Epidemiologi wabah untuk teknisi: insidens dan prevalensi, angka serangan, kurva epidemi, sumber bersama dan penularan berantai, melacak sumber, pelaporan, dan peran teknisi saat wabah di hotel atau rumah sakit

Sebuah hotel menyelenggarakan jamuan pernikahan untuk 180 tamu pada Sabtu pukul 19.00. Sebelum Minggu pagi, 40 tamu melapor muntah dan diare (angka latihan). Manajer banket ingin dapur dibersihkan total dan semua sisa makanan dibuang sebelum Senin, dan kepala teknik meminta teknisi menguras serta menyanitasi mesin es dan tangki air. Petugas dinas kesehatan yang dihubungi meminta sebaliknya: sisa makanan, es, dan air dibiarkan sampai sampel diambil, dan catatan suhu ruang dingin disiapkan. Dua hari kemudian, tiga staf dapur yang tidak ikut makan juga sakit. Apakah sumbernya satu hidangan, air, atau orang ke orang? Bab ini menjelaskan cara epidemiologi menjawab pertanyaan itu dengan angka, dan apa yang dikerjakan teknisi agar jawabannya dapat ditemukan.

Batas pembahasan

Bab ini membahas ukuran epidemiologi, pola kejadian, kurva epidemi, cara melacak sumber, pelaporan, dan peran teknisi saat wabah. Rantai penularan, kewaspadaan standar, dan penanganan tumpahan muntahan ada di Bab 11 tentang rantai penularan infeksi, dan peluang bersyarat di Bab 10 · Data & Pengukuran. Perbandingan dua proporsi ada di Bab 8 · Data & Pengukuran, dan cara laboratorium menghitung mikroba di Bab 15. Pengambilan sampel air ada di Bab 6, sanitasi dapur dan titik kritis di Bab 7, virus seperti norovirus di Bab 18, dan patogen bawaan makanan di Bab 20.

Sumber utamanya OpenStax Microbiology subbab 15.1 dan 16.1 sampai 16.4. Data dari buku itu adalah data Amerika Serikat dan tidak dipakai sebagai data Indonesia. Status setiap klaim dan hasil pencarian aturan dicatat di peta sumber. Bab ini tidak memberi diagnosis atau anjuran obat; penetapan wabah, penyelidikan, dan penutupan fasilitas adalah wewenang dinas kesehatan dan pengelola, bukan teknisi.

Bahasa epidemiologi: morbiditas, mortalitas, insidens, dan prevalensi

Epidemiologi (epidemiology) adalah ilmu tentang sebaran geografis dan waktu kejadian penyakit infeksi serta cara penularan dan bertahannya di alam, dengan tujuan mengenali dan mengendalikan wabah. Setiap ukuran dihitung terhadap populasi berisiko, yaitu kelompok orang yang dapat terkena penyakit itu. Di hotel, populasinya dapat berupa tamu jamuan atau staf dapur; di rumah sakit, pasien satu bangsal (penalaran editorial).

Morbiditas (morbidity) adalah keadaan sakit. Mortalitas (mortality) adalah kematian karena suatu penyakit. Laju morbiditas dinyatakan sebagai jumlah orang sakit per sejumlah baku orang, misalnya per 100.000, atau sebagai persen populasi; laju mortalitas dinyatakan dengan cara yang sama.

Prevalensi (prevalence) adalah jumlah atau proporsi orang yang menderita suatu penyakit dalam populasi pada satu titik waktu. Insidens (incidence) adalah jumlah atau proporsi kasus baru dalam satu kurun waktu. Contoh OpenStax untuk Amerika Serikat tahun 2012: prevalensi infeksi HIV aktif pada orang usia 13 tahun ke atas 467 per 100.000, sedangkan insidensnya 13,7 kasus baru per 100.000. Untuk penyakit kronis, prevalensi lebih tinggi daripada insidens karena menumpuk kasus bertahun-tahun dikurangi kasus yang tidak aktif lagi.

$$I = \frac{K_{baru}}{P_{risiko}} \times k, \qquad Pr = \frac{K_{ada}}{P} \times k$$

dengan $I$ insidens dalam kurun tertentu, $K_{baru}$ kasus baru dalam kurun itu, $P_{risiko}$ jumlah orang yang belum sakit pada awal kurun, $Pr$ prevalensi titik, $K_{ada}$ semua orang yang sedang sakit pada titik waktu itu, $P$ jumlah populasi, dan $k$ pengali baku, misalnya 100 atau 100.000 (penalaran editorial dari definisi OpenStax).

Masa penyakit juga menentukan cara membaca angka. OpenStax membagi penyakit akut menjadi masa inkubasi, prodromal, sakit, penurunan, dan pemulihan. Masa inkubasi (incubation period) adalah masa sesudah patogen masuk ketika patogen memperbanyak diri tetapi jumlahnya belum cukup untuk menimbulkan tanda dan gejala. Panjangnya dari satu atau dua hari pada penyakit akut sampai bertahun-tahun pada penyakit kronis, dan orang yang pulih dari penyakit diare dapat terus mengeluarkan patogen lewat tinja untuk beberapa waktu.

Pola kejadian: sporadis, endemik, epidemik, dan pandemik

OpenStax membedakan empat pola:

Kata kuncinya adalah "lebih banyak daripada yang diharapkan". Kenaikan influenza setiap musim dingin di belahan bumi utara sudah diharapkan, sehingga tidak setiap musim disebut epidemik. CDC menetapkan ambang epidemi musiman dari data lima tahun sebelumnya, dan penyakit dianggap epidemik bila angka kematian sebenarnya melewati ambang itu. Di fasilitas, padanannya adalah membandingkan laporan sakit minggu ini dengan median dan nilai tertinggi minggu-minggu sebelumnya (Contoh 8; penalaran editorial). Median dijelaskan di Bab 2 · Data & Pengukuran tentang ringkasan data.

Penyakit yang wajib dilaporkan dan aturan di Indonesia

Di Amerika Serikat, CDC mengawasi sistem pengawasan penyakit wajib lapor nasional bersama dinas kesehatan negara bagian dan daerah. Dokter yang menangani pasien dengan penyakit wajib lapor diwajibkan hukum untuk melaporkannya, dan CDC menerbitkan laporan mingguan morbiditas dan mortalitas. Pada tingkat dunia, WHO menjalankan sistem peringatan dan respons global yang mengoordinasikan informasi dari negara anggota.

Untuk Indonesia, yang dapat dipastikan dari pencarian terbatas per 21 Oktober 2026 adalah berikut:

1. Undang-Undang Nomor 4 Tahun 1984 tentang Wabah Penyakit Menular berstatus tidak berlaku dan tercatat dicabut oleh Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2023 tentang Kesehatan, menurut basis data peraturan BPK. Undang-undang yang baru itu memuat bab tentang kejadian luar biasa dan wabah.
2. Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 1501/Menkes/Per/X/2010 tentang Jenis Penyakit Menular Tertentu yang Dapat Menimbulkan Wabah dan Upaya Penanggulangan masih dirujuk sebuah peraturan daerah tahun 2020, tetapi daftar penyakitnya tidak terlihat dalam cuplikan pencarian.
3. Menurut sumber sekunder, Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 82 Tahun 2014 meminta pelaporan selambat-lambatnya 1 kali 24 jam bila penyakit menular menimbulkan kejadian luar biasa atau wabah.
4. Menurut sumber sekunder, Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 2 Tahun 2013 tentang Kejadian Luar Biasa Keracunan Pangan memakai patokan dua orang atau lebih yang sakit dengan gejala serupa setelah mengonsumsi pangan yang menurut analisis epidemiologi terbukti menjadi sumbernya, dan meminta dinas kesehatan kabupaten atau kota melakukan penyelidikan epidemiologi.

Status berlakunya ketiga peraturan menteri itu setelah Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2023, dan aturan pelaksana yang menggantikannya, belum dapat dipastikan dari sumber resmi per 21 Oktober 2026. Bagi teknisi, artinya praktis: dugaan wabah dilaporkan segera kepada pengelola, dan pengelola atau tim pencegahan infeksi yang menghubungi puskesmas atau dinas kesehatan menurut prosedur fasilitas (penalaran editorial).

Studi deskriptif, analitik, dan eksperimen

Epidemiologi deskriptif (descriptive epidemiology) adalah tahap penyelidikan yang mengumpulkan keterangan tentang wabah, orang yang terkena, dan sebaran penyakit menurut waktu. Kegiatannya meliputi wawancara dengan pasien, kontak, dan keluarganya, pemeriksaan sampel dan rekam medis, dan riwayat makanan dan minuman, sering selagi wabah masih berlangsung; hasilnya menjadi dasar dugaan penyebab.

Epidemiologi analitik (analytical epidemiology) adalah studi pengamatan yang membandingkan kelompok yang dipilih dengan cermat untuk menguji dugaan penyebab wabah secara lebih meyakinkan. Studi ini dapat retrospektif, yang mengumpulkan data masa lalu dari kasus sekarang, atau prospektif, yang mengikuti orang selama studi. Bentuknya meliputi studi kohort, studi kasus-kontrol yang membandingkan orang sakit dengan orang serupa yang tidak sakit dan lebih efisien, serta studi potong lintang yang juga dipakai untuk menentukan prevalensi. Studi pengamatan hanya menunjukkan hubungan, bukan sebab yang pasti. Epidemiologi eksperimen memberi bukti sebab yang paling kuat karena peneliti memanipulasi subjek dan membandingkannya dengan kelompok pembanding, tetapi sering sulit atau tidak etis dikerjakan.

Jamuan pada kasus pembuka adalah contoh studi kohort retrospektif: semua tamu diketahui, sehingga angka serangan dapat dihitung untuk setiap hidangan (penalaran editorial).

Angka serangan dan rasionya

Angka serangan (attack rate) adalah proporsi orang yang jatuh sakit di antara orang yang terpapar selama kurun suatu wabah (pengetahuan umum). Ukuran ini tidak tercantum dalam modul OpenStax yang dipakai; rumusnya mengikuti cara menghitung persen di lampiran B OpenStax:

$$AS = \frac{S}{T} \times 100\%, \qquad RAS = \frac{AS_{makan}}{AS_{tidak}}$$

dengan $AS$ angka serangan (persen), $S$ jumlah orang yang sakit, $T$ jumlah orang yang terpapar, $AS_{makan}$ dan $AS_{tidak}$ angka serangan orang yang memakan dan tidak memakan suatu hidangan, dan $RAS$ rasio angka serangan tanpa satuan (pengetahuan umum).

Hidangan yang dicurigai mempunyai angka serangan tinggi pada yang memakan, rendah pada yang tidak, dan dimakan sebagian besar orang sakit (Contoh 2); rasio dekat 1 berarti hidangan itu tidak membedakan. Angka serangan adalah peluang bersyarat sakit bila makan, seperti di Bab 10 · Data & Pengukuran, dan apakah beda dua angka serangan nyata atau kebetulan diuji seperti perbandingan proporsi di Bab 8 · Data & Pengukuran.

Kurva epidemi: sumber bersama dan penularan berantai

Kurva epidemi (epidemic curve) adalah grafik jumlah kasus menurut waktu mulai sakit dalam satu wabah (pengetahuan umum). Bentuknya memberi petunjuk cara penyebaran. OpenStax membedakan:

Penyebaran sumber bersama (common source spread) adalah penyebaran penyakit infeksi yang semua orang sakitnya berasal dari satu sumber yang sama. Contoh OpenStax untuk sumber titik adalah satu salad kentang tercemar di piknik; untuk sumber berlanjut, air London yang diambil di hilir kota dan terus tercemar limbah; untuk sumber berselang, sumur yang tercemar hanya setelah hujan lebat. Gambar OpenStax memperlihatkan wabah sumber titik dengan satu puncak yang cepat turun, dan wabah berantai dengan tiga puncak yang makin tinggi sebelum turun perlahan; wabah berantai tidak dapat dihentikan dengan menutup satu sumber.

Pada wabah sumber titik, rentang waktu mulai sakit kira-kira sama dengan rentang masa inkubasi patogennya, sehingga waktu paparan dapat ditaksir mundur dari kurva bila dinas kesehatan sudah menduga patogennya (penalaran editorial). Kasus yang muncul satu masa inkubasi setelah gelombang pertama pada orang yang tidak terpapar sumber, seperti staf dapur pada kasus pembuka, dapat menunjukkan penularan berantai yang menyusul, misalnya lewat tangan, permukaan, atau muntahan, walaupun petugas tetap memeriksa kemungkinan staf sebagai sumber (Contoh 4; penalaran editorial).

Melacak sumber: dari John Snow sampai mesin pengolah ayam

John Snow, dokter Inggris yang disebut bapak epidemiologi, menelusuri sumber epidemi kolera Broad Street di London tahun 1854 dengan dua cara. Ia mencari sumber air orang yang sakit dan menemukan banyak kasus pada orang yang mengambil air Sungai Thames di hilir London, sementara pekerja pabrik bir yang diberi bir oleh pemiliknya tidak terkena. Ia juga memetakan kasus dan menemukan banyak kasus pada pengguna pompa air di Broad Street; pegangan pompa itu dicopot atas sarannya, dan epidemi dapat dibendung. Cara mencatat kasus satu per satu itu kini menjadi praktik umum. Catatan Florence Nightingale dalam Perang Krimea menunjukkan bahwa sebagian besar kematian prajurit disebabkan penyakit infeksi yang dapat dicegah, bukan luka perang.

Bagi teknisi, contoh paling dekat adalah George Soper, insinyur sanitasi yang menelusuri wabah tifoid ke Mary Mallon, seorang juru masak di sekitar New York tahun 1900 sampai 1915. Mallon adalah pembawa tanpa gejala yang dikaitkan dengan sedikitnya 122 kasus demam tifoid, lima di antaranya meninggal.

Contoh modern di OpenStax adalah wabah Salmonella di Florida bagian barat setelah Thanksgiving: 254 kasus dalam dua minggu dan tiga kematian. Langkahnya: rumah sakit melihat lonjakan dan menyerahkan rekam medis kepada kantor kesehatan masyarakat, laboratorium memastikan agennya dari sampel tinja, petugas mewawancarai sampel acak pasien tentang hidangan, sumber, merek, dan tanggal pembelian, dan jawaban mengarah ke satu hidangan isi berlapis yang dijual satu jaringan toko dengan dua merek dari satu pabrik pengolah. Pemeriksa menemukan mesin pengolah ayam tercemar karena prosedur pembersihan di bawah standar, dan daging terlalu lama berada pada suhu yang memungkinkan bakteri tumbuh sebelum didinginkan. Pabrik ditutup untuk dekontaminasi dan produknya ditarik. Bukti penentunya berasal dari mesin, jadwal pembersihan, dan catatan suhu, yaitu wilayah kerja teknisi (penalaran editorial).

Cara penularan dan infeksi terkait layanan kesehatan

Cara penularan dibagi menjadi kontak, wahana, dan vektor, seperti diuraikan di Bab 11. Cara penularan menentukan di mana bukti dicari. Wahana air menunjuk tangki, dispenser, mesin es, dan sambungan silang, seperti di Bab 6; OpenStax mengutip perkiraan WHO bahwa air minum tercemar menyebabkan lebih dari 500.000 kematian setiap tahun. Wahana pangan menunjuk suhu, penyimpanan, dan alat, seperti di Bab 7. Penyakit Legionnaires ditularkan Legionella pneumophila dari tempat lembap seperti menara pendingin dan tidak menular dari orang ke orang, sehingga kumpulan kasus radang paru di antara tamu menunjuk sumber air bersama di gedung, seperti di Bab 13 · Bangunan & Fasilitas tentang air panas dan Bab 10 · Utilitas tentang menara pendingin. Pembawa aktif (active carrier) adalah orang terinfeksi yang dapat menularkan penyakit kepada orang lain, dengan atau tanpa tanda dan gejala.

Infeksi terkait layanan kesehatan (healthcare-associated infection, HAI), atau infeksi nosokomial, adalah infeksi yang didapat di fasilitas layanan kesehatan pada pasien yang dirawat karena alasan lain. Rumah sakit, panti wreda, dan penjara mempunyai insidens penyakit tertentu yang lebih tinggi; penyebabnya antara lain alat medis yang tidak steril dengan benar, sprei, tombol panggil, gagang pintu, tangan petugas, pasien dengan kekebalan lemah, dan seleksi bakteri resisten oleh antibiotik. Data CDC yang dikutip OpenStax mencatat lebih dari 720.000 HAI di rumah sakit Amerika Serikat pada 2011: sekitar 22 persen di luka operasi, 22 persen radang paru, 13 persen infeksi saluran kemih, dan 10 persen infeksi aliran darah (Contoh 9). Angka itu data lama negara lain; data Indonesia tidak dikutip di sini.

Peran teknisi saat wabah

Teknisi tidak menetapkan wabah, tetapi memegang bukti yang sering menentukan. Langkah berikut adalah penalaran editorial dari langkah penyelidikan di OpenStax:

1. Lapor segera kepada atasan bila ada beberapa orang sakit dengan gejala serupa setelah makanan, air, atau tempat yang sama.
2. Jaga bukti. Jangan membuang sisa makanan, menguras mesin es atau tangki, mengganti saringan, atau membersihkan alat sebelum petugas mengambil sampel bila petugas memintanya. Tandai, tutup, dan batasi pemakaiannya. Tumpahan muntahan atau tinja di jalur orang tetap ditangani dengan APD menurut Bab 11, dengan sepengetahuan petugas.
3. Amankan catatan: log suhu ruang dingin dan lemari pendingin, data pencatat suhu sebelum memorinya tertimpa, klorin sisa, jadwal pembersihan mesin es dan tangki, perbaikan pipa, pemadaman listrik, dan pekerjaan yang dapat menimbulkan aliran balik.
4. Siapkan denah: alur air dingin dan panas, tangki, titik sampel seperti di Bab 6, dan letak peralatan dapur.
5. Susun linimasa teknis: jam kerusakan, perbaikan, dan pembersihan, untuk dicocokkan petugas dengan kurva epidemi.
6. Serahkan sampel dan catatan dengan formulir serah terima; pengambilan dan pemeriksaan sampel dikerjakan petugas dan laboratorium, dan cara membaca hasilnya ada di Bab 15.
7. Bersihkan dan verifikasi setelah diizinkan, dengan agen yang sesuai sasaran, misalnya untuk norovirus menurut Bab 18, lalu uji ulang seperti di Bab 8.
8. Jaga kerahasiaan: data pribadi tidak disebar, dan keterangan kepada media diberikan pengelola.

Contoh kerja

Contoh 1: angka serangan keseluruhan. Pada kasus pembuka, 40 dari 180 tamu sakit. Angka serangan $40/180 \times 100\% = 22{,}2\%$.

Contoh 2: angka serangan per hidangan. Dari 120 tamu yang makan salad ayam, 36 sakit; dari 60 yang tidak, 4 sakit (angka latihan). Angka serangannya $36/120 = 30\%$ dan $4/60 = 6{,}7\%$, dengan rasio $30/6{,}67 = 4{,}5$. Puding dimakan 90 tamu dengan 20 sakit, dan 20 dari 90 yang tidak makan juga sakit: $22{,}2\%$ dan $22{,}2\%$, rasio 1,0. Salad ayam menjadi dugaan utama, dan 36 dari 40 orang sakit memakannya; puding tidak membedakan.

Contoh 3: kurva sumber titik. Waktu mulai sakit setelah jamuan dikelompokkan per 2 jam: 0 sampai 2 jam 1 kasus, 2 sampai 4 jam 6, 4 sampai 6 jam 14, 6 sampai 8 jam 11, 8 sampai 10 jam 5, dan 10 sampai 12 jam 3 (angka latihan), jumlahnya 40. Kasus ke-20 dan ke-21 jatuh di kelompok 4 sampai 6 jam, jadi median waktu mulai sakit 4 sampai 6 jam setelah makan. Satu puncak dan rentang 12 jam cocok dengan sumber bersama titik pada jamuan itu.

Contoh 4: penularan berantai. Di sebuah bangsal, kasus diare baru per tiga hari tercatat 2, 5, 11, dan 9 (angka latihan). Rasio antargelombang $5/2 = 2{,}5$, $11/5 = 2{,}2$, lalu $9/11 = 0{,}82$ (penalaran editorial). Kenaikan bergelombang menunjukkan penularan orang ke orang; rasio di bawah 1 setelah kewaspadaan diperketat menandakan rantai mulai terputus, tetapi pengawasan diteruskan sampai beberapa masa inkubasi tanpa kasus baru.

Contoh 5: sumber bersama berlanjut. Selama 15 hari, kantin staf mencatat 2 sampai 4 kasus diare setiap hari, seluruhnya 45 kasus, rata-rata 3 per hari, pada orang yang minum dari satu dispenser (angka latihan). Kasus yang bertahan jauh lebih lama dari masa inkubasi tanpa puncak tajam cocok dengan sumber bersama berlanjut. Bila kasus berhenti kira-kira satu masa inkubasi setelah dispenser ditutup, dugaan itu makin kuat, dan sampel air diambil seperti di Bab 6.

Contoh 6: insidens dan prevalensi. Bangsal 30 pasien mempunyai 2 pasien diare pada awal minggu; dalam seminggu muncul 6 kasus baru, dan pada hari Jumat 7 pasien masih sakit (angka latihan). Insidens $6/28 \times 100 = 21{,}4$ kasus baru per 100 pasien berisiko per minggu, karena 2 pasien yang sudah sakit tidak berisiko menjadi kasus baru. Prevalensi titik Jumat $7/30 = 23{,}3\%$.

Contoh 7: proporsi kematian di antara kasus. Dari angka OpenStax: wabah Florida $3/254 = 1{,}2\%$, kasus Mary Mallon $5/122 = 4{,}1\%$, dan SARS di seluruh dunia $774/8.098 = 9{,}6\%$. Angka ini membagi kematian dengan jumlah kasus, berbeda dengan laju mortalitas yang membagi kematian dengan seluruh populasi (penalaran editorial).

Contoh 8: ambang kewaspadaan. Tabel OpenStax untuk Amerika Serikat mencatat kampilobakteriosis 46.618 kasus sepanjang 2015, atau rata-rata $46.618/52 = 896{,}5$ per minggu, dekat median 52 minggu sebelumnya yang 869. Dengan cara yang sama, laporan diare staf hotel yang mediannya 2 per minggu dan tertingginya 5 (angka latihan) memberi sinyal ketika minggu ini 9 laporan, $9/2 = 4{,}5$ kali median dan di atas nilai tertinggi.

Contoh 9: membaca persen HAI. Dari 720.000 HAI tahun 2011 di Amerika Serikat, 22 persen setara $0{,}22 \times 720.000 = 158.400$ infeksi luka operasi, sama dengan radang paru, 13 persen setara 93.600 infeksi saluran kemih, dan 10 persen setara 72.000 infeksi aliran darah. Keempatnya 482.400; sisanya 237.600 atau 33 persen adalah jenis lain.

Kondisi berhenti

Hentikan pekerjaan rutin dan serahkan kepada pengelola, tim pencegahan infeksi, atau dinas kesehatan bila:

1. Beberapa orang sakit dengan gejala serupa setelah makanan, air, atau tempat yang sama.
2. Petugas meminta area, sisa makanan, es, air, atau alat tidak disentuh; jangan membersihkan sampai diizinkan.
3. Ada muntahan, tinja, atau darah yang harus ditangani tanpa APD dan prosedur dari Bab 11.
4. Ada dugaan Legionella pada kumpulan kasus radang paru; hentikan pekerjaan yang menimbulkan percikan menurut Bab 13 · Bangunan & Fasilitas dan Bab 10 · Utilitas.
5. Teknisi diminta mengambil sampel klinis, menanyai tamu atau pasien tentang gejalanya, atau membuka rekam medis.
6. Ada permintaan mengubah atau menghapus catatan suhu, pembersihan, atau pemeliharaan, atau memberi keterangan kepada media.
7. Teknisi sendiri sakit dengan gejala serupa; jangan bekerja di area pangan atau pasien dan laporkan.

Salah tafsir yang sering terjadi

1. "Banyak orang sakit sesudah jamuan, pasti makanannya." Air, es, dan penularan orang ke orang juga mungkin; angka serangan dan kurva epidemi yang membedakan.
2. "Hidangan yang paling banyak dimakan pasti sumbernya." Sumber ditunjuk oleh beda angka serangan antara yang makan dan yang tidak, bukan oleh jumlah yang makan.
3. "Insidens dan prevalensi sama saja." Insidens menghitung kasus baru dalam satu kurun; prevalensi menghitung semua yang sedang sakit pada satu titik waktu.
4. "Saat wabah, membersihkan secepatnya selalu benar." Pembersihan sebelum sampel diambil dapat menghapus bukti; ikuti petugas, kecuali tumpahan berbahaya yang ditangani dengan APD.
5. "Angka CDC dapat dipakai sebagai angka Indonesia." Data OpenStax adalah data Amerika Serikat dan sebagian sudah lama.
6. "Infeksi yang dibawa pasien saat masuk termasuk infeksi nosokomial." HAI hanya untuk pasien yang dirawat karena alasan lain dan mendapat infeksinya di fasilitas.

Hubungan dengan bab lain

Bab 11 memberi rantai penularan, Bab 10 · Data & Pengukuran peluang bersyarat, Bab 8 · Data & Pengukuran perbandingan proporsi, dan Bab 2 · Data & Pengukuran median. Bab 15 menjelaskan cara membaca hasil laboratorium, Bab 6 sampel air, Bab 7 sanitasi dapur, Bab 8 verifikasi permukaan, Bab 18 norovirus, Bab 20 patogen pangan, serta Bab 13 · Bangunan & Fasilitas dan Bab 10 · Utilitas sumber Legionella di gedung.

Latihan dan pembahasan

1. Panti wreda berpenghuni 80 orang mempunyai 4 penghuni sakit pada awal minggu, 10 kasus baru selama minggu itu, dan 12 penghuni sakit pada hari Jumat. Hitung insidens dan prevalensi titiknya.
2. Dari 50 tamu yang makan ikan, 15 sakit; dari 70 yang tidak, 7 sakit. Hitung angka serangan dan rasionya.
3. Kasus baru per minggu di sebuah asrama staf tercatat 1, 3, 7, 15, dan 12. Pola apa yang paling cocok, dan apa artinya bagi pengendalian?
4. Golongkan: tetanus yang sesekali muncul terpencar; malaria yang selalu ada di wilayah tertentu; musim influenza yang luar biasa tinggi; galur influenza baru yang mendunia.
5. Kepala dapur ingin membuang sisa makanan dan menyanitasi mesin es sebelum petugas dinas kesehatan datang. Apa yang dilakukan teknisi?
6. Pasien dirawat karena patah kaki dan pada hari kelima mendapat infeksi saluran kemih dari kateter. Pasien lain datang dengan radang paru. Mana yang HAI?

Kunci jawaban beralasan

1. Insidens $10/76 \times 100 = 13{,}2$ kasus baru per 100 penghuni berisiko per minggu, karena 4 penghuni yang sudah sakit tidak termasuk populasi berisiko. Prevalensi titik Jumat $12/80 = 15\%$ dari seluruh penghuni.
2. Angka serangan yang makan $15/50 = 30\%$ dan yang tidak $7/70 = 10\%$, sehingga rasionya 3,0. Ikan menjadi dugaan, tetapi tetap dibandingkan dengan hidangan lain dan diuji apakah bedanya nyata seperti di Bab 8 · Data & Pengukuran.
3. Kenaikan bergelombang dengan rasio sekitar 3,0, 2,3, dan 2,1, lalu 0,8, cocok dengan penularan berantai. Penularan seperti itu tidak berhenti dengan menutup satu sumber, sehingga kebersihan tangan, pembersihan permukaan, dan langkah petugas menjadi kuncinya.
4. Menurut OpenStax, tetanus seperti itu sporadis, malaria di wilayah itu endemik, musim influenza yang luar biasa tinggi epidemik, dan galur baru yang mendunia pandemik. Pembedanya adalah frekuensi dibanding yang diharapkan dan luas wilayahnya.
5. Teknisi menyampaikan permintaan petugas agar sisa makanan, es, dan air dibiarkan, menandai dan menutup peralatan, serta mengamankan log suhu dan catatan pembersihan. Keputusan membuang atau membersihkan menunggu izin petugas, karena pembersihan dini dapat menghapus bukti sumber.
6. Infeksi saluran kemih pada pasien patah kaki adalah HAI karena pasien dirawat untuk alasan lain dan mendapat infeksinya di fasilitas. Radang paru yang sudah ada saat masuk bukan HAI menurut definisi OpenStax.

Referensi