PENELITIAN EPIDEMIOLOGI

Alasan penelitian epidemiologi

Pemantauan terhadap pencemaran di lingkungan yang meningkat (kual.&kuan) 

belum diketahui efek thd kesehatan

Zat pencemar  agent potensial krn : korosif, eksplosif, mutagenik, dll

Tujuan dan Ruang Lingkup

1. Deskripsi penyakit  agent, host, lingkungan

2. Mekanisme penyakit

3. Faktor‐faktor determinan suatu penyakit

4. Mencari data diagnostik yang spesifik

5. Mencari cara pencegahan, pengendalian, & pemberantasan penyakit

6. Mengikuti berbagai faktor sbg agent potensial, identifikasi efek potensial agent

Latar Belakang Etika

Deklarasi Helsinki yang diadopsi oleh World Medical assembly ke 18 th. 1964  World Medical assembly ke 29 th. 1975

Panduan internasional utk penelitian biomedis. Indonesia  diatur ol. Bagian sospol tiap daerah

Isi Panduan :Perizinan

Penggunaan kelompok atau prosedur kontrol

Uji coba alat atau lain‐lain yang belum boleh digunakan pada manusia

Taraf EtikaEtika pada taraf individuBerlaku pada taraf individu, kelompok, dan masy.  prosedur penelitian, keuntungan dan bahaya. Izin bisa tertulis tetapi yang terpenting pengertian.

Etika pada taraf masyarakatYang penting pengertian  masyarakat harus bekerja dalam kemitraan dan menguntungkan kedua belah pihak

Etika pada taraf nasionalInstitusi bertaraf nasional  memberi izin pelaksanaan penelitian

Hal‐hal yang perlu diperhatikan

Keadaan pelayanan kesehatan masyarakatHarapan masyarakat adanya perbaikan  penelitian jangka panjang

Unit pelayanan setempat merupakan mitra yang sangat baik

Partisipasi masyarakat setempat  perencanaan, pelaksanaan, evaluasi data

Kelompok kontrol atau placebo

Pemanfaatan statistik medis

Anonimitas masyarakat  untuk hal‐hal yang sensitif

Penelitian perilaku

Dampak lingkungan

Hal‐hal yang perlu diperhatikan (samb.)

Anonimitas masyarakat  untuk hal‐hal yang sensitif

Penelitian perilaku

Dampak lingkungan

Etika dalam pelatihan

Model Dasar Penelitian Epidemiologi

(dapat dilakukan) di laboratorium atau lapangan

(dapat bersifat) observasional atau experimental

Penelitian Experimental

(dapat dilakukan) terhadap hewan atau manusia

(dapat dilakukan) dalam situasi alami atau disimulasi

Membandingkan kelompok manipulasi dan non manipulasi

Lebih nyata jika melihat efek yang ditimbulkan

Dilakukan secara bertahap

Tidak selalu dapat dilakukan mengingat etika

Interpretasi hasil penelitian terbatas

Penelitian observasional

Dilakukan tanpa melakukan sesuatu terhadap populasi secara sengaja  realistis  banyak faktor yang tdk terkontrol

Desain penelitian harus baik

Metoda menghilangkan  mencegah faktor pengganggu

Dapat berupa survey jangka pendek/panjang

Dapat bersifat deskriptif  kasus kendali, kohort, cross sectional

Tabel 1. Desain dan unit penelitian epidemiologis

Unit penelitian Desain penelitian Nama lain

Penelitian Observasional Deskriptif/analitik

Populasi

Individual

Individual

Individual

Ekologis

Cross Sectional

Kasus kendali

Kohort

Korelasional

Prevalensi

Kasus-referensi

Longitudinal/follow up

Penelitian experimental Studi intervensi

Penderita

Orang sehat

Masyarakat

Percobaan klinis

Survey lapangan

Percobaan lapangan

Keuntungan dari beberapa model penelitian observasional

Ekologis Cross-sectional

Kasus kendali

Cohort

Penelitian penyakit langka

++++ - ++++ -

Penelitian penyakit dengan penyebab langka

++ - - ++++

Uji efek multipel penyebab

+ ++ - ++++

Pengukuran hubungan waktu

++ - - ++++

Pengukuran langsung insidensi

- - - ++++

++++ Kecocokan - Tidak cocok

Model kasus kendali

Disebut case control, case history, dan retrospektif

Penyakit sudah ada/manifes tapi tidak diketahui sebabnya

Mencari penyebab penyakit yang belum diketahui

Seleksi kasus  usahakan kasus baru  menghindari bias

Perlu kelompok pembanding dengan keadaan yang setara

Kelompok kontrol kalau bisa komparabel dan berasal dari populasiyang sama

Baik kasus dan kontrol tidak boleh diseleksi  pertimbangan paparan terhadap agent sama

Tabel 2. Matriks 2 x 2

Paparan/Kondisi Sakit Sakit X (D)Tidak Sakit X

(Ď)

Terpapar faktor (E) a b

Tidak terpapar faktor (Ē) c d

Penting menentukan mulai terjadinya sakit dan lamanya menderita sakit

Kesulitan  kualitas dan kuantitas atas dasar ingatan orang

Diarahkan untuk mencari perbedaan antara populasi yang sakit dan tidak sakit sehubungan dengan penyebab potensial

Tabel 3. Matriks hubungan konsumsi daging dengan enteritis necroticans

Enteritis necroticans Jumlah

Ya Tidak

Mengkon-sumsi Daging

Ya 50 16 66

Tidak 11 41 52

Jumlah 61 57 118

Tabel 4. Distribusi 1465 kasus kanker paru‐paru dan populasi kontrol atas dasar jenis kelamin dan konsumsi rokok 10 th sebelum terjadi kanker

Konsumsi sigaret

Laki-laki Perempuan

Kasus Kontrol Kasus Kontrol

0 7 61 40 59

1-4 55 129 16 25

5-14 489 570 24 18

15-24 475 431 14 6

25-49 293 154 14 0

50> 38 12 0 0

Total 1357 1357 108 108

Bayi Phocomelia

Bayi Sehat

Konsumsi Thalidomide

41 0

Tidak mengkonsumsi Thalidomide

5 300

Kasus Kendali:Waktu

Arah penelitian

46 Kasus (orang sakit)

Terpajan 41

Tidak terpajan 5

300 kontrol (orang tdk sakit)

Terpajan 0

Tidak terpajan 300

Keuntungan dan kerugianKeuntunganDapat cepat selesai

Waktu pendek  biaya murah

Informasi mudah didapat  dari penderita/keluarga

KerugianData berdasarkan ingatan orang  kurang atau tidak akurat

Populasi kasus hanya yang masih hidup  bias

Kontrol tidak berasal dari populasi yang sama  bias

Model Kohort atau ProspektifFollow up atau studi insidensi

Dilakukan ketika penyakit belum didapat tetapi sudah diketahui adanya agent potensial

Variabel berupa agent potensial yang didefinisikan dan diukurKohort  kesesuaian penyakit tersebut dgn yang didefinisikan pada awal penelitian

Prospektif  penelusuran dan pemantauan aksi agent thd populasi

Perbedaan dgn retrospektif  pemaparan thd variabel lingkungan yang diukur

Model CohortWaktu

Arah penelitian

Populasi Orang sehat

terpajan

Tidak terpajan

sakit

Tidak sakit

sakit

Tidak sakit

Tabel 5. Matriks studi Kohort Merokok dan Kanker Paru‐paru

Status sakit/ Paparan

Terpapar/ Merokok (E)

Tidak terpapar/ tidak merokok (Ē)

Sakit Ca

paru-paru (D)a b

Tidak sakit Ca paru-paru (Ď)

c d

Data bisa matriks 2 x 2

Menekankan pada efek paparan terhadap terjadinya penyakit

Digunakan insidensi  dpt dihitung resiko atribut dan resiko relatif

Keuntungan dan kerugian

KeuntunganDapat dikuantifikasi dengan akuratPenyakit yang terjadi  diperiksa dan didiagnosa dgn akuratTidak biasHubungan sebab‐akibat lebih jelas/pastiPengukuran resiko yang sangat langsung

KerugianWaktu follow up lama  mahalPopulasi yg tdk tetap pada lingkungan terpapar  sulit memperkirakan paparan individualPopulasi pindah/meninggal  sulit diganti;data sedikitJika penyakit jarang didapat  waktu lama; drop out data selama penelitian

penelitian kohort dilakukan setelah penelitian retrospektif

Model Cross‐Sectional

Studi prevalensi  yg diukur prevalensi

Baik agent atau penyakit diteliti pada saat yang sama

Keadaan lingk. stabil  kadar agent sama pada masa dulu dan sekarang

Lebih mudah, cepat, dan murah

Sulit menghub. antara faktor pemapar dgn prevalensi yg didapat

Berguna utk studi faktor yg bersifat permanen mis. bangsa, gol darah

Tabel 6 Matriks Hubungan Usia Ibu Hamil  dan Berat bayi

Usia IbuBarat bayi

< 2500 gr

Berat bayi

>2500 grTotal

<20 10=n11 40=n12 50=n1.

>20 15=n21 135=n22 150=n2.

total 25=n.1 175=n.2 200=n…..

Studi DeskriptifBiasanya menggunakan data yg telah ada (data sekunder)untuk  menggambarkan keadaan atau status kesehatan (angka kematian, jenis kelamin, dll)

Di Indonesia  pengambilan rutin  survei rumah tangga

Berguna utk usulan penelitian epidemiologis

Contoh penelitian deskriptif

0

200

400

600

800

1000Angka kematian bayi per 100000

lahir hidup

1750 1800 1850 1900 1950 2000

Tahun

Studi Ekologis

Studi awal dengan seluruh populasi sebagai unit 

contoh: menghubungkan konsumsi garam dgn kanker oesophagus di Cina

Kesulitan menjelaskan hubungan penyebab dan akibat

Pengolahan Data

Mencari hubungan antara agent potensial dengan penyakit yang diteliti:

•Apakah hubungan kedua variabel bermakna secara statistik menghitung signifikansi

•Hubungan berarti menghitung asosiasi:

- Resiko relatif

- Odds ratio

•Menghitung resiko attribut

•Menelaah hubungan kausasi

Menghitung Signifikansi

Signifikasi dlm matriks 2x2  χ 2

Dari tabel χ 2 dgn 1 derajat kebebasan & α=5% nilai kritis = 3,84. 

Kesimpulan hubungan usia ibu dgn berat bayi tidak bermakna tapi jika jml populasi secara proporsional 2 kali lipatnya maka hub. Kedua variabel bermakna

( ) ( )2 2

11 22 12 212

1. 2. .1 .2

1 1.. .. 200 10*135 40*15 2002 2 2,5850*150*25*175

n n n n n n

n n n nχ

− − − −= = =

( )2

2

1400 20*270 80*30 4002 5.97100*300*50*300

χ− −

= =

Risiko Relatif:

Perbandingan antara risiko kejadian penyakit diantara yang terpajan dengan risiko kejadian penyakit diantara yang tidak terpajan

Menunjukkan kekuatan hubungan kausasi

Semakin besar nilainya hubungan agent dengan kejadian penyakit semakin kuat.

Data yang digunakan: Data Insidensi

Jika bukan data insidensi tetapi data prevalensi

Odd Ratio

Insidensi yg terpaparRR =

insidensi yg tdk terpapar

RR dapat diperoleh dari penelitian Kohort atau kasus kendali kohort lebih pasti

Pada kasus kendali, jika tidak dapat dikaitkan dengan populasi dihitung Odd Ratio

)/(

)/(

dcc

baaRR

++

=

Odd Ratio/ORUkuran asosiasi yg sangat dekat dengan RR. RR=OR jika penyakit yang diteliti langka, < 20 %

Menggunakan data prevalensi

)/(

)/(

dcc

baaORRR

++

==

bc

ad

dc

baORRR ===

/

/

Jika penyakit langka: (a+b)≈b dan (c+d)≈d, maka:

p= probabilitas kondisional,

kemungkinan bayi lahir kecil bila usia ibu muda= n11/n..

q= kemungkinan bayi lahir normal pada usia ibu muda

= n12/n..

OR=p/q= (10/200)/(40/200)= 0,05/0,2 = 0,25

Resiko mendapat bayi kecil bila usia ibu muda dibanding usia ibu tidak muda

Pada studi cross sectional:

Menghitung Resiko Atribut (AR/δ)

RR bisa memberikan hasil/angka yang sama dengan arti atau implikasi yang berbeda perhitungan resiko atribut yg menyatakan perbedaan kedua resiko: resiko yg terpapar dikurangi dengan resiko tidak terpapar

Karena kasus kendali hanya dapat menghitung OR, maka p2harus didapat dari penelitian  baseline yg lain

1 2

1

2

2

2

δ = p - p d i m a n a ,

p r e s i k o b a g i y a n g t e r p a p a r

p r e s i k o b a g i y a n g t i d a k t e r p a p a r

H u b u n g a n a n t a r a A R d a n R R :

A R = ( R R - 1 ) p d a n

A R = ( O R - 1 ) p

==

Penelitian prospektif

Insidensi Ca diantara perokok =  

a/(a+c)*1000= A per 1000

Insidensi Ca diantara non perokok = b/(b+d)*1000= B per 1000

Maka :

Resiko Relatif (RR) menderita Ca akibat merokok= A/B sedangkan

Kontribusi merokok terhadap Ca paru‐paru = AR (resiko atribut)= A‐B

Contoh perhitungan pada studi kasus kendali

Data penyakit: 

ulkus lambung pd tabel 9.3 (Epid. Lingk.)  tdk dikaitkan dgn populasi  dihitung sebagai OR

kanker paru pd tabel 9.4 (Epid. Lingk.)  dikaitkan dengan populasi  dihitung sebagai RR

Contoh Menghitung RR (penelitian kasus kendali)

I  = IePe + IoPo Dimana,

I  = insidensi populasi

Ie = insidensi bagi yang terpapar

Io = insidensi bagi yang tidak terpapar

Pe = proporsi masyarakat sakit yang  terpapar, dan

Po = proporsi masyarakat sakit yang tidak terpapar

RR=Ie/Io

Menghitung AR

( )

( )( )

ee o

o

o e o o o e o ee o

o

IKarena RR= ,maka I RR*I sehinggaI

I I= RR*I *P +I *P sehingga I = dan AR= I -I / I

RR*P +P

Untuk tabel 4

1357-7 *61 RR untuk seluruh laki-laki = 9,1

7* 1357-61

I I

=

=

=( )

( )( )

e

0,114519,1*0,955 0,045

I 9,1*0,11451 1,04201

1,04201-0,11451 AR= =89%

1,04201*100%

=+

= =

Resiko atribut merokok terhadap kanker paru-paru = 89 %

Menelaah hubungan Kausasi

Secara eksperimental  memenuhi kriteria Postulat Robert Koch (utk penyakit menular)Ada hubungan temporal  ada aksi baru terjadi reaksiKonsisten  kesimpulan sama walaupun metode berbedaKekuatan asosiasi  semakin kuat semakin besar angkanyaHubungan Dosis‐ResponseKoherensi

Secara observasional ada bbrp kriteria

Kriteria ini tidak berdiri sendiri lbh baik dpt didukung oleh penjelasan mekanisme penyakit atau proses patologis

Studi Intervensi

Ditambahkan karena tujuan epidemiologi

Studi membuat desain program teoritis yg baik dan diuji secara terbatas

Populasi referensi  yg akan jd referensiPopulasi aktual  studi dilaksanakan pada populasi yg lbh kecil. 

Kriteria :Kesamaan karakteristik demografiKemudahan atau aksesivitasInsidensi penyakit yang akan dicegahBesarnya populasi diperlukan shg didapat kondisi perbedaan bermakna secara statistik

Studi Intervensi (samb)

Seleksi populasi :

Randomisasi peserta  seleksi dan randomisasi pesertaProsedur double blind  tujuan subjektifitasStratifikasi kelompok  dikelompokkan atas berbagai atribut atau faktor

Intrepretasi hasil penelitianKelompok studi/intervensi  diuji/ dievaluasi program yg ditawarkan pada populasi

Kelompok kontrol  efek yg terjadi utk melihat signifikasi perbedaan

Penilaian efek Efek suatu program hrs dilaksanakan double blind  tidak ada biasEfek yg objektif (kuantitatif) biasnya berkurang

Desain sequentialKarena tidak cukup peserta  peserta tidak berpartisipasi serentakKerugian : bila staf peneliti sudah mengetahui hasil studi kelompok sebelumnya

•Resiko relatif (RR) mendapat perbandingan resiko yang terpapar dan yang tdk terpapar

•Penghitungan RR : (1) dengan insidensi populasi atau (2) tdk bisa dikaitkan pada suatu populasi

•RO (relative Odds atau Odd Ratio) tdk bs dikaitkan pada suatu populasi frekuensi penyakit jarang atau < 20%

•AR (Resiko Atribut) penyakit tidak terpengaruh oleh berbagai variabel seperti : usia, dll