ukuran-ukuran epidemiologi
Post on 23-Jun-2015
3.605 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
UKURAN UKURAN EPIDEMIOLOGI DALAM KEBIDANAN
Kelompok 1 :Dosen Koordinator :
Sunarju,SKM
EPIDEMIOLOGIEpidemiologi dalam layanan kebidanan mengkaji distribusi serta determinan peristiwa morbiditas dan mortalitas yang terjadi dalam layanan kebidanan.
Tujuan EpidemiologiTujuan epidemiologi dalam kebidanan adalah mengenali faktor-faktor resiko terhadap ibu selama periode kehamilan, persalinan dan masa nifas ( 42 hari setelah berakhirnya kehamilan) beserta hasil konsepsinya dan mempelajari cara-cara pencegahannya.
Manfaat Epidemiologi
Untuk mempelajari riwayat penyakitDiagnosis masyarakatMengkaji risiko yang ada pada setiap
individu karena mereka dapat mempengaruhi kelompok maupun populasi
Pengkajian, evaluasi, dan penelitianMelengkapi gambaran klinisIdentifikasi sindrom Menentukan penyebab dan sumber
penyakit
Terjadinya Masalah Kesehatan Dalam Pelayanan Kebidanan
Penjamu ( Ibu Hamil )
Agen ( hasil konsepsi)
Lingkungan
Faktor-Faktor Resiko Dalam Pelayanan Kebidanan
Faktor-faktor ReproduksiFaktor-faktor resiko
kehamilanFaktor-faktor Pelayanan
Kesehatan
Ukuran EpidemiologiUNTUK MENGUKUR MASALAH PENYAKIT
( ANGKA KESAKITAN / MORBIDITAS )
MORBIDITAS = Kesakitan : Merupakan derajat sakit, cedera atau gangguan pada suatu populasi.
a. Incidence Rate
Incidence Rate = Jumlah penderita baru X K
Jumlah penduduk yang mungkin terkenaPenyakit tersebut pada pertengahan
tahun
K = Konstanta ( 100%, 1000 ‰)
Attack Rate
• Rumus yang digunakan : Attack Rate =
Jumlah Penderita Baru dlm Satu Saat XK
Jml. Penduduk yg Mungkin terkena Peny. Tersebut pd Saat
yg Sama
Secondary Attack Rate
• Rumus yang digunakan : • SAR =
Jml. Penderita Baru pd. Serangan Kedua XK
(Jml. Penddk – Pendd. Yg. Terkena Serangan Pertama )
PREVALENSI
gambaran tentang frekwensi penderita lama dan baru yang ditemukan pada suatu jangka waktu tertentu di
sekelompok masyarakat tertentu.
Period Prevalen Rate
• Rumus yang digunakan : • Periode Prevalen Rate = Jumlah penderita lama &
baru XKJumlah penduduk
pertengahan
Point Prevalen Rate
• Rumus : • Point Prevalen Rate =
Jumlah penderita lama & baru saat itu XK
Jumlah penduduk saat itu
Mortalitas
merupakan istilah epidemiologi dan data statistik vital untuk kematian
Macam – macam / Jenis Angka Kematian
1. Angka Kematian Kasar ( Crude Death Rate ) 2. Angka Kematian Perinatal ( Perinatal Mortality
Rate ) 3. Angka Kematian Bayi Baru Lahir ( Neonatal
Mortality Rate ) 4. Angka Kematian Bayi ( Infant Mortalaity Rate ) 5. Angka Kematian Balita ( Under Five Mortalaty Rate
) 6. Angka Kematian Pasca-Neonatal (Postneonatal
Mortality Rate) 7. Angka Lahir Mati / Angka Kematian Janin(Fetal
Death Rate ) 8. Angka Kematian Ibu ( Maternal Mortality Rate )
Angka Kematian Kasar
• Rumus : • AKK =
Jumlah Seluruh Kematian XKJumlah penduduk pertengahan
Angka kematian Perinatal( Perinatal Mortality Rate )
• Rumus : • PMR/AKP =
Jumlah kematian janin yang dilahirkan pada usia kehamilan 28minggu atau lebih + dengan jumlah kematian bayi yang berumur kurang dari 7 hari
yang dicatat selama 1 tahun X KJumlah Bayi lahir hidup pada tahun yg sama
Angka Kematian Bayi Baru Lahir ( Neonatal Mortality Rate )
• Rumus : • NMR/AKN =
Jumlah kematian bayi umur kurang dari 28 hari XK
Jumlah lahir hidup pada tahun yg sama
Angka Kematian Bayi ( Infant Mortalaity Rate )
• Rumus : • IMR/AKB =
Jml. Kematian bayi umur 0 – 1 th dalam 1 th XK
Jml. Kelahiran hidup pada tahun yang sama
Angka Kematian Balita ( Under Five Mortalaty Rate )
• UFMR = Jml. Kematian Balita yg dicatat dlm 1
th XKJumlah penduduk balita pd. tahun yg
sama
Angka Kematian Pasca-Neonatal (Postneonatal Mortality Rate)
• Rumus : Pasca-neonatal mortality Rate = Jml. Kematian bayi usia 28 hari s/d 1 tahun
XKJumlah Kelahiran Hidup pada Tahun yg
sama
Angka Lahir Mati / Angka Kematian Janin(Fetal Death Rate
• Rumus : • Angka Kemat Janin = Jml. Kematian Janin dalam periode tertent ( 1 tahun
) XK• Total Kematian Janin + Janin Lahir
Hidup periode yg sama
Angka Kematian Ibu ( Maternal Mortality Rate )
• Rumus : • MMR =
Jml. Kematian Ibu Hamil, Persalinan & Nifas dlm 1 th XK
Jumlah lahir hidup pd tahun yang sama
Sumber Kesalahan dalam Pengukuran
Kesalahan akibat penggunaan data yang tidak sesuai
Kesalahan karena adanya factor BIAS
top related