Daftar Isi

Penulis

Nama: Ricardo Filemon Renaldy Saragih
NPM: 140610230036
Mata Kuliah: Epidemiologi
Dosen Pengampu: Dr. I Gede Nyoman Mindra Jaya, M.Si.

Soal 1: Incidence Rate

Definisi:
Incidence Rate adalah jumlah kasus baru suatu penyakit dalam periode tertentu dibagi dengan total waktu pemajanan (person-time) dari populasi berisiko.

Rumus:

\[ IR = \frac{\text{Kasus Baru}}{\text{Total Person-Time}} \]

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.

Perhitungan:

\[ IR = \frac{8}{1050} = 0.00762 \text{ per person-year} \]

Interpretasi:
Incidence rate penyakit X adalah 7,62 kasus baru per 1.000 person-years. Ini menunjukkan bahwa pada setiap 1.000 orang yang berpartisipasi dalam studi selama 1 tahun, terdapat 7,62 kasus baru penyakit X.

Nyatakan hasil dalam bentuk per 1.000 person-years.

Perhitungan:

Untuk menyatakan hasil dalam bentuk per 1.000 person-years, kalikan dengan 1.000:

\[ IR = 0.00762 \times 1000 = 7.62 \text{ per 1.000 person-years} \]

Interpretasi:
Incidence rate penyakit X adalah 7,62 kasus baru per 1.000 person-years. Ini menunjukkan bahwa pada setiap 1.000 orang yang berpartisipasi dalam studi selama 1 tahun, terdapat 7,62 kasus baru penyakit X.

Contoh Perhitungan Menggunakan R

# Data untuk Incidence Rate
kasus <- 8
persontime <- 1050

# Perhitungan Incidence Rate
IR <- round(kasus/ persontime,5);IR
## [1] 0.00762
IRper1000 <- round(IR * 1000,2);IRper1000
## [1] 7.62

Soal 2: Cumulative Incidence

Definisi:
Cumulative Incidence adalah proporsi individu yang mengalami penyakit baru dalam suatu periode tertentu di antara populasi berisiko pada awal periode.

Rumus:

\[ CI = \frac{\text{Kasus Baru dalam Periode}}{\text{Populasi Berisiko Awal}} \]

Soal:

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

Hitung Cumulative Incidence.

Perhitungan:

\[ \begin{aligned} CI &= \frac{25}{500} \\ &= 0.05 \\ &= 5\% \end{aligned} \]

Interpretasi:
Kelompok ini memiliki cumulative incidence sebesar 5%, yang berarti ada 5% risiko bagi individu dalam kelompok yang sehat di awal periode untuk mengalami hipertensi dalam 2 tahun pengamatan.

Bagaimana interpretasinya dalam konteks risiko?

Interpretasi dalam Konteks Risiko:
Cumulative Incidence sebesar 5% ini memberikan gambaran bahwa orang-orang pada awal periode memiliki resiko masing masingnya sebesar 5% untuk terkena hipertensi selama pengamatan 2 tahun ke depan.

Contoh Perhitungan Menggunakan R

# Data untuk Cumulative Incidence
kasusbaru <- 25
populasiawal <- 500

# Perhitungan Cumulative Incidence
CI <- round(kasusbaru / populasiawal, 2);CI
## [1] 0.05

Soal 3: Prevalensi

Definisi:
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.

Hitung prevalensi diabetes di kota tersebut.

Perhitungan: \[ \begin{aligned} P &= \frac{400}{20000} \\ &= 0.02 \\ &= 2\% \end{aligned} \]

Interpretasi:
Di kota tersebut, Prevalensi diabter ada di kisaran 2%, yang berarti selama dilaksanakannya survey, di kota tersebut terdapat 2% penderita kasus diabetes.

Apa makna angka tersebut dalam konteks kesehatan masyarakat?

Interpretasi dalam Konteks Kesehatan Masyarakat:
Nilai 2% prevalensi ini memberikan arti bahwa ada sekitar 2% dari total populasi kota tersebut yang menderita diabetes selama survey dilaksanakan. Dalam konteks kesehatan, angka ini menjelaskan bahwa ada sebagian kecil masyarakat yang menderita diabetes sehingga ini dapat memberikan gambaran kebijakan, kegiatan dan tanggapan selanjutnya.

Contoh Perhitungan Menggunakan R.

# Data untuk Prevalensi
kasusdiabetes <- 400
populasikota <- 20000

# Perhitungan Prevalensi
P <- round(kasusdiabetes / populasikota, 2);P
## [1] 0.02

Soal 4: Relative Risk dan Attributable Risk

Definisi:
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 Relative Risk:

\[ RR = \frac{CI_{\text{exposed}}}{CI_{\text{unexposed}}} \]

Rumus Attributable Risk:

\[ AR = CI_{\text{exposed}} - CI_{\text{unexposed}} \]

Data yang diberikan:

Dari 200 perokok, 40 orang menderita penyakit paru kronis. Dari 300 bukan perokok, 15 orang menderita penyakit paru kronis.

Cumulative Incidence pada kelompok perokok dan bukan perokok

Cumulative Incidence pada perokok:

\[ CI_{\text{perokok}} = \frac{40}{200} = 0.20 = 20\% \]

Cumulative Incidence pada bukan perokok:

\[ CI_{\text{bukan perokok}} = \frac{15}{300} = 0.05 = 5\% \]

Interpretasi:
Cumulative incidence pada kelompok perokok adalah 20% yang berarti ada 20% risiko bagi individu dalam kelompok perokok untuk terkena penyakit paru kronis. Sementara pada kelompok bukan perokok, cumulative incidence adalah 5%, yang menunjukkan bahwa ada 5% risiko bagi individu yang tidak merokok untuk terjangkit penyakit paru kronis.

Relative Risk (RR)

Relative Risk dihitung dengan rumus:

\[ RR = \frac{0.20}{0.05} = 4 \]

Interpretasi:
Risiko penyakit paru kronis pada perokok 4 kali lebih tinggi daripada individu yang tidak merokok.

Attributable Risk (AR)

Attributable Risk dihitung dengan rumus:

\[ AR = 0.20 - 0.05 = 0.15 = 15\% \]

Interpretasi:
Dengan nilai ini, dapat dilihat bahwa ada 15% dari jantung kronis disebabkan oleh kebiasaan merokok. Dengan kata lain, jika seseorang tidak merokok, maka risiko jantung kronis berkurang sebesar 15%.

Interpretasikan hasilnya

Interpretasi Hasil:

  • Cumulative Incidence menunjukkan bahwa perokok memiliki risiko yang jauh lebih tinggi (20%) dibandingkan dengan bukan perokok (5%) untuk mengembangkan penyakit paru kronis.
  • Relative Risk (RR) menunjukkan bahwa perokok memiliki risiko penyakit paru kronis 4 kali lebih besar dibandingkan dengan bukan perokok.
  • Attributable Risk (AR) menunjukkan bahwa 15% dari penyakit paru kronis yang terjadi terkait dengan kebiasaan merokok.

Hasil ini mengindikasikan bahwa merokok berperan besar dalam meningkatkan risiko penyakit paru kronis.

Contoh Perhitungan Menggunakan R.

# Data untuk Cumulative Incidence
rp <- 40
rt <- 200
nrp <- 15
nrt <- 300

# Cumulative Incidence perokok
CIp <- round(rp / rt, 2);CIp
## [1] 0.2
# Cumulative Incidence bukan perokok
CInp <- round(nrp / nrt, 2);CInp
## [1] 0.05
# Relative Risk (RR)
RR <- round(CIp / CInp, 2);RR
## [1] 4
# Attributable Risk (AR)
AR <- round(CIp - CInp, 2);AR
## [1] 0.15

Soal 5: Odds Ratio

Definisi:
Odds Ratio (OR) adalah perbandingan odds (peluang) terjadinya penyakit pada kelompok terpapar dibandingkan kelompok tidak terpapar. OR biasa digunakan pada studi kasus-kontrol.

Rumus:

\[ OR = \frac{a/b}{c/d} = \frac{ad}{bc} \]

Data yang diberikan:

Terpapar (+) Penyakit (+) = 45, Tidak Penyakit (-) = 30 Tidak Terpapar (-) Penyakit (+) = 20, Tidak Penyakit (-) = 55

Hitung Odds Ratio (OR).

Perhitungan:

Untuk menghitung Odds Ratio, kita akan menggunakan rumus:

\[ OR = \frac{45 \times 55}{30 \times 20} = \frac{2475}{600} = 4.125 \]

Interpretasi:
Nilai odds ratio menunjukkan bahwa peluang orang yang terpapar menderita penyakit adalah 4,125 kali lebih besar diabnding yang tidak terpapar.

Apa makna hasil tersebut terkait hubungan paparan dengan penyakit?

Interpretasi dalam Konteks Paparan dan Penyakit:
Nilai odd rasio yang besar dari 1 menunjukkan bahwa memang ada hubungan positif antara dua variabel. Dalam hal ini peluang orang yang terpapar menderita penyakit adalah 4,125 kali lebih besar daripada peluang terhadap orang yang tidak terpapar.

Contoh Perhitungan Menggunakan R.

# Data untuk Odds Ratio
tp <- 45
tn <- 30
ttp <- 20
ttn <- 55

# Perhitungan Odds Ratio
OR <- (tp * ttn) / (tn * ttp);OR
## [1] 4.125

Soal 6: Case Fatality Rate

Definisi:
Case Fatality Rate (CFR) adalah proporsi kasus suatu penyakit yang berakhir dengan kematian, menggambarkan tingkat keparahan penyakit.

Rumus:

\[ CFR = \frac{\text{Jumlah Kematian Akibat Penyakit}}{\text{Jumlah Kasus Penyakit}} \times 100\% \]

Data yang diberikan:

250 kasus, dengan 10 di antaranya meninggal.

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.

Bagaimana interpretasi tingkat keparahan penyakit berdasarkan CFR tersebut?

Interpretasi dalam Konteks Keparahan Penyakit:
Angka CFR sebesar 4% menunjukkan bahwa penyakit ini memiliki tingkat keparahan sedang, yakni tidak memiliki fatalitas yang sangat tinggi seperti Ebola yang bisa lebih dari 50%. Namun tetap saja ada risiko kematian yang mana ini merupakan masalah serius. Oleh karean itu, perlu pencegahan, dteksi dini dan pengobatan yang tepat.

Contoh Perhitungan Menggunakan R.

# Data untuk Case Fatality Rate
jumlahkematian <- 10
jumlahkasus <- 250

# Perhitungan CFR
CFR <- round((jumlahkematian / jumlahkasus) * 100, 2);CFR
## [1] 4

Kesimpulan

  1. Pengukuran frekuensi penyakit

Incidence Rate (IR) menggambarkan kecepatan munculnya kasus baru dalam periode tertentu, misalnya 7,62 kasus per 1.000 person-years untuk penyakit X.

Cumulative Incidence (CI) menunjukkan risiko individu sehat di awal periode menjadi sakit dalam jangka waktu tertentu, seperti 5% risiko hipertensi dalam 2 tahun.

Prevalensi (P) menilai proporsi populasi yang menderita penyakit pada satu titik waktu atau periode tertentu, contohnya prevalensi diabetes sebesar 2%.

  1. Pengukuran risiko akibat faktor tertentu

Relative Risk (RR) dan Odds Ratio (OR) membandingkan risiko antara kelompok terpapar dan tidak terpapar. Misalnya, perokok berisiko 4 kali lebih tinggi terkena penyakit jantung (RR = 4; OR = 4,125).

Attributable Risk (AR) menunjukkan tambahan risiko akibat paparan, misalnya perokok memiliki risiko 15% lebih besar terkena penyakit paru kronis dibanding bukan perokok.

  1. Pengukuran keparahan penyakit

Case Fatality Rate (CFR) mengukur tingkat kematian di antara penderita suatu penyakit. Contohnya, CFR sebesar 4% menunjukkan bahwa 4% dari kasus yang terinfeksi berakhir dengan kematian.