Ukuran-Ukuran Dasar dalam Epidemiologi

Sebelum membahas tentang berbagai pengukuran kejadian penyakit, pentingnya prinsip dalam melakukan pengukuran untuk mendapatkan kesimpulan (ukuran) yang dapat dipercaya (valid) dan konsisten (reliable). Beberapa hal yang harus selalu dipertimbangkan dalam pengukuran, antara lain (Prahasto, Iwan Dwi & Probandari, 2012):

1. Ketepatan pengukuran (precision of measurement)

Meskipun secara alamiah melakukan pengukuran pada subyek dalam skala luas selalu berpotensi untuk terjadinya random variation, cara-cara pengukuran yang tepat diharapkan dapat mengurangi risiko ketidaktepatan pengukuran. Sebagai contoh, dalam mendiagnosa kasus infeksi nosokomial perlu dipakai definisi operasional yang jelas dan alat diagnosis yang sama (standard)

2. Pentingnya suatu pengukuran (importance)

Dalam hal ini pengukuran outcome harus memberi makna yang besar bagi suatu penelitian epidemiologi. Sebagai contoh, mengukur outcome berupa kematian akibat infeksi nosocomial bukanlah hal yang dianjurkan karena prinsip dari ilmu kedokteran adalah mencegah terjadinya kematian akibat penyakit. Dengan demikian tentu diperlukan outcome misalnya jumlah kasus infeksi nosocomial.

3. Isu etika (ethical issues)

Tidak semua pengukuran dapat dibenarkan secara etika selain pertimbangan keselamatan dan risiko, pertimbangan biaya juga tentu tidak dapat diabaikan. Dalam menilai outcome dari penerapan suatu prosedur penanganan infeksi nosocomial, tentu tidak etis jika pengukuran dilakukan dengan rancangan penelitian randomized clinical trial karena kita tahu bahaya dari infeksi nosocomial jika tidak ditangani. Dalam hal ini rancangan penelitian observasional lebih sesuai.

4. Sensitivitas

Cara pengukuran harus cukup sensitive untuk mengukur outcome. Sebagai contoh, untuk menilai terjadinya kasus infeksi nosocomial tentu harus sampai pada mikroorganisme penyebab yang dapat diketahui dengan pemeriksaan kultur darah.

Mengukur Frekuensi Penyakit

Epidemiologi adalah studi tentang distribusi dan determinan penyakit pada populasi manusia. Epidemiologi dapat digunakan untuk (1) mengukur beban penyakit pada populasi tertentu, (2) menentukan perbedaan beban penyakit antar populasi, (3) menelusuri asal usul atau penyebab perbedaan beban penyakit, (4) menentukan pengaruh pengobatan dan intervensi dalam mengurangi beban penyakit. Jadi epidemiologi sebagai alat yang digunakan untuk menentukan segala sesuatu tentang intervensi, pengobatan dan layanan kesehatan yang mempengaruhi kesehatan masyarakat.

Populasi dapat didefinisikan sebagai sekelompok orang yang memiliki setidaknya satu ciri khas yang membedakannya. Misalnya bertempat tinggal di suatu wilayah tertentu atau berasal dari jenis kelamin tertentu. Setelah mengidentifikasi populasi tertentu, kita dapat menyelidiki bagaimana penyakit menyebar diantara populasi, factor-faktor risiko diantara populasi dan sejauh mana factor risiko meningkatkan frekuensi penyakit diantara populasi.

Umur merupakan faktor penentu kesehatan yang kuat dan berhubungan dengan risiko penyakit dan kematian. Seiring bertambahnya usia, kita mengalami kemajuan melalui berbagai tahapan, beberapa diantaranya membuat kita sangat rentan terhadap jenis penyakit tertentu. Insiden sebagian besar penyakit kronis seperti kanker, penyakit jantung, stroke dan diabetes meningkat seiring bertambahnya usia.

Karena adanya hubungan yang kuat antara usia dan mortalitas atau morbiditas, ahli epidemiologi menyusun dua jenis ukuran kesehatan populasi untuk membandingkan mortalitas atau morbiditas di seluruh wilayah geografis. Pertama, angka spesifik usia, yang merupakan angka penyakit atau kematian dalam kelompok umur (misalnya kelompok usia lebih muda dan lebih tua dari usia 65 tahun). Kedua, standarisasi yang merupakan proses untuk membandingkan angka kematian secara keseluruhan di dua wilayah geografis atau lebih dengan membuat setiap wilayah “tampaknya” mempunyai campuran kelompok umur yang sama (Fleming, Staff and Staff, 2021).

Penyakit yaitu gangguan fungsi, sistem atau organ tubuh (Merrill, 2019). Seseorang dapat mengklasifikasikan penyakit berdasarkan cara penularannya misalnya penyakit yang ditularkan melalui udara. Kita juga dapat mengklasifikasikan penyakit berdasarkan sumbernya misalnya penyakit yang disebabkan oleh mikroorganisme.

Sebelum mengukur suatu penyakit, kita harus mempunyai gambaran yang jelas tentang penyakit tersebut. Secara umum, diagnosis suatu penyakit adalah berdasarkan kombinasi gejala, indikasi subjektif penyakit yang dilaporkan oleh orang itu sendiri, tanda-tanda, indikasi yang terlihat oleh dokter dan tes tambahan.

Setiap penyakit atau efek yang ditimbulkan harus dapat diukur frekuensinya, misalnya kekambuhan dan kematian. Namun yang paling penting adalah bagaimana dapat secara tepat memperkirakan jumlah populasi yang potensial untuk menderita suatu penyakit. Sebagai contoh, jika ingin menghitung frekuensi penderita Ca Serviks, maka populasi yang harus dipertimbangkan hanyalah wanita (Prahasto, Iwan Dwi & Probandari, 2012).

1. Population at Risk (Populasi Berisiko)

Beberapa ukuran frekuensi penyakit didasarkan pada konsep dasar prevalensi dan kejadian. Perhitungan ukuran frekuensi penyakit bergantung pada perkiraan yang benar mengenai jumlah orang yang diteliti. Idealnya angka-angka ini hanya mencakup orang-orang yang berpotensi rentan terhadap penyakit yang diteliti. Dalam studi epidemiologi, bagian dari populasi yang memiliki risiko untuk terjadinya suatu penyakit disebut population at risk (Beaglehole, Bonita and Kjellström, 1993).

Sebagai contoh, jika ingin mengetahui dampak penggunaan kontrasepsi oral, maka yang menjadi population at risk adalah wanita usia subur yang telah menikah. Demikian juga halnya dengan frekuensi kejadian efek samping akibat pemberian imunisasi campak yang population at risk nya haruslah anak usia balita yang telah mendapatkan imunisasi campak.

2. Prevalensi dan Insidensi

Prevalensi adalah jumlah seluruh kejadian penyakit atau kasus pada suatu populasi pada satu saat atau periode waktu tertentu.

Sedangkan insidensi adalah jumlah seluruh kasus baru pada suatu populasi pada suatu saat atau periode waktu tertentu.

Mengukur prevalensi dan kejadian pada dasarnya melibatkan penghitungan kasus pada populasi berisiko. Jumlah kasus saja tanpa mengacu pada populasi yang berisiko kadang-kadang dapat memberikan gambaran besarnya masalah kesehatan secara keseluruhan atau tren jangka pendek dalam suatu populasi misalnya selama epidemi.

3. Prevalence Rate

Data mengenai populasi berisiko tidak selalu tersedia dalam banyak penelitian, jumlah populasi di wilayah studi digunakan sebagai perkiraan.

Beberapa faktor yang dapat mempengaruhi tingkat prevalensi yaitu

1. Tingkat keparahan penyakit (jika banyak orang yang mengidap suatu penyakit meninggal maka tingkat prevalensinya akan menurun)
2. Durasi penyakit (jika suatu penyakit berlangsung dalam waktu singkat maka tingkat prevalensinya lebih rendah dibandingkan jika penyakitnya berlangsung lama)
3. Jumlah kasus baru (jika suatu penyakit menyebabkan suatu penyakit, tingkat prevalensinya akan lebih tinggi dibandingkan jika hanya sedikit orang yang mengidap penyakit tersebut).

Karena angka prevalensi dipengaruhi oleh begitu banyak faktor yang tidak berhubungan dengan penyebab penyakit, studi prevalensi biasanya tidak memberikan bukti kuat mengenai hubungan sebab akibat. Namun, ukuran tingkat prevalensi dapat membantu dalam menilai kebutuhan layanan kesehatan dan perencanaan layanan kesehatan. Tingkat prevalensi sering digunakan untuk mengukur terjadinya suatu kondisi yang timbul penyakitnya mungkin terjadi secara bertahap seperti diabetes.

4. Incidence Rate

Tingkat kejadian (insiden rate) adalah jumlah kasus baru dari suatu keadaan atau peristiwa terkait kesehatan tertentu yang dilaporkan selama interval waktu tertentu dibagi dengan perkiraan populasi yang berisiko menjadi suatu kasus. Dalam perhitungan angka kejadian, pembilangnya adalah banyaknya kejadian baru yang terjadi dalam jangka waktu tertentu dan penyebutnya adalah jumlah penduduk yang berisiko mengalami kejadian tersebut selama jangka waktu tersebut.

5. Mortality Rate dan Case Fatality Rate

Ada kemungkinan di dalam suatu populasi terjadi kematian akibat suatu penyakit yang muncul pada kurun waktu tertentu. Angka kematian ini lazim disebut sebagai mortality rate. Sedangkan jika ingin mengetahui seberapa fatalkah suatu penyakit dapat menimbulkan kematian, maka dapat digunakan case fatality rate.

6. Relative Risk (RR) dan Odds Ratio

Dalam penelitian epidemiologi sering diteliti faktor-faktor risiko penyebab suatu penyakit.  Untuk itu digunakan istilah risiko relative (RR) dan odds ration (OR). Risiko relative diperoleh dari penelitian kohort sedangkan odds ratio diukur dari penelitian kasus control.

Pengertian Odds adalah peluang terjadinya suatu event dibagi dengan peluang tidak terjadi suatu event. Jika peluang terjadinya event diberi symbol p maka peluang tidak terjadi suatu event adalah 1-p.

Mengukur Morbiditas

Tiga parameter bagi ahli epidemiologi yaitu ratio, proporsi dan rate. Ratio, proporsi, rate merupakan ukuran yang umum digunakan untuk menggambarkan data dikotomi.

Proporsi adalah suatu ukuran yang pembilangnya merupakan bagian dari penyebutnya. Dengan menggunakan contoh yang sama seperti diatas, proporsi kematian laki-laki dalam kecelakaan sepeda motor adalah 950/1.000 = 0,95. Suatu angka mencakup (1) frekuensi kejadian (misalnya penyakit, kematian, kecelakaan) pada pembilang (x), (2) populasi berisiko pada penyebut (Y) dan (3) waktu terjadinya kejadian tersebut muncul.

Rate adalah jenis ukuran frekuensi yang pembilangnya melibatkan data nominal yang mewakili ada atau tidaknya suatu keadaan atau peristiwa yang berhubungan dengan kesehatan. Hal ini juga mencakup dimensi waktu tambahan; hal ini dapat dianggap sebagai suatu proporsi dengan tambahan bahwa hal tersebut mewakili jumlah keadaan penyakit, kejadian, perilaku atau kondisi dalam suatu populasi selama periode waktu tertentu (Merrill, 2019). titik tertentu. Misalnya 1 Januari 2023. Di sisi lain, prevalensi titik dapat dinyatakan tingkat misalnya 273 kematian akibat penyakit jantung per 100.000 orang di Indonesia tahun 2023. Sedangkan prevalensi periode mengukur jumlah orang dengan penyakit tertentu selama periode tertentu (misalnya satu tahun) dan angka dinyatakan dalam proporsi atau rate.

Kejadian kumulatif memeriksa jumlah anggota suatu kelompok yang menderita penyakit selama periode tertentu. Tingkat kejadian, mengukur berapa banyak kasus baru suatu penyakit yang terjadi pada populasi tertentu yang berisiko selama periode tertentu dan dihitung dengan membagi kejadian kumulatif dengan ukuran waktu orang. Penting bagi penyebut untuk mengukur populasi sebenarnya yang “berisiko”.

Idealnya harus dikecualikan lima kelompok orang yang tidak atau mungkin tidak berisiko terkena penyakit baru yaitu

1. Orang-orang yang meninggal pada periode sebelumnya yang jelas tidak lagi berisiko terkena penyakit dan tidak boleh dimasukkan dalam denominator penyakit umum.
2. Jika penyakitnya merupakan penyakit kronis, maka orang yang mengidap penyakit tersebut tidak lagi berisiko terkena penyakit tersebut.
3. Orang yang meninggal dalam jangka waktu yang ditentukan dalam kebijakan tersebut mungkin hanya berisiko pada sebagian jangka waktu tersebut. Misalnya orang yang meninggal pada awal tahun hanya berisiko pada sebagian kecil tahun tersebut. Konvensi mengharuskan mengurangi setengah jumlah orang yang meninggal pada periode tersebut, dengan asumsi bahwa orang meninggal secara acak sepanjang tahun dan rata-rata, orang-orang tersebut hanya berisiko pada setengah periode tersebut.
4. Beberapa tindakan hanya berkaitan dengan populasi tertentu. Misalnya hanya laki-laki yang berisiko terkena kanker prostat dan hanya perempuan yang berisiko terkena kanker Rahim
5. Beberapa orang mungkin mengambil langkah-langkah untuk mengeluarkan mereka dari populasi berisiko. Misalnya orang yang sudah diimunisasi mungkin tidak lagi berisiko terkena penyakit tersebut dan wanita yang telah menjalani histerektomi tidak lagi berisiko terkena kanker Rahim. Ahli epidemiologi harus membuat penyebut tingkat kejadian seakurat mungkin sesuai dengan keterbatasan data yang tersedia.

Periode tingkat prevalensi adalah jumlah kasus yang ada selama periode tertentu, terlepas dari apakah kasus tersebut berlanjut, baru atau berulang. Karena kasus yang berulang dalam rentang waktu yang ditentukan, penghitungan ini akan mencakup seluruh 11 kasus, dengan tingkat prevalensi periode 11 per 1.000. tingkat prevalensi titik dievaluasi pada titik waktu tertentu (misalnya 15 Juli 2023). Pada saat itu, terdapat lima kasus, dengan tingkat prevalensi 5 per 1.000 atau 0,5 %.

Tingkat insiden dan prevalensi dapat digunakan untuk mengkarakterisasi pola penyakit berdasarkan kelompok umur. Jenis penyakit dan isu-isu serta masalah-masalah terkait kelompok umur termasuk (1) kehamilan/masa bayi, (2) masa kanak-kanak dan remaja, (3) dewasa muda hingga paruh baya, (4) orang lanjut usia (Fleming, Staff and Staff, 2021).

Mengukur Mortalitas

Kematian biasanya diukur dengan suatu angka (rate) yang harus memuat tiga bagian yaitu pembilang (jumlah kematian), penyebut (populasi dimana orang berisiko meninggal) dan pengganda (biasanya pangka 10). Angka kematian biasanya dinyatakan dalam jangka waktu tertentu, lokasi tertentu dan untuk jenis orang tertentu.

Angka kematian merupakan sebuah ekspresi probabilitas, karena baik individu yang terdampak maupun yang tidak terdampak adalah faktor penyebutnya. Ini menyatakan risiko bahwa seseorang dalam suatu populasi akan meninggal. Penting untuk memastikan bahwa pembilang dan penyebut mengacu pada populasi yang sama misalnya jika pembilangnya hanya laki-laki berkulit putih maka penyebutnya juga harus laki-laki berkulit putih saja (populasi berisiko).

Penting juga untuk menyadari bahwa populasi mungkin merupakan sesuatu yang lain selain populasi geografis. Untuk mengilustrasikan konsep angka kematian, pertimbangkan berbagai jenis angka kematian yang dapat dihitung untuk suatu populasi. Secara umum, ada tiga jenis angka kematian (1) angka kematian kasar, (2) angka kematian spesifik dan (3) angka kematian yang disesuaikan.

Angka kematian tahunan yang merupakan contoh angka kasar adalah jumlah kematian yang terjadi selama suatu periode, misalnya satu tahun dibagi dengan jumlah penduduk berisiko meninggal dikalikan pengali, dalam hal ini biasanya 100.000. Untuk angka kematian spesifik, jumlah kematian berada dalam kelompok umur atau kategori penyakit tertentu, seperti angka kematian lansia (untuk mereka berusia 65 tahun atau lebih), atau angka untuk jenis penyakit tertentu (misalnya penyakit kardiovaskuler). Sebaliknya, angka kematian kasus (case fatality rate) mengacu pada jumlah kematian akibat penyakit tertentu dibagi dengan jumlah kematian yang didiagnosis mengidap penyakit tersebut.

Kelemahan utama angka kematian kasar adalah tidak memperhitungkan fakta bahwa peluang kematian bervariasi menurut usia, jenis kelamin, ras, kelas social ekonomi dan factor lainnya. Biasanya tidak tepat menggunakannya untuk membandingkan periode waktu atau wilayah geografis yang berbeda. Misalnya pola kematian di kalangan penduduk di daerah perkotaan berbeda dengan pola kematian di daerah tepi laut.

Populasi berisiko (penyebutnya) bervariasi tergantung situasinya. Dalam angka kematian tahunan, penduduk adalah seluruh penduduk dalam suatu populasi yang berisiko meninggal. Dalam hal angka kematian berdasarkan usia, populasi yang berisiko adalah kelompok usia tertentu. Dalam hal tingkat kematian, populasi berisiko hanya mencakup mereka yang didiagnosis mengidap penyakit tertentu. Angka kematian bayi, di satu sisi, merupakan angka kematian spesifik, karena hanya berlaku untuk bayi dan dihitung sebagai jumlah kematian yang terjadi pada bayi berusia kurang dari satu tahun dibagi dengan jumlah kelahiran hidup, dengan pengali sebesar 1.000.

Tingkat kematian dapat dibandingkan berdasarkan waktu, tempat atau kelompok populasi, yang merupakan tiga dimensi yang menjadi dasar ahli epidemiologi untuk menggambarkan pola-pola penting dan membuat kesimpulan mengenai factor-faktor risiko, penyakit dan umur panjang. Tingkat kematian dapat dilacak dari waktu ke waktu, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

Tingkat kematian sangat berguna untuk menyelidiki penyakit dengan tingkat kematian yang tinggi. Namun, banyak penyakit yang angka kematiannya rendah. Dalam situasi ini, data morbiditas (frekuensi penyakit) lebih berguna dibandingkan data angka kematian. Data morbiditas seringkali membantu dalam memperjelas alasan tren mortalitas tertentu. Perubahan angka kematian dapat disebabkan oleh perubahan angka kesakitan atau kematian.

 DAFTAR PUSTAKA

Beaglehole, R., Bonita, R. and Kjellström, T. (1993) Basic epidemiology. World Health Organization Geneva.

Fleming, S. T., Staff, H. A. P. and Staff, A. of U. P. in H. A. (2021) Managerial Epidemiology: Cases and Concepts. Health Administration Press.

Merrill, R. M. (2019) Introduction to epidemiology. Jones & Bartlett Learning.

Prahasto, Iwan Dwi & Probandari, A. (2012) ‘Pengukuran Kejadian Penyakit’, in. Yogyakarta: MMR FK UGM.