audit stunting Desa Bengkak Kecamatan wongsorejoReniAnjarwati
AUDIT STUNTING BADUTA DESA BENGKAK YANG MENGALAMI MALNUTRISI
DARI HASIL RECALL 24 JAM DIPEROLEH HASIL :1. ENERGI 53,8 % (DEFISIT TINGKAT BERAT)2. KARBOHIDRAT 60,74% (DEFISIT TINGKAT BERAT)3. PROTEIN 113,5% (NORMAL)4.LEMAK 86,8% (DEFISIT TINGKAT RINGAN)
audit stunting Desa Bengkak Kecamatan wongsorejoReniAnjarwati
AUDIT STUNTING BADUTA DESA BENGKAK YANG MENGALAMI MALNUTRISI
DARI HASIL RECALL 24 JAM DIPEROLEH HASIL :1. ENERGI 53,8 % (DEFISIT TINGKAT BERAT)2. KARBOHIDRAT 60,74% (DEFISIT TINGKAT BERAT)3. PROTEIN 113,5% (NORMAL)4.LEMAK 86,8% (DEFISIT TINGKAT RINGAN)
UNTUK MENDAPATKAN OBAT ASLI : 087776558899
__Cara Menggugurkan Janin Dalam Kandungan 3 Jam Bersih Tuntas Tanpa Kuret Secara Aman Dari Usia Kehamilan 1 – 7 Bulan.
Obat Penggugur Kandungan BPOM yang dijual di Apotik Cytotec dan Gastrul yaitu obat penggugur kandungan ampuh yang direkomendasi oleh Alodokter dan Halodoc sebagai obat aborsi manjur. Obat cytotec misoprostol 200mcg sangat ampuh untuk menggugurkan janin kuat (Bandel) bergaransi dijamin tuntas 100%.__
#UNTUK MENDAPATKAN OBAT ABORSI ASLI 087776558899
__Cara gugurkan kandungan awal kehamilan di luar nikah, cara menggugurkan kandungan usia 5 bulan dengan alkohol, anak luar nikah, secara alami dan cepat dalam 1 hari, cara menggugurkan janin di luar kandungan secara alami, Cara menggugurkan kandungan dengan paramex, feminax, cara menggugurkan kandungan dengan cepat selesai dalam 24 jam secara alami buah buahan yang masih gumpalah darah, hitungan hari.__
Selain itu, ini juga dapat dikerjakan jika memang benar-benar ada abnormalitas janin yang menyebabkan janin lepas dari kandungan. Dan di posting ini kali kami akan menjelaskan 4 cara menggugurkan kandungan dan percepat haid, Dengan Paramex, Dengan Paracetamol, Dengan Alkohol dan berikut penuturannya.
Obat MENGGUGURKAN kehamilan Kuat dengan cepat selesai dalam waktu 24 jam secara alami – Cara Menggugurkan Kandungan Usia Janin 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 Bulan Dengan Cepat Dalam Hitungan jam Secara Alami.
Obat Penggugur Kandungan untuk Ibu Menyusui di Apotik dan Harganya Cara Menggugurkan Kandungan atau Aborsi Medis Dengan Pil Cytotec 200mg Misoprostol adalah salah satu Obat Penggugur Kandungan Di Apotik Paling Ampuh yang tidak dijual secara Umum, ( Tips dan Cara Gugurkan Kehamilan Kuat 1-8 Bulan dengan Cepat Dalam Hitungan Jam secara Alami ) dari Janin usia 1 Bulan, 2 Bulan, 3 Bulan, 4 Bulan, 5 Bulan, 6 Bulan, 7 Bulan, 8 Bulan sangat mudah diatasi dengan Obat Aborsi Cytotec Misoprostol Asli 100% Berhasil TUNTAS.
Cara Menggugurkan Kandungan dan Percepat Haid, Cara Menggugurkan Kandungan Dan Percepat Haid yang Aman Secara Klinis. Menggugurkan kandungan ialah satu tindakan yang nista karena dipandang hilangkan nyawa calon bayi. Tetapi demikian, menggugurkan kandungan dapat menjadi legal atau dibolehkan bila terjadi beberapa kasus tertentu yang mewajibkannyauntuk digugurkan karena argumen klinis.Mirip contoh: si ibu yang mempunyai penyakitkronis yang bila dipaksa melanjutkan kehamilan maka mencelakakan nyawa si ibu.Cara menggugurkan kandungan adalah suatu hal tindakan yang sudah dilakukan untuk akhiri kehamilan yang tidak di harap (aborsi).
Cara Menggugurkan Kandungan Dengan Obat Penggugur Kehamilan Atau Obat Aborsi Cara Menggugurkan Kandungan Dengan Obat Penggugur Kandungan Adalah mungkin salah satu cara yang di anggap seseorang tepat, karena beberapa faktor alasan tertentu. Padahal Gugurkan kehamilan memiliki tingkat resiko yang lumayan tinggi apabila penggunaan Obat Aborsi atau yang sering di kenal dengan obat Cytotec
0838-4800-7379Jual Obat Aborsi Cytotec Asli Garutjualobat34
Jual Obat Aborsi Cytotec | 083848007379 | Obat Aborsi Cytotec | Obat Telat Bulan | Obat Pelancar Haid | Obat Penggugur Kandungan | Cara Aborsi Aman | Cara Menggugurkan Kandungan | Apotek Cytotec | Klinik obataborsi7 | Jual Jamu Aborsi | Tempat Aborsi | Jual Obat Cytotec | Agen Cytotec | Alamat Penjual Cytotec | Tempat Penjual Cytotec | Harga Obat Aborsi | Harga Obat Cytotec | Obat Aborsi Wilayah.
Hp / WA :083848007379
APOTEK : Kami Jual Obat Aborsi Cytotec Hub :083848007379 | Jual Obat Aborsi Cytotec| Obat Penggugur Kandungan Cytotec |
Obat Pelancar Haid Tuntas. Dengan harga yang bisa Anda pilih sesuai usia kandungan Anda.
Tips menghindari penjual obat palsu:
(1) Hindari penawaran dengan harga yang murah / murahan hasil pasti (GAGAL).
(2) Layanan Setiap Waktu, bisa di TLP, dengan Respon yang baik & cepat.
(3) Mendapatkan No Resi Pengiriman supaya anda bisa cek melalui JNE/TIKI/POS terdekat untuk mengetahui / memastikan pesanan anda.
(4) Ada berbagai BUKTI nyata tanpa rekayasa & TERPERCAYA.
(5) Mintalah foto obat dengan mencantumkan alamat Anda di sekitarnya sebelum Anda mentransfer pembayaranya.
DAFTAR LENGKAP HARGA PAKET OBAT CYTOTEC AMAN DAN TERPERCAYA
Berikut daftar lengkap dari berbagai paket Obat Aborsi Cytotec — Obat Aborsi Tuntas — Obat Penggugur Kandungan ( Obat Telat Bulan — Dan Obat Aborsi Ampuh )
PAKET OBAT ABORSI HARGA STANDAR DAN HARGA TUNTAS
Paket Standar . 1 – 4 Minggu Rp. 800.000,
– Paket Tuntas 1 Bulan – Rp. 1.000.000,-
Paket Standar . 4 – 8 Minggu Rp. 1.200.000,
– Paket Tuntas – Rp. 1.500.000,-
Paket Standar . 8 – 12 Minggu Rp. 1.800.000,
– Paket Tuntas – Rp. 2.100.000,-
Paket Standar . 12 – 16 Minggu Rp. 2.400.000,
– Paket Tuntas – Rp. 2.800.000,
-16 – 24 Minggu Rp. 3.500.000,-
28 – 32 Minggu Rp. 4.500.000,-
Paket Obat Telat Bulan — Obat Aborsi Standar 90% Tingkat keberhasilan* Paket Obat Telat Bulan — Obat Aborsi Tuntas 99% Tingkat keberhasilan
INGAT … JANGAN TERGIUR HARGA MURAH … ANDA BISA MENYESAL, KARNA OBAT YANG ASLI MASIH BERKEMASAN TABLET UTUH, BENTUKNYA TABLET PUTIH SEGI ENAM BUKAN BULAT POLOS….!
TERIMAKASIH ATAS KEPERCAYAAN ANDA MENJADI PELANGGAN
KAMI
Pengiriman obat aborsi ampuh dilakukan melalui Tiki, Jne, pos indonesia untuk luar negri pos EMS EXPRESS 1–2 HARI SAMPAI. UNTUK LUAR NEGERI PAKET EMS 3–4 HARI DIJAMIN 100% SAMPAI DITEMPAT TUJUAN ALAMAT RUMAH ANDA,
INGAT … JANGAN TERGIUR HARGA MURAH … ANDA BISA MENYESAL
BUKTI PENGIRIMAN YANG DI KEMAS
Wa :083848007379
FORMAT PEMESANAN Pengiriman Via Paket JNE / TIKI / POS EMS INTERNASIONAL Untuk Luar Kota dan Luar Negeri.
Anda Bisa SMS kan Format Pemesanan Seperti Di Bawah Ini :
Nama Lengkap : __
Alamat Lengkap : __
No. Hp Aktif : __
Pesanan Barang : __
Bank Transfer : __
? Contoh Format Pemesanan
Nama Lengkap : Amelia Lestary
Alamat Lengkap : Jl. Pahlawan No.105
No. Hp Aktif : 08123456xxx
Pesanan Barang : Paket Obat Aborsi No.4, Rp xxxxxx
Transfer Bank : Via Bank BRI / BNI / MANDIRI / BCA
Lalu Anda Kirimkan SMS Ke Nomer Kami
.
0838-4800-7379Jual Obat Aborsi Cytotec Asli Subangjualobat34
Jual Obat Aborsi Cytotec | 083848007379 | Obat Aborsi Cytotec | Obat Telat Bulan | Obat Pelancar Haid | Obat Penggugur Kandungan | Cara Aborsi Aman | Cara Menggugurkan Kandungan | Apotek Cytotec | Klinik obataborsi7 | Jual Jamu Aborsi | Tempat Aborsi | Jual Obat Cytotec | Agen Cytotec | Alamat Penjual Cytotec | Tempat Penjual Cytotec | Harga Obat Aborsi | Harga Obat Cytotec | Obat Aborsi Wilayah.
Hp / WA :083848007379
APOTEK : Kami Jual Obat Aborsi Cytotec Hub :083848007379 | Jual Obat Aborsi Cytotec| Obat Penggugur Kandungan Cytotec |
Obat Pelancar Haid Tuntas. Dengan harga yang bisa Anda pilih sesuai usia kandungan Anda.
Tips menghindari penjual obat palsu:
(1) Hindari penawaran dengan harga yang murah / murahan hasil pasti (GAGAL).
(2) Layanan Setiap Waktu, bisa di TLP, dengan Respon yang baik & cepat.
(3) Mendapatkan No Resi Pengiriman supaya anda bisa cek melalui JNE/TIKI/POS terdekat untuk mengetahui / memastikan pesanan anda.
(4) Ada berbagai BUKTI nyata tanpa rekayasa & TERPERCAYA.
(5) Mintalah foto obat dengan mencantumkan alamat Anda di sekitarnya sebelum Anda mentransfer pembayaranya.
DAFTAR LENGKAP HARGA PAKET OBAT CYTOTEC AMAN DAN TERPERCAYA
Berikut daftar lengkap dari berbagai paket Obat Aborsi Cytotec — Obat Aborsi Tuntas — Obat Penggugur Kandungan ( Obat Telat Bulan — Dan Obat Aborsi Ampuh )
PAKET OBAT ABORSI HARGA STANDAR DAN HARGA TUNTAS
Paket Standar . 1 – 4 Minggu Rp. 800.000,
– Paket Tuntas 1 Bulan – Rp. 1.000.000,-
Paket Standar . 4 – 8 Minggu Rp. 1.200.000,
– Paket Tuntas – Rp. 1.500.000,-
Paket Standar . 8 – 12 Minggu Rp. 1.800.000,
– Paket Tuntas – Rp. 2.100.000,-
Paket Standar . 12 – 16 Minggu Rp. 2.400.000,
– Paket Tuntas – Rp. 2.800.000,
-16 – 24 Minggu Rp. 3.500.000,-
28 – 32 Minggu Rp. 4.500.000,-
Paket Obat Telat Bulan — Obat Aborsi Standar 90% Tingkat keberhasilan* Paket Obat Telat Bulan — Obat Aborsi Tuntas 99% Tingkat keberhasilan
INGAT … JANGAN TERGIUR HARGA MURAH … ANDA BISA MENYESAL, KARNA OBAT YANG ASLI MASIH BERKEMASAN TABLET UTUH, BENTUKNYA TABLET PUTIH SEGI ENAM BUKAN BULAT POLOS….!
TERIMAKASIH ATAS KEPERCAYAAN ANDA MENJADI PELANGGAN
KAMI
Pengiriman obat aborsi ampuh dilakukan melalui Tiki, Jne, pos indonesia untuk luar negri pos EMS EXPRESS 1–2 HARI SAMPAI. UNTUK LUAR NEGERI PAKET EMS 3–4 HARI DIJAMIN 100% SAMPAI DITEMPAT TUJUAN ALAMAT RUMAH ANDA,
INGAT … JANGAN TERGIUR HARGA MURAH … ANDA BISA MENYESAL
BUKTI PENGIRIMAN YANG DI KEMAS
Wa :083848007379
FORMAT PEMESANAN Pengiriman Via Paket JNE / TIKI / POS EMS INTERNASIONAL Untuk Luar Kota dan Luar Negeri.
Anda Bisa SMS kan Format Pemesanan Seperti Di Bawah Ini :
Nama Lengkap : __
Alamat Lengkap : __
No. Hp Aktif : __
Pesanan Barang : __
Bank Transfer : __
? Contoh Format Pemesanan
Nama Lengkap : Amelia Lestary
Alamat Lengkap : Jl. Pahlawan No.105
No. Hp Aktif : 08123456xxx
Pesanan Barang : Paket Obat Aborsi No.4, Rp xxxxxx
Transfer Bank : Via Bank BRI / BNI / MANDIRI / BCA
Lalu Anda Kirimkan SMS Ke Nomer Kami
.
Definisi dan Ruang Lingkup Farmakovigilans.pptx
Definisi dan Ruang Lingkup Farmakovigilans.pptx
Definisi dan Ruang Lingkup Farmakovigilans.pptx
Definisi dan Ruang Lingkup Farmakovigilans.pptx
2. Uji Statistik Bivariat
Univariat Deskripsi satu variabel (mean atau proporsi)
Uji Bivariat Deskripsi uji hubungan antara 2 variabel
Jenis uji sangat tergantung pada jenis data/variabel:
1.Uji Chi-square (uji beda proporsi) atau Reg. logistik sederhana
2.Uji-T dan 3.Uji-Anova (uji beda mean),
4.Uji korelasi atau Regresi linier sederhana
Var Dependen
Independen Kategorik Numerik
Kategorik
1.Chi-square/
Regresi logistik
sederhana
2.t-test-paired
(sebelum-sesudah)
2.t-test-independen
(jika 2 kategori)
3.Anova (jika >2 kategori)
Numerik t-test (jika 2 kategori)
Anova (>2 kategori)
4.Korelasi /
Regresi Linier
sederhana 2
3. Uji Statistik Bivariat:
Uji statistik bivariat hanya akurat bila
subjek yang ingin dibandingkan adalah
homogen, yaitu pada studi eksperimen di
laboratorium, dimana variabel perancu
tidak ada lagi.
Misalnya: subjek adalah tikus satu-ibu satu-
bapak. Subjek sudah homogen. Yang berbeda
hanyalah: satu kelompok dapat perlakuan
(intervensi), yang satu lagi tidak dapat
perlakukan (kontrol)
3
4. Uji Statistik Multivariat:
Pada penelitian survei di masyarakat, tidak
mungkin subjeknya homogen (umurnya sama,
pendidikan sama, pengetahuan sama, pekerjaan sama,
sosek sama, jumlah anak sama, status gizi sama,
penyakitnya sama), yang berbeda hanyalah
variabel yang ingin kita uji (misalnya ANEMIA
dan TIDAK Anemia), untuk mengetahui efeknya
terhadap BBLR.
Karena tidak homogen, maka kita harus
mengontrol (pada saat analisis data) semua
variabel yang berpengaruh melalui analisis
multivariat 4
5. Contoh
Suatu penelitian bertujuan untuk
mengetahui hubungan Intervensi Fe,
status gizi, dan sosial ekonomi
dengan kejadian BBLR
5
Intervensi Fe
BBLR
St.Gizi Ibu
Sosek
6. Hasil Uji Bivariat
Ibu dengan st.gizi kurang memiliki risiko 4 kali
lebih besar untuk melahirkan bayi BBLR
dibanding itu st.gizi baik
Ibu dengan sosek rendah memiliki risiko 5 kali
lebih besar untuk melahirkan bayi BBLR
dibanding itu sosek tinggi 6
Normal BBLR
n % n % OR p-value
Status Gizi
Baik 40 66.7 20 33.3
Kurang 20 33.3 40 66.7 4,00 0,000
Sosek
Tinggi 41 68.3 17 28.3
Rendah 19 31.7 43 71.7 5,46 0,000
7. Hasil Uji Bivariat
Hasil uji Bivariat, tidak logis dan tidak bisa dipercaya….???:
Intervensi pemberian Fe malah meningkatkan risiko BBLR.
Risiko BBLR pada ibu yang tidak mendapat intervensi Fe
0,4 kali lebih rendah dibandingkan dengan ibu yang
mendapat intervensi Fe (tdk masuk akal).
7
Normal BBLR
n % n % OR p-value
Intervensi Fe
Ya 24 40.0 36 60.0
Tidak 36 60.0 24 40.0 0,44 0,022
8. Hasil Uji Multivariat
8
Intervensi Fe
BBLR
St.Gizi Ibu
Sosek
Simpulan Hasil uji Multivariat:
Tidak intervensi Fe, Gizi kurang, dan Sosek rendah merupakan
faktor risiko BBLR. Risiko BBLR pada yang tidak mendapat Fe
sebesar 8 kali lebih tinggi, pada yang kurang gizi 10,7 kali lebih
tinggi, dan pada sosek rendah 9,8 kali lebih tinggi
(OR sudah dikontrol oleh variabel confounding)
Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Tdk.Intervensi.Fe 2.102 0.728 8.340 1 0.004 8.18
Gizi.kurang 2.379 0.640 13.835 1 0.000 10.79
Sosek.rendah 2.282 0.521 19.157 1 0.000 9.80
9. Perbandingan hasil uji
Bivariat vs Uji Multivariat
9
Intervensi Fe
BBLR
St.Gizi Ibu
Sosek
(OR pd multivariat sudah dikontrol oleh pengaruh confounding)
(Catatan: pada tahap ini uji interaksi belum dilakukan)
Normal BBLR Bivariat Multivariat
Intervensi Fe n % n % OR Sig OR Sig
Ya 24 40.0 36 60.0
Tidak 36 60.0 24 40.0 0.44 0.022 8.18 0.000
St.Gizi
Baik 40 66.7 20 33.3
Kurang 20 33.3 40 66.7 4.00 0.000 10.79 0.000
Sosek
Tinggi 41 70.7 17 29.3
Rendah 19 30.6 43 69.4 5.46 0.000 9.79 0.000
11. CONFOUNDING
Dari bahasa latin cunfundere (to mix together)
Pengertian:
Suatu distorsi (gangguan) dalam menaksir pengaruh paparan
terhadap kejadian penyakit/outcome sebagai akibat tercampurnya
pengaruh sebuah atau beberapa variabel luar.
Suatu kondisi bias dalam mengestimasi efek paparan terhadap
kejadian penyakit/masalah kesehatan, akibat perbandingan yang
tidak seimbang antara kelompok exposed dan non exposed.
Suatu situasi ditemukannya hubungan non-causal antara
exposure/paparan dan outcome yang diteliti akibat adanya
pengaruh variabel ketiga (Moyses S. & F. Javier N., 2000)
Variabel luar (ketiga) = confounder
11
12. Karakteristik Confounder
1. Berhubungan dengan paparan/faktor resiko yang diteliti
(causally atau non-causally associated)
2. Berhubungan dengan penyakit/outcome (causally
associated)
3. Bukan merupakan konsekuensi dari paparan (tidak terletak
diantara E & D / bukan variabel antara)
Exposure Disease
Confounder
12
13. Arah Confounding
1. Positif Overestimate (risk value menjauhi ‘Null value’ jika tidak dikontrol)
2. Negatif Underestimate (risk value mendekati ‘Null value’ jika tdk dikontrol)
kurang beresiko atau kurang proteksi
3. Cross over asosiasi berubah arah: negatif positif (sebaliknya)
OR/RR
2
1.7
1.3
1
0.5
0.3
0.1
Null
value
CF controlled
CF not controlled CF not controlled
CF controlled
13
14. Upaya Mengontrol Confounding
Pada tahap Design
1. Restriksi (pada experimental & observational study)
membatasi obyek penelitian pada level confounder yang sama
(confounder tidak bervariasi) antara group E – nE dan D – nD
Kelemahan: efek modifikasi tidak dapat dievaluasi, generalizability?
2. Matching (pada experimental & observational study)
Type: a). Full matching, b). partial matching
Method: a). Frequency/marginal matching, b). Individual matching
Problem: Over matching
3. Randomisasi (hanya pada experimental study)
subyek penelitian ditempatkan secara random pada group2 yang
diperbandingkan (E & NE)
Pada tahap Analisa Data
1. Analisis Stratifikasi
2. Analisis Multivariat 14
15. Eksistensi Confounding
Confounding = bias estimasi efek pajanan
terhadap penyakit akibat perbandingan tidak
seimbang antara kelompok terpajan dengan
kelompok tidak terpajan
Terjadi akibat adanya perbedaan risiko
terjadinya penyakit pada kelompok terpajan
dengan kelompok tidak terpajan
Risiko terjadinya penyakit berbeda meskipun
pajanan dihilangkan pada kelompok terpajan
15
16. Syarat Confounding (C)
1. C merupakan faktor risiko D
2. C memiliki asosiasi dengan E
3. C bukan variabel antara
E D
C
16
18. Contoh confounding
Hubungan Intervensi Fe dg BBLR
Intervensi Fe BBLR
Hasil analisis: OR = 0,44
Intervensi Fe berisiko terjadinya BBLR. .Lho…… kok bisa?
Lesson learn:
Jangan percaya pada Analisis bivariat, karena masih kasar… 18
Intervensi Fe Normal BBLR Total
Ya 24 36 60
Tidak 36 24 60
OR = (24 x 24) / (36 x 36) = 0,44
Variables in the Equation
-.811 .373 4.735 1 .030 .444
.405 .264 2.367 1 .124 1.500
Tdk.Intervensi.Fe
Constant
Step
1
a
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Variable(s) entered on step 1: Tdk.Intervensi.Fe.
a.
19. Contoh confounding
Intervensi Fe dg BBLR (Dipisah menurut status Gizi)
Hasil analisis:
Tidak mendapat
intervensi Fe
berisiko
terjadinya
BBLR,
baik pd
kelompok gizi
baik maupun
pd gizi kurang.
Kelompok gizi baik
BBLR- BBLR + Jumlah
Fe + 6 2 8
Fe - 34 18 52
Jumlah 40 20 60
OR = (18*6)/(34*2) = 1,58
19
Kelompok gizi kurang
BBLR- BBLR + Jumlah
Fe + 18 34 8
Fe - 2 6 52
Jumlah 20 40 60
OR = (6*18)/(2*34) = 1,58
20. Contoh confounding
Hasil analisis: OR 4,0 Ibu dengan status gizi
kurang memiliki risiko 4 kali untuk melahirkan BBLR
St.Gizi ibu
BBLR
Variables in the Equation
1.386 .387 12.812 1 .000 4.000
-.693 .274 6.406 1 .011 .500
Gizi
Constant
Step
1
a
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Variable(s) entered on step 1: Gizi.
a.
Hubungan status gizi dengan BBLR
BBLR+ BBLR- Jumlah
Gizi kurang 40 20 60
Gizi baik 20 40 60
Jumlah 60 60 120
OR = (40*40)/(20*20) = 4,00
20
21. Contoh confounding
Distribusi Fe tidak imbang pd st.gizi baik dan kurang,
menyebabkan crude analisis berbeda dengan adjusted,
perbedaan ini disebut dengan efek konfounding.
Intervensi Fe
St.Gizi Ibu
St.gizi merubah hubungan Fe dg BBLR
OR crude Fe=0.44 (sebelum dikontrol oleh St.Gizi) berubah menjadi OR
adjusted =1.58 (setelah dikontrol oleh St.Gizi)
BBLR
21
Distibusi Fe menurut status gizi
Gizi kurang Gizi baik Jumlah
Fe + 8 52 60
Fe - 52 8 60
Jumlah 60 60 120
Variables in the Equation
.463 .613 .569 1 .450 1.588
1.735 .613 8.006 1 .005 5.667
-1.099 .609 3.253 1 .071 .333
Tdk.Intervensi.Fe
Gizi.kurang
Constant
Step
1
a
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Variable(s) entered on step 1: Tdk.Intervensi.Fe, Gizi.kurang.
a.
22. Contoh confounding
Pada contoh diatas, status gizi merupakan confounder
karena st.gizi merubah hubungan Intervensi Fe dg BBLR,
hal ini dapat terjadi karena:
St.gizi kurang merupakan faktor risiko BBLR
Distribusi Fe tidak seimbang pada ibu gizi kurang dan ibu gizi
baik, atau sebaliknya St.Gizi tidak imbang antara Fe + dengan
Fe -, Sehingga St. Gizi merubah hubungan Fe dengan BBLR
Intervensi Fe
St.Gizi Ibu
BBLR
Identifikasi Konfounder:
Konfounder exist jika = Delta OR > 10%
22
%
100
*
|
|
_
adjusted
adjusted
crude
OR
OR
OR
OR
Delta
23. Contoh confounding
Hasil analisis membuktikan bahwa status gizi
merupakan variabel confounding atau perancu,
dalam hubungan Intervensi Fe dengan BBLR
Intervensi Fe
St.Gizi Ibu
BBLR
Apakah konfounding berlaku juga sebaliknya?
Dalam hubungan Status gizi dengan BBLR,
apakah anemia merupakan konfounding?
Bisa ya, bisa tidak, silakan di analisis
23
St.Gizi Ibu
Intervensi Fe
BBLR
25. INTERAKSI
Interaksi = Efek modifikasi = Efek modifier
Pengertian:
Keberagaman/heterogenitas/variasi efek dari suatu faktor
resiko terhadap kemunculan penyakit/outcome, pada level
yang berbeda dari faktor resiko lain
Suatu situasi dimana 2 atau lebih faktor resiko saling
memodifikasi (besar dan/atau arah) efek nya terhadap
kejadian/outcome yang diteliti (Moyses S. & F. Javier N.,
2000)
Efek modifikasi menunjukkan seberapa jauh efek faktor resiko
utama terhadap munculnya penyakit/outcome, dimodifikasi
oleh faktor resiko lain (modifier) 25
26. Apakah efek intervensi Fe berbeda
menurut St.Gizi?
Jika ya, maka Fe berinteraksi dengan
St.Gizi atau St. Gizi merupakan Efek
Modifier?
Identifikasi Interaksi:
1. Apakah antar strata (sig vs tdk, proteksi vs
faktor risiko, risiko rendah vs tinggi) efek
St.Gizi baik dibanding St.Gizi kurang?
2. Apakah interaksi Fe dg St.Gizi signifikan?
P-value < 0.05?
Ibu Anemia
St.Gizi Ibu
BBLR
26
27. Hasil analisis:
St.Gizi bukan efek modifier,
tdk berinteraksi dg intervensi Fe
1. Hubungan Fe dg BBLR menurut status Gizi:
Simpulan:
St.Gizi bukan
variabel interaksi
karena Risiko Fe -
terhadap kejadian
BBLR adalah sama
(tidak berbeda)
baik pada kelompok
gizi baik maupun pd
gizi kurang
(OR sama sama
1,58)
27
Kelompok gizi baik
BBLR- BBLR + Jumlah
Fe + 6 2 8
Fe - 34 18 52
Jumlah 40 20 60
OR = (18*6)/(34*2) = 1,58
Kelompok gizi kurang
BBLR- BBLR + Jumlah
Fe + 18 34 8
Fe - 2 6 52
Jumlah 20 40 60
OR = (6*18)/(2*34) = 1,58
28. 2. Signifikansi variabel interaksi anemia dg st.Gizi > 0,05:
Simpulan:
Anemia tidak berinteraksi dengan St.Gizi karena nilai-p
variabel interaksi >0.05 (Sig.=1.000)
Jika tidak ada interaksi, lakukan uji confounding
St.Gizi bukan efek modifier, tidak berinteraksi
dengan Intervensi Fe
28
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Gizi.kurang 1.735 0.867 4.003 1 0.045 5.67
Tdk.Intervensi.Fe 0.463 0.867 0.285 1 0.594 1.59
Gizi by Intervensi.Fe 0.000 1.226 0.000 1 1.000 1.00
Constant -1.099 0.816 1.810 1 0.178 0.33
Variable(s) entered on step 1: Gizi.kurang, Tdk.Intervensi.Fe, Gizi.kurang * Tdk.Intervensi.Fe .
29. Simpulan:
OR Intervensi Fe berubah 10% atau lebih, dari 0.44 (OR Crude)
menjadi 1.59 (OR adjusted) setelah dikontrol oleh St.Gizi
St.Gizi merupakan konfounding dalam hubungan
Intervensi Fe dengan kejadian BBLR
29
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Tdk.Intervensi.Fe 0.463 0.613 0.569 1 0.450 1.59
Gizi.kurang 1.735 0.613 8.006 1 0.005 5.67
Constant -1.099 0.609 3.253 1 0.071 0.33
Variable(s) entered on step 1: Tdk.Intervensi.Fe, Gizi.kurang.
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Tdk.Intervensi.Fe -0.811 0.373 4.735 1 0.030 0.44
Constant 0.405 0.264 2.367 1 0.124 1.50
Variable(s) entered on step 1: Tdk.Intervensi.Fe.
30. St.Gizi
Sosek
BBLR
1. Hubungan St. Gizi dg BBLR menurut Sosek:
Simpulan:
Status Gizi
berinteraksi dengan
Sosek (sosek
memodifikasi efek
dari St.Gizi dengan
BBLR) Risiko St.Gizi
kurang terhadap
kejadian BBLR
adalah berbeda
antara Sosek Tinggi
(OR = 1,05) dg
Sosek Rendah (OR =
8,18)
Interaksi St.Gizi dg Sosek
30
Kelompok Sosek Tinggi:
BBLR - BBLR + Total
Gizi Baik 27 11 38
Gizi Kurang 14 6 20
OR=(27*6/11*14) =1.05
Kelompok Sosek rendah:
BBLR - BBLR + Total
Gizi Baik 13 9 22
Gizi Kurang 6 34 40
OR=(13*34/9*6) = 8.18
31. Interaksi St.Gizi dg Sosek
2. Signifikansi interaksi St. Gizi dg Sosek < 0,05:
St.Gizi
Sosek
BBLR
Simpulan:
St.Gizi berinteraksi dengan Sosek, karena nilai-p (sig)
variabel interaksi <0.05 (sig=0.018) 31
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Gizi.kurang 0.051 0.605 0.007 1 0.933 1.05
Sosek.rendah 0.530 0.562 0.890 1 0.346 1.70
Gizi by Sosek 2.052 0.866 5.611 1 0.018 7.78
Constant -0.898 0.358 6.302 1 0.012 0.41
Variable(s) entered on step 1: Gizi.kurang, Sosek.rendah, Gizi.kurang * Sosek.rendah .
32. Jika ada interaksi (efek modifier), maka
harus dilaporkan efek (nilai OR) yang
terpisah untuk masing-masing strata
32
Ada Interaksi?
YA
Tidak
Laporkan OR
masing-masing
strata
Lakukan uji
konfounding
Ada Confounding?
YA
Tidak
Laporkan OR
adjusted
Laporkan OR
crude
Mulai
33. Interaksi pada Regresi Logistik
Interaksi atau modifikasi efek (effect modifier)
adalah heterogenitas efek dari satu pajanan
pada tingkat pajanan lain
Modifikasi efek merupakan konsep yang penting
dalam tahpa analisis: apakah akan melaporkan
efek bersama (yang terkontrol confounder) atau
efek yang terpisah untuk masing-masing strata.
33
34. Interaksi pada Regresi Logistik
Pada analisis regresi logistik, jika kita
menemukan adanya interaksi antar variabel
pajanan dengan variabel lainnya, maka nilai
odds rasio harus dilaporkan secara terpisah
menurut strata dari variabel tersebut.
Nilai rasio odds yang tertera pada variabel
pajanan menjadi tidak berlaku dan nilai odds
rasio untuk masing-masing strata harus dihitung
secara manual.
34
35. OR untuk st.gizi menurut sosek adalah:
e(0,051+2,052*sosek), sehingga:
Pada sosek=0 (tinggi), OR = e(0,051+2,052*0) = e(0,051)= 1,05
Pada sosek=1 (rendah), OR = e(0,051+2,052*1) = e(2,103)= 8,18
Pada sosek tinggi tidak ada pengaruh St.gizi pada BBLR,
Pada sosek rendag, st.gizi kurang berisiko 8 kali lebih besar utk BBLR
Logit (BBLR) = a + b1Gizi + b2Sosek+ b3Gizi*sosek
Maka OR untuk st.gizi adalah:
Pada sosek=0 (tinggi), OR = e(b1 + b3*0) = eb1
Pada sosek=1 (rendah), OR = e(b1 + b3*1) = eb1+b3
Perhitungan OR interaksi
35
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Gizi.kurang 0.051 0.605 0.007 1 0.933 1.05
Sosek.rendah 0.530 0.562 0.890 1 0.346 1.70
Gizi by Sosek 2.052 0.866 5.611 1 0.018 7.78
Constant -0.898 0.358 6.302 1 0.012 0.41
Variable(s) entered on step 1: Gizi.kurang, Sosek.rendah, Gizi.kurang * Sosek.rendah .
36. OR untuk Sosek menurut sosek adalah:
e(0,051+2,052*sosek), sehingga:
Pada gizi=0 (baik), OR = e(0,53+2,052*0) = e(0,53)= 1,7
Pada gizi=1 (kurang), OR = e(0,53+2,052*1) = e(2,103)= 13, 2
Pada gizi baik, Risiko sosek rendah untuk BBLR 1,7 kali,
Pada gizi kurang, Risiko sosek rendah untuk BBLR 13 kali
Logit (BBLR) = a + b1Gizi + b2Sosek+ b3Gizi*sosek
Maka OR untuk Sosek adalah:
Pada gizi =0 (baik), OR = e(b2 + b3*0) = eb2
Pada gizi=1 (kurang), OR = e(b2 + b3*1) = eb2+b3
Perhitungan OR interaksi
36
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Gizi.kurang 0.051 0.605 0.007 1 0.933 1.05
Sosek.rendah 0.530 0.562 0.890 1 0.346 1.70
Gizi by Sosek 2.052 0.866 5.611 1 0.018 7.78
Constant -0.898 0.358 6.302 1 0.012 0.41
Variable(s) entered on step 1: Gizi.kurang, Sosek.rendah, Gizi.kurang * Sosek.rendah .
37. Pengujian Interaksi Pada Regresi Logistik
Ganda
Interaksi harus diuji terlebih dahulu (pada MODEL
Faktor risiko)
Interaksi diuji terakhir (pada MODEL prediksi atau
determinan)
Adanya Interaksi antar 2 variabel independen
ditunjukan dengan nilai Sig. < 0.05
Jika ada interaksi, variabel interaksi harus masuk
dalam model dan laporkan OR menurut kelompok
(strata) dari var interaksi
37
Pengujian Interaksi
38. Pengujian Confounding Pada Regresi
Logistik Ganda
Adanya Konfounder dideteksi dg melihat perubahan
nilai Exp(B) atau OR sebesar > 10%
Absolut ( OR Crude – OR Adjusted ) * 100% >10% konfounder
OR Adjusted
Perubahan OR diidentifikasi dari:
Variabel independent utama saja (dan interaksinya, jika ada
interaksi) dalam pemodelan faktor resiko, atau
Semua variabel independen lain, dalam pemodelan prediksi
Jika ada confounder, maka variabel konfounder harus
masuk ke dalam model
38
Pengujian Confounding
39. 39
Bivariat (Crude Analysis)
Normal BBLR
n % n % OR p-value
Status Gizi
Baik 40 66.7 20 33.3
Kurang 20 33.3 40 66.7 4,00 0,000
Sosek
Tinggi 41 68.3 17 28.3
Rendah 19 31.7 43 71.7 5,46 0,000
Intervensi Fe
Ya 24 40.0 36 60.0
Tidak 36 60.0 24 40.0 0,44 0,022
Tugas:
Tulis interpretasinya masing-masing
variabel, apa arti OR crude?
40. 40
Multivariat (Adjusted) tanpa Interaksi
Tugas:
1.Tulis interpretasi masing-masing variabel
2.Bandingkan OR crude dg adjusted
3.Apakah ada konfounding?
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Gizi.kurang 2.38 0.64 13.83 1 0.000 10.79
Sosek.rendah 2.28 0.52 19.16 1 0.000 9.80
Tdk.Intervensi.Fe 2.10 0.73 8.34 1 0.004 8.18
Constant -3.43 0.82 17.58 1 0.000 0.03
Variable(s) entered on step 1: Gizi.kurang, Sosek.rendah, Tdk.Intervensi.Fe.
41. 41
Model Interaksi St.Gizi dg Sosek, setelah
dikontrol oleh intervensi Fe
TUGAS:
1. Apakah ada interaksi?
2. Hitung OR masing-masing strata
3. Tulis interpretasi hasil ..
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Gizi.kurang 1.29 0.75 2.98 1 0.084 3.65
Sosek.rendah 1.25 0.63 3.95 1 0.047 3.49
Tdk.Intervensi.Fe 2.58 0.88 8.50 1 0.004 13.14
Gizi by Sosek 2.66 1.03 6.65 1 0.010 14.36
44. 44
1.Buat Model Interaksi antara St.Gizi dg Sosek
logistic bblr gizi_kurang##sosek_rendah
2a. lincom untuk menghitung OR St.Gizi pada sosek rendah (pembanding gizi baik)
lincom 1.gizi_kurang + 1.gizi_kurang#1.sosek_rendah
2b. lincom untuk menghitung OR Sosek pd Gizi kurang (pembanding sosek baik)
lincom 1.sosek_rendah + 1.sosek_rendah#1.gizi_kurang
1.Buat Model Interaksi antara St.Gizi dg Sosek, sbb:
Menghitung OR interaksi & 95% CI pd
STATA command (syntax)
1.Buat Model Interaksi antara Smoke dg Race
logistic low race##smoke
2a.Lincom utk OR smoke (pembanding tdk merokok)
Lincome 1.smoke + 1.smoke#1.race *OR smoke pd ras putih
Lincome 1.smoke + 1.smoke#2.race *OR smoke pd ras hitam
Lincome 1.smoke + 1.smoke#3.race *OR smoke pd ras lain
2b.Lincom utk OR race (pembanding ras putih)
Lincome 2.race + 2.race#0.smoke *OR ras hitam pd non-smoker
Lincome 3.race + 3.race#0.smoke *OR ras lainnya pd non-smoker
Lincome 2.race + 2.race#1.smoke *OR ras hitam pd smoker
Lincome 3.race + 3.race#1.smoke *OR ras lainnya pd smoker
45. 45
logistic bblr gizi_kurang##sosek_rendah
Logistic regression Number of obs = 120
LR chi2(3) = 32.61
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood = -66.873051 Pseudo R2 = 0.1960
bblr Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
1.gizi_kurang 1.05 0.64 0.08 0.933 0.32 3.44
1.sosek_rendah 1.70 0.96 0.94 0.346 0.56 5.11
gizi_kurang#sosek_rendah 7.78 6.74 2.37 0.018 1.42 42.49
1.Buat Model Interaksi antara St.Gizi dg Sosek, sbb:
OR INTERAKSI:
1. OR St.Gizi (St.gizi=1 dibanding St.gizi=0) untuk terjadinya BBLR,
pada Sosek Tinggi (Sosek=0) adalah 1.05 (sesuai output)
2. OR St.Gizi (St.gizi=1 dibanding St.gizi=0) untuk BBLR, pada Sosek
Rendah (Sosek=1) harus dihitung ulang dg perintah lincom
46. 46
lincom 1.gizi_kurang + 1.gizi_kurang#1.sosek_rendah
( 1) [bblr]1.gizi_kurang + [bblr]1.gizi_kurang#1.sosek_rendah = 0
2. lincom untuk menghitung OR St.Gizi pada sosek rendah:
OR INTERAKSI:
1. OR St.Gizi (St.gizi=1 dibanding St.gizi=0) untuk BBLR,
pada Sosek Tinggi (Sosek=0) adalah 1.05 (output sebelumnya)
2. OR St.Gizi (St.gizi=1 dibanding St.gizi=0) untuk BBLR,
pada Sosek Rendah (Sosek=1) adalah = 8.19 (CI: 2.43 – 27.58)
bblr Odds Ratio Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]
(1) 8.19 5.07 3.39 0.001 2.43 27.58
47. 47
logistic bblr gizi_kurang##sosek_rendah
Logistic regression Number of obs = 120
LR chi2(3) = 32.61
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood = -66.873051 Pseudo R2 = 0.1960
bblr Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
1.gizi_kurang 1.05 0.64 0.08 0.933 0.32 3.44
1.sosek_rendah 1.70 0.96 0.94 0.346 0.56 5.11
gizi_kurang#sosek_rendah 7.78 6.74 2.37 0.018 1.42 42.49
1.Buat Model Interaksi antara Sosek dg St.Gizi, sbb:
OR INTERAKSI:
1. OR Sosek (Sosek rendah=1 dibanding sosek tinggi=0) untuk BBLR,
pada Gizi_baik (St.Gizi=0) adalah 1.70 (sesuai output)
2. OR Sosek (Sosek rendah=1 dibanding sosek tinggi=0) untuk BBLR,
pada Gizi_kurang (St.Gizi=1) harus dihitung ulang dg perintah lincom
48. 48
lincom 1.sosek_rendah + 1.sosek_rendah#1.gizi_kurang
( 1) [bblr]1.sosek_rendah + [bblr]1.gizi_kurang#1.sosek_rendah = 0
2. lincom untuk menghitung OR Sosek pd Gizi kurang:
OR INTERAKSI:
1. OR Sosek (Sosek rendah=1 dibanding sosek tinggi=0) untuk BBLR,
pada Gizi_baik (St.Gizi=0) adalah 1.70 (output sebelumnya)
2. OR Sosek (Sosek rendah=1 dibanding sosek tinggi=0) untuk BBLR,
pada Gizi_kurang (St.Gizi=1) adalah = 13.22 (CI: 3.63 – 48.10)
bblr Odds Ratio Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]
(1) 13.22 8.71 3.92 0.000 3.63 48.10