Penggunaan OR (Odds Ratio)

Tanya:
Saya alumni FKMUI. begini pak, saya butuh pencerahan nih dari bapak, terkait dengan penggunaan nilai Odd Rasio (OR) pada rancangan penelitian cross sectional.

Apakah penggunaan nilai OR pada penelitian cross sectioal diperbolehkan atau tidak ya pak ? mengingat di lingkungan tempat saya bekerja ada yang mempermasalahkannya dan dalam beberapa buku saya membaca bahwa OR digunakan pd penelitian case control sedangkan penelitian cross sectional adalah nilai PR (prevalens Rasio) atau hanya menentukan adanya hubungan atau tidak saja antar variabelnya berdasarkan nilai P dan CI nya.

Namun dalam modul yang pernah saya dapat saat kuliah disebutkan bahwa OR dapat digunakan didalam penelitian case control dan cross sectional, begitupun pada umumnya skripsi/tesis saya pernah saya baca diperpus FKM khususnya pada penelitian-penelitian cross sectional mencantumkan nilai OR demikianpun dengan tesis saya namun tidak dipermasalahkan baik oleh pembimbing maupun penguji. jadi pemahaman saya selama ini boleh-boleh saja nilai OR digunakan pada penelitian cross sectional tapi pada saat ada yang tidak sepaham saya jadi galau pak meskipun saya sudah berdiskusi dengan teman alumni juga dan pemahannya juga sama dengan saya tapi saya tetap saja galau pak, jangan-jangan selama ini apa yang saya pahami keliru.

Jawab:
Secara umum ada 2 (dua) ukuran efek yang sering digunakan di bidang Kesmas yaitu Odds Ratio (OR) dan Risk Ratio (RR). RR merupakan rasio insiden dan cocok digunakan pada studi kohort atau eksperimen. Sedangkan OR merupakan rasio odds dan cocok digunakan pada disain studi case control.

Masalah timbul pada disain studi cross-sectional (potong lintang), jika kejadiannya jarang maka OR cocok digunakan, pada kejadian jarang nilai OR merupakan estimasi yang baik untuk nilai RR. Catatan: Tidak ada batasan tegas kapan disebut “kejadian jarang”, ada yang menyarankan dibawah 5% sebagai kejadian jarang. Pada kejadian yang tidak jarang ada yang tidak sepakat untuk menggunakan OR, lebih menyarankan untuk menggunakan prevalens rasio (PR) yang perhitungannya sama persis dengan RR namun penamaannya PR.

Untuk uji bivariat, dengan crosstab saja dapat dengan mudah dilakukan perhitungan OR, RR/PR. Untuk pemodelan di multivariat perhitungan OR dapat dilakukan dengan regresi logistik. Sedangkan perhitungan RR dapat dilakukan dengan regresi Cox, ada yang bilang dengan perintah “probit” pada stata juga bisa, tapi saya belum pernah coba.

Reference : In analyses of data from cross-sectional studies, the Cox
and Poisson models with robust variance are better alternatives than logistic regression is. The log-binomial regression model produces unbiased PR estimates, but may present convergence diffi culties when the outcome is very prevalent and the confounding variable is continuous. http://www.revistas.usp.br/rsp/article/viewFile/32543/34854

Leave a Reply

Your email address will not be published.