Kamis, 31 Maret 2011

Penelitian Observasional untuk Penelitian Epidemiologi: Peta Pikiran, Questions and Answer

Penelitian epidemiologi sering merupakan penelitian observasional. Bukan hanya penelitian case control dan cohort lho.. Tapi dunia ini ternyata lebih luas:-), sehingga pilihan desain amatlah banyak
Contoh macam-macam penelitian observasional dapat dilihat pada gambar peta berikut ini:




Dari berbagai macam-macam jenis penelitian observasional tersebut, manakah yang paling baik?
Jawabnya adalah tergantung dari tujuan kita, yaitu untuk menjawab pertanyaan penelitian.
Pengolahan data surveilans selama beberapa tahun, apakah juga bisa disebut observasional?
Ya, bisa. Kalau dilihat dari peta diatas, itu merupakan penelitian observasional deskriptif jenis case report.
Jika hanya satu variabel saja apakah juga bisa dan bagus?
Satu variabel saja bisa juga bagus. Contohnya Prevalence survey RKM (Kalau ngak salah singkatannya riset kesehatan masyarakatJ).
Almarhumah Bu Nanis, teman saya dari dinkes propinsi jogja, mendapatkan nilai memuaskan untuk tesisnya yang “hanya” membahas secara kualitatif sebuah investigasi KLB. Seandainya kita bisa menunjukkan orisinalitas, why not? Itu luar biasa..
Apakah migrant studies itu?
Jenis migrant studies ini biasanya digunakan dalam menganalisis para migran (Cina, India, Jepang). Misalnya di Amerika Serikat, Kanker hidung dan kerongkongan (Ca Nasopharynx) ditemukan memiliki faktor keturunan (Jepang dan Cina). So, yang penting dapat memberikan sebuah wawasan baru..
Bagaimana dengan case report?
 Di kedokteran, tradisinya para dokter belajar dari kasus. Jadi, awalnya case report saja sudah dianggap hebat. Hanya saja, setelah dikumpulkan, harus dianalisis secara deskriptif, kemudian disimpulkan. Ini cara yang kuno, tapi sampai saat ini belum dibuang.
Bisakah penelitian cohort untuk penyakit?
Kita lebih sering menggunakan case control untuk mendapatkan asosiasi hubungan. Tapi terkadang tidak bisa karena keterbatasan jumlah kasus. Sebenarnya semua bisa saja sih. Namun, pertimbangkan juga apakah cukup efisien? Misalnya, masak penelitian yang mahal dan lama kok hanya untuk commoc cold hehehe. Karena sesungguhnya semua penelitian membutuhkan 3 faktor penting: Money, Time, dan Human Engagement.


Bagaimana dengan penelitian ekologi atau korelasi?
Ya, memang banyak penelitian ekologi dan korelasi yang dikritik karena walaupun menghasilkan faktor risiko, namun unit analisisnya bukan individu melainkan kolektif/agregat. Pernah ada penelitian ekologis (tesis teman) yang dapat A juga lho. Unit analisisnya adalah desa-desa, yaitu antara desa yang memiliki vegetasi jagung dengan desa yang memiliki vegetasi padi. Tapi yang di desa yang bervegatasi padi, toh ada juga yang punya jagung, dan nyatanya  juga terkena (penyakit?). Here’s is the critic. Seandainya hasil penelitiannya berarti, saya pikir gak ada salahnya kok.
Contoh lainnya adalah penelitian yang dilakukan oleh sosiolog Emile Durkheim yang meneliti agregat etnik di Perancis (Katolik, Yahudi, Protestan). Bunuh diri ditemukan terdapat terutama pada Yahudi dan Protestan. Dalam analisisnya, itu disebabkan karena kehidupan Yahudi dan Protestan adalah kehidupan “struggle” sedangkan pada katolik adalah kehidupan komunitas.
Kalau cross-sectional?
Pada penelitian cross sectional, analoginya adalah kita sedang memotret. So, whatever your condition is. Batasan waktu sesaat bukan berarti sekian detik lho, tapi dalam periode waktu tertentu.  Jadi, bisa orang yang sama yang diwawancarai jam 7 dan jam 3, atau di lab sekarang dan nanti. Inilah yang didapat.
Prinsipnya adalah kita mengambil informasi pada keadaan yang tidak memperhitungkan sesuatu mengandung faktor/penyebab karena lebih dulu daripada yang lain. Misalnya nih:
-          Berapakah indeks massa tubuh Anda sekarang? (Tidak diperhitungkan bila sebulan yang lalu indeks Anda tidak normal)
-          Apakah Anda memakai baju biru? (Tidak perduli apakah memakai baju birunya karena habis dicukur atau sebaliknya). Baru kemudian annti dalam analisis kita bisa menemukan apakah ada hubungan antara dicukur dengan memakai baju biru.
Contoh lagi, ada seorang dokter di jerman meneliti hubungan antara campak dengan kebutaan anak, mana yang lebih dulu? Untuk lebih kuat menggambarkan hubungan, kemudian dilakukan penelitian case control. Tapi tetap harus mencari asosiasi!!!
Jadi, jika kita lihat dalam peta diatas, kelompok yang dibawah (analitik) bisa dianalisis sesederhana di atas (deskriptif). Akan tetapi, kelompok yang di atas (deskriptif) tidak bisa dianalisis dengan yang di bawah.
Pada cross sectional, ketika kita menemukan hubungan, ya cuma itu saja. Tidak bisa kita mengatakan adanya faktor (misalnya warna baju disesuaikan dengan panjang rambut).

Semua penelitian ini kan membutuhkan data. Sebenarnya apa sih data itu? Apa bedanya dengan fakta?
“Pak gik ini orangnya tinggi, kulitnya hitam dan berkumis” ini fakta/atau data? Ini fakta.
Kalau “tempat pensil ini warnanya biru” atau “ gajah telinganya lebar”, ini fakta/atau data? Ini fakta!!
Tapi kalau saya bertanya/wawancara, nama Anda siapa? Umur berapa? Jenis kelamin?, dll..
Apa yang saya lakukan? Ini adalah untuk tujuan tertentu, fakta-fakta tertentu dimasukkan ke dalam record. 
Jadi, pada data, ada tujuan dan pengumpulan dilakukan secara sistematis.
Di Belgia, dikumpulkan 15 ribu gajah (patung) sehingga dari badan gajah bisa digambar peta, putri duyung, dll. Kalau saya mencatat gajah-gajah ini bagaimana, ini bisa dikatakan saya sedang mengumpulkan data gajah.
To be continued....

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar