UKURAN-UKURAN FREKUENSI DALAM EPIDEMIOLOGI

Departemen EpidemiologiFKM UI 2011

Objektif

• Tipe kuantitas matematis:– Tanpa denominator: angka absolut/mutlak– Dengan denominator:

• Rasio• Proporsi• Rate

• Ukuran epidemiologi:– Ukuran frekuensi:

• Prevalens: prevalens titik & periode • Insidens: insidens kumulatif & density

2

Definisi Epidemiologi

Last (1988):Epidemiologi adalah studi distribusi dan determinan kesehatan yang terkait keadaan atau peristiwa dalam populasi tertentu, dan aplikasi studi ini untuk mengendalikan masalah kesehatan

3

Ringkasan ukuran (1)

TipeKuantitas Matematis

Tanpadenominator

Dengan denominator

EnumerasiHitung,

angka mutlakRasio Proporsi Rate

4

Ringkasan ukuran (2)

Ukurandalam

epidemiologi

UkuranFrekuensiPenyakit

Ukuran asosiasi

Ukuran efek/dampak

5

Ukuran frekuensi penyakit

Ukuran frekuensiPenyakit

Insidens Prevalens

Insidens Kumulatif

Incidence Density

Prevalens titik

Prevalens periode

Mortalitas

6

Estimasi penderita HIV/AIDS dan kasus baru infeksi HIV di Dunia (1)

Regional Populasi (1x1000) Penderita HIV/AIDS (akhir 2001)

Kasus baru infeksi HIV (2002)

Sub sahara Afrika 633.816 28.500.000 3.500.000

Asia timur & Pasifik 1.497.066 1.000.000 270.000

Australia & NZ 23.146 15.000 500

Asia Selatan & tenggara

1.978.430 5.600.000 700.000

Eropa timur & asia tengah

393.245 1.000.000 250.000

Karibia 32.489 420.000 60.000

USA & Kanada 316.941 950.000 45.000

7

Estimasi penderita HIV/AIDS dan kasus baru infeksi HIV di Dunia (2)Regional Populasi

(1x1000)Penderita HIV/AIDS

(akhir 2001)

Kasus baru infeksi HIV

(2002)

Prevalensi (%)

Insidens (per

100.000/thn)

Sub sahara Afrika

633.816 28.500.000 3.500.000 4,50 552,2

Asia timur & Pasifik

1.497.066 1.000.000 270.000 0,07 18,0

Australia & NZ

23.146 15.000 500 0,06 2,2

Asia Selatan & tenggara

1.978.430 5.600.000 700.000 0,28 35,4

Eropa timur & asia tengah

393.245 1.000.000 250.000 0,25 63,6

Karibia 32.489 420.000 60.000 1,29 184,7

USA & Kanada

316.941 950.000 45.000 0,30 14,2

8

9

UKURAN FREKUENSI KEJADIAN PENYAKIT

• Secara garis besar kejadian penyakit dapat berupa :• Morbiditas /kesakitan• Mortalitas / kematian

• Ada 3 macam parameter matematis yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara

• jumlah kejadian penyakit dengan • besarnya populasi dari mana kejadian penyakit terjadi

• Parameter tersebut adalah• Ratio• Proporsi• Rate

• Ratio– nilai yang didapat dengan pembagian suatu

kuantitas dengan kuantitas yang lain– kuantitas numerator (pembilang) boleh

berbeda dari kuantitas denominator (penyebut) atau denominator mungkin tidak memuat numerator

– Contoh: ab

10

11

Ratio :

• Membagi suatu jumlah dengan yang lainnya (pembilang dan penyebut) tanpa memperhatikan hubungan antara penyebut dan pembilang

Numerator (pembilang) ------------------------------------------ Denominator (penyebut)

• Contoh :

Jumlah kelahiran mati----------------------------------------Jumlah kelahiran hidup

12

Proporsi :

• Merupakan bentuk lain dari ratio dimana pembilang merupakan bagian dari penyebut

• Bila dikalikan dengan 100 disebut suatu prosentase • Contoh :

  Jumlah kelahiran mati----------------------------------------------------------------Jumlah kelahiran hidup + kelahiran mati

• ada 28 kasus dari 58 orang 28/56=0,5; 0,5x100%=50% berarti proporsi kasus adalah 50%

13

Rate :

• Merupakan bentuk lain /tipe spesifik dari proporsi dimana ada hubungan antara pembilang dan penyebut, disamping ada elemen waktu yang merupakan bagian intrinsik dari penyebut• digunakan mengkuantifikasi proses dinamik seperti pertumbuhan dan kecepatan

• Contoh : 

Jumlah kejadian penyakit flu pada anak sekolah -------------------------------------------------------------------------------- 1000 anak sekolah selama selama periode 1 bulan 

• Rate– Format umum dari rate adalah

14

Numerator adalah jumlah orang atau individu yang mengalami peristiwa.

Denominator adalah jumlah populasi berisiko (jumlah total orang atau keseluruhan individu yang mungkin mengalami peristiwa).

F adalah faktor pengali, biasanya kelipatan 10, mengkonversi rate dari suatu fraksi ke suatu jumlah keseluruhan.

Rate = numerator x F denominator

• Rate– Dapat berarti

• suatu pernyataan numeris dari frekuensi kejadian yang terjadi dalam suatu kelompok orang tertentu (didefinisikan) di dalam satu periode waktu tertentu

– Contoh: Pada tahun 2004, ada 100 kasus demam berdarah di suatu kota yang berpenduduk 1.250.000 orang. Berapa rate kasus demam berdarah di kota itu ?

15

Rate demam berdarah = 100 / 1.250.000 = 1 / 12.500= 0,00008 x F= 8 kasus per 100.000

16

17

DEFINISI DAN KALKULASI DARI UKURAN FREKUENSI

•Ukuran frekuensi penyakit:•Merefleksikan besar kejadian penyakit (morbiditas) atau kematian karena penyakit (mortalitas) dalam suatu populasi•Biasanya diukur sebagai suatu rate atau proporsi

•Ukuran dari Frekuensi penyakit secara garis besar dapat dibagi menjadi 2 :

• prevalens• insidens

18

DEFINISI DAN KALKULASI DARI UKURAN FREKUENSI

Prevalens

• Secara garis besar ada 2 macam : • point prevalence dan • period prevalence

• point prevalence mengukur banyaknya orang pada suatu populasi yang telah mendapat penyakit tertentu pada waktu tertentu

• merefleksikan jumlah kasus yang ada (lama dan baru) dalam populasi pada suatu waktu tertentu

 

19

of existing cases of disease point prev. = ------------------------------------------------ at a point in time

total population

• period prevalence mengukur banyaknya orang yang telah mendapat penyakit tertentu dari suatu populasi pada suatu periode waktu tertentu

  of existing cases of disease period prev. = ---------------------------------------------- during period of time

average population

20

Prevalens tergantung pada 2 faktor :

• berapa banyak orang jumlah orang yang telah sakit• durasi/lamanya penyakit

walaupun hanya sedikit orang sakit tapi jika penyakitnya kronis (durasinya panjang) maka prevalens menjadi relativ tinggi

P I x D I : insidens D : durasi

21

• Prevalens

• informasinya digunakan untuk melihat berapa besar permasalahan yang ada terutama untuk penyakit-penyakit kronis• sebagai alat untuk merencanakan fasilitas, man power yang dibutuhkan• tidak ideal untuk studi-studi yang meneliti masalah etiologi penyakit

• Period prevalens

• merupakan point prevalence + kasus-kasus baru (insidens) + kasus-kasus rekuren (kumat) pada suatu periode waktu tertentu• lebih disukai dari pada point prevalens atau insidens untuk hal-hal :

• menganalisa penyakit-penyakit yang tidak diketahui onsetnya (kapan timbulnya) contohnya: penyakit mental

22

12

3

4

56

7

8

910

1 Jan 1990 31 Des 1990N=100 avg. N=1000

Contoh perhitungan prevalens

23

• Skema diatas menunjukkan kejadian penyakit hepatitis B pada periode 1 Januari - 31 Desember di suatu PKM

• pada 1 januari jumlah pasien = 100 • selama periode 1 tahun rata-rata jumlah pasien = 1000

• Tanggal 1 Januari 5 orang pasien (kasus 1,4,6,8 dan 9) menunjukkan adanya kelainan hepatitis B

• point prevalens hepatitis B pada populasi klinik tersebut pada tanggal 1 Januari adalah 5/100 =0.05 atau 50 kasus per 1000 pasien

• Selama periode 1 tahun ( 1 Januari – 31 Desember 1990) terdapat terdapat 10 kasus hepatitis B

• period prevalens hepatitis B pada PKM adalah 10/1000 kasus

24

Insidens

• Insidens suatu penyakit menggambarkan banyaknya kasus baru yang terjadi pada suatu populasi yang beresiko terhadap penyakit tersebut selama periode waktu tertentu

•Kasus baru perubahan status sehat menjadi sakit•Periode waktu jumlah waktu yang diamati selama sehat hingga menjadi sakit

• Insidens diukur dengan 2 cara :• cumulative incidence (CI)

•Nama lain: risk, proporsi insidens• incidence density (ID)

•Nama lain: insidens orang-waktu/person-time incidence, incidence rate

 

25

Cumulative Incidence

•Berarti rata-rata risiko seorang individu terkena penyakit•Individu dalam denominator harus bebas penyakit pada awal/permulaan periode (observasi/pengamatan atau tindak lanjut)•Syarat bila tidak ada atau sedikit kasus yang hilang dari pengamatan (drop out) karena kematian akibat sebab lain atau mengundurkan diri semua non kasus dipastikan dapat diobservasi sepanjang periode pengamatan (fixed population)•Nilai dari nol sampai 1•Merujuk pada individu•Mempunyai periode rujukan waktu yang ditentukan dengan baik

26

Cumulative Incidence

• Adalah proporsi dari sekelompok orang yang beresiko dan berkembang menjadi sakit pada periode waktu tertentu

• Dapat digunakan untuk mengukur “risiko” yaitu :• probabilitas dari orang yang sehat akan menjadi sakit selama periode waktu tertentu dengan asumsi bahwa semua orang yang sehat dan berisiko diamati sampai timbulnya penyakit pada periode waktu tertentu (“fixed population”)

• Kalkulasi dari CI  of new cases of disease/incidence CI = ------------------------------------------------------ during period of

population at risk time

note : hanya kasus baru saja yang termasuk dalam numerator, kasus-kasus yang sudah terjadi tidak termasuk dalam numerator

27

12 *

3 *

4

67*

8

5*

910*

1 Januari 1990 31 Des 1990N=100

Contoh perhitungan Cumulative Incidence

* = kasus baru

28

• Selama periode 1 Jan 1991 - 31 Des 1991 terdapat 5 kasus baru campak (2,3,5,7 dan 10)

• Sebelumnya telah ditemukan 5 kasus campak (1,4,6,8 dan 9) sehingga dari 100 orang hanya 95 orang yang beresiko terhadap penyakit campak selama periode 1 Jan 1991 - 31 Des 1991

• CI = 5/95 = 0.053 5.3 % selama periode 1 tahun 

29

Incidence Density

• Nama lain dari incidence density adalah incidence rate, hazard rate• Untuk menghitung insidens dimana kasus baru muncul diamati dari suatu populasi beresiko dengan periode pengamatan yang berbeda-beda (unfixed population)

• Kalkulasi   of new cases of disease ID = ------------------------------------------------------ during period of

person-time at risk for disease time 

30

X

X

O

O

3 tahun

4 tahun

3 tahun

4 tahun

2 tahun

8 tahun

A

B

C

D

E

Subjek Lamanya pengamatanSampai timbul “outcome”

Lamanya penelitian

x : kasus baruo : meninggal

O

31

orang -waktu pengamatan = 3 + 4 + 3 + 4 + 2 = 16 orang-tahun 

2 kasus 1 kasusID = ----------------------- = --------------------- = 125/1000

orang /tahun 16 orang-waktu 8 orang-tahun

terdapat 125 kasus baru /1000 orang pertahun

32

• Orang-orang /anggota kelompok yang diamati tidak bersifat tetap (unfixed)

• Saat pengamatan dari masing-masing anggota kelompok yang diamati dapat berbeda-beda waktunya

• Kelemahan menggunakan person-time sebagai denominator untuk perhitungan ID adalah

• mengumpulkan waktu pengamatan yang berbeda-beda menjadi satu • 10 individu diamati selama 10 tahun dan 100 individu diamati selama 1 tahun• keduanya akan memberikan 100 orang-tahun pengamatan sebagai denominator

33

• Bila “short-term patient” berbeda secara sistematik dengan “long-term patient” akan menimbulkan bias

• Sebagai contoh :• jika rata-rata dibutuhkan waktu 4 tahun dari keterpaparan dengan faktor resiko

sampai timbulnya sakit,• maka nilai ID yang berdasarkan pengamatan terhadap 100 orang selama 1 tahun akan dibawah rate yang sebenarnya (underestimation)

 

34

HUBUNGAN ANTARA PREVALENS DAN INSIDENS

P = I X Rata-rata lamanya sakit (durasi)P = prevalens I = insidens D = durasiP = I x D

• Prevalens yang tinggi dapat oleh karena :• insidens yang tinggi• durasi sakit yang panjang

• Contoh : • penggunaan insulin menyebabkan penderita DM bertahan hidup lama durasi sakit menjadi panjang prevalens meningkat

 

35

Prevalens yang rendah dapat oleh karena :• insidens yang rendah• durasi sakit yang pendek • atau keduanya

• Contoh : • pada kasus-kasus yang mudah sembuh, • atau pada kasus-kasus yang cepat meninggal

 

Dinamik prevalens

36

Kasus Lama

Kasus Baru

Prevalens

(Permukaan air)

Insidens (aliran masuk)

Bekas-bekas kasus

Sembuh

atau meninggal

37

VARIASI PADA INSIDENS DAN PREVALENS

• Oleh karena insidens tergantung kepada munculnya kasus baru maka penurunan pada insidens dapat oleh karena :

• adanya peningkatan daya tahan tubuh diantara anggota populasi terhadap penyakit• adanya perubahan pada etiologi penyakit• adanya pencegahan yang efektif

• Penurunan pada prevalens dapat oleh karena :• menurunnya insidens• pendeknya durasi penyakit oleh karena :

• pengobatan yang baik• meningkatnya virulensi penyakit sehingga pasien cepat meninggal

38

ISSUE DALAM PENGUKURAN FREKUENSI PENYAKIT

• Dalam pengukuran frekuensi penyakit perlu diperhatikan hal-hal sebagai berikut :

• Definisi /pemberian label menentukan apa yang dimaksud “kasus” (sakit)

• Menentukan “time of onset”• Mendefinisikan populasi

• Mendefinisikan “kasus”• Baik menghitung prevalens ataupun insidens diperlukan definisi dari “kasus” siapa yang dianggap sebagai kasus, siapa-siapa yang bukan

• “Kasus” dapat ditentukan dengan cara :• evaluasi klinis (tes diagnostik, gejala-gejala klinis)• melalui catatan medis• melalui interview

 

39

• Pada perhitungan insidens numerator hanya terdiri dari kasus-kasus baru saja :

• pada kondisi tertentu, suatu kejadian penyakit dapat terjadi berulang-ulang pada satu pasien dalam suatu periode (misal diare, flu)• pada keadaan demikian dari data tersebut dapat dibuat 2 macam pengukuran insidens

• Insidens yang menggambarkan jumlah orang yang menjadi sakit diare pada periode waktu tertentu

  

of people who developed disease CI = -------------------------------------------------------- during period of

people at risk time

40

• Insidens yang menggambarkan jumlah kejadian flu pada periode waktu tertentu

  of colds happened CI = -------------------------------------------- during period of

people at risk time

• Pengukuran kedua insidens diatas memberikan interpretasi yang berbeda

• Pertama memberikan interpretasi berapa peluang seseorang untuk menjadi sakit tertentu dalam periode waktu tertentu• Kedua memberikan interpretasi peluang seseorang untuk mengalami sejumlah kejadian penyakit yang sama dalam suatu periode waktu tertentu (episode)

41

Menentukan “time of onset”

• Kapan/bilamana dikatakan sebagai kasus baru, atau kasus lama

• Untuk insidens diperlukan estimasi yang akurat untuk menentukan “kasus baru”

• Untuk penyakit-penyakit akut penentuan “time of onset” lebih mudah contohnya appendisitis akut, influenza dll

• Untuk penyakit-penyakit kronis penentuan “time of onset” sulit

• oleh karena sulit menentukan waktu yang tepat kapan saatnya penyakit dimulai • contohnya depressi, kanker dll

 

42

43

• Pada prakteknya sulit untuk mengidentifikasikan individu-individu yang tidak lagi berisiko :

• jika diperkirakan jumlah dari individu-individu yang tidak berisiko relatif kecil dibanding dengan besarnya populasi

kegagalan mengeluarkan individu-individu tersebut dari populasi hanya memberi dampak yang kecil pada perhitungan insidens

• Pada pengukuran prevalens denominator selalu mengikut sertakan semua individu pada populasi

44

MANFAAT DARI PENGUKURAN TERHADAP FREKUENSI PENYAKIT

Insidens

• Merupakan alat ukur untuk penelitian etiologi suatu penyakit baik akut maupun kronis

• Merupakan indikator yang baik untuk mengestimasi suatu “risiko” oleh karena insidens mengukur

• secara langsung peluang bahwa seseorang yang sehat akan menjadi sakit

• Insidens rate yang tinggi dari suatu penyakit menunjukkan resiko yang tinggi untuk mendapatkan penyakit tersebut

• Insidens memberikan informasi mengenai efektifitas dari suatu pencegahan atau intervensi terhadap suatu penyakit

 

45

Prevalens

• Suatu prevalens rate yang tinggi dari suatu penyakit belum tentu menunjukkan adanya resiko yang tinggi untuk mendapatkan penyakit tersebut, oleh karena dapat saja oleh karena :

• survival rate yang meningkat• medical care yang meningkat

• Suatu prevalens rate yang rendah dari suatu penyakit dapat merefleksikan kondisi-kondisi :

• proses fatal yang cepat• proses penyembuhan yang cepat

46

·       

• Data dari pengukuran prevalens tidak dapat dipakai untuk meneliti etiologi penyakit dan mengukur resiko

• Data dari pengukuran prevalens dapat digunakan untuk mengestimasi kebutuhan atas personel dan fasilitas kesehatan, juga untuk mengestimasi beban dari suatu penyakit terhadap sistem pelayanan kesehatan.

 

Ukuran-ukuran frekuensi penyakit

Insidens Prevalens

Hanya menghitung kasus baru

Tingkat tidak bergantung durasi rata-rata penyakit Dapat diukur sebagai rate atau proporsi Merefleksikan kemungkinan menjadi penyakit sepanjang waktu Lebih disukai bila melakukan studi etiologi penyakit

Menghitung kasus yang ada (kasus baru dan lama) Bergantung pada rata-rata lama (durasi) sakit Selalu diukur sebagai proporsi

Merefleksikan kemungkinan terjadi penyakit pada satu waktu tertentu Lebih disukai bila studi utilisasi pelayanan kesehatan

47

• Perbandingan Insidens dan Prevalens

Ukuran-ukuran frekuensi penyakit

Insidens Prevalens

Insidens Kumulatif

Incidence Rate

Titik Periode

Sinonim Proporsi Insidens

Incidence Density

Numerator Kasus baru Kasus baru Kasus yang ada

Kasus yang ada/baru

Denominator Populasi inisial

Orang - Waktu

Populasi Inisial Populasi pertengahan

Unit Tidak ada Kasus per orang waktu

Tidak ada Tidak ada

Tipe Proporsi Rate Proporsi Proporsi

48

(6)

1. Pada suatu wabah terdapat 40 orang laki-laki menderita penyakit hepatitis, dan 20 orang perempuan menderita hepatitis.

a. Berapa proporsi perempuan yang menderita hepatitis? 33,3%

b. Berapa rasio penderita laki-laki dibanding (÷) penderita perempuan? 2:1

49

(7)

2. Ada 1200 kasus baru terjadi dalam periode 3 tahun pada suatu kota yang berpenduduk 4 juta orang. Berapa tingkat insidensnya (Incidence Rate=IR) penyakit tersebut?IR = 1200/ (4juta x 3 tahun) = 10 kasus per 100.000 orang-tahun

50

(8)

3. Dalam suatu wilayah diestimasikan bahwa penduduk pada pertengahan tahun 200.000 orang, kemudian dilaporkan ada 40 kasus malaria selama tahun 1996. Berapakah tingkat insidensnya?

2 kasus/10.000 orang-tahun

51

(9)

4. Pada tanggal 1 Juni 2004 ada 120 orang menderita (kasus) TBC paru-paru di suatu wilayah yang diperkirakan ada 200.000 penduduk. Berapakah prevalens (point of prevalence) dari penyakit TBC paru-paru?

6 kasus/10.000 orang penduduk

52

Rujukan• 1. Page RM, Cole GE, Timmreck TC. Basic Epidemiological Methods and

Biostatistics. A Practical Guidebook. John and Barlett Publisher. Boston, London.1995.

• 2. CDC. Principles of Epidemiology 2nd . An Introduction to Applied Epidemiology and Biostatistics. 1992

• 3. Szklo M, Nieto FH. Epidemiology Beyond the Basics. AN Aspen Publication.Gaithersburg. Maryland. 2000

• 4. Lilienfeld DE, Stolley PD. Foundations of Epidemiology. 3rd . New York, NY: Oxford University Oress; 1994

• 5. Gordis L. Epidemiology. Philadelphia. WB Saunders 1996.• 6. Rothman KJ, Greenland S. Modern Epidemiology. 2nd . Philadelphia.

Lippincott-Raven Publishers; 1998.

53