Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Dr. H. Masriadi, S.K.M., S.Pd.I., S.Kg., M.Kes., M.H

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Dr. H. Masriadi, S.K.M., S.Pd.I., S.Kg., M.Kes., M.H"— Transcript presentasi:

1 Dr. H. Masriadi, S.K.M., S.Pd.I., S.Kg., M.Kes., M.H
Inferesial kausal Dr. H. Masriadi, S.K.M., S.Pd.I., S.Kg., M.Kes., M.H

2 Inferensi kausal Inferensi kausal dalam epidemiologi adalah hubungan statistik dalam asosiasi kausal, yg dijelaskan dalam pengertian probabilistik yaitu bahwa keberadaan faktor A (pajanan) akan meningkatkan peluang terjadinya faktor B (timbulnya penyakit).

3 Inferesial kausal Hubungan kausal memiliki atribut-atribut yaitu:
Kausa-> sesuatu yang diasosiakan dengan efeknya, yg muncul sebelum atau paling tidak pada saat yg bersamaan dengan efek tersebut, dan bertindak terhadap efeknya. Sebuah kausa dapat diharuskan tanpanya efek tidak akan muncul dan/atau memadai dengannya efek akan muncul walaupun tidak ada atau ada faktor lain yang terlibat di dalamnya.

4 Hubungan asosiasi Hubungan asosiasi dalam epidemiologi adalah keterikatan atau saling pengaruh antara dua atau lebih variabel. Hubungan tersebut dapat bersifat hubungan sebab akibat maupun yg buka hubungan sebab akibat. Hubungan keterikatan adalah hub. Anta variabel, jika ada perubahan pada variabel yg satu (independent) maka akan mempengaruhi variabel yg lainnya (dependent).

5 Hubungan asosiasi kausal
Hubungan antara dua atau lebih variabel, salah satu atau lebih diantara variabel tersebut merupakan variabel penyebab kausal (primer atau sekunder) terhadap terjadinya variabel lainnya sebagai hasil akhir dari suatu proese terjadinya penyakit.

6 Hubungan asosiasi bukan kausal PALSU
Hubungan asosiasi yg bersifat bukan hubungan sebab akibat, dimana variabel ketiga tampaknya mempunyai hubungan dengan salah satu variabel yg terlihat dalam hubungan kausal tetapi unsur ketiga ini bukan faktor penyebab. Dalam hubungan asosiasi bukan kausal, kita dapat menjumpai berbaga bentuk hubungan yg dipengaruhi oleh perjalanan waktu dan akibat yg timbul

7 Hubungan semu Hubungan antaa dua atau lebih variabel yg bersifat semu (tidak benar) palsu yg timbul karena faktor kebetulan atau karena adanya bias pada metode penelitian/cara penilaian yg dilakukan

8 Pendekatan kausalitas
Ada dua pendekatan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antara faktor yang diteliti dan penyakit:

9 Pendekatan probabilitas
Memberikan ruang terhadap kemungkinan terjadinya kesalahan-kesalahan, baik yg bersifat acak (sampling eror), bias maupun kerancuan (confounding). Dalam pendekatan probabilitas digunakan teori statistik untuk meyakinkan apakah terdapat hubungan yg valid antara faktor penelitian dan penyakit Penaksiran hubungan yg valid adalah penaksiran hubungan yg lebih telah memperhitungkan faktor peluang dan bias

10 Pendekatan determinasi
Hubungan antara variabel dependent (penyakit) dan variabel independent (faktor penelitian) berjalanan sempurna, diasumsikan tidak terdapat satu jenis kesalahan (eror) pun yg mempengaruhi sifat hubungan kedua variabel itu.

11 Model determinasi murni
Faktor X hubungan kausal antara faktor X (agent) dan faktor Y (penyakit) memiliki bentuk yg konstan (k), satu lawan satu sehingga satu faktor dapat memprediksi kejadian satu faktor lainnya dengan sempurna. Sebagai agent X dikatakan sebagai penyebab penyakit Y, jika hubungan X dan Y memiliki spesifitas akibat dan spesifitas penyebab. Penyakit Y

12 Postulat Henle-Koch Suatu agent adalah penyebab penyakit, apabila ketiga syarat berikut: Agent tersebut selalu dijumpai pada setiap kasus penyakit yg diteliti (necessary cause), pada kenyataan yg sesuai Agent tersebut hanya mengakibatkan penyakit yg diteliti, tidak menyebabkan penyakit lain (spesifitas efek). Jika agen diisolasi sempurna dari tubuh dan berulang-ualng ditumbuhkan dalam kultur yg murni ia dapat menginduksikan.

13 Model determinasi dengan modifikasi
Jika spesifitas penyebab dan spesifitas efek terlalu sulit untuk dipenuhi

14 Model kausasi majemuk Peran faktor-faktor penyebab dalam model kausalitas majemuk bersifat kumulatif Model yg menggambarkan relasi faktor-faktor penyebab penyakit adalah: Klaster faktor penyebab Segitiga epidemiologi Jala-jala kausasi Model roda

15 Klaster faktor penyebab
Merupakan konsep relasi faktor-faktor penyebab dan penyakit. Penyebab yg mencukupi bukanlah faktor tunggal, tetapi sejumlah faktor yg membentuk sebuah kelompok.

16 Segitiga epidmeiologi
Merupakan relasi tiga komponen penyebab penyakit yaitu penjamu, agent dan lingkungan dalam bentuk segitiga Penjamu Lingkungan Agent

17 Jala-jala kausasi Dicetuskan oleh Mc Mahon dan Pugh
Setiap efek (penyakitI tak pernah tergantung pada sebuah faktor penyebab, tetapi tergantung pada sejumlah faktor dalam rangkaian kausalitas sebelumnya

18 Model lain yang tidak menekankan agent sebagai penyebab tetapi lebih melihat interaksi Host dan Lingkungan, sebagai berikut : JARINGAN PENYEBAB Mac Mahon (1960) Esensi konsep ini efek tidak pernah bergantung pada sebab tunggal Tetapi lebih dikembangkan dari hasil rangkaian penyebab dimana setiap matarantainya merupakan silsilah keturunan yang kompleks.

19 Keuntungan dari keragaman penyebab
Memungkinkan untuk memuuskan penyebaran dan perkembangan penyakit dengan memotong mata rantai pada titik yang berbeda.

20 Model Roda Hubungan manusia dan lingkungan sebagai roda
Suatu pendekatan untuk melukiskan hubungan manusia dengan lingkungannya. Roda mengandung sebuah pusat (host atau manusia) yang memiliki sifat genetik sebagai intinya Terdiri atas manusia dengan subtansi genetik pada bagian intinya dan kompnen lingkungan biologi, sosial, fisik mengelilingi penjamu Ukuran komponen roda bersifat relatif, tergantung problem spesifik yg bersangkutan

21 Host Lingk. Sosial Lingk. Fisik Lingk. Biologi Inti genetik Seperti pada model jaringan, model lingkaran juga menyiratkan kebutuhan untuk mengenali faktor etiologi tanpa mempertimbangankan agen penyakit Namun bertentangan dengan Jaringan penyebab, model lingkaran tidak menganjurkan penggambaran yang terpisah antara faktor host dan lingkungan, sebuah perbedaan yang berguna bagi analisi epidemiologi.

22 Kriteria kausalitas Baik pendekatan deteminisme maupun probabilitas membutuhkan pertimbangan yg mendalam untuk sampai pada keputusan hubungan kausal. Kriteria kausalitas yg dirumuskan oleh Brandford Hill adalah: Kekuatan asosiasi (strength of association) Konsistensi (consistensy) Spesifitas (specificity) Kronologi waktu (temporality) Efek dosis respon (biological gradient) Plausabilty Coherence Experiment Analogy

23 Lanjut Ke pertemuan berikutnya
Bersambung….. Lanjut Ke pertemuan berikutnya


Download ppt "Dr. H. Masriadi, S.K.M., S.Pd.I., S.Kg., M.Kes., M.H"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google