41
EPIDEMIOLOGI ANALITIK / OBSERVATIONAL ANALITIK Dr Djaka Handaja MPH

4. Analitik Dan Observational

Embed Size (px)

DESCRIPTION

epidemiologi

Citation preview

Page 1: 4. Analitik Dan Observational

EPIDEMIOLOGI ANALITIK / OBSERVATIONAL ANALITIK

Dr Djaka Handaja MPH

Page 2: 4. Analitik Dan Observational

RESEARCH DESIGN

OBSERVATIONAL STUDIES (NO CONTROL OVER EXPOSURE)

NO COMPARISON GROUP

THE RESEARCH

EXPERIMENTAL STUDIES

(INFESTIGATOR DETERMINE) WHO EXPOSED OR NOT EXPOSED

ANALYTIC

CASE REVIEW

SURVEILLANCE SURVEY CROS SEC TIONAL STUDY

CASE CON TROL STUDY

COHORT STUDY

DESCRIPTIVE

COMPARISAN GROUP

Page 3: 4. Analitik Dan Observational

SCHEME FOR RESEARCH CYCLE

DESCRIPTIVE STUDIES

MODEL BUILDING FORMULATION OF HYPOTHESIS

ANALYSIS OF RESULTS, SUGGEST FURTHER-DESCRIPTIVE AND NEW HYPOTHESIS

ANALYTICAL STUDIES

- X - SECTIONAL

- CASE-CONTROL STUDY

- COHORT

- CLINICAL TRIALS

- FIELD TRIALS

EXPERIMENTAL STUDIES :

TEST HYPOTHESIS

Page 4: 4. Analitik Dan Observational

5 CRITERIA CAUSAL ASSOCIATION

1 TEMPORAL RELATIONSHIP --> means exposure to the causal factor (risk factor) must precede development of the disease (effect)

2 STRENGHT OF ASSOCIATION (RR> 4) --> Strength refers to the size/magnitude of RR (not the p value or degree of statistically significance which can be increased by increasing the sample size).

3 CONSISTENCY (C) AND REPLICATION (R)

C--> means different studies resulted in the same association

R--> means repetition of the same study resulted in the same association.

Page 5: 4. Analitik Dan Observational

4 SPECIFICITY/DOSE-RESPONSE RELATIONSHIP

Measures the degree to which one particular

exposure produces one specific disease.

5 COHERENCE WITH EXISTING KNOWLEDGE

(BIOLOGICAL PLAUSIBILITY)

Support for the causal of an association

exist if a causal interpretation is plausible in

term of current knowledge about the factor

and the disease.

Page 6: 4. Analitik Dan Observational

THE SISTEMATIC THINKING OF CAUSAL ASSOCIATION

Statistical association

absent Conclude the suspected factor is not implicated in etiology

Conclude association is artifactual (sporious)

Bias

Apply 5 criteria

Conclude Association is causal

present

present

absent

satisfied

(Source : Morton and Hebel, 1980)

Page 7: 4. Analitik Dan Observational

Studi Epidemiologi

observational Studi Experimen

Deskriftif Analitik

1. Laporan kasus

2. Seri kasus

3. Laporan survei

1. Crossectional

2. Kasus & kontrol

3. Kohort

Pra experimen Experimen Sesungguhnya

Ex p Semu

Page 8: 4. Analitik Dan Observational

Obsevasional Deskriptip

SERI KASUS• Deskripsi tentang ciri yang menarik dari sekelompok kasus• Tanpa hipotesis, kontrol, rencana• Tidak memberi konklusi • Guna: prekursor untuk studi berikutnya• Contoh: pemberian vasodilator memberi kesan dapat

menyelamatkan pasien yang biasanya meninggal pada luka bakar berat

Page 9: 4. Analitik Dan Observational

CROSS-SECTIONAL-STUDY

TOTAL POPULATION

STUDIED POPULATION

COMPARE

STUDIED CHARACTERISTIC

STUDIED CHARACTERISTIC

D+ D-

SAMPLING

Page 10: 4. Analitik Dan Observational

Crossectional1. Suatu saat : tiap subjek diamati suatu saat atau satukali saja2. Pengkuran variable subjek pada saat pemeriksaan3. Tidak melakukan tindak lanjut4. Dapat digunakan secara deskriptif maupun analitk5. Mempelajari hubungan faktor resiko dan penyakit6. Pengukuran hubungan variable bebas ( faktor resiko )dan variable

terikat/tergantung (efek )7. Diukur jumlah subjek yang mengalami efek ataupun yang tak

mengalami8. Disusun dengan tabel 2 X 29. Dihitung Ratio Prevalensinya ( Perbandingan prevalensi efek pada

kelompok dg faktor resiko dan yg tanpa resiko )10. RP > 1 faktor merupakan faktor resiko

10

Page 11: 4. Analitik Dan Observational

LANGKAH-LANGKAH STUDI CROSS LANGKAH-LANGKAH STUDI CROSS SECTIONALSECTIONAL

1 Merumuskan Pertanyaan Penelitian dan HipotesisMerumuskan Pertanyaan Penelitian dan Hipotesis

Contoh :Contoh :Apakah ada hubungan antara vaksinasi BCG dan Apakah ada hubungan antara vaksinasi BCG dan terjadinya penyakit tuberkulosis pada anak usia 0 terjadinya penyakit tuberkulosis pada anak usia 0 - 12 th- 12 th

2 Mengidentifikasi Variabel PenelitianMengidentifikasi Variabel PenelitianDifinisi operasional faktor resiko yang diteliti Difinisi operasional faktor resiko yang diteliti /tidak diteliti, efek (kriteria diagnosis)/tidak diteliti, efek (kriteria diagnosis)

3 Menetapkan Subyek PenelitianMenetapkan Subyek Penelitian

Page 12: 4. Analitik Dan Observational

4 Melaksanakan Pengukuran faktor resiko dan efekMelaksanakan Pengukuran faktor resiko dan efek

- Kuesioner, Catatan medik, uji laborato- - Kuesioner, Catatan medik, uji laborato-

rium,pemeriksaan fisik rium,pemeriksaan fisik 5 Menganalisis dataMenganalisis data

Rasio prevalens = A/(A+B):C/(C+D) Rasio prevalens = A/(A+B):C/(C+D)

Statistik yang digunakan tergantung scala Statistik yang digunakan tergantung scala variabel yang ada.variabel yang ada.

Page 13: 4. Analitik Dan Observational

KELEBIHAN

1 Penggunaan populasi masyarakat umum

2 Murah, mudah, cepat

3 Loss to follow up (drop out) tidak ada

4 Tahap pertama penelitian kohort atau

eksperimen

Page 14: 4. Analitik Dan Observational

KEKURANGAN1 Temporal relationship tidak jelas).2 Studi prevalens lebih banyak menjaring

subyek yang mempunyai masa sakit yang panjang.

3 Subyek penelitian besar4 Tidak menggambarkan perjalanan

penyakit maupun prognosis5 Tidak praktis untuk meneliti kasus yang

jarang

Page 15: 4. Analitik Dan Observational

• Guna:– Mengetahui prevalens atau rasio prevalens– Mengetahui hubungan antara risiko dan penyakit

• Contoh:– Untuk mengetahui prevalens infeksi klamidia pada

wanita di Poliklinik STD di RSCM– Untuk mengetahui adanya hubungan antara

penggunaan pil KB (faktor risiko) dengan infeksi klamidia (faktor efek)

Page 16: 4. Analitik Dan Observational

Studi cross sectional

Rasio prevalen (R.P ) = A/ (A + B ) : C / (C + D )RP = 1 bukan faktor resikoRP=>1 merupakan faktor resikoRP=<1 merupakan faktor perfektifDihitung dengan interval kepercayaan sebesar 95 % atau 99% pada tabel

dan dibandingkan antara hasil nilai hitung dengan nilai tabel

Efek

Faktor resiko

Ya Tidak Jumlah

Ya A B A+B

Tidak C D C+D

16dr.Djaka Handaja MPH

Page 17: 4. Analitik Dan Observational

Infeksi klamidia+ - Total

+ 4 16 20Pil KB

- 8 72 80Total 12 88 100

Rasio prevalensi = 4/12 : 8/80 = 2 (tanda faktor risiko bila CI 95% tidak mencakup angka 1)

Page 18: 4. Analitik Dan Observational

Studi kasus kontrol:

1. Pengukuran variable bebas & tergantung tidak di lakukannya pada saat yang sama

2. Variable tergantung di ukur dulu3. Variable bebas di cari secara retrospektif4. Sama dengan studi longitudinal 5. Variable subjek diikuti sampai periode tertentu 6. Kontrol di pilih dari populasi yg sama karakteristik sama dg kasusnya7. Hasil disusun dalam tabel 2x28. Diukur Odd Ratio nya9. Rasio odds merupakan peran faktor resiko 10. R.O= faktor yg diteliti tidak merupakan faktor resiko11. R.O > 1= faktor yg diteliti merupakan penyebab efek/faktor resiko12. RO< 1= faktor yg diteliti bukan merupakan faktor resiko

18

Page 19: 4. Analitik Dan Observational

LANGKAH LANGKAH CASE-CONTROL STUDY

1 Menentukan pertanyaan penelitian dan hipotesis.

2 Definisi variabel penelitian Faktor risiko - frekuensi - waktu - should be ascertain in the similar procedure between cases and controls

Page 20: 4. Analitik Dan Observational

- use record or documents as much as possible CASE - clearly define case definition - should be incidence cases ? - representative of total cases ? CONTROL -should be representative of the population from which the cases come

Page 21: 4. Analitik Dan Observational

- be sure that the risk factor under study is - be sure that the risk factor under study is not also related to disease among controlnot also related to disease among control

SOURCES OF CASE AND CONTROLSOURCES OF CASE AND CONTROL Case Case : hospital, community, registration: hospital, community, registration ControlControl: hospital, relatives of cases, : hospital, relatives of cases,

neighbors neighbors

Page 22: 4. Analitik Dan Observational

• Titik tolak: ada atau tidaknya suatu penyakit• Lalu lihat retrospektif: cari faktor resiko• Cases = individu dengan penyakit• Controls = individu tanpa penyakit• Guna: mengetahui ada tidaknya hubungan

antara suatu faktor resiko dengan timbulnya suatu penyakit

• Analisis data: hitung odds ratio

Page 23: 4. Analitik Dan Observational

scheme of case-control study

select cases select appropriate

controls

obtain information about previous exposure to proposed

risk of factors each group

compare the frequency of exposure between the two group

Page 24: 4. Analitik Dan Observational

DESAIN STUDI CASE-CONTROL

KASUS

KONTROL

TERPAPAR

TIDAK TERPAPA

R

TERPAPAR

TIDAK TERPAPA

R

POPULASI

Page 25: 4. Analitik Dan Observational

KEUNTUNGAN

1 Kadang kadang merupakan satu satunya cara untuk kasus yang jarang atau masa laten/inkubasi yang panjang

2 Hasil cepat, biaya murah

3 Subyek penelitian sedikit

4 Identifikasi lebih dari satu faktor resiko

Page 26: 4. Analitik Dan Observational

KerugianKerugian1 Data mengenai faktor resiko mengandalkan Data mengenai faktor resiko mengandalkan

daya ingat dan atau catatan medik.( recall daya ingat dan atau catatan medik.( recall bias, memory bias, catatan medik sering bias, memory bias, catatan medik sering tidak akurat)tidak akurat)

2 Kesalahan memilih kontrol yang tepat Kesalahan memilih kontrol yang tepat (Selection bias)(Selection bias)

3 Hanya berkaitan dengan satu penyakit/efekHanya berkaitan dengan satu penyakit/efek

Page 27: 4. Analitik Dan Observational

EFEK

FAKTOR RESIKO

YA TIDAK JUMLAH

ya A B A+B

TIDAK C D C+D

JUMLAH A+C B+D A+B+C+D

Risiko Relatif dinyatakan dengan Rasio Odds ( RO )

Rasio Odds ( RO ) = A/ ( A+B ) : B/ ( A+B )/C/( C+D ):D/ (C+D ) = A/B : C/D = AD / BCHasil nilai hitung dibandingkan dengan nilai tabel dengan interval kepercayaan 95% atau 99%

27dr.Djaka Handaja MPH

Page 28: 4. Analitik Dan Observational

Resiko relatif ( RR ) = A / ( A+B ) : C / (C+D )Hasil nilai hitung dibandingkan dengan nilai tabel dengan interval kepercayaan 95% atau 99% jika lebih besar maka variabel bebas merupakan faktor resiko secara significant

Control

KasusYa Tidak Jumlah

Ya A B A+B

Tidak C D C+D

28dr.Djaka Handaja MPH

Page 29: 4. Analitik Dan Observational

Leukemia+ - Total

+ 69 63 132Vit K, IM

- 38 44 102Total 107 107 134

Rasio prevalensi = 69/38 : 63/44 = 1.27 (tanda faktor resiko bila CI 95% tidak mencakup angka 1)

Page 30: 4. Analitik Dan Observational

LANGKAH STUDI COHORT1 Merumuskan pertanyaan penelitian dan

hipotesis.

2.Menetapkan kohort Menentukan subyek tanpa sakit atau

tanpa problem kesehatan atau tanpa efek.3 Memilih kelompok kontrol Kelompok kontrol terbentuk secara

alamiah.4.Identifikasi variabel penelitian dan cara

pengamatannya Buat definisi faktor resiko dan effect

Page 31: 4. Analitik Dan Observational

populasi

TERPAPAR

TIDAK TERPAPAR

SAKIT

SAKIT

TIDAK SAKIT

TIDAK SAKIT

DESAIN STUDI COHORT

Page 32: 4. Analitik Dan Observational

Studi kohort:1. Diidentifikasi dulu kausanya2. Di ikuti selama periode tertentu( prospektif) untuk

mencari efeknya3. Adanya subyek kontrol4. Disusun dalam tabel 2x25. Ditentukan incidens terjadinya efek6. Diukur Resiko Relatifnya7. RR=>1 faktor tsb merupakan faktor resiko8. RR =<1 faktor tsb merupakan faktor protektif 9. RR =1= faktor tsb bukan merupakan faktor resiko

32

Page 33: 4. Analitik Dan Observational

Resiko relatif ( RR ) = A / ( A+B ) : C / (C+D )

Efek

Faktor ResikoYa Tidak Jumlah

Ya A B A+B

Tidak C D C+D

33

METHOD OF DATA ANALYSIS

Page 34: 4. Analitik Dan Observational

1.Terbaik menerangkan hubungan antara

faktor resiko dan efek

2. Menentukan insiden

3. Meneliti beberapa efek

KEUNTUNGAN

Page 35: 4. Analitik Dan Observational

1. Waktunya lama, mahal.Waktunya lama, mahal.

2. Rumit2. Rumit

3. Loss to follow up3. Loss to follow up

4. Tidak efisien4. Tidak efisien

5. Etika.5. Etika.

KERUGIANYA

Page 36: 4. Analitik Dan Observational

Langkah pelaksanaan uji klinis (contoh studi experimental)

1. Merumuskan pertanyaan penelitian dan hipotesis.Merumuskan pertanyaan penelitian dan hipotesis.

2. Menentukan desain uji klinis yang sesuai.

. desain pararel

. desain menyilang (cross over)

. lain

Page 37: 4. Analitik Dan Observational

3. Menetapkan subyek penelitian. . Menetapkan populasi terjangkau . Menentukan kriteria pemilihan kriteria inklusi dan eksklusi . Menetapkan besarnya sampel4. Melakukan pengukuran variabel .data demografis . data klinis . data laboratorium5. Melakukan randomisasi .randomisasi peserta atau perlakuan

Page 38: 4. Analitik Dan Observational

6. Melakukan intervensi . Uji klinis terbuka . single blind assignment (single mask) . double blind assignment (double mask)7. Mengukur variabel efek8. Menganalisa data.9. Hal hal yang perlu diperhatikan: Kepatuhan pasien, drop out, efek

samping, penyimpangan protokol

Page 39: 4. Analitik Dan Observational

1.Adanya randomisasi bias menurun sebab 1.Adanya randomisasi bias menurun sebab faktor perancau (confounding) agar faktor perancau (confounding) agar tersebar merata antar kelompok.tersebar merata antar kelompok.

2. Kriteria inklusi, perlakuan dan outcome telah ditentukan lebih dahulu.

3. Statistik lebih efektif ( pemilihan subyek secara random)

KEUNTUNGAN

Page 40: 4. Analitik Dan Observational

1. Komplek dan mahal

2. Tidak representatif terhadap populasi

(validitas externa jelek)

3. Etika

4. Tidak praktis

KERUGIAN

Page 41: 4. Analitik Dan Observational

SAMPAI JUMPA