Metode Penelitian Survival Analysis

Survival Analysis

Menurut Sastroasmoro (2011) survival analisis adalah teknik analisis untuk data follow up yang memperhitungkan waktu terjadinya efek (time dependent effect) dengan periode waktu pengamatan terhadap tiap subyek yang tidak seragam. Analisis survival disebut juga analisis tabel kehidupan (life table analysis). Metode analisis survival yang sering digunakan adalah metode aktuarial (Cutler-Ederer) dan metode product limit (Kaplan-Meier).

  1. Metode Aktuarial/Life Table

Sastroasmoro (2011) menyampaikan bahwa metode ini dikenal dengan nama metode Cutler-Ederer. Pada metode ini ditentukan interval waktu yang dikehendaki. Pemilihan interval dilakukan dengan memperhitungkan karakteristik penyakit atau efek yang dipelajari (dapat dalam hari, minggu, bulan, tahun).

Selanjutnya Sastroasmoro (2011) menjelaskan bahwa teknik aktuarial diperlukan beberapa syarat dan asumsi berikut :

  • Saat awal pengamatan harus jelas.

Tergantung dari jenis penyakit, awal pengamatan dapat mulai timbulnya keluhan, saat diagnosis, atau mulainya terapi. Keluhan

pada banyak penyakit dapat samar-samar, maka waktu yang sering diambil sebagai saat awal pengamatan adalah saat diagnosis ditegakan. Untuk pasien keganasan dianggap memadai, namun untuk beberapa kelainaan yang diagnosisnya mungkin baru dapat ditegakan berbulan-bulan atau bertahun-tahun setelah awal penyakit, metode ini tidak sahih.

  • Efek yang diteliti harus jelas.

Efek yang diteliti harus berskala dikotom, hanya mempunyai dua nilai, misal normal-abnormal atau meninggal-hidup. Selain itu efek juga harus bersifat multipel, artinya setiap subyek hanya mengalami efek satu kali. Bila efek yang diteliti adalah kematian, maka hal ini tidak menjadi masalah. Namun bila efek yang diteliti bukan kematian, melainkan kambuh atau remisi, maka harus ada cara untuk memastikan subyek kambuh atau remisi. Apabila kriteria sembuh atau remisi tidak jelas, maka dapat dipastikan bahwa data yang terkumpul tidak sahih. Bila efek dapat terjadi berulang kali, efek pertamalah yang dihitung dalam analisis.

  • Kejadian withdrawal atau loss to follow-up harus independen terhadap efek.

Bila pasien tidak datang karena merasa sudah sembuh, atau karena merasa tidak tertolong lagi, maka hal ini dapat mempengaruhi kesahihan hasil penelitian.

  • Risiko untuk terjadinya efek tidak tergantung pada tahun kalender.

Pada penelitian kesintasan yang berlangsung lama, sepanjang periode penelitian tersebut tidak boleh terjadi perubahan tata laksana yang signifikan yang bdapat mengubah prognosis. Bila ini terjadi maka pasien yang durekrut pada awal penelitian tidak memperoleh perlakuan yang sama dengan pasien yang direkrut pada akhir penelitian, sehingga kurva kesintasan menjadi tidak valid.

  • Risiko untuk terjadinya efek pada interval waktu dipilih dianggap sama.

Bila dipilih interval pengamatan tiap tahun, maka peluang untuk mengalami efek pada awal maupun akhir tahun harus sama.

  • Pasien yang tersensor (tidak diketahui nasibnya) dianggap mengalami setengah efek.

Bila selama interval terdapat 2 pasien tersensor, dianggap terjadi 1 efek.

Baca Lebi Lanjut

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s