7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
1/62
Terjemahan MRE
Halaman 17
Tindakan epidemiologi
Konsep kunci
1. Berbagai langkah-langkah yang digunakan dalam epidemiologi, masing-masing memiliki
definisi tertentu dan digunakan.
2. Ketika mencirikan kemungkinan mengembangkan penyakit dalam waktu tertentu,
langkah yang tepat adalah risiko.
3. re!alensi digunakan untuk menggambarkan proporsi penduduk yang terkena penyakit.
". Ketika mengukur tingkat ke#adian baru penyakit, insiden adalah langkah yang tepat.
$. Kasus kematian digunakan untuk men#elaskan riwayat alami penyakit dan sesuai dengan
proporsi orang yang terkena dampak yang meninggal karena penyakit tersebut.
%ebaliknya, hidup adalah kemungkinan untuk keluar dari kematian akibat penyakit itu.
&'()* +%)
%eorang ahli kimia penelitian perempuan / tahun yang sebelumnya sehat baru-baru ini
dikembangkan sesak napas dan mimisan. ada pemeriksaan fisik, pasien pucat dan denyut
nadinya diangkat pada 11/ denyut per menit. 0ematokrit nya 2/ rendah, yang menun#ukkan
anemia, #umlah sel darah putih adalah 2/./// 4 ul ditinggikan, #umlah pratelet nya 1$./// 4 ul
rendah, dan pemeriksaan apus darah tepi nya mengungkapkan myeloblast atipikal. asien
dirawat di rumah sakit karena dicurigai leukemia myelogenous akut.
5iagnosis dikonfirmasi dengan pemeriksaan dari aspirasi sumsum tulang dan biopsi.
Kemoterapi dimulai dan sekitar 3 minggu kemudian, patient6 7 8 s suhu naik tiba-tiba ke 39:
dan #umlah neutrofil nya turun men#adi 1// 4 ul abnormal rendah. ;eskipun tidak ada sumber
infeksi #elas, kultur abtained darah dan urine, dan antibiotik.
*+T+& B*+K+< K*))%
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
2/62
*eukemia myelogenous akut +;*, #uga dikenal sebagai leukemia akut
nonlymphocytic, adalah kelompok heterogen gangguan yang melibatkan proliferasi sel yang
tidak terkendali pembentuk darah primitif. +;* menyumbang hampir sepertiga dari semua
leukimias, dengan lebih dari 9/// pasien yang baru didiagnosis di +merika %erikat setiap tahun.
enyakit ini cenderung ter#adi di kemudian hari, dengan usia rata-rata saat onset dari $
tahun. *aki-laki berada pada risiko sedikit lebih tinggi daripada perempuan. ;eskipun untuk
sebagian besar pasien penyebab +;* adalah un diketahui, se#umlah faktor risiko telah
diidentifikasi, termasuk paparan radiasi pengion, ben=ena, obat-obatan tertentu, dan mungkin
asap rokok. enyakit ini
Halaman 18
asien dengan leukemia myelogenous akut dapat ditandai dengan berbagai ge#ala,termasuk kelemahan, kelelahan, penurunan berat badan yang tidak dapat di#elaskan, infeksi, dan
perdarahan. ada pemeriksaan fisik, pasien ini sering pucat, memiliki beberapa memar, dan
mengalami demam, dengan bukti infeksi lokal. 5alam beberapa kasus ter#adi pembesaran
kelen#ar getah bening, limpa, atau dapat ditemukan di hati. emeriksaan spesimen darah
mengungkapkan ter#adinya anemia, #umlah trombosit yang rendah, dan #umlah leukosit yang
meningkat, dengan granulosit matang yang tidak normal muncul dalam sirkulasi darah. %umsum
tulang pasien ini cenderung padat dengan sel, termasuk tingginya proporsi sel yang belum
matang.
;ana#emen klinis leukemia myelogenous akut melibatkan upaya untuk menginduksi
remisi dengan kemoterapi. Kemungkinan mencapai induksi remisi untuk pasien yang lebih tua,
gemuk, memiliki gangguan fungsi gin#al, atau memiliki kondisi medis yang sudah ada
sebelumnya, khususnya gangguan dari sumsum tulang. &emisi dapat diinduksi dalam dua
sepertiga atau lebih dari pasien, dengan kegagalan remisi yang paling sering disebabkan infeksi
atau perdarahan yang menyebabkan kematian . Bahkan di antara pasien remisi, sekitar >$
akhirnya akan kambuh, dan hanya seperlima dari pasien dapat diharapkan untuk hidup $ tahun
setelah di diagnosis.
Komplikasi infeksi dan perdarahan di antara pasien-pasien ini secara langsung berkaitan
dengan kemoterapi induksi penekanan sumsum tulang, dengan pengurangan konsekuen dalam
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
3/62
tingkat sirkulasi neutrofil dan trombosit. ?umlah neutrofil yang sangat rendah dapat
meningkatkan kerentanan terhadap berbagai infeksi, dengan bukti klinis atau mikrobiologis
infeksi pada sekitar 3/-"/ pasien. 5i antara #enis yang paling umum ter#adinya infeksi adalah
mereka yang menggunakan kateter, saluran kemih, dan #aringan lunak. atogen bakterinya yaitu
S aureus , Staphylococcus epidermidis, Viridans streptococci, Escherichia coli, Enterobacter,
Pseudomonas, danspesies Klebsiella. Candida albicansdan #amur lain #uga dapat menyebabkan
infeksi di antara pasien tersebut. engobatan dengan antibiotik spektrum luas telah mengurangi
risiko infeksi yang mengancam #iwa pada indi!idu-indi!idu. erkembangan terapi adalah
menggunakan faktor pertumbuhanuntuk merangsang kemampuan pasien untuk menghasilkan
netrophills pengganti. enggunaan faktor pertumbuhan ini dapat menurunkan tingkat infeksi dan
kebutuhan akan antibiotik, tetapi tidak #elas apakah prognosis akhir dari penyakit ini dapat
dipengaruhi.
%etengah dari kasus demam antara pasien neutropenia, infeksi tidak dapat
didokumentasikan secara klinis atau mikrobiologis. 'leh karena itu, periode ini disebut sebagai
demam tidak jelas. Bahkan dengan tidak adanya agen infeksi yang diidentifikasi secara
spesifik. demam merupakan tanda dari pasien neutropenia dan berhubungan dengan hasil risiko
tinggi yang merugikan, termasuk kematian. 0al ini telah men#adi praktek standar untuk
mengobati pasien demam neutropenia dengan kombinasi antibiotik yang efektif terhadap
berbagai agen infeksius. emilihan re#imen pengobatan antibiotik berdasarkan kemungkinan
agen infeksi di tandai dengan tidak adanya dokumentasi agen tersebut maka disebut sebagai
pengobatan empiris. Bukti patogen kemungkinan berasal dari pengalaman dalam mengobati
pasien demam neotropenic lainnya antara agen infeksi yang diidentifikasi.
PENDAH!AN
enilaian risiko #elas penting dalam profil pasien. +ntibiotik yang diberikan kepada
pasien sebelum penyebab infeksi demam diidentifikasi. 5alam situasi ini, dokter #agamenyimpulkan bahwa potensi risiko komplikasi dari pengobatan antibiotic yang tertunda
melebihi kemungkinan bahaya dari pengobatan yang diberikan sebelum penyebab demam
ditentukan. 0ampir setiap keputusan pengobatan melibatkan berat risiko dan manfaat. 5alam
bab ini, penekanan akan ditempatkan pada bagaimana langkah-langkah epidemiologi dapat
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
4/62
digunakan untuk menilai hasil, dan dengan demikian dapat di#adikan panduan pengambilan
keputusan.
"RAN PEN#A"$T "E%AD$AN
5alam bab ini, ada tiga langkah dasar untuk menilai frekuensi ke#adian kesehatan yang
diperkenalkan. *angkah-langkah ini, yang memainkan peran kunci dalam kedokteran,
epidemiologi, dan kesehatan masyarakat, yaitu risiko kemungkinan bahwa seorang indi!idu
akan kontak dengan penyakit, pre&alensi#umlah penyakit yang sudah ada dalam populasi, dan
tin'kat kejadian seberapa cepat ke#adian penyakit baru timbul. %elain itu, tindakan ini dapat
digunakan untuk menilai prognosis dan mortalitas pasien dengan penyakit.
&isiko, atau ke#adian kumulatif, adalah ukuran dari ter#adinya kasus baru penyakit penting dalam
populasi. *ebih tepatnya, &isiko adalah proporsi indi!idu yang tidak terpengaruh, rata-ratanya,
yang akan ter#angkit penyakit selama periode waktu tertentu. &isiko diperkirakan dengan
mengamati populasi tertentu untuk #angka waktu tertentu dalam periode risiko. erkiraan resiko
& adalah proporsi@ pembilang adalah #umlah orang yang baru terkena +, yang disebut kasus
oleh ahli epidemiologi, dan penyebut adalah ukuran dari populasi yang terpengaruh di bawah
pengawasan.
Halaman 1(
& A Kasus baru A +
'rang yang beresiko
%emua anggota populasi, atau kelompok, bebas dari penyakit pada awal pengamatan. risiko,
yang tidak memiliki unit, terletak di antara / bila tidak ada ke#adian baru muncul dan 1 kapan,
di ekstrim yang lain, seluruh penduduk men#adi terpengaruh selama periode risiko. alternatif,
risiko dapat dinyatakan sebagai persentase dengan mengalikan proporsi oleh 1//.
5alam gambar 2-1 studi hipotetis dari enam sub#ek menggambarkan perhitungan risiko.
enelitian ini dimulai pada tahun 199$ dan disimpulkan 2//". subyek indi!idu memasuki studi
pada berbagai waktu, semua bebas dari penyakit yang menarik pada saat pendaftaran, dan
ditindaklan#uti selama minimal 2 tahun. misalnya, pasien + terdaftar pada tahun 199$,
didiagnosa dengan penyakit sebelum tahun 199>, dan diikuti sampai kematian pada tahun 2//2.
pasien B terdaftar pada tahun 199>, diikuti sampai 1999 tanpa mengembangkan penyakit, dan
kemudian partisipasi dihentikan dalam penelitian ini. asien : terdaftar pada tahun 1999, telah
didiagnosis dengan penyakit sebelum 2//2, dan bertahan sampai akhir periode obser!asi pada
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
5/62
tahun 2//". pasien 5, , dan ( memasuki studi pada tahun 199>, 2//2, dan 199, masing-
masing@ setiap pasien diikuti sampai 2//" tanpa terserang penyakit.
5ari enam subyek di bawah pengawasan A , hanya satu + A 1 mengembangkan penyakitdalam waktu 2 tahun masuk ke dalam penelitian. 2 tahun berisiko penyakit, oleh karena itu.
5iperkirakan dengan C
& A + A 1 A /,1> 1>
5ata ini sama #uga dengan yang diringkas dalam gambar 2-2, di mana skala waktu pada sumbu
horisontal mewakili durasi pengamatan indi!idu tertentu dimulai pada waktu nol dan berlan#ut
sampai orang itu mati atau hilang dari penelitian atau sampai penelitian ini dapat disimpulkan.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
6/62
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
7/62
" ter#adi tidak lebih dari " #am setelah ter#adi agak lama untuk infeksi luka bedah. 5ari $/31
pasien, $9 mengembangkan infeksi yang memenuhi kriteria tersebut. &isikonya adalah
& A $94$/31 A /,12 A 12
5alam contoh masing-masing pasien periode risiko dimulai " #am setelah rawat inap
dan berakhir " #am setelah pelepasan. ersamaan ini menun#ukkan bahwa sekitar 12 pasien
kanker yang sama dengan yang dipela#ari akan mengembangkan infeksi nosokomial selama atau
segera setelah dirawat di rumah sakit. &isikonya lebih besar dari yang diharapkan untuk rata-rata
pasien rawat inap, menun#ukkan bahwa pasien kanker berada pada risiko yang sangat tinggi
perkembangan infeksi didapat di rumah sakit.
%e#umlah pasien kanker dirawat di rumah sakit yang terlibat dalam penelitian ini. ara
wanita di rofile asien, bagaimanapun mereka memiliki demam dengan #umlah granulosit
rendah. %ebuah perkiraan yang lebih halus dari kemungkinan infeksi dapat berasal dari studi
pasien dengan kondisi yang sama. 5alam satu studi tersebut, 1./22 pasien kanker dengan demam
dan granulocytopenia yang pela#ari menurut protokol yang ditetapkan. 5ari pasien ini, $3/
mengalami infeksi bakteri klinis atau mikrobiologis didokumentasikan. 5engan demikian, risiko
infeksi pada granulocytopenic, pasien kanker demam diperkirakan.
& A $3/41/22 A /,$2 A $2
0asilnya menun#ukkan bahwa pasien mirip dengan yang di#elaskan dalam rofil asien
memiliki risiko yang sangat tinggi dari infeksi bakteri, sehingga mendukung keputusan untuk
Halaman )1
erlakukan pasien dengan antibiotik bahkan sebelum infeksi didiagnosis +
Pre&alensi
re!alensi menun#ukkan #umlah kasus yang sudah ada penyakit yang menarik dalam
suatu populasi. %ecara khusus, pre!alensi titik adalah proporsi penduduk yang memiliki
penyakit yang menarik pada waktu tertentu, misalnya pada hari tertentu. ilai ini diperkirakan
dengan membagi #umlah yang keluar terkena dampak indi!idu, atau kasus:, dengan #umlah
orang dalam populasi C
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
8/62
A :4
re!alensi, seperti resiko, berkisar antara / dan 1 dan tidak memiliki unit. erhitungan
pre!alensi dapat diilustrasikan dengan menggunakan data diringkas dalam gambar 2-1. %ebagai
contoh, untuk menghitung pre!alensi penyakit yang menarik di tahun 2//1, maka perlu untuk
mengetahui 1 #umlah orang di bawah pengamatan pada tahun 2//1 dan 2 #umlah indi!idu
mempengaruhi pada waktu itu. ertama, empat orang berada di bawah pengamatan pada tahun
2//1 asien +, :, 5, dan ( A ". Kedua, pada saat itu salah satu dari orang-orang ini asien
+ dipengaruhi : A 1. 5engan demikian, pre!alensi tahun 2//1 adalah
A:4A EA /,2$A2$
:ontoh 2. %ebuah pertanyaan penting dalam memutuskan apakah akan mengelola antibiotik
kepada pasien di#elaskan dalam rofil asien adalah #enis infeksi yang terlibat. %ebagaimana
ditun#ukkan sebelumnya, indi!idu dengan #umlah neutrofil rendah rentan terhadap berbagai
infeksi bakteri. 'leh karena itu, antibiotik spektrum luas yang digunakan secara empiris pada
pasien ini sampai organisme penyebab infeksi tertentu diidentifikasi.
Bakteri ini sering dapat dibudidayakan dari orang-orang tanpa penyakit berge#ala.
%ebagai contoh, pre!alensi kolonisasi kulit dengan % aureus diperkirakan antara 9 orang yang
menghadiri klinik rawat #alan untuk pertama kalinya. asien dengan infeksi kulit yang
mengecualikan dari penelitian. % aureus dibiakkan dari spesimen dari 2 pasien. re!alensi
kolonisasi dengan % aureus dalam kelompok ini adalah
A249A/,$A$
5ari persamaan ini, diperkirakan bahwa dalam kelompok pasien mirip dengan pasien
yang diteliti, pre!alensi kolonisasi kulit dengan % aureus adalah sekitar $.
$n,iden,e rate
Tingkat ke#adian )&, seperti risiko, mencerminkan ter#adinya kasus baru penyakit yang
menarik. 5engan demikian, langkah-langkah tingkat ke#adian kecepatan dengan kasus baru
didiagnosis penyakit menarik berkembang. Tingkat ke#adian diperkirakan dengan mengamati
populasi, menghitung #umlah kasus baru penyakit dalam populasi +, dan mengukur waktu
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
9/62
bersih, yang disebut orang-waktu T, bahwa indi!idu-indi!idu dalam populasi berisiko
mengembangkan penyakit yang diamati. %ebuah sub#ek di risiko penyakit diikuti selama 1 tahun
memberikan kontribusi 1 orang tahun pengamatan. Tingkat ke#adian adalah
)&A +4T
Fntuk menggambarkan perhitungan orang-waktu dan tingkat ke#adian, pertimbangkan
hipotetis kecil kohort digambarkan secara skematis pada ,2, dan tahun,
masing-masing. asien + dan : mengembangkan penyakit. 5engan demikian, + #umlah kasus
baru penyakit dalam populasi A 2, T total A 2 G 2 G 3 G > G 2 G A 22 orang-tahun, dan tingkat
ke#adian adalah
)&A +4TA 2422A /./9 cases4person-year
erhatikan bahwa total orang-tahun pengamatan diperoleh hanya dengan penambahan
tahun disumbangkan oleh masing-masing sub#ek. +tau, tingkat ini dapat dinyatakan sebagai 9
kasus 4 1// orang-tahun dengan mengalikan pembilang dan penyebut dengan 1//. ;eskipun
kedua ekspresi ini setara, yang terakhir mungkin lebih disukai karena tidak memerlukan
penggunaan poin decimal.
:ontoh 3. Kembali ke studi yang dikutip dalam contoh 1, angka ke#adian infeksi nosokomial
dapat dihitung dari data tambahan dilaporkan dalam penyelidikan itu. ada $/31 pasien tetap di
bawah pengamatan untuk total 12>,$9 pasien-hari atau rata-rata lama menginap tamu 12>,$9 4
$/31 A 2$," hari. %e#ak $9 untuk pasien mengembangkan infeksi yang memenuhi definisi
untuk infeksi didapat di rumah sakit, tingkat ke#adian dapat diperkirakan sebagai
)&A $9412>.$9A /,//"> cases4 patient-day
A ",> cases 4 1/// patient-days
)ni berarti bahwa di antara pasien mirip dengan yang dipela#ari, rata-rata, sekitar /,">
dari pasien akan diharapkan untuk mengembangkan infeksi nosokomial per hari.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
10/62
Halaman ))
erhitungan tingkat insiden untuk populasi yang besar, seperti yang ter#adi di kota, dengan
secara terpisah menyebutkan orang tahun beresiko untuk setiap indi!idu, seperti di#elaskan di
atas, akan membutuhkan se#umlah besar peker#aan. Fntungnya, orang waktu untuk populasi
yang besar sering dapat dihitung dengan mengalikan ukuran rata-rata populasi berisiko oleh
lamanya waktu populasi diamatiC
T A ukuran rata-rata populasi beresiko H *ama obser!asi
5alam banyak kasus, relatif sedikit orang dalam populasi mengembangkan penyakit, dan
penduduk tidak mengalami pergeseran demografi utama selama periode waktu pengamatan.
5alam situasi seperti itu, ukuran rata-rata populasi berisiko dapat diperkirakan dengan ukuran
seluruh populasi, menggunakan sensus atau data lainnya. 'rang waktu dari populasi yang stabil
besar sering dapat diperkirakan dengan
T A Fkuran seluruh penduduk H *ama obser!asi
:ontoh " mengilustrasikan perhitungan tingkat insiden menggunakan pendekatan ini alternatif
untuk memperkirakan waktu orang.
:ontoh ". 5i +merika %erikat, The ational :ancer )nstitute memelihara #aringan pendaftar
yang mengumpulkan informasi tentang semua ke#adian baru kanker dalam populasi yang berada
di daerah-daerah geografis tertentu. %ecara kolektif, pendaftar tersebut mencakup sekitar 1"
dari populasi +merika %erikat, dan antara tahun 199 dan 2//, 29$> perempuan yang baru
didiagnosis dengan leukemia akut mielositik di daerah-daerah. 5iperkirakan 19.1$.3
perempuan tinggal di daerah-daerah gabungan pada rata-rata selama periode $ tahun ini. 5engan
demikian, #umlah pengamatan untuk populasi ini adalah 19.1$.3 perempuan H $ tahun A
9$.929.1/ wanita tahun. 'leh karena itu, tingkat ke#adian rata-rata tahunan leukemia mielositik
akut pada wanita adalah 3,1 kasus untuk setiap 1//./// wanita tahun pengamatan di daerah-
daerah studi tertentu.
PER-EDAAN ANTARA R$.$"/0 PREA!EN.$ DAN $N.$DEN
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
11/62
%eperti dirangkum dalam Tabel 2-1, risiko, pre!alensi, dan tingkat insiden berbeda dalam
setidaknya hal penting. ertama, langkah-langkah memiliki unit yang berbeda. Tingkat insiden
dinyatakan sebagai unit pasien yang baru didiagnosis per unit waktu orang, sedangkan risiko dan
pre!alensi harus unit. Kedua, langkah-langkah ini mencerminkan aspek yang berbeda dari
penyakit. Tingkat ke#adian dan risiko menggambarkan ter#adinya penyakit baru, sedangkan
pre!alensi mencerminkan penyakit yang sudah ada. Ketiga, langkah-langkah ini dihitung secara
berbeda. %eperti ditun#ukkan dalam , dan tingkat ke#adian adalah 9 kasus per 1// orang-tahun. erbedaan-
perbedaan dalam menun#ukkan bahwa tiga ukuran tidak bisa dibandingkan secara langsung
dengan satu sama lain.
;engingat perbedaan-perbedaan yang melekat, tindakan memiliki aplikasi yang berbeda. &isiko
yang paling berguna #ika pusat bunga proporsi penduduk yang akan men#adi sakit selama periode
waktu tertentu. &isiko #uga dapat digunakan untuk memperkirakan probabilitas bahwa indi!idu
tertentu dalam suatu populasi akan men#adi sakit selama periode waktu tertentu. Tingkat insiden
lebih disukai #ika pusat minat kecepatan dengan kasus baru muncul dalam suatu populasi
periode waktu mungkin pan#ang atau tidak ditentukan. re!alensi lebih disukai #ika pusat minat
pada #umlah kasus yang ada dalam populasi atau proporsi kasus dari #enis tertentu. :ontoh $
menggambarkan beberapa perbedaan antara langkah-langkah ini.
:ontoh. $ enggunaan antibiotik, norfloksasin, dipela#ari untuk pencegahan infeksi bakteri gram
negatif pada pasien dengan leukemia akut yang men#alani perawatan terkait #umlah neutrofil
rendah. %emua 3$ pasien yang menerima norfloHacin berkembang demam. 3$ pasien diamati
untuk total 22/,$ orang hari sebelum demam pertama berkembangC setiap hari, rata-rata, sekitar
2 dari pasien mengalami demam. 5engan demikian, risiko berkembang demam adalah 3$43$
A 1 pada kelompok pasien, tingkat ke#adian adalah 3$ 4 22/,$ A /,1 kasus 4 orang hari A 1
kasus 4 1// orang hari, dan pre!alensi rata-rata adalah 2.
&esiko 1 menun#ukkan bahwa pengobatan dengan norfloksasin tidak akhirnya mencegah demam
menular atau mengurangi risiko berkembang demam. 5i sisi lain, tingkat ke#adian di norfloHacin
kelompok perlakuan lebih rendah dibandingkan kelompok pasien yang sama yang tidak
menerima norfloHacin, menun#ukkan bahwa perlakuan melambat dari menunda timbulnya
demam. %elain itu, pre!alensi demam lebih rendah pada norfloHacin memperlakukan kelompok,
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
12/62
yang menun#ukkan pasien yang diobati dengan norfloHacin cenderung men#adi demam pada hari
biasa.
Tabel 2-1. Karakteristik risiko, pre!alensi, dan tingkat ke#adian.
"arakteristik Risiko Pre&alensi Tin'kat kejadian
Apa 2an' diukur robabilitas penyakit ersentase populasi
dengan penyakit
Kecepatan ter#adinya
penyakit
nit Tidak ada Tidak ada Kasus 4 orang waktu
3aktu dia'nosis
pen2akit
5iagnosis baru ada 5iagnosis baru
.inonim Kumulatif insiden - Kepadatan insiden
Halaman )4
.R$A!
Kelangsungan hidup adalah probabilitas yang tersisa hidup untuk #angka waktu tertentu. Fntuk penyakit
kronis seperti kanker, 1 tahun kelangsungan hidup dan tingkat kelangsungan hidup $ tahun sering
digunakan sebagai indikator dari tingkat keparahan penyakit dan prognosis. %ebagai contoh,
kelangsungan hidup $ tahun untuk leukemia mielositik akut adalah sekitar /,19, menun#ukkan bahwa
hanya 19 dari pasien dengan leukemia akut mielositik bertahan hidup setidaknya $ tahun setelah
diagnosis.
5alam situasi sampel, %ur!i!al % diperkirakan sebagaiC
.5AD
A
5imana 5 adalah #umlah kematian yang diamati dalam #angka waktu tertentu dan + adalah #umlah pasien
yang baru didiagnosis dalam pengamatan. Kelangsungan hidup selama setidaknya 2 tahun setelah
diagnosis dapat ditentukan dari data pada
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
13/62
erhitungan hidup menun#ukkan probabilitas hidup pan#ang waktu tertentu dan berbanding terbalik
dengan risiko kematian. erkiraan kelangsungan menyediakan cara yang berguna untuk meringkas
prognosis, seperti digambarkan dalam :ontoh .
:ontoh . asien yang di#elaskan dalam rofil pasien memiliki leukemia myelogenous akut. 5ata
dikumpulkan melalui ational :ancer )nstitute untuk pasien yang didiagnosis dengan penyakit ini di
+merika %erikat antara tahun 1992 dan 1999 menun#ukkan bahwa hanya sekitar 19 dari pasien bertahan
selama setidaknya $ tahun dari saat diagnosis. Fntuk orang-orang yang berada di bawah usia $ tahun
saat diagnosis, tingkat kelangsungan hidup $ tahun 31 lebih tinggi daripada orang-orang yang $
tahun atau lebih pada diagnosis ".
Halaman )
+nak yang berada di bawah usia $ tahun saat diagnosis, tingkat kelangsungan hidup $
tahun 31 lebih tinggi daripada orang-orang yang $ tahun atau lebih pada diagnosis ".
amun demikian, dapat disimpulkan dari data tersebut bahwa, terlepas dari usia, pasien dengan
leukemia myelogenous akut sebagai sebuah kelompok memiliki prognosis yang sangat buruk.
engalaman Kelompok ini #uga berfungsi sebagai indikator terbaik atau prognosis untuk pasien
indi!idu dengan diagnosis ini. %ebagai contoh, pasien dengan lukimia myelogenous akut yang
berada di bawah $ tahun akan diharapkan untuk memiliki kesempatan 1-in-3 bertahan
setidaknya $ tahun dari saat diagnosis. Fntuk pasien $ tahun atau lebih tua dengan diagnosis
yang sama, kesempatan bertahan hidup setidaknya $ tahun dari diagnosis berkurang dalam 2$.
0idup Table J +nalisis kelangsungan hidup lain
Ketika mempela#ari kelangsungan hidup dan risiko, masalah mungkin timbul #ika penyidik tidak
bisa mengikuti beberapa mata pela#aran untuk seluruh periode risiko, baik karena subyek
men#auh atau melewatkan #an#i tindak lan#ut. ada
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
14/62
% A4
6 A /,> A >
5alam skenario kedua , baik pasien maupun B dan bertahan untuk penuh $ tahun .
Keseluruhan perkiraan ketahanan hidup $ tahun dalam situasi ini akan
% A2
6 A /,33 A 33
?elas , dua asumsi ekstrim ini menyebabkan perkiraan yang sangat berbeda dari probabilitas $
tahun bertahan hidup . Karena pengamatan tidak lengkap , kita tidak tahu mana , #ika salah , dari
kedua situasi ekstrim lebih dekat dengan #awaban yang benar . 5alam hal ini , ketidakmampuan
untuk memperkirakan probabilitas kelangsungan hidup menun#ukkan perlunya metode analisis
untuk menangani pengamatan disensor .
%tatistik telah mengembangkan teknik khusus, yang disebut sur!i!al analisis , untuk
memperhitungkan pengamatan tidak lengkap tersebut. 5ua metode yang sangat berguna analisis
sur!i!al adalah analisis tabel kehidupan dan analisis Kaplan - ;eier . Tabel kehidupan dan
analisis Kaplan - ;eier memungkinkan perhitungan risiko bahkan #ika beberapa pengamatan
tidak lengkap . 5eskripsi ini dan metode lain dari analisis sur!i!al dapat ditemukan di 5awson
dan Trapp 2//" , 5asar dan Biostastistics klinis .
0asil analisis sur!i!al dapat disa#ikan secara grafis , seperti yang ditun#ukkan pada
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
15/62
Kur!a sur!i!al dapat digunakan untuk menentukan langkah-langkah ringkasan dasar tentang
prognosis leukemia pada orang dewasa, misalnya, persentase pasien yang bertahan untuk
beberapa #angka waktu tertentu setelah diagnosis. Biasanya, prognosis kanker dinilai dengan
menentukan persentase pasien yang bertahan hidup setidaknya $ tahun setelah diagnosis.
endekatan untuk memperkirakan persentase ini digambarkan pada
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
16/62
$-2/// ational :ancer )nstitute 2//3.
Bahwa persamaan ini analog dengan struktur persamaan di#elaskan sebelumnya untuk risiko,
atau ke#adian kumulatif. erbedaan antara kedua ukuran ini adalah fase penyakit yang mereka
diterapkan. &isiko penyakit mengacu pada perkembangan awal kondisi, dan kasus kematian
mengacu pada kemungkinan kematian di antara orang-orang di antaranya penyakit ini
didiagnosis. Kasus kematian dapat dianggap sebagai risiko kematian di antara mereka yang telahsa#a didiagnosis dengan penyakit. Kedua langkah memerlukan spesifikasi beberapa periode
waktu di mana peristiwa dihitung.
0ubungan antara risiko dan kasus kematian digambarkan secara skematik pada .
opulasi awal pada risiko penyakit terdiri dari 1$ wanita A 1$, lima di antaranya
mengembangkan kondisi bunga + A $ &isiko, atau ke#adian kumulatif, oleh karena itu,
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
17/62
0anya dua 5 A 2 dari wanita yang terkena + A $ kemudian meninggal karena kondisi
tersebut. 'leh karena itu, kasus kematian, adalah
Kasus kematian dapat berkisar dari /, bila tidak ada pasien meninggal karena penyakit ini, untuk
1 1//, ketika semua pasien meninggal karena penyakit. %e#ak kasus kematian merupakan
proporsi orang yang terkena dengan penyakit yang meninggal dari itu, kasus kematian dapat
dianggap sebagai pelengkap hidup. 5engan kata lain, untuk #angka waktu tertentu pengamatan
kasus kematian dan kelangsungan hidup harus ber#umlah 1// .&eturning untuk mencari 2->,
bertahan hidup
5emikian , kasus kematian :( A "/ dan kelangsungan hidup % A / Total 1//.
&)
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
18/62
3. ;engukur tingkat ke#adian kecepatan dengan orang terpengaruh dalam populasi
mengembangkan penyakit tertentu.
Halaman )7
". bertahan hidup adalah proporsi orang yang terkena dampak resiko ter#adinya penyakit bunga
yang hidup selama setidaknya satu periode waktu tertentu.
$. Kasus kematian adalah proporsi orang dalam populasi yang terkena penyakit tertentu yang
meninggal akibat penyakit itu dalam #angka waktu tertentu.
Kelangsungan hidup dan kasus kematian merupakan hasil saling eksklusif. Bersama-sama
mereka harus men#elaskan semua indi!idu yang terkena dengan penyakit yang telah dikenal
statusnya penting.
enerapan langkah-langkah untuk pertanyaan yang dia#ukan oleh hasil profil pasien dalam
kesimpulan berikutC
1. pasien kanker &awat memiliki risiko yang besar & A /,12, atau 12 mengembangkan infeksi
selama perawatan di rumah sakit.
2. agen misalnya, % aureus yang menyebabkan infeksi pada aliran darah pasien kanker
umumnya berbudaya dari kulit orang sehat pre!alensi LM A /,$, atau $.
3. Tingkat ke#adian infeksi pada pasien kanker dirawat di rumah sakit adalah cukup )& A ",>
kasus per 1./// pasien-hari, tetapi tingkat ke#adian yang sesuai antara pasien dengan sistem
kekebalan yang terganggu lebih dari 3/ kali lebih besar )& A 1/ per kasus per 1/// pasien-
hari.
". $ tahun kelangsungan hidup untuk pasien dewasa dengan leukemia myelogenous akut sangat
rendah % A /,19, atau 19.
$. Berdasarkan data sur!i!al, dapat disimpulkan bahwa 1 pasien dengan leukemia
myelogenous akut meninggal karena penyakit ini atau komplikasi dalam waktu $ tahun setelah
diagnosis.
5engan informasi ini dalam pikiran, dokter di profil pasien dapat menyimpulkan bahwa pasien
berada pada risiko tinggi untuk unsuallly infeksi bakteri nosokomial yang mengancam #iwa.
)nisiasi cepat terapi antibiotik spektrum luas dibenarkan, bahkan sebelum hasil kultur spesimen
diketahui. Bila hasil kultur pretreatment dan kerentanan antibiotik men#adi tersedia, regimen
antibiotik dapat dimodifikasi, #ika perlu. 5engan penggunaan dan interpretasi tindakan
epidemiologi standar seperti risiko dan tingkat ke#adian yang tepat, dokter dapat mengambil
keputusan pengobatan yang dan berpotensi menyelamatkan nyawa.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
19/62
ertanyaan studi
ertanyaan 1->C untuk setiap situasi nomor di bawah ini, pilih ukuran yang paling tepat dari
pilihan Berhuruf berikut. masing-masing opsi berhuruf dapat digunakan sekali, lebih dari sekali,
atau tidak sama sekali.
Halaman )8
+. bertahan lima tahun
B. re!alensi
:. )nsidensi rate
5. &isk
. Kefatalan Kasus
(. ertahanan tengah
1. Tolak ukur apa yang digunakan di +s sehingga populasinya banyak yang obesitasD
2. Tolak ukur apa yang mengestimasikan seberapa cepat kasus baru dari penyakit myelogenousleukimia berkembang diantara peker#a yang terpaparD
3. Tolak ukur apa yang digunakan bahwa pasien yang terkena kangker payudara masih akan
hidup selama lima tahun setelah di diagnosaD
". Tolak ukur apa yang digunakan lamanya hidup pasien yang terkena kangker payudara setelah
terdiagnosaD
$. Tolak ukur apa yang digunakan bahwa pemain sepak bola profesional aka terkena cidera lutut
selama pertadinganD
. Tolak ukur apa yang paling baik digunakan untuk mengetahui risiko kemtian antara orang
yang terkena atau terinfeksi !irus west nile.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
20/62
>. Tolak ukur apa yang digunakan untuk mengestimetkan seberapa cepat perkembangan
hipertensi setelah umur 21D
ertanyan -/
%tudy tentang risiko myocardial infrak pada orang yang merokok selama lima tahun yaitu antara
tahun 199-2//3. 0asil obser!asi pada pasien digambarkan pada grafik 2-
. re!alensi infrak myocardial pada pertengahan tahun 2//2 a. 14 A /.1> b. 24 A /.33 c. 14" A
/.2$ d. 24" A /.$/ e. 243 A /.>
9. +ntara pasien , risiko perkembangan infrak myocardial dari pertama sampai akhir pengamatan
a. 14 A /.1> b. 14$ A /.29 c. 24 A /.33 d. 24$ A /."/ e. 34$ A /./
Halaman )(
1/. Tingkat ke#adian infark miocardial selama periode pengamatan adalah
a. /4/3 A /,$/ kasus 4 orang tahun
b. 341/ A /,3/ kasus 4 orang tahun
c. 1$ A /,13 2 4 kasus 4 orang tahun
d. 1$ A /,2/ 3 4 kasus 4 orang tahun
e. 34$ A /./ kasus 4 orang tahun
ertanyaan 11-12C +. kur!a sur!i!al untuk pasien dengan multiple myeloma ditun#ukkan pada
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
21/62
e. /
ertanyaan 13-1$C untuk setiap ukuran di bawah, pilih #awaban yang paling tepat dari pilihan
Berhuruf berikut. %etiap opsi dapat digunakan sekali, lebih dari sekali atau tidak sama sekali
a. /,///1b. /.///1 kasus 4 orang tahun
c. /,///1
d. /.///1 kasus 4 orang tahun
e. /,/1/
f. /,/1/
g. .1/
h. . 1/ kasus 4 orang-tahun
i. 1./
#. 1,/ kasus 4 orang-tahun
13. erkiraan pre!alensi melanoma dalam komunitas pensiun dari 1/./// di antaranya 1/ yang
ditemukan memiliki melanoma selama screening awal dan 1 kasus baru ditemukan di u#ian
penyaringan subsesOuent 1 tahun kemudian.
1". erkiraan perkiraan resiko 1-tahun mengembangkan melanoma pada populasi yang
di#elaskan dalam pertanyaan 13, dengan asumsi tidak ada entri atau kerugian sub#ek dan tidak
ada kematian dari penyebab lainN
1$. Bagi penduduk yang di#elaskan dalam pertanyaan 13, memperkirakan tingkat ke#adianperkiraan mengembangkan melanoma, dengan asumsi tidak ada entri atau kerugian mata
pela#aran dan tidak ada kematian dari penyebab lain.
Halaman 4*
PEN9"RAN "E%AD$AN PEN#A"$T
+hli )lmu (isika ?ames ;aHwell131-1>9 berkata kita menerima semua kema#uan
besar dalam pengetahuan dari mereka yang berusaha untuk mencari tahu berapa banyak sesuatu.
*ord ke!in seorang insinyur, ahli ilmu pasti, dan ahli fisika 12"-19/>pengetahuan seseorang tentang ilmu pengetahuan dimulai ketika ia dapat mengukur apa yang
dia bicarakan dan mengekspresikannya dalam angka. untuk memeriksa transmisi dari penyakit
pada populasi manusia , kita #elas harus mampu mengukur frekuensi kedua ke#adian penyakit
dan kematian akibat penyakit tersebut . karena itu dalam bab ini kita beralih ke bagaimana kita
menggunakan tarif untuk mengekspresikan tingkat morbiditas dan mortalitas akibat penyakit C
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
22/62
dalam bab berikutnya , kita beralih ke bagaimana kita menggunakan skrining dan tes diagnostik
untuk membedakan indi!idu yang sakit dan yang tidak sakit.
5iskusi ini dimulai dengan mempertimbangkan perkembangan dan per#alanan penyakit
dalam indi!idu selama periode waktu tertentu.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
23/62
sumber data dari mana kasus diidentifikasi dengan #elas mempengaruhi angka yang kita
hitung untuk mengungkapkan frekuensi penyakit . misalnya , catatan rumah sakit tidak akan
mencakup data mengenai pasien yang mendapatkan pelayanan hanya di tempat praktek dokter P .
akibatnya , ketika kita melihat angka untuk frekuensi ter#adinya penyakit tertentu , kita harus
mengidentifikasi sumber-sumber kasus dan bagaimana kasus diidentifikasi sebelum kita
menafsirkan angka dan membandingkannya dengan angka yang dilaporkan pada populasi lain
dan pada waktu tertentu.penggunaan gilirannya dengan penggunaan angka untuk
mengekspresikan secara luas penyakit di masyarakat atau populasi. ukuran penyakit atau
morbility yang dibahas pertama diikuti dengan ke#adian mortalitas.
Halaman 41
FKF&+ K%+K)T+
)nsiden penyakit adalah mendefinisikan sebagai #umlah kasus baru penyakit yangter#adi selama periode waktu tertentu dalam suatu populasi beresiko terkena penyakit tersebut .
)ncidens per 1/// A
o. 5ari kasus baru ter#adinya peristiwa penyakit pada populasi selama periode spesik waktu Q 1///
o 5ari orang yang beresiko terkena penyakit selama periode waktu
5alam tingkat ini , hasilnya telah dikalikan dengan 1/// sehingga kita dapat mengekspresikan
ke#adian per 1./// orang . ilihan 1/// bisa disesuaikan kita #uga bisa menggunakan 1/./// , 1
#uta atau angka lainnya .
Fnsur penting dalam definisi insiden adalah kasus baru penyakit . )nsiden adalah ukuran
ke#adian , penyakit ini berkembang pada orang yang tidak memiliki penyakit sebelumnya .
Karena incidens adalah ukuran dari ke#adian yaitu transisi dari non sakit ke keadaan sakit
incidens besar besaran ukuran risiko . &isiko ini dapat dilihat dalam setiap kelompok populasi ,
seperti kelompok usia tertentu , laki-laki atau perempuan kelompok ker#a , atau kelompok yang
telah terkena agen lingkungan tertentu seperti radiasi atau racun kimia .
5enominator dari ke#adian merupakan #umlah orang yang beresiko terkena penyakit ini . Fntuk
ke#adian men#adi berarti , setiap indi!idu yang termasuk dalam denominator harus memiliki
potensi untuk men#adi bagian dari kelompok yang dihitung dalam nominatornya . 5engan
demikian , #ika kita menghitung ke#adian untuk kanker rahim , penyebut harus menyertakan
perempuan sa#a , karena laki-laki tidak akan memiliki potensi untuk men#adi bagian dari
kelompok yang dihitung oleh pembilang4 denominator, dimana seorang laki-laki tidak berisiko
untuk terkena kanker rahim . ;eskipun hal ini tampak #elas , tidak selalu begitu #elas , dan kita
akan kembali ke masalah ini nanti dalam diskusi.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
24/62
)su penting lainnya dalam hal denominator adalah masalah waktu . Fntuk ke#adian men#adi
ukuran risiko , kita harus menentukan periode waktu dan kita harus tahu bahwa semua indi!idu
dalam kelompok diwakili oleh denominator telah ditindaklan#uti untuk seluruh periode . ilihan
#angka waktu yang berubah ubah . Kita bisa menghitung ke#adian dalam 1 minggu , ke#adian
dalam 1 bulan , ke#adian dalam 1 tahun , ke#adian di $ tahun dan lainnya . Titik penting adalah
bahwa apa pun waktu periode yang digunakan dalam perhitungan harus #elas ditentukan , dan
semua indi!idu yang termasuk dalam perhitungan pasti telah diamati berisiko untuk seluruh
period. Ke#adian dihitung dengan menggunakan periode waktu di mana semua indi!idu dalam
populasi dianggap berisiko, sehingga hasilnya disebut ke#adian kumulatif , yang merupakan
ukuran risiko.
%eringkali , namun setiap indi!idu dalam denominator belum ditindaklan#uti untuk periode
waktu yang spesifik . Fntuk !ariaety alasan termasuk mangki4 menghilangr , indi!idu yang
berbeda dapat diamati untuk #angka waktu yang berbeda . 5alam kasus ini kita menghitung
tingkat ke#adian #uga disebut kepadatan ke#adian di mana deminator terdiri dari #umlah dariwaktu yang berbeda setiap indi!idu beresiko . 0al ini sering dinyatakan dalam orang-tahun ,
yang selan#utnya akan dibahas dalam bab $ .
Kadang-kadang , waktu mungkin implisit daripada eksplisit ditentukan . ;isalnya dalam
menyelidiki wabah penyakit bawaan makanan , kita tahu bahwa sebagian besar kasus ter#adi
dalam beberapa #am atau beberapa hari setelah paparan . 5engan demikian kasus yang
menggunakan bulan selan#utnya, tidak dianggap sebagai bagian dari wabah yang sama . Tetapi
pada kebanyakan situasi di mana pengetahuan saat ini se#arah alam biologi dan penyakit tidak
secara #elas mendefinisikan kerangka waktu , waktu harus dinyatakan eksplisit .
;eskipun dalam kebanyakan situasi perlu untuk mengungkapkan ke#adian dengan spesifikasi
pembagi , mungkin informatif #umlah kasus hanya bebrapa kali . %ebagai contoh , angka 3-2
menun#ukkan #umlah yang diharapkan dan obser!eb kasus TB yang dilaporkan di +merika
%erikat dari tahun 19/ hingga 1992. erhatikan bahwa sumbu !ertikal adalah skala
logaritmik ?umlah terkecil kasus yang pernah dilaporkan dalam satu tahun di amerika serikat
se#ak pelaporan dimulai adalah pada tahun 19$. ?umlahnya menurun dari tahun19/-19$
dan angka menun#ukkan #umlah kasus yang akan diharapkan telah menurun terus . amun,
penurunan tiba-tiba berhenti pada tahun 19$. 5ari tahun 19$ sampai tahun 1992. kasus
tuberkulosis 5ilaporkan meningkat sebesar 2/ , telah penurunan proyeksi melan#utkan, sekitar
$1.>// kasus yang lebih sedikit akan telah diharapkan . %ebagian besar peningkatan tuberkulosis
terlihat di sini adalah berhubungan dengan human immunodeficiency !irus 0)R . 0owewer ,
sindrom bahkan sebelum acOuired immunodeficiency +)5%
Halaman 4)
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
25/62
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
26/62
Tabel 3-1, contoh dari titik dan waktu pre!alensi dan insidensi kumulatif pada wawancara
kasus asma
ertanyaan wawancara Fkuran Tipe +pakah kamu mempunyai penyakit asmaD
+pakah kamu pernah sakit asma selama n tahun
yang laluD
+pakah anda pernah memiliki asmaD
Titik pre!alensi
aktu pre!alensi
Kumulatif atau #angka
waktu insidden
?adi, ketika kita sur!ei masyarakat untuk memperkirakan pre!alensi penyakit, kita umumnya
tidak memperhitungkan durasi penyakit, kita tidak memperhitungkan durasi penyakit tersebut.
Karena pembilang dari pre!elance ini mencakup campuran orang yang memiliki penyakit yang
berbeda dengan #angka waktu, kita tidak mempunyai ukuran risiko. ?ika kita ingin mengukurrisiko, kita harus menggunakan ke#adian, karena bertentangan untuk pre!alensi, itu hanya
mencakup kasus baru atau ke#adian.
5alam literature kesehatan medis dan masyarakat, dalam pre!alensi dua cara yang seringdigunakanC
andangan tentang re!alensi. re!alensi pada suatu penyakit pada titik dan waktu
penggunaan telah kita bahas.
eriode pre!elance. Berapa banyak orang yang memiliki penyakit selama #angka waktu
tertentu, seperti selama satu tahun. Beberapa orang mungkin telah mengembangkan penyakittersebut selama periode itu, dan lainnya mungkin memiliki penyakit sebelum dan meninggal
selama periode itu. oint yang terpenting adalah bahwa setiap orang diwakili oleh pembilang
yang memiliki penyakit pada periode tertentu.
5ua #enis pre!alensi, serta ke#adian comulati!e, yang digambarkan dalam tabel 3-1mengenai asma.
Kembali ke titik pre!alensi, secara praktis. 0al ini hampir tidak mungkin untuk sur!e di
seluruh kota pada satu hari. 'leh karena itu, meskipun secara konseptual kita berpikir ketentuan
dalam satu titik waktu
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
27/62
Halaman 44
ada kenyataanya sur!ey akan memakan waktu lebih lama. Ketika kita melihat angka
pre!alensi yang digunakan tanpa pengubah modifier, umumnya mengacu pada titik pre!alensi
dan untuk sisa bab ini kita akan menggunakan pre!alensi berarti titik pre!alensi. ;ari kita
perhatikan insidensi dan pre!alensi . angka 3-3 menun#ukkan $ kasus dari penyakit dalam
masyarakat pada tahun 199$. Kasus pertama penyakit ter#adi pada tahun 199" dan pasien
meninggal pada tahun 199$, kasus kedua yang ditemukan pada tahun 199$ dan berlan#ut sampaitahun 199, kasus ketiga adalah orang yang sakit pada tahun 199$ dan sembuh pada tahun 199$.
Kasus keempat ter#adi pada tahun 199" dan sembuh pada tahun 199$. Kasus ke lima ter#adi pada
tahun 199" dan berlan#ut pada tahun 199$ sampai tahun 199.
Fntuk tu#uan dari contoh ini kita hanya akan mempertimbangkan kasus numerator dan
akan menolak denominator. +pa yang men#adi numerator untuk insidensi pada 199$ dalam
contoh D kita mengetahui bahwa insidensi tersebut mengandung kasus baru dan karena dua dari $
kasus tersebut berkembang di tahun 199$ , numerator untuk insidensi tersebut ada dua.
Tentang apa numerator untuk titik pre!alensiD )tu tergantung ketika kita melakukan
sur!ey pre!alensi. ?ika kita melakukan sur!ey pada mein numerator akan ber#umlah ". Ketika
kita melakukan sur!ey di #uly numerator #uga akan ". ?ika kita melakukan sur!ey pada
%eptember numerator ada 3 dan #ika kita melakukan sur!ey di 5esember numerator ber#umlah 2.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
28/62
'leh karena itu pre!alensi akan tergantung dalam titik selama tahun dimana sur!ey tersebut
dilakukan.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
29/62
Tabel 3-2. sumber umum dari statistik morbiditas
1. elaporan penyakit -- penyakit menular, catatan kanker
2. 5ata akumulasi sebagai sebuah produk dari asuransi dan rencana perawatan medis
prabayara. kelompok kesehatan dan #aminan kecelakaan
b. rencana perawatan medis prabayar
c. rencana asuransi keadaan disabilitasd. perusahaan asuransi hidup
e. rencana asuransi rumah sakit -- blue cross
f. badan pension kereta api
3. a#ak dibiayai bantuan masyarakat dan rencana perawatan medisa. bantuan masyarakat, bantuan bagi para tunanetra, bantuan kepada para penyandang
cacatb. rencana perawatan medis negara federal
c. angkatan bersen#atad. administrasi !eteran
". &umah sakit dan klinik$. catatan ketidakhadiran -- industri dan sekolah
. re peker#aan dan periodik u#ian fisik dalam industri dan sekolah
>. Kasus penemuan program. rogram layanan selektif
9. %ur!ey tentang morbiditas sur!ei tentang penduduk sampel misalnya , sur!ei kesehatan
nasional , sur!ei kanker nasional
(igure 3-9. ercent populasi dengan diagnosis rheumatoid arthritis, newyork !s +merican
rheumatism association +&+ criteria, %udbury, ;ass, 19". adapted from 'Ssulli!an
?B, catchcart %C The pre!alence of rheumatoid arthritisC tindak lan#ut e!aluasi dampak
dari tingkat ke#adian di sudburry, massachshetts. +nn internmed >C$>3-$>>, 19>2rogram sebenarnya meningkat .Tapi hal ini #elas ter#adi ketika kematian tidak dapat
dicegah dan penyakit tidak dapat disembuhkan .
Kita telah mengatakan bahwa pre!alensi bukan ukuran risiko. ?ika demikian ,
kenapa repot-repot untuk memperkirakan pre!alensi D pre!alensi itu tidak penting dan
berguna bagi beban penyakit di masyarakat. ;isalnya, berapa banyak orang dengan
arthtritis hidup di masyarakatD 0al ini dapat membantu kita menentukan berapa banyak
klinis yang diperlukan, apa #enis dan #umlah pelayanan rehabilitasi sosial #uga diperlukan,
dan berapa banyak pakar kesehatan dan tipe apa yang diperlukan. 'leh sebab itu
pre!alensi #uga berharga untuk perencanaan pelayanan kesehatan, bahkan ketika kita
menggunakan pre!alensi kita #uga ingin membuat proyeksi masa depan dan
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
30/62
memperkirakan perubahan yang mungkin untuk mengambil tempat pada beban penyakit
di tahun berikutnya. Tetapi #ika kita ingin lihat penyebab penyakit, kita harus men#ela#ahi
hubungan antara sebuah paparan dan resiko penyakit, dan tingkat ke#adian harus
digunakan untuk tu#uan ini.
Tabel 3-2 daftar beberapa kemungkinan sumber statistik morbiditas. ;asing-
masing memiliki keterbatasan, terutama karena kebanyakan dari sumber-sumber ini tidak
ditegakkan untuk tu#uan penelitian. ;ungkin karakteristik mereka tidak komplit atau data
ambigu dan bias seleksi berkaitan dengan yang dipastikan.
Masalah dengan insidensi dan ukuran prevalensi
MA.A!AH DEN9AN PEN9"RAN. ;asalah pertama adalah mendefinisikan
siapa yang memiliki penyakit .%alah satu contohnya
Halaman 4
&heumatoid arthritis merupakan penyakit yang sulit untuk didiagnosis dan ketika
kesulitan diagnostik tersebut muncul, sekelompok ahli sering menyampaikan untuk
mengembangkan serangkaian kriteria diagnostik. 5ua serangkain kriteria diagnostik untuk &+
adalah dari +sosiasi &ematik ew Uork dan +sosiasi &ematik +merika Tabel 3-3.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
31/62
kebi#akan penerimaan yang ber!ariasi dari rumah sakit ke rumah sakit. Kedua, rekam medic
rumah sakit tidak dibuat untuk penelitian melainkan untuk pelayanan pasien. &ekam medik
mungkin tidak lengkap, tidak terbaca, atau hilang. Kualitas diagnostik rekam medik rumah sakit,
dokter, dan layanan klinis bisa sa#a berbeda. %ehingga #ika kita ingin mengumpulkan data pasien
dari rumah sakit yang berbeda, kita mungkin memiliki berbagai masalah yang harus
dibandingkan. Ketiga, #ika kita ingin menghitung tarif, kita mengalami masalah dalam
menentukan penyebut, karena sebagian besar rumah sakit tidak menetapkan daerah cakupan
yang akan mewa#ibkan semua orang di daerah tertentu yang akan dirawat di rumah sakit untuk
dirawat di rumah sakit tertentu, dan bahwa tidak ada orang dari luar daerah cakupan yang akan
dirawat di rumah sakit itu.
Tabel 4:4+ "riteria untuk Rheumatoid Arthritis
"riteria asosiasi Rematik Amerika "riteria Ne< #ork
1. Kekakuan saat pagi hari 1. &iwayat episode nyeri pada tiga sendi dari
anggota tubuh G
2. yeri gabungan atau sakit pada gerakan 2. Bengkak, terbatas , subluksasi, atau ankilosis
dari tiga sendi anggota tubuh yang meliputi
tangan, pergelangan tangan, atau kaki dan satu
sendi pasangan yang simetri dan kecuali sendi
distal interphalangeal, sendi kelima
interphalangeal proksimal, sendi pertama
metatarsophalangeal, dan pinggul
4+Pemben'kakan jarin'an lunak dari satu
sendi
3. erubahan Q-ray pengikisan
". embengkakan #aringan lunak pada sendi
kedua dalam 3 mo
". %erum positif terhadap faktor rheumatoid.
$. embengkakan #aringan lunak pada sendi
simetris tidak termasuk sendi distal
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
32/62
interphalangeal
. odul subkutan
>. perubahan Q-&ay
. %erum positif terhadap faktor rheumatoid
%kor tiga atau empat poin menun#ukkan IkemungkinanI rheumatoid arthritis@ lima atau
lebih poin menun#ukkan IpastiI rheumatoid arthritis.
G menghitung setiap kelompok sendi misalnya, sendi interphalangeal proksimal sebagai
salah satu sendi, mencetak setiap sisinya secara terpisah.
5ari %ulli!an ?B, :athcart %C re!alensi &heumatoid arthritis. +nn )nter ;ed >C $>3,19>2
Tabel 4:+ "emun'kinan "esalahan .umber dalam sur&e2
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
33/62
dan mungkin terbukti lebih intensif dalam satu kelompok responden dibandingkan yang
lain.
9. ;asalah bias seleksi dapat ter#adi, mungkin termasuk tingkat non-respon yang
signifikan.
Tabel 4: -eberapa "eterbatasan Data Rumah .akit
1. enerimaan &umah %akit yang selektif dalam kaitannya dengan
a. karakteristik pribadi
b. Keparahan penyakit
c. kondisi terkait
d. kebi#akan penerimaan
2. 5ata &umah %akit tidak dirancang untuk penelitian, mereka mungkin
a. Tidak lengkap, tidak terbaca, atau hilang
b. Rariabel dalam kualitas diagnostik
3. opulasi beresiko penyebut adalah yang umumnya tidak didefinisikan
Halaman 4;
Masalah Den'an Pen2ebut =Denominator>. Banyak faktor yang mempengaruhi
penyebut denominator yang digunakan. erhitungan yang selektif terhadap kelompok tertentu
dalam masyarakat dapat ter#adi. ;isalnya, laki-laki muda dalam kelompok etnis minoritas telah
dihilangkan dari populasi. %ering kali, kita ingin menentukan apakah kelompok tertentu memiliki
risiko penyakit lebih tinggi dari yang diharapkan sehingga langkah-langkah pencegahan yang
tepat dapat diarahkan ke kelompok tersebut. 'leh karena itu, kami tertarik pada tingkat penyakit
bagi kelompok etnis yang berbeda dari pada hanya untuk populasi secara keseluruhan. amun,
ada berbagai cara untuk mengklasifikasikan orang kedalam kelompok etnis, misalnya dengan
bahasa, negara asal, budaya atau kelompok etnis orang tua. Ketika studi yang berbeda
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
34/62
menggunakan definisi yang berbeda, perbandingan hasil sulit ditentukan. +pa yang paling
penting dalam penelitian adalah bahwa definisi ker#a dinyatakan secara #elas sehingga pembaca
dapat menilai apakah hasilnya benar-benar sebanding.
5alam bagian sebelumnya kami menyatakan bahwa untuk tingkat yang masuk akal,
semua orang dalam kelompok yang diwakili oleh penyebut denominator harus memiliki
potensi untuk masuk dalam kelompok yang di diwakili oleh pembilang numerator. ;asalah ini
tidak sederhana. ;isalnya, histerektomi di salah satu prosedur bedah yang paling umum
dilakukan di +merika %erikat. 0al ini menimbulkan pertanyaan tentang tingkat kanker rahim.
Karena #ika kita termasuk wanita yang memiliki histerektomi di penyebut, #elas mereka tidak
berisiko untuk terkena kanker rahim. +ngka 3-1/ menun#ukkan tingkat kanker rahim dari
+lameda :ounty, :alif@ kedua tingkat kesalahan dan tingkat kebenaran untuk histerektomi
disa#ikan. kita melihat bahwa tingkat kebenaran lebih tinggi. mengapaD karena tingkat kebenaran
wanita yang telah memiliki histerektomi dikeluarkan dari penyebut. akibatnya, penyebut
denominator semakin kecil dan angka rate meningkat. amun, tren dalam kasus ini dari
waktu ke waktu tidak berubah secara signifikan apakah kita menggunakan tingkat kebenaran
atau keslahan.
Hubun'an Antara $nsiden Dan Pre&alensi
Kami telah mengatakan bahwa insiden adalah ukuran risiko dan pre!alensi bukan, karena
tidak memperhitungkan durasi penyakit. amun, ada hubungan penting antara ke#adian dan
pre!alensiC dalam situasi kondisi tetap, dimana persentasenya tidak berubah dan migrasi yang
masuk sama denagn migrasi yang keluar, persamaan berikut berlaku.
re!alensi A insidensi H lamanya penyakit
)ni ditun#ukkan dengan mengikuti contoh hipotetis. enggunaan sinar-H pada dada, 2///
orang yang diperiksa terkena TB:C 1/// adalah indi!idu berpenghasilan tinggi dari 0ightowndan 1/// adalah indi!idu berpenghasilan rendah dari *otown Tabel 3-. Temuan sinar-Q yang
positif 1// orang 0itown dan / orang *otown. 'leh karena itu kami menyimpulkan bahwa
risiko TB lebih tinggi pada orang 0itown dibandingkan orang *otownD ?elas, kita tidak bisa, kita
mengukur dengan rontgen dada adalah untuk mengatahui pre!alensi titik penyakit. Kita tidak
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
35/62
dapat mengetahui berapa lama salah satu orang dengan positif sinar H memiliki penyakit TB:
tabel 3->
Tabel 3-. :ontoh 0ipotesis dari %creening %inar-Q pada dada
%creened population o. ith positi!e Q-ray
1./// 0itown 1//
1./// *otown /
Halaman 47
contoh hipotesis dada skrining H-rayC ))
opulasi yang disaring o. G sinar H Titik pre!alensi per 1///
populasi
1/// 1// 1//
1/// / /
;ereka yang positif sinar-H memiliki penyakit 3->. kita bisa mempertimbangkan fakta skenario
hipotetis yang mungkin men#elaskan pre!alensi lebih tinggi pada orang 0ightown yang tidak
berhubungan dengan risiko yang lebih tinggi di hitown orang3-. Kami mengatakan bahwa
pre!alensi A insiden H #angka waktu. ;ari kita berasumsi bahwa orang lotown mempunyai
risiko yang lebih tinggi insiden tuberculosis. 5ari pada orang hitotwn 2/kasus4 thn di orang
lotown dibandingkan dgn " kasus4thn di orang hitown. Tetapi alasan ber!ariasi , seperti buruknya
akses perawatan kesehatan, dan status gi=i yg buruk, orang *otown bertahan hidup dengan
penyakit yang diderita mereka. &ata rata hanya 3 tahun, sedangkan orang hitotwn bertahanhidup 2$ tahun. :ontohnya, disana pre!alensi lebih tinggi orang 0itotwn dari pada orang
lototwn krn tidak berisiko terkena penyakit di orang 0itotwn, tetapi karena terpengaruh orang
0itotwn hidup lebih lama, pre!alensi penyakit insiden H #angka wktu. 'leh krn itu orang
0itotwn lebih tinggi dr pd orang lototwn.
. Banyak perhatian diungkapkan adanya kenaikan kelahiran di luar nikah. amun
telihat gmabar 3-12 mengalami tidak ada kenaikan pd la#u kelahiran di luar nikah. 5isana telah
ter#adi #umlah penurunan bahwa sebagian besar dicatat oleh penurunan pada kelahiran wanita
yang menikah. Kelahiran diluar nikah hasil terhitung lebih besar percent semua lahir hidup ,meskipun la#u kelahiran diluarnikah mengalami penurunan
:ontoh 2 titik
1. roporsi tidak meningkatkematian
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
36/62
2. menghitung kelahiran hidup cacat, beberapa orang memiliki pre!alensi yang lebih dari
pada insiden lahir cacat, karena cacat telah #elas pada persen . banyak kasus cacat aborsi
sblm lahir, bnyk kemungkinan yang signifikan perkiran di bawah insiden yg berlaku.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
37/62
9rafik 4:11+&asio kelahiran bagi perempuan yang belum menikah di %elandia baru, 19$-19>,
berdasarkan data statistik departemen. 5iambil dari Benfield ?, K#ellstrom T C %elandia Baru
eH-nuptial kelahiran dan manfaat keperluan rumah tangga dalam perspektif yang berbeda. V
urs ? >"C2-31, 191.
9rafik 4:1)+Kelahiran untuk wanita yang sudah menikah dan yang belum menikah di %elandiaBaru, 19$-19>, berdasarkan data statistik departemen. 5iambil dari Benfield ?, K#ellstrom
T C %elandia Baru eH-nuptial kelahiran dan manfaat keperluan rumah tangga dalam perspektif
yang berbeda. V urs ? >"C2-31, 191.
Tahun
*ahirhidupp
er1./
//populasi
Kelahiran Fntuk perempuan yang belum menikah
*a#u
Kelahir
yang be
menika
Kelahiran Fntuk perempuan yang sudah menikah
*a#u tot
kelahira
Fmur
*a#utahunanpe
r1//,/
//
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
38/62
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
39/62
engelompokkan, fenomena ditun#ukkan oleh peta titik spot map, sering dilaporkan.
;asyarakat melaporkan kelompok kematian akibat kanker pada anak-anak. %ebagai contoh, di
oburn. ;asyarakat, sekelompok kasus leukimia anak dilaporkan dan dikaitkan dengan
kontaminasi industri. Kelompok ini menyebabkan aksi di pengadilan. amun, banyak kelompok
yang #elas adalah karena hanya kebetulan, dan tantangan epidemiologi penting adalah
menyelidiki seperti kelompok kasus dan mengesampingkan etiologi lingkungan untuk apa yang
tampaknya men#adi sebuah kedekatan yang lebih besar dari perkiraan kasus penyakit dalam
waktu dan ruang.
&)
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
40/62
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
41/62
Jumlah kematian dari semua penyebab dalam1 tahun
Jumlah orang pada populasi di pertengahantahun X1000
Karena populasi berubah dari waktu ke waktu, #umlah orang dalam populasi di pertengahan
tahun umumnya digunakan sebagai pendekatan.
rinsip yang sama dalam pembahasan morbiditas berlaku #uga untuk kematianC Fntuk tingkat
yang wa#ar, siapa pun dalam kelompok penyebut harus memiliki potensi untuk masuk dalam
kelompok pembilangnya.
Kita tidak selalu tertarik pada tingkat populasi C mungkin kita hanya tertarik pada kelompok usia
tertentu, satu #enis kelamin, atau dalam satu kelompok etnis. 5engan demikian, #ika kita tertarik
pada angka kematian anak-anak kurang dari 1/ tahun, kita dapat menghitung tingkat spesifikasi
untuk kelompok yangC
+ngka kematian tahunan dari semua penyebab untuk anak di bawah usia 1/ tahun per 1///
penduduk A
Jumlah kematian dari semua penyebab dalam1 tahun pada anak di bawah usia10tahun
Jumlahanak dalam penduduk dibawah usia10 tahundi pertengahan tahun X1000
5alam melakukan pembatasan usia, misalnya, pembatasan yang sama harus berlaku untuk
pembilang dan penyebut, sehingga setiap orang dalam kelompok penyebut akan beresiko
men#adi kelompok pembilang. Ketika pembatasan dilakukan kan pada angka, maka disebut
spesifik angka. )ni adalah angka kematian usia tertentu.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
42/62
Kita #uga bisa menempatkan pembatasan pada angka dengan menentukan diagnosis,dengan
demikian membatasi tingkat kematian akibat penyakit tertentu. ;isalnya, #ika kita tertarik pada
kematian akibat kanker paru-paru, kita akan menghitungnya dengan cara sebagai berikutC
Halamn )
+ngka kematian tahunan dari kanker paru-paru per 1/// populasi A
Jumlah kematian akibat kanker paruparu per tahun
jumlahorang dalam populasi di pertengahan tahun H1///
Kita #uga dapat memberi batasan pada lebih dari satu karakteristik secara bersamaan ,contohnya . umur dan enyebab kematian - sebagai berikut C
+ngka kematian tahunan dari leukemia untuk anak-anak di bawah umur 1/ tahun per 1///
populasi Ajumla h kematianleukemia dalam satuta h un pada anak dibawa h usia10 tahun
jumlah kematian dalam satu tahun dalam leukemiaanakanak dibawah usia10yaers H 1///
aktu harus #uga ditentukan dalam setiap angka kematian. Kematian dapat dihitung lebih darisatu tahun lima tahun atau lebih lama lagi. eriode waktu yang dipilih adalah sewenang-wenang,
tapi merupakan hal yang penting bahwa itu ditentukan tepat.
?ase @ fatalit2 RatesKita harus membedakan antara sebuah angka kematian dan kasus angka korban #iwa . Kasus
korban #iwa la#u dihitung sebagai berikut C
:ase fatality rates persen
Ajumlah orang matiselama periode waktu yang ditentukan atau awal penyak it ketika diagnosis
jumlah individu dengan penyakit yang ditetapkan x100
5alam kata lain, apa persen dari orang didiagnosis sebagai memiliki sebuah penyakit
tertentu mati dalam waktu tertentu setelah diagnosisD +pa perbedaan antara angka kematiankasus dan angka kematian D dalam kematian , penyebut mewakili seluruh penduduk menghadapi
resiko mati akibat penyakit itu , termasuk kedua mereka yang yang memiliki penyakit dan
mereka yang tidak memiliki penyakit tapi yang yang berisiko mengembangkan penyakit .5alam case-fatality , namun , penyebut adalah terbatas pada mereka yang sudah memiliki
penyakit . 5engan demikian , angka kematian kasus adalah ukuran tingkat keparahan penyakit .
)tu #uga dapat digunakan untuk mengukur setiap manfaat yang baru terapi untuk penyakitCsebagai terapi meningkatkan , angka kematian kasus diharapkan akan dapat menurun .
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
43/62
embilang dari sebuah angka kematian kasus yang tingkat harus ideal boleh dibatasi
untuk kematian dari penyakit itu . amun , hal ini tidak selalu mudah untuk membedakan antara
kematian dari penyakit itu dan kematian dari penyebab lain. ;isalnya , seorang pecandu alkoholkemudian mungkin mati dalam kecelakaan mobilC kematian mungkin atau mungkin tidak
men#adi terkait dengan asupan alkohol .
;ari kita lihat di sebuah hipotetis untuk memper#elas perbedaan antara kasus kematianbalita dan korban #iwa. Tabel 3-9
;enganggap bahwa dalam populasi dari 1//./// orang, 2/ memiliki penyakit H. 5alam
satu tahun 1 orang mati dari penyakit itu. Kematian yang sangat rendah 1, karenapenyakit adalah angkaC namun, sekali orang memiliki penyakit, peluang orang itu meninggal
besar yaitu 9/ .
Proporsional kematian
Fkuran lain kematian tingkat kematian adalah proporsional . Uang proporsional kematian
dari penyakit cardio!asculer di amerika serikat pada tahun 199$ didefinisikan sebagai berikutyaituC
roporsi kematian dari penyakit cardio!ascular di F.% pada 199$ persen A
jumlah kematian dari penyakit cerdiovascular di U . S . p ada1995
totalkematian diU .S padata h un1995x 100
5engan kata lain , dari semua kematian di amerika serikat , apa itu pada umumnya terkait
untuk proporsi penyakit cardio!asculerD
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
44/62
angka kematian pada suatu penyakit PH P A18
20=9=90
Halaman 4
+pakah hal ini memberitahu kita bahwa risiko kematian akibat penyakit #antung dua
kali lebih tinggi di masyarakat B dari +D #awabannya tidak. Karena ketika tingkat kematian
akibat penyakit #antung dihitung 1/ dari 3/ 4 1./// dan 2/ dari 1$ 4 1.///, kami
menemukan bahwa tingkat kematian identik.
%eperti yang terlihat pada contoh dalam tabel 3-11, #ika semua tingkat penyebab kematian
berbeda, menyebabkan angka kematian tertentu dapat berbeda secara signifikan bahkan ketika
kematian proporsional adalah sama. 5engan demikian, angka kematian proporsional dapatmemberi tahu kita dengan cepat penyebab utama kematian, tetapi tidak bisa mengatakan risiko
kematian akibat penyakit, kita membutuhkan tingkat kematian untuk melihat faktor risiko itu.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
45/62
Tahun hidup potensial hilang U**
5alam beberapa tahun terakhir, indeks kematian dalam years potential life lost U**,
telah semakin banyak digunakan. U** mengakui bahwa kematian ter#adi pada orang yang
sama pada usia muda #elas mengakibatkan kerugian yang lebih besar yaitu ketika kematian pada
usia produktif lebih banyak daripada yang ter#adi pada usia yang lebih tua. dan 3-1. amun, ketika penyakit ini.
Halaman
)n#uries @ cedera
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
46/62
:ongenital anomalies C kelainan kongenital
rematurity C premature
%udden infant death syndrome C %indrom kematian bayi mendadak
:ancer respiratory disease C enyakit kanker pernapasan
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
47/62
Tabel 3-12 . Tahun erkiraan otensi Kehidupan yang 0ilang U** %ebelum Fsia $ Tahun
angka kematian per 1//./// 'rang, 'leh enyebab Kematian , +merika %erikat , 199 dan 199/
.
enyebab Kematian
):5 - 9 Kode
U**
untuk
'rang
%ekarat
pada tahun
199
U** bagi
orang-orang
%ekarat
pada tahun
199/
enyebab
sederhana
tertentu
Tingkat
kematian ,
199/
%emua penyebab total
:edera yang tidak disenga#a // - 9"9
eoplasma ganas 1"/-2/
Bunuh 5iri 4 pembunuhan 9$/ - 9>
enyakit #antung 39/-39 , "/2 , "/"-"29
+nomali kongenital >"/->$9
)nfeksi 0)R /"2-/""
rematuritas >$ , >9
%indrom kematian bayi mendadak >9
enyakit serebro!askular "3/-23
enyakit kronis hati dan sirosis $>1
neumonia 4 influen=a "/-">
5iabetes mellitus 2$/
enyakit paru obstruktif kronik "9/-"9
5ari pusat pengendalian dan pencegahan penyakitC ;;& "1 C 31" , 1992
Halaman
9ambar 4:)1+Tingkat kematian untuk penyebab kematian utama pada laki-laki berusia 2$-""
tahun, berdasarkan tahun, 192-199/, +merika %erikat. 5ari pusat pengendalian dan
pencegahan penyakit C ;;& "2C"3, 1993.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
48/62
:edera yang tidak disenga#a
)n!eksi 0)R
enyakit ?antungKanker
Bunuh 5iri
0omocideenyakit *i!er Kronis
enyakit %erebro!askular
neumonia dan )nfluen=a5iabetes ;ellitus
9ambar 4:))+Tingkat kematian untuk penyebab kematian utama kematian pada perempuan
berusia 2$ sampai "" tahun, berdasarkan tahun, 192-199/, +merika %erikat. 5ari pusat
pengendalian dan pencegahan penyakit C ;;& "2C"3, 1993.
Kanker
:edera yang tidak disenga#a
enyakit ?antung)n!eksi 0)R
Bunuh 5iri
0omocideenyakit %erebro!askular
enyakit *i!er Kronis
5iabetes ;ellitus
neumonia dan )nfluen=a
9ambar 4:)4+ Tingkat kehamilan ektopik,
berdasarkan tahun, 19>/-19>, +merika %erikat.
5ari pusat pengendalian penyakit dan pencegahan C
;;& 39C"/1, 199/.
Halaman ;
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
49/62
5ari tahun 19>/ hingga 19>. %elama periode ini, tingkat kehamilan per 1./// dilaporkan
meningkat hampir empat kali lipat. eningkatan ini telah dikaitkan dengan meningkatkan
diagnosis dan meningkatkan frekuensi dari penyakit radang panggul yang dihasilkan dari
penyakit menular seksual. %eperti yang #uga terlihat pada gambar 3-2", namun, tingkat kematian
dari kehamilan ectropic menurun ta#am selama periode waktu yang sama, mungkin deteksi dini
dan inter!ensi medis dan bedah yang semakin cepat.
Masalah Data "ematian
%ebagian besar informasi mengenai kematian berasal dari sertifikat kematian. %ertifikat
kematian ditun#ukkan dalam gambar 3-2$. 'leh per#an#ian internasional, kematian dikodekan
menurut penyebab yang mendasari. enyebab kematian yang mendasari didefinisikan sebagai
Ipenyakit atau cedera yang memprakarsai peristiwa mengerikan yang mengarah langsung ke
kematian atau keadaan kecelakaan atau kekerasan yang menghasilkan cedera fatalI. 5engandemikian, sertifikat kematian dari gambar yang diambil 3-2 akan dikodekan sebagai kematian
dari penyakit #antung iskemik kronis, penyebab yang mendasari, yang selalu ditemukan di #alur
terendah digunakan dalam bagian 1 dari mereka 23 sertifikat. Uang mendasari penyebab
kematian karena IeHludes informasi yang berkaitan dengan penyebab langsung kematian,
penyumbang penyebab dan yang menyebabkan yang campur tangan antara mendasari dan segera
penyebab kematianI. %eperti yang ditun#ukkan oleh %a!age dan rekan ker#a, kontribusi penyebab
kematian tertentu mungkin tidak dicerminkan dalam data kematian dilaporkan sebagai
umumnya@ ini mungkin berlaku untuk tingkat yang lebih besar dalam beberapa penyakit daripada
yang lain.
egara dan wilayah ber!ariasi dalam kualitas data pada sertifikat kematian mereka. %tudi
tentang keabsahan sertifikat kematian dibandingkan dengan rumah sakit dan catatan otopsi
umumnya lebih tinggi untuk beberapa penyakit seperti kanker bagi orang lain. Kematian
dikodekan menurut )nternational klasifikasi dari penyakit ):5, sekarang dalam re!isi yang 1/.
Karena pengkodean kategori dan peraturan perubahan dari satu re!isi untuk studi lain, setiap
waktu tren dalam mortalitas yang mencakup lebih dari satu re!isi harus meneliti kemungkinan
bahwa mengamati perubahan bisa karena sepenuhnya atau sebagian perubahan dalam ):5. ada
tahun 19"9, tingkat mortalitas dari diabetes menun#ukkan penurunan yang dramatis dalam lelaki
dan perempuan (ig. 3-2>. amun, setiap euforia yang mungkin telah dirasakan oleh orang
datawas ini pendek@ +nalisis dari penurunan ini menyatakan bahwa hal itu ter#adi pada waktuperubahan dari re!isi ke- > kepada re!isi ke- ):5. %ebelum tahun 19"9, kebi#akan telah untuk
sertifikat kematian yang termasuk menyebutkan diabetes di mana sa#a untuk dapat dikodekan
sebagai kematian akibat diabetes. %etelah tahun 19"9, hanya sertifikat kematian yang mendasari
penyebab kematian terdaftar sebagai diabetes yang dikodekan sebagai kematian akibat diabetes.
'leh karena itu, penurunan dilihat pada gambar 3-2> itu hypercontraction. %etiap kali kita
melihat sebuah trend waktu meningkatkan atau mengurangi kematian, kita harus bertanya
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
50/62
pertanyaan pertama adalah, itu nyataD %ecara khusus, ketika kami melihat tren dalam mortalitas
dari waktu ke waktu, kita harus bertanya apakah perubahan mengambil tempat di bagaimana
sertifikat kematian diberi kode selama periode sedang diperiksa yang bisa berkontribusi untuk
setiap perubahan yang diamati pada kematian selama periode itu.
erubahan dalam definisi penyakit #uga dapat memiliki dampak signifikan pada #umlahkasus penyakit yang dilaporkan atau yang dilaporkan atau yang dilaporkan dan kemudian
diklasifikasikan sebagai memenuhi kriteria diagnostik penyakit. ada awal tahun 1993, definisi
baru +)5% diperkenalkan@ seperti yang ditun#ukkan dalam gambar 3-2, ini mengakibatkan
meningkatnya #umlah kasus yang dilaporkan. 5engan definisi baru, #umlah kasus yang
dilaporkan terus lebih tinggi daripada sebelumnya sebelumnya, bahkan setelah puncak awal, dan
peningkatan cenderung men#adi artefak dari definisi kasus dire!isi. 5alam nada yang lebih
ringan, Tabel 3-13 daftar beberapa penyebab kematian yang tercantum pada sertifikat kematian
pada awal abad ini.
5alam membahas morbiditas, kita mengatakan bahwa semua orang dalam kelompokrepresentated oleh penyebut harus berada pada risiko untuk memasuki
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
51/62
Tabel 3-1" menun#ukkan data yang memberikan contoh masalah. Kematian untuk kulit putih dan
kulit hitam di Baltimore pada tahun 19$ diberikan. 5ata mungkin tampak menge#utkan karena
kita harapkan tarif telah lebih tinggi untuk orang kulit hitam, masalah yang diberikan kondisi
hidup dan akses ke perawatan medis, khususnya pada saat itu. Ketika kita melihat Tabel 3-1$,
kita melihat data dari Tabel 3-1" di sebelah kiri, tapi sekarang kami telah menambahkan data
untuk setiap usia tertentu strata lapisan dari populasi, yang menarik, meskipun, kematian lebih
tinggi pada orang kulit hitam dibandingkan kulit putih dalam setiap kelompok usia tertentu,
kematian secara keseluruhan #uga disebut minyak mentah atau kematian disesuaikan lebih
tinggi pada orang kulit putih daripada kulit hitam. ;engapa demikianD )ni adalah refleksi dari
fakta bahwa di kedua putih dan kulit hitam. Kematian meningkat ta#am pada kelompok usia
tertua@ usia yang lebih tua adalah penyumbang utama kematian. amun populasi putih dalam
contoh ini lebih tua dari penduduk kulit hitam, dan pada tahun 19$ ada beberapa orang kulit
hitam di kelompok usia tertua. 5engan demikian, dalam putih mortalitas keseluruhan sangat
tertimbang oleh tingkat tinggi dalam kelompok umur tertua@ karena ada begitu sedikit orang kulit
hitam dalam kelompok-kelompok usia, efek yang sama tidak terlihat pada populasi kulit hitam.
?elas, kematian kasar mencerminkan perbedaan dalam kekuatan kematian dan perbedaan dalam
komposisi umur penduduk. ;ari kita lihat dua pendekatan untuk menangani masalah ini.
Halaman *
Table 3-1". :rude ;ortality &ates, by &ace, Baltimore :ity, 19$
&ace ;ortality per 1,/// opulation
hite 1".3
Black 1/.2
kerutan nyata dalam kelompok umur tertua@ usia yang lebih tua adalah penyumbang utama
kematian. amun populasi putih dalam contoh ini lebih tua dari penduduk kulit hitam, dan pada
tahun 19$ ada beberapa orang kulit hitam di kelompok usia tertua. 5engan demikian, dalam
putih kematian secara keseluruhan sangat ditimbang oleh tingkat tinggi dalam kelompok umur
tertua@ karena ada beberapa orang kulit hitam untuk di kelompok-kelompok usia, efek yang sama
tidak terlihat pada populasi kulit hitam. ?elas, kematian kasar mencerminkan perbedaan dalam
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
52/62
kekuatan kematian dan perbedaan dalam komposisi umur penduduk. ;ari kita lihat dua
pendekatan untuk menangani masalah ini.
engaturan Fmur *angsung
Tabel 3-1 menun#ukkan mortalitas pada populasi dalam dua periode waktu. +ngka
kematian yang #auh lebih tinggi pada periode selan#utnya. 5ata ini dilengkapi dengan data usia
tertentu pada Tabel 3-1>. 5i sini kita melihat tiga kelompok usia, dan kematian untuk periode
selan#utnya lebih rendah di masing-masing kelompok. Bagaimana kemudian apakah mungkin
untuk men#elaskan kematian secara keseluruhan lebih tinggi pada periode kemudian dalam
contoh iniD
?awabannya terletak pada struktur umur perubahan penduduk. Kematian tertinggi pada
kelompok umur tertua, dan selama periode kemudian ukuran kelompok tertua telah dua kali
lipat, sementara #umlah orang muda telah secara substansial menurun. Kami ingin
menghilangkan perbedaan usia ini dan berlaku bertanyaC ?ika komposisi usia populasi yang
sama, akan ada perbedaan angka kematian dari awal untuk periode berikutnyaD
%alah satu cara untuk mengatasi hal ini dapat dilihat pada Tabel 3-1. %ebuah hipotetis
IstandarI populasi dibuat untuk yang kami terapkan kedua angka kematian usia tertentu dari
periode awal dan tingkat usia tertentu kematian dari periode kemudian. 5engan menggunakan
populasi standar tunggal kita menghilangkan kemungkinan bahwa mengamati perbedaan bisa
men#adi hasil dari perbedaan usia dalam populasi. 5alam contoh ini, kami telah membuat
standar dengan menambahkan populasi dari awal dan periode nanti, tapi penduduk setiap bisa
digunakan.
5engan menerapkan setiap angka kematian usia khusus untuk penduduk di masing-
masing kelompok umur penduduk standar, kita memperoleh #umlah yang diharapkan dari
kematian yang akan ter#adi telah tarif yang diterapkan. Kami dari bisa menghitung total kematianyang diharapkan pada populasi standar memiliki tingkat usia tertentu periode kemudian
diterapkan. ;embagi masing-masing dua #umlah total tersebut diharapkan kematian oleh
penduduk standar, kita dapat menghitung tingkat kematian yang diharapkan dalam populasi
standar #ika sudah memiliki pengalaman kematian periode awal dan angka kematian yang
diharapkan untuk penduduk standar #ika punya pengalaman kematian untuk periode berikutnya.
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
53/62
)ni disebut tingkat usia disesuaikan, dan mereka tepat mencerminkan penurunan terlihat pada
tingkat usia tertentu. erbedaan usia komposisi penduduk tidak lagi faktor.
;eskipun tingkat usia disesuaikan dapat sangat berguna dalam membuat perbandingan,
langkah pertama harus selalu hati-hati memeriksa tingkat usia tertentu untuk setiap perbedaan
yang menarik atau perubahan. )ni dapat disembunyikan oleh tingkat usia disesuaikan, dan
mereka mungkin akan hilang #ika kita lan#utkan segera penyesuaian usia.
5alam contoh ini harga telah disesuaikan dengan usia, tetapi mereka dapat disesuaikan
untuk karakteristik apapun seperti #enis kelamin, status sosial ekonomi, atau ras, dan teknik yang
tersedia untuk menyesuaikan beberapa !ariabel secara bersamaan.
Halaman 1
Tabel 3-1. :ontoh penyesuaian usiaC ). erbandingan angka total kematian dalam sebuah
populasi pada dua periode waktu yang berbeda
eriode +wal eriode *an#utan
opulasi +ngka
kematian
+ngka
kematian per
1//.///
penduduk
opulasi +ngka
kematian
+ngka
kematian per
1//.///
penduduk9//./// 2 9 9//./// 1.13/ 12
Tabel 3-1>. :ontoh penyesuaian usiaC )). erbandingan angka kematian berdasarkan usia dalam
sebuah populasi pada dua periode waktu yang berbeda
Kelompok
Fsia th
eriode +wal eriode *an#utan
opulasi +ngka
kematian
+ngka
kematian
per 1//.///
penduduk
opulasi +ngka
kematian
+ngka
kematian
per 1//.///
penduduk
%emua 9//./// 2 9 9//./// 1.13/ 12
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
54/62
Fmur
3/-"9 $//./// / 12 3//./// 3/ 1/
$/-9 3//./// 39 132 "//./// "// 1//
>/G 1//./// "/ "/ //./// >// 3$/
Tabel 3-1. :ontoh penyesuaian usiaC ))). ;engeluarkan penyesuaian usia menggunakan #umlah
dua populasi sebagai standar
Kelompok
Fsia th
opulasi
standar
+ngka
WawalX per
1//.///
penduduk
erkiraan
angka
kematian
menggunaka
n angka
WawalX
+ngka
Wlan#utanX
per 1//.///
penduduk
erkiraan
angka
kematian
menggunaka
n angka
Wlan#utanX
Keseluruhan 1.//.///3/-"9 //./// 12 9 1/ /
$/-9 >//./// 132 92" 1// >//
>/G 3//./// "/ 1.21 3$/ 1./$/
erkiraan angka kematian total 2.23 1.3/
ada populasi standar tingkat usia yang disesuaikan
WawalX A2238
1.800 .00=124.3
Wlan#utanX A
1830
1.800 .00
=101.7
Halaman )
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
55/62
Halaman 4
NB: Tabel Atas Dan Bawah Memang Sama
Tabel 3-20. Rata-rata kematian menurut spesifk umur per 100.000 pada
penyakit Tubercolis (semua enis!" laki- laki" #assac$ussetts" 1%%0-1&30
Umur
(Tahun)
Tahun
1%%0 1%&0 1&00 1&10 1&20 1&30
0-4 '0 )'% 30& 30& 10% *1
5-9 *3 *& 31 21 2* 11
10-19 12 11) &0 3 *& 21
0-9 *** 31 2%% 20' 1*& %1
!0-!9 3'% 3% 2& 2)3 1* 11)
40-49 3* 33 2)3 2)3 1') 11%
50-59 3 32) 2' 2)2 1'1 12'
"0-"9 *') 3* 30* 2* 1'2 &)
#0$ '2 3& 3*3 13 12' &)
+ata dari ,ors / emili$an usia kematian akibat T pada dekade berturut-turut. y
30 / &1-&" 1&3&
al ini elas ba$4a puncak kematian benar-benar teradi pada usia yan
muda daripada y tua. itu tampaknya data dari cross sectional. 5etika kita
memeriksa peruba$an dalam kematian dari 4aktu ke 4aktu" kita $arus
selalu bertanya apaka$ ada peruba$an elas yan diamati bisa mendapatkan
$asil seperti e6ek ko$ort.
#ena6sirkan eruba$an yan diamati dalam 5ematian (#ortalitas!
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
56/62
ika kita menemukan perbedaan anka kematian dari 4aktu ke 4aktu atau
antara populasi-baik peninkatan atau penurunan munkin menadi
arti6actual atau nyata. ika itu adala$ arte6ak" arte6ak dapat $asil dari
masala$ denan baik pada pembilan atau penyebut (Tabel 3-22!. 7amun"
ika kita menyimpulkan ba$4a peruba$an itu nyata" apa yan bisa menadi
penelasan yan munkin8 eberapa kemunkinan yan dili$at pada Tabel 3-
23
5ualitas idup
5ebanyakan penyakit memiliki dampak besar pada indi9idu yan menderita
atas dan di luar kematian. enyakit yan munkin tidak mematikan munkin
terkait denan penderitaan yan cukup besar dan cacat. :ntuk alasan ini"
pentin ua untuk mempertimbankan ba$4a dampak penyakit yan diukur
denan e6eknya pada kualitas $idup sesoran" meskipun tindakan tersebut
tidak" pada kenyataannya" lanka$-lanka$ teradinya penyakit. ;ebaai
conto$" adala$ munkin untuk memeriksa ba$4a seau$ mana pasien
denan art$ritis teranu ole$ penyakit dalam melaksanakan akti9itas
se$ari-$ari. #eskipun ada kontro9ersi tentan yan kualitas-$idup lanka$
yan palin tepat dan 9alid" ada kesepakatan umum ba$4a tindakan
tersebut dapat cukup diunakan untuk merencanakan proram penobatan
anka pendek untuk kelompok pasien. asien tersebut dapat die9aluasi
selama periode bulan untuk menentukan dampak dari penobatan pada
kualitas yan dilaporkan sendiri $idup mereka. #utu ke$idupan ua tela$
diunakan untuk menetapkan prioritas untuk sumber daya yan lanka
kese$atan. #eskipun prioritas sumber daya kese$atan serin terutama
didasarkan pada data kematian" karena banyak penyakit yan kronis dan
non-menancam i4a" kualitas $idup ua $arus diper$itunkan untuk tuuan
ini
Tabel 3-21. Rata-rata kematian menurut spesifk umur per 100.000 pada
penyakit Tubercolis (semua enis!" laki- laki" #assac$ussetts" 1%%0-1&30
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
57/62
Umur
(Tahun)
Tahun
1%%0 1%&0 1&00 1&10 1&20 1&30
0-4 '0 )'% 30& 30& 10% *1
5-9 *3 *& 31 21 2* 11
10-19 12 11) &0 3 *& 21
0-9 *** 31 2%% 20' 1*& %1
!0-!9 3'% 3% 2& 2)3 1* 11)
40-49 3* 33 2)3 2)3 1') 11%
50-59 3 32) 2' 2)2 1'1 12'
"0-"9 *') 3* 30* 2* 1'2 &)
#0$ '2 3& 3*3 13 12' &)
+ata dari ,ors / emili$an usia kematian akibat T pada dekade berturut-turut. y
30 / &1-&" 1&3&
Halaman
Kemungkinan pen#elasan tren atau perbedaan dalam mortalitasC ). artifactual
1 . embilang kesalahan dalam diagnosis
kesalahan dalam usia
perubahan aturan pengkodean
perubahan dalam klasifikasi
2 enyebut kesalahan dalam populasi menghitung, kesalahan dalam
mengklasifikasikan oleh karakteristik demografi
misalnya, usia, ras, #enis kelamin
perbedaan persentase dari populasi yang berisiko.
diperhitungkan untuk tu#uan ini. asien mungkin dapat menempatkan perbedaan pembobotan
berdasarkan kualitas hidup tergantung pada perbedaan latar belakang budaya, pendidikan, dan
nilai-nilai agama misalnya. +kibatnya, pengukuran kualitas hidup dan mengembangkan indeks
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
58/62
yang !alid yang berguna untuk memperoleh data pembanding pada pasien yang berbeda dan
dalam populasi yang berbeda tetap men#adi tantangan utama.
Kesimpulan
Bab ini telah mengka#i beberapa pendekatan untuk mengukur secara kuantitatif dan
mengekspresikan morbiditas dan kematian manusia. ertanyaan berikutnya berkaitan dengan
pembilang dari tingkat morbiditasC Bagaimana kita mengidentifikasi orang-orang yang memiliki
penyakit dan membedakan mereka dari orang-orang yang tidak, dan bagaimana kita
menge!aluasi kualitas tes diagnostik dan skrining yang digunakan untuk memisahkan
indi!iduala ini dan populasiD ertanyaan-pertanyaan ini dibahas dalam bab berikutnya.
Halaman
Translate hal
Pertan2aan 4 dan didasarkan pada informasi 2an' diberikan di ba
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
59/62
5 2$/,/// 1/
3. egara mana yang memiliki +ngka tahunan terbesar pada kasus baru penyakit
cerebro!ascular C
+
B
:
5
". egara mana yang memiliki +ngka tahunan terbesar kematian penyakit cerebro!ascular pada
kasus baru C
+
B
:
5
$. ada pemeriksaan awal di 'Hford, ;ass, migrain ditemukan di $ dari 1./// pria berusia 3/sampai 3$ tahun dan pada 1/ sampai 1/// wanita berusia 3/ sampai 3$ tahun. Kesimpulan
bahwa wanita memiliki risiko dua kali lebih besar terkena migrain dari pada laki-laki dalam
kelompok usia ini C
a. benar
b. Tidak benr, karena rasio telah digunakan untuk membandingkan tingkat laki-laki dan
perempuan .
c. Tidak benar, karena kegagalan untuk mengenali efek kohort usia dalam dua kelompok
d. Tidak benar , karena tidak ada data untuk perbandingan atau kelompok kontrol yang
diberikane. Tidak benar ,because kegagalan untuk membedakan antara insiden dan pre!alensi
. Tingkat kematian pada usia digunakan untuk Ca. Tingkat kematian yang benar untuk kesalahan dalam laporan usia
b. 5eterminan #umlah sebenarnya kematian yang ter#adi pada kelompok usia tertentu dalam
suatu populasi.c. Tingkat kematian untuk informasi usia hilang
7/21/2019 Terjemahan MRE(1)dd
60/62
d. Bandingkan kematian pada orang dari kelompok usia yang sama
e. ;enyingkirkan efek perbedaan dalam distribusi usia populasi dalam membandingkan
tingkat kematian.
>. Tingkat ke#adian penyakit adalah lima kali lebih besar pada wanita dibadingkan pada pria,
namun tingkat pre!alensi menun#ukkan tidak ada perbedaan #enis kelamin. en#elasan terbaikadalah bahwaC
a. The crude all- semua tingkat penyebab kematian lebih besar pada wanita
b. Tingkat kematian untuk penyakit ini lebih besar bagi perempuanc. Tingkat kematian untuk penyakit ini lebih rendah pada wanita
d. 5urasi penyakit ini lebih pendek pada pria
e. (aktor risiko untuk penyakit ini lebih sering ter#adi pada wanita
Halaman ;
.*a#u kematian akibat penyakit Q di kota + adalah >$41//./// untuk orang berumur $-9tahun.*a#u kematian untuk penyakit yang sama di kota B adalah 1$/41//./// untuk orang yang
berumur $-9 tahun.)ni berarti penyakit Q dua kali lipat lebih banyak untuk orang berumur $-
9 tahun di kota B daripada untuk orang berumur $-9 t