Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

DESAIN STUDI EPIDEMIOLOGI ANALITIK APRININGSIH, SKM, MKM.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "DESAIN STUDI EPIDEMIOLOGI ANALITIK APRININGSIH, SKM, MKM."— Transcript presentasi:

1

2 DESAIN STUDI EPIDEMIOLOGI ANALITIK APRININGSIH, SKM, MKM

3 Types of epidemiological study Discriptive : * Case report * Case series * Cross-sectional * Ecological Analytic: * Observational: - Case-control - Cohort * Experimental: intervention

4 CASE CONTROL STUDIES SOME KEY POINTS Most frequently used study design Participants selected on the basis on whether or not they are DISEASED ( remember in a cohort study participants are selected based on exposure status) Those who are diseased are called CASES Those who are not diseased are called CONTROLS CASE CONTROL STUDIES SOME KEY POINTS

5 Study Population DISEASEDnon-DISEASED (Cases) (Controls)

6 Exposed Unexposed Source population

7 Cases Exposed Unexposed Source population

8 Cases Exposed Unexposed Source population Sample Controls

9 Cases Exposed Unexposed Source population Controls = Sample of the denominator Representative with regard to exposure Controls Sample

10 Case control study Disease Controls Exposure ???? Retrospective nature

11 SELECTION OF CASES FIRST decide on a specific case definition based on a medically diagnosed condition Must consider what criteria will confirm the case definition – lung cancer confirmed by biopsy – osteoporosis confirmed by bone density measurements – atherosclerosis confirmed by ultrasound of carotid arteries

12 SELECTION OF CASES SECOND will you use INCIDENT or PREVALENT cases? Incident… – must wait for new cases to occur – study can specifically measure exposure relating to development of disease Prevalent... – don’t have to wait while cases occur with time - more practical! – study will specifically measure exposure relating to survival with disease

13 SELECTION OF CASES THIRD be aware of the unique qualities of certain groups – hospital admissions – nursing homes – screening participants – day care facilities some groups may have better supporting medical records some groups may be more homogenous and present less confounding variables

14 SELECTION OF CONTROLS THE BIG PICTURE … – Controls should be representative of the referent population from which cases are selected (I.e. comparable) – They don’t have to be representative of the source (I.e. total) population – Controls should have the potential to become cases (they have to be susceptible for the disease of interest)

15 Total Population Reference Population CasesControls Controls should be comparable to cases

16 SELECTION OF CONTROLS Different Types of Controls… – randomly selected individuals from the population like RDD (random digit dialing) – individuals that live in the same neighborhoods as cases

17 SELECTION OF CONTROLS Different Types of Controls( con’t)… – best friends of cases – spouses or siblings of cases – individuals at the same hospital with cases

18 What would be a good sources of controls for …? Investigating whether risk of cancer was associated with a local chemical manufacturing company... Investigating whether heart disease was associated with cultural or family dietary patterns...

19 MEASURING ASSOCIATION because study participants in Case Control studies are selected based on disease status... – case control studies are ideal for the study of rare diseases – incidence can’t be calculated

20 MEASURING ASSOCIATION Because incidence can’t be calculated, a relative risk can’t be calculated (RR is a ratio of INCIDENCE in exposed and non-exposed) Instead of the RR, an ODDS RATIO is calculated in case control studies 19

21 MEASURING ASSOCIATION Odds: NOT a proportion, but the ratio of the # ways an event CAN occur relative to the # of ways an event CAN NOT occur Odds = P(event occurs) = p / ( 1 - p) 1 - P(event occurs) Odds Ratio: Odds of case being exposed Odds of control being exposed 20

22 Classic 2 x 2 Table Odds Ratio = a/c = a d b/d b c Disease No Disease Exposure a b No Exposure c d 21

23 Is Use of Artificial Sweeteners associated with Bladder Cancer? Cases Controls Ever Used1,2932,455 Never Used1,7073,321 Total 3,0005,776 ODDS RATIO = 1,293 * 3,321 = ,455 * 1,707 Hoover and Strasser (1980) Lancet 1:

24 Interpretation of the Odds Ratio… If O.R. = 1 then exposure NOT related to disease OR >1 then exposure POSITIVELY related to disease OR <1 then exposure NEGATIVELY related to disease Hoover and Strasser concluded what from their study?

25 A Special Case... When the disease is RARE and the duration of the given disease SHORT…. O.R.  R.R.

26 CASE CONTROL STUDY SUMMARY Total population Referent pop’n cases cases and controls are representative of a referent population controls have the potential to become cases selection based on disease and exposure assessed retrospectively

27 SELECTION OF CONTROLS to avoid potential problems of confounding some studies use MATCHING – MATCHING: the process of selecting controls so that they are similar to cases on certain specific characteristics

28 SELECTION OF CONTROLS CHARACTERISTICS THAT ARE OFTEN USED FOR MATCHING… – age – gender – body mass index (weight / height 2 ) – smoking status – marital status

29 SELECTION OF CONTROLS There are two types of matching… – GROUP MATCHING (frequency matching) based on proportions Idea is to select a control group with a certain characteristic identical to cases in the same proportion as it appeared in cases Example: if 25% of cases in your study smoke you would select a control population that included 25% smokers

30 SELECTION OF CONTROLS There are two types of matching… – INDIVIDUAL MATCHING (matched pairs) for every individual case a control is selected who is identical to the case on certain characteristics Example: If your first case is a 25 year-old woman who smokes then you would find a control who is 25, female and a smoker

31 MATCHED PAIRS EXAMPLE case control case control

32 Cohort study is the gold standard of analytical epidemiology Alain Moren Case-control studies have their place in epidemiology, but if cohort study is possible do not settle for second best

33 krisbantas/studi kohort/S232

34 33

35 34 Studi Kohort Prospektif Prospective cohort study : nama lain : concurrent cohort study longitudinal study Struktur : peneliti memilih sampel (kelompok kohort) yang akan diteliti dari populasi ukur status “exposure” pada anggota sampel sehingga menjadi sampel menjadi 2 kelompok kelompok dengan “E” + kelompok dengan “E” - follow-up kedua kelompok selama periode waktu tertentu ukur status “disease” pada anggota sampel dari kedua kelompok kohort bandingkan

36 35 dari pengamatan yang dilakukan, diperoleh informasi : insiden dari “outcome” (sakit, meninggal dll) riwayat alamiah penyakit analisa hubungan antara “predictor variable” dan “outcome variable” “exposure” “disease” disain : The PresentThe Future Risk factor “E” + Risk factor “E” - Disease + Disease - Disease + Disease - o populasi sampel Follow -up

37 36 contoh : suatu studi ingin menentukan apakah olah raga dapat mencegah penyakit jantung koroner (PJK) kelompok kohort yang diteliti terdiri dari (dokter) variabel “exposure”: olah raga olah raga teratur ( E+) tidak olah raga ( E -) Follow-up cohort 10 tahun variabel “outcome” meninggal karena PJK hasil : Insiden pada kelompok E + = 24/ person-year insiden pada kelompok E - = 16/ person-year 24/ RR = = /10.000

38 37 Kelebihan dan Kelemahan Studi Kohort prospektif Kelebihan : sangat cocok untuk studi yang ingin melihat : gambaran insiden penyakit kausa atau faktor risiko (studi dimulai dari pengukuran faktor risiko sebelum “outcome” muncul) memberi kesempatan pada peneliti mengukur variabel yang diteliti, lebih akurat dan komplit no recall bias Kelemahan : mahal tidak efisien ada efek dari konfounder

39 38 Studi Kohort Retrospektif Nama lain : retrospective cohort study non concurrent cohort study hystorical cohort study Stuktur : strukturnya sama dengan studi kohort prospektif bedanya, pada studi kohort retrospektif : pengukuran variabel prediktor, data dasar follow-up dilakukan pada masa lalu pengukuran terhadap variabel “outcome” dapat dilakukan : saat studi dimulai dari data masa lampau pada prinsipnya pengukuran variabel “outcome” dilakukan setelah pengukuran variabel “predictor”

40 39 disain : The PastThe Present Risk factor “E” + Risk factor “E” - Disease + Disease - Disease + Disease - populasi sampel

41 40 Langkah-langkah studi : tentukan kelompok kohort yang akan diteliti (data dari masa lampau) kumpulkan data mengenai variabel “predictor” atau “exposure” (data dari masa lampau) follow-up kelompok kohort kumpulkan data variabel “outcome” (data dapat diperoleh : dari masa lampau pada saat penelitian Kalkulasi : Insiden “D” pada kelompok “E”+ RR= Insiden “D” pada kelompok “E” -

42 41 Contoh : suatu studi ingin melihat prognosa dari prolaps katup mitral dengan kelainan tambahan ditentukan kelompok kohort yang akan diteliti 343 pasien dengan kelainan prolaps katup mitral ( data dari pemeriksaan EKG tahun 1975 dan 1979) dikumpulkan data menegenai variabel “predictor”” data dari medical record variabel “predictor” berupa kelainan tambahan pada prolapsus katup mitral (data EKG) dikumpulkan data mengenai variabel “outcome” variabel “outcome” yang diukur berupa : mati tiba-tiba emboli endokarditis

43 hasil : 10% dari pasien -pasien prolaps mitral dengan kelainan tambahan pada katup mitral meninggal tiba-tiba 0.7 % dari pasien tanpa kelainan tambahan Pada katup mitral meninggal tiba-tiba Insiden E+ 10 RR = = = 14 Insiden E - 0.7

44 43 Kelebihan dan kelemahan studi kohort retrospektif Kelebihan : seperti studi kohort prospektif variabel “predictor” diukur sebelum variabel “outcome” pengukuran variabel “predictor” tidak bias karena diukur sebelum variabel “outcome” diukur tidak ada pengaruh yang disebabkan telah diketahuinya “outcome” (spt pada studi kasus- kontrol) lebih hemat waktu, dana Kelemahan : peneliti tidak dapat mengontrol kualitas data yang dipakai

45 44 Nested Case-Control Merupakan studi kasus kontrol di dalam studi kohort Studi kasus kontrol yang disarangkan pada studi kohort Stuktur : pengukuran variabel “predictor”pada partisipan telah dikumpulkan dimasa lampau (kemudian disimpan) semua partisipan di follow-up pada akhir penelitian, diukur variabel “outcome” kelompok dengan “outcome” / disease + kelompok dengan “outcome” / disease - kemudian pada kelompok “disease +” (case) dan “disease -”(control) masing-masing dilihat kembali nilai dari pengukuran variabel “predictor” pada masa lalu bandingkan “exposure” pada kedua kelompok kasus dan kontrol

46 45 Contoh : Suatu studi ingin melihat apakah kadar mikronutrien X dalam darah ada hubungannya dengan kejadian penyakit kanker pengambilan sampel darah telah dilakukan 10 tahun yang lalu pada 1000 orang pada saat penelitian terdapat 50 penderita kanker, 950 tetap sehat kemudian dilakukan pemeriksaan terhadap sampel darah yang telah diambil dari 50 penderita kanker 25 diantaranya mempunyai kadar mikronutrien X yang rendah dari 950 yang sehat, 300 diantaranya mempunyai kadar mikronutrien X yang rendah

47 46 Kasus (Kadar mikronutrien X rendah) 60 Kadar mikronutrien X normal) Kontrol (Kadar mikronutrien X rendah) 600 (Kadar mikronutrien X normal) OR = = /60 300/600 interpretasi Kadar mikronutrien X yang rendah dalam darah berisiko 1.3 x menimbulkan kanker dari pada bila kadarnya normal

48 47 Studi Kohort Tunggal / Single-cohort study Struktur : kelompok kohort terdiri dari 2 sampel kelompok kohort atau lebih dengan status keterpaparan dengan “exposure” yang berbeda-beda sampel kohort berasal dari 1 populasi yang sama variabel “predictor” diukur sebelum variabel “outcome” diukur dapat bersifat kohort retrospektif atau prospektif

49 48 Disain : The Present The Future Risk factor “E” + Risk factor “E” - Disease + Disease - Disease + Disease - population Sample Sampel

50 49 Studi Kohort Ganda / Double-cohort study Struktur : kelompok kohort terdiri dari 2 kelompok atau lebih sampel kohort berasal dari 2 populasi atau lebih yang berbeda-beda level keterpaparannya dengan faktor risiko variabel “predictor” diukur sebelum variabel “outcome” diukur dapat bersifat kohort retrospektif atau prospektif

51 50 Disain : The Present The Future Risk factor “E” + Risk factor “E” - Follow-up Disease + Disease - Disease + Disease - Population ( risk factor +) Population ( risk factor -) sample

52 51 Contoh : suatu studi ingin meneliti apakah para dokter yang terpapar radiasi mempunyai mortality rate yang tinggi dilakukan triple cohort study diidentifikasikan 3 kelompok sampel kohort dengan keterpaparan “exposure” yang berbeda-beda sampel diambil dari 3 populasi dengan keterpaparan “exposure” yang berbeda populasi 1 adalah dokter-dokter dari bagian radiologi populasi 2 adalah dokter umum populasi 3 adalah dokter dari bagian opthalmologi peneliti mencatat semua status vital dari semua anggota sampel tahun kematian peneyebab kematian hasil : radiologist mempunyai mortality rate yang paling tinggi dari ketiga kelompok kohort tadi

53 52 Kelebihan dan kelemahan studi kohort ganda Kelebihan : merupakan disain kohort yang paling cocok untuk penelitian terhadap faktor-faktor risisko yang berbahaya kelebihan lainnya sama dengan penelitian kohort lainnya Kelemahan : oleh karena sampel berasal bukan dari 1 populasi sampel tidak komparabel pengaruh konfounder kelemahan lainnya sama dengan penelitian kohort lain


Download ppt "DESAIN STUDI EPIDEMIOLOGI ANALITIK APRININGSIH, SKM, MKM."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google