STUDI OBSERVASI Tri Nur Kristina
STUDI OBSERVASI
Tri Nur Kristina
Merupakan penelitian untuk mengamati subyek yang akan diteliti tanpa melakukan suatu intervensi apapun
Umumnya digunakan untuk membuktikan adanya suatu hubungan
Studi Observasional
Macam studi Observasional
Causation: Hubungan sebab-akibat
Prognostik: Efek/ akibat dari suatu
penyakit
HUBUNGAN ANTARA DUA KATEGORI KEJADIAN, DIMANA PERUBAHAN SUATU KATEGORI DIIKUTI OLEH PERUBAHAN KATEGORI YANG LAIN
HUBUNGAN KAUSAL
URUTAN WAKTU KUATNYA HUBUNGAN KONSISTENSI BIOLOGIC/EPIDEMIOLOGIC PLAUSIBILITY INSIDENS PAPARAN ELIMINASI DAPAT DICEGAH (PREVENSI PLAUSIBILITY)
HUBUNGAN KAUSAL
3 Desain Penelitian Causation
Belah Lintang (Cross sectional )
Kasus Kontrol (Case control)
Kohort (Cohort)
Analisis Kuatnya Hubungan
Studi Belah lintang: Rasio Prevalen (Prevalency Rate)
Studi Kasus Kontrol:Odds Ratio
Studi Kohort:Risiko relatif (Relative Risk)
Analisis kemaknaan kuatnya hubungan
Interval Kepercayaan (Confidence Interval)
PR = 2,3 (1,78 – 4,99)
Bila melalui angka 1: Tidak bermakna
n Mendeskripsikan korelasi (hubungan) antara faktor risiko dengan efek dengan melakukan observasi ke 2 variabel tersebut dalam satu saat tertentu (point time approach)
STUDI BELAH LINTANG
Belah Lintang
Setiap subyek penelitian hanya diobservasi 1X saja untuk mendapatkan data adanya paparan sekaligus efek
Belah Lintang/ Cross Sectional
Efek +
Efek -
Paparan + / -
Waktu Penelitian
No direction of inquiry
Penyakit
Ya Tidak
a b
c d
a + b
c + d
a + c b + d a + b + c + d
Paparan +
Paparan -
PR = PR = a / a + ba / a + bc / c + dc / c + d
KEUNTUNGAN BELAH LINTANG
Cepat Murah Feasible Menentukan hubungan (Asosiasi) antara variabel penelitian
KERUGIAN BELAH LINTANG Tidak dapat menentukan hubungan sebab-akibat
Tidak dapat digunakan pada kasus-kasus yang prevalensinya rendah
Tidak dapat digunakan pada kasus yang akut dan rekuren
Tdk dpt digunakan pd kondisi epidemik
CONTOH PERTANYAAN PENELITIAN
Apakah paparan terhadap asap memiliki asosiasi terhadap kejadian kanker saluran nafas?
Apakah paparan terhadap asbestosis berhubungan dengan CA bronchus?
STUDI KASUS KONTROL
CASE CONTROL STUDY Mengidentifikasi subyek yang memiliki karakter efek (+) atau kasus kemudian ditelusuri secara retrospektif ada/ tidaknya faktor risiko yang diduga berperan
Mengidentifikasi subyek yang memilki karakter efek (-) atau kontrol, kemudian ditelusuri secara retrospektif ada/ tidaknya faktor risiko yang sama
Menentukan kasus dan kontrol yang terpapar maupun yang tidak terpapar bandingkan
Kasus Kontrol
Merupakan pilihan desain penelitian untuk kasus-kasus yang penyakitnya jarang, medical check up, onsetnya cepat
Kelemahan: - Bias/ kesalahan dalam menseleksi
kasus dan kontrol - Bias dalam mengingat paparan (Recall bias)
Matching Kelompok kontrol dipilih dari subyek yang memiliki karakteristik serupa dengan kasus (Ingat ”kasus” sudah memiliki efek +, “kontrol” belum miliki efek atau efek –)
Contoh: Bila mendapatkan kasus laki-laki usia 56 tahun, carilah kasus juga laki-laki usia 50 an
KASUS KONTROL
WAKTU PENELITIANRetrospektif
KONTROL
KASUS
Paparan +
Paparan -
Paparan +
Paparan -
Penyakit
Ya Tidak
a b
c d
a + b
c + d
a + c b + d a + b + c + d
Paparan +
Paparan -
OR = OR = a / ca / cb / db / d
Pelaksanaan Studi Kasus kontrol
Sebutkan research question
Mendefinisikan dengan jelas penyakit dan paparan yang akan diteliti
Seleksi kasus
Seleksi kontrol
Kembangkan dan ujikan instrumen penelitian
Melakukan penelitian dan merencanakan analisis
SELEKSI KASUS Menseleksi dari pasien yang datang berobat dengan keluhan penyakit yang akan diteliti
Pasien yang baru didiagnosis memiliki penyakit yang diteliti
Yakinkan bahwa paparan datang terlebih dahulu daripada efek/ penyakit
Kriteria diagnosis harus sudah established
Contoh Research Question Penelitian Kasus Kontrol
Apakah risiko terjadinya Infark Myocard pada wanita diakibatkan oleh penggunaan oral kontrasepsi?
Apakah paparan sinar matahari yang berlebihan mengakibatkan kanker kulit?
Apakah hormone replacement treatment (HRT) pada wanita meningkatkan risiko terjadinya kanker payudara?
Apakah penderita hipertensi berat yang lama memiliki risiko terjadinya dementia dini?
Menentukan kelompok Kontrol Kontrol harus bebas dari penyakit yang sedang diteliti
Sebagian perbedaan karakteristik antara kontrol dengan kasus dapat dianalisis dengan statistik
Kontrol dapat diambil dari RS, masyarakat, teman, saudara, tetangga
Kriteria ekslusi untuk kontrol
Kontrol memiliki latar belakang penyakit yang berhubungan dengan paparan yang sedang diteliti
Contoh: Penelitian konsumsi aspirin dengan myocard infark Pasien dengan ulkus peptikum kronis harus diekslusi dari kelompok kontrol
Mengembangkan instrumen penelitian
Membuat kuesioner
Mulai dari daftar variabel yang akan diteliti, termasuk hal-hal yang lebih detil dari variabel tsb (level, durasi)
Tulis pertanyaan sesuai dengan analisis yang akan dilakukan (Apakah anda menggunakan pil kontrasepsi?)
VALIDITAS Kuesioner yang valid benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur !
3 komponen: 1. Relevance: Apakah pertanyaan pd kuesioner relevan dg pertanyaan penelitian? 2. Completeness: Apakah sudah mengandung semua informasi yang diperlukan? 3. Accuracy: Apakah pertanyaan sudah cukup akurat
Melakukan wawancara ulang dan membandingkan jawabannya apakah masih sama (Yang melakukan wawancara bisa orang yang sama maupun berbeda)
Mengulangi pertanyaan dengan kalimat yang sedikit berbeda untuk mencek konsistensi dari jawaban
RELIABILITAS
Tips
Tuliskan pertanyaan yang dapat dimengerti oleh responden
Jangan membuat pertanyaan yang meragukan: Apakah anda mendapatkan masalah dengan otot anda?
Pertanyaan2 yang membuat malu harus dibuat dengan cara yang tidak seperti menuduh
Pertimbangkan antara kuesioner yang dijawab sendiri oleh responden ataukah dibutuhkan seseorang yang dilatih untuk melakukan interview
PENELITIAN KOHORT
KEUNTUNGAN STUDI KOHORT
Satu2nya cara untuk menentukan insidensi langsung (risiko absolut)
Mengikuti pertanyaan klinis yang logis: Jika orang2 terpapar oleh faktor risiko X apakah akan menjadi sakit Y?
Dapat menilai antara paparan dengan banyak penyakit
KERUGIAN STUDI KOHORT
Tidak efisien karena butuh waktu yang relatif lama (tergantung jenis penyakit yang akan diteliti)
Mahal Sering tidak dapat memenuhi kaidah ethical clearance
COHORT STUDY Penelitian dimulai dari sekelompok subyek bebas dari penyakit yang akan diteliti Dibagi menjadi 2 kelompok :
1. Paparan faktor risiko (+) 2. Paparan faktor risiko (-)
Diikuti sp kurun waktu tertentu untuk menentukan insidensi terjadinya penyakit pada kelompok dengan paparan (+) maupun paparan (-)
Kohort
Penyakit +
Penyakit -
Penyakit +
Penyakit -
Paparan +
Paparan -
Penelitian dimulai timeDirection of inquiry
Historical Cohort
Penyakit +Paparan +
Paparan -Catatan Medik
Penelitian dimulai
Direction of inquiry
Penyakit -
Penyakit +
Penyakit -
RETROSPECTIVE COHORT RETROSPECTIVE CASE-CONTROL
Retrospective cohort study: study subjects are selected based on their exposure status (Good for exposures of extremely low prevalence)
Case-control study: study subjects are selected according to whether or not they have the disease ( Good for rare diseases)
Penyakit
Ya Tidak
a b
c d
a + b
c + d
a + c b + d a + b + c + d
Exposure +
Exposure -
RR = RR = a / a + ba / a + bc / c + dc / c + d
ANALISIS
Tabel 2 X 2 (Two by two Table): Relative Risk; Survival analysis
Faktor perancu (Confounding factor):
** Stratified table ** Logistic regression
Attributable Risk :
Memberi informasi insidensi akibat efek paparan
AR = insidensi pd orang yang terpapar – insidensi pada orang yang tidak terpapar
a/a+b - c/c+d
Tahap penyakit
Etiologi
Lingkungan
Prognosis
Terapi
Pendapat Pakar
Text Book
Pengalaman Kliniik
Bagaimana mengetahui prognosis suatu penyakit?
Penelitian
Orang lain(Critical Appraisal)
Sendiri
Beda pendapat antar pakar
• Tidak menggambarkan situasi penderita berada• Mengacu temuan 5 – 10 tahun terakhir
• Keterbatasan memori• Butuh banyak kasus utk menyimpulkan
SEHATSERANGAN INFARK SAKIT (KELUARAN)
MENINGGAL, DLL
FAKTOR RISIKO FAKTOR PROGNOSTIK
• Umur bertambah• Jenis kelamin• Meningkatnya LDL• Menurunnya HDL• Merokok• Hipertensi• Kurangnya aktifitas
• Umur bertambah• Jenis kelamin• Infark anterior• Hipotensi• Gagal Jantung kongestif• Aritmia ventrikuler
Prognosis p.u digambarkan dalam RATE (banyaknya kasus dalam kurun waktu ttt )
AngkaAngka DefinisiDefinisiHarapan Hidup 5 Harapan Hidup 5 thth
% penderita yg mampu hidup selama % penderita yg mampu hidup selama 5 th dari saat ttt dlm perjlnan 5 th dari saat ttt dlm perjlnan penyakitnyapenyakitnya
Kasus - fatalKasus - fatal % penderita yg meninggal krn % penderita yg meninggal krn penyakitnyapenyakitnya
ResponRespon % penderita yg membaik setelah % penderita yg membaik setelah intervensi intervensi
RemisiRemisi % penderita yg mencapai fase % penderita yg mencapai fase dimdimaanna a penyakit tak dpt dideteksipenyakit tak dpt dideteksi
KambuhKambuh %% penderita yg sakit lagi setelah penderita yg sakit lagi setelah fase bebas penyakitfase bebas penyakit
Research question:
Apakah x merupakan faktor prognostik (+) terhadap penyakit A?
Apakah y merupakan faktor prognostik (-) terhadap penyakit A?
POPULASi
KRITERIA
SAMPEL
Faktor Prognostik (+)
Faktor Prognostik (-) Keluaran (-)
Keluaran (+)
Keluaran (+)
Keluaran (-)
Skema Penelitian Prognostik
Hal-hal yang harus diperhatikan dalam penelitian Prognostik
1.Inception cohort
2. Bias: - Referral filter bias - Diagnostic access bias
- Immigration bias
3. Kelengkapan pengamatan kasus
4. Blinding
5. Analisis faktor prognostik lain
100
0 1 2 3 4 5
ANALISIS: LIFE TABEL
Time
PROBALBILITAS
Hubungan antar variabel
interdependensi asosiasi Korelasi Risiko (RP, RR, OR) Regresi (linier, logistic) - sederhana - majemuk
Asosiasi
* uji : Koefisien kontingensi
Phi
Cramer’s V
* nilai antara 0 - 1 (tak ada - berasosiasi sempurna)
* tidak menunjukkan arah hubungan (pos / neg)
Korelasi
* menunjukkan arah hubungan
* Uji :
r product moment Pearson
Spearman
Kendall
* Nilai : -1 s/d +1
Regresi
* Mampu membuat prediksi DV dari perubahan IV
* Uji :
- regresi sederhana
- regresi majemuk
* Tidak otomatis menunjukkan sebab akibat
DV: Dependent VariableIV : Independent Variable
Non parametric Use ParametricSpearman’s rank
correlation Measure of association between
two variablesCorrelation coefficient
Kendall’s rank correlation
Alternatives to Spearman’s rank correlation
Corrrelation coefficient
Predictor variable
Outcome variable
Continuous(nomal
distrib.)
Continuous (not normal distrib, or ordinal with
> 2 categories)
Nominal with > 2
categories
Dichotomous
Continuous(nomal distrib.)
Correlation linier
regression(Pearson
Correlation)
Spearman rank
correlation
Anova Logistic regression
Continuous (not normal distrib, or ordinal with > 2 categories)
Spearman rank
correlation
Spearman rank
correlation
Kruskall-Wallis
Wilcoxon rank sum