<![CDATA[Faktor confounding dapat didefinisikan sebagai bias dalam estimasi efek faktor risiko terhadap kejadian penyakit yang ingin diteliti. Salah satu metode yang dapat menangani faktor confounding adalah metode propensity score matching yang digunakan untuk menyeimbangan data kelompok perlakuan dan kontrol dengan melihat nilai pada hasil estimasi propensity score menggunakan regresi logistik, kemudian melakukan analisis matching, lalu melakukan post-matching. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil analisis propensity score matching yang memuat faktor confounding dan mengetahui faktor-faktor risiko yang menyebabkan diabetes melitus di RSD. Mayjend HM Ryacudu Kotabumi dengan bantuan software R. Data yang digunakan adalah status diabetes melitus (Y), jenis kelamin , usia , kadar glukosa darah , tekanan darah , kadar kolesterol , kadar asam urat serum , dan obesitas . Hasil analisis mendapatkan variabel confounding glukosa darah menghasilkan 49 pasangan pasien yang sesuai dan variabel tekanan darah, kadar kolestrol, obesitas seimbang, sehingga estimasi average treatment of treated sebesar 0,513 dengan standar error sebesar 0,103 dan mampu mereduksi bias sebesar 57,1%. Variabel yang berpengaruh langsung terhadap status diabtes melitus adalah kadar glukosa darah dan variabel yang tidak berpengaruh langsung terhadap status diabetes melitus yaitu tekanan darah, kadar kolestrol, dan obesitas.]]>
Copyrights © 2021
