STIKES BETHESDASTIKES BETHESDA

Jurnal KesehatanJurnal Kesehatan

Stroke menyebabkan kematian dan disabilitas jangka panjang di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Alat ukur derajat disabilitas yang ada memiliki durasi pengerjaan yang lama dan belum disesuaikan dengan konteks budaya lokal. Penelitian ini mengembangkan algoritma cepat untuk menilai disabilitas penyintas stroke di Indonesia. Penelitian potong lintang ini dilaksanakan di RS Bethesda, Yogyakarta, Indonesia. Kami mengumpulkan data demografi dan klinis subyek. Derajat disabilitas dinilai dengan algoritma baru dan modified Rankin Scale (mRS). Validitas criterion dievaluasi melalui perhitungan sensitivitas, spesifisitas, nilai prediktif positif (PPV), dan nilai prediktif negatif (NPV). Kami merekrut 22 subjek. Sebanyak 64% subjek adalah laki-laki dan 73% berusia ≥60 tahun. Dyslipidemia dialami oleh 82% subjek dan fibrilasi atrial pada 9%. Algoritma yang baru memiliki sensitivitas 93,3%, spesifisitas 85,7%, PPV 93,3%, dan NPV 85,7% Algoritma ini memiliki akurasi setara dengan instrumen-instrumen standar. Validasi lanjutan dengan penelitian yang lebih besar, di lebih dari satu tempat penelitian, dan pada pasien dengan disabilitas berat diperlukan sebelum penerapan secara luas.

Algoritma sederhana yang kami kembangkan merupakan instrumen yang cukup valid dalam menilai tingkat keparahan disabilitas pasien paska stroke, serta dapat dibandingkan dengan instrumen-instrumen lain.Algoritma tersebut mudah digunakan serta tidak memakan waktu lama, dan telah disesuaikan dengan masyarakat Indonesia.Penelitian lebih lanjut menggunakan jumlah sampel yang lebih banyak, serta lokasi penelitian lebih dari satu, dapat menambah informasi mengenai algoritma yang kami kembangkan.

Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa arah penelitian lanjutan yang menjanjikan. Pertama, perlu dilakukan validasi eksternal algoritma yang dikembangkan dengan melibatkan sampel yang lebih besar dan beragam, serta dilakukan di berbagai lokasi penelitian untuk memastikan generalisasi hasil. Kedua, penelitian lebih lanjut dapat difokuskan pada evaluasi kinerja algoritma pada pasien dengan disabilitas berat, mengingat penelitian ini sebagian besar melibatkan pasien dengan tingkat disabilitas ringan hingga sedang. Ketiga, pengembangan algoritma dapat diperluas dengan memasukkan faktor-faktor lain yang relevan, seperti usia, jenis kelamin, komorbiditas, dan riwayat pengobatan, untuk meningkatkan akurasi dan prediktivitas algoritma.

Read online
File size874.14 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test