Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi, FKH IPB

Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi, FKH IPB





Merupakan satu di antara studi observasional analitik yang dirancang untuk melihat hubungan asosiasi. Desain ini dimulai dengan menetukan/menyeleksi populasi penderita/kasus dan populasi pembandingnya (hewan yang tidak menderita penyakit yang diteliti) yang disebut populasi kontrol





Pada setiap kasus dan kontrol diselidiki/digali informasi tentang pajanan atau faktor risiko tertentu Arah penyakit adalah backward, yaitu dari penyakit menuju ke pajanan/determinan





   

Mengidentifikasi faktor risiko suatu penyakit Mengidentifikasi faktor penyembuhan penyakit Menguji efikasi hasil suatu pengobatan Menguji efikasi uji skrining/uji diagnostik Penelitian lapangan Penanggulangan kejadian luar biasa (KLB)



Kelebihan:         

Sesuai untuk penelitian penyakit yang langka Jangka waktu penelitian relatif singkat Menghemat tenaga Biaya penelitian relatif murah Sekaligus dapat menilai beberapa faktor risiko Menunjukkan risiko relatif yang memadai Menghindarkan faktor perubahan terapi Dapat menghindarkan kesukaran tindak lanjut Menghindarkan kesukaran akibat kebiasaan pasien berganti dokter



Kelemahan 

 



Tidak efisien untk menyelidiki paparan (exposure) yang jarang Tidak bermanfaat untuk tujuan deskriptif Rentan terhadap bias seleksi karena info tentang paparan dapat mempengaruhi seleksi subyek secara berbeda untuk kelompok kasus dan kelompok kontrol Tidak tepat jika outcome penyakit lebih baik diukur sebagai peubah kontinu



Kelemahan (lanjutan) 

Informasi tentang paparan rentan terhadap kesalahan pengukuran, khususnya apabila dikumpulkan secara retrospektif melalui ingatan (recall) atau catatan medik, karena diukur setelah penyakitnya terjadi. Kesalahan pengukuran ini dapat menjurus kepada bias informasi, khususnya bila tingkat kesalahan pengukuran berbeda pada kasus dan kontrol.



Kelemahan (lanjutan) 

Jika paparan yang diukur adalah paparan masa sekarang, masalah yang dapat terjadi adalah bias temporal ambiguity.



Registry based study 

Kasus didefinisikan terlebih dahulu, selanjutnya dilakukan upaya untuk mencari satu atau lebih populasi (register) untuk mencari kasus yang dimaksud, dan dipilih secara acak kelompok kontrol . Register dapat merupakan fasilitas rumah sakit, RPH, BPPV, dll.



Population-based case control 

Kasus dapat berasal dari rumah sakit/hasil surveilans Dinas setempat/ BPPV, dsb., sedangkan kontrol berasal dari populasi rujukan tempat kasus/kontrol.



Nested case-control (cohort-based) 



Baik kasus maupun kontrol dipilih dari suatu populasi kohort.

Case-cohort atau case-based study 

Kontrol dipilih secara acak dari populasi kohort pada awal penelitian. Sedangkan kasus adalah subjek yang menderita outcome yang sedang diteliti selama jangka waktu penelitian. Jika ada subjek dari populasi kontrol yang mengalami outcome,maka dimasukkan ke kelompok kasus.

Kasus  Sumber kasus:      

Pasien rumah sakit/klinik hewan Laboratorium diagnostik BPPV Data surveilans Data kasus dari hasil survei sebelumnya Dll.





Kasus dari rumah sakit/ klinik hewan belum tentu mewakili gambaran seluruh kasus di rumah sakit Kasus bisa berupa prevalence (umumnya pada studi kasus kontrol dasar), atau incidence (biasanya pada studi nested case control atau case cohort)



Populasi dasar dapat berupa: 

Populasi tertutup (closed population) 



Populasi statis

Populasi terbuka (open population) 

Populasi dinamis

  







Tidak terpengaruh status paparan Tidak harus mewakili seluruh populasi hewan sakit Definisi kasus jelas (kriteria diagnosis klinis atau laboratosis, dll) Prosedur deteksi dan diagnostik kasus (juga pelaporan kasus) tidak boleh dipengaruhi status paparan Prosedur diagnostik menggunakan instrumen yang sahih dan reiabel Dapat dipertimbangkan untuk melakukan restriksi kasus untuk mencegah confounding.





Mewakili base population atau study base yang sama (mewakili populasi asal kasus), sehingga bila pada populasi asal tersebut muncul penyakit maka akan dapat tertangkap dalam studi kita sebagai kasus. Kontrol biasanya dipilih secara acak



Sumber kontrol: 



 

Pasien penderita penyakit lain di rumah sakit (hospital-based control) Hewan lain yang di farm yang sama atau lokasi yang sama Farm lain yang dekat dengan farm kasus Farm lain yang ada di wilayah kasus (population-based control)



Teknik sampling untuk pemilihan kontrol pada longitudinal case-control: 



Density sampling: satu atau beberapa non-kasus dipilih secara acak selama masa pengamatan longitudinal ketika setiap kasus baru muncul/didiagnosis Cumulative sampling: semua kontrol dipilih secara acak di akhir pengamatan setelah semua kasus diidentifikasi







Case-base/case-cohort sampling: Semua kontrol dipilih secara acak dari fixed base population pada awal pengamatan. Cara ini merupakan bentuk khusus dari nested case control study yang disebut case-base/casecohort study Jumlah kontrol dapat 1 sampai paling banyak 5 kali jumlah kasus. Dapat berpadanan (matching) atau tidak berpadanan (unmatching)



Besarannya harus mencukupi untuk menghindari kesalahan tipe I (α) dan kesalahan tipe II (β). 

(1- β)  kuasa uji

Kesimpulan Penelitian

Kesimpulan Benar

H0 benar H0 salah

Benar

Tepat (1-α)

Salah jenis II (β)

Salah

Salah jenis I (α) Tepat (1-β)



    

 

Jenis kasus kontrol: apakah berpadanan atau tidak berpadanan Besarnya α yang dikehendaki Arah pengujian, apakah satu arah atau dua arah Besarnya β yang dikehendaki Prakiraan odds ratio P0 , yaitu prakiraan proporsi kontrol yang terpapar faktor risiko yang diteliti Perbandingan jumlah kasus terhadap jumlah kontrol Perkiraan jumlah calon subjek yang nonrespons



Studi kasus kontrol tidak berpadanan

n=

2 pq ( Z α + Z β ) 2 ( p1 − p0 ) 2

R = Prakiraan odds ratio p0 = Proporsi kontrol yang terpapar faktor risiko p1 = p0R[1+p0(R-1)] p = ½ (p0+ p1) q = 1- p

(c + 1)n n' = 2c Keterangan: n = Ukuran contoh yang diperlukan dari rumus ukuran contoh dengan kontrol tunggal c = Jumlah kontrol per kasus n' =

(c + 1)n 2c



 

Jumlah kasus pada penelitian sedikit, dan sebaliknya jumlah kontrol banyak Mempersingkat waktu penelitian Ukuran populasi sasaran penelitian terbatas





Untuk mengantisipasi efek non respons, maka ukuran contoh yang diperlukan harus dikalikan dengan faktor nonrespons 1 faktor nonrespons = q = 1− f f = proporsi non respons

Tahap analisis dasar   

Dimulai dengan tahap deskriptif dan kemudian dilanjutkan dengan tahap analitik. Tahap analisis dasar dimulai dengan analisis bivariat dan kemudian analisis multivariat. Deskriptif 

 

Dibuat tabel kontingensi yang bertujuan untuk mengetahui komparabilitas kasus dan kontrol yang berkaitan dengan faktor risiko. Kajian deskriptif dipakai untuk mencari peubah-peubah yang mungkin berasosiasi dengan outcome. Untuk mempermudah analisis dan konsistensi:  

Outcome  kolom Faktor risiko  baris



Perbandingan kasus dan kontrol  

Uji statistika  χ2 Jika p < 0.25 dapat dipertimbangkan sebagai faktor risiko pada analisis lebih lanjut (sebagai faktor kandidat)

oddskasus OR(ψ ) = oddskontrol Exposure (+) Exposure (-)

Kasus

Kontrol

a

b

c

n1

a/c OR(ψ ) = b/d

d

n2



Metode Woolf:

1 1 1 1 var(lnψ ) = + + + a b c d



Selang kepercayaan (1-α)100% untuk ln(ψ):

ln(ψ ) ± zα / 2

1 1 1 1 + + + a b c d



Jadi selang kepercayaan (1-α)100% untuk ψ: 

Batas bawah:

e [lnψ − zα



1 / a +1 / b +1 / c +1 / d e [lnψ − zα

1 / a +1 / b +1 / c +1 / d

]

]

Batas atas:

e [lnψ + zα

1 / a +1 / b +1 / c +1 / d

]