I. Pendahuluan World Health Organization (WHO) mendeskripsikan sehat merupakan suatu keadaan fisik, mental dan sosial yang baik bukan hanya tidak adanya penyakit atau suatu kelemahan. Meskipun ini merupakan konsep ideologis yang penting, untuk tujuan yang paling praktis, tujuan program kesehatan lebih mudah didefinisikan dalam hal pencegahan atau pengobatan penyakit.1-3 Penyakit adalah segala sesuatu yang dialami suatu populasi (atau individu) yang menyebabkan rasa ketidaknyamanan, sakit, gangguan, cedera, cacat jenis apa pun ataupun kematian. Memahami definisi suatu penyakit dan patogenesisnya sangat penting untuk memahami penyebabnya untuk menentukan strategi pencegahan dan pengobatan yang paling efektif, sehingga dapat mengurangi efek dari suatu penyakit ataupun mengetahui faktor risikonya. Sesuai dengan prinsip epidemiologi, dengan mengetahui penyebaran suatu penyakit, kita dapat mengetahui faktor risiko yang menyertainya dan bagaimana mengatasinya.2,4 Dengan memperoleh informasi yang berhubungan dengan kesehatan, kita dapat mengidentifikasi kecenderungan kesehatan yang muncul, intervensi mana yang akan memiliki pengaruh terbesar, mengantisipasi kebutuhan di masa depan, membantu dalam menentukan prioritas kebutuhan pengeluaran, memberikan informasi (edukasi) kepada masyarakat dan membantu dalam menetapkan agenda penelitian kesehatan.4,5 Penelitian epidemiologis memiliki kemampuan untuk mengukur terjadinya penyakit pada populasi. Untuk memahami suatu frekuensi suatu penyakit terlebih dahulu harus memahami pengertian dari kasus itu sendiri, periode waktu terjadinya, jumlah populasi dan faktor paparan yang ada. Beban penyakit yang berbeda dalam suatu populasi tergantung pada frekuensinya (insiden atau prevalensi), tingkat keparahan suatu penyakit (mortalitas dan tingkat morbiditas), efeknya (kesehatan, sosial, ekonomi) dan jenis populasi yang terkena (jenis kelamin, usia).2-5 Setelah 'definisi kasus' diputuskan, jumlah kasus dapat ditentukan. Informasi tentang jumlah kasus yang terjadi pada populasi tertentu belum berarti menggambarkan keadaan yang ada. Misalnya, mengetahui bahwa 100 kasus kanker paru-paru terjadi di 1
kota A dibandingkan dengan 50 kasus di kota B tidak membuat kita dapat menyimpulkan bahwa kanker paru-paru lebih sering terjadi di kota A daripada di kota B. Untuk membuat perbandingan yang adil dari frekuensi kanker paru-paru di dua populasi ini perlu mengetahui ukuran populasi dari mana kasus berasal dan periode waktu di mana data dikumpulkan (person, place, time)2,5 II. Metode Pengukuran Langkah pertama dalam mengukur penyakit dalam suatu populasi adalah menghitung angka kejadiannya. Menghitung frekuensi penyakit dapat dilakukan dengan beberapa cara. Ada dua jenis utama pengukuran frekuensi penyakit yaitu prevalensi dan insidensi.2-5 2.1. Prevalensi Prevalensi adalah jumlah kasus suatu penyakit dalam suatu populasi pada suatu waktu, sebagai proporsi dari jumlah total orang dalam populasi itu. Dengan demikian, ukuran ini dapat dianggap sebagai frekuensi penyakit dalam suatu populasi pada suatu waktu tertentu dan itulah sebabnya kadang-kadang disebut sebagai titik prevalensi (Point Prevalence). Prevalensi tidak berdimensi, namun periode waktu harus selalu ditentukan. Istilah tingkat prevalensi (Prevalence Rate) sering digunakan sebagai pengganti prevalensi. Hal ini tidak benar karena prevalensi menurut definisi adalah suatu proporsi, bukan suatu rata-rata. Proporsi prevalensi biasanya digambarkan sebagai nilai 0 sampai 1 (seringnya persentase). Prevalens period adalah variasi yang mewakili jumlah orang yang menjadi kasus pada periode waktu yang ditentukan dibagi dengan jumlah total orang dalam populasi itu.2-5 Prevalensi = Jumlah kasus dalam suatu populasi pada suatu waktu tertentu Jumlah orang dalam populasi yang ditentukan pada titik waktu yang sama Sebagai contoh, Survey nasional kebutaan dan gangguan penglihatan di Nigeria pada tahun 2005-2007 memeriksa 13.599 orang usia 40 tahun ke atas. Dari pemeriksaan, 569 kasus dinyatakan mengalami kebutaan (tajam penglihatan < 20/400 atau < 3/60 pada mata yang lebih baik). Prevalensi yang didapat adalah 569 kasus/ 13599 orang 2
hasilnya 0,042 atau 4,2 %.6 Prevalensi adalah angka kejadian penyakit yang diperoleh dari suatu survei, yang memperlihatkan ukuran beban penyakit dalam suatu populasi. Informasi tersebut salah satunya berguna bagi perencana dan administrator kesehatan masyarakat yang ingin menentukan alokasi sumber daya perawatan kesehatan di komunitas tertentu, dan perlu mengetahui layanan apa yang diperlukan untuk menanggapi kebutuhan dalam populasi.4,5 2.2. Insidensi Jumlah kasus suatu penyakit yang terjadi pada suatu populasi pada suatu waktu tertentu tidak hanya ditentukan pada frekuensi di mana kasus baru terjadi dan didiagnosis, tetapi juga pada durasi rata-rata suatu penyakit (misalnya waktu pemulihan atau kematian). Sebagai akibatnya, insidensi dapat bervariasi dari satu populasi dengan populasi lain karena variasi dalam durasi penyakit.2-5 Berbeda dengan prevalensi, insidensi merupakan jumlah kasus baru penyakit yang ditemukan pada populasi individu yang berisiko selama interval waktu tertentu. 2.2.1 Insiden Kumulatif (Risk) Insiden kumulatif atau risiko adalah proporsi orang dalam suatu populasi yang terdiri dari orang-orang yang pada awalnya bebas dari penyakit yang kemudian menderita penyakit tertentu dalam suatu interval waktu. Insiden kumulatif, seperti prevalensi, merupakan suatu proporsi yang digambarkan dengan nilai 0 sampai 1 (seringnya persentase).4,5 Insiden Kumulatif (Risk) = Jumlah kasus baru pada suatu period waktu Jumlah populasi yang beresiko (population at risk) Sebagai contoh, pada studi Wisconsin Epidemiologic Study of Diabetic Retinopathy, 610 pasien dengan Diabetes Mellitus (DM) dalam terapi insulin dan 652 pasien DM tanpa insulin tanpa adanya edema makula diamati selama empat tahun. Dalam perkembangannya, 50 kasus edema makula terjadi pada pasien DM dengan insulin dan 34 kasus pada DM tanpa insulin. Sehingga, insiden kumulatif yang ada 50/610 pada 3
pasien DM dengan insulin berkisar 0.082 atau 8.2% dan 34/652 pada DM tanpa insulin berkisar 0.052 atau 5.2%.7 Pengukuran dari insiden dapat diinterpretasikan sebagai suatu kemungkinan (probability) atau risiko suatu individu dapat terkena suatu penyakit pada periode waktu tertentu. 2.2.2 Tingkat Insidensi (Incidence Rate) Insiden kumulatif mengamati seluruh populasi berisiko (population at risk) sejak awal periode penelitian pada periode waktu yang ditentukan. Dalam perkembangannya ada beberapa peserta akan memasuki studi beberapa tahun setelah studi dimulai dan beberapa peserta lain akan hilang (lost follow up/drop out) selama masa studi, sehingga penilaian tidak akan seragam untuk semua peserta. Diperlukan keseragaman dengan mencari rata-rata waktu (time at risk) setiap orang yang diamati dalam studi dan risiko menjadi sebuah kasus.2,5,8 Berikut contoh studi kasus baru HIV yang diobservasi selama periode waktu 5 tahun : Keterangan : Total waktu rata-rata (person years at risk) = 32.0 Kasus baru selama follow up = 3 à populasi beresiko, dalam observasi Tidak dalam studi HIV Incidence Rate = Jumlah kasus baru pada suatu period waktu Jumlah waktu (person-time at risk) selama periode tersebut 4
Seperti insiden kumulatif, pembilang incidence rate adalah jumlah kasus baru dalam populasi. Namun, penyebutnya sekarang adalah jumlah waktu rata-rata setiap individu yang berisiko. Dalam contoh hipotesis di atas, tingkat incidence rate adalah : Incidence Rate = 3 kasus HIV baru antara 2001 - 2005 32 person-years at risk antara 2001 - 2005 Sangat penting untuk menentukan periode waktu yang digunakan apakah angka tersebut mewakili jumlah kasus orang/hari, orang/bulan atau orang/tahun. Sehingga dapat dituliskan 9,4 kasus baru per 100 orang/tahun, atau 94 kasus per 1.000 orang/tahun. Jika data yang diperoleh tidak memungkinkan dalam penentuan waktu rata-rata orang/tahun, maka dapat digunakan titik tengah (mid-point) periode waktu studi yang dikalikan dengan jumlah lamanya observasi.8,9 Sebagai contoh : Kematian akibat kanker pada populasi A, tahun 2004 - 2008 150 Populasi A pada pertengahan 2006 22.554 Perkiraan total waktu orang/tahun (person-years at risk) 5 (tahun) x 22.554 = 112.770 orang/tahun Rata-rata angka kematian akibat kanker, 2004-2008 150/112.770 orang/tahun = 0,0013 kematian per tahun = 1.3 kematian per 100 orang/tahun 2.3 Hubungan antara prevalensi dan insidensi Populasi di mana jumlah orang dengan dan tanpa penyakit tetap stabil dikenal sebagai steady-state population. Dalam keadaan seperti ini, titik prevalensi suatu penyakit hampir sama dengan tingkat insiden dan durasi rata-rata penyakit, dengan ketentuan bahwa prevalensi kurang dari sekitar 10 %. Meskipun kondisi steady-state tidak pernah ditemui dalam prakteknya, hubungan di atas memberikan cara praktis dalam membuat perkiraan kasar prevalensi dalam populasi ketika tidak ada perubahan dalam kejadian atau durasi penyakit.3,5,9 Titik Prevalensi (Point Prevalence) = Tingkat Insidensi (Incidence Rate) x Durasi Waktu 5
III. Mengukur Paparan (Exposure) Tujuan dasar dari penelitian epidemiologi adalah untuk menyelidiki hubungan antara paparan, faktor risiko dan terjadinya suatu penyakit. Tujuan ini membandingkan kejadian atau prevalensi penyakit pada sekelompok orang yang terpapar pada faktor risiko dengan insidensi atau prevalensi pada sekelompok orang yang tidak terpapar. Kita dapat membandingkan dua angka kejadian ini sebagai rasio untuk mendapatkan ukuran relatif efek paparan penyakit atau kita dapat mengukur perbedaan dari dua angka kejadian untuk mendapatkan ukuran absolut dari efek paparan terhadap penyakit.8-10 3.1 Pengukuran relatif dari efek Paparan Pengukuran ini memperkirakan besarnya hubungan antara paparan dan penyakit dan menunjukkan seberapa besar kemungkinan kelompok yang terpapar untuk terjadinya suatu penyakit dibandingkan kelompok yang tidak terpapar.10,11 Tiga jenis ukuran relatif dapat dihitung : Risk Ratio = Insidensi kumulatif pada kelompok terpapar Insidensi kumulatif pada kelompok tidak terpapar Rate Ratio = Tingkat Insidensi (incidence rate) pada kelompok terpapar Tingkat Insidensi pada kelompok tidak terpapar Odds Ratio = Odds penyakit pada kelompok terpapar Odds penyakit pada kelompok tidak terpapar Pengukuran ini sering secara kolektif disebut pengukuran risiko relatif (Relative Risk). Risiko relatif digunakan sebagai ukuran kekuatan etiologi. Nilai 1,0 menunjukkan bahwa kejadian penyakit pada kelompok yang terpapar dan tidak terpapar adalah identik dan dengan demikian tidak ada hubungan antara paparan dan penyakit. Nilai yang lebih besar dari 1,0 menunjukkan hubungan positif, atau adanya peningkatan risiko di antara kelompok yang terpapar. Demikian pula, risiko relatif kurang dari 1,0 berarti bahwa terdapat hubungan terbalik atau penurunan risiko di antara kelompok yang terpapar, atau paparan bersifat protektif.5,9,11 6
Sebagai contoh suatu studi pada 10.000 individu yang diamati selama periode waktu 2 tahun : Terpapar Tidak terpapar Jumlah populasi 2.000 8.000 Kematian yang terjadi 15 30 Waktu rata-rata (person-years at risk) 3.985 15.970 Risk Ratio = 15/2000 = 2.00 30/8000 Rate Ratio = 15/3.985 = 2.0038 30/15970 Odds Ratio = 15/(2000-15) = 2.0076 30/(8000-30) 3.2 Pengukuran absolut dari efek Paparan Informasi tentang risiko relatif saja tidak dapat memberikan gambaran lengkap tentang hubungan antara paparan dan penyakit. Tabel di bawah ini menunjukkan risiko relatif (dihitung sebagai rasio rata-rata/rate ratio) penyakit A dan B di antara mereka yang terpapar faktor risiko tertentu. Meskipun rasio rata-rata didapatkan nilai 2 pada kedua kasus, tingkat insidensi untuk penyakit A telah meningkat dari 5 hingga 10 per 100.000 orang/tahun, sedangkan tingkat kejadian untuk penyakit B telah meningkat dari 40 hingga 80 per 100.000 orang/tahun. Dampak absolut dari paparan akan sangat berbeda untuk kedua penyakit ini.4,8,10,11 Tingkat insidensi pada kelompok terpapar Tingkat insidensi pada kelompok tidak terpapar Rate Ratio Rate Difference Penyakit A 10 per 100.000 orang/tahun 5 per 100.000 orang/tahun 2.0 5 per 100.000 orang/tahun Penyakit B 80 per 100.000 orang/tahun 40 per 100.000 orang/tahun 2.0 40 per 100.000 orang/tahun Pengukuran absolut dihitung sebagai berikut : 7
Prevalence difference = Prevalensi kelompok terpapar - prevalensi kelompok tidak terpapar Risk difference = Risiko kelompok terpapar - risiko kelompok tidak terpapar Rate difference = Tingkat insidensi (incidence rate) kelompok terpapar - tingkat insidensi kelompok tidak terpapar Jika didapatkan hubungan antara paparan dan penyakit adalah hubungan kausal (bukan hanya asosiasi) maka pengukuran absolut ini dapat dikatakan sebagai attributable risk. Attributable risk (AR) dapat digunakan untuk mengevaluasi apakah dengan mencegah faktor risiko yang ada dapat mempengaruhi dampaknya. Nilai yang ada mempresentasikan jumlah kasus baru pada kelompok terpapar yang dapat dicegah jika paparan yang ada dihilangkan. Dalam contoh di atas, dengan menghilangkan paparan kita dapat mengurangi kejadian Penyakit A sebanyak 5 kasus per 100.000 orang/tahun, dan kita dapat mengurangi kejadian Penyakit B sebanyak 40 kasus per 100.000 orang/tahun. Paparan yang ada pada contoh diatasmerupakan suatu faktor penyebab yang dilihat dari rate ratio dimana hasilnya sama pada kedua penyakit. Dari sudut pandang administrator kesehatan, didapatkan hasil yang lebih baik pada penyakit B, dikarenakan dengan mengeliminasi paparan, lebih banyak kasus yang dapat dicegah dibandingkan penyakit A.10,11 Attributable risk = Prevalence difference Attributable risk = Risk difference Attributable risk = Rate difference Persentase atrributable risk dapat dihitung dengan cara berikut : Persentase attributable risk = Attributable risk/prevalensi atau risiko pada kelompok terpapar Persentase attributable risk = Relative risk - 1 Relative risk Untuk kedua penyakit di atas, didapatkan AR% adalah 50%. Artinya 50% dari penyakit yang dialami dalam kelompok yang terpapar dapat dihilangkan jika kelompok ini tidak mengalami paparan. Attributable risk merupakan perhatian khusus bagi 8
pembuat kebijakan. Dalam contoh di atas, didapatkan bahwa untuk menghilangkan 1 kasus Penyakit A kita perlu mencegah paparan terhadap 20.000 orang yang akan terpapar. Untuk menghilangkan 1 kasus Penyakit B kita perlu mencegah paparan dari 2.500 orang yang akan terpapar.11 Jumlah yang dapat ditangani = 1/ attributable risk IV. Kesimpulan Kesehatan populasi adalah perhatian mendasar dari kesehatan masyarakat global. Langkah pertama dalam mengejar peningkatan kesehatan populasi adalah pengukuran kesehatan dan penyakit. Pengukuran diperlukan untuk menetapkan besarnya masalah penyakit, menentukan faktor penyebab, mengetahui solusi potensial, dan menentukan dampak intervensi. Mengukur dampak penyakit pada populasi dalam hal mortalitas dan morbiditas dan konsekuensinya sangat penting untuk merencanakan cara efektif untuk mengurangi beban penyakit dan untuk menetapkan prioritas. Sistem kesehatan di seluruh dunia sangat dipengaruhi oleh perubahan profil penyakit dan dinamika populasi. Sistem-sistem ini harus mengembangkan kapasitas sumber daya untuk mencapai hasil yang efektif. Keputusan harus didasarkan pada bukti tentang pola penyakit, faktor risiko mereka, dan efektivitas intervensi alternatif. Pengumpulan dan analisis tepat waktu dari data berkualitas tinggi yang sesuai untuk mendukung bukti tersebut merupakan prasyarat untuk meningkatkan pembangunan kesehatan global yang adil. 9
DAFTAR PUSTAKA 1. WHO. International Health Conference, New York, June 19th - July 22nd 1946. 2. Webb P and Bain C. Essential Epidemiology: An introduction for Students and Health Professionals. Chapter 2 and 5. Second Edition. Cambridge University Press. 2011. 3. Vaughan J.P. and Morrow R.H., eds. Manual of Epidemiology for District Health Management, 198 pp. Geneva: World Health Organization. 1989. 4. Bailey L, Vardulaki K, Langham J and Chandramohan D. Introduction to Epidemiology. Chapter 2 and 3. Open University Press, 2005. 5. Hennekens CH & Buring JE. Epidemiology in Medicine, Chapter 4. Little, Brown and Company, 1987. 6. Kyari F, Gudlavalleti MV, Sivasubramaniam S, et al. Prevalence of blindness and visual impairment in Nigeria : the National Blindness and visual impairment study. Invest Ophtalmol Vis Sci 2009; 50;2033-39 7. Klein R, Moss SE, Klein BE, at al. The Wisconsin epidemiologic study of diabetic retinopathy. XI. The incidence of macular edema. Ophtalmology 1989; 96 : 1501-10 8. Morrow, Richard H. Global Perspective in Health. Vol. 1 - Epidemiology: Health and Disease in Populations. Encyclopedia of life support system. Maryland. 9. Gordis L. Epidemiology, 2nd edition. Philadelphia: Saunders; 2000. 10. Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern epidemiology 3rd edition. Philadelpia : Lippincott William & Wilkins ; 2008. 11. Miettinen OS. Proportion of disease caused or prevented by a given exposure, trait or intervention. Am J Epidemiol 1974; 99 ; 325-32 10