Transcript Document

Prof. Bhisma Murti
Ukuran Hubungan
& Dampak Potensial
1
Terminologi

Paparan (Exposure, E)  variabel
independen, yaitu determinan penyakit

Penyakit (Disease, D)  variabel dependen,
yaitu penyakit atau akibat penyakit (kematian dll)

Ukuran hubungan (Measure of
association, Measure of effect) 
statistik yang mengkuantifikasi potensi efek
paparan terhadap penyakit

Ukuran potensi dampak  statistik yang
mengkuantifikasi fraksi dari kasus yang
disebabkan atau dapat dicegah dari paparan
2
Beda Risiko (Risk Difference)
Beda Risiko (RD)  perbedaan absolut
risiko yang hubungan dengan suatu
paparan
RD  R1  R0
di mana
R1 ≡ risiko pada kelompok terpapar
R0 ≡ risiko pada kelompok tak terpapar
3
Rasio Risiko (Risk Ratio)
Rasio Risiko (RR)  perbedaan relatif risiko
yang berhubungan dengan suatu paparan
R1
RR 
R0
4
Contoh 2: Kebugaran & Mortalitas
(Blair et al., 1995)




E  perbaikan kebugaran
D  kematian
R1 = 67.7 per 100,000 orang-tahun (disesuaikan menurut umur)
R0 = 122.0 per 100,000 orang-tahun (disesuaikan menurut umur)
RD  R1  R0  67.7  122.0
 54.4 (per 100,000orang- tahun
R1
67.7 per 100,000
RR 

 0.55
R0 122.0 per 100,000
6
Perbadingan antara RR dan RD
Sebuah paparan bisa memberikan pengaruh kuat relatif
(RR) tetapi perbedaan absolut yang kecil (RD)
Mortalitas Kanker Paru dan PJK
(per 100,000 orang-tahun)
Perokok
Bukan
perokok
RR
RD
Ca Paru
104
10
10.40
94
PJK
565
413
1.37
152
Merokok memiliki hubungan kuat
dengan Ca paru
Merokok menyebabkan lebih
banyak kematian akibat penyakit
11
jantung
Rule of Thumb tentang RR dan OR

Hubungan positif:





OR=1.00  Tidak ada
hubungan
1.00<=OR<1.50 
Hubungan lemah
1.50<=OR<3.00 
Hubungan sedang
3.00<=OR<10.00 
Hubungan kuat
OR>=10.00 
Hubungan sangat kuat

Hubungan negatif:





OR=1  Tidak ada
hubungan
0.67<=OR<1.00 
Hubungan lemah
0.33<=OR<0.67 
Hubungan sedang
0.10<=OR<0.33 
Hubungan kuat
OR<0.10  Hubungan
sangat kuat
16
Attributable Fraction, Terpapar
RR  1
AFe 
RR


Proporsi dari kasus terpapar yang bisa dihindari jika
paparan yang membahayakan itu bisa dieliminasi
The British Doctors Study  RR = 10.4 pada perokok
sedang untuk mengalami Ca paru. Jadi,
10.4 1
AFe 
 .904
10.4


Sebanyak 90% dari kasus disebabkan karena paparan
(merokok)
Sebanyak 90% dari kasus pada kelompok terpapar bisa
dihindari jika tidak merokok
18
Attributable Fraction, Populasi


Proporsi kasus pada populasi yang bisa dicegah
dengan meniadakan paparan
Tiga rumus yang ekuivalen:
R  R0
AFp 
R
di mana R  rate keseluruhan danR0  rate padapopulasitak terpapar
pe (RR  1)
AFp 
1  pe (RR  1)
di mana pe  prevalensipaparanpadapopulasi
A Fp  A Fe  pc
di mana pc  proporsikasus terpapar
19
AFp untuk Mortalitas Semua Jenis
Kanker dan Jenis Paparan
Exposure
Doll & Peto,
1981
Miller, 1992
Tobacco
Dietary
Occupational
Repro/Sexual
30%
35%
4%
7%
29%
20%
9%
7%
Sun/Radiation
Alcohol
Pollution
3%
3%
2%
1%
6%
-
1%
10%
2%
-
Medication
Infection
20