TY - JOUR AU - Suarthana, Eva PY - 2012/07/01 Y2 - 2024/03/29 TI - Model Diagnostik dan Prognostik di Bidang Kesehatan Kerja JF - Majalah Kedokteran UKI JA - MK-UKI VL - 28 IS - 2 SE - Articles DO - 10.33541/mkvol34iss2pp60 UR - http://ejournal.uki.ac.id/index.php/mk/article/view/1802 SP - 85 - 91 AB - Abstrak Model prediksi sudah lama digunakan untuk membantu pengambilan keputusan klinis di bidang kedokteran, tetapi relatif baru di bidang kesehatan kerja. Model prediksi dibuat untuk memperkirakan probabilitas suatu kondisi (model diagnostik) atau akan terjadinya suatu kondisi (model prognostik). Model diagnostik dan prognostik dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan efisiensi program surveilans pekerja karena model-model tersebut memungkinkan identifikasi kelompok pekerja yang berisiko mengalami penyakit akibat kerja. Dalam tinjauan pustaka ini dibahas hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pembuatan model, bagaimana melakukan evaluasi akurasi dan validasi model, transformasi model untuk aplikasi klinis, serta hal-hal yang perlu dicermati dalam implementasi model dalam praktik kesehatan kerja. Kata kunci: akurasi, kedokteran okupasi, model prediksi, pengambilan keputusan, validitasAbstract Prediction models have long been used to aid clinical decision making, but is relatively new in the field of occupational health. Prediction models are made to estimate the probability of the presence of a condition (diagnostic models) or the occurrence of a condition (prognostic models). Diagnostic and prognostic models can be utilized to improve the efficiency of surveillance programs for workers because these models allows identification of workers at risk of having or developing occupational disease. This review covers aspects that need to be considered in developing a model; evaluating the accuracy and validity of a model; transforming the model for clinical applications; as well as issues in the implementation of the model in occupational health practice.Key words: accuracy, decision making, occupational medicine, prediction model, validity ER -