EBM Overview: Beberapa Konsep Penting Evidence-Based Medicine

Transkripsi

1 EBM Overview: Beberapa Konsep Penting Evidence-Based Medicine Prof. Bhisma Murti Department of Public Health, Faculty of Medicine, Universitas Sebelas Maret

2 Pretest Probability dan Pengambilan Keputusan Klinis Anamnesis Pretest probability <0.30 Jangan lakukan tes maupun terapi Pemeriksaan fisik Pengalaman klinis Diagnosis Pretest probability <0.80 Lakukan tes dan berikan terapi sesuai hasil tes Prevalensi pada populasi Pretest probability 0.80 Jangan lakukan tes Beri TERAPI

3 Probabilitas Kebenaran Diagnosis, Interpretasinya, dan Pengambilan Keputusan Tabel 1 Probabilitas kebenaran diagnosis dan interpretasinya Probabilitas Interpretasi 0 Diagnosis pasti tidak benar 0.05 Diagnosis hampir pasti tidak benar 0.20 Kemungkinan diagnosis benar sangat kecil 0.30 Kemungkinan diagnosis benar kecil 0.50 Ambigu, kemunginan diagnosis benar atau salah sama 0.70 Kebenaran diagnosis belum meyakinkan 0.80 Kebenaran diagnosis cukup meyakinkan 0.95 Kebenaran diagnosis sangat meyakinkan 1.0 Diagnosis pasti benar Jangan lakukan tes maupun terapi Lakukan tes, lakukan terapi sesuai hasil tes Jangan lakukan tes Beri TERAPI

4 Hubungan Antara Cut-Off, Sensitivitas, dan Spesisifitas Fewer false positive More false negative Higher specificity Lower sensitivity More conservative Fewer false negative More false positive Higher sensitivity Lower specificity More agressivity

5 Hubungan Antara Sensitivitas, Spesifisitas, LR, dan ROC Semuanya menunjukkan akurasi (validitas, kebenaran) tes diagnostik dalam mendiagnosis Sensitivitas ROC (grafik sensitivitas vs 1-spesifisitas Spesifisitas Likelihood Ratio (+) = (sensitivitas/ (1-spesifisitas)) Gambar 1 Empat kurva ROC A, B, C, dan D, dengan luas area di bawah kurva (AUC) yang berbeda (Informasi yang diberikan oleh tes diagnostik yang digunakan untuk mengubah pretest probability menjadi posttest probability)

6 Importance: Melakukan/ Tidak Melakukan Tes Diagnostik Tabel 5 Menilai manfaat tes diagnostik dengan menggunakan Likelihood Ratio Positif dan Negatif LR Positif LR Negatif Manfaat tes Banyak mengubah pretest probability, mengakhiri keraguan diagnosis, tes bermanfaat Tes diagnostik Jangan lakukan tes Tes diagnostik tidak bermanfaat LR(+) < < Tes cukup bermanfaat 2-5 < Tes mungkin bermanfaat 1 - <2 <0.5-1 Tidak/ sedikit sekali mengubah pretest probability, tes tidak bermanfaat Lakukan tes Pretest probability <0.80 Tes diagnostik cukup bermanfaat LR(+) 5.0 Posttest probability 0.80

7 Kegunaan Terapi (Good dan Bad Outcome), dan Akibat Terapi (Harm) Terapi Meningkatkan Good outcome: Kesembuhan Remisi Papapran dengan kausa (etiologi) Penyakit Klinis (Clinical disease) Akibat penyakit (Disease outcome) Harm, adverse outcome Terapi Mencegah Bad outcome: Komplikasi Disfungsi Cacat Rekurensi Kematian

8 DOE (Disease-Oriented Evidence) versus POEM (Patient-Oriented Outcome that Matters) Tabel 6 Bukti tentang penyakit ( DOE ) versus bukti tentang pasien ( POEM ) Contoh Disease-Oriented Evidence (DOE) Patient-Oriented Evidence that Catatan Terapi Antiaritmia Terapi Antihipertensi Skrining prostat Obat X menurunkan PVC pada pembacaan EKG Terapi antihipertensi menurunkan tekanan darah Skrining PSA mendeteksi dini kanker Matters (POEM) Obat X meningkatkan kematian Terapi antihipertensi menurunkan kematian Manfaat skrining PSA untuk menurunkan kematian belum jelas Riset DOE bertentangan dengan riset POEM Bukti tentang penyakit sesuai dengan bukti tentang pasien Ada bukti tentang penyakit, belum ada bukti tentang pasien PVC= premature ventricle contraction, disebut juga denyut jantung ektopik, extrasystole. Tes PSA= tes Prostate Specific Antigen

9 Importance: Lihat Ukuran Efek dan CI95% Mencegah Bad Outcome 1. RR 2. OR 3. ARR 4. RRR 5. NNT Meningkatkan Good Outcome 1. RR 2. OR 3. ABI 4. RBI 5. NNT Meningkatkan Harm/ Adverse Outcome 1. RR 2. OR 3. ARI 4. RRI 5. NNH

10 Importance: Rule of Thumb Besarnya Efek/ Kekuatan Hubungan Tabel 11 Besarnya RR (atau OR) dan interpetasi tentang kekuatan hubungan antara intervensi (paparan) dan outcome (penyakit) RR (atau OR) Interpretasi Meningkatk an risiko Menurunka n risiko Tidak terdapat hubungan/ tidak ada efek >1.0 - <1.5 > Hubungan lemah < <3 > Hubungan sedang > Hubungan kuat < Hubungan sangat kuat Tabel 3 Rule of Thumb untuk menginterpretasikan NNT tentang keefektifan klinis terapi kuratif dan preventif NNT Interpretasi Terapi kuratif 1-4 Efektif 4 Kurang/ tidak efektif Terapi preventif < 60 Efektif 60 Kurang/ tidak efektif

11 Validity: Efek Sesungguhnya atau Efek Palsu?

12 Validitity: Kesalahan Sistematis dan Cara Mengendalikannya Validitas Kesalahan sistematis (systematic error): 1. Bias seleksi 2. Bias informasi 3. Faktor perancu (confounding factor) 1. Randomisasi 2. Spektrum sampel 1. Blinding 2. Concealment 1. Randomisasi 2. Restriksi (Kriteria inklusi dan eksklusi) 3. Matching 4. Stratified analysis 5. Analisis multivariat

13 Validity dan Precision: Kesalahan Sistematis (Tidak Valid, Bias) dan Kesalahan Random (Kurang Presisi)

14 Applicability: Populasi Riset, Pasien Anda, dan Penerapan Bukti Populasi riset Bukti bisa diterapkan Bukti tidak bisa diterapkan Pasien Anda di tempat praktik Populasi sasaran Populasi eksternal Validitas internal Inferensi statistik Populasi sumber (populasi terjangkau) Validitas eksternal (generalizability, applicability) Sampel (populasi studi) Kelompok studi Kelompok studi

15 Randomisasi versus Random Sampling Populasi sumber (terjangkau) Sampel Random sampling Randomisasi (randomization, random allocation, random assignment) Kelompok eksperimen Kelompok kontrol

16 Randomisasi versus Restriksi (Kriteria Inklusi/ Eksklusi) Randomisasi: Mendistribusikan semua faktor perancu, baik yang diketahui maupun tidak diketahui peneliti, baik yang bisa atau tidak bisa diukur oleh peneliti, termasuk faktor genetik, secara seimbang ke dalam kelompok eksperimen dan kelompok kontrol Restriksi (Kriteria Inklusi/ Eksklusi): Membatasi sampel penelitian menurut kriteria tertentu, sehingga kelompok eksperimen dan kelompok kontrol serupa Hindari metode ini (Kontraproduktif!): 1. Memangkas sampel potensial (ukuran sampel kecil p besar, CI95% lebar 2. Sampel penelitian menjadi sangat spesifik Applicability rendah!

17 Validity dan Precision: Efek Ukuran Sampel terhadap Kesalahan Sistematis dan Kesalahan Random Kesalahan Kesalahan random Kesalahan sistematis Ukuran sampel (sample size)