331915_326871_metaanalisis 2.docx

1. Memahami dan Menjelaskan Meta-analisis 1.1 Definisi Meta-analisis Meta-analisis merupakan suatu teknik statistika untuk menggabungkan hasil 2 atau lebih penelitian sejenis sehingga diperoleh paduan data secara kuantitatif. Saat ini meta-analisis paling banyak digunakan untuk uji klinis. Hal ini dapat dimengerti, karena uji klinis desainnya lebih baku dan memberikan bukti hubungan kausal yang paling kuat. Meta-analisis juga dapat dilakukan terhadap berbagai studi observasional, namun akan mengundang lebih banyak masalah baik dalam metodologi maupun perangkat statistika yang digunakan, karena bias lebih mengancam pada studi observasional dibanding pada uji klinis. Dilihat dari prosesnya, meta-analisis merupakan suatu studi observasional retrospektif, dalam arti peneliti membuat rekapitulasi fakta tanpa melakukan manipulasi eksperimental (Sastoasmoro & ismael, 2011). Penelitian review atau dikenal dengan penelitian sintesis merupakan penelitian yang menggabungkan hasil studi yang sudah ada dan menganalisanya kemudian mengambil suatu kesimpulan umum dari analisa yang telah dilakukan. Penelitian sintesis memiliki beberapa jenis mulai dari metode yang tergolong kualitatif yaitu narrative review dan descriptive review hingga metode yang tergolong kuantitatif yatiu vote counting dan meta analisis (King WR & He J, 2006). Meta analisis berkembang pada tahun 1970-an dan mulai dikenal sebagai bagian dari teknik analisis statistika yang meringkas berbagai

hasil

penelitian

yang

diperoleh

dengan

tujuan

untuk

mengintegrasikan penemuan yang ada (Prasiska DI, 2014). 1.2 Tujuan Meta-analisis Tujuan meta-analisis pada umumnya tidak berbeda dengan jenis penelitian klinis lainnya, yaitu: (Sastoasmoro & Ismael, 2011). a. Untuk memperoleh estimasi effect size, yaitu kekuatan hubungan ataupun besarnya perbedaan antar-variabel

1

b. Melakukan inferensi dari data dalam sampel ke populasi, baik dengan uji hipotesis (nilai p) maupun estimasi (interval kepercayaan) c. Melakukan kontrol terhadap variabel yang potensial bersifat sebagai perancu (confounding) agar tidak mengganggu kemaknaan statistik dari hubungan atau perbedaan. Effect size, yakni perbedaan kejadian efek antara kelompok eksperimental dan kelompok kontrol dalam meta-analisis merupakan gabungan effect size masing-masing studi yang dilakukan dengan teknik statistika tertentu. Karena pada umumnya pembuat meta-analisis tidak memiliki data dasar penelitian, maka praktis dimensi effect size yang digabungkan dalam meta-analisis sama dengan yang dilaporkan dalam artikel yang digabungkan. Skala variabel efek pada meta-analisis dalam literatur kedokteran dapat berskala nominal, numerik, atau ordinal (Sastoasmoro & Ismael, 2011). 1.3 Kelebihan dan Kekurangan Meta-analisis 1.3.1

Kelebihan Kelebihan meta analisis antara lain: (King WR & He J, 2006) 1. Meta analisis memungkinkan mengkombinasikan berbagai macam hasil penelitian dengan cara yang kuantitatif, 2. Mampu menggambarkan hubungan antar penelitian dengan baik sehingga dapat mengatasi adanya perbedaan hasil antar penelitian, 3. Meta analisis lebih objektif karena fokus pada data sedangkan review literatur lainnya (seperti metode naratif) fokus pada kesimpulan dari berbagaimacam studi 4. Meta analisis fokus pada effect size 5. Meta analisis dilakukan secara kuantitatif, sehingga lebih mudah dilakukan.

1.3.2

Kekurangan Kekurangan meta analisis antara lain: (DeCoster, 2009) 1. Sampling bias towards empirical studies

2

Sampling bias berarti pengambilan sampel yang tidak sesuai karena ketidakseragaman tiap-tiap studi. Pengambilan sampel yang cocok untuk metaanalisis adalah dengan cara survey, laboratorium experiment, dan studi lapangan. 2. Publication Bias Meta analisis menggunakan data yang terdapat dalam penelitian yang telah terpublikasi sehingga dianggap penelitian tidak representatif karena hasil-hasil pengamatan yang signifikan lebih cenderung dipublikasikan daripada yang tidak signifikan. 3. Apples and Oranges Metode ini bisa dianalogikan seperti membedakan antara buah jeruk dan apel, artinya mengkombinasikan studi yang berbeda dalam analisis yang sama. 4. Methodological Error Kesimpulan yang salah dapat dikarenakan kesalahan yang bersifat metodologi.

Dalam

melakukan

analisis,

peniliti

sebaiknya

melakukan ekstraksi pada data dan statistik yang terdiri dari effect size, ukuran sampel,variabel moderator yang mungkin dan sebagainya. 1.4 Langkah-langkah Dalam Penyusunan Meta-analisis Langkah-langkah dalam melakukan meta analisis secara umum adalah sebagai berikut (DeCoaster, 2009): a. Menentukan dan mempelajari topik penelitian yang akan dirangkum, b. Mencari dan mengumpulkan sejumlah penelitian dengan topik yang telah ditentukan dan menyeleksinya. Pencarian literatur penelitian dapat dilakukan secara manual ataupun melalui situs-situs internet. c. Melakukan perhitungan effect size dengan metode dalam meta analisis dan uji hipotesis terhadap effect size,

3

d. Mengidentifikasi ada tidaknya heterogenitas effect size dalam model pada tahap ini, jika teridentifikasi adanya heterogenitas effect size, maka lanjut ke langkah e. Namun, jika tidak teridentifikasi adanya heterogenitas effect size maka menuju ke langkah f. e. Analisis variabel moderator f. Menarik kesimpulan dan menginterpretasi hasil penelitian meta analisis. 1.5 Kriteria Pemilihan Studi yang akan disertakan dalam meta-analisis bergantung pada maksud meta-analisis. Karena itulah hipotesis pada proposal studi meta-analisis amat membantu menentukan kriteria inklusi dan eksklusi yang harus digunakan untuk mengidentifikasi studi yang relevan yang akan digabungkan. Peneliti harus menetapkan jenis dan rincian laporan yang akan digabungkan. Untuk penggabungan uji klinis, perlu ditetapkan apakah hanya akan disertakan uji klinis dengan randomisasi saja, berapa jumlah subyek minimal yang dapat diterima, karakteristik klinis pasien, intervensi yang dilakukary lama follow-up minimal, outcome yang diperlukan, rentang umur subyek, dosis obat, serta lain-lain rincian data yang diperlukan (Sastoasmoro & Ismael, 2011). Juga harus ditentukan apakah meta-analisis hanya dilakukan terhadap laporan penelitian yang telah dipublikasi atau mencakup pula data yang tidak dipublikasi. Bila meta-analisis hanya dilakukan terhadap laporan penelitian yang telah dipublikasi, maka mungkin hasilnya tidak akan optimal, karena terdapatnya publication bias. Telah diketahui bahwa peneliti enggan mengirim hasil penelitian yang tidak bermakna, demikian pula editor cenderung menolak laporan hasil penelitian tersebut. Peneliti juga cenderung mengirim dengan hasil bermakna ke jurnal internasional, sedangkan yang hasilnya tidak bermakna cenderung dikirim ke jurnal lokal. Jadi publication bias memang merupakan salah satu kendala yang nyata dalam meta-analisis. Di lain sisi, apabila disertakan data yang tidak dipublikasi dari pihak yang mempunyai kepentingain (misalnya dari 4

perusahaan farmasi), dapat pula mengundang masalah. Hasil penelitian yang tidak dipublikasi antara lain dapat diperoleh dengan menghubungi pusat-pusat penelitian tertentu yang biasanya dikenal oleh peer group bidang studi terkait. Tentu tidak mungkin bagi penulis meta-analisis untuk memperoleh seluruhhasil penelitian yang tidak dipublikasi yang ada di seluruh dunia (Sastoasmoro & Ismael, 2011). 1.6 Strategi Penelusuran Laporan Penelitian Untuk penelusuran (searching) bahan studi harus ditentukan kualifikasi penelusur (misalnya petugas perpustakaan dan peneliti). Ini perlu ditekankan, karena kualitas penelusur sangat memengaruhi jumlah dan jenis pustaka yang diperlukan. Untuk menelusur artikel yang telah dipublikasi, database elektronik yang dapat diakses sangat bermanfaat; namun apabila hanya cara ini yang digunakan, mungkin akan terlewatkan hasil studi lain yang relevan. Oleh karenanya biasanya disarankan untuk melengkapinya dengan pencarian manual, misalnya melalui lndex Medicus, daftar pustaka buku ajar, tinjauan pustaka, publikasi lain. Untuk uji klinis, database Cochrane Collaboration merupakan sumber rujukan yang amat membantu (Sastoasmoro & Ismael, 2011). Harus dijelaskan spesifikasi database yang dipakai, strategi pencarian, periode waktu yang disertakan dan kata kunci yang digunakan. Harus dijelaskan cara untuk memasukkan semua sfudi yang ada yang memenuhi kriteria, termasuk juga kontak dengan penulis, perangkat lunak yang dipakai (nama dan versi), pencarian secara manual, bahasa selain bahasa Inggris, serta metode pencarian hasil studi yang tidak dipublikasi (Sastoasmoro & Ismael, 2011). 1.7 Penilaian Kualitas Artikel Artikel yang telah terkumpul harus diteliti satu demi satu. Pada tahapan pertama harus dipastikan apakah semua sesuai dengan kriteria pemilihan yang telah ditetapkan. Bila hasil penelusuran awal sangat banyak, penyaringan dapat dilakukan dengan cara menilai abstrak masing-masing

5

artikel. Setelah dipastikan sesuai dengan kriteria, kemudian setiap laporan studi dinilai kualitasnya oleh peneliti. Pada umumnya penilaian dilakukan oleh dua orang penilai (reviewer) secara terpisah, dengan menggunakan standar penilaian yang telah ditetapkan sebelumnya, biasanya dengan menggunakan sistem score. Apabila terdapat ketidaksesuaain dilakukan diskusi untuk mecnapai kesepakatan (Anwar R, 2005). Oleh karena kualitas hasil penelitian yang akan digabungkan tidak sama maka perlu diberikan pembobotan (weighting) terhadap masingmasing artikel dengan kriteria yang dijelaskan. Misalnya, studi yang menggunakan 200 subyek dengan teknik randomisasi yang baik serta menggunakan teknik double blind tentu bobotnya lain dengan studi yang melibatkan 40 pasien tanpa blinding. Untuk pembobotan ini, meski tersedia beberapa cara, namun tidak satu pun yang dapat dianggap sebagai metode standar; semua harus disesuaikan dengan pertanyaan penelitian atau tujuan dibuatnya meta-analisis (Anwar R, 2005). 1.8 Penggabungan Hasil Studi Penggabungan hasil berbagai studi secara kuantitatif merupakan langkah yang paling menentukan dalam meta-analisis. Dalam penggabungan ini diperlukan teknik statistika tertentu yang amat mengundang beda pendapat. Berikut diuraikan beberapa prinsip yang perlu untuk diketahui dalam penggabungan hasil banyak penelitian. Penelitian asli yang digabungkan dapat memberi hasil akhir (outcome) berupa data nominal, numerik, atat) ordinal. Dalam meta-analisis penggabungan hasil banyak penelitian tersebut dilakukan sesuai dengan data pada penelitian aslinya seperti tampak pada Tabel 1. Seperti telah disinggung di atas, dalam penggabungan hasil, studi dengan jumlah subyek berbeda dan kualitas berbeda tidak dapat diperlakukan sama. Penelitian dengan jumlah subyek yang banyak dan berkualitas lebih baik harus mendapatkan bobot lebih besar, sedangkan studi dengan jumlah subyek yang sedikit serta kualitas yang kurang baik mendapat bobot lebih kecil (Sastoasmoro & Ismael, 2011). 6

Bila hasil uji klinis yang digabungkanberskala numerik (misahnya penelitian yang membandingkan obat untuk menurunkan kadar kolesterol), maka yang digabung adalah beda rerata (mean dffirence) antara kedua kelompok. Untuk meniadakan peran jumlah subyek, beda rerata lebihbaik tidak dinyatakan dalam angka absolut, namun dalam simpang baku (standar deviation) berupa standardized mean difference yakni beda rerata dibagi dengan simpang bakunya. Karena dalam perhitungan simpang baku telah disertakan jumlah subyek maka dengan menyatakan hasil dalam standardized mean dffirence dapat ditiadakan peran jumlah subyek pada masing-masing penelitian (Sastoasmoro & Ismael, 2011). Tabel 1 Skala Variabel yang dapat digabungkan dalam Meta-analisis A. Hasil berskala numerik 1. Perbedaan rerata (mean difference) 2. Perbedaan rerata yang distandarisasi (standardized mean dffirence) B. Hasil berskala nominal 1. Data nominal non-komparatif a. Odds b. Insidens 2. Data nominal komparatif a. Rasio odds b. Rasio relatif c. Perbedaan risiko (risk differenceI) d. Number needed to treat C. Hasil berskala ordinal

Karena besar sampel pada tiap penelitia tidak sama, maka menjumlahkan hasil masing-masing penelitian dan menghitung reratanya tidak selayaknya dilakukan. Untuk ini diperlukan teknik statistika tersendiri, yang jenisnya bermacam-macam, namun dapat dikategorikan dalam 2

7

kelompok, yaitu fixed effects model dan random effects model : (Sastoasmoro & Ismael, 2011). 1. Fixed effects model Pada fixed effects model diasumsikan bahwa variabilitas di antara berbagai penelitian semata-mata didasarkan oleh faktor peluang; artinya apabila penelitian dilakukan tak terbatas, akhirnya akan diperoleh hasil yang sama. Pada model ini variabilitas antar-studi diabaikan atau dianggap tidak ada, yang ada hanyalah variabilitas intra-studi berupa variabilitas berdasarkan faktor peluang. Dengan teknik ini diperoleh nilai interval kepercayaan yang sempit. 2. Random effects model Pada random effects model, selain variabilitas intra-studi juga diperhitungkan variabilitas antar-studi. Dengan teknik ini akan diperoleh interval kepercayaan yang lebih lebar dibanding pada fixed effects model. Namun bila penelitian yang ngkan lebih kurang bersifat homogen, hasil yang diperoleh dengan kedua model tersebut tidak banyak berbeda. Perbedaan yang berarti baru terjadi bila hasil penelitian yang digabungkan sangat heterogen. 1.9 Penilaian Heterogenitas Uji heterogenitas jenisnya bervariasi, mulai dari yang paling sederhana (misalnya uji x2 untuk data nominal) sampai penggunaan pelbagai diagram atau plot. Bila uji heterogenitas memberikan hasil tidak bermakna, maka dapat dianggap hasil studi cukup homogen, dan analisis statistika yang sesuai adalah fixed effects model. Bila hasilnya heterogen, maka random effects model yang diterapkan. Kekurangan cara ini adalah power uji statistika menjadi rendah, sehingga gagal menunjukkan perbedaan yang bermakna meskipun perbedaan tersebut ada. Namun hasil yang heterogen, asalkan kualitas studi dinilai baik, tidak boleh diatasi dengan cara membuang hasil penelitian yang merupakan outlier (amat berbeda dengan hasil lai nnya). Bila yang memberi hasil berbeda dibuang, maka yang lain

8

juga harus dibuang. Perbedaan tersebut setidaknya menunjukkan bahwa prosedur yang sama dapat berbeda hasilnya bila dilakukan terhadap populasi, waktu, tempat, atau kondisi yang berbeda (Anwar R, 2005). 1.10 Penyajian Laporan Metaanalisis Seperti pada laporan penelitian lain, penyajian laporan meta-analisis mencakup Pendahuluan, Metode, Hasil, dan Diskusi. Penyajian Hasil biasanya diawali dengan karakteristik subyek penelitian, dalam hal ini berupa rincian tentang penelitian yang disertakan dalam meta-analisis. Biasanya disertakan tahun publikasi, karakteristik subyek, jumlah subyek, rentang usia, randomisasi, lama follow-up, hasil akhir penelitian, dan lainlain yang relevan (Sastoasmoro & Ismael, 2011). Hasil akhir meta-analisis sendiri biasanya disajikan dalam bentuk grafik seperti pada 2 (untuk hasil berskala nominal dikotom) dan Gambar 3 (untuk hasil berskala numerik). Pada kedua gambar tampak garis vertikal yang menunjukkan tidak ada beda (beda rerata = 0 untuk hasil numerik, atau rasio odds atau risiko relatif = 1 untuk hasil nominal dikotom). Resume masing-masing penelitian dinyatakan dalam beda rerata atau rasio odds berupa bujur sangkar, dengan interval kepercayaan (biasanya IK 95%) berupa garis horizontal. Besarnya bujur sangkar melambangkan bobot masing-masing penelitian yang digabungkan dalam meta-analisis. Bila interval kepercayaan memotong garis vertikal, berarti mencakup beda rerata = 0 atau rasio odds = 1, artinya secara statistika tidak bermakna (p > 0,05); apabila interval kepercayaan tidak memotong garis vertikal berarti secara statistika bermakna (p < 0,05) (Sastoasmoro & Ismael, 2011). Gabungan nilai beda rerata atau rasio odds total dan interval kepercayaannya digambarkan pada bagian bawah akhir grafik, berupa gambar wajik (diamond), dari sini dibuat garis terputus vertikal. Bila semua atau hampir semua interval kepercayaan penelitian memotong garis terputus, ini berarti penelitian yang digabungkan homogen; bila tidak maka berarti heterogen (Sastoasmoro & Ismael, 2011).

9

Salah satu keuntungan meta-analisis adalah diperolehnya jumlah subyek yang banyak sehingga dapat dilakukan analisis terhadap subgrup (misalnya hasil berdasarkan jenis kelamin atau kelompok usia). Bila subyeknya hanya sedikit, hasil penggabungan subgrup dapat dimasukkan dalam diagram hasil keseluruhan, namun bila subgrupnya banyak hasil penggabungan subgrup sebaiknya digambarkan dalam diagram terpisah (Sastoasmoro & Ismael, 2011).

10

Review Jurnal Kesehatan Meta-analisis “Analisis Faktor Risiko Berat Badan Lahir Pada Kematian Perinatal ” Menggunakan Meta Analysis 1. Apa tujuan penelitiannya ? Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan metode meta analysis pada berat badan bayi lahir sebagai faktor risiko kematian perinatal dengan merangkum hasil penelitian yang beragam menjadi sebuah kesimpulan yang lebih akurat. 2. Apa variabel dependen dan independen dari penelitian tersebut ? Variabel dependen : kematian perinatal Variabel independen : berat badan bayi lahir 3. Berapa jumlah populasi dan sampelnya ? Jumlah populasi dan sampel tidak dijelaskan secara pasti, akan tetapi penelitian meta analisis ini menetapkan 13 hasil penelitian yang memenuhi kriteria. 4. Bagaimana cara pengumpulan datanya ? Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan jurnal, skripsi, tesis, disertasi maupun laporan penelitian mengenai kematian perinatal dengan variabel bebas berat badan bayi saat lahir. Penelitian yang telah dikumpulkan diseleksi dengan kriteria yang telah ditetapkan yaitu menggunakan desain case control, berada di wilayah Indonesia, responden merupakan masyarakat Indonesia, dan melaporkan hasil dalam bentuk odds ratio dan confidence interval. Seluruh penelitian yang berhasil dikumpulkan diseleksi dengan kriteria yang telah ditetapkan hingga ditemukan 13 penelitian yang memenuhi kriteria. 5. Jelaskan meta analisis yang dilakukan pada penelitian tersebut ? Pengolahan data dilakukan dengan menghitung nilai effect size, bobot dan heterogenitas effect size untuk menentukan model penggabungan penelitian dan membentuk hasil akhir meta analysis berupa forest plot. Perhitungan effect size dilakukan dengan melogaritma nilai odds ratio setiap penelitian. Kemudian effect size dicari keragamannya dengan uji heterogenitas dilakukan untuk

11

menentukan model penggabungan. Fixed effect model digunakan apabila hasil keragaman homogen dan random effect model digunakan apabila hasil keragaman heterogen. Setelah model ditentukan kemudian dilakukan perhitungan bobot setiap penelitian untuk menentukan summary effect atau hasil akhir meta analysis. 6. Jelaskan hasil dari penelitian tersebut ? Penelitian yang telah memenuhi kriteria disintesis nilai odds ratio dan confidence intervalnya sebagai nilai abstraksi untuk menghitung nilai effect size dan menguji keragamaan data sebagai dasar pemilihan model penggabungan penelitian. Uji heterogenitas menggunakan uji Cochran Q menunjukan bahwa effect size penelitian yang dikumpulkan bersifat heterogen sehingga model penggabungan yang dipilih dalam meta analysis adalah random effect model. Adapun penelitian yang memenuhi kriteria dan perhitungan summary effect dapat dilihat pada tabel 1.

Nilai effect size (Y) pada odds ratio diperoleh dengan melogaritma nilai odds ratio. Sementara nilai bobot penelitian (W) diperoleh dengan membagi angka 1 (satu) dengan varian masing-masing penelitian ditambah varian penelitian. Nilai varian penelitian adalah 1,168. Nilai perhitungan akan digunakan untuk menghitung penggabungan penelitian. Nilai penggabungan penelitian disebut sebagai nilai summary effect. Summary effect ditentukan dengan melogaritma hasil dari total perkalian antara effect size dengan bobot (W.Y) dibagi dengan

12

total bobot penelitian (ΣW). Nilai summary effect yang diperoleh sebesar 14,018 dengan p-value 0,000. Hal ini menunjukan bahwa penggabungan 13 penelitian memiliki odds ratio sebesar 14,018 dan membuktikan bahwa berat badan bayi lahir merupakan faktor risiko kemtian perintal. Bayi yang lahir dengan berat badan kurang (< 2500 gram) memiliki risiko mengalami kematian perinatal 14,018 kali lebih besar dibanding bayi yang lahir dengan berat badan normal. Forest plot yang terbentuk dari meta analysis dapat dilihat pada gambar 1.

7. Jelaskan kesimpulan dari penelitian tersebut ? Hasil aplikasi meta analysis pada beberapa penelitian menunjukan bahwa berat badan bayi lahir merupakan faktor risiko kematian perinatal. bayi yang lahir dengan berat badan kurang beresiko lebih tinggi mengalami kematian perinatal dibanding bayi yang lahir dengan berat badan normal.

13

DAFTAR PUSTAKA Anwar R ( 2005). Meta Analisis. Retrieved (di download 2 Desember 2018) dari http://pustaka.unpad.ac.id/wp-content/uploads/2010/05/meta_analisis.pdf DeCoster J (2009). Meta-Analysis Notes. Retrieved (di download 2 Desember 2018) dari http://www.stat-help.com/notes.html King WR & He J (2006). A meta-analysis of the technology acceptance model. Information & Management 43 : 740–755 Prasiska DI (2014). Analisis Faktor Risiko Berat Badan Lahir Pada Kematian Perinatal Menggunakan Meta Analysis. Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol. 3, No. 1: 28-33 Sostroasmoro S & Ismael S (2011). Dasar-dasar Metodologi Penelitian Kiinis Edisi Ke-4. Jakarta: Sagung Seto

14