TUGAS SUMMARY

NAMA: KRISBI JERI GABRIELNIM: 14202111072

UKURAN-UKURAN EPIDEMIOLOGYPenyakit merupakan gangguan di dalam fungsi maupun struktur tubuh seseorang. Penyakit, sakit, cedera, dan gangguan semuanya dikategorikan di dalam istilah tunggal morbiditas. Morbiditas (kesakitan) merupakan derajat sakit, cedera atau gangguan pada suatu populasi. Morbiditas juga merupakan suatu penyimpangan dari status sehat dan sejahtera, atau keberadaan suatu kondisi sakit. Morbiditas biasanya ditunjukkan dalam angka prevalensi atau insidensi yang umum atau spesifik. Morbiditas juga mengacu pada angka kesakitan; jumlah orang yang sakit dibandingkan dengan populasi tertentu yang sering kali merupakan kelompok yang sehat atau kelompok yang berisiko. Mortalitas (kematian) dan angka kematian digunakan sebagai indikator status kesehatan. Angka morbiditas atau angka kesakitan juga digunakan sebagai indikator kesehatan. (Timmreck, 2005).Pada tahun 1959, WHO menetapkan tiga ukuran morbiditas dalam laporan the Expert Committee on Health Statistics. Ukuran pertama yang disebutkan adalah jumlah orang yang sakit, ukuran kedua merupakan periode atau lama sakit yang dialami, dan yang ketiga adalah durai (waktu = jam, hari, minggu, bulan) penyakit. Di dalam epidemiologi, ukuran utama morbiditas adalah angka insidensi dan prevalensi dan berbagai ukuran turunan dari kedua indikator tersebut. Setiap kejadian penyakit, kondisi, gangguan atau kesakitan dapat diukur dengan angka insidensi dan angka prevalensi. (Timmreck, 2005).Morbiditas adalah derajat sakit, cedera atau gangguan pada suatupopulasi morbiditasjuga merupakan suatu penyimpangan dari status sehat dan sejahtera atau keberadaan dari suatu kondisi sakit, biasanya dinyatakan dalam angka prevalensi atau insidensi yang umum. Sedangkan angka Mortalitas atau angka kematian merupakan indeks kesehatan yang penting dalam mempelajariepidemiologi untuk menentukan derajat kesehatan masyarakat. Cara penyajian penyebab kematian dalam akte kematian sangat penting. Penyebab kematian yangdicantumkan dalam akte kematian adalah semua penyakit, cedera, dan kondisi sakit yang mengakibatkanatau berkontribusi dalam kematian. Keadaan yang berkaitan dengan kecelakaan atau tindak kejahatanyang mengakibatkan kematian juga dicatat.Cara mengukur frekuensi masalah kesehatan yang dapat dipergunakan pada penelitian epidemiologi diskriptif amat beraneka ragam karena kesemuanya tergantung dari macam masalah kesehatan yang ingin diukur dan atau yang ingin diteliti.A. RATERate atau angka merupakan proporsi dalam bentuk khusus perbandingan antara kejadian dalam suatu populasi teterntu dengan jumlah penduduk dalam populasi tersebut dalam batas waktu tertentu. Proporsi atau jumlah kelompok individu yang terdapat dalam penduduk suatu wilayah yang semula tidak sakit dan menjadi sakit dalam kurun waktu tertentu dan pada proporsi tersebut adalah kasus baru.

1. Incidence RateIncidence Rate adalah jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu jangka waktu tertentu (umumnya 1 tahun) dibanding dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit baru tersebut pada pertengahan jangka waktu yang bersangkutan. Semua tingkat insiden mencakup jumlah insiden selama periode waktu yang ditetapkan dalam populasi. Pembilang adalah jumlah kasus insiden di waktu tertentu, penyebut biasanya estimasi antara populasi dari kasus.Berbicara tentang Incidence Rate artinya berbicara juga tentang jumlah penderita suatu penyakit, penelitian di india yang berjudul Incidence of Diabetes and Prediabetes and Predictors of Progression Among Asian Indians: 10-Year Follow-up of the Chennai Urban Rural Epidemiology Study, mengemukakan tentang jumlah kejadian diabetes, pradiabetes dan dysglycemia di India yang terjadi selama 10 tahun. Penelitian ini mendapatkan bahwa jumlah kejadian diabetes, pradiabetes dan dysglycemia sebanyak 22.2, 29.5 dan 51.7 per 1.000 penduduk per tahun. (Anjana. 2015).Salah satu artikel yang ditulis oleh Centers for Disease Control and Prevention (CDC) mengenai Epidemiologi penyakit idiopatik yang melibatkan reaksi imun dalam tubuh terhadap saluran pencernaan yang dikenal dengan Inflammatory Bowel Disease (IBD). IDB ini terbagi menjadi dua tipe, yang pertama adalah Ulcerative Colitis (UC) dan Crohn Disease (CD), UC menyerang pada kolon, sedangkan CD mencakup semua segmen sraktus gastrointestinasl dari mulut sampai dengan anus. Incidence Rate dari CD adalah 3,1 14,6 kasus per 100.000 penduduk/tahun sedangkan untuk UC adalah 2,2 14,3 kasus per 100.000 penduduk/tahun. Dapat dilihat Incidence rate menandakan suatu kasus IBD baru dalam 100.000 penduduk pertahun. (CDC. 2015)

2. Attack RateAttack Rate adalah jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu saat dibandingkan dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut pada saat yang sama. Sebuah study cross-sectional yang dilakukan di Hong-kong tentang tingkat antibodi pada virus H1N1 untuk memperkirakan tingkat serangan (Attack Rate) di kemudian hari terhadap virus H1N1. Penelitian ini memperkirakan tingkat infeksi dengan membandingkan proporsi spesiman virus sebelum dan sesudah pandemic dengan menggunakan 324 sampel serum, seperti yang dikutip We estimated infection attack rates by comparing the proportions of specimens with antibody titers 40 by viral microneutralization before and after the first wave of the pandemic. Hasil yang didaparkan dari study cross-sectional ini bahwa penderita dengan antibodi 40 per liter. (Joseph. 2010).

3. Secondary Attack RateSecondary Attack Rate adalah penderita baru suatu penyakit yang terjangkit pada serangan kedua dibandingkan dengan jumlah penduduk dikurangi orang/penduduk yang pernah terkena penyakit pada serangan pertama.Jurnal yang dipublikasikan pada tahun 2015 dengan judul Estimating the Secondary Attack Rate and Serial Interval of Influenza-like Illnesses using Social Media menggunakan ukuran epidemiologi Secondary Attack Rate (SAR) sebagai parameter untuk mengetahui penularan dan penyebaran penyakit influenza. Penelitian ini sangat unik karna menggunakan alat bantu media social (Twitter) dengan 93 user/pengguna dan semua user ini diidentifikasi berasal dari Inggris dengan menggunakan GPRS. (Wiley. 2015).

4. PersonTime Incidence RatesPersonTime Incidence Rates adalah jumlah kasus yang terdeteksi selama periode observasi dibagi dengan waktu setiap orang yang diobservasi.

5. Prevalence RatePrevalence rate adalah frekuensi penyakit lama dan baru yang berjangkit dalam masyarakat di suatu tempat/ wilayah/ negara pada waktu tertentu.Inkontinensia urin merupakan masalah pada orang lanjut usia, terutama karena gangguan fungsi dan penyakit. Penelitan yang dilakukan pada lanjut usia di Itali dengan ini judul Prevalence Rate of Urinary Incontinence in Community-Dwelling Elderly Individuals ingin memperkirakan Prevalence Rate Inkontinensia urin pada suatu populasi. Penelitian ini melibatkan 867 laki-laki dan 1531 perempuan lanjut usia. Didapatkan Prevalence rate Inkontinensia Urin pada laki-laki 11,2% sedangkan pada perempuan 21,6%. (Maggi. 2000).Penelitian kedua yang memakai ukuran epidemiologi Prevalence Rate yaitu Estimated prevalence of erosive tooth wear in permanent teeth of children and adolescents: An epidemiological systematic review and meta-regression analysis, penelitian ini melihat frekuensi gigi erosi pada anak-anak dan remaja usia 8-19 tahun. (Salas. 2015).

6. Ratios and Alternative Denominators.Ratios and Alternative Denominators yaitu layaknya proporsi tetapi berbeda dalam pembilang dan penyebut yang belum tentu terkait dengan suatu penyakit atau keadaan penyakit.

B. TIME, PLACE, AND PERSON1. Time (Waktu)Semua investigasi lapangan epidemiologi berlangsung selama jangka waktu tertentu, epidemiologi lapangan perlu tahu bagaimana mengatur dan menggambarkan pola waktu untuk memahami peristiwa kesehatan yang sedang terjadi. Peristiwa kesehatan timbul dengan beberapa karakteristik waktu. Yang terpenting adalah waktu paparan yang dicurigai atau diketahui faktor risiknyao dan waktu terjadinya peristiwa. Peristiwa lain yang terkait juga harus diperhatikan untuk membantu menciptakan kerangka kronologis yang akurat untuk menyelidiki masalah.Kejadian dalam waktu tertentu mungkin terkait satu sama lain. Baik waktu serangan dan waktu paparan diketahui atau diduga, dapat diperkirakan masa inkubasi atau masa laten. Ketika agen tidak diketahui, interval waktu antara paparan dan timbulnya gejala sangat penting dalam menentukanhipotesa etiologi. Jika agen dicurigai, maka perbandingan yang sama dapat membantu untuk memperkuat kecurigaan. Mempelajari hubungan antara waktu dan penyakit merupakan kebutuhan dasar didalam analisis epidemiologis, oleh karena perubahan-perubahan penyakit menurut waktu menunjukkan adanya perubahan faktor-faktor etiologis. Melihat panjangnya waktu dimana terjadi perubahan angka kesakitan, fluktuasi jangka pendek dimana perubahan angka kesakitan berlangsung beberapa jam, hari, minggu dan bulan. Pola perubahan kesakitan ini terlihat pada epidemi umpamanya epidemi keracunan makanan (beberapa jam), epidemi influensa (beberapa hari atau minggu), epidemi cacar (beberapa bulan).Perubahan-perubahan secara siklus dimana perubahan-perubahan angka kesakitan terjadi secara berulang-ulang dengan antara beberapa hari, beberapa bulan (musiman), tahunan, beberapa tahun. Perubahan secara siklus ini didapatkan pada keadaan dimana timbulnya dan memuncaknya angka-angka kesakitan atau kematian terjadi berulang-ulang tiap beberapa bulan, tiap tahun, atau tiap beberapa tahun. Peristiwa semacam ini dapat terjadi baik pada penyakit infeksi maupun pada penyakit bukan infeksi. Perubahan-perubahan angka kesakitan yang berlangsung dalam periode waktu yang panjang, bertahun-tahun atau berpuluh tahun yang disebut dengan secular trends.Penelitan yang berjudul Cholera: A comparison of the 2008-9 and 2010 Outbreaks in Kadoma City, Zimbabwe, ingin membandingkan wabah kolera dari tahun 2008, 2009, dan 2010 (Data berdasarkan Waktu). Penelitian ini dilakukan di kota Kadoma untuk membandingkan epidemiologi dari wabah kolera dengan menggunakan 6.292 responden. Hasil yang didapatkan bahwa pada tahun 2010 wabah kolera lebih tinggi intensitasnya dibandingkan dengan tahun 2008 dan 2009. (Maponga. 2015).

2. Place (tempat)Informasi tentang tempat dapat dicontohkan sebagai tempat tinggal, tempat kerja, tempat sekolah, tempat rekreasi dan dll . Membedakan antara tempat serangan, tempat paparan dan tempat identifikasi kasus dapat berbeda dan memiliki implikasi epidemiologi yang berbeda juga. Peta mampu untuk memberikan perbandingkan tingkat penyakit berdasarkan tempat. Peta dapat menjadi dasar pembanding dengan distribusi penyakit. Peta juga memungkinkan pengenalan secara cepat terhadap angka kejadian tertinggi atau data lainnya. Peta Kasus dapat digambarkan pada peta dasar, gambaran rinci dari permukaan bumi (mis: satelit), denah, atau bagan yang akurat untuk membuat peta tempat serangan atau kasus. Untuk kepentingan mendapatkan pengertian tentang etiologi penyakit, perbandingan menurut batas-batas alam lebih berguna daripada batas-batas administrasi pemerintahan. Hal-hal yang memberikan kekhususan pola penyakit di suatu daerah dengan batas-batas alam ialah : keadaan lingkungan yang khusus seperti temperatur, kelembaban, turun hujan, ketinggian diatas permukaan laut, keadaan tanah, sumber air, derajat isolasi terhadap pengaruh luar yang tergambar dalam tingkat kemajuan ekonomi, pendidikan, industri, pelayanan kesehatan, bertahannya tradisi-tradisi yang merupakan hambatan-hambatan pembangunan, faktor-faktor sosial budaya yang tidak menguntungkan kesehatan atau pengembangan kesehatan, sifat-sifat lingkungan biologis (ada tidaknya vektor penyakit menular tertentu, reservoir penyakit menular tertentu, dan susunan genetika), dan sebagainya. Pentingnya peranan tempat didalam mempelajari etiologi suatu penyakit menular dapat digambar dengan jelas pada penyelidikan suatu wabah, yang akan diuraikan nanti.Didalam membicarakan perbedaan pola penyakit antara kota dan pedesaan, faktor-faktor yang baru saja disebutkan diatas perlu pula diperhatikan. Hal lain yang perlu diperhatikan selanjutnya ialah akibat migrasi ke kota atau ke desa terhadap pola penyakit, di kota maupun di desa itu sendiri. Migrasi antar desa tentunya dapat pula membawa akibat terhadap pola dan penyebaran penyakit menular di desa-desa yang bersangkutan maupun desa-desa di sekitarnya. Peranan migrasi atau mobilitas geografis didalam mengubah pola penyakit di berbagai daerah menjadi lebih penting dengan makin lancarnya perhubungan darat, udara dan laut.Didapatkan bahwa sebuah penelitian yang dilakukan di Canada, yang membandingkan penggunaan obat antikoagulan (Warfarin) dengan kejadian Atrial Fibrillation di daerah perkotaan dan pedesaan (Data berdasarkan tempat). Penelitian ini menggunakan study cohort dengan 18.198 pasien di pedesaan dan 65.315 pasien di perkotaan, hasil yang didapatkan pada penelitian ini bahwa penggunaan obat warfarin tidak menjamin bahwa pasien yang berada di pedesaan dan perkotaan untuk tidak terkena penyakit stroke. (Tsadok. 2015).

Penelitian yang dilakukan di Kenya pada tahun 2013 yang meneliti tentang kejadia Demam Berdarah Dengue (DBD), penelitian ini melakukan surveilans di satu bagian kabupaten di Kenya, untuk mengetahui sejauhmana penyebaran DBD. Dibawah ini adalah penyebaran 210 kejadian DBD yang disajikan dalam bentuk Peta (Map). (Ellis. 2013).

3. Person (Orang)Informasi tentang orang dapat disajikan baik dalam bentuk tabel atau grafik. Grafis karakteristik pribadi memperjelas ketika satu atau lebih karakteristik pribadi disajikan dalam format tabel misalnya usia atau indeks massa tubuh. Dua kualifikasi penting berlaku untuk penilaian data pribadi. Pertama, penentuan rates untuk data pribadi jauh lebih penting daripada waktu dan tempat. Kedua, usia adalah salah satu faktor penentu untuk banyak penyebab kesakitan dan kematian dari suatu penyakit.Manusia bersifat untuk membentuk kelompok sosial. Kelompok-kelompok ini bisa didefinisikan sebagai sebuah keluarga yang tinggal bersama di rumah atau sebagai kelompok bersama dengan kepentingan atau perilaku. Data mengenai hubungan pribadi ini sering diperoleh selama wawancara kasus yang dilaporkan. Proses epidemiologi mendasar dapat menghasilkan pengumpulan data yang kuat untuk ketidak seragaman atau keseragaman dalam keluarga atau rumah tangga. Distribusi agen pada kelompok dapat menular dari satu anggota keluarga yang lain, termasuk paparan lingkungan dari tempat tinggal, lingkungan rumah atau di dalam area lingkungan, atau bahkan transmisi dari vector ke manusia. Umur adalah variabel yang selalu diperhatikan didalam penyelidikan-penyelidikan epidemiologi. Angka-angka kesakitan maupun kematian didalam hampir semua keadaan menunjukkan hubungan dengan umur.Dengan cara ini orang dapat membacanya dengan mudah dan melihat pola kesakitan atau kematian menurut golongan umur. Persoalan yang dihadapi adalah apakah umur yang dilaporkan tepat, apakah panjangnya interval didalam pengelompokan cukup untuk tidak menyembunyikan peranan umur pada pola kesakitan atau kematian dan apakah pengelompokan umur dapat dibandingkan dengan pengelompokan umur pada penelitian orang lain.Didalam mendapatkan laporan umur yang tepat pada masyarakat pedesaan yang kebanyakan masih buta huruf hendaknya memanfaatkan sumber informasi seperti catatan petugas agama, guru, lurah dan sebagainya. Hal ini tentunya tidak menjadi soal yang berat dikala mengumpulkan keterangan umur bagi mereka yang telah bersekolah.Dalam sebuah penelitian yang dilakukan di Amerika Serikat, penelitian ini ingin mengetahui tingkat serangan dari virus influenza pada kelompok tertentu yang rentan terhadap virus influenza ini. Seperti kutipan berikut Despite the high burden there is limited information on the attack rates (cumulative incidence of influenza virus infections) for seasonal influenza in the different population, hasil dari penelitian ini menemukan bahwa tingkat serangan (attack rate) influenza mendapatkan hasil yang berbeda bedasarkan pada jenis kelamin (Data berdasarkan orang (Person)), jenis kelamin yang rentan terhadap serangan virus influenza adalah pada Laki-Laki (Male) dibandingkan dengan perempuan (Female), dari hasil ini dapat dikatakan bahwa pengelompokkan data berdasarkan orang (person) sangatlah penting dalam menentukan suatu angka kejadian serangan pada suatu kelompok masyarakat di Amerika Serikat. (Chunara. 2015).

DAFTAR PUSTAKA

Anjana. R. M. 2015. Incidence of Diabetes and Prediabetes and Predictors of Progression Among Asian Indians: 10-Year Follow-up of the Chennai Urban Rural Epidemiology Study. http://care.diabetesjournals.org/content /early/ 2015/04/15/dc142814.short. Diakses 23 Mei 2015.Chunara. Rumi. 2015. Estimating influenza attack rates in the United States using a participatory cohort. http://www.nature.com/srep/2015/150330/srep09 540/full/srep 09540.html. Diakses 22 Mei 2015.Centers for Disease Control and Prevention (CDC). 2015. Epidemiology of the IBD. http://www.cdc.gov/ibd/ibd-epidemiology.htm. Diakses 22 Mei 2015.Ellis. E.M. 2013. A Household Serosurvey to Estimate the Magnitude of a Dengue Outbreak in Mombasa, Kenya, 2013. http://journals.plos.org/plosntds/ article?id= 10.1371/journal.pntd.0003733. Diakses 23 Mei 2015.Joseph. T. Wu. 2010. The Infection Attack Rate and Severity of 2009 Pandemic H1N1 Influenza in Hong Kong. http://cid.oxfordjournals.org/content/51/10 /1184.long. Diakses 22 Mei 2015.Maggi. Stefania. 2000. Prevalence Rate of Urinary Incontinence in Community-Dwelling Elderly Individuals. http://biomedgerontology.oxfordjournals.org/ content/56/1/M14.short. Diakses 22 Mei 2015.Maponga. BA. 2015. Cholera: A comparison of the 2008-9 and 2010 Outbreaks in Kadoma City, Zimbabwe. http://www.ajol.info/index.php/pamj/article/ view/114509. Diakses 23 Mei 2015.Salas. M. M. S. 2015. Estimated prevalence of erosive tooth wear in permanent teeth of children and adolescents: An epidemiological systematic review and meta-regression analysis. http://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S0300571214003066. Diakses 23 Mei 2015.Tsadok. Meytal Avgil. 2015. Warfarin Treatment and Outcomes of Patients With Atrial Fibrillation in Rural and Urban Settings. http://onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1111/jrh.12110/references. Diakses 23 Mei 2015.Timmreck. Thomas. 2005. Epidemiologi: Suatu Pengantar Edisi II. Jakarta: EGCWiley. Jhon. 2015. Estimating the Secondary Attack Rate and Serial Interval of Influenza-Like Illnesses using Social Media. http://onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1111/irv.12 321/pdf. Diakses 22 Mei 2015.