More Related Content
Similar to M. Redho Agustri 23_057 Ukuran-ukuran epidemiologi.pdf (20)
M. Redho Agustri 23_057 Ukuran-ukuran epidemiologi.pdf
- 1. UKURAN-UKURAN DALAM EPIDEMIOLOG M. REDHO AGUSTRI 2310070140057 Dosen Pengampuh : Yori Rahmadianti, SKM,M.Kes PROGRAM STUDI DIII RADIOLOGI FAKULTAS VOKASI UNIVERSITAS BAITURRAHMAH
- 2. RATE, RASIO, PROPORSI DALAM EPIDEMIOLOGI Rate Konsep yang lebih kompleks dibandingkan dengan dua bentuk pecahan yang terdahulu. Bentuk ukuran ini sering dicampuradukkan penggunaanny dengan Proporsi. Rumus : x x K Y x : Kasus K : Konstanta Y : Populasi Resiko
- 3. PROPORSI Bentuk pecahan yang pembilangnya merupakan bagian dari penyebutnya. Rumus : X x K X + Y X : Kasus Y : Populasi Beresiko K : Konstanta
- 4. RATIO ⚫ Pecahanyang pembilangnya bukan merupakan bagian dari penyebutnya. ⚫ Rumus : x x K Y x : Kasus Y : Populasi Resiko K : Konstanta
- 5. Ada Dua Ukuran Dalam Epidemiologi Angka Kesakitan • Insiden Rate • PrevalensiRate Angka Kematian • Crude Death Rate(Angka KematianKasar) • Age SpecificDeath Rate(AngkaKematianPada UmurTertentu) • Cause DiseaseSpecificDeath Rate( AngkaKematianAkibat PenyakitTertentu)
- 6. Angka Kesakitan Insiden Rate ⚫ Insiden menunjukkan kasusbaru yang adadalam populasi. ⚫ Insiden merupakan kejadian (kasus)yang baru saja memasukifaseklinik dalam riwayat alamiah penyakit. ⚫ Ada dua JenisInsiden : ⚫ Insiden Kumulatif Proporsi kasusbaru padapopulasi beresiko padaperiodewaktu tertentu. ⚫ LajuInsiden Proporsi jumlahorang yangbaru menderitapenyakit diantarajumlahorang dalam risiko dikali denganlamanyaiadalam resiko.
- 7. ⚫Rumus : ⚫Insidensi Kumulatif: ∑ Orang yang mendapatkan penyakit = X 1000 ∑ Orang yang bebas dari penyakit dlm populasi yang beresiko • Laju Insidensi : ∑ Kasus baru penyakit = X 1000 ∑ Orang dalam populasi yang bersiko x lamanya masing –masing risiko
- 8. Contoh Kasus Insidensi : Pada bulan Desember 2017 di Kecamatan X terdapat penderita campak 80 anak balita. Jumlah anak yang mempunyai risiko penyakit tersebut (anak balita) di Kecamatan X = 8000. Maka Insidensi Rate penyakit campak tersebut adalah : 80 x 1.000 = 10 8000 1000 Penduduk
- 9. Faktor yang Mempengaruhi Insidensi ⚫Meningkatkan ⚫Peningkatanrisiko (jumlah orang terpapar bertambah) ⚫Kegagalan program pencegahan penyakit ⚫ Menurunkan ⚫Perubahan dalamriwayat alamiahpenyakit (misalnyaperubahan patogenesitas) ⚫Keberhasilanprogram pencegahanpenyakit ⚫Jumlahorangterpapar berkurang)
- 10. Prevalensi Rate ⚫ Prevalensiadalahproposrsi orang yangberpenyakit dari suatu populasipadasatu titik waktu atauperiode waktu. ⚫ Prevalensidapat menunjukkanmasalahkesehatanlainnya atau kondisitertentu misalnyaprevalensiperilakumerokok. ⚫ Adaduajenisprevalensi: ⚫ PrevalensiTitik Menunjukkan proporsi individu yang sakit pada satu titik waktu tertentu. ⚫ Prevalensi Periode Menunjukkan proporsi individu yang sakit pada periode waktu tertentu. ⚫ Adabebrapa faktor yangmempengaruhi angka prevalensi: ⚫ Keganasan suatupenyakit ⚫ DurasiSakit ⚫ Jumlah kasus baru
- 11. Faktor Yang Mempengaruhi Prevalensi Prevalensi Meningkat bila : Prevalensi menurun bila : Durasi penyakit yang panjang Perpanjangan hidup pasien tanpa pengobatan Peningkatan jumlah kasus baru Masuknya kasus baru ke dalam populasi Keluarnya orang –orang yang sehat Masuknya orang –orang mungkin terkena penyakit Meningkatnya fasilitas diagnosis sehingga laporan lebih baik Durasi penyakit yang singkat Tinggi angka fatalitas penyakit Penurunan jumlah kasus baru Masuknya kasus orang – orang yang sehat ke dalam populasi Keluarnya orang –orang yang sakit Meningkatnya angka pengobatan kasus
- 12. Rumus : Prevalensi : ∑ Individu yang sakit x 1000 ∑ Populasi yang beresiko Contoh Kasus : Kasus penyakit TBC Paru di Kecamatan Y pada waktu dilakukan survei bulan Juli 2017 adalah 20 orang dari 20.000 penduduk di Kecamatan tersebut. Maka prevalensi rate TBC di kecamatan tersebut adalah : 20 x 1000 = 1 / 1000 penduduk 20.000
- 13. Perbedaan Prevalensi Insidensi Numerator Jumlah kasus yang lama dari suatu penyakit pada satu waktu tertentu Jumlah kasus baru dari suatu penyakit selama periode waktu tertentu Denominator Populasi berisiko Populasi berisiko Fokus Adaatau tidak adanya penyakit Periode waktu berubah – ubah, kadang sebuah potret waktu Ketika kejadian adalah kasus baru Permulaan waktu dari penyakit Penggunaan Mengestimasi kemungkinan populasi menjadi sakit pada periode waktu selama studi (penelitian) Memperlihatkan risiko untuk menjadi sakit. Pengukuran utama pada penyakit atau kondisi akut, tetapi juga digunakan untuk penyakit kronis. Lebih banyak digunakan pada studi (penelitian) yang menginvestigasi
- 14. Crude Death Rate (Angka Kematian Kasar) ⚫ Angka Kematian kasar adalah sebuah estimasi populasi orang yang meninggal pada suatu populasi selama periode waktu tertentu. ⚫ Angka kematian kasar tidak mempertimbangkan kemtaian berdasarkan variasi umur, jenis kelamin, ras, kelas ekonomi dan faktor lainnya. ⚫ Rumus : Jumlah kasus kematian = X 1000 Jumlah populasi berisiko meninggal
- 15. Age Specifik Death Rate (Angka Kematian pada umur tertentu. Rumus : Jumlah kematian umur tertentu di suatu daerah dalam waktu satu tahun = x 1000 Jumlah penduduk umur tertentu pada daerah dan tahun yang sama
- 16. Cause Disease Specific Death Rate ( Angka Kematian Akibat Penyakit Tertentu Jumlah kematian karena penyakit tertentu di satu daerah dalam waktu satu tahun Jumlah penduduk rat a–rata (pertengahan tahun) pada daerah dan tahun yang sama X 1000
- 17. CASE FATALITYRATE ⚫CFR adalah persentase angka kematian oleh sebab penyakit tertentu, untuk menentukan kegawatan/ keganasan penyakit tersebut. ⚫Rumus : Jumlah kematian penyakit x 100% Jumlah Kasus Penyakit
- 18. MATERNAL MORTALITYRATE ⚫MMR = AKI = Angka kematian Ibu adalah jumlah kematian ibu oleh sebab kehamilan/melahirkan/ nifas (sampai 42 hari post partum) per 100.000 kelahiran hidup. ⚫Rumus : Jumlah kematian Ibu x 100.000 Jumlah Kelahiran Hidup
- 19. INFANT MORTALITYRATE ⚫NMR = AKN= Angka Kematian Neonatal adalah jumlah kematian bayi sampai umur < 4 minggu atau 28 hari per 1000 kelahiran hidup. ⚫Rumus : Jumlah kematian neonatus x 1000 Jumlah Kelahiran Hidup
- 20. TUGAS Dari hasil tabulasi laporan program malaria di Kec. X diperoleh data sbb : Kel. Umur Jml Pddk KasusBaru Total Kasus Meninggal L P L P 0 - 9 3400 10 7 15 19 4 10 - 19 4200 9 9 16 20 1 20 - 29 2800 4 5 12 11 2 30 - 39 2600 8 3 17 9 2 40 - 71 7000 46 25 65 45 6 TOTAL 20000 77 49 125 104 15
- 21. Pertanyaan : ⚫Insiden Rate ⚫Prevalensi Rate ⚫Ratio Kasus baru Menurut Jenis Kelamin ⚫Distribusi Perempuan Pada Semua Kasus ⚫CFR Usia 0 - 9 Tahun ⚫Angka Kematian Malaria
- 22. JAWABAN : Kel. Umur Jml Pddk Kasus Baru Total Kasus Meninggal L P TOTAL L P TOTAL 0 - 9 3400 10 7 17 15 19 34 4 10 - 19 4200 9 9 18 16 20 36 1 20 - 29 2800 4 5 9 12 11 33 2 30 - 39 2600 8 3 11 17 9 26 2 40 - 71 7000 46 25 71 65 45 110 6 TOTAL 20000 77 49 126 125 104 229 15
- 23. Sekian Terima Kasih Kepada Ibu Pengampuh mata kuliah. Allahumma Yassir wala To’assir , Aamiin’’