SKRINING

OBJEKTIF Menjelaskan makna skrining Menjelaskan tujuan, penggunaan, dan sifat-sifat uji skrining Menghitung berbagai ukuran yg digunakan dlm menilai uji skrining

PENGERTIAN Skrining adalah metoda Identifikasi dugaan penyakit atau masalah kesehatan, dg cara menerapkan uji, pemeriksaan atau prosedur lain yg dapat dilakukan secara cepat. (US Commiission on Chronic Illness 1951).

UJI SKRINING Pisahkan secara jelas org yg sehat yg mungkin sakit dari org sehat yg mungkin tidak sakit Tidak bertujuan utk menegakkan diagnosis. Orang dg tes positif atau yg dicurigai harus dirujuk ke dokter utk pastikan diagnosis & upaya pengobatan

UJI SKRINING Hanya pemeriksaan awal, responden yg positif perlukan diperiksa lebih lanjut Inisiatifnya lebih baik dimulai oleh peneliti atau lembaga penyedia pelayanan daripada keluhan pasien Umumnya peduli thd penyakit kronik & bertujuan mendeteksi penyakit yg belum dpt pengobatan medik

JENIS SKRINING MEDIS Skrining massal Skrining seluruh populasi Skrining multipel atau multifasik Satu kegiatan skrining yg gunakan berbagai metoda pemeriksaan Skrining Preskriptif Skrining yg mendeteksi awal org sehat yg diduga menderita penyakit yg dg deteksi dini dpt dikendalikan lebih baik. Contoh, mamografi utk deteksi Ca payudara

KARAKTERISTIK UJI SKRINING Akurasi Estimasi hasil Presisi Reprodusibilitas Sensitivitas Spesifisitas Validitas

AKURASI Derajat pengukuran/ estimasi berdasar pengukuran yg mewakili nilai atribut yg sedang diukur yg benar. Uji skrining harus memberikan ukuran yg benar terhadap atribut yg diamati Dipengaruhi oleh dua faktor: 1. Reprodusibilitas: konsistensi pengukuran 2. Validitas: kemampuan membedakan orang yg dg penyakit & yg tanpa penyakit

ESTIMASI Pengukuran atau perkiraan nilai beberapa kuantitas yg diketahui, dipercaya, atau dicurigai berhubung dg derajat kesalahan

PRESISI Kualitas yg didefinisi atau dinyatakan secara jelas. Ukuran presisi adalah jumlah pilihan yg dapat dibedakan dari pengukuran terpilih, Ada kalanya ditunjukkan oleh jumlah angka yg signifikan dlm pengukuran Ukuran presisi yg lain adalah kesalahan baku pengukuran, simpangan baku serial determinasi replikasi kuantitas yg sama Presisi tidak sama dg akurasi Dalam statistik, presisi didefinisikan sebagai invers varians suatu pengukuran atau estimasi

REPRODUSIBILITAS Sinonim: Repeatability Suatu uji atau pengukuran dapat diulang jika hasil pd tiap pengukuran yg dilakukan identik atau sangat mirip Hasil yg konsisten dlm percobaan yg diulang Repeatabilitas: konsistensi suatu pengukuran atau uji pd satu penggunaan ke kepenggunaan berikutnya.

SENSITIFITAS Istilah lain: true positive rate Proporsi populasi yg benar-benar sakit yg teridentifikasi sakit oleh uji skrining Ukuran probabilitas utk diagnosis suatu kasus penyakit secara benar, Peluang tiap kasus utk diidentifi olh tes skrining. Kemampuan uji skrining berikan hasil positif jika org yg diuji benar-benar sakit

SPESIFISITAS Istilah lain: true negative rate Proporsi orang yg benar-benar tidak sakit yg diidentifikasi oleh uji skrining Mengukur probabilitas identifikasi secara benar orang yg tidak sakit dg suatu uji skrining Kemampuan suatu uji (tes) memberikan temuan yg negatif bila orang yg diuji bebas penyakit

VALIDITAS Berasal dari bahasa Latin, artinya kekuatan Menjelaskan kekuatan suatu instrumen pengukuran atau uji yg diperkirakan utk mengukur Kemampuan utk mengukur sesuatu yg seharusnya diukur

IMPLIKASI & KONSEKUENSI SKRINING Dipertimbangkan sebelum prog skrining dimulai Apakah skrining secara ilmiah & pendanaan dimungkinkan, dg hasil yg menguntungkan masyarakat Suatu skrining diusulkan dg keyakinan bahwa diagnosis dini membuat terapi ebih efisien

KRETERIA SKRINING PENYAKIT Penyakit serius Pengobatan sebelum gejala muncul harus lebih menguntungkan daripada setelah gejala muncul Mortalitas & mobiditas menjadi lebih rendah. Prevalens penyakit preklinik harus tinggi pada populasi yg diskrining

PENYAKIT SERIUS misalnya, Ca paru, Ca serviks, PKU Cost - effective Biaya skrining harus sesuai dg kehilangan konsekuensi kesehatan Risiko utk yg tak didiagnosis & diobati secara dini harus lebih baik dari pada akibat yg didapat dari prosedur skrining. menyelamatkan hidup misalnya, Ca paru, Ca serviks, PKU

PENYAKIT SERIUS misalnya, Ca paru, Ca serviks, PKU Cost - effective Biaya skrining harus sesuai dg kehilangan konsekuensi kesehatan Risiko utk yg tak didiagnosis & diobati secara dini harus lebih baik dari pada akibat yg didapat dari prosedur skrining. menyelamatkan hidup misalnya, Ca paru, Ca serviks, PKU

TAHAP RIWAYAT ALAMIAH PENYAKIT Waktu biasanya diagnosis ditegakkan Perubahan patologik Onset simptom Lead time Pemajanan DPCP Tahap pemulihan, cacat atau meninggal Tahap penyakit subklinis Tahap klinis penyakit Tahap suseptibilitas Onset biologis Gejala muncul DPCP = Detectable PreClinical Phase

PENGOBATAN FASE PREKLINIK Pengobat lebih baik dilakukan sebelum gejala muncul pd DPCP DPCP = detectable preclinical phase (Fase preklinik yg dapat dideteksi) Contoh: DPCP Ca serviks panjang, 10 tahun. Uji Pap smear akan efektif DPCP Ca paru pendek, skrining tidak efektif

PREVALENS DPCP PD POPULASI TINGGI Program skrining diarahkan pd deteksi kasus Skrining terbatas Deteksi kanker payudara utk wanita yg punya riwayat keluarga Kanker kandung kemih pd pekerja yg terpapar

HIPERTENSI Contoh penyakit yg baik diskrining Serius , mortalitas tinggi ; terdokumentasi Pengobatan dini , menurunkan mortalitas & morbiditas Prevalensi di populasi tinggi (20 %)

UJI SKRINING YG BAIK Sangat sensitivitas Sangat spesifisitas harus tersedia Tidak mahal Mudah dilakukan Akibatkan sedikit ketidaknyamanan valid, reliabel; bisa digandakan Hasil uji didefinisikan dg jelas

Status Penyakit sebenarnya TABEL SILANG SKRINING Hasil skrining Status Penyakit sebenarnya total Sakit (D+) tak sakit (D-) Positif (T+) A B A + B Negatif (T-) C D C + D A + C B + D A + B + C + D

INDIKATOR UJI SKRINING Validitas uji skrining Sensitivitas Spesifisitas Nilai Predictiv Positive Nilai Predictiv Negative 2. Apparent prevalence 3. True Prevalence 4. Akurasi tes False negative error rate False positive error rate Likelihood ratio positive Likelihood ratio negative

SENSITIVITAS Peluang hasil skrining akan positif jika dilakukan pd org yg sesungguhnya sakit Rumus Sensitivitas = Pr(T+|D+)  dibaca probabilitas tes positif jika kondisional ada penyakit Sensitivitas =

SPESIFISITAS Peluang hasil skrining negatif jika dilakukan pd orang yg sesungguhnya bebas penyakit Rumus Spesifisitas = Pr(T-|D-)  dibaca peluang tes negatif jika kondisional tidak sakit Spesifisitas =

NILAI PREDICTIV POSITIVE Peluang orang dg hasil tes positif akan betul-betul sakit Rumus PVP = Pr(D+|T+)  dibaca peluang sakit jika kondisional hasil uji positif

NILAI PREDICTIF NEGATIF Peluang org dg hasil tes negatif akan betul-betul bebas penyakit Rumus PVN = Pr(D-|T-)  dibaca peluang tidak sakit jika kondisional hasil uji negatif

APPARENT PREVALENCE (P*) Proporsi org dg hasil tes positif pd uji skrining P* =

TRUE PREVALENCE (P) Proporsi orang yg sakit pd uji skrining P =

AKURASI TES (UJI) Proporsi orang yg betul-betul sakit dg hasil tes positif ditambah proporsi orang yg betul-betul tidak sakit dg hasil tes negatif pd uji skrining Akurasi tes =

CONTOH 64.810 wanita usia 40 - 60 th mengikuti skrining (mamografi & pemeriksaan fisik). Setelah 5 th, dari 1.115 kasus skrining positif; 132 menderita Ca payudara sebaliknya pd 63.695 peserta dg skrining negatif, 45 orang menderita Ca payudara. Pertanyaan : Bagaimana tingkat validitas tes skrining ini ?

Status Peny yg sebenarnya JAWABAN Hasil Mamografi Status Peny yg sebenarnya Total Sakit (D+) Tak sakit (D-) Positif (T+) 132 983 1.115 Negatif (T-) 45 63.650 63.695 A + C B + D 64.810

PERHITUNGAN (1) Validitas Sensitivitas = (132)/(177) = 0,746 Spesifisitas = (63.650)/(64.633) = 0,985 Nilai Prediktif Positif =(132)/(1.115)= 0,118 Nilai Predik Neg =(63650)/(63695)= 0,999 Apparent prevalence = (1115)/(64810) = 0,017 True Prevalence = (177)/(64810) = 0,0021

PERHITUNGAN (2) Akurasi tes = (132 + 63650) / (64810) = 0,985 False negative error rate=(45/177) = 0,254 False positive error rate=(983)/(64.633)= 0,015 Likelihood ratio positive (LR+) = [(132)/(177)] / [(983)/(64633)] = 49,03 Likelihood ratio negative (LR-) = [(45)/(177)]/[(63850)/(64633)] = 0,257

Terima Kasih