UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Analisis Competing Risk dengan Metode Fine-Gray pada Kasus Preeklamsia di Indonesia = Competing Risk Analysis with Fine-Gray Method in Preeclampsia Cases in Indonesia

Luvena Bertha Salsabila; Sarini Abdullah, supervisor; Siti Nurrohmah, supervisor; Titin Siswantining, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023)

 Abstrak

Analisis competing risk merupakan bentuk khusus dari analisis survival yang
menggunakan lebih dari satu event yang diamati dalam suatu waktu. Pendekatan yang
paling populer untuk analisis competing risk adalah dengan Cumulative Incidence
Function (CIF). CIF menggabungkan pendekatan product-limit dan sebab-akibat yang
bersaing. Model Fine-Gray merupakan model hazard proporsional untuk pemodelan
CIF dengan kovariat atau variabel dan menjadikan kurva CIF sebagai fungsi
subdistribusi.
Preeklamsia adalah suatu kondisi yang terkadang terjadi pada ibu hamil. Kondisi ini
merupakan komplikasi kehamilan yang ditandai dengan peningkatan tekanan darah
disertai protein dalam urin (proteinuria). Pada studi tentang preeklamsia sebelumnya
telah menggunakan beberapa metode, yaitu mulai dari analisis regresi logistik biner,
lalu dilanjutkan dengan analisis regresi logistik multivariat, hingga analisis survival.
Namun, studi-studi terdahulu ini belum dapat memprediksi ketika ibu hamil memiliki
resiko bersaing untuk mengalami preeklamsia atau tidak pada suatu waktu tertentu.
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi subdistribusi hazard atau dalam arti
probabilitas mengalami suatu kejadian pada suatu waktu, mengingat bahwa belum ada
kejadian lainnya yang terjadi atau bahwa kejadian yang bersaing terjadi sebelum suatu
waktu tersebut. Dalam kasus preeklamsia ini, subdistribusi hazard-nya yaitu tingkat
kejadian sesaat dari ibu hamil yang mengalami preeklamsia dengan kejadian bersaing
non-preeklamsia. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari salah satu rumah sakit
di Jakarta divisi obstetri dan ginekologi. Pengukuran yang digunakan meliputi
karakteristik maternal, pengukuran biofisik dan biokimia.
Hasil pada penelitian ini adalah konstruksi model Fine-Gray pada analisis competing
risk dan dapat mengidentifikasi faktor-faktor risiko preeklamsia pada ibu hamil di
Indonesia dengan metode regresi Fine-Gray.

Competing risk analysis is a special form of survival analysis that uses more than one
event that is observed at a time. The most popular approach to competing risk analysis
is the cumulative incidence Function (CIF). CIF combines a competitive product-limit
and cause-and-effect approach. The Fine-Gray model is a proportional hazard model for
CIF modeling with covariates or variables and makes the CIF curve a subdistribution
function.
Preeclampsia is a condition that sometimes occurs in pregnant women. This condition is
a complication of pregnancy characterized by increased blood pressure accompanied by
protein in the urine (proteinuria). Preeclampsia is the highest cause of maternal death in
Indonesia. Nevertheless, preeclampsia mortality can be reduced by early detection of
risk factors through prenatal care at least six times during pregnancy. Previous studies
on preeclampsia have used several methods, starting from binary logistic regression
analysis, followed by multivariate logistic regression analysis, to survival analysis.
However, these previous studies have not been able to predict when pregnant women
have a competing risk of developing preeclampsia or not at a certain time.
This study aims to predict the hazard subdistribution or in terms of the probability of
experiencing an event at a time, given that no other event has occurred or that a
competing event occurred before that time. In this case of preeclampsia, the hazard
subdistribution is the transient incidence rate of pregnant women experiencing
preeclampsia with competing events of non-preeclampsia. This study uses the Fine-
Gray regression approach, with competing incidences of pregnant women with
preeclampsia and without preeclampsia. This study was utilizing secondary data
obtained from a hospital in Jakarta, obstetrics and gynecology division. The
measurements used include maternal characteristics, biophysical and biochemical
measurements.
The result of this study is the construction of the Fine-Gray model on competing risk
analysis and can identify risk factors for preeclampsia in pregnant women in Indonesia
using the Fine-Gray regression method.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Luvena Bertha Salsabila.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Skripsi Membership
No. Panggil : S-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 54 pages ; illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-pdf 14-24-99516725 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 9999920526011
Cover