Ukuran Frekuensi Epidemiologi

Ukuran Frekuensi
Epidemiologi
KELOMPOK 2 :
MUHAMMAD RIZAL
INDA RIQKIANI
DIMAS SETYO AJI
IDA PUSPITASARI
ADE LIES OKTORITA
DWI ANNISA FAJRIA
Pengukuran Frekuensi
Epidemiologi
Tujuan
Untuk menilai keadaan suatu penyakit di populasi tertentu
sehingga akan di dapat pengetahuan yang bisa memberikan
solusi, baik untuk pencegahan ataupun penanggulanggannya
Ukuran Frekuensi
Epidemiologi
Untuk mengukur Masalah
Penyakit atau Angka
Kesakitan (Morbiditas)
Untuk mengukur Masalah
Kematian atau Angka
Kematian (Mortalitas)
Ukuran Utama Morbiditas dalam
Epidemiologi
Angka Insidensi
Angka Prevalensi
Insidensi adalah
gambaran tentang
frekuensi penderita
baru suatu penyakit
pada waktu tertentu
di suatu kelompok
masyarakat.
Prevalen adalah
gambaran tentang
frekuensi penderita
lama & baru suatu
penyakit pada jangka
waktu tertentu di suatu
kelompok masyarakat.
Angka Insidensi
Insidensi
Rate
Attack
Rate
Secondary
Attack Rate
Insidensi Rate
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 dalam persen atau permil.
Rumus yang digunakan :
Jumlah Penderita Baru
Insidensi Rate
x K
=
Jumlah Penduduk yg mungkin terkena
penyakit tersebut pada pertengahan tahun
Keterangan :
• K = Konstanta (100%, 1000‰ )
Contoh Soal Insidensi Rate
Pada suatu daerah dengan jumlah penduduk pada tanggal 1 juli 1986 sebanyak 100.000 orang rentan
terhadap penyakit dan ditemukan laporan penderita baru pada bulan Januari 50 orang, bulan Maret
100 orang, bulan Juni 150 orang, bulan September 10 orang, dan bulan Desember 90 orang. Berapakah
nilai insidensi rate di daerah tersebut?
50 + 100 + 150 + 10 + 90
Insidensi Rate =
x 100%
100.000
= 0,4 %
• Manfaat :
Untuk mengetahui masalah kesehatan yang dihadapi, resiko untuk terkena masalah yang
dihadapi, serta untuk mengetahui beban tugas yang harus diselenggarakan oleh suatu fasilitas pelayanan
kesehatan baik untuk pencegahannya ataupun penanggulangannya.
Attack Rate
jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada suatu saat dibagi dengan jumlah penduduk
yang mungkin terkena penyakit tersebut pada saat yang sama dalam persen atau permil.
Rumus yang digunakan :
Jumlah penderita baru pada satu saat
Attack Rate =
xK
Jumlah penduduk yg mungkin terkena
penyakit tersebut pada saat itu
Keterangan :
• K = Konstanta (100%, 1000‰ )
Contoh Soal Attack Rate
Lima ratus orang murid yang tercatat pada SD X ternyata 100 orang diantaranya
tiba-tiba menderita muntah berak setelah makan gado-gado dari kantin sekolah.
Berapakah nilai Attack rate pada kasus di atas ?
100
Attack Rate
=
x 100%
500
=
20 %
• Manfaat :
Untuk memperkirakan derajat serangan atau penularan suatu penyakit
sebab semakin tinggi nilai AR, maka semakin tinggi pula kemampuan Penularan
Penyakit tersebut.
Secondary Attack Rate
Jumlah penderita baru suatu penyakit yang terjangkit pada serangan kedua dibagi dengan jumlah
penduduk dikurangi penduduk yang terkena serangan pertama dalam persen atau permil.
Manfaatnya untuk menghitung suatu penyakit menular serta untuk suatu populasi yang kecil seperti
keluarga
Rumus digunakan yaitu :
Jumlah penderita baru pada serangan kedua
Secondary Attack Rate =
xK
Jumlah penduduk –
Penduduk yg terkena serangan pertama
Keterangan :
• K = Konstanta (100%, 1000‰)
Contoh Soal Secondary Attack Rate
Keluarga A 6 orang
Keluarga C 3 orang
Keluarga B 5 orang
Keterangan:
Berapakah nilai Secondary attack rate dari
ilustrasi di atas ?
Kasus pertama dalam keluarga
Kasus kedua dalam keluarga
Orang yang kebal
Orang yang sehat
2+2+2
SAR =
x 100%
(6-1) + (5-2) + (3-1)
=
60 %
Angka Prevalensi
Period Prevalence Rate
Jumlah penderita lama & baru suatu
penyakit yang ditemukan pada jangka
waktu tertentu dibagi dengan jumlah
penduduk pada pertengahan jangka waktu
yang bersangkutan dalam persen atau
permil.
• Manfaat :
Untuk suatu penyakit yang sulit
diketahui saat munculnya, misalnya
pada penyakit kanker.
Point Prevalence Rate
Jumlah penderita lama & baru suatu
penyakit yang ditemukan pada suatu saat
dibagi dengan jumlah penduduk pada saat
itu dalam persen atau permil.
• Manfaat :
Untuk mengatahui mutu pelayanan
kesehatan yang diselenggarakan.
Period Prevalence Rate
Rumus yang digunakan :
Jumlah penderita lama & baru
Period PR =
xK
Jumlah penduduk pertengahan
Keterangan :
• K = Konstanta (100%, 1000‰)
Contoh :
Suatu kantor dengan jumlah karyawan sebanyak 100 orang, 20 orang diantaranya sejak 2 bulan
yang lalu tidak masuk kantor karena menderita penyakit A, dan selanjutnya pada hari ini 30 orang
lainnya terpaksa pulang karena juga menderita penyakit A. Berapakah Period Prevalence Rate nya?
20 + 30
Period PR =
x 100%
100
= 50%
Point Prevalence Rate
Rumus yang digunakan :
Jumlah penderita lama & baru pada saat tertentu
Point PR =
xK
Jumlah penduduk saat itu
Keterangan :
• K = Konstanta (100%, 1000‰)
Contoh :
Satu sekolah dengan murid sebanyak 100 orang, kemarin 5 orang menderita penyakit campak
dan hari ini 5 orang lainnya menderita penyakit campak. Berapakah Point Prevalen Rate nya?
10
Point PR =
100
= 10%
x 100%
Hubungan Intervensi dan Prevalensi
Besarnya nilai prevalen ditentukan oleh banyaknya orang yang sakit sebelumnya (insiden), serta lamanya
orang tersebut menderita penyakit (duration).
Meskipun jumlah orang yang sakit sebelumnya tidak begitu banyak, tetapi jika penyakit
berlangsung cukup lama, maka lama kelamaan jumlah penderita akan meningkat karena terjadi
penumpukan jumlah orang yang jatuh sakit. Sehingga angka prevalen untuk penyakit akan
menjadi tinggi.
Jika diketahui angka insiden dan prevalen suatu penyakit, maka dapat dihitung lama berlangsungnya
penyakit tersebut ( duration) , yaitu :
P=IxD
•Keterangan :
- P = Prevalensi
- I = Insidensi
- D = Lamanya Sakit
Contoh
Januari
Februari
Maret
April
Mei
Juni
A
B
C
D
E
F
G
H
I
Pada suatu wilayah X ditemukan pola perjalanan penyakit Y untuk bulan Januari sampai Juni seperti
diatas. Berapakah angka insiden & prevalen penyakit Y tersebut untuk periode Februari sampai
dengan Mei ?
Jawaban
1. Insiden
kasus baru yang ditemukan pada periode Februari – Mei ialah :
A+D+E+F+G=5
2. Prevalen
kasus lama dan baru untuk periode Februari – Mei ialah :
A + B + D + E + F + G + H= 7
Ukuran Utama Mortalitas dalam
Epidemiologi
1. Angka Kematian Kasar ( Crude Death Rate )
2. Angka Kematian Perinatal ( Perinatal Mortality Rate )
3. Angka Kematian Bayi Baru Lahir ( Neonatal Mortality Rate )
4. Angka Kematian Bayi ( Infant Mortalaity Rate )
5. Angka Kematian Balita ( Under Five Mortalaty Rate )
6. Angka Kematian Pasca-Neonatal (Postneonatal Mortality Rate)
7. Angka Lahir Mati atau Angka Kematian Janin(Fetal Death Rate )
8. Angka Kematian Ibu ( Maternal Mortality Rate )
9. Angka Kematian Spesifik Menurut Umur (Age Specific Death Rate)
10. Cause Spesific Mortality Rate ( CSMR )
11. Case Fatality rate ( CFR )
Angka Kematian Kasar ( Crude Death Rate )
Jumlah semua kematian yang ditemukan pada satu jangka waktu (lazimnya satu
tahun) dibagi dengan jumlah penduduk pada pertengahan waktu yang bersangkutan
dalam persen atau permil.
Rumus yang digunakan :
Jumlah seluruh kematian
CDR =
xK
Jumlah penduduk pertengahan
Keterangan :
• K = Konstanta 1000
Angka Kematian Perinatal
( Perinatal Mortality Rate )
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. Manfaat Perinatal Mortality Rate adalah untuk menggambarkan keadaan kesehatan
masyarakat terutama kesehatan ibu hamil dan bayi.
Rumus yang digunakan :
PMR =
Jumlah kematian janin yang dilahirkan pada usia
kehamilan 28 minggu atau lebih + Jumlah kematian bayi
yang berumur kurang dari 7 hari yang dicatat selama 1
tahun
xK
Jumlah Bayi lahir hidup pada tahun yg sama
Keterangan :
• K = Konstanta umumnya 1000
Angka Kematian Bayi Baru Lahir
( Neonatal Mortality Rate )
Jumlah kematian bayi berumur kurang dari 28 hari yang dicatat selama 1 tahun per 1000 kelahiran hidup
pada tahun yang sama. Manfaat Neonatal Mortality Rate adalah untuk mengetahui tinggi rendahnya
usaha perawatan postnatal, program imunisasi, pertolongan persalinan dan penyakit infeksi, terutama
Saluran Napas Bagian Atas.
Rumus yang digunakan :
Jumlah kematian bayi umur kurang dari 28 hari
NMR =
xK
Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama
Keterangan :
• K = Konstanta 1000
Angka Kematian Bayi ( Infant Mortalaity Rate )
Jumlah seluruh kematian bayi (berumur dibawak 1 tahun) pada suatu jangka waktu (lazimnya satu
tahun) dibagi dengan jumlah seluruh kelahiran hidup dalam persen atau permil. Manfaatnya Infant
Mortality Rate adalah sebagai indikator yang sensitif terhadap derajat kesehatan masyarakat
Rumus yang digunakan :
Jumlah Seluruh kematian bayi dalam 1 tahun
NMR =
xK
Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama
Keterangan :
• K = Konstanta 1000
Angka Kematian Balita ( Under Five Mortalaty Rate )
Jumlah kematian balita yang dicatat selama 1 tahun per 100 penduduk balita pada
tahun yang sama. Manfaat Under five mortality rate atau angka kematian balita adalah
untuk mengukur status kesehatan bayi
Rumus yang digunakan :
UFMR =
Keterangan :
• K = Konstanta 100
Jumlah kematian balita yang dicatat dalam 1 tahun
xK
Jumlah penduduk balita pada tahun yang sama
Angka Kematian Pasca-Neonatal
(Postneonatal Mortality Rate)
Postneonatal Mortality Rate adalah kematian yang terjadi pada bayi usia 28 hari sampai 1 tahun per 1000
kelahiran hidup dalam satu tahun. Angka kematian pascaneonatal bermanfaat untuk menelusuri kematian
di negara belum berkembang, terutama pada wilayah tempat bayi meninggal pada tahun pertama
kehidupannya akibat malnutrisi, defisiensi nutrisi, dan penyakit infeksi.
Rumus yang digunakan :
Jumlah kematian bayi umur 28 hari sampai dgn 1 tahun
Postneonatal MR =
xK
Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama
Keterangan :
• K = Konstanta 1000
Angka Kematian Janin
(Fetal Death Rate )
Proporsi jumlah kematian janin yang dikaitkan dengan jumlah kelahiran pada
periode waktu tertentu, biasanya 1 tahun.
Rumus yang digunakan :
Jumlah kematian janin dlm periode tertentu (1 thn)
Angka kematian Janin =
xK
Total kematian janin + Jumlah kelahiran hidup pada tahun
yang sama
Keterangan :
• K = Konstanta umumnya 1000
Angka Kematian Ibu ( Maternal Mortality Rate )
Jumlah kematian ibu sebagai akibat dari komplikasi kehamilan, persalinan dan masa
nifas dalam 1 tahun per 1000 kelahiran hidup pada tahun yang sama.
Rumus yang digunakan :
Jumlah kematian ibu hamil, persalinan, nifas dalam 1 tahun
MMR =
xK
Jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama
Keterangan :
• K = Konstanta umumnya 1000
Angka Kematian Spesifik Menurut Umur
(Age Specific Death Rate)
Jumlah seluruh kematian karena penyebab dalam satu jangka waktu tertentu dibagi
dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut dalam persen atau
permil
Rumus yang digunakan :
ASMR = dx x K
px
Keterangan :
• K = Konstanta umumnya 1000
•dx = jumlah kematian yang dicatat dalam 1 tahun pada penduduk golongan
umur tertentu (x)
•px= jumlah penduduk pertengahan tahun pada golongan umur tersebut (x)
Cause Spesific Mortality Rate ( CSMR )
Jumlah seluruh kematian karena penyebab dalam satu jangka waktu tertentu dibagi
dengan jumlah penduduk yang mungkin terkena penyakit tersebut daam persen atau
permil
Rumus yang digunakan :
Jumlah seluruh kematian karena penyakit tertentu.
CSMR =
xK
Jumlah seluruh penderita yg mungkin terkena penyakit tertentu
Keterangan :
• K = Konstanta umunnya 1000
Case Fatality rate ( CFR )
Jumlah seluruh kematian karena satu penyebab dalam jangka waktu tertentu dibagi dengan jumlah seluruh
penderita pada waktu yang sama dalam persen atau permil. CFR digunakan untuk mengetahui penyakit –
penyakit dengan tingkat kematian yang tinggi.
Rumus yang digunakan :
Jumlah seluruh kematian karena penyakit tertentu
CFR =
xK
Jumlah seluruh penderita penyakit pd tahun yang sama
Keterangan :
• K = Konstanta 1000
Sumber Kesalahan Pada Pengukuran
1. Kesalahan akibat penggunaan data yang tidak sesuai.
Contoh
•Mempergunakan sumber data yang tidak representatif, misalnya hanya data dari fasilitas pelayanan
kesehatan saja, padahal telah diketahui cakupan fasilitas pelayanan amat terbatas dan tidak semua
masyarakat datang berobat ke fasilitas tersebut.
•Memanfaatkan data dari hasil survei khusus yang pengambilan respondennya tidak secara acak (tidak
memenuhi syarat randomisasi).
•Memanfaatkan data dari hasil survai khusus yang sebagian besar respondennya tidak memberikan jawaban.
2. Kesalahan akibat adanya faktor ‘bias’.
Bias ialah terdapatnya perbedaan antara hasil pengukuran dengan nilai yang sebenarnya.
Contoh:
•Mempergunakan alat ukur yang berbeda – beda atau yang tidak distandarisasi
•Mempergunakan teknik pengukuran yang berbeda – beda
•Mempergunakan cara pencatatan hasil yang berbeda – beda
•Terdapatnya perbedaan persepsi masyarakat akan penyakit yang ditanyakan.
•Terdapatnya perbedaan respons terhadap alat ataupun test yang digunakan.
Sekian
Semoga bisa dipahami…
ANY QOESTION?