Soal 1: Incidence Rate

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.

# Data
kasus <- 8
person_time <- 1050

# Incidence Rate
inc_rate <- kasus / person_time
inc_rate_1000 <- inc_rate * 1000

inc_rate
## [1] 0.007619048
inc_rate_1000
## [1] 7.619048

Interpretasi: Dalam studi ini, insidensi penyakit X adalah sekitar 7,6 kasus baru per 1.000 person-years. Artinya, bila 1.000 orang diikuti selama 1 tahun, diperkirakan akan muncul sekitar 8 kasus baru penyakit X. Dengan kata lain, insidensi penyakit X pada populasi tersebut relatif rendah, hanya sekitar 0.76% per tahun.

Soal 2: Cumulative Incidence

Penelitian kohort terhadap 500 orang sehat, setelah 2 tahun ditemukan 25 kasus baru hipertensi.

# Data
kasus <- 25
pop_awal <- 500

# Cumulative Incidence
cum_inc <- kasus / pop_awal

cum_inc
## [1] 0.05

Interpretasi: Dalam penelitian kohort ini, cumulative incidence hipertensi selama 2 tahun adalah 5%. Artinya, dari 500 orang sehat di awal pengamatan, sekitar 5 dari setiap 100 orang berisiko mengalami hipertensi dalam periode 2 tahun. CI ini menggambarkan risiko kumulatif bahwa seseorang yang sehat di awal studi akan terkena hipertensi dalam 2 tahun adalah 5%.

Soal 3: Prevalensi

Survei kesehatan di kota dengan 20.000 penduduk, ditemukan 400 orang menderita diabetes.

# Data
kasus <- 400
pop <- 20000

# Prevalensi
prev <- kasus / pop

prev
## [1] 0.02

Interpretasi: Prevalensi diabetes di kota tersebut adalah 2% pada saat survei dilakukan. Artinya, dari setiap 100 penduduk, sekitar 2 orang menderita diabetes.

Dalam konteks kesehatan masyarakat, angka prevalensi ini menunjukkan beban penyakit diabetes di masyarakat pada waktu survei. Dengan prevalensi 2%, diabetes merupakan masalah kesehatan yang perlu diperhatikan karena mencerminkan jumlah kasus yang sedang ada (baik kasus lama maupun baru) dan berhubungan dengan kebutuhan layanan kesehatan, sumber daya medis, serta program pencegahan dan pengendalian penyakit.

Soal 4: Relative Risk dan Attributable Risk

Data kohort:

# Data
a <- 40   # kasus perokok
b <- 200  # total perokok
c <- 15   # kasus non-perokok
d <- 300  # total non-perokok

# Cumulative Incidence
ci_perokok <- a/b
ci_non <- c/d

# Relative Risk (RR)
rr <- ci_perokok / ci_non

# Attributable Risk (AR)
ar <- ci_perokok - ci_non

ci_perokok
## [1] 0.2
ci_non
## [1] 0.05
rr
## [1] 4
ar
## [1] 0.15

Interpretasi:

Dalam konteks kesehatan masyarakat, merokok terbukti meningkatkan risiko penyakit paru kronis secara signifikan. Jika merokok dapat dicegah, maka sekitar 15% kasus penyakit paru kronis pada perokok dapat dihindari, sehingga upaya pengendalian merokok penting untuk menurunkan beban penyakit ini.

Soal 5: Odds Ratio

Data kasus-kontrol:

Paparan / Penyakit Penyakit (+) Tidak Penyakit (-)
Terpapar (+) 45 30
Tidak Terpapar (-) 20 55 
# Data
a <- 45
b <- 30
c <- 20
d <- 55

# Odds Ratio
or <- (a*d) / (b*c)
or
## [1] 4.125

Interpretasi: OR sebesari 4.13 berarti peluang (odds) orang yang terpapar untuk mengalami penyakit adalah sekitar 4 kali lebih besar dibandingkan dengan orang yang tidak terpapar.

Dalam konteks hubungan paparan–penyakit, angka OR > 1 menunjukkan adanya hubungan positif antara paparan dan penyakit. Dengan kata lain, paparan yang diteliti merupakan faktor risiko terjadinya penyakit.

Soal 6: Case Fatality Rate

Pada suatu wabah, ditemukan 250 kasus dengan 10 di antaranya meninggal.

# Data
meninggal <- 10
kasus <- 250

# CFR
cfr <- meninggal / kasus * 100

cfr
## [1] 4

Interpretasi: CFR sebesar 4% berarti dari setiap 100 orang yang terdiagnosis penyakit tersebut, rata-rata 4 orang meninggal akibat penyakitnya.

CFR mencerminkan tingkat keparahan penyakit. Dengan CFR 4%, dapat dikatakan penyakit ini memiliki tingkat fatalitas yang sedang: tidak sangat mematikan, tetapi tetap menimbulkan risiko kematian yang signifikan sehingga membutuhkan perhatian dalam penanganan klinis maupun pencegahan.