Hands On Statistics in basic epidemiology.pdf

MHBE 2013 BASIC
EPIDEMIOLOGY ;
Modul Praktikal
Basik Epidemiologi
(7 jam)
Institut Latihan Kementerian Kesihatan Malaysia (ILKKM)
Prog : Diploma in Medical And Health Science (DPMH)
Year 1 Sem I

Slide Title
1. Jumlah (count) – Lesson 3.1
2. Nisbah (ratio) – Lesson 3.1
3. Peratusan (proportion) – Lesson 3.1
4. Kadar insiden (incidence rate) & Attack Rate (incidence
proportion) – Lesson 3.2
5. Prevelans (prevalence) – Lesson 3.2
6. Odds ratio (or) – Lesson 3.1 & 3.2
7. Relative risk (rr) or risk ratio – Lesson 3.1 & 3.2
8. Kadar kematian kasar (Crude Death Rate) – Lesson 3.3
9. Kadar kematian spesifik (Spesifik Death Rate – SDR) –
Lesson 3.3
10. Kadar kematian kes (Case Fatality Rate -CFR) – Lesson 3.3
9/10/2020 2
ILKKM ; DPMH ; MHBE 2013 Basic Epidemiology
Isi kandungan;

Slide Title
11. Kadar kematian infant (Infant Mortality Rate-IMR) –
Lesson 3.3
12. Kadar kematian ibu mengandung (Perinatal
Mortality Rate-PMR) – Lesson 3.3
13. Kadar kematian neonatal (Nenonatal
Mortality Rate-NMR) – Lesson 3.3
14. Kadar kematian kanak-kanak (Child
Mortality Rate-CMR) – Lesson 3.3
15. Central tendency ; Mode , median , mean – Lesson
4.7 & 4.8
9/10/2020 3
Isi kandungan;

X = numerator x 10
denominator
10
10¹ = 10
10² = 10 X 10 = 100
10³ = 10X 10 X 10 = 1,000
Basic ;
9/10/2020
ILKKM ; DPMH ; MHBE 2013 Basic
Epidemiology
4

1. COUNT / JUMLAH :
Adalah mana-mana jumlah dari sub set atau
sebuah set data yang dikumpul atau
terkumpul.
Formula :
a + b , b – a, a ÷ b , a x b
9/10/2020
Epidemiology
5

Count @ Jumlah
9/10/2020 6
Jan – Dis 2019 Kes baru Kes lama Jumlah
JANTINA :
• Lelaki
• Wanita
Jumlah
123
324
447
2,245
3,244
5,489
2,368
3,568
5,936
Senario ; Jadual kes diabetis di negeri Pahang.
Contoh interpretasi jumlah : terdapat 5489 kes
lama diabetis, dan pada tahun 2019 terdapat 447
kes baru diabetis di negeri X, dan jumlah
keseluruhan kes diabetis adalah sebanyak 5,936
kes.

9/10/2020 7
Pelajar Mempunyai simptom Tiada simptom
• Tingkatan 1-3
• Tingkatan 4-5
34
23
45
56
Latihan 1 Jumlah ; Jadual kes keracunan makanan di sekolah menengah A.
Soalan :
1. Nyatakan jumlah kes sebenar pelajar yang telah
mengalami keracunan makanan.
2. Nyatakan peratusan kes yang sihat bebas daripada
keracunan makanan.
3. Nyatakan interpretasi jadual diatas dan buat rumusan.

9/10/2020 8
Pekerjaan 2017 2018 2019
• Suri rumah
• Kerajaan
• Swasta
23
34
45
20
45
30
15
78
54
Latihan 2 Jumlah ; Jadual kes kanser servik di Negeri X.
Soalan :
1. Nyatakan jumlah perbezaan kes kanser servik mengikut
kategori pekerjaan suri rumah dan kerja kerajaan.
2. Nyatakan peratusan peningkatan kes 2018- 2019 bagi kerja
kerajaan.
3. Nyatakan interpretasi jadual diatas dan buat rumusan.

Latihan 3 Jumlah ;
9/10/2020
Epidemiology
9

2. RATIO/ NISBAH :
Adalah perbandingan dua set data bagi
menunjukkan/refleksi kepada set yang
lain.
Formula :
a : b = a/b atau b : a = b/a
9/10/2020
Epidemiology
10

Ratio @ nisbah ;
9/10/2020 11
Kanser usus Kanser paru-paru
• Lelaki
• Wanita
123
344
544
233
Senario ; Jadual kes kanser servik di Negeri X.
Contoh kira nisbah :
1. Nisbah lelaki dan wanita bagi kanser usus ; 123/ 344 = 0.4 : 1
(1 kes kanser usus wanita, lelaki hampir tiada kes)
2. Nisbah lelaki dan wanita kanser paru paru ; 544/233 = 2.3 : 1
(setiap 2 kes kanser paru-paru lelaki, perempuan baru 1 kes shj)
3. Nisbah kanser lelaki dan wanita : 667 / 577 = 1.2 : 1
(setiap 1 kes kanser lelaki terdapat juga 1 kes kanser dikalangan
wanita)

9/10/2020 12
bayi lahir hidup Bayi meninggal dunia
• 2018
• 2019
566
765
78
95
Latihan 1 Nisbah ; Jadual kes kanser servik di Negeri X.
Soalan ;
1. Kira nisbah bayi lahir hidup dan bayi meninggal
dunia dan jelaskan.
2. Kira nisbah bayi lahir hidup 2018 dan 2019 dan
terangkan.

9/10/2020 13
Kes Normal Kes diabetis
• Kampung A
• Kampung B
1554
2500
233
187
Latihan 2 Nisbah ; Jadual kes dibetis di Daerah X.
Soalan ;
1. Kira nisbah kes diabetis antara kampung A dan
Kampung B
2. Kira nisbah kes diabetis dengan kes normal
setiap kampung.
3. Terangkan jawapan anda bagi jawapan no 2.

Latihan 3 Nisbah ;
9/10/2020
Epidemiology
14

3. Proportion / peratusan:
Adalah jumlah sesebuah kes dalam bentuk
peratusan dibandingkan setiap 100
set/populasi.
Formula :
x% = a / b x 100
9/10/2020
Epidemiology
15

9/10/2020 16
CVD =
Cardiovascular
disease
Kes Normal
tiada risiko
CVD
Kes
mempunyai
risiko CVD
Jumlah
penduduk
Negeri X:
• Melayu
• Cina
• India
866
566
389
287
143
122
1153
709
511
Latihan 1 peratusan ; Jadual kes saringan penyakit kardiovaskular di Negeri X.
Soalan ;
1. Kira peratusan kes berisiko CVD bagi penduduk negeri X.
2. Kira peratusan kes berisiko bagi melayu berbanding cina
dan india.
3. Terangkan jawapan no 2 anda.

9/10/2020 17
Jumlah daftar kes di Unit
Kecemasan n=27,789
Jan –
April
2019
Mei -
Ogos
2019
September -
Disember
2019
• Kes kemalangan jalan raya 532 754 932
• Kematian 125 144 258
Latihan 2 peratusan ; Jadual kes kemalangan jalan raya di Hospital X.
Soalan ;
1. Kira peratusan kes kemalangan jalan raya januari
sehingga disember yang hadir daftar di hospital X.
2. Kira peratusan kes kematian jalan raya.
3. Terangkan maksud jawapan no 2.

Latihan 3 Peratusan ;
9/10/2020
Epidemiology
18

4. Insiden;
4.1 Kadar Insiden (Incidence rate)
4.2 Peratusan insiden (Incidence
proportion/ Attack rate / Attack risk)
Adalah jumlah kes baru pada waktu tempoh tertentu
dalam sesebuah populasi.
Formula:
Incidence = (a) Jumlah kes baru
(b) Jumlah populasi (a+b)
9/10/2020
Epidemiology
19

9/10/2020 20
Klinik Daftar kes baru Jumlah kes lama Jumlah kes
• Klinik A 15 149 164
• Klinik B 25 289 314
• Klinik C 16 397 413
Jumlah 56 835 891
Latihan 1 kadar insiden & attack rate ; Jadual kes Gagal Buah Pinggang
(CKD) daftar kes Hospital X:
Soalan ;
1. Kira kadar insiden CKD.
2. Kira kadar insiden klinik A, B dan C.
3. Kita Attack rate semua dan setiap klinik.

9/10/2020 21
Kes Remaja Dewasa
• Kes baru 16 6
• Kes lama 98 69
Latihan 2 kadar insiden & attack rate ; Jadual kes brain tumor.
Soalan ;
1. Kira kadar insiden brain tumor.
2. Kira kadar insiden brain tumor remaja dan dewasa.
3. Kira attack rate semua kes baru dan remaja serta
dewasa.

9/10/2020 22
Asrama Asrama A Asrama B
• Kes baru 23 34
• Kes lama 31 21
Latihan 3 kadar insiden & attack rate ; Jadual kes keracunan
makanan
Soalan ;
1. Kira kadar insiden keracunan makanan.
2. Kira kadar insiden keracunan makanan di asrama
A dan B.
3. Kira attack rate semua kes dan setiap asrama.

Latihan 3 kadar insiden ;
9/10/2020
Epidemiology
23

5. Prevelance/ Prevelans:
Adalah jumlah keseluruhan kes pada waktu tempoh
tertentu dalam sesebuah populasi, ditunjukkan dalam
bentuk peratusan (%). Nama lain adalah point
prevalent.
Formula:
Prevelans = Jumlah kes baru + jumlah kes lama
Jumlah populasi
9/10/2020
Epidemiology
24

9/10/2020 25
Moto
Vehicle
Accident
Medical
emergency
Obstetric
emergency
Paediatric
emergency
Jumlah
• Hospital A 755 2,554 123 322 3,654
• Hospital B 654 5,643 98 101 6,496
Jumlah 1,409 8,197 221 423 10,150
Latihan 1 prevelans; Jadual kes daftar kes kecemasan.
Soalan ;
1. Kira prevelance kes kecemasan akibat kemalangan.
2. Kira prevelance kes kecemasan perubatan bagi kedua dua hospital
tersebut.
3. Kira perbezaan prevelance kes kecemasan kanak-kanak bagi dua
hospital tersebut.
4. Terangkan maksud jawapan 1.

9/10/2020 26
Klinik kesihatan x; Jan – jun 2019 Julai – dis 2019 Jumlah
penduduk
• Kes lama 1876 1,974
N=7,590
• Kes baru 98 86
Latihan 2 prevelans; Jadual kes daftar kes heart attack.
Soalan ;
1. Kira prevelance kes heart attack.
2. Kira perbezaan prevelance Jan-Jun dan Julai-
Disember.

9/10/2020 27
Kajian kes kanser: Normal Kanser
paru-paru
Jumlah
• Tidak merokok 45 2 47
• Merokok 44 12 56
Jumlah 89 14 103
Latihan 3 prevelans; Jadual kes lung cancer related smoking.
Soalan ;
1. Kira prevelance kes kanser paru-paru.
2. Kira perbezaan prevelans kes kanser perokok dan
bukan perokok.

Latihan 4 prevelans ;
9/10/2020
Epidemiology
28

6. odds ratio (od) :
Adalah mengukur risiko hubungkait
antara satu kumpulan mendapat
intervensi dan kumpulan yang bebas
intervensi dan hasilnya.
9/10/2020
Epidemiology
29

emel : njtnkj@yahoo.com (0199739587)
Bagi hasilan kajian irisan lintang, kes kawalan =
Odds ratio (or) = ad / cb
0(low risk), 1( no risk/no effect ), >1(high risk).
Pendedahan Penyakit
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Di Dedahkan
(Exposed)
a b X1
Tidak
didedahkan
(non exposed)
c d X2
Jumlah x1 x2 X
F
O
R
M
U
L
A

Pendedahan Diabetic
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Air bicarbonat
(Exposed)
22 13 35
Air masak
(non exposed)
9 28 37
Jumlah 31 41 72
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira odds ratio.
Kajian case control : amalan
minuman bikarbonat dan
diabetis.

Pendedahan Obesiti
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Makan ikan keli
(Exposed)
26 20 46
Tidak makan ikan keli
(non exposed)
11 21 32
Jumlah 37 41 78
L
a
t
i
h
a
n
;
2
Soalan ;
1. Kira odds ratio.
makan ikan keli dan obesiti

Pendedahan Alzheimer
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Makan mee
(Exposed)
3 20 23
Tidak makan mee
(non exposed)
4 19 23
Jumlah 7 39 46
L
a
t
i
h
a
n
;
3
Soalan ;
1. Kira odds ratio.
makan mee dan alzhemier

L
a
t
i
h
a
n
;
4

7. Relative risk (rr) or Risk ratio :
• Adalah mengukur kekuatan gandaan
risiko penyakit dari intervensi(exposur)
dan mengukur peningkatan dan
penurunan risiko hasil daripada
intervensi sesuatu penyakit.
9/10/2020
Epidemiology
35

Biasanya untuk hasilan kajian kohort = Relative Risk
( rr ) = a(c+d) / c(a+b)
Pendedahan Penyakit
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Di Dedahkan
(Exposed)
a b X1
Tidak
didedahkan
(non exposed)
c d X2
Jumlah x1 x2 X
F
O
R
M
U
L
A

Pendedahan Alzheimer
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Makan mee
(Exposed)
3
(a)
20
(b)
23
Tidak makan mee
(non exposed)
4
(c)
19
(d)
23
Jumlah 7 39 46
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira relative risk (rr).
makan mee dan alzhemier

Pendedahan Obesiti
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Makan ikan keli
(Exposed)
26 20 46
Tidak makan ikan keli
(non exposed)
11 21 32
Jumlah 37 41 78
L
a
t
i
h
a
n
;
2
Soalan ;
1. Kira relative risk.
makan ikan keli dan obesiti

Pendedahan Diabetic
(case)
Normal
(control)
Jumlah
Air bicarbonat
(Exposed)
22 13 35
Air masak
(non exposed)
9 28 37
Jumlah 31 41 72
L
a
t
i
h
a
n
;
3
Soalan ;
1. Kira relative risk.
minuman bikarbonat dan
diabetis.

8. Kadar kematian kasar (Crude
Death Rate-CDR):
• Adalah kadar kematian dalam sesebuah
populasi (x 1,000) dalam satu tempoh (1
tahun).
• Formula : jumlah kematian x 1,000
jumlah populasi
9/10/2020
Epidemiology
41

Jumlah populasi
N = 228,897
x 10³
Kematian
akibat MVA
Kematian
peadiatrik
Kematian
penyakit
kronik
Jan – Jun 2017 254 21 665
Julai – Disember
2017
354 30 1024
Jumlah 608 51 1,689
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira kadar kematian kasar (crude death rate-CDR).
Jumlah kes kematian bagi
negara X;

L
a
t
i
h
a
n
;
2

9. Kadar kematian spesifik
(Spesific Death Rate-SDR):
populasi (x 1,000) dalam satu tempoh (1
tahun) bagi kumpulan spesifik.
• Formula : jumlah kematian x 1,000
jumlah populasi
9/10/2020
Epidemiology
44

Jumlah populasi
N = 228,897
x 10³
7 – 12 thn 13 – 19 tahun 20 – 49
tahun
Jan – Jun 2017 56 98 544
Julai – Disember
2017
44 101 322
Jumlah 100 199 866
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira kadar spesifik kematian (specific death rate-
SDR) bagi setiap umur.
Jumlah kes kematian MVA
bagi negara X;

10. Kadar kematian kes (Case
Fatality Rate-CFR):
populasi bepenyakit (x 1,000) dalam satu
tempoh tertentu bagi kumpulan spesifik.
• Formula : jumlah kematian kes x 100
jumlah populasi kes berpenyakit
9/10/2020
Epidemiology
47

X 10² Jumlah kes
baru daftar
Jumlah kes
mati
Jan – Jun 2017 1245 121
Julai – Disember
2017
1698 161
Jumlah 2943 282
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira kadar kematian kes (case fatality rate-CFR).
Jumlah kes kematian akibat
Influenza bagi negara X;

11. Kadar kematian infant (Infant
Mortality Rate-IMR):
• Adalah kadar kematian infant berumur
dari 29 hari sehingga 12 bulan dalam
sebuah populasi yang melahirkan bayi
hidup.
• Formula : jumlah kematian infant dlm 1 tahun x 1000
jumlah bayi yang lahir hidup dlm 1 tahun
9/10/2020
Epidemiology
50

X 10³ Jumlah bayi 29 hari
shgga 12 bulan dan
lahir hidup baru daftar
Jumlah kes mati
Jan – Jun 2017 353 7
Julai – Disember
2017
456 9
Jumlah 809 16
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira kadar kematian infant (infant mortality
rate-IMR).
Jumlah kes kematian infant
bagi negara X;

12. Kadar kematian perinatal (Perinatal
Mortality Rate-PMR):
• Adalah kadar kematian ibu mengandung bermula
usia kandungan 28 minggu sehingga 1 minggu selepas
bersalin dalam tempoh kajian 1 tahun.
Formula :
Jumlah kematian ibu >28 week preggy shga 1 week bersalin x 1000
jumlah ibu yang besalin dan hidup
9/10/2020
Epidemiology
53

X 10³ Jumlah ibu
mengandung bersalin
hidup lebih 1minggu
Jumlah kes ibu mati antara 28
minggu mengandung
sehingga 1 minggu bersalin
Jan – Jun
2017
656 9
Julai –
Disember
2017
762 12
Jumlah 1,148 21
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira kadar kematian perinatal (perinatal
mortality rate-PMR).
Jumlah kes kematian ibu
mengandung bagi negara X;

13. Kadar kematian neonatal
(Neonatal Mortality Rate-NMR):
• Adalah kadar kematian bayi berumur
kurang 28 hari dalam 1 tahun.
Formula :
Jumlah kematian neonate 0-28 hari x 1000
Jumlah Iahir hidup nenonate
9/10/2020
Epidemiology
56

X 10³ Jumlah nenonate lahir
hidup
Jumlah kes kematian neonate
Jan – Jun
2017
788 11
Julai –
Disember
2017
564 16
Jumlah 1,352 27
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira kadar kematian neonate (neonatal
mortality rate-NMR).
Jumlah kes kematian neonate
bagi negara X;

14. Kadar kematian kanak-kanak
(Child Mortality Rate-NMR):
• Adalah kadar kematian kanak-kanak
berumur 1 tahun sehingga 4 tahun dalam
1 tahun.
Formula :
Jumlah kematian kanak-kanak 1-4 thn x 1000
Jumlah kanak-kanak 1-4 thn
9/10/2020
Epidemiology
59

X 10³ Jumlah kanak-kanak
1-4 thn
Jumlah kes kematian kanak-
kanak 1-4 thn
Jan – Jun
2017
977 7
Julai –
Disember
2017
875 9
Jumlah 1,852 16
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira kadar kematian kanak-kanak (child
mortality rate-NMR).
Jumlah kes kematian kanak-
kanak 1-4 thn bagi negara X;

15. Central tendency : Mode
median , Mean & Buat Graf
• Adalah kekuatan taburan data.
Formula :
mode ; aaaa,bbbbb,cc,ddd = mode is ‘b’
Median ; 1,1,1,1,1,2,2,3,4,4,4,4,5,5,5,5 = Median is 3+4/3 = 3.5
Mean : 1+1+1+1+1+2+2+3+4+4+4+4+5+5+5+5 = 48 /16 = mean is 3
9/10/2020
Epidemiology
62

Set data umur pesakit
(tahun)
Set data kadar gula pesakit
(mmol/L)
Klinik A 23,44,56,29,44,44,
21,67,54,32,32,33,27,56
5.6, 6.7,12.1, 5.5, 4.3, 9.5,
8.2, 5.5, 4.3 ,16.3,12,4
Klinik B 16,18, 18,46,57,27,40,40,
23,47,24,36,32,3318,57
4.6, 7.7,14.1, 7.5, 6.3, 11.5,
6.2, 6.5, 5.3 ,14.3,11,4
L
a
t
i
h
a
n
;
1
Soalan ;
1. Kira MODE, MEDIAN, MEAN 4 set data tersebut
mengikut klinik.
2. Bina 2 buah graf yang sesuai merujuk mana-mana set
data diatas dan dibenarkan membuat kumpulan data.
Jumlah ke X;

9/10/2020
Epidemiology
65

Slide Title
References & independent learning ;
1. https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/sectio
n2.html
2. https://www.open.edu/openlearn/health-sports-
psychology/health/epidemiology-introduction/content-
section-2.1.1
9/10/2020 66

Hands On Statistics in basic epidemiology.pdf

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Hands On Statistics in basic epidemiology.pdf

Similar to Hands On Statistics in basic epidemiology.pdf (6)

More from Mohammed Najib Kamarolzaman

More from Mohammed Najib Kamarolzaman (20)

Hands On Statistics in basic epidemiology.pdf