PENELITIAN OBSERVASIONAL DR Titiek Sumarawati MKes Rancangan penelitian

PENELITIAN OBSERVASIONAL DR. Titiek Sumarawati, MKes

Rancangan penelitian kesehatan berdasar klasifikasi penelitian Rancangan Penelitian Observasional (noneksperimen) Jenis Deskriptif Analitik Eksperimen Laboratorium Klinik Epidemiologi Contoh Lap kasus Studi kasus Survei Cross sectional Kasus kontrol Kohort Biomedik Trial klinik Intervensi komunitas

Penelitian di bidang Kedokteran/Kesehatan diklasifikasikan 1. Berdasarkan Ruang Lingkup Penelitian • Penelitian Klinis • Penelitian lapangan • Penelitian Laboratorium 2. Berdasarkan pada Waktu • Penelitian Cross sectional : prospektif atau retrospektif • Penelitian Longitudinal : prospektif atau retrospektif 3. Berdasarkan pada substansi • Penelitian dasar • Penelitian terapan

4. Berdasarkan ada atau tidaknya analisis hubungan antar variabel • Penelitian deskriptif • Penelitian analitik 5. Desain Khusus • Meta analisis

Penelitian deskriptif : Penelitian yang bertujuan untuk melakukan diskripsi mengenai fenomena yang ditemukan, baik yang berupa faktor risiko maupun efek atau hasil. Data hasil penelitian disajikan apa adanya, peneliti tidak menganalisis mengapa fenomena ini dapat terjadi, karena itu tidak ada hipotesis

Penelitian Analitik Penelitian yang bertujuan untuk mencari hubungan antara variabel, dilakukan analisis terhadap data yang telah terkumpul sehingga perlu dibuat hipotesis

Studi CROSS SECTIONAL • Disebut penelitian transversal = penelitian potong lintang • PENELITIAN DENGAN PENGAMATAN SESAAT ATAU DALAM SUATU PEREODE TERTENTU DAN SETIAP SUBYEK STUDI HANYA DILAKUKAN SATU KALI PENGAMATAN SELAMA PENELITIAN • Variabel bebas (faktor risiko) dan variabel tergantung (efek) diobservasi hanya sekali pada saat yang sama

Agens (penyakit) F risiko eksternal Individu/host sakit F risiko internal • Efek selalu variabel tergantung • F risiko dpt sbg variabel bebas, perantara, pendahulu/ prakondisi

SKEMA CROSS SECTIONAL Efek (+) F risk (+) Efek (-) Populasi/ sampel Efek (+) F risk (-) Efek (-)

Tabel EFEK CROSS SECTIONAL Ya Tidak Ya A B Tidak C D FAKTOR RISIKO

40 pasien • 14/20 : 7/20 = 2 : 1 EFEK CROSS SECTIONAL Ya Tidak Ya 14 6 Tidak 7 13 FAKTOR RISIKO

LANGKAH CROSS SECTIONAL • Merumuskan pertanyaan penelitian dan hipotesis yang sesuai • Mengidentifikasi variabel penelitian • Menetapkan subjek penelitian • Melakukan observasi/ pengukuran • Melakukan analisis

Intepretasi hasil �Rasio Prevalens �Prevalensi pada kelompok dengan faktor risiko dibanding prevalensi pada kelompok tanpa faktor risiko �Rasio Prevalens : �RP = A/A+B : C/(C+D) �Menghitung rasio prevalens �= 1 tidak berefek ( netral) �> 1 variabel merupakan faktor risiko �< 1 variabel merupakan faktor protektif

• Inferensi hasil penelitian dpt dilakukan 2 cara : ▫ Uji hipotesis nilai p • Estimasi dengan interval kepercayaan • P menunjukkan peluang unt mendapatkan hasil yg diobsevasi • IK menunjukkan estimasi tentang nilai [pada populasi yang ditung

Kelebihan Cross Sectional • • • Mudah, ekonomis, hasil cepat didapat Dapat meneliti banyak variabel sekaligus Kemungkinan subjek “drop out” kecil Tidak banyak hambatan etik Dapat sebagai dasar penelitian selanjutnya

Kelemahan cross sectional • Sulit menetapkan mekanisme sebab akibat • Subjek penelitian cukup besar terutama bila variabel banyak dan faktor risk relatif jarang ditemukan • Kurang tepat untuk mempelajari penyakit dengan kurun waktu sakit pendek • Kesimpulan korelasi paling lemah dibanding case control atau cohort • Tidak dapat menggambarkan perjalanan penyakit faktor risiko, diagnosis, prognosis

PRINSIP Penelitian kasus-kontrol q Design penelitian untuk mengetahui faktor risiko dengan kejadian penyakit q Berangkat dari kasus (penyakit yang dipelajari) q Mencari kontrol (mereka yang tidak berpenyakit yang dipelajari) q Sumber kasus & kontrol harus dari populasi yang jelas q Mencari paparan masa lalu

CASE-CONTROL STUDIES APAKAH MEROKOK MERUPAKAN FAKTOR RISIKO KEJADIAN KARSINOMA PARU? APAKAH PROSENTASE MEROKOK LEBIH TINGGI PADA PASIEN KARSINOMA PARU DIBANDING YANG TIDAK MENDERITA KARSINOMA PARU? MENCARI KELOMPOK KASUS, MENCARI PEMBANDING YANG TIDAK SAKIT KAKER PARU (kontrol), DITELUSUR KE BELAKANG RIWAYAT MEROKOKNYA. DIDAPATKAN RASIO ODDS YAITU BESARNYA RISIKO UNTUK TERKENA KANKER PARU BILA TERPAPAR (MEROKOK)

KEUNGGULAN 1. Efisien mempelajari kasus yang jarang 2. Lebih feasibel untuk dilakukan karena: a. Sampel lebih kecil b. Biaya lebih murah c. Dapat menilai beberapa faktor risiko sekaligus d. Hasil yang dicapai lebih cepat e. Kendala etik minimal 3. Bias penentuan penyakit lebih sedikit

KELEMAHAN 1. Kurang mempunyai nilai bila pemaparan jarang 2. Informasi recall kurang baik (bias) 3. Kesulitan menetapkan kontrol (RS) 4. Tidak langsung menilai Risk. 5. Peka terhadap bias

PENTING DIINGAT “PENELITIAN KASUS-KELOLA TUNGGAL TIDAK BISA MEMBUKTIKAN HUBUNGAN KAUSAL, TETAPI BISA MEMBERIKAN USULAN/ MASUKAN BUKTI SUATU HUBUNGAN KAUSAL”

KASUS • Langkah pertama: Identifikasi kasus dari suatu populasi yang telah ditetapkan dengan baik. • Sumber kasus: * Surveilance * Catatan medik RS/ Klinik * Sertifikat kematian RS • Incident cases lebih baik dibanding Prevalent cases • Diagnostik yang dipakai: spesifik dan sensitif • Kriteria inklusi untuk meminimalkan mis klasifikasi

KONTROL/ KELOLA • Ideal: Random sampling dari populasi (sampel kontrol mempunyai prevalensi pemaparan yang sama dengan populasi) • Kontrol disesuaikan dengan sumber kasus • Melalui prosedur diagnosis yang sama dengan kasus

KONTROL/ KELOLA KASUS Populasi umum Semua RS, klinik populasi tertentu Semua RS suatu komunitas tertentu Satu/ beberapa RS Sumber gabungan KONTROL Populasi umum yang sama Semua RS suatu komunitas tertentu Non Kasus RS tersebut Sumber gabungan yang sesuai

METODE SELEKSI KONTROL • 1. MATCHING • 2. ANALISA PASCA STRATIFIKASI

MATCHING q q q SECARA INDIVIDUAL ATAU KELOMPOK BIASANYA: UMUR, KELAMIN, RAS, SOS-SEK KEUNGGULAN: 1. Meningkatkan ketepatan perbandingan antara kasus dan kontrol memperkecil jumlah kasus 2. Proses sampling lebih mudah dimengerti dan dijelaskan 3. Analisa statistik lebih sederhana dan langsung 4. Dengan analisis baik, bisa dipastikan variabel yang dimatch tidak mempengaruhi perbedaan faktor risiko antara kasus dan kontrol

MATCHING q KEKURANGAN: 1. Overmatching: variabel yang dimatch tidak dievaluasi sebagai faktor risiko 2. Lebih membutuhkan waktu dan mahal 3. Beberapa kasus atau kontrol potensial mungkin terpaksa dikeluarkan karena sulit ditemukan pasangannya. 4. Untuk variabel kontinu atau ordinal. Kategori matching mungkin terlalu lebar, sehingga sisa perbedaan kasus-kontrol dari variabel tersebut masih ada.

KEKUATAN RELATIF POPULATION BASED DAN HOSPITAL BASED STUDI KASUS-KONTROL POPULATION BASED • Penetapan populasi > baik • Kasus-kontrol pasti dari populasi yang sama • Riwayat pemaparan kontrol lebih merefleksikan person tanpa penyakit yang dipelajari HOSPITAL BASED • • Lebih mudah dicapai Lebih kooperatif Latar belakang seimbang Lebih mudah mendapat informasi pemaparan : (medical record, biologic spesimen)

BIAS Kesalahan sistematik dari penelitian yang akan mendistorsikan hasil penelitian dan membatasi validitas dari kesimpulan 1. BIAS SELEKSI a. Admission rate bias (Berkson) b. Partisipasi (rendah/ menolak) c. Kesalahan sampling d. Pilihan sarana diagnostik 2. BIAS INFORMASI a. Intra-inter observer b. Instrumentasi c. Recall d. Exposure suspicious 3. CONFOUNDING VARIABEL TDK TERKONTROL

BESAR SAMPEL • OR= Estimated Odds Rasio (dari penelitian sebelumnya) • Po = Exposure rate Grup Kontrol • α (Alfa) = Derajat kemaknaan yang diambil • β (Beta); 1 -β = Power of study • Dari angka yang didapat selanjutnya lihat tabel

ANALISIS UNMATCHED CASE-CONTROL Case Control Exposed A Unexposed Total B A+B C A+C D B+D C+D N CASE EXPOSURE PROBABILITY= EXPOSED CASES/ ALL CASES = A/(A+B) CASE UNEXPOSE PROBABILITY= UNEXPOSED CASES/ ALL CASES = B/(A+B) CASE EXPOSURE PROBABILITY ODDS OF CASE EXPOSURE = = A/B CASE UNEXPOSED PROBABILITY

Case Control Exposed A C A+C Unexposed Total B A+B D C+D B+D N CONTROL EXPOSURE PROBABILITY= EXPOSED CONTROL/ ALL CONTROL = C/(C+D) CONTROL UNEXPOSE PROBABILITY= UNEXPOSED CONTROL/ ALL CONTROL = D/(C+D) CONTROL EXPOSURE PROBABILITY ODDS OF CONTROL EXPOSURE = = C/D CONTROL UNEXPOSED PROBABILITY

ODDS RATIO (RASIO ODD) ODDS OF CASE EXPOSURE = ODDS OF CONTROL EXPOSURE = A/B : C/D = AD/BC ODDS RATIO= EXPOSURE ODDS RATIO= CROSS PRODUCT RATIO BILA SAMPEL KASUS DAN KONTROL DARI POPULASI YANG SAMA (DESIGN BAIK), ODDS RATIO MENDEKATI INCIDENCE RATIO

95% Confidence Interval (CI) UNMATCHED CASE-CONTROL STUDY 95% CI= (OR) exp ± 1. 96 V 1/A+1/B+1/C+1/D

CONTOH UNMATCHED CASE-CONTROL STUDY Cases Control Total Exposed 22 7 29 Unexposed Total 36 58 86 93 122 151 ODDS RATIO= (22 X 86) : (36 X 7) = 7. 5 95% CI = 7. 5 exp (± 0. 94) Lower bound = 2. 9 Upper bound = 19. 1

MATCHING CASE-CONTROL STUDY CONTROL Exposed CASES Exposed Unexposed Total W Y W+Y Unexposed Total X Z X+Z W+X Y+Z N W= Both case & control exposed, X= Case exposed but control unexposed Y= Case unexposed but control exposed, Z= both case & control unexposed W&Z: CONCORDANT PAIR, X&Y: DISCORDANT PAIR ODDS RATIO = X/Y 95% CI= (OR) Exp± V (1/X) + (1/Y)

CONTOH MATCHED CASE-CONTROL ANALYSIS CONTROL Exposed CASES Exposed Unexposed Total 132 5 57 6 189 11 137 63 200 ODDS RATIO=57: 5 = 11. 4 95% CI= 11. 4 Exp± 0. 91 Lower Bound 4, 6, Upper bound 28. 3

UJI STATISTIK 1. Kasus-kontrol tidak berpasangan a) Chi-square test b) Fisher exact test c) Test for linear trends (tabel 2 x 3 atau lebih) d) Regresi logistik 2. Kasus kontrol berpasangan Mc. Nemar Matched Pair Chi-Square

POPULATION ATTRIBUTABLE RISK • Adalah besar proporsi (%) kasus dalam populasi yang dapat dicegah bila faktor risiko dihilangkan P(OR-1) Terpapar tdk terpapar Kasus a b • PAR = Kontrol c d P(OR-1)+1 • P= Proporsi populasi terpapar (c/c+d)

STUDI KOHORT • Mempelajari hub antara faktor risiko dengan efek atau penyakit melalui pendekatan waktu secara longitudinal perspektif • Faktor risiko diidentifikasi lebih dulu observasi timbul efek atau tidak • Hub sebab akibat kuat

MACAM STUDI KOHORT • 1. COHORT CONCURRENT PROSPECTIVE COHORT a. PEMBANDING INTERNAL b. PEMBANDING EKSTERNAL (KOHORT BERGANDA) • 2. NON CONCURRENT COHORT = RETROSPEKTIF COHORT= HISTORICAL COHORT

CONCURRENT COHORT DENGAN PEMBANDING INTERNAL Mulai Evaluasi f. u P(+) Subject f. u. FR(+) FR(-), P(-) P(+) FR(-) P(+)

CONCURRENT COHORT DENGAN PEMBANDING EKSTERNAL Mulai evaluasi F. U P(+) Subjek Faktor (+) tanpa P(-) penyakit P(+) Faktor (-) P(-)

Cohort Retrospectif Penelitian dimulai disini Efek + Subyek dengan faktor risiko Efek - Subyek penelitian Efek + Subyek tanpa faktor risiko Efek - Ditentukan dulu

PERBANDINGAN RETROSPECTIVE & PROSPECTIVE COHORT Atribute retrospective prospective *Informasi < komplit &<akurat >komplit&akurat *Pemaparan terputus berguna “tidak berguna” *Pemaparan baru tidak berguna *Biaya > murah > mahal *Waktu > pendek > panjang

KEUNGGULAN STUDI COHORT 1. Risiko relatif bisa diukur secara langsung 2. Bisa mendapatkan informasi insiden penyakit 3. Hubungan temporal pemaparan-penyakit jelas 4. Efisien untuk mempelajari pemaparan jarang 5. Mendapatkan informasi pemaparan multipel 6. Mendapatkan informasi keluaran (penyakit) beragam dari suatu pemaparan tertentu 7. Bias bisa lebih ditekan 8. Merupakan design penelitian observasional untuk meneliti hubungan sebab-akibat paling kuat.

KEKURANGAN STUDI COHORT 1. Membutuhkan waktu lama 2. Sering membutuhkan sampel besar 3. Mahal 4. Tidak efisien untuk mempelajari penyakit jarang 5. Hilang dari follow-up atau mati karena penyebab lain akan mempengaruhi validitas 6. Perubahan status pemaparan mempengaruhi validitas 7. Perubahan metode diagnosis dalam perjalanan waktu penelitian akan memberikan bias.

SELEKSI SUBJEK STUDI COHORT SUBJEK : SAMPEL MEWAKILI POPULASI FAKTOR YANG BERPENGARUH: 1. Tipe pemaparan yang dipelajari 2. Frekuensi pemaparan di populasi 3. Keterjangkauan dan kelanjutan partisipasi

PEDOMAN SELEKSI SUBJEK STUDI COHORT Ke 2 klmpk Terpapar tdk terpapar - Bebas penyakit -Karakteristik dasar -Sampilng dari yang dipelajari - Pada awal studi kepekaan berkembang penyakit sama - Informasi paparan & penyakit seimbang - Terjangkau dan sedia follow up tidak berbeda dengan kelompok tidak terpapar kecuali paparan populasi sama/ sebanding dengan kelompok terpapar -Pembanding multiple akan memperkuat validitas penelitian.

ANALISIS DATA PADA STUDI KOHORT Outcome Exposed Unexposed Total (+) A B A+B (-) C D C+D Total A+C B+D A+B+C+D

Exposed persons outcome (+) R(exposed) = All exposed persons A = A + C Unexposed persons outcome (+) R(unexposed)= All unexposed persons B = B + D

R(exposed) A/(A+C) Relative Risk = RR = R(unexposed) B/(B+D) 95% CI = (RR) exp[± V Var(Ln. RR) ] dimana V Var (Ln. RR) v = 1 - A/(A+C) + 1 -B/(B+D) A B

ATTRIBUTABLE RISK (AR) (RISK DIFFERENCE=EXCESS RISK) : the rate of disease in the exposed group that can be attributed to the exposure AR= R(exposed) – R(unexposed) ATRIBUTABLE RISK PERCENT (ARP) : the percentage of the total risk in the exposed that can be attributed to the exposure R(exposed) –R(unexposed) ARP= x 100 R(exposed )

PERSON TIME (PT) · Tidak semua subjek difollow-up dalam periode yang sama (mati, hilang dari follow up dll) · Person time adalah total waktu dari followup tiap-tiap subjek. Waktu bisa tahun atau bulan. 1 orang f. u 10 tahun PT = 10 15 orang f. u 2 tahun PT = 30

RATE RATIO Rate of outcome among exposed persons RATE RATIO= Rate of outcome among unexposed persons A/PT (exposed) = B/PT (unexposed)

TERIMA KASIH ATAS PERHATIANNYA