Variabel terikat pada model ini adalah Diagnosis Asymptomatic Malaria. Variabel bebas yang dianalisa adalah variabel penyusun faktor Karakteristik Sampel, Faktor Risiko, Pemeriksaan Fisik dan Pemeriksaan Laboratorium. Variabel bebas yang mempunyai lebih dari dua kategori akan diubah menjadi dua kategori (Tabel 4.18.).
Variabel bebas yang memiliki nilai p > 0,25, yaitu Jenis Kelamin dan Basofil, tidak diikutsertakan pada analisis multivariat. Pola distribusi yang sama ditemukan pada variabel Ketersediaan Alat Diagnosis Malaria dan Ketersediaan Obat Malaria, sehingga variabel yang digunakan dalam analisis multivariat adalah Ketersediaan Obat Malaria. Variabel Pemakaian Kelambu tidak dimasukkan karena berinteraksi dengan variabel Kualitas Pemakaian Kelambu.
Analisis regresi logistik berhenti pada langkah kesebelas dengan 8 variabel tersisa yaitu Ketersediaan Obat Malaria (X4), Akses ke Tenaga Kesehatan (X10), Kualitas Pemakaian Kelambu (X12), Kadar Hb (X19), Eosinofil (X21), Netrofil (X22), Limfosit (X23) dan Monosit (X24). Nilai Hosmer and Lemeshow Test yang diperoleh pada akhir analisis adalah 0,061 (p > 0,05), sehingga model yang terbentuk adalah fit (Tabel 4.19.).
Tabel 4.18. Variabel Bebas Model Prediksi Diagnosis Asymtomatic Malaria No Faktor Risiko Asymptomatic Malaria Bukan Asymptomatic Malaria p RR Int. Kepercayaan 95% n % n % Min Maks 1. Umur a. ≤ 15 tahun 107 42,8 401 59,2 0,001 0,515 0,384 0,691 b. > 15 143 57,2 276 40,8 2. Jenis Kelamin a. Laki-laki 102 40,8 291 43 0,550 0,914 0,681 1,227 b. Perempuan 148 59,2 386 57
3. Alat Diagnosis Malaria
a. Lengkap 64 25,6 349 51,6
0,001 0,388 0,274 0,550
b. Tidak Lengkap 186 74,4 95 48,4
4. Ketersediaan Obat Malaria
a. Lengkap 64 25,6 349 51,6
0,001 0,388 0,274 0,550
b. Tidak Lengkap 186 74,4 95 48,4
5. Kualitas Tenaga Kesehatan
a. Baik 74 29,6 96 14,2 0,136 0,734 0,487 1,104 b. Cukup/Kurang 176 70,4 581 85,8 6. Pengetahuan a. Baik 33 13,2 44 6,5 0,290 0,656 0,298 1,440 b. Cukup/Kurang 217 86,8 633 93,5 7. Sikap a. Baik 80 32,0 108 16,0 0,118 0,651 0,379 1,119 b. Cukup/Kurang 170 68,0 569 84,0 8. Tindakan a. Baik 84 33,6 103 15,2 0,226 0,828 0,609 1,125 b. Cukup/Kurang 166 66,4 574 84,8
9. Akses ke Tenaga Kesehatan
a. Baik 74 29,6 96 14,2
0,106 0,725 0,491 1,071
b. Cukup/Kurang 176 70,4 581 85,8
10. Pemakaian Kelambu
a. Pakai Kelambu Celup 235 94 649 95,9
0,231 0,676 0,355 1,288 b. Tidak Pakai Kelambu Celup 15 6 28 4,1
11. Kualitas Pemakaian Kelambu
a. Baik 73 29,2 89 13,1
0,001 0,149 0,096 0,231
b. Cukup/Kurang 177 70,8 588 86,9
12. Pemakaian Antinyamuk Bakar
a. Pakai 156 62,4 366 54,1
0,123 0,73 0,489 1,090
b. Tidak Pakai 94 37,6 311 45,9
13. Pemakaian Antinyamuk Oles
a. Pakai 105 42 394 58,2
0,001 0,349 0,187 0,651
b. Tidak Pakai 145 58 283 41,8
14. Kondisi Tempat Tinggal
a. Baik 177 70,8 582 86 0,001 0,396 0,279 0,561 b. Kurang/Buruk 73 29,2 95 14 15. Status Gizi a. Normal 209 83,6 479 70,8 0,001 2,107 1,450 3,061 b. Abnormal 41 16,4 198 29,2 16. Kecacingan a. Positif 54 21,6 214 31,6 0,003 0,596 0,423 0,839 b. Negatif 196 78,4 463 68,4
17. Golongan Darah ABO
a. O 101 40,4 315 46,5
0,096 0,779 0,580 1,046
b. Bukan O 149 59,6 362 53,5
Mean SD Mean SD p RR Int. Kepercayaan
Min Maks 18. Kadar Hb 13,02 0,74 13,26 0,33 0,001 0,369 0,268 0,510 19. Basofil 0,01 0,11 0,01 0,09 0,619 1,416 0,358 5,592 20. Eosinofil 4,64 1,95 2,92 1,69 0,001 1,664 1,513 1,830 21. Netrofil 57,02 14,59 59,08 12,44 0,049 0,988 0,977 0,999 22. Limfosit 27,00 5,42 37,86 7,49 0,001 0,735 0,703 0,768 23. Monosit 4,67 3,68 2,48 2,39 0,001 1,288 1,217 1,363
Model persamaan yang terbentuk adalah sebagai berikut .
Persamaan Model Prediksi Diagnosis Asymptomatic Malaria :
Y = 20,119 – 1,315 X4 - 0,922 X10 – 1,463 X12 – 0,739 X19 + 0,616 X21 - 0,027 X22 - 0,304 X23 + 0,190 X24
Besarnya probabilitas tiap individu untuk menderita penyakit malaria dalam model ini dapat dihitung berdasarkan rumus sebagai berikut :
Tabel 4.19. Analisa Model Prediksi Diagnosis Asymtomatic Malaria
Variabel p OR
Interval Kepercayaan
95%
Hosmer&
Lemeshow Percentage Overall
Area Under Curve Nilai Batas (Y) Lower Upper p
Chi-square Obat Malaria (x4) 0,001 0,268 0,150 0,481 0,061 14,886 90,3 % 94,6 % (IK : 93.1% -96,1%) 0,27 Akses TenKes (x10) 0,005 0,398 0,207 0,762 Pakai Kelambu (x12) 0,001 0,231 0,116 0,462 Kadar Hb (x19) 0,001 0,477 0,304 0,750 Eosinofil (x21) 0,001 1,852 1,600 2,144 Netrofil (x22) 0,006 0,973 0,954 0,992 Limfosit (x23) 0,001 0,738 0,701 0,777 Monosit (x24) 0,001 1.209 1,119 1,306
Interaksi antar faktor pembentuk model diatas dapat menerangkan terjadinya asymptomatic malaria sebesar 90,3%. Model ini juga dapat memprediksi diagnosis asymptomatic malaria sebesar 94,6%.
BAB V
PEMBAHASAN
5.1. Asymptomatic Malaria dan Permasalahannya
Epidemiologi penderita asymptomatic malaria berbeda pada tiap daerah dan tergantung pada tingkat endemisitasnya. Prevalensi asymptomatic malaria dipengaruhi oleh banyak faktor, antara lain umur, kepadatan parasit dan insect bite (Lo E et al., 2015; Geiger et al., 2013; Villasis et al., 2012; Andrade et al., 2010). Asymtomatic malaria dapat juga terjadi pada penderita infeksi malaria kronik (Cheng et al., 2015).
Pada awal perjalanan penyakit, asymptomatic malaria belumlah menunjukkan gejala klinis, namun bila antiparasite immunity tidak berhasil menekan kepadatan parasit, gejala klinis akan muncul kemudian (Lindblade et al., 2013). Gejala klinis diperkirakan akan muncul dua sampai dengan empat minggu kemudian (Bereczky et al., 2004; Magesa et al., 2003). Kondisi disregulasi sistem imun tubuh juga dapat mengakibatkan asymptomatic malaria berubah menjadi symptomatic malaria yang tidak terdeteksi dengan pemeriksaan mikroskopik (submicroscopic malaria) (Barbosa et al., 2014; Okell et al., 2012).
Bertahannya gametocyte di dalam darah penderita, dapat menjadi sumber transmisi baru pada infeksi malaria berikutnya (gametocyte carrier). Penemuan dan penanganan yang terlambat pada penderita asymptomatic malaria akan memperbesar peluang transmisi infeksi malaria serta menghambat tercapainya eliminasi malaria (Lindblade et al., 2013). Tantangan terbesar yang dihadapi saat ini adalah akurasi alat diagnosis untuk mendeteksi asymptomatic malaria (Lindblade et al., 2013), terutama pada layanan kesehatan primer.
Walaupun tidak semua penderita malaria memiliki keluhan demam, namun demam masih sering digunakan sebagai diagnosis klinis awal dalam menentukan pemberian obat malaria (Hub et al., 2001). Padahal saat ini semakin banyak kasus asymptomatic malaria dan submicroscopic malaria di berbagai daerah hypoendemic di seluruh dunia. Hal ini tentunya dapat mengakibatkan kegagalan dalam deteksi dini penderita malaria. Oleh karena itu, skrining awal malaria tidak boleh lagi hanya berdasarkan keluhan demam saja.
Pada penelitian ini, pemeriksaan mikroskopik dengan volume darah yang lebih banyak, mendapatkan 250 orang (26,9%) penderita asymptomatic malaria, yaitu 188 orang (20,3%) pada pemeriksaan mikroskopik pertama, 34 orang (3,7%) pada pemeriksaan mikroskopik serial 1 dan 28 orang (3,0%) pada pemeriksaan mikroskopik serial 2. Hal ini menunjukkan bahwa teknik pemeriksaan mikroskopik tersebut masih mampu menemukan penderita asymptomatic malaria dan dapat mengurangi superioritas PCR yang memiliki sensitivitas 3,3 kali lebih tinggi atau dapat mendeteksi lebih dari 25% penderita asymptomatic malaria yang diperiksa dengan PCR (Harris et al., 2010). Apabila penderita asymptomatic malaria yang telah ditemukan tersebut dapat ditangani dengan tepat, maka upaya eliminasi malaria semakin mudah dicapai (Coura et al., 2006).
Pada penelitian ini, pemeriksaan mikroskopik serial pada penderita yang tidak demam, telah berhasil mendapatkan 62 orang (6,7%) penderita asymptomatic malaria. Penderita asymptomatic malaria masih dapat ditemukan pada pemeriksaan mikroskopik serial 2 atau setelah tiga kali total pemeriksaan. Sekali lagi, hal ini menunjukkan bahwa keluhan demam tidak lagi dapat dijadikan dasar penentuan awal seseorang diduga penderita malaria, terutama di daerah
endemis malaria. Dan hasil negatif pada pemeriksaan pertama belum dapat menyingkirkan kemungkinan terjadinya malaria. Oleh karena itu, diperlukan indikator yang dapat dijadikan acuan untuk menentukan perlu tidaknya pemeriksaan serial, tertutama pada penderita malaria yang tidak demam.
Secara umum, penderita asymptomatic malaria lebih banyak ditemukan pada metode ACD dibandingkan dengan metode PCD, walaupun tidak berbeda bermakna secara statistik. Hal ini menunjukkan pentingnya melakukan deteksi asymptomatic malaria secara aktif pada masyarakat yang memiliki faktor risiko dan tinggal di daerah endemis malaria, walaupun tidak memiliki keluhan demam. Deteksi tersebut sebaiknya dilakukan berdasarkan temuan kasus terbaru atau berdasarkan data sekunder penderita malaria sebelumnya.
5.2. Akurasi Diagnosis Asymptomatic Malaria
Pemeriksaan Mikroskopik dan Rapid Diagnostic Test (RDT) merupakan alat diagnosis malaria yang digunakan pada layanan kesehatan primer. RDT biasanya digunakan pada daerah yang tidak dapat melakukan pemeriksaan mikroskopik (Bisoffi et al., 2010).
Kabupaten Batubara merupakan daerah hypoendemis malaria di Provinsi Sumatera Utara. Standar diagnosis malaria adalah pemeriksaan mikroskopik. Namun tidak semua layanan kesehatan primer memiliki tenaga mikroskopik, sehingga pilihan alternatif yang dilakukan adalah pemeriksaan Rapid Diagnostic Test (RDT).
Pada penelitian ini, pemeriksaan RDT dilakukan secara bersamaan dengan pemeriksaan mikroskopik. Akurasi RDT lebih rendah dibandingkan dengan pemeriksaan mikroskopik, baik pada pemeriksaan pertama maupun pada
pemeriksaan serial. Akurasi RDT semakin meningkat seiring dengan peningkatan kepadatan parasit di dalam darah. Kondisi ini sesuai dengan kemampuan RDT yang sangat bergantung pada kepadatan parasit. Nilai duga positif (NDP) RDT yang rendah berhubungan dengan prevalensi kasus asymptomatic malaria yang memang lebih rendah dibandingkan dengan penderita symptomatic malaria. Sama halnya dengan pemeriksaan mikroskopik serial 2, tidak ada ditemukan asymptomatic malaria pada pemeriksaan RDT serial 2. Penggunaan RDT relatif lebih mudah dibandingkan dengan pemeriksaan mikroskopik, sehingga sering menjadi pilihan alat diagnosis malaria.
Penelitian tentang perbandingan akurasi diagnosis RDT dan pemeriksaan mikroskopik telah banyak dilakukan. Nilai akurasi yang didapatkan sangat bervariasi. Beberapa penelitian mendapatkan nilai akurasi diagnosis RDT yang tinggi, seperti yang dilakukan Meena et al (2009) dengan sensitivitas 92,9% dan spesifisitas 98,4%, serta Bisoffi et al (2010) yang mendapatkan sensitivitas 94% dan spesifisitas 78%. Namun, tingginya nilai akurasi pada kedua penelitian tersebut dikarenakan sampel pada penelitian tersebut adalah penderita malaria yang memiliki keluhan demam dan merupakan pasien yang dirawat di rumah sakit. Berbeda dengan penelitian tersebut, Murray et al (2008) dalam penelitian meta-analisisnya mendapatkan nilai akurasi RDT yang sangat bervariasi yaitu sensitivitas 87.5-100% dan spesifisitas 52%- 99.5%.
Akurasi diagnosis RDT dipengaruhi oleh banyak faktor, antara lain adalah teknik pengambilan darah, pemberian cairan pembilas darah dan waktu pembacaan RDT. Nilai akurasi diagnosis RDT juga dipengaruhi oleh jenis antigen, kepadatan parasit dan spesies plasmodium yang diperiksa (Ochola et al.,
2006). Penelitian yang dilakukan Meena et al. (2009) mendapatkan nilai sensitivitas dan spesifisitas RDT yang berbeda pada spesies plasmodium yang berbeda walaupun dilakukan pada daerah yang sama. Umumnya penelitian RDT mendapatkan nilai akurasi diagnosis yang lebih rendah pada spesies Plasmodium vivax.
Whitty (2009) dalam penelitiannya juga menemukan adanya hubungan nilai akurasi diagnosis RDT dengan temperatur tempat penyimpanannya. Akurasi diagnosis RDT semakin menurun bila temperatur tempat penyimpanannya lebih tinggi dari temperatur yang disarankan. Penurunan nilai akurasi diagnosis RDT berbanding lurus dengan peninggian temperatur tempat penyimpanannya (Filhoa et al., 2003; Penhalbel et al., 2005), bahkan nilai sensitivitasnya dapat menurun mencapai kisaran 60% (Filhoa et al., 2003). Apabila temperatur tempat penyimpanannya selalu berubah-ubah dalam waktu 3 bulan penyimpanan, RDT tidak dianjurkan untuk dipergunakan lagi (Penhalbel et al., 2005).
Nilai akurasi RDT tertinggi yang diperoleh pada penelitian ini berturut-turut adalah : Sensitivitas 76,4%, Spesifisitas 86,9%, Nilai Duga Positip 49,4% dan Nilai Duga Negatif 98,7%. Nilai akurasi yang diperoleh ini, lebih rendah jika dibandingkan dengan nilai akurasi diagnosis yang dicantumkan pada label pabrikan. Observasi yang dilakukan sepanjang penelitian menemukan beberapa penyebab rendahnya nilai akurasi RDT tersebut. Permasalahan yang sering ditemukan adalah perbandingan jumlah darah yang diambil dengan jumlah cairan pembilas darah yang digunakan tidak proporsional. Permasalahan lain yang tidak kalah penting adalah temperatur tempat penyimpanan RDT, baik sebelum di distribusikan ke Puskesmas, maupun selama penyimpanan di Puskesmas.
Temperatur tempat penyimpanan RDT yang sering berubah-ubah dan lebih tinggi dari temperatur yang disarankan, telah menyebabkan kerusakan RDT. Dua faktor tersebut mempunyai andil sebagai penyebab rendahnya nilai akurasi diagnosis RDT pada penelitian ini. Rendahnya nilai akurasi diagnosis RDT tentunya mempengaruhi keberhasilan deteksi dini penderita asymptomatic malaria.
5.3. Analisa Faktor Dominan yang Berpengaruh pada Kejadian