Abstrak: Latar Belakang: Gagal jantung memiliki angka bertahan hidup yang rendah. Sekitar 26 juta orang dewasa hidup dengan gagal jantung di dunia. Berdasarkan Riskesdas 2013, prevalensi gagal jantung berdasarkan wawancara terdiagnosis dokter di Indonesia sebesar 0,13 %. Metode: Penelitian ini menggunakan data Riskesdas tahun 2013 dengan desain studi cross-sectional. Sampel adalah seluruh penduduk yang berada di Indonesia berusia ≥18 tahun. Diagnosis gagal jantung (decompensatio cordis) berdasarkan diagnosa dokter. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebanyak 655.192 orang. Hasil: Analisis data menunjukkan prevalensi gagal jantung terdiagnosis sebesar 0,1%. Faktor risiko yang paling besar terhadap kejadian gagal jantung di Indonesia adalah penyakit jantung koroner (POR=42,578; 95% CI=35,982-50,383; p<0,001). Kesimpulan dan saran: Kejadian gagal jantung berdasarkan diagnosis dokter memiliki prevalensi 0,1% dan penduduk perempuan yang memasuki masa menopause dan berumur lebih dari 41 tahun diharapkan rutin melakukan cek kesehatan jantung serta mengurangi aktivitas sedentari. Selain itu, penduduk disarankan untuk menghindari penyakit jantung koroner, diabetes mellitus, stress, hipertensi, obesitas, dan merokok dengan pola hidup sehat agar terhindar dari gagal jantung. Kata kunci: Gagal Jantung, Sosiodemografi, Gaya Hidup, Riwayat Penyakit Latar Belakang: Gagal jantung memiliki angka bertahan hidup yang rendah. Sekitar 26 juta orang dewasa hidup dengan gagal jantung di dunia. Berdasarkan Riskesdas 2013, prevalensi gagal jantung berdasarkan wawancara terdiagnosis dokter di Indonesia sebesar 0,13 %. Metode: Penelitian ini menggunakan data Riskesdas tahun 2013 dengan desain studi cross-sectional. Sampel adalah seluruh penduduk yang berada di Indonesia berusia ≥18 tahun. Diagnosis gagal jantung (decompensatio cordis) berdasarkan diagnosa dokter. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebanyak 655.192 orang. Hasil: Analisis data menunjukkan prevalensi gagal jantung terdiagnosis sebesar 0,1%. Faktor risiko yang paling besar terhadap kejadian gagal jantung di Indonesia adalah penyakit jantung koroner (POR=42,578; 95% CI=35,982-50,383; p<0,001). Kesimpulan dan saran: Kejadian gagal jantung berdasarkan diagnosis dokter memiliki prevalensi 0,1% dan penduduk perempuan yang memasuki masa menopause dan berumur lebih dari 41 tahun diharapkan rutin melakukan cek kesehatan jantung serta mengurangi aktivitas sedentari. Selain itu, penduduk disarankan untuk menghindari penyakit jantung koroner, diabetes mellitus, stress, hipertensi, obesitas, dan merokok dengan pola hidup sehat agar terhindar dari gagal jantung. Kata kunci: Gagal Jantung, Sosiodemografi, Gaya Hidup, Riwayat Penyakit.

Abstrak: Ischemic heart disease adalah salah satu penyebab kematian pada jemaah haji Indonesia. Berdasarkan hasil surveilans yang dilakukan oleh Pusat Kesehatan Haji Tahun 2015, kematian akibat ischemic heart disease sebanyak 20,76% dari total kematian akibat Cardiovascular Diseases. Tujuan penelitian untuk mengkaji faktor yang berhubungan dengan kematian akibat ischemic heart disease pada jemaah haji Indonesia Tahun 2015M/1436H meliputi faktor usia, jenis kelamin, riwayat hipertensi, riwayat dislipidemia dan riwayat diabetes mellitus. Penelitian dilakukan di Pusat Kesehatan Haji pada Bulan April - Juni 2016.Desain studi yang digunakan adalah Case Control menggunakan data sekunder jemaah haji Indonesia (Siskohatkes) dengan jumlah sampel 250 orang terdiri dari kasus (50 orang) dan kontrol (200 orang), dianalisis menggunakan uji Chi-Square dan menampilkan nilai OR dan 95% CI.Hasil penelitian menunjukkan bahwa usia lanjut (≥60 tahun) memiliki risiko 2,471 kali (95% CI:1,256-4,861), riwayat hipertensi memiliki risiko 1,924 kali (95% CI: 1,018-3,635), riwayat dislipidemia memiliki risiko 5,054 kali (95% CI:2,169-11,775) dan riwayat diabetes mellitus memiliki risiko 3,782 kali (95% CI:1,693-8,450) untuk mengalami kematian akibat ischemic heart disease pada jemaah haji di Arab Saudi. Pada jemaah usia lanjut (≥ 60 tahun) dan memiliki riwayat ischemic heart disease untuk selalu menjaga pola hidup sehat dan rajin memeriksakan kesehatan agar dapat menurunkan faktor risiko kematian.

---

Ischemic heart disease is one of causes of mortality on Indonesia pilgrims. Based on the results of surveillance done by the central government pilgrim health 2015 M, a death resulting from ischemic heart disease as many as 20,76% of the total death from cardiovascular diseases. Research objectives to assess factors that deals with death from ischemic heart disease on Indonesia pilgrims of 2015 M / 1436 H, covering factors age, sex, the acts of hypertension, the acts of dislipidemia and the acts of diabetes mellitus. The research was done at the center for health hajj in April - June 2016.Design study used is case control use secondary data Indonesia pilgrims (Siskohatkes) with the sample of the 250 people consisting of a case (50 people) and control (200 people), analyzed use thest chi-square and display value OR and 95% CI.The research results show that age (≥60 years) risk having 2,471 times (95% CI:1,256-4,861), the acts of hypertension risk having 1,924 times (95% CI: 1,018-3,635), the acts of dislipidemia risk having 5,054 times (95% CI:2,169-11,775) and the acts of diabetes mellitus risk having 3,782 times (95% CI:1,693-8,450) to undergo death from ischemic heart disease on Indonesia pilgrims in Saudi Arabia. In the Indonesia pilgrims age (≥60 years) and having the acts of ischemic heart disease to keep healthy lifestyle and diligent health check to lower risk factors death.

Abstrak: Penyakit Jantung Koroner (PJK) merupakan penyakit tidak menular kronis yang masih menjadi penyebab utama kesakitan dan kematian di dunia pada penduduk usia tua maupun usia muda. Sementara itu, PJK di Provinsi NTT memiliki prevalensi 3 kali lebih tinggi berdasarkan diagnosis dokter/gejala dibandingkan dengan angka prevalensi nasional yang hanya sebesar 1,5% pada tahun 2013. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor risiko kejadian PJK pada penduduk usia ≥15 tahun di Provinsi NTT tahun 2013. Penelitian ini menggunakan data sekunder Riskesdas 2013 dengan desain cross sectional. Sampel adalah seluruh penduduk berusia ≥15 tahun di Provinsi NTT yang terpilih dan berhasil diwawancarai, dilakukan penimbangan bb dan tb serta memiliki data yang lengkap. Hasil penelitian didapatkan adanya hubungan yang bermakna (nilai p ≤0,05) antara umur, hipertensi, obesitas, diabetes mellitus, kebiasaan merokok, aktivitas fisik, konsumsi makanan berisiko, tingkat pendidikan, pekerjaan dan status perkawinan dengan kejadian PJK pada penduduk usia ≥15 tahun. Oleh karena itu, upaya pencegahan dan deteksi dini terhadap faktor risiko PJK serta gaya hidup sehat perlu dilakukan sedini mungkin. Kata kunci: faktor risiko, penyakit jantung koroner, NTT

Abstrak:

---

Abstrak:

---

Abstrak:

---

Abstrak:

---

Abstrak:

Latar Belakang Gagal jantung adalah kondisi kronis dan progresif, dengan prevalensi di dunia 1-3% dan di Indonesia 5% (peringkat ke 4 di dunia) dengan kematian 50% dalam 5 tahun. Angka readmisi dalam 90 hari adalah 50%-75% dan dalam 30 hari 2-3%, sedangkan di Indonesia angka readmisi dalam 30 hari adalah 17%. Biaya rawat inap gagal jantung dapat mencapai empat ratus juta rupiah per pasien per tahun. Data BPJS Kesehatan 2018 terdapat 130.275 kejadian rawat inap tingkat lanjut pasien gagal jantung kongestif dan berdasarkan tarif JKN 2023 perkiraan biaya rawat inapnya akan berkisar antara 379 milyar sampai 4,2 triliun rupiah. Dengan memanfaatkan teknologi kekinian dari Artificial Intelligence dan kapabilitas serta kebiasaan masyarakat paska pandemi Covid-19, penelitian ini membuat model prediksi berbasis machine learning dengan menemukan faktor-faktor risiko yang dapat menjadi prediktor rawat inap berulang, yang kemudian diimplementasikan di dalam prototype yang digunakan dalam kolaborasi antara penyedia layanan kesehatan dengan pasien yang turut terlibat melakukan monitoring mandiri sehingga dapat mempertahankan kualitas hidupnya dan mengendalikan biaya perawatan baik yang dibayarkan oleh pasien sendiri, menggunakan asuransi ataupun dengan pendanaan pemerintah. Metode Penelitian ini terdiri atas beberapa tahap, dengan studi kuantitatif dan kualitatif menggunakan data rekam medis pasien gagal jantung di Rumah Sakit Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita, Jakarta. Dimulai dengan Systematic Literature Review untuk menemukan faktor risiko rawat inap berulang di rumah sakit dan untuk menemukan novelty, pemodelan prediksi dengan studi kohort retrospektif, analisis kebutuhan sistem dengan studi kualitatif, pengembangan prototype, dan uji prototype dengan studi kohort prospektif. Hasil Systematic Literature Review tentang prediktor readmisi gagal jantung dengan machine learning dari PubMed, Science Direct, ProQuest, Scopus, Embase, google scholar menghasilkan 19 artikel terseleksi. 13 studi berasal dari USA, tidak ditemukan studi serupa di Indonesia, dengan algoritma terbaik adalah Neural Network. Pada tahap pemodelan prediksi diperoleh 2738 data pasien gagal jantung paska rawat inap di RS Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita Jakarta, dengan ketersediaan 64 variabel. Dengan Orange Data Mining, terseleksi sebanyak 31 features. Model terbaik menggunakan Random Forest, dengan AUC 0,976, CA 0,912, F1 0,912, Precision 0,916 dan Recall 0,912, diimplementasikan dalam prototype aplikasi Fineheart dengan fitur aplikasi profil pasien, dashboard, catatan harian jantungku, penilaian kualitas hidup, rencana kontrol, instruksi medis dan obat, catatan asupan makanan dan cairan, edukasi, konsultasi. Uji efikasi prototype menunjukkan angka readmisi pada kelompok intervensi (20%), lebih rendah daripada kelompok kontrol (43,3%). Perubahan signifikan terjadi pada 2 parameter KCCQ yaitu Quality of Life (p=0,029) dan Overall Summary Score (p=0,001). Tingkat kepatuhan menggunakan prototype aplikasi juga berpengaruh signifikan terhadap kedua parameter tersebut dan mencegah readmisi. Kesimpulan Model prediksi readmisi pasien gagal jantung dengan machine learning yang diimplementasikan ke prototype aplikasi dapat digunakan untuk monitoring di rumah untuk mencegah readmisi dan mempertahankan kualitas hidup.

---

 

Background Heart failure is a chronic and progressive condition, with a prevalence in the world of 1-3% and in Indonesia 5% (ranked 4th in the world) with a mortality of 50% within 5 years. The readmission rate in 90 days is 50%-75% and in 30 days it is 2-3%, while in Indonesia the readmission rate in 30 days is 17%. The cost of hospitalization for heart failure can reach four hundred million rupiah per patient per year. The government health insurance of Indonesia (BPJS Kesehatan) data for 2018 shows 130,275 advanced hospitalizations for congestive heart failure patients and based on the 2023 tariff, the estimated cost of hospitalization will range from 379 billion to 4.2 trillion rupiah. By utilizing the latest technology from Artificial Intelligence and the capabilities and habits of society after the Covid-19 pandemic, this research creates a machine learning-based predictive model by finding risk factors that can lead to hospital readmission, which are then implemented in the prototype that is used in collaboration between health care providers with patients who are also involved in conducting self-monitoring so that they can maintain their quality of life and control the costs of care whether paid by the patient himself, using insurance or with government funding. Method This research consisted of several stages, with quantitative and qualitative studies using medical records of heart failure patients at the Harapan Kita Cardiovascular Center. Starting with a Systematic Literature Review to find risk factors of readmission and to find novelties, predictive modeling with retrospective cohort study, system requirements analysis with qualitative studies, prototype development, and prototype testing with prospective cohort study. Results A systematic literature review on predictors of heart failure readmission using machine learning from PubMed, Science Direct, ProQuest, Scopus, Embase, Google Scholar resulted in 19 selected articles. 13 studies came from the USA, no similar studies were found in Indonesia, with the best algorithm being Neural Network. At the prediction modeling stage, data was obtained on 2738 post-hospitalization heart failure patients at Harapan Kita Cardiovascular Hospital, Jakarta, with the availability of 64 variables. With Orange Data Mining, 31 features are selected. The best model uses Random Forest, with AUC 0,976, CA 0,912, F1 0,912, Precision 0,916 and Recall 0,912, implemented in the Fineheart application prototype with patient profile application features, dashboard, my heart diary, quality of life assessment, control plan, medical instructions and medication, food and fluid intake records, education, consultation. The prototype efficacy test showed that the readmission rate in the intervention group (20%), was lower than the control group (43.3%). Significant changes occurred in 2 KCCQ parameters, Quality of Life (p=0.029) and Overall Summary Score (p=0.001). The level of presence of application prototypes also has a significant effect on these two parameters and prevents readmissions. Conclusion The readmission prediction model for heart failure patients with machine learning implemented in the application prototype can be used for home monitoring to prevent readmissions and maintain quality of life.

Abstrak:

---