Post on 08-Oct-2015
EPIDEMIOLOGIKULIAH BLOK 21 : PENYAKIT UNGGASSetyawan Budiharta
AcuanMartin et al (1987)Veterinary Epidemiology Principles and MethodsSetyawan Budiharta (2000)Kapita Selekta Epidemiologi VeterinerTrushfield (2007)Veterinary EpidemiologyLokakarya EpidemiologiSetyawan Budiharta dan W. Suardana (2007). Epidemiologi dan Ekonomi Veteriner
MOHON DIBUKA KEMBALIKuliah Blok 1: Strategi Penanganan Penyakit hewan2. Kuliah Blok 13: Jenis-jenis kajian observasional analitik3. Kuliah Blok 16: Surveillance anthrax
EPIDEMIOLOGI 1.Epi: Upon, apa yang ada pada (dalam) demos: Populi, populasilogos: 1. reason, speech, account 2. oral/written expression 3. doctrine, theory, science2. Epidemics: wabah logos: science3. Epidemiolgi: Kesehatan dan Penyakit populasi
EPIDEMIOLOGI 2.Epidemiologi : a. kesehatan dan penyakit b. dalam populasi c. faktor penyebab d. distribusi kesehatan/penyakit dan faktor penyebab dalam populasiPenyebab dalam epidemiolgi : semua hal, yang bila diubah intensitasnya akan mengubah intensitas penyakit probabilitasLihat postulat Evans dalam Budiharta dan Suardana (Epidemiologi dan Ekonomi Veteriner)
EMPAT PERTANYAAN KUNCI DALAM EPIDEMIOLOGIApakah penyakit ada dalam populasi ? Bila ada, berapa arasnya, bagaimana distribusinya ?Apa saja yang menjadi sebab penyakit, yang ada dalam populasiBagaimana penyakit dikendalikanBerapa kerugian penyakit, ongkos pengendalian, dan keuntungan bila penyakit terkendali ?
(Budiharta dan Suarjana, 2007)
Populasi targetRancangan penyelidikanVariabel ikutanVariabel ikutanBias informasioutcomeasosiasibaurPopulasi kajianSampling Bias seleksiDETEKSI PENYAKIT ARAS PENYAKIT-EVALUASI PENGENDALIAN- EKONOMI PENYAKITJujuh, Dikotomik,KategorisHewan, Peternak, Desa
Perencanaan pengambilan sampel
DATA
SAMPEL SENSUS
NONRAMBANG RAMBANG
Convienient Sederhana Sistematis Strata Tahapan KlasterBy Jugdement
1. SAMPLING RAMBANG SEDERHANA a. Kerangka sampling: semua hewan diberi nomor b. Hewan diambil menggunakan generator angka rambang c. Jumlah hewan tergantung tujuan penyidikan d. Keuntungan: sederhana penyimpangan estimasi kecil e. Kerugian: Kerangka sampling sulit diperoleh
CARA PENGAMBILAN SAMPEL
2. SAMPLING RAMBANG SISTEMATIS a. Hewan dipilih pada interval tertentu (hwn ke n) Jumlah seluruh populasi b. n = -------------------------------- besaran sampel c. generator angka rambang untuk memilih angka pertama d. Keuntungan: sprti angka rambang sederhana kerangka sampling tidak perlu e. Kerugian: tidak dapat untuk populasi yang besar
3. SAMPLING TAHAPAN GANDA a. Sampel rambang diterapkan pada unit organisasi, secara proporsional
b. Sampel hewan dipilih dari unit terakhir Kabupaten
Kecamatan Desa Peternak Hewan
Contoh: dipilih 2 dari 5 desa
Desa Jumlah proporsi Nomor yang populasi relatif diberikan 1. 1000 20 001 020 2. 200 4 021 024 3. 5000 100 025 124 4. 50 1 125 5. 800 16 126 141
c. Keuntungan: Kerangka sampling hanya pada unit terakhird. Kekurangan: penyimpangan harga estimasi lebih besar untuk memper kecil penyimpangan besaran sampel yang diperoleh diperbesar 5 7 kali
4. SAMPLING KLASTER a. Diambil semua hewan dalam kelompok terpilih b. Keuntungan dan kerugian seperti sampling tahapan ganda
5. SAMPLING RAMBANG BERSTRATA a. Populasi dikelompokan dalam strata, tergantung tujuan kajian: sifat hospes sifat lingkungan pembagian geografis b. Jenis sampling lain yang digunakan untuk memilih sampel setiap stratum c. semua unit dalam stratum tercakup
BESARAN SAMPELPERTIMBANGAN: penggunaan sampel1. Mendeteksi adanya penyakit pada populasi2. Estimasi aras penyakit pada populasi3. Menyidik penyebab penyakit
1. Mendeteksi Penyakita. Diperlukan perkiraan: 1) tingkat keyakinan (konfidensi) 2) prevalensi penyakit bila ada 3) jumlah hewan dalam populasi
b. Rumus: n = [1 (1 a)1/D][N (D 1)/2]n: jumlah sampela: tingkat konfidensiN: jumlah populasiD: tingkat penyakit
contohPopulasi sapi 1000(N), ada yang sakit 10 (D), Jika kita ingin menguji paling sedikit ada 1 ekor yang + dgn tingkat konfidensi 95 %, berapa sampel (n) yang dibutuhkan ?n = [1 (1 0,95)1/10][1000 (10 1)/2]
= (1-(1-0,95)0,1) (1000-4.5)
= 0.259 x 995.5 = 258 (Konf. 99 % = 0,369 x 995.5 = 367)
D = [1 (1 a)1/n][N (n 1)/2]Berapa maksimum hewan sakit jika sampel yang diperksa semuanya negatifJika dari Populasi ayam 5000(N), diperksa secara rambang 20 sampel semuanya negatif pulorum, berapa maksimum jumlah yg terkena pulorum ?
D= (1-(1-0.95) 1/20) ( 5000- (20-1)/2) = 1-(1-0.95)0.05) (5000-19/2) = 0.139 x 4990,5 = 694Prev 694/5000 : 13.9 %JIka 200 yang dites : prev mak : 1.5 %
Sampel yang dibutuhkan untuk paling sedikit 1 ekor positif pada pemeriksaan (konfidensi 95%/99%)
pop1 %5%10%50%3029/3023/2719/235/76057/6038/4723/315/710095/9945/5925/365/7300189/23554/7828/415/71000258/36756/8328/425/710000294/44859/9029/435/7
2. Estimasi Aras Penyakit Diperlukan 1) perkiraan aras penyakit 2) galat/penyimpangan perkiraan tersebut 3) tingkat konfidensi
b. Rumus
P: perkiraan arasQ: 1 PL : Galat yang diinginkan
n = 4PQ/L2 95%n = 9PQ/L2 99%
Contoh perhitungan:Prevalensi = 0,2Konfidensi = 95 %Galat = 5 %n = 4PQ/L2 = 4(0,2)(0,8)/(0,5)(0,5) = 0,64/0,01 = 64Populasi misal 150> 10 %N2 = 1/(1/n1 + 1/N) = 1/(1/64 + 1/150) =
3. Menyidik Penyebaba. Diperlukan 1) Estimasi akibat dalam kedua kelompok yang dibandingkan 2) Tingkat konfidensi a) galat tipe I b) galat tipe II
b. Rumus
n =[Z (2PQ)1/2 - Z (PeQe + PoQo)1/2]2(Pe Pe)2
Z = harga z galat tipe I (= 1,96) (untuk galat tipe I 5 %)Z = harga z galat tipe II(= 0,84) (untuk galat tipe II 20 %) Pe = perkiraan akibat untuk kelompok pertama
Qe = 1 - Pe
Po = perkiraan akibat untuk kelompok kedua
Qo = 1 Po
P = (Pe + Po)/2
Q = 1 - P
PENGUJIAN DIAGNOSTIKSETIAP PROSEDUR YANG DAPAT DIGUNAKAN UNTUK MENDIAGNOSIS SEEKOR HEWAN CONTOH: 1. Pemeriksaan fisik 2. Pemeriksaan rektal 3. Riwayat penyakit 4. Pengujian laboratorium a. Serologi b. Isolasi c. Patologi d. lain-lain
Tujuan pengujian diagnostik: Kepastian seekor hewan D+ atau D-
Variabel Pengujian Diagnostik: a. Sensitivitas b. Spesifisitas c. Harga prediktif d. Akurasi e. Presisi
Sensitivitas dan Spesifisitas:* Mengukur kemampuan suatu pengujian untuk membedakan ada atau tidaknya penyakit pada seekor hewan* Dalam disiplin lain penggunaannya dapat berbeda
SensitivitasProporsi hewan sakit yang bereaksi positif100 ekor sapi terinfeksi brucela 95 ekor + pada CFT 5 ekor pada CFT sensitivitas CFT = 95/100 = 95 %5 ekor negatif: negatif palsu
SpesifisitasProporsi hewan tidak sakit yang bereaksi negatif100 ekor sapi tidak terinfeksi brucela 98 ekor - pada CFT 2 ekor + pada CFT spesifisitas CFT = 98/100 = 98 %2 ekor positif: positif palsu
Negatif palsu 1. Toleransi (individual) 2. Malfungsi sistem imun 3. Tahap penyakit terlalu dini 4. Variasi imunologis antar individu 5. Lain-lain
Positif palsu 1. Vaksinasi 2. Reaksi silang 3. Antibodi perolehan - Kolustrum - Plasenta 4. Lain-lain
Ringkasan Tabel 2 x 2 Penyakit Penyakit (+) (-) (+) a b a + b Pengujian (-) c d c + d a + c b + d n = a +b+c+d
a = positif benar b = positif palsu c = negatif palsu d = negatif benar Sensitivitas = a/(a+c) x 100 %
Spesifisitas = d/(b+d) x 100 %
SakitTidak SakitTiter pemilah+-Positif benarNegatif benarPositif palsuNegatif palsutiterFrekuensi relatif50%25%0%
Mengukur Sensitivitas dan SpesifisitasPrinsip * Hewan benar-benar sakit, diuji * Hewan benar-benar bebas, diujiKesulitan * Mana hewan yang sakit? * Mana hewan yang bebas?Gold Standard * Sensitivitas dan Spesifisitas 100 % * Sulit dijalankan, tidak praktis, seringkali lama
Hubungan Sensitivitas dan SpesifisitasSakitTidak SakitTiter pemilah+-Positif benarNegatif benarPositif palsuNegatif palsutiterFrekuensi relatif50%25%0%
Prevalensi yang sebenarnya = true prevalence = (a+c)/nPrevalensi yang didapatkan = apparent prevalence = (a+b)/nHP tes positif = a/(a+b)HP tes negatif = d/(c+d)
Contoh:Se = 95 %; Sp = 95 % 1000 ekor hewan, True prevalence = 5 % Penyakit + - +Pengujian - Penyakit + - +Pengujian -Se & Sp= 95 %, 1000 ekor, True p 2 %Prevalensi yang didapatkan(yang tampak) = 95/1000= 9,5 %Prevalensi yang didapatkan(yang tampak) = 68/1000= 6,8 %
4847952903905509501000
1949681931932209801000
Bila Se dan Sp < 100 % True prevalence Apperant prevalence
Prevalensi sebenarnya = Prevalensi yang tampak (1 Sp) = ---------------------------------------------- 1 - (1 Se) - ( 1 Sp) atau
Prevalensi yang tampak + Sp 1 = -------------------------------------------- Sp + Se - 1
Contoh:Se = 95 %, Sp = 95 % 1000 ekor hewan, True p = 5 % Penyakit + - +Pengujian - Penyakit + - +Pengujian -Se & Sp= 95 %, 1000 ekor, True p 2 %HP tes positif = 48/(48+47)= 50 %HP tes negatif = 903(903+2)= 99 %
HP tes positif = 19/(19+49)= 28 % HP tes negatif = 931/(931+1)= 99,90 %
4847952903905509501000
1949681931932209801000
*True prevalence Brucellosis = 0,5 %Uji RBT Se = 90 %; Sp = 99 %Aplikasikan pada 1000 populasiPertanyaan: * Berapa HP+ dan HP- * Berapa Apparent prevalence
Bagaimana uji ini jika diaplikasikan pada true prevalence = 3,0 %
APA ARTINYA?
Kepentingan Harga PrediktifHP+ turun bila prevalensi turunPrevalensi HP+ 1 % 16,1 % 5 % 50,0 % 10 % 67,9 % 20 % 82,6 % 50 % 95,5 %Jadi, bila pengendalian menggunakan test and slaughter?
PENGGUNAAN DUA UJI DIAGNOSISCARA PENGGUNAAN1. SEMUA SAMPEL DIUJI DENGAN KEDUA UJI DIAGNOSIS INTERPRETASI: A. PARALEL B. SERI2. A. SEMUA SAMPEL DIUJI DENGAN UJI DIAGNOSIS PERTAMA. B. SAMPEL YANG MEMBERIKAN REAKSI + DIUJI DENGAN UJI DIAGNOSIS KEDUA INTERPRETASI: SERI
Uji I : Se = 50 %; Sp = 98,7 %Uji II : Se = 60 %; Sp = 98,6 %
Semua sampel diuji dengan 2 uji diagnosis Uji I (T1) Uji II ( T2) D+ D- Total + - 30 70 - + 50 80 + + 70 30 - - 50 7620 Total 200 7800 8000
Interpretasi paralel 1. T+ : Merupakan jumlah antara a. T1+ b. T2+ c. (T1,T2)+ 2. T adalah (T1,T2)
Interpretasi seri 1. T+ adalah (T1,T2) + 2. T adalah a. T1 b. T2 c. (T1,T2)
InterpretasiSensitivitasSpesifisitas Paralel Seri150/200 = 75 %70/200 = 35 %7620/7800 = 97,7 %7770/7800 = 99,6 %
2. Pengujian berulang pada reaktor uji pertama * menaikkan harga prediktif + * Pengujian 1 (T1): murah, sensitif, dan untuk jumlah sampel yang besar * Pengujian 2 (T2): mahal, sensitif, dan untuk sampel T1 positif T1 : Se 95 %; Sp 99 % T2 : Se 98 %; Sp 99 %
Harga Prediktif positif = 93/94 = 99 %Sensitivitas Keseluruhan = 93/100 = 93 %Spesifitas keseluruhan = (9801+98)/9900 = 99,99 %
Pengujian berulang pada sampel yang positif
T1D+D-JumlahT1+T1-9559998011949806Jumlah100990010000
T2D+D-JumlahT2+T2-93219894100Jumlah9599194
KESESUAIAN DUA PENGUJIANUntuk membandingkan/mencari kesesuaian dua pengujianDigunakan statistik Kappa ()
UJI BAKU
UJI BARU+-Jumlah+abg-cdhJumlahefn
Perhitungan Kappa:Proporsi Kesesuaian = (a+d)/nPeluang Proporsi Kesesuaian : = (e/n x g/n) + (f/n x h/n)
[(exg)/n + (fxh)/n] = ----------------------- nProporsi Kesesuaian Peluang = XPeluang Kesesuaian maks = 1 Peluang = YKappa () = X/YKappa : 0,7 (70 %) : Kesesuaian baik sekali 0,5 0,6 : Kesesuaian baik 0,4 : Kesesuaian cukup < 0,4 : Kesesuaian jelek
UJI BAKU
UJI BARU+-Jumlah+abg-cdhJumlahefn
Perhitungan Kappa:Proporsi Kesesuaian = (a+d)/n = (46 + 32)/100 = 0,78Peluang Proporsi Kesesuaian : = (e/n x g/n) + (f/n x h/n)
[(exg)/n + (fxh)/n] [(56x58)/100 + (44x42)/100] = ----------------------- = ------------------------------------- = 0,51 n 100Proporsi Kesesuaian Peluang = X = 0,78 0,51 = 0,27Peluang Kesesuaian maks = 1 Peluang = Y = 1 0,51 = 0,49Kappa () = X/Y = 0,27/0,49 = 0,55Interpretasi: Kappa : 0,55 Kesesuaian baik
UJI BAKU
UJI BARU+-Jumlah+46(a)12(b)58(g)-10(c)32(d)42(h)Jumlah56(e)44(f)100(n)
Contoh soal uji brucellosis Pertanyaan: Seberapa kesesuaiankedua pengujian tersebutGangguan retinaPertanyaan: Seberapa kesesuaiankedua klinikus tersebut
RBPT
CFT+-Jumlah+60565-35900935Jumlah959051000
Klinikus I
Klinikus II+-Jumlah+321244-104656Jumlah4258100
TERIMA KASIH