TUGAS EPIDEMIOLOGI KLINIK DIAGNOSIS

Oleh:JULITA1320312013

Dosen:DR.dr MASRUL, MSc,SpGK

PROGRAM MAGISTER ILMU BIOMEDIK PASCA SARJANA UNIVERSITAS ANDALAS 2013-2014

DIAGNOSIS

Para klinisi banyak memerlukan waktu untuk menentukan diagnosis terhadap keluhan atau kelainan yang terdapat pada pasiennya. Ada prinsip-prinsip dasar yang para klinisi harus membiasakan diri bila menginterprestasikan hasil uji diagnostik. Prinsip-prinsip tersebut dapat digunakan untuk menunjukkan apakah hasil-hasil pemeriksaan tersebut bisa memberikan bukti uji diagnostik.Penyederhanaan dataDalam pengukuran klinik, termasuk data uji diagnostik, semuanya itu dinyatakan dalam skala nominal, ordinal atau interval. Tanpa melihat jenis data didapatkan dengan uji diagnostik, maka pra klinisi cenderung untuk menyederhanakan data agar bisa berguna dalam praktek.Ketepatan hasilDiagnosis merupakan proses yang tidak pasti, sebab hanya berupa kemungkinan saja. Cara yang sederhana untuk melihat hubungan antara hasil-hasil tes dan diagnosis yang sebenarnya. Tes dinyatakan positif (abnormal) atau negatif (normal) dan penyakit dinyatakan ada atau tidak ada. Ada empat kemungkinan interprestasi dari hasil tes, dua diantaranya benar dan dua lainnya salah. Tes memberikan jawaban benar apabila ia positif dengan adanya penyakit atau negatif bila tanpa adanya penyakit. Sebaliknya, tes ini bisa memberikan pengertian yang keliru bila ia positif tapi penyakitnya tidak ada (positif palsu)atau negatif tetapi penyakitnya ada (negatif palsu)Standar emas, patokan emas (gold standard)Penilaian ketepatan (accuracy) tes didasarkan atas hubungan yang sedemikian rupa untuk mengetahui apakah penyakit itu benar ada atau tidak ada. Seringkali standar emas itu sulit dipahami. Lebih sering lagi kita harus kembali pada suatu tes yang melelahkan, mahal dan penuh resiko untuk bisa memastikan apakah penyakit tersebut ada atau tidak ada. Diantaranya adalah diagnosis jaringan, tes radiologik, pengamatan yang berkepanjangan dan kalau perlu dengan autopsi.Karena prosedur-prosedur tes tersebut hampir selalu lebih mahal dan kadang kala kurang memungkinkan untuk menggunakan cara yang lebih akurat untuk mencapai kebenaran, maka tes-tes yang lebih sederhana seringkali digunakan sebagai penggnti standar emas, setidaknya pada pendahuluan. Tes yang lebih sederhana digunakan sebagai pengganti dari tes-tes yang lebih rumit tetapi lebih akurat untuk mengetahui adanya penyakit dengan pengertian bahwa ada kemungkinan terjadi risiko kesalahan dalam klasifikasi (missclassification), yang bisa dipastikan dengan kelayakan tes yang lebih sederhana.Tidak adanya informasi tes negatifDalam klinik, para dokter menggunakan tes hanya untuk perawatan pasien. Mereka biasanya enggan untuk memulai suatu tes pendahuluan yang agresif, karena akan memberikan risiko dan biayanya mahal, bila hasil tes negatif. Akibatnya informasi tentang tes yang negatif, baik itu benar-benar negatif (true negative) atau negatif palsu akan cenderung menjadi sangat tidak lengkap dalam kepustakaan kedokteran.Untuk penyakit-penyakit yang tidak terbatas penyebarannya, biasanya menjadi jelas beberapa tahun setelah pertama kali dicurigai, umumnya hasil follow up bisa dipakai sebagai standar emas. Sebagian besar penyakit-penyakit kanker dan penyakit degeneratif yang kronik bisa dimasukkan ke dalam kategori ini. Untuk kesahihan (validasi) masih dimungkinkan walau konfirmasi pada saat itu dari hasil tes tidak bisa diyakini, karena standar emas yang ada terlalu riskan atau sangat mahal. Semuanya itu memerlukan kesabaran dan waktu yang lama.Tidak adanya standar yang obyektif untuk penyakitUntuk beberapa keadaan, jelas tidak ada kriteria yang mudah dan cepat untuk membuat diagnosis. Validitas tes laboratorium dilakukan dengan membandingkan hasilnya terhadap suatu diagnosis klinik, yang berdasar pada anamnesis yang cermat terhadap riwayat penyakit atau gejala-gejala dan pemeriksaan fisik. Apabila diagnosis telah tegak, maka tes itu kemudian digunakan untuk memastikan diagnosis klinik yang didapatkan dari riwayat dan pemeriksaan fisik.Konsekuensi dari standar yang tak sempurnaBila suatu tes yang baru dibandingkan dengan standar yang lama (tetapi tidak akurat), maka tes yang baru itu akan tampak lebih buruk, meskipun sebenarnya lebih baik. Misalnya bila tes yang baru itu lebih peka dibandingkan dengan tes standar, maka pasien yang ditentukan oleh tes yang baru akan dianggap positif palsu. Keadaan yang demikian terjadi dalam suatu perbandingan antara ultrasonografi real-time dan kolesistografi oral untuk menentukan batu empedu. Lima pasien menunjukkan hasil ultrasonografi positif untuk batu empedu, sedang memakai kolesistogram batu itu tidak bisa ditemukan. Dua pasien kemudian menjalani pembedahan dan batu empedu itu ditemukan, sehingga paling sedikit pada kedua pasien tersebut hasil kolesistogram oral standar benar-benar kurang akurat dibandingkan dengan ultrasono yang baru. Bila dipakai standar validitas yang tidak akurat, maka tes yang baru tidak akan lebih baik hasilnya dibandingkan dengan tes standar dan akan terlihat lebih jelek bila hasilnya mendekati kebenaran.Kepekaan dan kekhususan (sensitivitas dan spesifisitas)Sensitifitas adalah proporsi orang-orang yang menderita penyakit yang menunjukkan hasil tes diagnostik positif untuk penyakit itu. Tes yang sensitif (peka) jarang menunjukkan kekeliruan dalam menentukan adanya penyakit pada seseorang.Spesifisitas adalah proporsi dari orang-orang tanpa penyakit yang menunjukkan tes negatif. Suatu tes yang spesifik jarang salah dalam menentukan seseorang tanpa penyakit dinyatakan sebagai menderita penyakit tersebut.Penggunaan tes yang sensitifSuatu tes yang peka (yakni tes yang biasanya positif bila ada penyakit) harus dipakai bila ada resiko yang buruk bila penyakit itu tidak ditemukan. Tes yang peka juga sangat membantu pemeriksaan diagnostik dini bila banyak sekali kemungkinan yang harus dipertimbangkan, untuk mengurangi banyaknya kemungkinan tersebut. Tes diagnostik digunakan untuk menentukan penyakit, yakni untuk memastikan penyakit tertentu itu mungkin atau tidak mungkin. Suatu tes sensitif akan sangat berguna bagi klinisi bila hasil tes adalah negatif.Penggunaan tes yang spesifikTes yang spesifik bermanfaat untuk memastikan suatu diagnosis yang telah diduga dengan data lain. Hal ini disebabkan tes yang sangat spesifik jarang sekali positif tanpa adanya penyakit sehingga memberikan hasil positif palsu yang sedikit. Tes yang sangat spesifik diperlukan bila hasil-hasil positif palsu bisa mengganggu pasien secara fiski, emosional dan finansial. Tes yang spesifik sangat membantu bila hasil tes positif.Tawar menawar antara sensitifitas dan spesifisitasTawar menawar antara sensitivitas dan spesifisitas perlu dilakukan bila data klinik didapatkan dari sebuah rangkaian hasil-hasil. Pada keadaan tersebut, lokasi dari titik batas (cut-off) adalah suatu titik pada kontinum antara normal dan abnormal adalah merupakan penentuan yang bebas. Akibatnya untuk setiap hasil tes yang dinyatakan dalam skala interval, salah satu karakteristik (mis:sensitifitas) hanya bisa dinaikkan dengan pengorbanan yang lain (mis:spesifisitas). Cara lain untuk menunjukkan hubungan antara kepekaan (sensitivitas) dan spesifisitas dari tes adalah dengan membuat kurva yang disebut ROC (Receiver Operator Characteristic). Kurva ROC dipergunakan untuk menerangkan ketepatan tes dalam berbagai tingkatan titik potong. Hal ini dapat berfungsi sebagai nomogram untuk membaca spesifisitas yang sesuai dengan sensitivitas yang ada.Membuat sensitivitas dan spesifisitasSifat tes diagnostik mungkin saja tidak dengan tepat diterangkan, karena standar validitasnya yang keliru. Namun dua masalah lain yang berhubungan dengan seleksi dari pasien yang sakit dan yang tidak sakit dapat berpengaruh pada determinasi sensitivitas dan spesifisitas. Mereka itu adalah spektrum pasien dimana tes itu ditetapkan, dan bias pada waktu menentukan hasil pemeriksaan. Masalah ketiga yang juga menyebabkan kurang tepatnya estimasi sensitivitas dan spesifisitas adalah faktor peluang atau chance.Spektrum pasienKesulitan mungkin timbul bila pasien yang digunakan untuk menguji sifat tes itu berlainan orangnya dengan mereka yang akan menjalani tes dalam klinik. Tes ini mungkin dapat digunakan untuk membedakan keadaan yang ekstrim itu. Tetapi pasien dengan penyakit yang sedang dibicarakan itu bisa berbeda dalam berat ringannya, tingkat atau lama waktunya penyakit itu diderita, dan sensitivitas/spesifisitas tesnya mungkin lebih tinggi pada pasien yang menderita lebih parah. Demikian pula pada orang yang tidak menderita sakit, akan tetap masih dicurigai (suspected) mungkin mempunyai keadaan lain yang bisa menyebabkan positifnya suatu tes, sehingga dengan demikian akan meningkatkan tingkat positif palsu dan menurunkan spesifisitasnya.Bias Kadangkala sensitivitas dan spesifisitas dari suatu tes itu tidak bisa ditunjukkan secara tersendiri, dengan maksud bahwa suatu diagnosis yang sebenarnya itu selalu terkena pengaruh bias. Semua bias cenderung meningkatkan kesamaan pendapat antara hasil tes dan standar validitas. Itulah sebabnya, semuanya cenderung untuk membuat tes iitu kelihatannya lebih bermanfaat dari yang sebenarnya.ChanceHarga-harga sensitivitas/spesifisitas biasanya diestimasi dari observasi yang berasal dari sampel yang relatif sedikit dengan atau tanpa penyakit yang diamati. Karena peluang (variasi acak) dalam suatu sampel, terutama bila sedikit-maka sensitivitas dan spesifisitas yang sebenarnya dari tes bisa salah diinterprestasi, meskipun dalam studi tersebut tidak ada bias.Nilai prediktifProbabilitas penyakit dari hasil suatu tes disebut nilai prediktif suatu tes.Nilai prediktif yang positif adalah probabilitas suatu penyakit pada pasien dengan hasil tes yang positif (abnormal). Nilai prediktif negatif adalah kemungkinan tidak mengidap penyakit bila hasil tesnya negatif (normal). Nilai prediktif kadangkala disebut dengan probabilitas posterior (postest)Determinan dari nilai prediktifNilai prediktif suatu tes bukan hanya milik tes itu sendiri dan ditentukan oleh sensitivitas dan spesifisitas tes dan juga oleh prevalensi penyakit dalam populasi yang diuji dengan rumusan matematis yang berkaitan dengan sensitivitas, spesifisitas dan prevalensi terhadap nilai prediktif positif (NPP) berasal dari probabilitas kondisional dari teorema Bayes:NPP = sensitivitas x prevalensi(sens. x prev.) + (1 spes.) x (1-prev) Dengan prevalensi diartikan sebagai proporsi orang-orang dalam populasi tertentu dengan keadaan yang dipertanyakan. Prevalensi disebut pula probabilitas awal (pretest). Bertambah peka suatu tes, maka akan bertambah baik nilai prediktif (NPN)nya. Sebaliknya, bertambah spesifik suatu tes itu, maka bertambah baik nilai prediktif positifnya.Karena nilai prediktif dipengaruhi juga oleh prevalensi, maka nilai ini tidak tergantung pada keadaan di mana tes itu dipergunakan. Hasil-hasil tes yang positif meskipun untuk tes yang sangat spesifik, biladigunakan terhadap orang yang punya kecenderungan mengidap penyakit sangat rendah, maka akan menunjukkan positif palsu yang sangat besar. Demikian pula hasil negatif, meskipun untuk tes yang sangat sensitif, bila digunakan terhadap pasien dengan kemungkinan besar terkena penyakit, maka akan cenderung menunjukkan hasil negatif palsu. Singkatnya, interprestasi hasil tes diagnostik yang positif atau yang negatif itu bervariasi dari suatu situasi ke situasi yang lain, tergantung dari estimasi prevalensi penyakit dalam situasi tertentu.

Estimasi prevalensiPada umumnya prevalensi itu lebih penting dari sensitivitas dan spesifisitas dalam menentukan nilai prediksi. Salah satu alasan adalah karena prevalensi umumnya bervariasi lebih luas.

Peningkatan prevalensi penyakitDengan melihat hubungan antara nilai prediksi suatu tes dan prevalensi, tampak lebih menguntungkan bagi klinisi untuk menggunakan tes diagnostik terhadap pasien yang cenderung menderita suatu penyakit yang dicari.

Proses rujukanProses rujukan merupakan salah satu proses paling umum dimana probabilitas penyakit dapat di tingkatkan. Rumah sakit pendidikan, klinik dan unit gawat darurat ikut berperan dalam proses rujukan ini. Proses itu meningkatkan kemungkinan ditemukannya penyakit dibalik keluhan pasien.

Kelompok-kelompok demografik tertentuDalam kedudukan tertentu, dokter bisa meningkatkan kemampuan tes diagnostik dengan menggunakannya pada kelompok demografik tertentu yang diketahui mempunyai resiko mengidap penyakit tertentu yang sangat tinggi.

Situasi klinik yang spesifikSituasi klinik yang spesifik jelas mempunyai pengaruh yang kuat sekali terhadap penentuan dilakukannya tes. Gejala-gejala, tanda-tanda atau bahkan kesan klinis yang meragukan dapat meningkatkan atau menurunkan probabilitas ditemukannya suatu penyakit. Karena prevalensi penyakit itu merupakan suatu determinan yang sangat kuat untuk mengetahui manfaat tes diagnostik penyakit, maka klinisi harus mempertimbangkan probabilitas dari penyakitnya sebelum melakukan suatu tes.

Implikasi dalam literatur medisGambaran-gambaran tentang tes diagnostik seringkali meliputi beberapa kesimpulan tentang interprestasi tes positif atau negatif termasuk juga sensitivitas dan spesifisitas, yakni nilai prediksinya. Semuanya dilakukan dengan benar, agar bisa memberikan infomasi yang langsung bermanfaat bagi para klinisi.

Rasio kecenderunganAdalah sebuah alternatif untuk menerangkan kemampuan suatu tes diagnostik. Semuanya meringkas jenis informasi yang sama sperti sensitivitas/spesifisitas dan bisa dipergunakan untuk menghitung probabilitas penyakit setelah dilakukan tes positif atau negatif.

Odds Probabilitas dipakai untuk menyatakan sensitivitas, spesifisitas dan nilai prediksi adalah perbandingan dari orang-orang dengan karakteristik tertentu, misalnya tes positif.Sebaliknya odds adalah rasio (perbandingan) dari dua probabilitas. Keduanya bisa saling dipertukarkan dengan menggunakan rumus sederhana:

Odds = probabilitas eventprobabilitas = odds 1- Probabilitas evant 1+odds

Defenisi-defenisi Rasio kecenderungan untuk nilai tes diagnostik tertentu itu didefenisikan sebagai probabilitas dari hasil tes dengan adanya penyakit yang dibagi dengan probabilitas hasil tes pada orang-orang yang tidak sakit. Rasio kecederungan menunjukkan berapa kali lebih besar (lebih kecil) kecenderungan hasil tes dihasilkan pada orang-orang yang sakit dibandingkan dengan orang-orang yang tidak sakit. Bilamana tes itu mempunyai dua tipe rasio kecenderungan (dikotomi) yakni positif atau negatif, maka rasio kecenderungan itu dipakai untuk membedakan antara orang yang sakit dengan yang tidak sakit; yang satu ada hubungannya dengan tes yang positif dan yang lainnya dengan tes yang negatif.

Pemakaian rasio kecenderunganRasio kecenderungan itu bisa dipakai untuk mengubah odds prates menjadi pretest, dengan memakai rumus berikut:

Odds pratest X rasio kecenderungan = odds posttest

DEFENISISUMBER DATAPenyakit

a b c d+- a+a+ctes b-

01b+d

1-senssenssensitivitas1-spesifisitas

011-spesifisitas

Odds posttest itu sendiri bisa diubah kembali menjadi probabilitas. Dalam hubungan ini, odds pratest mengandung informasi yang sama seperti probabilitas sebelumnya (prevalensi), rasio kecenderungan itu sama dengan sensitivitas/spesifisitas, dan odds postest itu sama dengan nilai prediksi positif (probabilitas postest).Keuntungan utama dari rasio kecenderungan adalah memudahkan kita mendapatkan suatu klasifikasi yang sederhana dan kasar untuk suatu hasil tes apakah normal atau abnormal, sebagaimana yang seringkali dilakukan bila menerangkan ketepatan tes diagnostik dalam pengertian sensitivitas dan spesifisitas pada suatu titik batas tunggal.Tes ganda (multiple test)Bila test ganda dilakukan dan semuan hasilnya positif atau negatif, maka interprestasinya bisa langsung. Tes ganda bisa dikerjakan dengan dua cara yang umum. Tes ini bisa digunakan paralel (semuanya sekaligus) dan hasil positif dari setiap tes dianggap sebagai adanya penyakit. Atau bisa dikerjakan secara seri (berurutan) yang masing-masing didasarkan pada hasil tes sebelumnya. Semua tes harus memberikan hasil yang positif untuk diagnosis yang akan dibuat, karena proses diagnostik akan terhenti apabila didapatkan hasil tes yang negatif.Tes paralelBiasa digunakan bila diperlukan penilaian yang cepat. Sensitivitasnya akan meningkat, karena itu nilai prediksi negatifnya juga akan meningkat untuk prevalensi penyakit tertentu. Sebaliknya spesifisitas dan nilai prediksi positif akan menurun. Tetapi diagnosis positif palsu juga cenderung terjadi (bisa menimbulkan diagnosis berlebihan)Contoh :

9540560VSD+(D+) VSD-(D-) total T+ 135T- 65Total 100100 200Sensitivitas= P (T+/D+) = 95/100 = 0.95Spesifisitas= P (T-/D-) = 60/100 = 0.60NPP= P (D+/T+) = 95/135 = 0.70NPN= P (D-/T-) = 60/65 = 0.92

Tes seriBiasanya digunakan dalam situasi klinik, kalau pennilaian yang cepat terhadap pasien tidak diperlukan. Tes ini juga digunakan bila beberapa dari tes itu mahal atau menimbulkan resiko. Tes seri tidak memakai terlalu banyak jasa laboratorium dibandingkan dengan tes paralel, karena adanya tambahan nilai dari hasil test sebelumnya. Tes ini memerlukan waktu lebih lama.Tes seri memaksimumkan spesifisitas dan nilai duga positif, tetapi menurunkan sensitivitas dan nilai duga negatif. Keuntungannya bisa memastikan bahwa hasil tes yang positif merupakan bukti adanya penyakit, tetapi akan memperbesar resiko bahwa penyakitnya tidak terdeteksi.Contoh :

60 54095 VSD+(D+) VSD-(D-) total Profil uji+ T+ 65Profil uji- T-135Total 100 100 200Sensitivitas= P (T+/D+) = 60/100 = 0.60Spesifisitas= P (T-/D-) = 95/100 = 0.95NPP= P (D+/T+) = 60/65 = 0.92NPN= P (D-/T-) = 95/135 = 0.70Sebagai kesimpulan :Uji pararel menghasilakn : Sensitivitas yang lebih besar Peningkatan NPN (berkurangnya negatif semu) Menurunnya spesifisitas (meningkatnya negatif semu)Uji seri menghasilkan : Menurunnya sensitivitas (meningkatnya negatif semu) Bertambahnya spesifisitas Meningkatnya NPP (berkurangnya positif semu)Asumsi ketidak-terikatanBila tes ganda digunakan, seringkali diasumsikan bahwa informasi tambahan yang didapatkan dari setiap tes tidak tergantung pada hal-hal yang telah ada sebelumnya, jadi tes selanjutnya tidak akan menduplikasi informasi yang diketahui. Dalam kenyataannya, asumsi ini mengacu pada pendekatan ke arah nilai duga. Asumsi ini cenderung benar bila manifestasi penyakit berubah sesuai dengan waktu. Tes secara tersendiri cenderung demikian pula bila tes itu dipakai untuk mengukur fenomena yang berlainan. Kelihatannya tidak semua tes ganda untuk sebagian besar penyakit tidak saling tergantung satu sama lainnya. Bila asumsi bahwa test itu benar-benar tidak terikat dengan yang lain itu ternyata salah, maka perhitungan probabilitas penyakit dari beberapa tes akan cenderung menimbulkan estimasi yang berlebihan.Rasio kecenderungan seriPrevalensi suatu penyakit sebelum dilakukan tes pertama kali perlu diubah dulu menjadi Odds prates. Bila setiap tes dikerjakan, odds postes yang satu akan menjadi odds prates untuk tes selanjutnya.Pengambilan keputusan klinikMemerlukan pertimbangan biaya dan manfaat suatu tindak lanjut. Seringkali diperlukan suatu perhitungan dari berbagai biaya dan manfaat dalam mengambil suatu tindakan. Perhitungan biaya dan manfaat didefenisikan secara luas dan meliputi semua konsekuensi yang penting dari pengambilan keputusan.

Probabilitas pra-tes

Tes A odds pra-tes x LRA = odds pos-tesTes B odds prates x LRB = odds pos-tes

Probabilitas pos-test

Metode untuk pengambilan keputusan kuantitatif telah mulai digunakan dalam ilmu kedokteran, cara yang paling banyak digunakan adalah analisis dalam pengambilan keputusan, analisis cost-benefit (biaya-manfaat), serta analisis keefektifan-biaya (cost-effective)Faktor-faktor yang penting didalam penentuan keputusandan kemudian akibatnya adalah :a. Menduga probabilitas kejadian dan jumlah nilai penentuanb. Kualitas hidupc. Aturan-aturan formald. Logise. TerbuktiAnalisis keputusan Dalam analisis keputusan seperangkat alternatif alur kerja harus disediakan dan kemudian dilakukan perhitungan pilihan mana yang memberikan hasil yang paling baik, berdasarkan estimasi probabilitas dari masing-masing cabang dalam urutan kejadian dan penentuan tentang tentang nilai relatif dari hasil yang memungkinkan. Adapun langkah-langkah tersebut:1. Membuat suatu pohon keputusan2. Menentukan probabilitas pada simpul peluang atau chance3. Menentuksn kegunaan sesuai dengan hasilnya4. Menghitung harapan kegunaan untuk alternatif tindakan5. Tentukan pilihan dengan kegunaan tertinggi yang diharapkan6. Ananlisis kepekaanAnalisis keefektifan biayaAdalah suatu cara untuk menentukan keuntungan relatif dari berbagai pilihan tindakan dengan cara membandingkan berapa besar biayanya untuk mencapai tingkat kesehatan yang dinginkan. Atau bisa membandingkan hasil yang dicapai dari suatu pembiayaan yang dikeluarkan.Analisis manfaat biayaDalam analisis manfaat-biaya, manfaat dan biaya dari pilihan tindakan dinyatakan dalam satuan yang sama yaitu uang. Hasilnya adalah rasio biaya:manfaat(cost:benefit), manfaat keseluruhan atau biaya bersih. Analisis ini sangat bermanfaat untuk dipakai sebagai paduan kebijaksanaan untuk mengambil keputusan.

HAL YANG TIDAK DIPAHAMI:1. Nilai prediktif2. Kecenderungan nilai rasio