EBM Overview: Beberapa Konsep Penting Evidence-Based Medicine Prof. Bhisma Murti
Department of Public Health, Faculty of Medicine, Universitas Sebelas Maret
Pretest Probability dan Pengambilan Keputusan Klinis Pretest probability <0.30
Anamnesis
Pemeriksaan fisik Pengalaman klinis
Prevalensi pada populasi
Diagnosis
Pretest probability ≥0.30 - <0.80
Pretest probability ≥0.80
Jangan lakukan tes maupun terapi
Lakukan tes dan berikan terapi sesuai hasil tes
Jangan lakukan tes Beri TERAPI
Probabilitas Kebenaran Diagnosis, Interpretasinya, dan Pengambilan Keputusan Tabel 1 Probabilitas kebenaran diagnosis dan interpretasinya Probabilitas
Interpretasi
0
Diagnosis pasti tidak benar
0.05
Diagnosis hampir pasti tidak benar
0.20
Kemungkinan diagnosis benar sangat kecil
0.30
Kemungkinan diagnosis benar kecil
0.50
Ambigu, kemunginan diagnosis benar atau salah sama
0.70
Kebenaran diagnosis belum meyakinkan
0.80
Kebenaran diagnosis cukup meyakinkan
0.95
Kebenaran diagnosis sangat meyakinkan
1.0
Diagnosis pasti benar
Jangan lakukan tes maupun terapi Lakukan tes, lakukan terapi sesuai hasil tes Jangan lakukan tes Beri TERAPI
Hubungan Antara Cut-Off, Sensitivitas, dan Spesisifitas Fewer false positive More false negative Higher specificity Lower sensitivity More conservative
Fewer false negative More false positive Higher sensitivity Lower specificity More agressivity
Hubungan Antara Sensitivitas, Spesifisitas, LR, dan ROC Semuanya menunjukkan akurasi (validitas, kebenaran) tes diagnostik dalam mendiagnosis
ROC (grafik sensitivitas vs 1-spesifisitas
Sensitivitas
Gambar 1 Empat kurva ROC A, B, C, dan D, dengan luas area di bawah kurva (AUC) yang berbeda
Spesifisitas
Likelihood Ratio (+) = (sensitivitas/ (1-spesifisitas))
(Informasi yang diberikan oleh tes diagnostik yang digunakan untuk mengubah pretest probability menjadi posttest probability)
Importance: Melakukan/ Tidak Melakukan Tes Diagnostik Tabel 5 Menilai manfaat tes diagnostik dengan menggunakan Likelihood Ratio Positif dan Negatif LR Positif
LR Negatif
Manfaat tes
≥10
≤0.1
Banyak mengubah pretest probability, mengakhiri keraguan diagnosis, tes bermanfaat
5 - ˂10
<0.1 – 0.2
Tes cukup bermanfaat
2 - ˂5 1 - <2
<0.2 - 0.5 <0.5 - 1
Tes mungkin bermanfaat Tidak/ sedikit sekali mengubah pretest probability, tes tidak bermanfaat
Pretest probability ≥0.30 - <0.80
Jangan lakukan tes Tes diagnostik
Tes diagnostik tidak bermanfaat LR(+) <5.0
Lakukan tes
Tes diagnostik cukup bermanfaat LR(+) ≥ 5.0
Posttest probability ≥0.80
Kegunaan Terapi (Good dan Bad Outcome), dan Akibat Terapi (Harm) Terapi
Papapran dengan kausa (etiologi)
Harm, adverse outcome
Meningkatkan
Akibat penyakit (Disease outcome)
Penyakit Klinis (Clinical disease)
Terapi
Good outcome: ─ Kesembuhan ─ Remisi
Mencegah
Bad outcome: ─ Komplikasi ─ Disfungsi ─ Cacat ─ Rekurensi ─ Kematian
DOE (Disease-Oriented Evidence) versus POEM (Patient-Oriented Outcome that Matters) Tabel 6 Bukti tentang penyakit („DOE‟) versus bukti tentang pasien („POEM‟) Contoh Disease-Oriented Patient-Oriented Catatan Evidence (DOE) Evidence that Matters (POEM) Terapi Obat X menurunkan Obat X Riset DOE Antiaritmia PVC pada meningkatkan bertentangan pembacaan EKG kematian dengan riset POEM Terapi Terapi antihipertensi Terapi antihipertensi Bukti tentang Antihipertensi menurunkan menurunkan penyakit sesuai tekanan darah kematian dengan bukti tentang pasien Skrining Skrining PSA Manfaat skrining Ada bukti tentang prostat mendeteksi dini PSA untuk penyakit, belum ada kanker menurunkan bukti tentang pasien kematian belum jelas PVC= premature ventricle contraction, disebut juga denyut jantung ektopik, extrasystole. Tes PSA= tes Prostate Specific Antigen
Importance: Lihat Ukuran Efek dan CI95% Mencegah Bad Outcome 1. RR 2. OR 3. ARR 4. RRR 5. NNT
Meningkatkan Good Outcome 1. RR 2. OR 3. ABI 4. RBI 5. NNT
Meningkatkan Harm/ Adverse Outcome 1. RR 2. OR 3. ARI 4. RRI 5. NNH
Importance: “Rule of Thumb” Besarnya Efek/ Kekuatan Hubungan Tabel 11 Besarnya RR (atau OR) dan interpetasi tentang kekuatan hubungan antara intervensi (paparan) dan outcome (penyakit) RR (atau OR) Interpretasi Meningkatk Menurunka an risiko n risiko 1.0
1.0
>1.0 - <1.5
>0.67 <1.0 >0.33 ≤0.67 >0.10 ≤0.33 ≤0.10
≥1.5 - <3 ≥3.0 <10.0 ≥10.0
Tidak terdapat hubungan/ tidak ada efek Hubungan lemah Hubungan sedang Hubungan kuat Hubungan sangat kuat
Tabel 3 “Rule of Thumb” untuk menginterpretasikan NNT tentang keefektifan klinis terapi kuratif dan preventif NNT Interpretasi Terapi kuratif 1-4 Efektif ≥4 Kurang/ tidak efektif Terapi preventif < 60 Efektif ≥ 60 Kurang/ tidak efektif
Validity: Efek Sesungguhnya atau Efek Palsu?
Validitity: Kesalahan Sistematis dan Cara Mengendalikannya Validitas
Kesalahan sistematis (systematic error): 1. Bias seleksi 2. Bias informasi 3. Faktor perancu (confounding factor)
1. Randomisasi 2. Spektrum sampel 1. Blinding 2. Concealment 1. Randomisasi 2. Restriksi (Kriteria inklusi dan eksklusi) 3. Matching 4. Stratified analysis 5. Analisis multivariat
Validity dan Precision: Kesalahan Sistematis (Tidak Valid, Bias) dan Kesalahan Random (Kurang Presisi)
Applicability: Populasi Riset, Pasien Anda, dan Penerapan Bukti Bukti bisa diterapkan
Populasi riset
Bukti tidak bisa diterapkan Populasi sasaran
Populasi eksternal
Populasi sumber
Validitas internal Inferensi statistik
Validitas eksternal
(populasi terjangkau)
(generalizability, applicability)
Sampel (populasi studi)
Kelompok studi
Kelompok studi
Pasien Anda di tempat praktik
Randomisasi versus Random Sampling Populasi sumber (terjangkau) Random sampling Sampel Randomisasi (randomization, random allocation, random assignment)
Kelompok eksperimen
Kelompok kontrol
Randomisasi versus Restriksi (Kriteria Inklusi/ Eksklusi) Randomisasi: ─ Mendistribusikan semua faktor perancu, baik yang diketahui maupun tidak diketahui peneliti, baik yang bisa atau tidak bisa diukur oleh peneliti, termasuk faktor genetik, secara seimbang ke dalam kelompok eksperimen dan kelompok kontrol
Restriksi (Kriteria Inklusi/ Eksklusi): ─ Membatasi sampel penelitian menurut kriteria tertentu, sehingga kelompok eksperimen dan kelompok kontrol serupa
Hindari metode ini (Kontraproduktif!): 1. Memangkas sampel potensial (ukuran sampel kecil p besar, CI95% lebar 2. Sampel penelitian menjadi sangat spesifik Applicability rendah!
Validity dan Precision: Efek Ukuran Sampel terhadap Kesalahan Sistematis dan Kesalahan Random Kesalahan
Kesalahan random Kesalahan sistematis
Ukuran sampel (sample size)