PENDAHULUAN
A. Epidemiologi (Ukuran
Frekuensi Penyakit)
Mengukur kejadian
penyakit, cacad ataupun kematian pada populasi. Merupakan dasar dari
epidemiologi deskriptif. Frekuensi kejadian yang diamati diukur dengan
menggunakan Prevalens dan Incidens. Ukuran-ukuran frekuensi penyakit
menggambarkan karakteristik kejadian (“occurrence”) suatu penyakit atau masalah
kesehatan didalam populasi.
1. Proporsi :
Digunakan untuk
melihat komposisi suatu variabel dalam populasinya. Apabila menggunakan angka
dasar (konstanta) adalah 100, maka disebut persentase.
Ciri proporsi :
a.
Tidak mempunyai satuan (dimensi), karena satuan dari pembilang
dan penyebutnya sama, sehingga saling meniadakan.
b.
Nilainya antara 0 dan 1
2.
Rate :
a. Adalah perbandingan
antara jumlah kejadian terhadap jumlah penduduk yang mempunyai risiko terhadap
kejadian tersebut yang menyangkut interval waktu tertentu. Rate untuk
menyatakan dinamika atau kecepatan kejadian dalam suatu populasi masyarakat
tertentu. Rate merupakan konsep yang lebih
kompleks dibandingkan dengan dua bentuk pecahan yang terdahulu.
b. Rate yang sesunguhnya
merupakan kemampuan berubah suatu kuantitas bila terjadi perubahan pada
kuantitas lain.
c. Kuantitas lain yang
digunakan sebagai patokan ini biasanya adalah kuantitas waktu.
d. Bentuk ukuran ini
sering dicampuradukkan penggunaannya dengan proporsi.
e. Contoh: Kecepatan mobil
pada satu saat tertentu bentuknya adalah suatu rate.
f. kecepatan sebuah mobil
yang sedang berjalan dapat berubah setiap saat, maka yang diukur adalah
kecepatan rata-rata dari mobil tersebut.
g. kecepatan (speed)
diukur dengan membagi jarak tempuh mobil tersebut dengan waktu yang digunakan
untuk mencapainya.
h. Misalnya:
Jakarta-Bogor yang jaraknya 60 Km ditempuh dalam waktu 1 jam.
i.
Maka kecepatan mobilnya = 60 Km per jam.
Ciri rate :
a. Mempunyai satuan
ukuran, yaitu per satuan waktu.
b. Besarnya tidak
terbatas. Secara teoritis nilainya terbentang antara 0 sampai tak terhingga.
3.
RATIO
Merupakan perbandingan
antara 2 kejadian atau 2 hal antara numerator dan denominator tidak ada sangkut
pautnya. Ratio merupakan pecahan yang pembilangnya bukan merupakan bagian dari
penyebutnya. Ini yang membedakannya dengan proporsi. Ratiomenyatakan
hubungan antara pembilang dan penyebut yang berbeda satu dengan yang lain.
Jenis ratio :
a. Ratio yang mempunyai satuan,
misalnya:
1)
Jumlah dokter per 100.000 penduduk
2)
Jumlah kematian bayi selama setahun per 1.000
kelahiran hidup.
b. Ratio yang tidak
mempunyai satuan oleh karena pembilang dan penyebutnya mempunyai satuan yang
sama, misalnya:
1)
Ratio antara satu proporsi dengan proporsi lain atau ratio antara
satu rate dengan rateyang lain, contohnya Relative
Risk dan Odds Ratio
4.
Prevalence
Prevalence adalah
proporsi populasi yang sedang menderita sakit pada satu saat tertentu.
Prevalens = jumlah
individu yang sedang sakit pada saat tertentu per jumlah individu pada populasi
tersebut pada saat tertentu
Ciri prevalence :
a. Berbentuk proporsi
b. Tidak mempunyai satuan
c. besarnya antara 0 dan
1
-----------------------------------------------------------------------------------------
BAB
II
PEMBAHASAN
A.
Frekuensi
Masalah Kesehatan
Menurut perkembangan
epidemiologi, upaya melakukan pengukuran terhadap frekuensi masalah kesehatan,
bukanlah merupakan hal yang baru.Pekerjaan ini telah di lakukan oleh john
graunt sejak tahun 1662, dan pada saat ini makin berkembang sesuai dengan
perkembangan ilmu hitung dan ilmu kesehatan masyarakat.
Frekuensi masalah
kesehatan kesehatan adalah keterangan tentang banyaknya suatu masalah kesehatan
yang ditemukan dalam sekelompok manusia dengan dinyatakan angka mutlak, rate
atau ratio. Berdasarkan batasan sederhana tersebut, terlihat dalam melakukan
pengukuran masalah kesehatan yang merupakan epidemiologi deskriptif ini, ada
beberapa hal pokok yang harus diperhatikan, yakni:
1.
Mengupayakan agar masalah kesehatan yang
diukur hanya masalah yang dimaksudkan.
Jika saudara ingin
mengukur kejadian anemia pada ibu hamil, haruslah dapat diyakini bahwa masalah
yang diukur tersebut hanya anemia pada ibu hamil. Apabila penyakit atau masalah
kesehatan yang lain masuk dalam pengukuran, tentu saja data yang diperoleh
tidak mencerminkan keadaan yang sebenarnya.
2.
Mengupayakan agar semua masalah
kesehatan yang akan diukur dapat masuk dalam pengukuran.
Hal lain yang harus
diperhatikan dalam mengukur masalah kesehatan adalah kelengkapan data yang
tersedia. Jika data tidak lengkap, dalam arti ada sebagian dari masalah
kesehatan yang luput dari pengukuran, maka hasil yang diperoleh juga tidak
mencerminkan keadaan yang sebenarnya.
3.
Mengupayakan agar penyajian hasil
pengukuran adalah dalam bentuk yang memberikan keterangan yang optimal.
Untuk menjelaskan suatu
keadaan, maka penyajian hasil haruslah dapat dilakukan sedemikian rupa sehingga
memberikan keterangan yang optimal secara umum, bentuk penyajian yang dimaksud
dapat dibedakan atas 4 macam yakni:
a.
Angka mutlak
Merupakan bentuk
penyajian data menggunakan angka mutlak, apa adanya.
Contoh penyajian dalam
bentuk angka mutlak adalah dari hasil pengukuran anemia pada ibu hamil dari
suatu daerah ditemukan jumlah penderita anemia sebanyak 31 orang.
Segera dapat dilihat
bahwa keeterangan yang dimilikinya sangat terbatas, sehingga data yang
diperoleh kurang dirasakan manfaatnya.
b. Rate
Rate adalah
perbandingan suatu peristiwa(event) dibagi dengan jumlah penduduk yang mungkin
terkena peristiwa yang dimaksud (population at risk) dalam waktu yang sama yang
dinyatakan dalam persen atau permil. Rumus yang digunakan untuk menghitung rate
ialah:
Rate
(t0-t1) = jumlah suatu peristiwa x 100%
Jumlah
penduduk yang mungkin
Terkena
peristiwa tersebut (tO-t1)
Contoh
penyajian data dalam bentuk rate adalah dari hasil pengukuran anemia pada ibu
hamil di suatu daerah sebanyak 18%. Penyajian tersebut menunjukan keterangan
yang lebih lengkap yakni menggambarkan besarnya masalah anemia ibu hamil di
daerah pengukuran.
c. Ratio
Ratio adalah
perbandingan suatu peristiwa dengan peristiwa lainnya yang tidak berhubungan.
Rumus yang di gunakan untuk menghitung ratio adalah:
 Ratio (t0-t1)= jumlah pristiwa
A (t0-t1)
Jumlah peristiwa B
(t0-t1)
|
Contoh penyajian data
dalam bentk ratio adalah dari pengukuran terhadap penderita anemia pada ibu
hamil trimerter 1 dan trimester 3 adalah 0,33.
Dalam hal ini
pernyataan yang penting dalam epidemologi adalah jumlah orang sakit
dibandingkan dengan jumlah orang sehat, misalnya : ratio orang sakit kanker
dibandingkan dengan jumlah jumlah orang sehat.
Rumus
:
Proporsi
= Xx K
Y
Dimana
:
X
= Banyaknya peristiwa atau orang yang mempunyai satu atau lebih atribut
tertentu
Y
= Banyaknya peristiwa atau orang yang mempunyai satu atau lebih atribut yang
berbeda atribut dengan X )
K
= 100 (persen)
d.
Distribusi proporsional
Adalah persentase
(proporsi) di antara jumlah keseluruhan kejadian suatu seri data yang muncul
dalam suatu kategori-kategori (atau subgroup) dari seri tadi. Rumusnya sebagai
berikut :
 Distribusi proposional = Jumlah peristiwa tertentux 100
Jumlah
seluruh peristiwa
|
Contoh
penggunaan rumus diatas:
Pada
suatu autbreak yang melibatkan 26 kasus dari penyakit tertentu, 7 di antaranya
perempuan dan 19 priya.Jumlah penduduk menurut jenis kelamin pada kelompok
tersebut tidak di ketahui.Berapakah distribusi proporsional dari kasus tersebut
menurut jenis kelamin?
Penyelesaian
adalah sebagai berikut:
Distribusi
proporsional pria : 19
x 100 = 73,2
7
Distribusi
proporsional perempuan :7 x 100 =
26,9
26
Distribusi
proporsional di atas dapat di sajikan dalam tabel berikut ini:
Tabel
5.1 distribusi proporsional kasus berdasarkan jenis kelamin
|
Jenis
kelamin
|
Jumlah
kasus
|
Distribusi
proporsional
|
|
Pria
|
19
|
73,1
|
|
Perempuan
|
7
|
26,9
|
|
Jumlah
|
26
|
100,0
|
Dalam
mengukur frekuensi masalah kesehatan dapat terjadi kesalahan yang umumnya
berasal dari dua sumber, yakni:
1.
Kesalahan akibat penggunaan data yang
tidak sesuai
Contoh
timbulnya kesalahan karena penggunaan data yng tidak sesuai:
a.
Mempergunakan data yang tidak
representif, misalnya hanya data dari fasilitas pelayaanan kesehaatn,padahal
telah diketahui cakupan pelayanan kesehatan sangat terbatas dan tidak semua
masyarakat datang berobat ke fasilitas tersebut.
b.
Memanfaatkan data dari hasil survei
khusus yang pengambilan respondenya tidak memenuhi syarat rekomendasi.
c.
Memanfaatkan data dari hasil survei
khusus yang sebagian be sar respondenya tidak memberikan jawaban (drop out)
2.
Kesalahan adanya faktor bias
Bias yang dimaksudkan
di sini adalah terdapatnya pembedaan antara hasil pengukuran dengan nilai yang
sebenarnya. Kesalahan dalam bias dapat berasal dari sang pengumpul data dan
ataupun dari masyarakat yang dikumpulkan datanya. Contoh kesalahan yang
bersumber dari diri pengumpul data adalah:
a.
Mempergunakan alat ukur yang
berbeda-beda ataau yang tidak terstandarisasi.
b.
Mempergunakan teknik pengukuran yang
berbeda-beda
c.
Mempergunakan cara pencatatan hasil yang
berbeda-beda.
Contoh kesalah dari
bias yang bersumber dari mesyarakat adalah:
a.
Terdapatnya perbedaan persepsi
masyarakat terhadap akan penyakit yang ditanyakan
b.
Terdapatnya perbedaan respon terhadap
alat ataupun test yang dipergunakan.
B.
Ukuran
epidemiologis
Ukuran dasar yang digunakan dalam
epidemiologi mencakup Rate (angka), rasio dan proporsi.Ketiga bentuk perhitungan
ini digunakan untuk mengukur dan menjelaskan peritiwa kesakitan, kematian, dan
nilai statistic vital lainnya. Misalnya kesakitan bias diukur dengan angka
insidensi, prevalensi dan angka serangan, sedangkan kematian bias diukur dengan
angka kematian.
Ukuran
epidemiologis selalu dipengaruhi oleh berbagai factor, diantaranya factor person atau orang, yng dinilai di sini adalah
dari aspek jumlah atau fekuensi orang yang berkaitan dengan suatu peristiwa,
selain itu factor place atu tempat adalah factor yang berkaitn dengan darimana
orang-orang yang mengalami peristiwa tersebut berasal. Factor time atau waktu
adalah periode atau waktu kapan orang-orang tersebut mengalami suatu peristiwa.
Dalam epidemiologi, ada dua ukuran
penyakit yang harus dibedakan, yaitu insidensi
yang menggambarkan jumlah kasus baru yang terjadi dalam satu periode
tertentu, dan prevalens yang menggambarkan jumlah kasus yang ada pada satu saat
tertentu.Untuk memudahkan pemahaman, setiap individu dalam populasi dianggap
masuk dalam salah satu dari dua kategori “sakit” atau “tidak sakit”.Prevalens
menggambarkan proporsi populasi yang sakit pada satu saat tertentu, sedangkan
insidens menggambarkan perpindahan dari kategori tidak sakit. Oleh karena itu,
|
1)
Insidens = kejadian (kasus baru)
2) Prevalens = (kasus lama + kasus baru)
|
1)
Insidens
Ukuran
yang lazim untuk mengukur masalah penyakit adalah angka insiden dan pervalen
Insiden adalah gambaran
tentang frekuensi penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu waktu
tertentu di satu kelompok msyarakat. Angka insidenb ini hanya dapat di hitung
pada suatu penelitian yang bersifat longitudinal karena untuk menghitung angka
insiden diperlukan dua angka yakni jumlah pendeeerita baru dan jumlah penduduk
yang mungkin terkena penyakit tersebut (population atrisk)
Secara umum angka
insiden ini dapat dibedakan ats tiga macam, yakni incidence rate, attack rate
dan secondary attack rate.
a. Incidence
rate
Incidance rate adalah
jumlah penderita beru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu jangka waktu
tertentu (umumnya satu tahun) dibandingkan dengan jumlah penduduk yang mungakin
terkena penyakit tersaebut pada pertengahan jangka waktu yang bersangkutan
dalam persen atau permil.
Rumus yang digunakan
untuk mengukurincidence arte adalah:
 Incidence
rate = jumlah penderita baru x k
Jumlah penduduk yang mungkin terkena
penyakit tersebut pada pertengahan tahun (t0-t1)
|
Kontanta (k) meruapkan
suatu harga yang ditetapkan, biasanya 100.000, namun harga 100, 1.000, 10.000,
juga sering di gunakan. Pemilihan harga k ini biasanya dibuat sehingga rate
terkecil yang dipakai dalam perhitunagn paling kurang memili satu decimal
(4,5/100 bukan 0,42/1000, dan seterusnya).
Agar dapat memahami
rumus di atas, simaklah contoh kasus berikut ini.
Pada suatu daerah di
suatu penduduk pada tanggal 1 juli 2009 sebanyak 100.000 orang yang semuanya
rentan terhadap penyakit, ditemukan laporan penderita baru sebagai berikut:
bulan januari 50 orang, bulan maret 200 orang, bulan juni 150 orang, bulan
september 10 orang dan dan bulan desember 90 orang. Berapakah incidence rate
per1.000 penduduk didaerah itu selama tahun tersebut ?
(50 + 100 +150 + 10+ 90)x 1.000
Incidence
rate =
100.000
=
4/1000 penduduk
Diketahui
pula bahwa 100 diantara kasus tersebut adalah perempuan di bawah usia 10 tahun.
Pada saat itu perempuan di bawah 10 tahun pada bulan juli 2009 adalah 20.000
orang.Berapakah incidence rate menurut umur dan jenis kelamin selama kurun
waktu tersebut?
Incidance rate = 100 x 1.000 = 5/1000 penduduk
20.000
Angka
incidence rate ini dapat di manfaatkan untuk mengetahui masalah kesehatan yangf
di hadapi, resiko untuk terkena masalah kesehatan yang di hadapi, serta untuk
mengetahui beban tugas yang harus di selenggarakan oleh suatu fasilitas
pelayanan kesehatan.
Di
dalam praktek epidemiologi, incidance rate pada umumnya di paaki dalam mengukur
besar atau ferkuensi dari penyakit infeksi yang di alami suatu kelompok
masyarakat. Bila suatu kelompok masyarakat mempunyai incidance rate ayng lebih
tinggi dari suatu kelompok masyarakat yang lain, maka ini berarti kelomppok
pertama tedi mempunyai resiko yang lebih tinggi untuk mendapatkan kejadian
tertentu (penyakit infeksi) di banding kelompok dua.
Dalam
menganalisis suatu data tentang penyakit, maka yang di katakan suatu kelompok
masyarakat masyarakat menurut hasil satu atau lebih sensus, area sosial ekonomi
perkotaan, wilayah kabupaten, negara. Namun mungkain pulan suatu masyarakat
yang lain misalnya rumah sakit, sekolah kelompok milioter.
Kelompok
masyarakat memiliki karakteristik umur, jenis kelamin dan jenis pekerjaan atau
mungkin mempunyai karakteristik tertentu yang lain yang dapat di kelompokan
sesuai dengan kegunaan epidemiologi. Pada prakteknya dalam memilih populasi
untuk suatu analisis data adalahkurangnya perincian data yang dai laporkan
(jumlah penderita beru) dan kurangnya informasi tentang jumlah penduduk pada
berbaagi kelomppok masyarakat, terutama pada periode antar sensus.
b. Attack
rate
Attack rate adalah
jumlah pennderita baru suatu penyakit ayng dai temukan pada suatu sat terjadi wabah atau kejadain luar biasa di
bandingkan dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut pada
saatyang asama dalam persen atau permil.
Rumus yang di gunakan
untuk mengukur:
 Attack
rate = Jumlah penderita beru suatu saat x k
Jumlah penduduk yang
mungkin terkena penyakit tersebut
pada
waktu itu
|
Konstanta
yang di pakai biasanya 100. Untuk maemhami penggunaan rumus tersebut dalam
suatu kasus, maka simaklahb contoh
penyelesaian kasus berikut ini.
Dalam
kejadian luar biasa yang mengenai 26 kasus dari suatui penyakit cikungunya, 7
dari aksus adalah perempuan, sedangkan 19 adalah prai. Klb tersebut muncul pada
masyarakat yang aterdiri dari 9 perempuan dana 87 pria. Berapakah attack rate
masing-masing jenios kelamin dan keseluruhan masyarakat tadi?
Agar
mudah membaca kasus tersebut, maka dapat di agmbarkan pada tabel berikut ini.
Tabel 5.2 jumlah kasus berdasarkan
jenis kelamin
|
Jenis kelamin
|
Jumlah kasus
|
Jumlah kasus
|
|
Pria
|
19
|
87
|
|
Perempuan
|
7
|
9
|
|
Jumalh
|
26
|
96
|
Penyelesaian
adalah sebagai berikut.
Attack
rate pada pria = 19 x 1000
87
=2,18/ 1000 penduduk
Attack
rate pada perempuan = 7 x 1000
= 7,78/1000 penduduk
attack
rate keseluruhan = 26 x1000
= 2,71/1000 penduduk
Perlu
diingat bahwa attack rate keseluruhan didapat dari hasil pembagian total kasus
dengan jumlah penduduk keseluruhan, tidak dengan penjumlahan attack rate pria
dan wanita.
Nilai
attack rate dapat di manfatatkan dalam memperkirakan derajat seranga atau
penularan suatu penyakit. Makin tinggi nilai attack rate, maka penyakit
tersebut semakin memiliki derajat serangan dan atau penularan yang lebih tinggi
pula.
c.
Secondary
attack rate
Secondary
attack rate ialah jumlah penderita baru suatu
penyakit byang terjangkit pada serangan kedua dibandingkan dengan jumlah
penduduk dikurangi yang telah pernah terkena pada serangan pertama dalam persen
atau permil pada saat terjadi KLB/wabah. Secondari attack rate biasanya
dihitung untuk sutu penyakit menular serta untuk populasi penduduk yang
kecil,misalnya satu keluarga.
Rumus yang digunakan
untuk mengukur secondari attack rate ialah:
 Secondary= jumlah penderita beru pada serangan keduax
k
Attack
rate jumlah penduduk – penduduk yang terkena serangan
pertama
|
Ada
dua jenis insidens
1.
Mengukur risiko untuk sakit (cumulative incidence)
Cumulative
incidence
Probabilitas dari seorang yang tidak
sakit untuk menjadi sakit selama periode waktu tertentu, dengan syarat orang
tersebut tidak mati oleh karena penyebabb lain. Risiko ini biasanya digunakan
untuk mengukur serangan penyakit yang pertama pada orang sehat tersebut.Misalnya,
insidens penyakit jantung mengukur risiko serangan penyakit jantung pertama
pada orang yang belum pernah menderita penyakit jantung.
Jumlah individu
yang menjadi
sakit selama
periode tertentu
Cumulative incidence =
Jumlah individu dalam populasi
pada permulaan
periode
Baik pembilang maupun penyebut yang
digunakan dalam perhitungan ini adalh individu yang tidak sakit pada permulaan
periode pengamatan, sehingga mempunyai risiko untuk terserang.Kelommpok
individu yang berisiko terserang ini disebut
population at riskatau populasi yang berisiko.Cumulative incidence adalah
proporsi individu yang pada awal periode pengamatan berada dalam kategori tidak
sakit, yang berpindah ke kategori sakit selama periode pengamatan.
Ciri dari cumulative incidence (CI)
meliputi berbentuk proporsi, tidak memiliki satuan, besarnya berkisar antara 0
dan 1.Konsep risiko ini harus dinyatakan dalam periode waktu yang menunjukan
rentang waktu yang dibutuhkan untuk mencari kasus baru karena cumulative
incidence, lamanya peride pengamatan harus selalu disertakan.Untuk mudahnya,
cumulative incidence adalah proporsi individu sehat yang menjadi sakit.
Contoh:
Hasil sensus pada tahun 1990 di Swedia
menunjukan 3076 laki-laki berumur 20-64 tahun bekerja di perusahaan plastik.
Berdasarkan data dri Register Kanker Swedia, antara tahun 1991-2003, sebelas
orang di antara pekerja ini terserang tumor otak. CI tumor otak yang terjadi di
antara pekerja ini terserang tumor otak yang terjadi padda pekerja pabrik
plastik ini selama 13 tahun adalah
11
CI = = 0.004 atau 0,04%
3076
Dalam investigasi wabah penyakit
menular, periode pengamatan yang dipakai biasanya adalah selama periode wabah
berlangsung, atau periode waktu ketika kasus primer terjadi. Dalam kejadian
yang demikian ini cumulative incidence (risk) seringkali disebut attack rate,
walaupun bentuknya bukan rate yang sesunguhnya.
Contoh:
Selama tiga bulan terjadi wabah kolera
di desa Warna Sari, Kecamatan Belimbing.Dari 3800 penghuni desa tersebut,
162ndiantaranya terserang kolera.
CI atau attack rate = 162 = 0,043 atau 4,3 %
3800
2.
Mengukur kecepatan untuk sakit (incidence rate/incidence density)
Incidence rate atau incidence density
Incidence rate dari kejadian penyakit
adalah potensi perubahan status penyakit per satuan waktu, relative terhadap
besarnya populasi individu yang sehat pada waktu itu. Rumusnya,
Jumlah kasus
baru yang terjadi selama
periode tertentu
Incidence density (ID) =
Jumlah orang
waktu yang disumbangkan
oleh seluruh
individu yang diamati selama
periode
waktu tersebut
Jumlah orang-waktu yang disumbangkan
oleh seluruh individu yang diamati disebut time
at risk.Jumlah inni merupakan jumlah dari waktu saat individu masih belum
terserang penyakit.
Contoh:
|
Orang
|
|
|
|
|
|
|
|
Time at rist (tahun)
|
|
1
|
|
|
|
|
|
|
|
7
|
|
2
|
|
|
|
|
|
|
|
7
|
|
3
|
|
S
|
S
|
S
|
M
|
|
|
2
|
|
4
|
|
|
|
|
|
|
|
7
|
|
5
|
|
|
|
H
|
|
|
|
3
|
|
6
|
|
|
S
|
S
|
S
|
S
|
S
|
2
|
|
7
|
|
|
|
|
|
S
|
S
|
5
|
1 2 3 4 5 6 7 33 orang – tahun
Lama
pengamatan (Tahun)
Catatan
:
: period sehat H : hilang dari pengamatan
S:
period sakit M
: mati
Salama 7 pengamatan, 3 orang menderita
penyakit yang diteliti.Jumlah time at risk adalah 33 orang-tahun.
3 orang
ID = = 0,091/tahun
33 orang-tahun
Artinya, dalam setahun
itu rata-rata 0,091 individu terserang penyakit yang diteliti itu. Bila tidak
ada yang berubah, maka dalam satu dasawarsa (10 tahun), akan terjadi 0,091 ×
1000 = 9,1 kasus dalam seabad (100 tahun).
Tanpa keteranagan
waktu, angka dalam incidence density
tidak mempunyai makna sama sekali, oleh karena besarnya angka tersebut sangat
bergantung pada satuan waktu yang digunakan. 33 orang-tahun dalam contoh diatas
disumbangkan oleh 1 orang yang tetap tidak sakit selama 33 tahun pengamatan,
atau waktu yang disumbangkan oleh 33 orang yang tetap tidak sakit selama 1
tahun pengamatan, atau waktu yang disumbangkan oleh 11 orang yang tetap tidak
sakit selama 3 tahun pengamatan.
Ciri dari incidence density meliputi mempunyai
satuan yaitu per waktu, tanpa satuan ini incidence
density kehilangan maknanya. Ciri
lain adalah besarnya berkisar antara 0 sampai tak terhingga. Sesunguhnya incidence density mengukur jumlah orang
orang yang berpindah status dari tidak sakit kestatus sakit selama periode
waktu tertentu.Incidene density
merupakan hasil paduan antara tiga faktor, yaitu ukuran besarnya populasi dan
lama periode pengamatan, dan kekutan penyebaran penyakit (force of mobidity).Oleh karena besarnya populasi dan lama periode
pengmatan telah ditentukan oleh pengamatan telah ditentukan oleh
pengamatan/peneliti, maka yang diukur dengan incidence density ini adalah
kekuatan penyebaran penyakit (force of
morbidity).
2)
Prevalens
Prevalens adalah sinonim dengan status
suatu penyakit, sedangkan insidens adalah kejadian (event) penyakit atau
perubahan dari status sehat ke status sakit.
Prevalens adalah proporsi populasi yang
sedang menderita sakit pada saat tertentu. Rumus untuk menghitung prevalens :
Jumlah
individu yang sedang sakit
pada
satu waktu tertentu
Prevalens =
Jumlah
individu dalam populasi
tersebut
dalam waktutertentu itu
Ciri
pravalens meliputi berbentuk proporsi, tidak mempunyai satuan, dan besarnya
antara 0 dan 1.Bila disebut tanpa tambahan apa-apa, “prevelens” yang dimaksud
adalah point prevelens, yaitu probobalitass
dari individudalam populasi berada dalam keadaan sakit pada satu waktu
tertentu. Ukuran prevelens yang lain adalah period prevalens yaitu proporsi
populasi yang sakit pada satu periode tertentu.
Oleh karena pembilangnya adalah mereka
yang ditemukan sakit pada satu saat tanpa membedakan apakah mereka baru saja
tertular (kasus baru) atau sudah lama menderita penyakit (kasus lama), dengan
sendirinya penyakit yang berlangsung lama cenderung tinggi prevalensinya
dibandingkan dengan penyakit yang berlangsung singkat.
Kegunaan
prevalens:
1.
Untuk menentukan situasi penyakit yang
ada pada suatu waktu tertentu.
2.
Dibidang kesehatan ukurang prevalens
member informasi tentang pengobatan, jumlah tempat tidur dan peralatan rumah
sakit yang dibutuhkan, sehingga berguna dalam perencanaan fasilitas
kesehatan dan ketenagaan.
C.
Prevelensi dan Insidensi
Hubungan prevalensi dan
insiden bervariasi untuk berbagai macam penyakit.Pada umumnya hubungan
keduannya mempunyai hubungan terbalik.Misalnya : pada kasus Diabetes Melitus
(DM) angka prevelensinya tinggi akan tetapi angka insidensinya rendah. Begitu
juga dengan kasus penyakit flu akan didapat angka prevalensi dan insidensi
menjadi berguna apabila dikonversikan ke dalam tingkat atau rate, yaitu tingkat
penyakit yang dihitung dengan membagi jumlah dari kasus dengan jumlah dari
orang – orang yang terdapat dalam populasi yang terkena resiko.
Tingkat prevalensi
seringkali diekspresikan sebagai jumlah kasus per1000 atau per100 populasi.
Prevalensi harus
dikalikan dengan factor 10n yang tepat. Beberapa factor yang
mempengaruhi tingkat prevalensi yang terutama adalah :
1.
Keganasan dari penyakit (bila banyak
orang yang mati karena menderita sebuah penyakit, maka tingkat prevalensinya
menurun).
2.
Durasi dari penyakit (bila sebuah
penyakit itu hanya berlangsung dalam waktu yang singkat, maka tingkat
prevalensinya lebih rendah dibandingkan dengan apabila penyakit tersebut dalam
waktu yang lama).
3.
Jumlah kasus – kasus baru (bila banyak
orang yang menderita sebuah penyakit, maka tingkat prevalensinya lebih tinggi
dibandingkan dengan bila menderita penyakit itu hanya beberapa orang saja).
Jadi, tingkat
prevalensinya dipengaruhi oleh beberapa factor yang tidak mempunyai hubungan
terhadap penyebab penyakitnya.oleh karena itu, biasanya tingkat prevalensinya
tidak memberikan bukti-bukti yang kuat tentang penyebabnya.
Aplikasi tingkat
prevalensinya amat berguna untuk: menaksir besarnya kebutuhan akan pelayanan
kesehatan, dan mengukur berlangsungnya keadaan penyakit dengan onset atau
permulaan gejala yang berlangsungnya secara gradual. Misalnya : DM yang muncul
pada usia dewasa (maturity onset).
Adanya peningkatan
kasus tingkat prevalensi apabila:
1. Durasi
penyakit yang lebih lama
2. Pemanjangan
usia penderita tanpe pengobatan
3. Peningkatan
kasus-kasus baru (peningkatan insidensi)
4. Kasus-kasus
migrasi kedalam populasi
5. Migrasi
keluar dari orang-orang yang sehat
6. Migrasi
kedalam dari orang-orang yang rentan
7. Peningkatan
sarana diagnostic (pelaporan yang lebih kuat)
Waktu observasi dan masa
orientasi penyakit
1
2 3 |
 |
|||
 |
||||
waktu
4
5 6
 |
 |
Ket
: nomor 1,3 = insidensi
:
nomor 2,4 = prevalensi
:
nomor 5,6 = di luar pengamatan
1)
Prevalensi adalah jumlah seluruh kejadian
penyakit atau jumlah kasus pada suatu populasi pada suatu saat atau periode
waktu tertentu
Ada
2 jenis prevalensi yaitu:
1.
Point prevalensi rate : jumlah mereka
yang masih sakit pada waktu tertentu. nilai ini untuk mengetahui besarnya insidensi
serta lamanya masa sakit.
→Bila
data dikumpulkan pada titik waktu tertentu =
Point prevalence rate
(point PR)
Jumlah seluruh kasus (lama dan baru
Jumlah pop at risk pada
saat yang sama X 1000
2.
Period prevalence rate : jumlah mereka
yang pernah dan masih sedang menderita.
→ bila data dikumpulkan
pada rentang waktu tertentu
= period prevalance
rate (period PR)
Jumlah
penderita kasus tertentu dalam jangka tertentu
X 1000
Jumlah pop at risk pada
jangka waktu tertentu
2)
Insiden adalah jumlah seluruh kasus baru
pada suatu populasi pada suatu saat atau periode waktu tertentu.
=
Jumlah seluruh kasus baru dalam populasi pada waktu tertentu
Jumlah pop at risk pada periode waktu
tertentu
Insiden
kasus (IK) = Jumlah kasus dalam periode waktu tertentu
Jumlah
pop at risk pada awal periode pengamatan
Beberapa hal tentang IK
:
1.
Dalam pengertian statistic, maka IK
merupakan probabilitas atau resiko dari para individu – individu yang berada
dalam populasi tersebut untuk terkena penyakit dalam periode waktu tertentu. periode
waktu bisa sembarang waktu, tetapi biasanya sebanyak beberapa tahun.
2.
IK sesuai untuk disampaikan kepada para
pembuat keputusan sebagai informasi kesehatan.
Contoh kasus :
1.
Diketahui jumlah populasi = 20 orang
yang mengalami kasus baru (misal : diare ) = 5 orang
Hitung IR pada bulan
desember 2009
IR
= 5 = 5 ORANG BULAN
20
x bulan 20
20 orang populasi
tersebut diketahui :
Sebanyak 15 orang
tinggal di wilayah tersebut 1 bulan = 15 orang bulan
Sebanyak 3 orang
tinggal di wilayah tersebut 1/3 bulan = 1 orang bulan
Sebanyak
2 orang tinggal di wilayah tersebut ½ bulan = 1 orang bulan
17 orang bulan
Hitung IR nya !
Jawab : IR = 5/17 Orang
bulan.
D. Angka/Rate/Purata
Rate (Angka) merupakan
ukuran yang umum digunakan untuk peristiwa yang akan diukur, biasanya untuk
analisis statistic di bidang kesehatan, sebagai hasilnya akan didapatkan ukuran
yang objektif dengan mengetahui jumlaj bilangan atau angka mutlak suatu kasus
atau kematian. Peristiwa yang biasanya diukur dalam bentuk angka diantaranya
adalah kesakitan, dimana yang digunakan untuk perhitungan kasus adalah incidence rate, prevalence rate (point prevalence rate), periode prevalence rate,
attack rate dan dalam hubungan dengan kematian akan dibicarakan crude death
rate, age specific death rate, cause
disease specific death rate
Rate adalah suatu
jumlah kejadian dihubungkan dengan populasi yang bersangkutan. Angka yang
dihitung dari total populasi diadalam suatu area sebagai penyebutnya disebut
crude rate atau angka kasar (purata kasar). Sedangkan rate yang dihitung dari
kelompok tertentu disebut specific rate atau angka spesifik (purata spesifik).
Factor-factor
yang mempengaruhi penyusunan rate diantaranya adalah :
a.
Frekuensi orang (person) yang menderita
penyakit atau kasus dan orang meninggal
b.
Frekuensi penduduk darimana penderita
berasal (place)
c.
Waktu (Time) atau periode dimana
orang-orang terserang penyakit.
Angka yang dapat
menggambarkan jumlah peristiwa statistic kesehatan perlu
memperhatikankarakteristik dari pembilang dan penyebutnya. Apabila pembilang
terbatas pada umur, jenis kelamin, atau golongan tertentu maka penyebut juga
harus terbatas pada umur, jenis kelamin atau golongan yang sama, selain itu
bila penyebut terbatas pada mereka yang berisiko dapat terserang penyakit maka
penyebut tersebut dinamakan populasi yang mempunyai risiko (population at risk).
1. Incidence
Rate (Angka Insidensi)
Incidence
rate (angka insideni) adalah jumlah kasus baru penyakit
tertentu yang terjadi di kalangan penduduk pada suatu jangka waktu tertentu
(umumnya satu tahun) di bandingkan dengan jumlah
Penduduk
yang mungkin terkena penyakit baru tersebut pada pertengahan tahun jangka waktu
yang bersangkutan dalam persen atau permil.
Rumus
:
Incidence
Rate = jumlah kasus baru suatu penyakit selama periode tertentu X K
Populasi
yang mempunyai resiko
Konstanta (K) adalah
bilangan konstan yang biasanya bernilai 100, tetapi nilai 100 (persen), 1000,
10.000, bahkan 1.000.000 sering digunakan. (pemilihan nilai K biasanya dibuat
sehingga angka terkecilo diperoleh dalam seri yang hanya mempunyai satu digit
pada sebelah kiri titik decimal, dimana dihasilkan angka yang kecil, supaya
dapat memudahkan dalam membaca hasil).
Untuk pengukuran
incidensi diperlukan penentuan waktu atau saat timbulnya penyakit.Bagi
penyakit-penyakit yang akut seperti gastroenteritis,
acute myocardial information (AMI), cerebral
hemorrhage dan penyakit akut lainnya.Penentuan incidence rate ini tidak
begitu sulit berhubung waktu terjadinya dapat diketahui pasti atau medekati
pasti, tetapi jika penyakit timbulnya tidak jelas, disini waktu ditegakkan
diagnosis dapat diartikan sebagai waktu mulai penyakit.
Kegunaan incidence rate
adalah mempelajari faktor-faktor penyebab dari penyakit yang akut atau kronis.
Incidence adalah sauatu ukuran langsung dari kemungkinan ( probabilitas ) untuk
menjadi sakit. Dengan membandingkan incidence rate suatu penyakit dari berbagia
penduduk yang berbeda di dalam satu atau lebih factor ( keadaan ) maka kita
dapat memperoleh keterangan mana yang menjadi factor resiko dari penyakit yang
bersangkutan.
2.
Attack Rate ( angka serangan )
Incidence rate dalam
hubungannya dengan waktu tertentu seperti bulan, tahun dan seterusnya perlu
diperhatikan. Apabila penduduk berada dalam ancaman diserangnya penyakit hany
auntuk waktu yang terbatas ( seperti pada epidemi ). Maka periode waktu terjadinya kasus – kasus
baru adalah sama dengan lamanya epidemic. Incidence rate pada suatu epidemic
disebut attack rate.
Angka serangan adalah
jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada satu saat tertentu
dibandingkan dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut pada
saat yang sama dalam persen atau permil. Angka serangan diterapkan terhadap
populasi tertentu yang sempit dan terbatas pada suatu periode, misalnya dalam
suatu wabah.
Incidence rate dihitung
untuk periode waktu bertahun – tahun, biasanya untuk penyakit yang jarang. Di
dalam waktu yang panjang ini penyebut
dapat berubah karena dalam waktu ini jumlah populasi yang mempunyai resiko juga
dapat berubah.
Rumus :
Attacke
Rate = jumlah kasus selama epidemi x K
Populasi
yang mempunyai resiko – resiko
3. Sekunder
Attack Rate ( Angka serangan sekunder )
Sekunder Attack Rate adalah jumlah penderita baru
sutau penyakit yang mendapat serangan kedua dibandingkan dengan jumah penduduk
dikurangi jumlah orang yang telah pernah
terkena pada serangan pertama dalam persen atau permil.
Rumus :
Sekunder
Attack Rate = Jumlah penderita
baru pd serangan kedua x K
Jumlah pddk – pddk yg terkena serangan
pertama
4. Point
Prevalence Rate
Prevalensi adalah
gambaran tentang frekuensi penderita lama dan baru yang ditemukan pada waktu
jangka tertentu di sekelompok masyarakat tertentu. Point Prevalence rate
mengukur jumlah penderita lama dan baru
yang ditemukan di sekelompok masyarakat tertentu pada satu titik waktu tertentu
dibagi dengan jumlah penduduk saat itu dalam persen atau permil. Point prevalence
rate biasa juga disebut Prevalence Rate saja.
Faktor – faktor yang
mempengaruhi Prevalence rate, yaitu :
a) Frekuensi
orang ( person ) yang telah sakit pada waktu yang lalu
b) Frekuensi
orang ( person ) yang sakit yang baru ditemukan
c) Lamanya
( time ) menderita sakit
Dalam
analisis statistik prevalence rate sulit untuk
membandingkan prevalence rate suatu
penyakit dari berbagai penduduk yang berbeda didalam satu atau lebih
faktor ( keadaan ). Meskipun hanya sedikit orang yang sakit dalam setahun,
apabila penyakit tersebut kronis, jumlahnya akan meningkat dari tahun ke tahun
dan dengan demikian prevalence secara relatif akan lebih tinggi dari incedance.
Sebaliknya apabila penyakitnya akut ( lamanya sakit pendek baik oleh kerena
penyembuhan ataupun oleh karena kematian ) maka prevalence secara relatif akan lebih rendah daripada incedance.
Prevalence ( terutama untuk penyakit kronis ) penting untuk perencanaan
kebutuhan fasilitas, tenaga dan pemberantasan penyakit.
Rumus
:
Point Prevalence Rate
= Jumlah kasus penyakit yang ada pada
satu titik waktu x K
Jumlah
penduduk seluruhnya
5.
Periode Prevalence Rate
Periode Prevalence Rate
adalah jumlah penderita lama dan baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu
waktu jangka tertentu dibagi dengan jumlah penduduk pada pertengahan jangka
waktu yang bersangkutan dalam persen atau permil.Periode prevalence terbentuk
dari point prevalence rate ditambah incidence rate dan kasus – kasus yang
kambuh selama periode observasi.
Rumus
:
Periode
Prevalence Rate = Jumlah penderita lama dan baru x K
Jumlah penduduk pertengahan
( mid period population
)
6.
Crude Death Rate ( Angka Kematian Kasar
)
Crude Death Rate adalah
jumlah semua kematian yang ditemukan pada satu jangka waktu ( satu tahun )
dibandingkan dengan jumlah penduduk pada pertengahan waktu yang bersangkutan
dalam persen atau permil.
Berbagai golongan umur
mempunyai kemungkinan meniggal yang berbeda – beda. Karena hal tersebut jumlah
penduduk pada crude death rate
bukanlah merupakan penyebut yang sebenarnya, sehingga perbedaan dalam susunan
umur antara beberapa penduduk akan menyebabkan perbedaan – perbedaan dalam crude death rate meskipun rate untuk
berbagai golongan umur sama.
Crude
death rate digunakan untuk perbandinkgan angka kematian antar
berbagai penduduk yang mempunyai susunan umur yang berbeda – beda, tetapi tidak
dapat secara langsung melainkan harus melalui prosedur penyesuaian ( adjustment
). Crude death rate ini digunakan secara luas, karena sifatnya yang merupakan
summary rate dan dapat dihitung dengan adanya informasi yang minimal.
Rumus
:
Crude
Death Rate = jumlah kematian di kalangan penduduk di suatu daerah dalam 1
bulan x K
Jumlah penduduk rata – rata (pertengahan
tahun, di daerah & tahun
yang sama)
7.
Cause Disease Specific Death Rate (
Angka Kematian Penyebab Khusus )
Cause Disease Specific
Death Rate adalah jumlah keseluruhan kematian karena suatu penyebab khusus
dalam satu jangka waktu tertentu dibagi dengan jumlah penduduk pada pertengahan
waktu yang bersangkutan dalam persen atau permil.
Rumus
:
Cause
Specific Death Rate = Jumlah kematian karena penyebab khursus x K
Jumlah penduduk pertengahan
8.
Age Specific Death Rate ( Angka Kematian Pada
Umur Tertentu)
Age Specific Death Rate
adalah jumlah keseluruhan kematian pada umur
tertentu dalam satu jangka waktu tertentu ( satu tahun) dibagi dengan
jumlah penduduk pada umur yang bersangkutan pada daerah dan tahun yang
bersangkutan dalam persen atau permil.
Rumus
:
Misalnya,
Age Specific Death Rate pada golongan umur 1 – 5 tahun
Age Specific Death Rate
= jumlah kematian antara umur 1 – 5 tahun di suatu
daerah dalam waktu 1 tahun x K
Jumlah
penduduk berumur antara 1 – 5 tahun
pada daerah dan tahun yang sama
E.
Proporsi
Proporsi merupakan
hubungan antar jumlah kejadian dalam kelompok data yang mengenai masing –
masing kategori dari kelompok itu atau hubungan antara bagian dari kelompok
dengan keseluruhan kelompok yang dinyatakan dalam persen. Oleh karena itu suatu
perbandingan merupakan dasar dari setiap system proporsi yaitu suatu nilai yang
memiliki harga tetap, dapat digunakan sebagai pembanding yang lain.
Proporsi umumnya
digunakan jika tidak mungkin menghitung
angka insidensi, karena itu proporsi tidak dapat menunjukan perkiraan peluang
keterpaparan atau infeksi, kecuali jika banyaknya orang di mana peristiwa dapat
terjadi adalah sama pada setiap sub kelompok. Tetapi biasanya hal ini tidak
terjadi.
Disini membilang
menjadi penyebut, umumnya dinyatakan dalam persen.Misalnya : presentase
penderita kanker disebuah lain.
Proporsi umumnya
digunakan jika tidak mungkin menghitung
angka insidensi, karena itu proporsi tidak dapat menunjukan perkiraan peluang
keterpaparan atau infeksi, kecuali jika banyaknya orang di mana peristiwa dapat
terjadi adalah sama pada setiap sub kelompok. Tetapi biasanya hal ini tidak
terjadi.
Disini membilang
menjadi penyebut, umumnya dinyatakan dalam persen.Misalnya : presentase
penderita kanker disebuah rumah sakit adalah
jumlah penderita kanker yang berobat di RS dibandingkan dengan jumlah
penderita (kanker dan non kanker) yang berobat di RS.
Rumus
:
Proporsi = X x K
 |
(
X + Y)
Keterangan
:
X
= Banyaknya kejadian atau orang, dll yang
terjadi dalam kategori tertentu atau sub kelompok dari kelompok
yang lebih besar.
Y
= Banyaknya kejadian atau orang, dll yang tidak terjadi atau tidak termasuk
dalam kategori yang dimaksud dari kelompok data tersebut.
K
= 100 ( persen )
F.
Rasio
Rasio adalah suatu
pernyataan frekuensi perbandingan peristiwa atau orang yang memiliki perbedaan
antara suati kejadian terhadap kejadian lainnya. Dalam hal ini pernyataan yang
penting dalam epidemiologi adalah jumlah orang sakit dibandingkan dengan jumlah
orang sehat, misalnya: ratio orang sakit kanker dibandingkan dengan orang
sehat.
Rumus
:
Proporsi
= Xx K
Y
Dimana
:
X = Banyaknya peritiwa atau orang yang
mempunyai satu atau lebih atribut tertentu
Y = Banyaknya peristiwa atau orang yang
mempunyai satu atau lebih atribut yang berbeda atribut dengan X
K : 1
G. Mengukur
Frekuensi
Frekuensi
penyakit dalam epidemiologi dilakukan dengan 2 cara yaitu :
1.
Dengan angka absolut atau mutlak (ukuran
mutlak), yaitu jumlah kejadian kesakitan sesungguhnya.
2.
Dengan angka perbandingan (ukuran
relatif), yaitu dengan memproyeksikan angka absolut tersebut kepada populasi
beresiko atau diantara group di dalam populasi beresiko.
Perhitungan frekuensi
penyakit dimaksudkan untuk menilai keadaan penyakit pada suatu populasi
tertentu.Dalam hal ini penggunaan nilai absolut sering menimbulkan keselahan
penilaian terutama membandingkan keadaan penyakit antara dua atau lebih
kelompok penduduk atau antara dua waktu tertentu.
Beberapa ukuran relatif
/ angka perbandingan yang banyak dipergunakan dalam epidemiologi :
1.
Rate = mengukur kemungkinan terjadinya
peristiwa / kejadian.
2.
Rasio = “dibanding dengan “ yaitu
perbandingan antara kuantitas pembilang ( numerator) dan kuantitas penyebut
(denominator). Keduanya tidak harus memiliki sifat atau ciri yang sama. Nilai
rasio jarang digunakan kecuali pada beberapa hal khusus seperti : rasio jenis
kelamin, nilai BOR.
3.
Proporsi = apabila pembilang merupakan
bagian dari penyebut. Proporsi merupakan perbandingan mirip dengan rate tetapi
dasarnya adalah jumlah semua yang mengalami peristiwa yang sejenis, bukan
jumlah penduduk. Misalnya proporsi sebab kematian karena X =
Jumlah
yang mati karena sebab x
Jumlah
seluruh kematian
Beberapa
ukuran yang sering dipakai sebagai indicator kesehatan
Mortality rate : adalah
angka kematian akibat suatu penyakit yang muncul dalam kurun waktu tertentu.
Rumus
:
Jumlah
seluruh kematian akibat suatu penyakitX K
Jumlah
population at risk
Case fatality rate (CFR
) : untuk menbgetahui seberapa fatal penyakit dapat menyebabkan kematian .
Rumus
:
Jumlah
seluruh kematian akibat suatu penyakit pada periode waktu tertentu X K
Jumlah
populasi yang menderita penyakit yang sama
1.
Maternal mortality rate ( MMR) =
Jumlah
kematian ibu X
K
Jml
seluruh kelahiran hidup pada tahun yang sama
2.
Infant mortality rate ( IMR)
Jumlah
kematian bayi< 1th dalam 1 thn X K
Jumlah
seluruh kelahiran hidup pada tahun yang sama
3.
Crude Death Rate ( CTR)
Jumlah
kematian bayi dalam 1 thn X
K
Jumlah
seluruh kelahiran hidup pada tahun yg
sama
4.
Specific Death Rate ( SDR)
Jumlah
kematian karean sebab tertentu dalam 1 thn X
K
Jumlah
seluruh penduduk pada pertengahan thn
5.
Age Specific Date Rate ( ASDR )
Jumlah
kematian pada golongan umur tertentu X K
Jumlah
populasi golongan umur tertentu
6.
Proportional Mortality Rate ( PMR)
Jumlah
kematian karena penyakit A X K
Jumlah
kematian seluruhnya dalam populasi tersebut
7.
Morbidity Rate
Jumlah
penderita penyakit A pada periode ttt X
K
Jumlah
penduduk pada pertengahan thn
H.
Mortalitas dan Morbiditas
Ukuran mortalitas
(kematian) yang sering dijadikan indikator status kesehatan diuraikan di bawah
ini.
a.
Crude Death Rate
Ukuran ini sering
digunakan secara luas. CDR dapat digunakan untuk perbandingan tingkat kematian
kasar menurut waktu dan perbandingan internasional.
Jumlah kematian pada periode
tertentu
CDR = ×
10n
Populasi total rata-rata selama
periode tersebut
b.
(Group) Specific Death Rate
Death
rate dapat pula diekspresikan menurut segmen populasi tertentu yang lebih
spesifik seperti age-spesific death rate
atau sex-spesific death rate, apabila
kita memperkirakan adanya variasi angka kematian diantara segmen populasi
tertentu.
Jumlah kematian
pada segmen
tertentu selama
periode tertentu
SDR = ×
10n
Perkiraan segmen populasi tersebut selama
periode waktu yang sama
c.
Cause Spesific Death Rate
Sejenis death rate
untuk penyakit, kejadian atau sebab tertentu yang merupakan penyebab kematian
tersebut.
Jumlah kematian
akibat penyakit
tertentu selama
periode tertentu
Cause Spesific Death Rate = ×
10n
populasi
rata-rata selama periode
tersebut
mid-interval
Dapat pula
diekspresikan menurut segmen populasi tertentu yang lebih spesifik, misalnya
menurut umur atau jenis kelamin, apabila kita memperkirakan adanya variasi
angka kematian akibat penyebab atau penyakit tertentu menurut segmen atau
populasi tertentu.
d.
Propotinal Mortality Ratio
Angka kematian akibat penyakit atau
sebab tertentu selama periode waktu tertentudapay pula dihitung proporsinya
terhadap seluruh kematian akibat berbagai sebab atau penyakit yang melaporkan
selama periode waktu yang sama.
Jumlah kematian
akibat penyakit tertentu
pada periode
tertentu
Propotional Mortality Ratio (%) = ×
100
Jumlah kematian
akibat segala sebab
yang dilaporkan
pada periode tersebut
e.
Infant Mortality Rate
Sering digunakan sebagai indikator
tingkat kesehatan disebuah komunitas, berdasarkan asumsi bahwa ukuran ini cukup
sensitif terhadap perubahan sosio-ekonomi dan intervensi pelayanan
kesehatan.Infant adalah anak yang berusia dibawwah satu tahun.
Jumlah kematian infant
dalam periode
waktu tertentu
Infant Mortality Rate = ×
1000
Jumlah kelahiran
hidup dalam periode
waktu yang sama
f.
Neonatal Mortality Rate
Indikator kesehatan
lain yang termasuk kateegori angka kematian bayi adalah neonatal mortality
rate. Neonatus adalah bayi berumur kurang dari 28 hari.
Jumlah kematian
neonatus dalam
periode waktu
tertentu
Neonatal Mortality Rate = ×
1000
Jumlah kelahiran
hidup dalam periode
waktu yang sama
g.
Maternal Mortality Rate
Ukuran ini merupakan statistik penting
yang sering diabaikan karena kesukarannya dalam menghitung secara akurat.
Kematian
berkaitan dengan
kehamilan ibu
dalam 1 tahun
Maternal Mortality Rate = ×
10n
Jumlah total
kelahiran pada bulan
yang sama
h.
Case Fatality Rate
Rumusan ini digunakan untuk mengukur keparahan
suatu penyakit atau kejadian dan didefinisikan sebagai proporsi kasus dari
penyakit atau kejadian terteutu yang berakibat fatal dalam kurun waktu
tertentu.
Jumlah kematian
pada periode
tertetu
Case Fatality Rate (%) = ×100
Jumlah kasus
yang terdiagnosis
selama periode
tersebut
I.
Angka
Kematian
Untuk mengukur masalah kematian antara
lain menggunakan crude date rate (CDR), abortus rate (AR), late abortus rate
(LAR), perinatal mortility tare (PMR), still date rate (SDR), neonatal
mortality rate (NMR),infant mortality rate (IMR), under five mortality rate
(UNFM),maternal mortality date rate (MMR), age specific mortality rate (ASFR)
dan casa fatality rate (CFR). Berikut ini table yang dapat digunakan sebagai
memahami ukuran tersebut.
|
Ukuran
|
Deskripsi
|
Numerator
(x)
|
Denominator
(y)
|
Dinyatakan
perjumlah beresiko (k)
|
|
Angka
kematian kasar (crude date rate/CDR)
|
Jumlah
seluruh kematian. Angka kematian spesifik menurut umur, sex, status social
ekonomi
|
Jumlah
kematian yang dilaporkan selama periode waktu yang tertentu
|
Perkiraan
jumlah penduduk pada pertengahan periode waktu yang sama
|
1.000
dipengaruhi distribusi penduduk menurut umur
|
|
Angka
kematian oleh penyebab spesifik (AKPS) atau angka penyebab kematian atau case
fatality rate (CFR).
|
CFR
spesifik menurut umur, sex, status social ekonomi
|
Jumlah
kematian yang disebabkan karena penyebab (kasus) tertentu selama periode
waktu tertentu
|
Jumlah
penduduk yang menderita kasus yang sama yang menyebabkan kematian sela
periode waktu tertentu.
|
100.000
|
|
Ratio
kematian karena penyebab tertentu (AKPT) atau angka penyebab kematian
|
AKPT
kasar, spesifik, menurut umur, ras, jenis kelamin, status, sosek, dsb
|
Jumlah
kematian yang disebabkan oleh karena penyebab tertentu selama periode waktu
tertentu
|
Perkiraan
jumlah penduduk pada pertengahan periode waktu yang sama
|
Mencerminkan
arti penting secara relative penyebab kematian tertentu, presentase kematian
karena penyebab tertentu membandingkan ukuran ini anaar komonitas tidak bias
digunakan 100 atau 1000
|
|
Angka
fatalitas kasus, ratio atau death to case ratio (AFK)
|
AKF
kasar, spesifik menurut umur, ras, jenis kelamin, status sosek, dsb
|
Jumlah
kematian yang disebabkan oleh karena penyebab tertentu selama periode waktu
tertentu.
|
Jumlah
kasus baru penyakit tertentu yang dilaporkan selama periode waktu yang sama
|
100
ukuran kekuatan mematikan dari penyakit, atau resiko mati selama perjalanan
klinis penyakit pada penderita penyakit tertentu.
|
|
Angka
kematian fatal (AKF)I
|
AKF
I kasar, spesifik menurut umur ibu, ras, status sosek, dsb
|
Jumlah
kematian fetus pada umur kehamilan 28 minggu atau lebih yang diperlukan
selama periode waktu tertentu.
|
Jumlah
kematian fetius pada umur kehamilan 28 minggu atau lebih ditambah jumlah
kelahiran hidup yang dilaporkan selama periode waktu yang sama
|
1.000
|
|
Angka
kematian fatal (AKF)II
|
AKF
II kasar, spesifik, menurut umur ibu, ras, statussosoek, dsb
|
Jumlah
kematian fetus pada umur kehamilan 20 minggu atau lebih yang diperoleh selama
periode waktu tertentu.
|
Jumlah
kematian fetus pada umur kehamilan 20 minggu atau lebih ditambah jumlah
kelahiran hidup yang dilaporkan selama periode waktu yang sama
|
1.000
|
|
Angka
kematian fetal (AKF) I
|
AKF
I kasar, spesifik menurut umur ibu, ras, status sosek, dsb
|
Jumlah
kematian fetus pada umur kehamilan atau lebih yang dilaporkan selama periode
waktu tertentu
|
Jumlah
kelahiran hidup yang dilaporkan selama periode yang sama
|
1.000
|
0 comments:
Post a Comment