epidemologi

Cross Sectional

Studi epidemiologi yang mempelajari prevalensi, distribusi, maupun hubungan penyakit dan paparan dengan mengamati status paparan, penyakit atau outcome lain secara serentak pada individu- individu dari suatu populasi pada suatu saat. Dengan demikian studi cross sectional tidak mengenal adanya dimensi waktu, sehingga mempunyai kelemahan dalam menjamin bahwa paparan mendahului efek (disease) atau sebaliknya. Namun studi ini mudah dilakukan dan murah, serta tidak memerlukan waktu follow up. Umumnya studi cross sectional dimanfaatkan untuk merumuskan hipotesis hubungan kausal yang akan diuji dalam studi analitiknya (kohort atau kasus control)

Case Control / Kasus Kontrol

Kasus Kontrol/case control adalah studi analitik yang menganalisis hubungan kausal dengan menggunakan logika terbalik, yaitu menentukan penyakit (outcome) terlebih dahulu kemudian mengidentifikasi penyebab (faktor risiko). Riwayat paparan dalam penelitian ini dapat diketahui dari register medis atau berdasarkan wawancara dari responden penelitian. Kelemahan dari studi ini adalah ketika responden penelitian sulit mengingat kembali riwayat paparan yang dialami terutama jika paparan sudah dilewati selama bertahun-tahun, sehingga dalam penelitian kasus control sangat rawan recall bias, disamping bias seleksi. Namu kelebihan dari studi ini yaitu waktu penelitian relative singkat, murah dan cocok untuk meneliti penyakit langka dan memiliki periode laten yang panjang.

Cohort / Kohor

Studi kohor adalah studi observasional yang mempelajari hubungan antara paparan dan penyakit dengan memilih dua atau lebih kelompok studi berdasarkan status paparan kemudian diikuti (di- follow up) hingga periode tertentu sehingga dapat diidentifikasi dan dihitung besarnya kejadian penyakit. Apabila periode induksi yaitu kejadian penyakit dapat diamati dalam waktu yang panjang maka studi kohor rawan terhadap bias penarikan responden ( banyak drop out dari observasi), perlu dana yang besar dan waktu yang panjang. Studi kohor mempunyai kekuatan dalam membuktikan inferensi kausa dibanding studi observasional lainnya, didapatkan angka kejadian penyakit (incidence rate) secara langsung, serta cocok untuk meneliti paparan yang langka.

CONTOH KASUS

Suatu penelitian ingin mengetahui beberapa faktor yang mempengaruhi terjadinya penyakit thypoid pada Anak-anak. Beberapa faktor yang diduga sebagai faktor risiko terjadinya penyakit Thypoid adalah Kebiasaan jajan di sekolah dan kebiasaan cuci tangan sebelum makan. Jelaskan bagaimana penelitian tersebut akan dilakukan dengan desain penelitian yang berbeda;
1. Case Control
2. Cohor
3. Cross sectional

Untuk memudahkan kita mengunakan symbol E( exposure) dan D (disease)
Dimana :
D+ : Thypoid
D- : Tidak Thypoid
E+ : Tidak cuci tangan dan jajan
E- : Cuci tangan dan jajan

1. Case Control

Desain studinya dapat digambarkan sebagai berikut:

Pada desain studi case control kita menentukan disease / penyakitnya lebih dulu baru menganalisis penyebab atau paparannya (exposure). Dalam hal ini kita menentukan adanya penyakit Thypoid atau tidak kemudian menganalisis penyebab terjadinya penyakit Thypoid, apakah karena dipengaruhi jajan dan tidak cuci tangan atau jajan dan cuci tangan.

2. Cohor

Desain studinya dapat digambarkan sebagai berikut :

Pada disain cohor berdasarkan status paparan ( Exposure) kemudian diikuti (di- follow up) hingga periode tertentu sehingga dapat diidentifikasi dan dihitung besarnya kejadian penyakit (Disease). Dalam hal ini berdasarkan status paparan ( jajan dan cuci tangan atau jajan dan tidak cuci tangan) baru kemudian diamati dari paparan-paparan tersebut mana yang menyebabkan penyakit Thypoid dan mana yang tidak menyebabkan penyakit Thypoid

3. Cross sectional

Desain studinya dapat digambarkan sebagai berikut :

Pada disain Cross Sectional mempelajari hubungan penyakit dan paparan dengan mengamati status paparan, penyakit atau outcome lain, jadi pada disain ini juga mencoba mengamati hubungan paparan dan penyakit yang ditimbulkan dengan menggunaakan beberapa kombinasi paparan. Beberapa options, yang dapat diambil dari tabel silang diatas yaitu:

1E+D+ = tidak cuci tangan dan jajan + Thypoid
2E+D- = cuci tangan dan jajan + tidak Thypoid
3E- D+ =cuci tangan dan jajan + Thypoid
4E- D- = cuci tangan dan jajan + tidak Thypoid

EPIDEMIOLOGI PEMBERANTAS

PENYAKIT MENULAR dan NON MENULAR

KASUS :

Suatu penelitian ingin mengetahui beberapa faktor yang mempengaruhi terjadinya penyakit thypoid pada anak-anak. Beberapa faktor yang diduga sebagai faktor risiko terjadinya penyakit thypoid adalah kebiasaan cuci tangan sebelum makan dan kebiasaan jajan di sekolah. Jelaskan bagaimana penelitian tersebut akan dilakukan dengan desain penelitian yang berbeda. (Case Control, Cohort, dan Cross Sectional).

ANALISIS KASUS :

Case control

Case control dalam desain studi epidemiologi adalah studi analitik yang menganalisis hubungan kausal dengan menggunakan logika terbalik, yaitu menentukan penyakit (outcome) terlebih dahulu dan kemudian mengidentifikasi penyebab (faktor risiko). Studi case control biasanya dilakukan dengan memakai kelompok kontrol sehingga disebut sebagai studi kasus kontrol atau case control study dan bersifat retrospektif. Di dalam studi kasus kontrol ini dimulai dengan kasus atau sampel yang telah ada atau dengan kata lain sudah terjadi dan sudah tersedia) dimana digunakan sampel kelompok kontrol sebagai pembanding. Kelompok kontrol tersebut terdiri dari sekumpulan orang yang bukan kasus (bukan penderita penyakit yang bersangkutan) yang ciri-cirinya (dalam hal umur, jenis kelamin, ras, tingkat sosial, dll). Pada case control, dimulai dari pemaparan pada masa lampau untuk melacak riwayat pengalamannya.

Pada case control, penelitian dimulai dengan menentukan populasi. Populasi penelitian diambil dari sumber yang sama sehingga memiliki karakteristik yang sebanding kecuali status penyakitnya. Membagi sasaran penelitian menjadi 2 populasi yaitu populasi kasus dan populasi control (penyakit thypoid). Peneliti mengukur paparan (penyakit thypoid) yang dialami subjek pada waktu yang lalu (retrospektif) dengan cara wawancara, memeriksa catatan medic, dll. Untuk Kasus thypoid sebagai disease(D) yang terjadi pada anak-anak maka populasi dengan kasus atau penyakit Thypoid memiliki paparan(E) kebiasaan jajan di sekolah dan tidak mencuci tangan, tidak jajan disekolah dan mencuci tangan. Sedangkan pada kelompok kontrol memiliki kebiasaan tidak jajan di sekolah dan sering cuci tangan untuk yang tidak terkena resiko penyakit thypoid.

Penelitian retrospektif sering disebut juga penilitian kasus control, ekspos factor dan untuk memudahkan agar tidak terjadi kesalahan maka disarankan untuk menggunakan istilah trohok atau trohoc (Alvan Feinstein) yaitu cohort yang dibaca dari belkang sesui dengan proses perjalanna penyakit yang diikuti, sedangkan pada penelitian kohort proses diikuti kedepan artinya dari factor resiko mencari insidensi, sedangkan penelitian retrospektif mengikuti proses ke belakang dari penderita pada keadaan awal untuk mencari factor resiko.

Studi case control adalah rancangan penelitian epidemiologi yang mempelajari hubungan antara paparan (faktor penelitian) dan penyakit, dengan cara membandingkan kelompok kasus dan kelompok kontrol berdasarkan status paparannya. Ciri-ciri studi case control adalah pemilihan subyek berdasarkan status penyakit, untuk kemudian dilakukan pengamatan apakah subyek mempunyai riwayat terpapar faktor penelitian atau tidak. Karakteristik case control antara lain :

Merupakan penelitian observasional yang bersifat retrospektif
Penelitian diawali dengan kelompok kasus dan kelompok kontrol
Kelompok kontrol digunakan untuk memperkuat ada tidaknya hubungan sebab-akibat
Terdapat hipotesis spesifik yang akan diuji secara statistik
Kelompok kontrol mempunyai risiko terpajan yang sama dengan kelompok kasus
Pada penelitian kasus-kontrol, yang dibandingkan ialah pengalaman terpajan oleh faktor risiko antara kelompok kasus dengan kelompok kontrol
Penghitungan besarnya risiko relatif hanya melalui perkiraan melalui perhitungan odds ratio

Studi case control bersifat retrospektif, yang maksudnya adalah jika peneliti menentukan status penyakit dulu, lalu mengusut riwayat paparan ke belakang. Arah pengusutan seperti itu bisa dikatakan “anti-logis”, sebab peneliti mengamati akibatnya dulu lalu meneliti penyebabnya, sementara yang terjadi sesungguhnya penyebab selalu mendahului akibat.

Pada studi kasus kontrol, peneliti menggunakan kasus-kasus yang sudah ada dan memilih kontrol (non-kasus) yang sebanding. Lalu peneliti mencari informasi status (riwayat) paparan masing-masing subjek kasus dan kontrol. Jadi pada studi kasus kontrol peneliti tidak bisa menghitung risiko dan risiko relatif (RR). Sebagai ganti risiko, pada studi kasus kontrol peneliti menggunakan odd. What is odd? Odd adalah probabilitas dua peristiwa yang berkebalikan, misalnya sakit verus sehat, mati versus hidup, terpapar versus tak terpapar. Pada studi kasus kontrol, odd pada kasus adalah rasio antara jumlah kasus yang terpapar dibagi tidak terpapar. Odd pada kontrol adalah rasio antara jumlah kontrol terpapar dibagi tidak terpapar. Jika odd pada kasus dibagi dengan odd pada kontrol, diperoleh Odds ratio (OR). OR digunakan pada studi kasus kontrol sebagai pengganti RR.

Jadi penelitian retrospektif dapat diartikan sebagai suatu penelitian dengan pendekatan longitudinal yang bersifat observasional mengikuti perjalanan penyakit ke arah belakang (retrospektif) untuk menguji hipotesis spesifik tentang adanya hubungan pemaparan terhadap factor resiko dimasa lalu dengan timbulnya penyakit. Dengan kata lain, mengikuti perjalanan penyakit dari akibat ke sebab dengan membandingkan besarnya pemaparan factor resiko di masa lalu antara kelompok kasus dengan kelompok control sebagai pembanding. Hal ini menunjukkan bahwa pada awalnya penelitian terdiri dari kelompok penderita (kasus) dan kelompok bukan penderita yang akan diteliti sebagai control.

Uraian diatas secata skematis dapat digambarkan sebagai berikut:

YANG LALU SAAT INI

Mencari pemaparan factor resiko retrospektif kelompok kasus dan control

SEBAB AKIBAT

Kelompok kasus atau kelompok penderita ialah kelompok individu yang menderita penyakit yang akan diteliti dan ikut dalam proses penelitian sebagai subjek studi. Hal ini penting dijelaskan karena tidak semua orang yang memenuhi criteria penyakit yang akan diteliti bersedia mengikuti penelitian dan tidak semua penderita memenuhi criteria yang telah ditentukan.

Kelompok control ialah kelompok individu yang sehat atau tidak menderita penyakit yang akan diteliti tetapi memiliki peluang yang sama dengan kelompok kasus untuk terpajan oleh factor rresiko yang diduga sebagai penyebab timbulnya penyakit dan bersedia menjadi subjek studi

1. Ciri- Ciri Penelitian Kasus Kontrol/Retrospektif

Penelitian retrospektif memiliki ciri- ciri sebagai berikut:

a. Penelitian ini merupakan penelitian yang bersifat observasional

b. Diawali dengan kelompok penderita dan bukan penderita

c. Terdapat kelompok control

d. Kelompok control harus memliki resiko terpajan oleh factor resiko yang sama dengan kelompok kasus

e. Membandingkan besarnya pengalaman terpajan oleh factor resiko antara kelompok kasus dan kelompok control

f. Tidak mengukur insidensi

2. Keuntungan Dan Kerugian Penelitian Kasus Kontrol

Penelitian case control memiliki beberapa keuntungan sebagai berikut:

a. Sangat sesuai untuk penelitian penyakit yang jarang tterjadi atau penyakit dengan fase laten yang panjang atau penyakit yang sebelumnya tidak pernah ada

b. Pelaksanaannya relative lebih cepat jika dibandingkan dengan cohort karena pada penelitian case control diawali dengan penderita yang berarti penyakit yang diteliti telah timbul, sedangkan pada penelitian cohort, insidensi penyakit yang akan diteliti harus menunggu cukup lama.

c. Sampel yang dibutuhkan untuk penelitian case control lebih kecil dari pada penelitian cohort walaupun digunakan beberapa control untuk satu kasus.

d. Biaya penelitiannya relative lebih kecil dibandingkan dengan penelitian cohort karena sampel yang lebih sedikit dan waktu yang lebih singkat

e. Tidak dipengaruhi oleh factor etis seperti penelitian aksperimen

f. Data yang ada mungkin dapat dimanfaatkan terutama bila penelitian dilakukan di rumah sakit

g. Kemungkinan untuk mengadakan penelitian terhadap beberapa factor yang diduga sebagai factor penyebab

Disamping beberapa keuntungan tersebt, terdapat pula beberapa kerugian sebagai berikut:

a. Kesalahan pemilihan kasus yang disebabkan kesalahan dalam diagnose

b. Kesalahan dalam pemilihan control

c. Berpotensi timbulnya bias informasi

d. Validitas adat yang diperoleh tidak dapat dilakukan

e. Pengendalian terhadap factor perancu (confounding factor)sulit dilakukan dengan lengkap

f. Perhitungan resiko relative hanya berupa erkiraan

g. Tidak didapat dilakukan untuk penelitian evaluasi hasil penelitian

3. Pengukuran Odd Rasio (=psi)

Pengukuran resiko relatif pada penelitian case control tidak dapat dilakukan secara langsung tetapi hanya berupa perkiraan karena pada penelitian case control tidak mengukur insidensi tetapi hanya mengukur besarnya paparan. Secara skematis dapat disajikan dalam bentuk tabel berikut

Penyakit
Pemaparan	Positif	Negative	Jumlah	Odds penyakit
Positif	A	B	m₁	a/b
Negative	C	D	m₂	c/d
Jumlah	n₁	n₂	N

Odds pemaparan a/c b/d

Odds ratio () (a/b)/(c/d) atau ad/bc

Contoh:

Suatu penelitian tentang hubungan karsinoma paru- paru dengan rokok yang dilakukan secara retrospektif dengan mengambil 100 orang penderita Ca paru- paru sebagai kasus dan 100 orang dengan penyakit lain yang tidak ada hubungannya dengan Ca paru- paru sebagai kelompok control. Kedua kelompok disamakan berdasarkan umur, jenis kelamin, dan social ekonomi

Hasilnya yang diperoleh adalah pada kelompok kasus dengan 90 orang yang merokok, sedangkan pada kelompok control terdapat 40 orang yang merokok. Hal ini dapat digambarkan secara skematis dalam bentuk tabel berikut:

Pajanan	Kasus	Control
Perokok	90	40
Bukan perokok	10	60
Jumlah	100	100

Rate pemaparan pada kelompok kasus= 90/100= 90%

Rate pemaparan pada kelompok control = 40/100= 40%

Odds ratio= (90×60)/(40x 10)= 5400/500= 10,8

Ini berarti bahwa diperkirakan resiko bagi perokok terkena karsinoma paru- paru adalah 10,8 kali lebih besar dibandingkan dengan bukan perokok.

(b) Cohort

Studi kohort adalah studi observasional yang mempelajari hubungan antara paparan dan penyakit dengan memilih dua atau lebih kelompok studi berdasarkan status paparan kemudian diikuti (di follow up) hingga periode waktu tertentu sehingga dapat diidentifikasi dan dihitung besarnya kejadian penyakit. Apabila periode induksi yaitu kejadian penyakit dapat diamati dalam waktu yang panjang maka studi kohort rawan terhadap bias penarikan responden (banyak yang drop out dari observasi), perlu dana yang besar dan waktu yang panjang. Namun studi kohort mempunyai kekuatan dalam membuktikan inferensi kausa dibanding studi observasional lainnya, didapatkan angka incidence rate secara langsung, serta cocok untuk memeliti paparan yang langka.

Pada desain studi cohort, penelitian memiliki hubungan antara paparan (jajan di sekolah dan kebiasaan cuci tangan) dan penyakit (thypoid), dengan memilih 2 (atau lebih) kelompok-kelompok studi berdasarkan perbedaan status paparan, kemudian mengikuti sepanjang suatu periode waktu untuk melihat berapa banyak subjek dalam masing-masing kelompok mengalami penyakit.

c) Cross sectional

Cross sectional adalah studi epidemiologi yang mempelajari prevalensi, distribusi, dan hubungan penyakit dan paparan dengan mengamati status paparan, penyakit atau outcome lain secara serentak pada individu-individu dari suatu populasi pada satu saat. Studi cross sectional tidak mengenal adanya dimensi waktu sehingga mempunyai kelemahan dalam menjamin bahwa paparan mendahului efek (disease). Dalam studi ini memiliki kekuatan dalam teknisnya, yaitu mudah dilakukan, dan murah, tidak memerlukan waktu follow up. Studi ini dimanfaatkan untuk merumuskan hipotesis hubungan kausal yang akan diuji dalam studi analitik lainnya. Studi ini mengamati paparan dan penyakit pada waktu kurang lebih bersamaan (non-directional). Di dalam penelitian dengan desain studi Cross sectional untuk mengetahui faktor yang diduga sebagai faktor risiko terjadinya penyakit Thypoid pada anak-anak dapat dilakukan dengan menentukan sampel yang dilakukan dengan pencuplikan random (random sampling) agar deskripsi dalam sampel mewakili (representatif) populasi sasaran.

Pada populasi dilakukan pencuplikan (random), lalu dikelompokkan: kelompok terpapar dan berpenyakit Thypoid (E+ D+), terpapar dan tidak berpenyakit Thypoid (E+ D-), tak terpapar dan berpenyakit Thypoid (E- D+), tak terpapar dan tak berpenyakit Thypoid (E- D-).

Studi cross sectional adalah suatu penelitian yang menggunakan rancangan atau desain observasi dengan ciri-ciri sebagai berikut :

1. Semua pengukuran variabel (dependen dan indpenden) yang diteliti dilakukan pada waktu yang sama

2. Tidak ada periode follow-up

3. Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan prevalensi penyakit tertentu

4. Pada penelitian ini tidak terdapat kelompok pembanding

5. Hubungan sebab- akibat hanya merupakan perkiraan saja

6. Penelitian ini dapat menghasilkan hipotesis

7. Merupakan penelitian pendahuluan dari penelitian analitis

Cross sectional dapat dilakukan dimana saja sesuai dengan tujuan penelitian dan subjeknya baik komunitas, institusi, klinik, dll. Cross sectional berguna untuk mendeskripsikan penyakit dan paparan pada populasi pada satu titik waktu tertentu. Data yang dihasilkan dari studi potong-lintang adalah data prevalensi. Tetapi studi potong-lintang dapat juga digunakan untuk meneliti hubungan paparan-penyakit, meskipun bukti yang dihasilkan tidak kuat untuk menarik kesimpulan kausal antara paparan dan penyakit, karena tidak dengan desain studi ini tidak dapat dipastikan bahwa paparan mendahului penyakit.

Studi potong lintang (cross sectional) bersifat non-directional sebab hubungan antara paparan dan penyakit pada populasi diteliti pada satu waktu yang sama. Cara studi potong lintang meneliti hubungan antara paparan dan penyakit:

1. Membandingkan prevalensi penyakit pada berbagai subpopulasi yang berbeda status paparannya;

2. Membandingkan status paparan pada berbagai subpopulasi yang berbeda status penyakitnya.

Frekuensi penyakit dan paparan pada populasi diukur pada saat yang sama, maka data yang diperoleh merupakan prevalensi (kasus baru dan lama), bukan insidensi (kasus baru saja), sehingga studi potong lintang disebut juga studi prevalensi, atau survei. Pada studi potong lintang, karena bersifat “non-directional”, peneliti tidak bisa menghitung insidensi (kasus baru), yang menunjukkan risiko terjadinya penyakit dalam suatu periode waktu. Jadi pada studi potong lintang, peneliti tidak bisa menghitung risiko dan risiko relatif (RR). Data yang diperoleh studi potong lintang adalah prevalensi, terdiri atas kasus baru dan lama. Prevalensi adalah jumlah kasus yang ada di suatu saat dibagi dengan jumlah populasi studi. Jika prevalensi penyakit pada kelompok terpapar dibagi dengan prevalensi penyakit pada kelompok tak terpapar, maka diperoleh Prevalence Ratio (PR). Demikian pula jika odd penyakit pada kelompok terpapar dibagi dengan odd penyakit pada kelompok tak terpapar, diperoleh Prevalence Odds Ratio (POR).

1. Tujuan Studi Cross Sectional

Secara garis besar, tujuan penelitian cross sectional adalah sebagai berikut

a. Penelitian cross sectional digunakan untuk mengetahui masalah kesehatan masyarakat di suatu wilayah, misalnya suatu sampling survey kesehatan untuk memperoleh data dasar untuk menetukan strategi pelayanan kesehatan atau digunakan untuk membandingkan keadaan kesehatan masyarakat disuatu saat

b. Penelitian dengan pendekatan cross sectional digunakan untuk mengetahuiprevalensi penyakit tertentu di suatu daerah tetapi dalam hal- hal tertentu prevalensi penyakit yang ditemukan dapat digunakan untuk mengadakan estimasi insidensi penyakit tersebut. misalnya penyakit yang menimbulkan bekas sepertivariola karena dari bekas yang ditinggalkan dapat diperkirakan insidensi penyakittersebut dimasa lalu tetapi akan sulit memperkirakan insidensi berdasarkan bekas yang ditinggalkan bila bekas tersebut tidak permanen.

c. Penelitian cross sectional dapat digunakan untuk memperkirakan adanya hubungan sebab akibat bila penyakit itu mengalami perubahan yang jelas dan tetap, misalnyapenelitian hubungan antara golongan darah dengan karsinoma endometrium

Bila perubahan yang terjadi tidak jelas dan tidak tetap seperti penyakit yang menimbulkan perubahan biokimia atau perubahan fisiologi dilakukan penelitian cross sectional karena pada penelitian ini sebab dan akibat ditentukan pada waktu yang sama dan antara sebab akibat dapat saling mempengaruhi misalnya hubungan antara hipertensi dengan tingginya kadar kolesterol darah.

d. Penelitian cross sectional dimaksudkan untuk memperoleh hipotesis spesifik yang akan diuji melalui penelitian analitis, misalnya dalam suatu penelitian cross sectional di suatu daerah ditemukan bahwa sebagian besar penderita diare menggunakan air kolam sebagai sumber air minum. Dari hasil ini belum dapat dikatakan bahwa air kolam tersebut factor resiko timbulnya diare, tetapi penemuan tersebut hanya merupakan suatu perkiraan atau hipotesis yang harus diuji melalui penelitian analitis.

Ukuran-ukuran epidemiologi

a) Rasio

Rasio adalah ukuran yang membandingkan kuantitas peristiwa (A) sebagai numerator dan kuantitas peristiwa lainnya (B) sebagai denominator. Rasio menyatakan perbandingan antara kedua hal yang saling terpisah (antara numerator dan denominator tidak ada hubungannya). Rasio dinyatakan dengan persamaan :

b) Proporsi

Proporsi adalah ukuran yang membandingkan kuantitas peristiwa (A) sebagai numerator dan kuantitas lainnya sebagai denominator yang mengandung kuantitas numerator (A + B). Dalam studi epidemiologi proporsi digunakan untuk membandingkan suatu peristiwa (event) dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena peristiwa tersebut (population at risk). Nilai proporsi tidak dibatasi oleh periode atau waktu (sekedar membandingkan). Nilai proporsi biasanya dinyatakan dalam persen (%) atau permil (o/oo). Proporsi dinyatakan dengan persamaan :

K = konstanta (faktor pengali)

c) Rate

Rate adalah ukuran proporsi yang memasukkan unsur periode waktu pengamatan dalam denominatornya. Sehingga persamaam rate dapat ditulis dengan persamaan :

Keterangan :

ΣA = jumlah nominator, peristiwa A

ΣB = Jumlah denominator, peristiwa B

Rate disebut juga laju, yaitu merupakan ukuran yang menunjukkan kecepatan suatu kejadian.

Cara pengukuran kejadian suatu penyakit dalam masyarakat

a) Insidensi

Insidensi digunakan sebagai alat ukur rate dari kasus baru penyakit, gangguan, atau cedera yang terjadi dalam satu populasi. Istilah insidensi terkadang digunakan secara bergantian dengan istilah angka insidensi. Insidensi adalah jumlah kasus baru suatu penyakit yang muncul dalam suatu periode waktu dibandingkan dengan unit populasi tertentu dalam periode waktu tertentu.

Prinsip-prinsip penggunaan angka insidensi

Angka insidensi dapat digunakan untuk mengestimasi probabilitas atau risiko terkena suatu penyakit selama periode waktu tertentu.
Jika angka insidensi meningkat, kemungkinan atau probabilitas risiko terkena penyakit juga meningkat.
Waktu- jika angka insidensi secara konsisten lenih tinggi selama kurun waktu tertentu dalam satu tahun (seperti saat musim dingin), risiko terkena penyakit pada saat itu meningkat; misalnya, angka influenza paling tinggi terjadi saat musim dingin
Orang- Jika angka insidensi secara konsisten lebih tinggi di antara mereka yang memiliki faktor-faktor gaya hidup tertentu, risiko terkena penyakit akan meningkat di kalangan kelompok itu. Misalnya kasus kanker paru meningkat dikalangan perokok.

b) Risiko

Risiko adalah probabilitas terjadinya suatu penyakit, cedera, kondisi, kematian atau kejadian terkait lainnya yang mungkin menimbulkan hasil yang merugikan dan yang dapat mempengaruhi status kesehatan suatu populasi yang memiliki kebiasaan negatif.

(1) Risk ratio

Risk ratio adalah rasio dari dua risiko yang terpisah. Risk ratio juga disebut sebagai rasio insidensi kumulatif dan berkaitan erat dengan rate ratio. Risk ratio berasal dari perbandingan probabilitas pengembangan suatu penyakit. Risk ratio juga digunakan jika periode waktu penyakit memiliki durasi yang sudah pasti.

(2) Relative risk

Relative riks adalah ukuran tradisional yang digunakan untuk mengkaji asosiasi di antara karakteristik kelompok penyakit tertentu. Relative risk adalah rasio dari angka insidensi penyakit diantara mereka yang terpajan suatu penyakit dibandingkan dengan angka mereka yang tidak terpajan penyakit itu. Rasio probabilitas terkena penyakit atau kematian yang terjadi di antara mereka yang terpajan suatu penyakit dibandingkan dengan risiko mereka yang tidak terpajan penyakit tersebut adalah hal yang berkaitan dengan relative risk.

Dalam relative risk ada dua asumsi yang digunakan. Asumsi 1 adalah frekuensi penyakit atau kejadian dalam suatu populasi harus kecil. Asumsi 2 adalah kasus-kasus penyakit atau kejadian harus mewakili kasus yang ada didalam populasi dan kontrol studi merupakan perwakilan dari mereka yang bukan kasus.

(3) Attributable risk

Attributable risk adalah angka penyakit pada orang yang terpajan yang dapat secara langsung dihubungkan dengan pajanan dari penyakit tersebut. Attributable risk dihitung dengan cara mengurangi angka insidensi penyakit pada individu yang tidak terpajan dari individu yang terpajan. Attributable risk adalah risiko perorangan atau selisih/perbedaan risiko.

ρ= Proporsi populasi total yang memperlihatkan karakteristik penyakit.

r= Relative risk

c) Prevalensi

Prevalensi adalah jumlah kasus penyakit, prang yang terinfeksi, atau kondisi, yang ada pada satu waktu tertentu, dihubungkan dengan besar populasi darimana kasus itu berasal, misalnya, jumlah kasus campak dalam sebuah populasi pada awal Juli. Insidensi dimasikkan jumlah kasus baru sementara prevalensi tidak. Prevalensi setara dengan insidensi dikalikan dengan rata-rata durasi kasus.

Ada beberapa faktor yang mempengaruhi prevalensi di dalam suatu populasi:

Penyakit baru muncul di populasi sehingga menyebabkan angka insidensi meningkat. Jika insidensi meningkat, prevalensi juga meningkat.
Durasi penyakit mempengaruhi prevalensi. Jika penyakit memiliki durasi yang panjang, prevalensi juga akan lebih lama berada pada posisi yang tinggi.
Intervensi dan perlakuan mempunyai efek pada prevalensi. Semakin banyak populasi yang sehat dan tidak berpenyakit akan menurunkan prevalensi penyakit akut dan karena orang yang sehat menjadi semakin tangguh, durasi kehidupan akan meningkat demikian pula dengan harapan hidup populasi.

Prevalensi berarti semua. Dalam angka prevalensi, dikaji jumlah semua orang di dalam kelompok populasi yang mengalami penyakit pada satu waktu tertentu. Angka prevalensi sebanding dnegan angka insidensi dikalikan dengan rata-rata durasi penyakit. Prevalensi dipengaruhi oleh dua elemen yaitu jumlah individu yang terkena penyakit di masa lalu dan lama atau durasi penyakit.

Prevalensi periode mencakup total individu yang pernah mengalami penyakit yang menjadi sorotan pada satu titik dalam periode waktu tertentu. Prevalensi periode dimulai pada satu titik waktu dan berhenti pada satu titik waktu. Semua orang dengan penyakit yang telah diderita pada periode waktu sebelumnya atau menjadi sakit pada akhir periode waktu dimasukkan dalam perhitungan. Perhitungan juha memasukkan kasus baru yang terjadi selama periode waktu studi, begitu pula dengan kekambuhan.

Sumber: http://id.shvoong.com/medicine-and-health/epidemiology-public-health/2269162-ukuran-ukuran-epidemiologi/#ixzz2JwjR4rxA

A. KRITERIA KAUSALITAS MENURUT BRADFORD HILL
Bradford Hill (1897-1991) membuat kriteria dari suatu faktor sehingga faktor tersebut dapat dikatakan sebagai faktor yang mempunyai hubungan kausal. Kriteria tersebut adalah :
1. Kekuatan asosiasi
Semakin kuat asosiasi, maka emain sedikit hal tersebut dapat merefleksikan pengaruh dari faktor-faktor etiologis lainnya. Kriteria ini membutuhkan juga presisi statistik (pengaruh minimal dari kesempatan) dan kekakuan metodologis dari kajian kajian yang ada terhadap bias (seleksi, informasi, dan kekacauan).
2. Konsistensi
Replikasi dari temuan oleh investigator yang berbeda, saat yang berbeda, dalam tempat yang berbeda, dengan memakai metode berbeda dan kemampuan untuk menjelaskan dengan meyakinkan jika hasilnya berbeda.
3. Spesifisitas dari asosiasi
Ada hubungan yang melekat antara spesifisitas dan kekuatan yang mana semakin akurat dalam mendefinisikan penyakit dan penularannya, semakin juat hubungan yang diamati tersebut. Tetapi, fakta bahwa satu agen berkontribusi terhadap penyakit-penyakit beragam bukan merupakan bukti yang melawan peran dari setiap penyakit.
4. Temporalitas
Kemampuan untuk mendirikan kausa dugaan bahka pada saat efek sementara diperkirakan.
5. Tahapan biologis
Perubahan yang meningkat dalam konjungsi dengan perubahan kecocokan dalam penularan verifikasi terhadap hubungan dosis-respon konsisten dengan model konseptual yang dihipotesakan.
6. Masuk akal
Lebih siap untuk menerima kasus dengan hubungan yang konsisten dengan pengetahuan dan keyakinan kami secara umum. Telah jelas bahwa kecenderungan ini memiliki lubang-lugang kosong, tetapi akal sehat selalu saja membimbing kita.
7. Koherensi
Bagaimana semua observasi dapat cocok dengan model yang dihipotesakan untuk membentuk gambaran yang koheren?
8. Eksperimen
Demonstrasi yang berada dalam kondisi yang terkontrol merubah kausa bukaan untuk hasil yang merupakan nilai yang besar, beberapa orang mungkin, mengatakannya sangat diperlukan, untuk menyimpulkan kausalitas.
9. Analogi
Lebih siap lagi untuk menerima argumentasi-argumentasi yang menyerupai dengan yang kami dapatkan.
B. UKURAN-UKURAN EPIDEMIOLOGI
Cara mengukur frekwensi masalah kesehatan yang dapat dipergunakan dalam Epidemiologi sangat beraneka ragam, karena tergantung dari macam masalah kesehatan yang ingin diukur atau diteliti. Secara Umum Ukuran – ukuran dalam Epidemiologi dapat dibedakan atas :
1. Untuk Mengukur Masalah Penyakit ( Angka Kesakitan / Morbiditas )
Setiap gangguan di dalam fungsi maupun struktur tubuh seseorang dianggap sebagai penyakit. Penyakit, sakit, cedera, gangguan dan sakit, semuanya dikategorikan di dalam istilah tunggal MORBIDITAS.
Morbiditas 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 juga mengacu pada angka kesakitan, yaitu jumlah orang yang sakit dibandingkan dengan populasi tertentu yang sering kali merupakan kelompok yang sehat atau kelompok yang beresiko.
Di dalam Epidemiologi, ukuran utama morbiditas adalah angka insidensi & prevalensi dan berbagai ukuran turunan dari kedua indikator tersebut. Setiap kejadian penyakit, kondisi gangguan atau kesakitan dapat diukur dengan angka insidensi dan angka prevalensi.
a. INSIDENSI
Adalah gambaran tentang frekwensi penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu waktu tertentu di satu kelompok masyarakat. Untuk dapat menghitung angka insidensi suatu penyakit, sebelumnya harus diketahui terlebih dahulu tentang:
Data tentang jumlah penderita baru.
Jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit baru (Population at Risk ).
Secara umum angka insiden ini dapat dibedakan menjadi 3 macam, yaitu :
1). Incidence Rate
Yaitu jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu jangka waktu tertentu (umumnya 1 tahun) dibandingkan dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit baru tersebut pada pertengahan jangka waktu yang bersangkutan.
Yang dimaksud kasus baru adalah perubahan status dari sehat menjadi sakit. Periode waktu adalah jumlah waktu yang diamati selama sehat hingga menjadi sakit.
Rumus incidence rate=jumlah penderita baru : jumlah penduduk yg mungkin terkena penyakit x K
K = Konstanta ( 100%, 1000 ‰)
Manfaat Incidence Rate adalah :
Mengetahui masalah kesehatan yang dihadapi
Mengetahui resiko untuk terkena masalah kesehatan yang dihadapi
Mengetahui beban tugas yang harus diselenggarakan oleh suatu fasilitas pelayanan kesehatan.
2). Insidens kumulatif (Incidence Risk)
Probabilitas individu berisiko berkembang menjadi penyakit dalam periode waktu tertentu.
Berarti rata-rata risiko seorang individu terkena penyakit
Denominator haruslah terbebas dari penyakit pada permulaan periode (observasi atau tindak lanjut)
Subyek bebas dari penyakit pada awal studi
Subyek potensial untuk sakit
Sedikit atau tidak ada kasus yang lolos dari pengamatan karena kematian, tidak lama berisiko, hilang dari pengamatan.
Tidak berdimensi, dinilai dari nol sampai satu
Merujuk pada individu
Mempunyai periode rujukan waktu yang ditentukan dengan baik
Incidence risk=jml kasus insidens selama periode waktu tertentu : jml orang yg berisiko pada permulaan waktu
3). Attack Rate
Yaitu jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu saat dibandingkan dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut pada saat yang sama.
Manfaat Attack Rate adalah :
Memperkirakan derajat serangan atau penularan suatu penyakit. Makin tinggi nilai AR, maka makin tinggi pula kemampuan Penularan Penyakit tersebut.
Rumus :
Attack Rate=jml penderita baru dlm satu saat : jml penduduk yg mungkin terkena penyakittersebut pada saat yg samax XK
4). Secondary Attack Rate
Adalah jumlah penderita baru suatu penyakit yang terjangkit pada serangan kedua dibandingkan dengan jumlah penduduk dikurangi orang/penduduk yang pernah terkena penyakit pada serangan pertama.
Digunakan menghitung suatu panyakit menular dan dalam suatu populasi yang kecil ( misalnya dalam Satu Keluarga ).
Rumus :
SAR=jml penderita baru pd serangan kedua : jml penduduk- penduduk yg terkena serangan pertama x XK
b. PREVALENSI
Adalah gambaran tentang frekwensi penderita lama dan baru yang ditemukan pada suatu jangka waktu tertentu di sekelompok masyarakat tertentu. Pada perhitungan angka prevalensi digunakan jumlah seluruh penduduk tanpa memperhitungkan orang / penduduk yang kebal atau penduduk dengan resiko (Population at Risk). Sehingga dapat dikatakan bahwa angka prevalensi sebenarnya bukan suatu rate yang murni, karena penduduk yang tidak mungkin terkena penyakit juga dimasukkan dalam perhitungan.
Prevalens tergantung pada 2 faktor :
Berapa banyak orang jumlah orang yang telah sakit
Durasi/lamanya penyakit
Secara umum nilai prevalen dibedakan menjadi 2, yaitu :
1). Period Prevalen Rate
Yaitu jumlah penderita lama dan baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu jangka waktu tertentu dibagi dengan jumlah penduduk pada pertengahan jangka waktu yang bersangkutan. Nilai Periode Prevalen Rate hanya digunakan untuk penyakit yang sulit diketahui saat munculnya, misalnya pada penyakit Kanker dan Kelainan Jiwa.
Rumus :
Periode Prevalen Rate=jml penderita lama & baru : jml penduduk pertengahan x XK
2). Point Prevalen Rate
Adalah jumlah penderita lama dan baru suatu penyakit pada suatu saat dibagi dengan jumlah penduduk pada saat itu. Dapat dimanfaatkan untuk mengetahui Mutu pelayanan kesehatan yang diselenggarakan.
Rumus :
Point Prevalen Rate=jml penderita lama & baru saat itu : jml penduduk saat itu x XK
Hand Out IKM : Prodi D III Kebidanan STIKES Duta Gama Klaten SMT IV Tahun
c. HUBUNGAN ANTARA INSIDENSI DAN PREVALENSI
Angka Prevalensi dipengaruhi oleh tingginya insidensi dan lamanya sakit/durasi penyakit. lamanya sakit/durasi penyakit adalah periode mulai didiagnosanya penyakit sampai berakhirnya penyakit tersebut yaitu : sembuh, mati ataupun kronis.
Hubungan ketiga hal tersebut dabat dinyatakan dengan rumus: P = I x D
P = Prevalensi
I = Insidensi
L = Lamanya Sakit
Rumus hubungan insidensi dan prevalensi tersebut hanya berlaku jika dipenuhi 2 syarat, yaitu :
1. Nilai insidensi dalam waktu yang cukup lama bersifat konstan, tidak menunjukkan perubahan yang mencolok.
2. Lama berlangsungnya suatu penyakit bersifat stabil : Tidak menunjukkan perubahan yang terlalu mencolok.
2. Untuk Mengukur Masalah Kematian ( Angka Kematian / Mortalitas )
Dewasa ini di seluruh dunia mulai muncul kepedulian terhadap ukuran kesehatan masyarakat yang mencakup penggunaan bidang epidemiologi dalam menelusuri penyakit dan mengkaji data populasi. Penelusuran terhadap berbagai faktor yang mempengaruhi status kesehatan penduduk paling baik dilakukan dengan menggunakan ukuran dan statistik yang distandardisasi, yang hasilnya kemudian juga disajikan dalam tampilan yang distandardisasi.
Mortalitas merupakan istilah epidemiologi dan data statistik vital untuk Kematian. Dikalangan masyarakat kita, ada 3 hal umum yang menyebabkan kematian, yaitu :
a) Degenerasi organ vital & kondisi terkait.
b) Status penyakit.
c) Kematian akibat lingkungan atau masyarakat ( bunuh diri, kecelakaan, pembunuhan, bencana alam, dsb.)
Macam – macam / jenis angka kematian (Mortality Rate/Mortality Ratio) dalam Epidemiologi antara lain :
a) Angka Kematian Kasar ( Crude Death Rate )
Adalah jumlah semua kematian yang ditemukan pada satu jangka waktu ( umumnya 1 tahun ) dibandingkan dengan jumlah penduduk pada pertengahan waktu yang bersangkutan.
Istilah crude digunakan karena setiap aspek kematian tidak memperhitungkan usia, jenis kelamin, atau variabel lain.
Rumus :
CDR/AKK=jml seluruh kematian : jml penduduk pertengahan x XK
b) Perinatal Mortality Rate (PMR) / Angka Kematian Perinatal (AKP)
PMR adalah jumlah kematian janin yang dilahirkan pada usia kehamilan 28 minggu atau lebih ditambah dengan jumlah kematian bayi yang berumur kurang dari 7 hari yang dicatat selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama. ( WHO, 1981 ).
Manfaat PMR adalah untuk menggambarkan keadaan kesehatan masyarakat terutama kesehatan ibu hamil dan bayi.
Faktor yang mempengaruhi tinggi rendahnya PMR adalah :
1). Banyaknya Bayi BBLR
2). Status gizi ibu dan bayi
3). Keadaan social ekonomi
4). Penyakit infeksi, terutama ISPA
5). Pertolongan persalinan
Rumus :
PMR/AKP=jml kematian janin yg dilahirkan pd usia kehamilan 28 minggu+dg jml kematian bayi yg berumur kurang dr 7 hari yg di catat selama 1tahun : jml bayi lahir hidup pd tahun yg sama x XK
c) Neonatal Mortality Rate ( NMR ) = Angka Kematian Neonatal (AKN)
Adalah jumlah kematian bayi berumur kurang dari 28 hari yang dicatat selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama.
Manfaat NMR adalah untuk mengetahui :
1). Tinggi rendahnya usaha perawatan postnatal.
2). Program imunisasi.
3). Pertolongan persalinan.
4). Penyakit infeksi, terutama saluran napas bagian atas.
Rumus :
NMRAKN=jml kematian bayi umur kurang dr 28 hari : jml lahir hidup pd tahun yg sama x XK
d) Infant Mortality Rate (IMR) / Angka Kematian Bayi ( AKB)
Adalah jumlah seluruh kematian bayi berumur kurang dari 1 tahun yang dicatat selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama.
Manfaat IMR adalah sebagai indikator yg sensitive terhadap derajat kesehatan masyarakat.
Rumus :
IMR/AKB=jml kematian bayi umur 0-1 th : jml kelahiran hidup pd th yg sama x XK
e) Under Five Mortality Rate ( Ufmr ) / Angka Kematian Balita
Adalah jumlah kematian balita yang dicatat selama 1 tahun per 1000 penduduk balita pada tahun yang sama.
Manfaat UFMR adalah untuk mengukur status kesehatan bayi.
Rumus :
UFMR=jml kematian balita yg cacat dlm 1 thn : jml penduduk balita pd thn yg sama x XK
f) Angka Kematian Pasca-Neonatal (Postneonatal Mortality Rate)
Angka kematian pascaneonatal diperlukan untuk menelusuri kematian di Negara belum berkembang , terutama pada wilayah tempat bayi meninggal pada tahun pertama kehidupannya akibat malnutrisi, defisiensi nutrisi, dan penyakit infeksi.
Postneonatal Mortality Rate adalah kematian yang terjadi pada bayi usia 28 hari sampai 1 tahun per 1000 kelahiran hidup dalam satu tahun.
Rumus :
pasca-neonatal mortality rate=jml kematian bayi usia 28 hari-1 thn : jml kelahiran hidup pd thn yg sama x XK
g) Angka Kematian Janin / Angka Lahir Mati (Fetal Death Rate)
Istilah kematian janin penggunaannya sama dengan istilah lahir mati. Kematian janin adalah kematian yang terjadi akibat keluar atau dikeluarkannya janin dari rahim, terlepas dari durasi kehamilannya. Jika bayi tidak bernafas atau tidak menunjukkan tanda – tanda kehidupan saat lahir, bayi dinyatakan meninggal. Tanda –tanda kehidupan biasanya ditentukan dari Pernapasan, Detak Jantung, Detak Tali Pusat atau Gerakan Otot Volunter.
Angka Kematian Janin adalah proporsi jumlah kematian janin yang dikaitkan dengan jumlah kelahiran pada periode waktu tertentu, biasanya 1 tahun.
Rumus :
Angka kematian janin=jml kematian janin dlm periode tertentu : total kematian janin+janin lahir hidup periode yg samax XK
h) Maternal Mortality Rate ( Mmr ) / Angka Kematian
Adalah jumlah kematian ibu sebagai akibat dari komplikasi kehamilan, persalinan dan masa nifas dalam 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama.
Tinggi rendahnya MMR berkaitan dengan :
1). Sosial ekonomi
2). Kesehatan ibu sebelum hamil, bersalin dan nifas
3). Pelayanan kesehatan terhadap ibu hamil
4). Pertolongan persalinan dan perawatan masa nifas
Rumus :
MMR=jml kematian ibu hamil, persalinan&dan nifas dlm 1 thn : jml lahir hidup pd thn yg samax XK
i) Age Spesific Mortality Rate ( ASMR / ASDR )
Manfaat ASMR/ASDR adalah :
1). Untuk mengetahui dan menggambarkan derajat kesehatan masyarakat dengan melihat kematian tertinggi pada golongan umur.
2). Untuk membandingkan taraf kesehatan masyarakat di berbagai wilayah.
3). Untuk menghitung rata – rata harapan hidup.
j) Cause Spesific Mortality Rate ( CSMR )
Yaitu jumlah seluruh kematian karena satu sebab penyakit dalam satu jangka waktu tertentu ( 1 tahun ) dibagi dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut.
Rumus :
CSMR=jml seluruh kematian karena sebab penyakit tertentu : jml penduduk yg mungkin terkenapenyakit pd pertengahan tahunx XK
k) Case Fatality Rate ( CFR )
Adalah perbandingan antara jumlah seluruh kematian karena satu penyebab penyakit tertentu dalam 1 tahun dengan jumlah penderita penyakit tersebut pada tahun yang sama. Digunakan untuk mengetahui penyakit –penyakit dengan tingkat kematian yang tinggi.
Rumus :
CFR=jml kematian karena penyakit tertentu : jml seluruh penderita penyakit tersebutx XK

Metode deskriptif adalah suatu metode dalam meneliti setatus sekelompok manusia, suatu obyek, suatu set kondisi, suatu sistempeikiran, ataupun suatu kelas peristiwa pada masa sekarang. Tujuan dari penelitian deskriptif ini adalah untuk membuat deskipsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, factual dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan antar fenomena yang diselidiki.

Definisi

Menurut Whintney (1960), metode deskriptif adalah pencarian fakta dengan interpretasi yang tepat. Penelitian deskriptif mempelajarai masalah-masalah dalam masyarakat serta tatacara yang berlaku dalam masyarakat serta situasi-situasi tertentu, termasuk tentang hubungan, kegiatan-kegiatan, sikap-sikap, pandangan-pandangan, serta proses-proses yang sedang berlangsung dan pengaruh-pengaruh dari suatu fenomena. Dalam metode deskriptif, peneliti bisa saja membandingkan fenomena-fenomena tertentu sehingga merupakan suatu setudi komparatif . adakalanya peneliti mengadakan klasifikasi, seerta penelitian terhadap fenomena-fenomena dengan menetapkan suatu setandar atau suatu norma tertentu sehingga banyak ahli menamakan metode deskriptif ini dengan nama survei normatif (normative survey). Dengan metode deskriptif ini juga diselidiki kedudukan (status) fenomena atau factor dan melihat hubungan antara satu factor dengan factor yang lain. Karenanya, metode deskriptif juga dinamakan studi status (satus study).

Metode deskriptif juga ingin mempelajari norma-norma atau setandar-setandar, sehingga penelitian deskriptif ini disebut juga survey normative. Dalam metode deskriptif dapat diteliti masalah normative bersama-sama dengan masalah setatus dan sekaligus membuat perbandingan-perbandingan antar fenomena. Studi demikian dinamakan secara umum sebagai studi atau penelitian deskriptif. Prespektif waktu yang dijangkau dalam penelitian deskriptif , adalah waktu sekarang, atau sekurang-kurangnya jangka waktu yang masih terjangkau dalam ingatan responden.

Ciri-ciri Metode Deskriptif

Secara harfiyah, metode deskriptif adalah metode penelitian untuk membuat gambaran mengenai situasi atau kejadian, sehingga metode ini berkehendak mengadakan akumulasi data dasar belaka. Namun, dalam pengertian metode penelitian yang lebih luas, penelitian deskriptif mencakup metode penelitian yang lebih luas di luar metode sejarah dan eksperimental, dan secara lebih umum sering diberi nama, metode survei. Kerja peneliti, bukan saja memberikan gambaran terhadap fenomena-fenomena, tetapi juga menerangkan hubungan, menguji hipotesis-hipotesis, membut predeksi serta mendapatkan makna dan implikasi dari suatu masalah yang ingin dipecahkan. Dalam mengumpulkan data digunakan teknik wawancara, dengan mengunakan schedule questionair ataupun interview guide.

Jenis-jenis Penelitian Deskriptif

Dtinjau dari jenis masalah yang diselidiki, teknik dan alat yang digunakan dalam menliti, serta tempat dan waktu penelitian dilakukan, penelitian desekriptif dapat dibagi atas bebeprapa jenis yaitu:

Metode survey,
Metode deskriptif berkesinanbungan (Continuity deskrptive),
Penelitian Studi kasus,
Penelitian analisis pekerjaan dan aktivitas,
Penelitian tindakan (action research),
Penelitian perpustakaan dan documenter.

Metode survey

Metode survei adalah penyelidikan yang diadakan untuk memperoleh fakta-fakta dari gejala-gejala yang ada dan mencari keterangan-keterangan secara factual, baik tentang institusi sosial, ekonomi, atau politik dari suatu kelompok ataupun suatu daera. Metode survey membedah dan menguliti serta mengenal masalah-masalah serta mendapatkan pembenaran terhadap keadaan dan praktik-praktik yang sedang berlangsung. Dalam metode survei juga dikerjakan evaluasi serta perbandingan-perbandingan terhadap hal-hal yang telah dikerjakan orang dalam menangani situasi atau masalah yang serupa dan hasilnya dapat digunakan dalam pembuatan rencana dan pengambilan keputusan di masa mendatang. Penyelidikan dilakukan dalam waktu yang bersamaan terhadap sejumlah individu atanu unit, baik secara sensus atau dengan mengunakan sample. Unit yang digunakan dalam metode survei cukup besar. Misalnya, Kinsey, et al., (1948) dalam penelitian meraka mengenao tinggah laku seksual di Amerika Seriakat telah menggunakan sample dengan 12 ribu orang anggota sample. Banyak sekali masalah dap;t diteliti dengan mengunakan metode survey, termasuk bidang produksi dan tata niaga (survey produksi dan tata niaga ), usaha tani(surve usaha tani), masalah kemasyarakatan (survey sosial), masalah komunikasi daan pendapat umum (survei pendat umum), masalah politik (survey politik), masalah pendidikan (survey pendidikan dan persekolahan), dan sebagainya.

Metode deskritif berkesinambungan

Metode deskriptif berkesinambungan (continuity descriptive research), adalah kerja meneliti secara deskriptif yang dilakukan secara terus menerus atas suatu objek penelitian. Sering kali dilakukan dalam meneliti masalah-masalah sosial.pengetahuan yang lebih menyeluruh dari masalah serta fenomena dan ketentuan-ketentuan sosial dapat diperoleh jika hubungan-hubungan fenomena dikaji dalam suatu interval perkembangan dalam suatu periode yang lama. Dengan memperhatikan secara detail perubahan-perubahan yang dinamis dalam suatu interval tertentu, maka generalisasi suatu situasi atau fenomena secara dinamis dapat dibuat. Meneliti yang berkehendak menjangkau informasi factual yang mendetail secara interval dinamakan penelitian deskriptif berkesinambungan. Jika perhatian dipusatkan kepada perubahan-perubahan prilaku atau pandangan, maka teknik dalam meneliti dinamakan teknik panel. Teknik ini berupa wawancara dengan kelompok-kelompok manusia yang sama pada situasi yang berbeda. Informasi yang diinginkan bisa saja kuantitatif , seperti jumlah konsumsi, anggaran belanja keluarga, dan sebagainya.

Penggunaan metode deskriptif berkesinambungan lebih popular dalam mengkaji masalah sosial. Misalnya, Whitney dan Milholland (1930) mempelajari status akademis dari mahasiswa tingkat persiapan dari Colorado State Colege of Education pada tahun 1930. Penelitian dilakukan dalam waktu empat tahun, dengan menlurusi status akademis sejak tingkat persiapan sampai dengan lulus sarjana muda.

Penelitian Studi Kasus

Studi kasus, atau penelitian kasus (case study), adalah penelitian tentang status subjek penelitian yang berkenan dengan suatu fase spesifik atau khas dari keselurahan personalitas (Maxfield, 1930). Subjek penelitian dapat saja individu, kelompok, lembaga, maupun masyarakat. Peneliti ingin mempelajari secara intensif latar belakang serta interaksi lingkungan dari unit-unit sosial yang menjadi subjek. Tujuan studi kasus adalah untuk memberikan gambaran secara mendetail latar belakang, sifat-sifat serta karakter-karakter yang khas dari kasus, ataupun status dari individu, yang kemudian dari sifat-sifat khas di atas akan jadikan suatu hal yang bersfat umum. Pada mulanya, studi kasus ini banyak digunakan dalam penelitian obat-obatan dengan tujuan diagnosis, tetapi kemudian penggunaan studi kasus telah meluas sampai kebidang-bidang lain.

Hasil dari penelitian kasus merupakan suatu generalisasi dari pola-pola kasus yang tipikal dari individu, kelompok, lembaga, dan sebagainya. Tergantung dari tujuannya, ruang lingkup dari studi dapat mencakup segmen atau bagian tertentu atau mencakup keseluruhan siklus kehidupan dari individu, kelompok, dan sebagainya, baik dengan penekanan terhadap factor-faktor kasus tertentu, atau meliputi keseluruhan factor-faktor dan fenomena-fenomena. Stadi kasus lebih menekankan mengkaji vairabel yang cukup banyak pada jumlah unit yang kecil. Ini berbeda dengan metode survei, dimana peneliti cenderung mengevaluasi variabel yang lebih sedikit, tetapi dengan unit sample yang relatif besar.

Studi kasus banyak dikerjakan untuk meneliti desa, kota besar, sekelompok manusia drop out, tahanan-tahanan, pimpinan-pimpinan, dan sebagainya. Jika stadi kasus ditujukan untuk menliti kelompok, maka perlu dikisahkan atau diisolasikan kelompok-kelompok dalam onggokan yang homogen.

Stadi kasus banyak kelemahan disamping adanya keunggulan-keunggulan. Studi kasus mempunyai kelemahan karena anggota sampel yang terlalu kecil, sehingga sulit dibuat inferensi kepada populsi. Disamping itu, studi kasus sangat dipengaruhi oleh pandangan subjektif dalam pilihan kasus karena adanya sifat khas yang dapat saja terlalu dibesar-besarkan. Kurangnya objektifitas, dapat disebabkan karena kasus cocok benar dengan konsep yang sebelumnya telah ada pada si peneliti, ataupun dalam penetapan serta pengikutsertaan data dalam konteks yang bermakna yang menjurus pada interprestsi subjektif.

Studi kasus mempunyai keunggulan sebagai suatu studi untuk mendukung studi-studi yang besar di kemudian hari. Studi kasus mendukung studi-studi yang besar di kemudian hari studi kasus dapat memberikan hipotesis-hipotesis untuk penelitian lanjutan. Dari segi edukatif, maka studi kasus dapat digunakan sebagai contoh ilustrasi baik dalam perumusan masalah, penggunaan statistik dalam menganalisis data serta cara-cara perumusan generalisasi dan kesimmpulan

Marilah kita lihat sebuah contoh studi kasus tentang anak-anak yang tidak dapat menguasai teknik membaca karena jenis-jenis sebab. Penelitian yang memakan waktu dua tahun, secara mendetail telah mempelajari hal-hal berikut.

Menentukan sejarah dari sekolah dan rumah tangga sang anak.
Menentukan setatus sekarang dari anak.
Mengadakan diagnosis terhadap kesukaran-kesukaran membaca sang anak
Menentukan sebab musabab si anak mempunyai kekurangan-kekurangan dalam membaca.
Mengukur dari hasil pengajaran.

Langkah-langakah pokok dalam meneliti kasus adalah sebagai berikut.

1. Rumuskan tujuan penelitian.

2. Tentukan unit-unit studi, sifat-sifat mana yang akan diteliti dan hubungkan apa yang akan dikaji serta proses-proses apa yang akan menuntun penelitian.

3. tentukan rancangan serta pendekatan dalam memilih unit-unit dan teknik pengumpulan data mana yang digunakan. Sumber-sumber data apa yang tersedia

4. kumpulkan data.

5. Organisasikan informasi serta data yang terkumpul dan analisis untuk membuat interpretasi seta generalisasi.

6. Susun laporan dengan memberikan kesimpulan serta implikasi dari hasi penelitian.

Studi atau penelitian komperatif

Penelitian komperatif adalah sejenis penelitian deskriptif yang ingin mencari jawab secara mendasar tentang sebab-akibat, dengan menganalisis factor-faktor penyebab terjadinnya atau munculnya suatu fenomena tertentu. Jangakauan waktu adalah masa sekarang, karena jika jangkauan waktu terjadinya adalah masa lampau, maka penelitian tersebut termasuk dalam metode sejarah. Dalam studi komperatif ini, memeng sulit untuk mengetahui factor-faktor penyebab yang dijadikan dasar pembanding, seperti penelitain komperatif tidak mempunyai control. Hal ini semakin nyata kesulitannya jika kemungkinan-kemungkinan hubungan antar fenomena banyak sekali jumlahnya

Studi komperatif banyak sekali dilakukan jika metode eksperimental tidak dapat diperlukan. Bidang studi mencakup penghiduupan kota dan desa, dengan membandingkan pengaruh sebab akibat dari mekanan, rekreasi, waktu kerja, ketenangan kerja, dan sebagainnya. Penelitian komperatif dapat dilakukan untuk mencari pola tingkahlaku serta prestsi belajar dengan membedakan unsur waktu masuk sekolah, dan lain-lain.

Metode penelitian komperatif adalah bersifat ex post facto. Artinya, data dikumpulkan setelah semua kejadian yang dikumpulkan telah selesai berlangsung. Peneliti dapat melihat akibat dari suatu fenomena dan menguji hubungan sebab akibat dari data-data yang tersedia. Keunggulan metode ini adalah sebagai berikut.

Metode komparatif dapat mensubtisusikan metode eksperimental karena beberapa alasan:

Jika sukar diadakan kontrol terhadap salah satu faktor yang ingin diketahui atau diselidiki hubungan sebab-akibat.
Apabila teknik untuk mengadakan vaiabel kontrol dapat menhalangi penampilan fenomena secara normal ataupun tidak memungkinkan adanhya interaksi secara normal.
Penggunaan laboratoriuum untuk penelitian untuk dimungkinkan, baik karena kendala teknik, keungan, maupun etika, dan normal.

Dengan adanya teknik yang lebih mutakhir serta alat setatistik yang lebih maju, membuat penelitian komparatif dapat mengadakn estimasi terhadap parameter-parameter hubungan kausal secara lebih efektif.

Disamping keunggulan-keunggulan, penelitian komparatif mengandung kelemahan-kelemahan, antara lain sebagai berikut.

Karena penelitian komparatif sefatnya ex post facto, maka penelitain tersebut tidak mempunyai kontrol terthadap variabel bebas. Peneliti hanya berpegang pada penampilan variabel sebagaimana adanya, tanpa kesempatan mengatur kondisi ataupun mengadakan manipulasi terhadap bebrapa variabel. Karena itu, sipenelitia diharapkan mempunyai cukup banyak alas an dalam mempertahankan hasil hubungan-hubungan kasual yang ditemukan, dan dapat mengajukan hipotesis-hipotesis saingan untuk membuat jastifikasi terhadap kesimpulan-kesimpulan yang ditarik.
Sukar memperoleh kepastian, apakah faktor-faktor suatu hubungan kausal yang diselidiki benar-benar relaevan.
Karena faktor-faktor bukan bekerja secara merdeka tetapi saling berkaitan antara satu dengan lain, maka interaksi antar faktor-faktor tunggal sebagai penyebab atau akibat terjadinya suatu fenomena sukar diketahui. Bahkan akibat dari faktor ganda, bisa saja dikarenakan oleh faktor diluar cakupan penelitian yang bersangkutan.
Adakalanya dua atau lebih faktor memperlihatkan adanya hubungan, tetapi belum tentu bahwa hubungan yang diperlihatkan adalah hubungan sebab-akibat. Mungkin saja hubungan variabel tersebut dikarenakan oleh adanya keterkaitan dengan faktor-faktor lain diluar itu. Dilain pihak, andai kata pun telah diketemukan bahwa hubungan antara faktor-faktor adalah hubungan sebab-akibat, tetapi masih sukar untuk dipisahkan faktor mana sebagai penyebab dan faktor mana yang merupakan akibat
Mengkatagorisasikan subjek dalam dikotomi (misalnya, dalam katagori demokrasi dan otoriter, pandai bodoh, tua-muda, dan sebagainya) untuk tujuan perbandingan, dapat menjurus kepada pengambilan keputusan dan kesimpulan yang salah akibat katagori-katagori dikhotomi yang dibuat mempunyai sifat kabur, bervariasi, samar-samar, mengahendaki valuejudgement, dan tidak kokoh.

Langkah-langkah pokok dalam studi komparatif adalah sebagai berikut,

Rumuskan dan definisikan masalah.
Jajki dan teliti literature yang ada.
Rumuskan kerangka troritis dan hipotesis-hipotesis serta asumsi-asumsi yang dipakai.
Buatlah rancangan penelitian:

Pilih subjek yang digunakan dengan teknik pengumpulan data yang diinginkan;
Kategorikan sifat-sifat atau atribut-atribut atau hal-hal lain yang sesuai dengan masalah-masalah yang ingin dipecahkan, untuk memudahkan analisis sebab-akibat.

Uji hipotesis, buat interpretasi terhadap hubungan dengan teknik statistic yang tepat.
Buat gegeralisasi, kesimpulan, serta implikasi kebijakan.
Susun laporan dengan cara penulisan ilmiah.

Dalam penelitian komparatif, sering digunakan teknik korelasi, Dalam penelitian komparatif, sering digunakan teknik korelasi, yaitu meneliti derajat ketergantungan dalam hubungan-hubungan antarvariabel dengan menggunakan koefisien korelasi. Namun, perlu dijelaskan bahwa penggunaan koefisien korelasi hanya menyatakan tinggi rendahnya ketergantungan antar variabel yang diuji, tetapi tidak menyatakan ada tidaknya hubungan yang terjadi. Ini berbeda dengan penggunaan metode eksperimental. Pada metode eksperimental, peneliti dapat menguji ada tidaknya efek tertentu. Dengan demikian, penggunaaan teknik korelasi dalam penelitian komparatif mengandung kelemahan-kelemahan, antara lain sebagai berikut.

Menjurus pada keterbiasaan menggunakan teknik korelasi dengan memasang variabel apa saja tanpa pilih yang menjurus pula interpretasi yang salah.
Tidaknya adanya kontrol terhadap variabel bebas, dan tidak dapat melihat ada tidaknya hubungan kausal antar variabel. Peneliti tidak dapat mengenai yang mana variabel bebas dan mana variabel dependen.

Penelitian Analisis kerja dan aktivitas

Analisis Kerja dan Aktivitas (job and activity analysis), merupakan penelitian dengan menggunakan metode deskriptif. Penelitian itu ditujukan untuk menyelidiki secara terperinci aktivitas dan pekerjaan manusia. Dan hasil penelitian tersebut dapat memberikan rekomendasi-rekomendasi untuk keperluan masa yang akan datang. Penenlitian perkejaan di bidang industri dinamakan job analysis (analisis pekerjaan), sedangkan penelitian di bidang pertanian , disebut analysis aktivitas (activity analysis). Analysis aktivitas juga mencakup analysis pekerjaan dibidang jasa, seperti pendidikan, peleyanan kesehatan, dan sebagainya.

Dalam penelitian ini, studi yang mendalam dilakukan terhadap kelakuan-kelakuan pekerjaan, buruh, petani, guru, dan lain-lain terhadap gerak-gerik mereka dalam melakukan tugas, penggunaan waktu secara efisien dan efektif, dan sebagainya. Data mengenai hal-hal yang ini diselidiki, kemudian dianalisis, diberikan interpretasi, dan diadakan generalisasi dalam rangka menetapkan sifat-sifat dan keriteria-keriteria pekerjaan yang baik, rencana upgrading, keseimbangan berusaha dan bekerja serta aktivitas sangat berkembang pada masa sesudah Perang Dunia I, dengan tujuan untuk mengadakan klsifikasi pekerjaan dan pekerjaan secara lebih efektif.

Studi Waktu Gerakal.

Studi Waktu dan gerakan (time and motion study) adalah penelitian dengan metode deskriptif yang berusaha untuk menyelidiki efisien produksi dengan mengadakan studi yang mendetail tentang penggunaan waktu serta perilaku pekerja dalam proses produksi. Gerak-gerak utama dalam pekerjaan diamati, dicatat, dilukiskan, serta dianalisis. Generalisasi dan interpretasi tentang waktu yang digunakan serta gerak-gerak utama yang terjadi, sehingga suatu kesimpulan tentang gerak-gerak yang diperlukan dalam pekerjaan, gerak-gerak yang tidak diperlukan yang dapat menghambat pekerjaan serta saran-saran dalam rangka memperbaiki pekerjaan dan menambah efisiensi kerja. Dalam rangka efisisensi, juga perlu dikaji alat-alat produksi yang digunakan, serta bagaimana alat-alat produksi tersebut diatur demi peningkatan efisisensi kerja.

Kriteria Pokok Metode Deskriptif

Metode deskriptif mempunyai beberapa pokok, yang dapat dibagi atas kriteria umum dan kriteria khusus. kriteria tersebut adalah sebagai berikut

Kriteria umum

Kriteria umum dari penelitian dengan metode deskriptif adalah sebagai berikut.

Masalah yang dirumuskan harus patut, ada nilai ilmiah serta tidak terlalu luas.
Tujuan penelitian harus dinyatakan dengan tegas dan tidak terlalu umum.
Data yang digunakan harus fakta-fakta yang terpercaya dan bukan merupakan opini.
Standar yang digunakan untuk membuat perbandingan harus mempunyai validitas.
Harus ada deskripsi yang terang tentang tempat serta waktu penelitian dilakukan.
Hasil penelitian harus berisi secara detail yang digunakan, baik dalam mengumpulkan data maupun dalam menganalisis data serta studi kepustakaan yang dilakukan. Deduksi logis harus jelas hubungannya dengan kerangka teoritis yang digunakan jika kerangka teoritis untuk itu telah dikembangan.

Kriteria Khusus

Kriteria khusus dari metode deskriptif adalah sebagai berikut.

Prinsip-prinsip ataupun data yang digunakan dinyatakan dalam nilai (value).
Fakta-fakta ataupun prinsip-prinsip yang digunakan adalah mengenai masalah status.
Sifat penelitian adalah ex post facto, karena itu, tidak adalah kontrol terhadap variabel, dan peneliti tidak mengadakan pengaturan atau menipulasi terhadap variabel. Variabel dilihat sebagaimana adanya.

Langkah-langkah Umum dalam Metode Deskriptif

Dalam melaksanakan penelitian deskriptif, maka langkah-langkah umum yang sering diikuti adalah sebagai berikut.

Memilih dan merumuskan masalah yang menghendaki konsepsi ada kegunaan masalah tersebut serta dapat diselidiki dengan sumber yang ada.
Menentuan tujuan dari penelitian yang akan dikerjakan. Tujuan dari penelitian harus konsisten dengan rumusan dan definisi dari masalah
Memberikan limitasi dari area atau scope atau sejauh mana penelitian deskriptif tersebut akan dilaksanakan. Termasuk didalamnya daerah geografis dimana penelitian akan dilakukan, batasan-batasan kronologis ukuran tentang dalam dangkal, serta seberapa utuh daerah penelitian tersebut akan dijangkau.
Pada bidang ilmu yang telah mempunyai teori-teori yang kuat, maka perlu dirumuskan kerangka teori atau kerangka konseptual yang kemudian diturunan dalam bentuk hipotesis-hipotesis untuk diverifikasikan. Bagi ilmu sosial yang telah berkembang baik, maka kerangkan analisis dapat dijabarkan dalam bentuk-bentuk model matematika.
Menulusuri sumber-sumber kepustakaan yang ada hubungannya dengan masalah yang ingin dipecahkan.
Merumuskan hipotesis-hipotesis yang diuji, baik secara emplisit maupun secara implicit.
Melakukan kerja lapangan untuk megumpulkan data, gunakan teknik pengumpulan data yang cocok untuk penelitian.
Membuat tabulasi serta analisis statistic dilakukan terhadap data yang telah dikumpulkan. Kurangi penggunaan statistic sampai kepad batas-batas yang dapat dikerjakan dengan unit-unit pengukuran yang sepadan.
Memberikan interpretasi dari hasil dalam hubungannya dengan kondisi sosial yang ingin diselidiki serta dari data yang diperoleh serta refrensi khas terhadap masalah yang ingin dipecahkan.

10. Mengadakan generalisasi serta deduksi dari penemuan serta hipotesis-hipotesis yang ingin diuji. Berikan rekomendasi-rekomendasi untuk kebijakan-kebijakan yang dapat ditarik dari penelitian.

(Nazir, moh. Metode penelitian. Ghalia Indonesia. 2005,)

Dalam statistik dan matematika epidemiologi , risiko relatif (RR) adalah risiko dari suatu peristiwa (atau mengembangkan penyakit) relatif terhadap paparan. Risiko relatif adalah rasio dari probabilitas dari peristiwa yang terjadi pada kelompok terpapar versus kelompok non-terpapar. ^[1]

$RR = \ frac {P_ \ text {}} {terpapar P_ \ text {non-terpapar}}$

Risiko	Status penyakit
Risiko	Hadir	Absen
Perokok
Orang yg tdk merokok

Pertimbangkan contoh di mana kemungkinan terkena kanker paru-paru di kalangan perokok adalah 20% dan di kalangan non-perokok 1%. Situasi ini dinyatakan dalam tabel 2 × 2 ke kanan.

Di sini, a = 20, b = 80, c = 1, dan d = 99. Kemudian risiko relatif kanker yang berhubungan dengan merokok akan

$RR = \ frac {a / (a + b)} {c / (c + d)} = \ frac {20/100} {1/100} = 20.$

Perokok akan menjadi dua puluh kali lebih mungkin sebagai non-perokok untuk mengembangkan kanker paru-paru.

Istilah lain untuk risiko relatif adalah rasio risiko karena rasio risiko dalam dibagi terpapar oleh risiko dalam terekspos.

Isi

1 statistik penggunaan dan makna

3,1 statistik rasio

penggunaan statistik dan makna

Risiko relatif sering digunakan dalam analisis statistik dari hasil biner di mana hasil dari bunga memiliki probabilitas relatif rendah. Hal demikian sering cocok untuk uji klinis data, di mana ia digunakan untuk membandingkan risiko pengembangan penyakit, pada orang yang tidak menerima perawatan medis baru (atau menerima plasebo) versus orang yang menerima pengobatan (standar perawatan) didirikan . Atau, digunakan untuk membandingkan risiko mengembangkan efek samping pada orang yang menerima obat dibandingkan dengan orang yang tidak menerima pengobatan (atau menerima plasebo). Hal ini sangat menarik karena dapat dihitung dengan tangan dalam kasus yang sederhana, tetapi juga setuju untuk pemodelan regresi , biasanya dalam regresi Poisson kerangka.

Dalam perbandingan sederhana antara kelompok eksperimen dan kelompok kontrol:

Sebuah risiko relatif dari 1 berarti tidak ada perbedaan risiko antara kedua kelompok.
Sebuah RR <1 berarti acara tersebut kurang mungkin terjadi pada kelompok perlakuan dibandingkan kelompok kontrol.
Sebuah RR> 1 berarti acara ini lebih mungkin terjadi pada kelompok perlakuan dibandingkan kelompok kontrol.

Sebagai konsekuensi dari metode Delta , yang log dari risiko relatif memiliki distribusi sampling yang kira-kira yang normal dengan varians yang dapat diperkirakan dengan formula yang melibatkan jumlah subyek dalam masing-masing kelompok dan angka kejadian dalam setiap kelompok (lihat metode Delta ). ^[2] Hal ini memungkinkan pembangunan confidence interval (CI) yang simetris sekitar log (RR), yaitu,

$CI = \ log (RR) \ pm \ mathrm {SE} \ kali z_ \ alpha$

dimana $z_ \ alpha$ adalah nilai standar untuk tingkat yang dipilih dari signifikansi dan SE standard error . The antilog dapat diambil dari dua batas-batas log-CI, memberikan batas-batas tinggi dan rendah untuk interval keyakinan asimetris sekitar risiko relatif.

Dalam model regresi, pengobatan biasanya dimasukkan sebagai variabel dummy bersama dengan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi risiko. Risiko relatif biasanya dilaporkan sebagai dihitung untuk rata-rata nilai sampel dari variabel penjelas.

Perbandingan dengan rasio odds

Risiko relatif berbeda dari rasio odds , meskipun pendekatan asimtotik untuk probabilitas kecil. Dalam contoh hubungan merokok dengan kanker paru-paru dipertimbangkan di atas, jika secara substansial lebih kecil dari b, maka a / (a + b) $\ Scriptstyle \ approx$ a / b. Dan jika sama c jauh lebih kecil dari d, maka c / (c + d) $\ Scriptstyle \ approx$ c / d. Demikian

$OR = \ frac {} {ad bc}$

Ini adalah rasio odds.

Bahkan, rasio odds memiliki penggunaan yang lebih luas dalam statistik, sejak regresi logistik , sering dikaitkan dengan uji klinis , bekerja dengan log dari rasio odds, bukan risiko relatif. Karena log dari odds ratio diperkirakan sebagai fungsi linear dari variabel penjelas, rasio odds estimasi 70-year-olds dan 60-year-olds terkait dengan jenis pengobatan akan sama dalam model regresi logistik dimana hasil dikaitkan dengan obat dan usia, meskipun risiko relatif mungkin berbeda secara signifikan. Dalam kasus seperti ini, model statistik dari rasio odds sering mencerminkan mekanisme yang mendasari lebih efektif.

Karena risiko relatif adalah ukuran lebih intuitif efektivitas, perbedaan penting terutama dalam kasus menengah sampai probabilitas tinggi. Jika tindakan A membawa risiko 99,9% dan B aksi risiko 99,0% maka risiko relatif hanya lebih dari 1, sedangkan peluang terkait dengan tindakan A lebih dari 10 kali lebih tinggi daripada bertentangan dengan B.

Dalam penelitian medis, yang rasio odds umumnya digunakan untuk studi kasus kontrol , sebagai peluang, tapi tidak probabilitas, biasanya diperkirakan. ^[3] Risiko relatif digunakan dalam uji coba terkontrol secara acak dan studi kohort . ^[4]

Dalam pemodelan statistik, pendekatan seperti regresi poisson (untuk jumlah kejadian per paparan unit) memiliki interpretasi risiko relatif: efek perkiraan suatu variabel penjelas adalah perkalian pada tingkat, dan dengan demikian menyebabkan rasio risiko atau risiko relatif. regresi logistik (untuk biner hasil, atau jumlah keberhasilan dari sejumlah percobaan) harus ditafsirkan odds ratio-istilah: efek dari variabel penjelas adalah perkalian pada peluang dan dengan demikian mengarah ke rasio odds.

signifikansi statistik (kepercayaan) dan risiko relatif

Apakah risiko relatif yang diberikan dapat dianggap signifikan secara statistik tergantung pada perbedaan relatif antara kondisi dibandingkan, jumlah pengukuran dan kebisingan yang terkait dengan pengukuran (dari peristiwa dianggap). Dengan kata lain, satu kepercayaan memiliki, dalam risiko relatif yang diberikan menjadi non-acak (yaitu itu bukan konsekuensi dari kesempatan ), tergantung pada rasio signal-to-noise dan ukuran sampel.

Dinyatakan secara matematis, keyakinan bahwa hasilnya tidak secara kebetulan acak diberikan oleh rumus berikut Sackett ^[5] :

$\ Text {} kepercayaan = \ frac \ text {} sinyal \ text {} kebisingan \ kali \ sqrt {\ text {}} ukuran sampel.$

Untuk kejelasan, rumus di atas disajikan dalam bentuk tabel di bawah ini.

Ketergantungan kepercayaan dengan ukuran noise, sinyal dan sampel (bentuk tabel)

Parameter	Parameter meningkat	Parameter menurun
Kebisingan	Keyakinan menurun	Keyakinan meningkat
Sinyal	Keyakinan meningkat	Keyakinan menurun
Ukuran sampel	Keyakinan meningkat	Keyakinan menurun

Dengan kata, kepercayaan yang lebih tinggi jika kebisingan yang lebih rendah dan / atau ukuran sampel yang lebih besar dan / atau efek ukuran (sinyal) meningkat. Kepercayaan dari nilai risiko relatif (dan interval kepercayaan terkait) tidak tergantung pada efek ukuran saja. Jika ukuran sampel besar dan kebisingan rendah ukuran efek yang kecil dapat diukur dengan keyakinan besar. Apakah efek ukuran kecil dianggap penting adalah tergantung pada konteks peristiwa dibandingkan.

Dalam pengobatan, efek ukuran kecil (tercermin dari nilai risiko relatif kecil) biasanya dianggap relevan secara klinis (jika ada keyakinan besar di dalamnya) dan sering digunakan untuk memandu keputusan pengobatan. Sebuah risiko relatif dari 1,10 mungkin tampak sangat kecil, tetapi lebih dari sejumlah besar pasien akan membuat perbedaan nyata. Apakah pengobatan yang diberikan dianggap sebagai usaha yang layak tergantung pada, manfaat risiko dan biaya.

Tes

Distribusi Risiko Relatif log adalah sekitar yang normal dengan:

$X \ \ sim \ \ mathcal {N} (\ log (RR), \, \ sigma ^ 2). \,$

The standard error untuk log (Risiko Relatif) adalah sekitar ^[^rujukan?^]:

SE (log (RR)) = sqrt ([1 / a + 1 / c] - [1 / (a + b) + 1 / (c + d)])

Ini adalah pendekatan asimtotik.

Interval rasio resiko kepercayaan didasarkan pada distribusi sampling

$log_e {\ frac {} {p_1 p_2}} = {log_e \ frac {a / (a + b)} {c / (c + d}}$

Hal ini dianggap (sekitar) normal dengan

$m = log_e {\ frac {} {p_1 p_2}}$

dan

$s ^ 2 = \ frac {b} {a (a + b)} + \ frac {d} {c (c + d)}$

di mana m adalah mean dan s ² adalah varians. Interval kepercayaan 95% (CI) untuk risiko relatif adalah

$CI = e ^ {m \ pm 1,96 s}$

Dalam aplikasi ini menggunakan estimator ukuran sampel harus setidaknya 25.

Contoh Bekerja

	Contoh 1: pengurangan risiko			Contoh 2: meningkatkan risiko
	Eksperimental kelompok (E)	Kelompok kontrol (C)	Total	(E)	(C)	Total
Acara (E)	EE = 15	CE = 100	115	EE = 75	CE = 100	175
Non-peristiwa (N)	EN = 135	CN = 150	285	EN = 75	CN = 150	225
Jumlah subyek (S)	ES = EE + EN = 150	CS = CE + CN = 250	400	ES = 150	CS = 250	400
Acara tingkat (ER)	EER = EE / ES = 0,1, atau 10%	CER = CE / CS = 0,4, atau 40%		EER = 0,5 (50%)	CER = 0,4 (40%)

Persamaan	Variabel	Abbr.	Contoh 1	Contoh 2
CER - EER	<0: pengurangan risiko absolut	ARR	(-) 0,3, atau (-) 30%	N / A
CER - EER	> 0: meningkatkan risiko absolut	ISPA	N / A	0,1, atau 10%
(CER - EER) / CER	<0: pengurangan risiko relatif	RRR	(-) 0,75, atau (-) 75%	N / A
(CER - EER) / CER	> 0: peningkatan risiko relatif	RRI	N / A	0,25, atau 25%
1 / (CER - EER)	<0: jumlah yang diperlukan untuk mengobati	NNT	(-) 3,33	N / A
1 / (CER - EER)	> 0: jumlah yang diperlukan untuk menyakiti	NNH	N / A	10
EER / CER	risiko relatif	RR	0.25	1.25
(EE / EN) / (CE / CN)	odds ratio	OR	0.167	1.5
EER - CER	risiko pajan	AR	(-) 0,30, atau (-) 30%	0,1, atau 10%
(RR - 1) / RR	diatribusikan persen risiko	ARP	N / A	20%
1 - RR (atau 1 - OR)	pencegahan fraksi	PF	0,75, atau 75%	N / A

Contoh 3: Rasio disajikan untuk masing-masing kelompok eksperimen dan kontrol Dalam risiko penyakit-2 × 2 tabel di atas, misalkan a + c = 1 dan b + d = 1 dan jumlah pasien dan orang sehat menjadi m dan n. , masing-masing. Kemudian rasio prevalensi menjadi p = m / (m + n). Kita dapat menempatkan q = m / n = p / (1 - p). Demikian

$RR = \ frac {am / (am + bn)} {cm / (cm + dn)} = \ frac {a (d + bq)} {b (c + aq)} = \ frac {ad \ left \ lbrace 1 + (b / d) q \ right \} {rbrace bc \ left \ lbrace 1 + (a / c) q \ right \} rbrace.$

Jika p cukup kecil, maka q akan cukup kecil dan salah satu dari (b / d) q dan (a / c) q akan cukup kecil untuk dianggap sebagai 0 dibandingkan dengan 1. RR akan dikurangi dengan rasio aneh seperti di atas.

Di antara Jepang, bukan sebagian kecil pasien penyakit Behçet yang dianugerahkan dengan tipe HLA tertentu, yaitu HLA-B51 gen. ^[6] Dalam sebuah survei, proporsinya 63% dari pasien dengan gen ini, sementara pada orang sehat rasio adalah 21%. ^[6] Jika angka-angka yang dianggap representatif untuk sebagian besar orang Jepang, dengan menggunakan nilai-nilai dari 12.700 pasien di Jepang pada tahun 1984 dan penduduk Jepang sekitar 120 juta pada tahun 1982, maka RR = 6.40. Bandingkan dengan rasio aneh 6.41.

Lihat pula

rasio statistik

Referensi

1. ^ Sistrom CL, Garvan CW (Januari 2004). "Proporsi, peluang, dan risiko" Radiologi 230 (1).:

2. ^ Lihat misalnya Stata FAQ pada CI untuk odds ratio rasio hazard,, IRR, dan RRRs di http://www.stata.com/support/faqs/stat/2deltameth.html

3. ^ Deeks J (1998). "Ketika bisa odds ratio menyesatkan Odds rasio harus digunakan hanya dalam studi kasus-kontrol dan analisis regresi logistik?" BMJ 317 (7166):. 1.155-6. PMC 1.114.127 . PMID 9.784.470 / / Www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1114127/.

4. ^ Medical University of South Carolina. Odds rasio dibandingkan risiko relatif . Diakses pada tanggal: 8 September 2005.

5. ^ Sackett DL. Mengapa uji coba terkontrol secara acak gagal tetapi tidak perlu: 2. Kegagalan untuk mempekerjakan statistik fisiologis, atau rumus hanya dokter-trialist yang pernah mungkin perlu (atau memahami!). CMAJ. 2.001 30 Oktober, 165 (9) :1226-37. PMID 11.706.914 . Full Text Gratis .

6. ^ ^a^b Ohno S, M Ohguchi, Hirose S, Matsuda H, Wakisaka A, Aizawa M (1982). "Tutup asosiasi HLA-BW51, MT2 dan penyakit Behçet itu," Di Inaba, G, ed. (1982) Behçet s Disease:. Pathogenetic Mekanisme dan Masa Depan Klinis: Prosiding Konferensi Internasional tentang Penyakit Behçet itu, diadakan 23-24 Oktober, 1981 hlm 73-79, Tokyo: Universitas Tokyo Press, ISBN 0-86008-322-5 .

2. Langkah-langkah Studi Cross Sectional

Untuk melakukan penelitian dengan pendekatan cross sectional dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut.

a. Identifikasi dan perumusan masalah

Masalah yang akan diteliti harus diidentifikasi dan dirumuskan dengan jelas agar dapat ditentukan tujuan penelitian dengan jelas

Identifikasi masalah dapat dilakukan dengan mengadakan penelaahan terhadap insidensi dan prevalensi berdasarkan catatan yang lalu untuk mengetahui secara jelas bahwa masalah yang sedang dihadapi merupakan masalah yang penting untuk diatasi melalui suatu penelitian. Dari masalah tersebut dapat diketahui lokasi masalah tersebut berada.

b. Menetukan tujuan penelitian

Tujuan penelitian harus dinyatakan dengan jelas agar orang dapat mengetahui apa yang akan dicari, dimana akan dicari, sasaran, berapa banyak dan kapan dilakukan serta siapa yang melaksanakannya.

Sebelum tujuan dapat dinyatakan dengan jelas, hendanya tidak melakukan tindakan lebih lanjut. Tujuan penelitian merupakan hal yang sangat penting dalam suatu penelitian karena dari tujuan ini dapat ditentukan metode yang akan digunakan.

c. Menentukan lokasi dan populasi studi

Dari tujuan penelitian dapat diketahui lokasi penelitian dan ditentukan pula populasi studinya. Biiasanya, penelitian cross sectional tdak dilakukan terhadap semua subjek studi, tetapi dilakukan kepada sebagian populasi dan hasilnya dapat diekstrapolasi pada populasi studi tersebut.

Populasi studi dapat berupa populasi umum dan dapat berupa kelompok populasi tertentu tergantung dari apa yang diteliti dan di mana penelitian dilakukan

Agar tidak terjadi kesalahan dalam pengumpulan data, sasaran yang dituju yang disebut subjek studi harus diberi criteria yang jelas, misalnya jenis kelamin, umur, domisili, dan penyakit yang diderita. Hal ini penting untuk mengadakan ekstrapolasi hasil penelitian yaitu kepada siapa hasil penelitian ini dilakukan

d. Menentukan cara dan besar sampel

Pada penelitian cross sectional diperlukan perkiraan besarnya sampel dan cara pengambilan sampel. Perkiraan besarnya sampel dapat dihitung dengan rumus Snedecor dan Cochran berikut.

1) Untuk data deskrit

n= besar sampel

p= proporsi yang diinginkan

q= 1-p

Z= simpangan dari rata- rata distribusi normal standard

L= besarnya selisih antara hasil sampel dengan populasi yang masihh dapat diterima

2) Untuk data kontinyu

S²= varian sampel

Cara pengambilan sampel sebaiknya dilakukan acak dan disesuaikan dengan kondisi populasi studi, besarnya sampel, dan tersediannya sampling frame yaitu daftar subjek studi pada populasi studi.

e. Memberikan definisi operasional

f. Menentukan variable yang akan diukur

g. Menyusun instrument pengumpulan data

Instrument yang akan digunakan dalam penelitian harus disusun dan dilakukan uji coba. Instrument ini dimaksudkan agar tidak terdapat variable yang terlewatt karena dalam instrument tersebut berisi semua variable yang hendak diteliti

Instrument dapat berupa daftar pertanyaan atau pemeriksaan fisik atau laboratorium atau radiologi dan lain- lain disesuaikan dengan tujuan penelitian

h. Rancangan analisis

Analisis data yang diperoleh harus sudah dirrencanakan sebelum penelitian dilaksanakan agar diketahui perhitungan yang akan digunakan. Rancangan analisis harus disesuaikan dengan tujuan penelitian agar hasil penelitian dapat digunakan untuk menjawab tujuan tersebut.

3. Keuntungan dan Kekurangan Cross Sectional

Penelitian yang dilakukan dengan pendekatan cross sectional mempunyai beberapa keuntungan dan kerugian sebagai berikut.

Keuntungan dari cross sectional yaitu :

Mudah untuk dilaksanakan
Hasil segera diperoleh
Dapat menjelaskan hubungan antara fenomena kesehatan yang diteliti dengan faktor-faktor terkait (terutama karakteristik yang menetap)
merupakan studi awal dari suatu rancangan studi kasus-kontrol maupun kohort
Dalam penelitian epidemiologi, pendekatan cross sectional merupakan cara yang cepat dan murah untuk mendeteksi adanya kejadian luar biasa
Penelitian cross sectional dapat menghasilkan hipotesis spesifik untuk penelitian analitis (baseline information).
Pendekatan cross sectional dapat digunakan untuk mengetahui prevalensi penyakit tertentu dan masalah kesehatan yang terdapat dimasyarakat dan dengan demikian dapat digunakan untuk menyusun perencanaan pelayanan kesehatan
Memudahkan pengumpulan data dalam waktu relative singkat

Disamping beberapa keuntungan yang telah disebutkan di atas, penelitian dengan pendekatan cross sectional tidak luput dari beberapa kerugian berikut

Hanya kasus prevalens atau yang tidak terkena dampak tertentu yang diteliti
Membutuhkan skema sampling yang terencana baik sehingga dapat memberikan kesempatan yang sama kepada setiap orang untuk terpilih
Penelitian cross sectional tidak dapat digunakan untuk memantau perubahan yang terjadi dengan berjalannya waktu

Untuk mengatasi kelemahan ini dapat dilakukan dengan mengadakan penelitian cross sectional berulang- ulang agar dapat diketahui perubahan yang terjadi, misalnya perubahan prevalensi penyakit TBC di suatu daerah, tetapi cara ini juga mempunyai kelemahan yaitu pada penelitian berikutnya telah terjadi perubahan dalam distribusi golongan umur dan orang- orang dengan golongan umur tertentu yang bukan berasal dari kohort yang sama karena kemungkinan terjadi migrasi ke dalam atau ke luar.

Contoh lain adalah survey untuk memperoleh gambaran kesehatan masyarakat disekitar bendungan yang dilakukan sebelum dan setelah dibangunnya bendungan PLTA Cirata, Jawa Barat (Eko Budiarto, dkk., 1982). Penelitian ini menggunakan rancangan pre- intervensi dan post intervensi tanpa kelompok kontrol

d. Informasi yang diperoleh tidak mendalam sehingga sering kali masalah kesehatan yang dicari tidak diperoleh.

Sulit untuk perhitungan besarnya resiko secara akuran dan sulit menentukan besarnya insidensi penyakit
Lebih membutuhkan subjek yang lebih besar terutama bila variable yang diteliti cukup banyak
Tidak dapat digunakan untuk penelitian terhadap penyakit yang jarang dalam masyarakat

1. Cross-sectional

Study cross-sectional merupakan rancangan studi epidemiologi yang mempelajari hubungan penyakit dan paparan (faktor penelitian) dengan cara mengamati status paparan dan penyakit secara serentak pada individu-individu dari populasi tunggal, pada satu saat atau periode ( misalnya satu tahun kalender dilangsungkannya penelitian ). Dalam rancangan studi cross-sectional, peneliti “memotret” frekuensi dan karakter penyakit serta paparan faktor penelitian pada satu saat tertentu. Konsekuensinya, data yang dihasilkan adalah prevalensi bukan insidensi.

Kelebihan

Kelebihan dari studi ini adalah kemudahannya untuk dilakukan dan lebih murah karena tidak memerlukan follow-up. Jika tujuan penelitiannya hanya untuk untuk mendeskripsikan distribusi penyakit dihubungkan dengan paparan faktor-Faktor penelitian maka studi cross-sectional merupakan studi yang cocok, efisien dan cukup kuat dari segi epidemiologik. Selain itu, studi ini tidak “memaksa” subjek untuk mengalami faktor yang diperkirakan merugikan kesehatan (faktor resiko).

Kekurangan

Tidak tepat bila digunakan untuk menganalisis hubungan kausal paparan dan penyakit karena sulit memenuhi hubungan kausal yang menuntut sekuensi waktu yang jelas antara paparan dan penyakit.

Keterbatasan-keterbatasan yang inheren pada studi cross-sectional merupakan alasan mengapa studi rancangan studi ini lebih tepat dimanfaatkan untuk mendeskripsikan frekuensi dan karakteristik populasi sasaran, yang diperlukan untuk mengevaluasi status kesehatan dan kebutuhan pelayanan kesehatan masyarakat populasi sasaran. Ada keadaan tertentu dimana rancangan studi cross-sectional dapat digunkan untuk mempertimbangkan penelitian analitik yaiut apabila variabel hasil relatif tidak berubah sepanjang masa. Contohnya warna mata dan golongan darah. Sayangnya sebagian besar variabel hasil berubah dengan bergulirnya waktu sehingga pada prinsipnya data studi ini lebih tepat digunakan untuk menggambarkan karakteristik penyakit pada populasi dan merumuskan hipotesis dari pada untuk mengujinya.

Contoh aplikasi study ini adalah penelitian prevalensi asma pada anak sekolah di Semarang.

2. Study case control

Study case control adalah rancangan studi epidemiologi yang mempelajari hubungan antara paparan (faktor penelitian) dan penyakit, dengan cara membandingkan kelompok kasus dan kelompok kontrol berdasarkan status paparannya. Ciri-ciri studi case control adalah pemilihan subjek berdasarkan status penyakit, untuk kemudian dilakukan pengamatan apakah subjek mempunyai riwayat terpapar faktor penelitian atau tidak. Subjek yang didiagnosis menderita penyakit disebut kasus, berupa insidensi (kasus baru) yang muncul dari suatu populasi. Sedangkan subjek yang tidak menderita penyakit disebut kontrol yang diambil secara acak dari populasi yang berbeda dengan populasi kasus. Tetapi untuk keperluan inferensi kausal, kedua populasi harus setara.

Secara tradisional, studi case control disebut juga studi retrospektif (Kleinbaum et al., 1982; Mausner and Kramer, 1985; Sackett et al., 1991). Alasannya karena arah pengusutan rancangan tersebut bergerak dari akibat (penyakit) ke sebab (paparan). Subjek dipilih berdasarkan telah mempunyai kesudahan (outcome) tertentu, lalu dilihat ke belakang tentang riwayat status paparan penelitian yang dialami subjek.

Tetapi menurut Hennekens dan Buring (1987), studi case contro dapat bersifat retrospektik maupun prospektif, tergantung kepada kapan peneliti membuat klasifikasi status penyakit subjek untuk dipilih dalam penelititan. Apabila klasifikasi status penyakit masih akan dilakukan pada waktu yang akan datang, maka studi case control bersifak prospektif begitu juga sebaliknya jika klasifikasi status penyakit telah atau sedang dibuat pada saat penelitian dimulai maka studi case control bersifat retrospektif.

Kelebihan

Kelebihan dari studi case control adalah pertama karena sifatnya yang relatif murah dan mudah dilakukan dari pada rancangan studi analitik lainnya. Kedua, cocok untuk meneliti penyakit dengan periode laten yang panjang. Peneliti tidak perlu mengikuti perkembangan penyakit pada subjek selama bertahun-tahun melainkan cukup mengidentifikasi subjek yang telah mengalami penyakit dan yang tidak mengalami penyakit lalu mencatat riwayat paparan mereka. Ketiga, karena subjek penelitian dipilih berdasarkan status penyakit, maka peneliti memiliki keleluasaan menentukan rasio ukuran sampel kasus dan kontrol yang optimal, sehingga rancangan ini tepat untuk sekali untuk meneliti penyakit langka. Keempat, dapat meneliti pengaruh sejumlah paparan terhadap sebuah penyakit. Karakter ini menyebabkan tidak hanya cocok untuk menguji hipotesa hubungan antara paparan dan penyakit tetapi juga tepat untuk mengeksplorasi kemungkinan hubungan sejumlah paparan dan penyakit yang masih belum jelas.

Kelemahan

Kelemahan pertama studi ini adalah alur metodologi inferensial kausalnya yang bertentangan dengan logika eksperimen klasik (Schneiderman dan Levin, 1973). Lazimnya penelitian diawali dengan identifikasi paparan (penyebab) kemudian diikuti selama periode waktu tertentu untuk melihat perkembangan penyakit (akibat). Karena pemilihan subjek dalam studi case control dilakukan setelah subjek terpapar atau sedang terpapar maka studi ini rawan terhadap bias, baik bias seleksi maupun maupun bias informasi.

Kedua, secara umum studi ini tidak efisien untuk mempelajari paparan yang langka. Paparan yang langka dapat diteliti dengan studi ini asalkan beda resiko antara populasi yang berpenyakit dan yang tidak berpenyakit cukup tinggi. Untuk itu dibutuhkan ukuran sampel sangat besar, disamping prevalensi paparan pada populasi penyakit cukup tinggi.

Ketiga, karena subjek dipilih berdasarkan status penyakit maka dengan studi case control pada umumnya peneliti tidak dapat menghitung laju insidensi (yaitu kecepatan kejadian penyakit) baik pada populasi yang terpapar maupun yang tidak terpapar. Itulah sebabnya untuk menghitung resiko relatif digunakan ukuran rasio odds (OR).

Keempat, pada beberapa situasi tidak mudah untuk memastikan hubungan temporal antara paparan dan penyakit. Oleh karena itu, dalam riset etiologi, untuk meyakinkan bahwa paparan mendahului penyakit, maka peneliti dianjurkan menggunakan insidensi ketimbang prevalensi (Blakley, 1990).

Kelima, kelompok kasus dan kelompok kontrol dipilih dari dua populasi terpisah, sehingga sulit dipastikan apakah kasus dan kontrol pada populasi studi benar-benar setara dalam hal faktor-faktor luar dan sumber-sumber distorsi lainnya.

Sebagai aplikasi study diatas misalnya dikumpulkan 50 bayi yang menunjukan manifestasi asma pada umur kurang dari 1 tahun, kelompok tersebut adalah kelompok kasusyaitu yang mempunyai efek. Sebagai kontrol dicari 50 bayi kuranng dai 1 tahun yang tidak menunjukan manifestasi asma. Pada kedua kelompok ditelusuri secara retrospektif dengan wawancara yang teliti apakah beri susu formula selama 1 bulan. Dengan demikian dapat diketahui berapa proporsi subjek yang diberi susu formula sebelum erumur 1 bulan.

3. Study Cohort

Study cohort adalah rancangan studi yang mempelajari hubungan antara paparan dan penyakit, dengan cara membandingkan kelompok terpapar (faktor penelitian) dan kelompok tidak terpapar berdasarkan status paparannya. Ciri-ciri studi cohort adalah pemilihan subjek berdasarkan status paparannya, dan kemudian dilakukan pengamatan dan pencatatan apakah subjek dalam perkembangannya mengalami penyakit atau tidak.

Pada saat mengidentifikasi status paparan semua subjek harus bebas dari penyakit yang diteliti. Studi cohort disebut juga studi follow-up (kleinbaum et al., 1982; Rothman, 1986), sebab cohort diikuti dalam suatu periode untuk diamati perkembang penyakit yang dialaminya.

a. Keuntungan

Kesesuaiannya dgn logika inferensi kausal yaitu penelitian dimulai dgn menentukan penyebab dan diikuti dengan akibat, pada saat penelitian dimulai seluruh subjek dalam kondisi tidak memiliki penyakit yang sedang diamati.

2. Memungkinkan peneliti untuk menghitung laju insidensi, yang memberi gambaran lebih lengkap mengenai potensi dan kecenderungan suatu papara.

3. Memungkinkan peneliti mempelajari berbagai efek secara bersama yg ditimbulkan oleh sebuah paparan. Contoh meskipun sebuah studi prospektif awalnya ditujukan untuk mengamati asosiasi antara kebiasaan merokok ( merokok dan tidak merokok) dengan kanker paru.

4. Kemungkinan bias seleksi subjek dlm studi prospektif ini kecil, krn penyakit yg diamati belum muncul, berbeda dgn studi retrospektif ( case control atau retrospektif kohort)

b. Kelemahan

1. Memerlukan waktu penelitian yang panjang bahkan kadang sangat panjang

2. Biaya yang sangat besar

3. Keberadaan subjek dan peneliti sendiri ( mungkin justru meninggal krn factor lain atau tidak dapat meneruskan dgn alas an lain)

Contoh penelitian kohort adalah adakah pengaruh berenang dengan pengobatan asma.

Pages

AKSARA BORNEO

epidemologi

yayan nurlian

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

About Me

Popular Posts

ADs

Video of the day

Blog Archive

Blog List

Mengenai Saya

Followers