam konteks kesehatan masyarakat?
Rumus Prevalensi \[ Prevalensi = \frac{ Kasus(Baru+lama)}{Total\ Populasi} \] Maka perhitungannya: \[ Prevalensi = \frac{400}{20000} = 0.02\\\ Prevalensi = 0.02 \times 100\% = 2\% \]
Dari hasil yang diperoleh, Prevalensi yang didapat adalah sebesar 2%. Angka ini menunjukkan bahwa 2% dari seluruh penduduk kota saat pengumpulan data dilakukan mengidap diabetes, sedangkan 98% nya tidak mengidap diabetes.
# Data
kasus <- 400
populasi <- 20000
# Hitung Prevalensi
Prevalensi <- kasus / populasi
Prevalensi_persen <- Prevalensi * 100
Prevalensi## [1] 0.02Prevalensi_persen## [1] 2Suatu data kohort menunjukkan bahwa dari 200 perokok, 40 orang menderita penyakit paru kronis dan dari 300 bukan perokok, 15 orang menderita penyakit paru kronis. Tentukan Cumulative Incidence pada kelompok perokok dan bukan perokok, Relative Risk (RR), Attributable Risk (AR), dan interpretasikan hasilnya.
Rumus Cumulative Incidence \[ CI_{exposed} = \frac{Kasus_{exposed}}{N_{exposed}}\qquad\\\ CI_{unexposed} = \frac{Kasus_{unexposed}}{N_{unexposed}} \] Maka perhitungannya:
\[ CI_{exposed} = \frac{40}{200} = 0.20 = 20\%\\\ CI_{unexposed} = \frac{15}{300} = 0.05 = 5\% \] Rumus Relative Risk \[ RR = \frac{CI_{exposed}}{CI_{unexposed}} \] Maka perhitungannya: \[ RR = \frac{0.20}{0.05} = 4.0 \]
Rumus Attributable Risk \[ AR = CI_{exposed} - CI_{unexposed} \] Maka perhitungannya: \[ AR = 0.20 - 0.05 = 0.15 = 15\% \]
Dari perhitungan yang dilakukan, didapatkan nilai Cumulative Incidence sebesar 20% pada kelompok exposed dan 5% pada kelompok unexposed. Hal ini menunjukkan bahwa 20% perokok terkena penyakit paru kronis, sedangkan hanya 5% yang terkena pada kelompok bukan perokok.
Selain itu didapatkan juga nilai Relative Risk sebesar 4.0 yang menunjukkan bahwa perokok memiliki resiko 4 kali lebih tinggi untuk menderita penyakit paru kronis dibandingkan dengan yang tidak merokok.
Didapatkan juga nilai Attributable Risk sebesar 15% yang berarti bahwa pada kelompok perokok, terdapat risiko tambahan sebesar 15%. Hal ini dapat diartikan bahwa jika kebiasaan merokok dihilangkan, risiko terjadinya penyait paru kronis akan turun dari 20% hingga menjadi hanya 5%.
# Data
n_exposed <- 200
kasusexposed <- 40
n_unexposed <- 300
kasusunexposed <- 15
# Perhitungan
CI_exposed <- kasusexposed / n_exposed
CI_unexposed <- kasusunexposed / n_unexposed
RR <- CI_exposed / CI_unexposed
AR <- CI_exposed - CI_unexposed
# Tampilkan hasil
round(CI_exposed, 3) ## [1] 0.2round(CI_unexposed, 3) ## [1] 0.05round(RR, 3)## [1] 4round(AR, 3)## [1] 0.15Penelitian kasus-kontrol memberikan data berikut:
| Paparan / Penyakit | Penyakit (+) | Tidak Penyakit (-) |
|---|---|---|
| Terpapar (+) | 45 | 30 |
| Tidak Terpapar (-) | 20 | 55 |
Hitunglah Odds Ratio (OR) dan apa makna hasil tersebut terkait hubungan paparan dengan penyakit?
Rumus Odds Ratio \[ OR = \frac{a d}{bc} \]
dengan:
- \(a = 45\) (Terpapar &
Sakit)
- \(b = 30\) (Terpapar & Tidak
Sakit)
- \(c = 20\) (Tidak Terpapar &
Sakit)
- \(d = 55\) (Tidak Terpapar &
Tidak Sakit)
Maka perhitungannya: \[ OR = \frac{(45 \times 55)}{(30 \times 20)}\\\ OR = \frac{2475}{600} = 4.125 \]
Dari hasil perhitungan, didapat nilai Odds Ratio sebesar 4.125. Angka ini menunjukkan bahwa individu yang terpapar memiliki peluang 4.125 kali lebih besar dibandingkan dengan individu yang tidak terpapar. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa terdapat asosiasi yang cukup kuat antara paparan dan kejadian penyakit.
# Data
a <- 45
b <- 30
c <- 20
d <- 55
# Odds Ratio
OR <- (a * d) / (b * c)
OR## [1] 4.125Pada suatu wabah, ditemukan 250 kasus dengan 10 di antaranya meninggal. Hitunglah CFR dan bagaimana interpretasi tingkat keparahan penyakit berdasarkan CFR tersebut?
Rumus Case Fatality Rate \[ CFR = \frac{Jumlah\ Kematian\ Akibat\ Penyakit}{Jumlah\ Kasus\ Penyakit} \times 100\% \] Maka perhitungannya: \[ CFR = \frac{10}{250} \times 100\% = 4\% \]
Dari hasil perhitungan, didapatkan Case Fatality Rate sebesar 4%. Angka ini mengindikasikan bahwa dari 100 orang yang menderita penyakit ini, 4 orang di antaranya mengalami kematian. Nilai ini menggambarkan tingkat fatalitas yang moderat namun tetap menunjukkan adanya risiko kematian sehingga perlu mendapat perhatian dalam upaya penangan wabahnya.
# Data
kasus <- 250
meninggal <- 10
# Hitung CFR
CFR <- (meninggal / kasus) * 100
CFR## [1] 4