BAB IV HASIL PENELITIAN
4.2 Analisis Hubungan RDW, PDW, Limfosit, Monosit dengan
terdapat hubungan yang signifikan dengan skor SOFA dengan (r = 0,064) dan (p = 0,736). Kadar PDW tidak terdapat hubungan yang signifikan dengan skor SOFA dengan (r = -0,140) dan (p = 0,461). Kadar Limfosit terdapat hubungan yang signifikan dengan skor SOFA dengan (r = 0,760) dan (p = 0,001). Sedangkan kadar monosit terdapat hubungan yang signifikan dengan skor SOFA dengan (r = 0,0760) dan (p = 0,001). (Tabel 4.1.3)
Tabel 4.3
Tabel Uji Korelasi Spearman RDW, PDW, Limfosit, dan Monosit dengan Skor SOFA
Variabel
Skor SOFA
N R p
RDW
30
0,064 0,736
PDW -0,140 0,461
Limfosit 0,760 0,001
Monosit 0,760 0,001
*) p<0,05= dianggap bermakna secara statistik
BAB V PEMBAHASAN
5.1 Karakteristik Subjek Penelitian
Penelitian ini melibatkan 30 pasien sepsis yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi yang terdiri atas laki-laki 18 orang (60%) dan perempuan 12 orang (40%).
Usia pasien pada penelitian ini bervariasi dengan populasi termuda 18 tahun dan tertua 65 tahun. Median usia 53 (18-65) tahun dan dilaksanakan selama 3 bulan.
penelitian sebelumnya oleh Fonda Dkk di Rumah Sakit Hasan Sadikin, September 2017 sampai Agustus 2018 dengan rata-rata usia pada sepsis 54,39 tahun dan terdiri dari 51 pasien sepsis dengan ratio laki-laki dan perempuan 3:2 selama setahun.
Berbeda dengan penelitian Kim HM dkk 2015 usia rata-rata pasien sepsis yang ikut dalam penelitian adalah 65 tahun, dan laki-laki lebih banyak menderita sepsis jika dibandingkan dengan perempuan sebanyak 352 pasien (52,54%) pada penelitian yang dilakukan selama 3 bulan. Dari data-data di atas tampak bahwa laki-laki lebih banyak menderita sepsis dibandingkan dengan perempuan, kemungkinan karena laki-laki lebih banyak beraktifitas di luar rumah, sehingga lebih sering terpapar oleh bakteri patogen. Meskipun ada beberapa variasi dalam distribusi jenis kelamin dalam prevalensi sepsis, Jenis kelamin laki-laki secara konsisten dikaitkan dengan insiden sepsis yang lebih tinggi. Ada beberapa faktor risiko yang dianggap berperan pada kejadian sepsis diantaranya usia, jenis kelamin, ras, penyakit komorbid, genetik,
terapi kortikosteroid, kemoterapi, dan obesitas. Pada usia muda dapat memberikan respon inflamasi yang lebih baik dibandingkan usia tua. Resiko sepsis memiliki distribusi usia bimodal, dengan peningkatan insiden yang disesuaikan dengan usia, dimana pada resikonya pada bayi menurun dan masa kanak-kanak menurun, kemudian meningkat lagi pada usia dewasa dengan peningkatan resiko sekitar usia 50-80 tahun.
5.2 Analisis Hubungan Limfosit, Monosit, RDW, PDW, dengan Skor SOFA Skor SOFA yang terdiri atas 6 parameter klinis dengan laboratorium harus digunakan untuk menggambarkan respons pasien terhadap strategi terapi dan memungkinkan klinisi untuk memantau kemajuan harian dan memberikan evaluasi obyektif mengenai respons pengobatan. Sebagai contoh, mengetahui skor SOFA dari waktu ke waktu dapat memfasilitasi pembuatan keputusan terapi, mengetahui bahwa skor SOFA yang meningkat dikaitan dengan semakin memburuknya, maka harus dilakukan terapi agresif, yang dapat menurunkan mortalitas (Raith EP, 2017).
Berdasarkan uji korelasi spearman test pada penelitian ini terdapat hubungan yang kuat antara kadar limfosit dengan skor SOFA (r=0,760,p=0,001), dimana terjadi penurunan jumlah limfosit, penurunan ini mungkin terjadi karena populasi sel limfosit pada pasien sepsis, berperan penting dalam respons inflamasi sistemik terhadap infeksi berat. Fase hiperdinamik pada awal infeksi ditandai dengan status pro inflamasi yang dimediasi oleh neutrofil, makrofag, limfosit dan monosit yang diikuti
pelepasan sitokin inflamasi, seperti tumor necrosis factor-α (TNF-α) dan interleukin (IL) 1 dan IL6. Respon inflamasi sistemik ini dikaitkan dengan penundaan apoptosis neutrofil untuk meningkatkan pembunuhan patogen yang dimediasi oleh neutrofil sebagai bagian dari respons imun bawaan. Neutrofilia selama inflamasi sistemik disebabkan oleh demarginasi neutrofil, penundaan apoptosis neutrofil, dan stimulasi sel punca oleh faktor pertumbuhan (G-CSF). Pada saat yang bersamaan, apoptosis limfosit pada kelenjar timus dan di limpa meningkat sehingga terjadi penurunan limfosit. Limfositopenia sebelumnya telah dideskripsikan sebagai penanda bakteremia tetapi tidak mendapat penerimaan luas sebagai penanda infeksi.
Mekanisme yang bertanggung jawab untuk limfositopenia pada sepsis dan syok septik karena marginasi dan redistribusi limfosit dalam sistem limfatik dan ditandai percepatan apoptosis. begitu juga yang dilakukan penelitian Dalam sebuah studi prospektif, Zahorec mengamati limfositopenia pada pasien ICU onkologi dengan operasi besar, sepsis dan syok septik. Ada korelasi keparahan perjalanan klinis dan beratnya limfositopenia. Wyllie dan rekan menyoroti penggunaan klinis limfositopenia untuk marker diagnostik bakteremia pada orang dewasa perawatan darurat medis.
Pada penelitian ini juga terdapat hubungan yang kuat antara kadar Monosit dengan skor SOFA (r=0,760,p=0,001), dimana pasien dalam 24 jam pertama diperiksa darah lengkap dan diperoleh hasil bahwa kadar monosit pada sepsis meningkat dibandingkan dengan kondisi SIRS (area under the curve, 0.79; 95% CI,
0.76–0.82). Pada pasien sepsis dapat terjadi, monositosis maupun penurunan monosit atau pun normal, peningkatan jumlah monosit terjadi sebagai penanda adanya infeksi, inflamasi, trauma, Sedangkan penurunan pada monosit dapat terjadi karena kebutuhan terhadap monosit meningkat,namun terjadi penurunan produksi sumsum tulang.
Pada keadaan awal sepsis terjadi peningkatan jumlah monosit akibat interaksi sistem innate dengan bakteri gram negatif. Bakteri gram negatif memiliki struktur dinding sel luar yang khas terdiri dari lipopolisakarida yang dikenal sebagai endotoksin.
Toksin akan direspon oleh sitokin yang mengaktivasi respon imun. Pada fase awal tumor necrosis factor (TNF) α, Interleukin -1, Interleukin -6, Interleukin -8 dan platelet activating factor (PAF) berperan dalam proses terjadinya respon imun sistemik.
Dan Pada penelitian ini tidak ditemukan korelasi antara RDW dengan Skor SOFA, dimana (r = 0,064, p=.0.764), penelitian yang sama juga dilaporkan berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Fonda dkk 2019, Penelitian pada pasien dewasa dengan sepsis dan syok septik di Instalasi Gawat Darurat dan Instalasi Perawatan Intensif Rumah Sakit Umum Pusat (RSUP) Hasan Sadikin periode September 2017 sampai dengan januari 2018. RDW mempunyai hubungan bermakna untuk memprediksi terjadinya mortalitas. RDW dapat dijadikan prediktor untuk kejadian mortalitas pada pasien sepsis dan syok septik. Pada sepsis terjadi pelepasan mediator pro inflamasi seperti Tumor Necroting Factor-α (TNF- α), Interleukin-1 (IL-1), IL-6 yang menyebabkan gangguan bentuk, destruksi dan pembentukan eritrosit. Gangguan bentuk tersebut akan menyebabkan variabilitas eritrosit meningkat yang dinilai dengan peningkatan RDW.
Platelet distribution width (PDW) pada penelitian ini tidak ada korelasi dengan skor SOFA. (r =140, p= 0,461), Platelet distribution width (PDW) adalah variasi ukuran diameter trombosit yang beredar dalam darah perifer, hasil yang berbeda dengan penelitian yang dilakukan andi dkk 2016, penelitian dilakukan secara potong lintang di ICU RSUP H. Adam Malik Medan, dari 50 pasien sepsis dan 50 pasien non sepsis ditemukan perbedaan signifikan nilai PDW dan MPV antara pasien sepsis dan pasien infeksi non sepsis dengan p <0,001. Dan didapatkan juga korelasi yang kuat antara PDW, MPV dengan skor SOFA. Pada penelitian tersebut dikatakan bahwa pada sepsis terjadi kompensasi akibat percepatan dekstruksi trombosit akibat interaksi langsung dengan sitokin pro inflamasi dan akibat penekanan sitokin di sumsum tulang. Sehingga pada sepsis dijumpai peningkatan PDW. Perbedaan hasil ini kemungkinan karena jumlah trombosit pada penelitian ini sebagian besar pasien trombositnya masih normal.
BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
1. Kadar limfosit dan monosit terdapat hubungan yang signifikan dengan skor SOFA dengan (r = 0.760 dan p = 0,001).
2. Tidak didapatkan hubungan yang signifikan antara RDW, PDW dan skor SOFA.
3. Limfosit dan monosit dapat dipakai sebagai parameter deteksi sepsis.
6.2 Saran
Diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menilai hubungan antara peningkatan RDW, PDW terhadap skor SOFA secara kontinue dan penelitian yang lebih selektif dalam pengambilan dan penentuan pasien sepsis di ICU.
DAFTAR PUSTAKA
Angus Derek C, Tom Van Der Poll. Severe sepsis and Septic Shock. the New England Journal of Medicine. 2013;369:840-51.
Allen LA, Felker GM, Mehra MR, Chiong JR, Dunlap SH, Ghali JK, Lenihan DJ, Oren RM, Wagoner LE, Schwartz TA and Adams KF Jr: Validation and potential mechanisms of red cell distribution width as a prognostic marker in heart failure. J Card Fail 16: 230-238, 2010.
Ates S, Oksuz H, Dogu B, Bozkus F, Ucmak H, Yanıt F. 2015. Can mean platelet volume and mean platelet volume/platelet count ratio be used as a diagnostic marker for sepsis and systemic inflammatory response syndrome?. Saudi Med J. 36(10): 1186-90.
Bazick HS, Chang D, Mahadevappa K, Gibbons FK, Christopher KB. Red cell distribution width and all-cause mortality in critically ill patients. Crit Care Med. 2011;39:1913–21.
Becchi C, Al Malyan M, Fabbri LP, Marsili M, Boddi V, Boncinelli S. 2006. Mean platelet volume trend in sepsis: is it a useful parameter? Minerva Anestesiologica. Anestesiol.72:749-56.
Buyukkocak, U., Gencay, I., Ates, G., & Caglayan, O. (2014). Red Blood Cell Distribution Width and Mortality in ICU Patients ; A Cross Sectional Retrospective Analysis Red Blood Cell Distribution Width and Mortality in ICU Patients, 1(4).
Casserly B, Phillips GS, Schorr C, Dellinger RP, Townsend SR, Osborn TM, et al.
Lactate measurements in sepsis-induced tissue hypoperfusion: results from the Surviving Sepsis Campaign database. Critical Care Medicine.
2015;43(3):567–573
Cawcutt, K.A. dan Peters, S.G., 2014. Severe Sepsis and Septic Shock: Clinical Overview and Update on Management. Mayo Clinic Proceedings.
89(11):1572-1578
Donald JM, Galley HF, Webster NR.Oxidative stress and gene expression in sepsis.
Br J Anaesth. 2013;90:221–32.
De Jager CP, van Wijk PT, Mathoera RB, de Jongh-Leuvenink J, van der Poll T and Wever PC: Lymphocytopenia and neutrophil-lymphocyte count ratio predict bacteremia better than conventional infection markers in an emergency care unit. Crit Care 14: R192, 2010.
Djordjevic D, Rondovic G, Surbatovic M , Stanojevic I,Udovicic I,Andjelic T et al.
Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio, Monocyte-to-Lymphocyte Ratio, Platelet-to-Lymphocyte Ratio, and Mean Platelet Volumeto-Platelet Count Ratio as Biomarkers in Critically Ill and Injured Patients: Which Ratio to Choose to Predict Outcome and Nature of Bacteremia?. Hindawi Mediators of Inflammation Volume 2018
Drumheller, B.B.C., McGrath, M., Matsuura, A.C., &Gaieski, D.F., 2012.Point of care urine albumin creatinine ratio is associated with outcome in emergency department patients with sepsis. AcadEmerg Med:259-264.
Dellinger, R.P., Levy, M.M., Rhodes, A., Annane, D., Gerlach, H., Opal, S.M., Sevransky, J.E., Sprung, C.L., Douglas, I.S., Jaeschke, R., Osborn, T.M., Nunnally, M.E., Townsend, S.R., Reinhart, K., Kleinpell, R.M., Angus, D.C., Deutschman, C.S., Machado, F.R., Rubenfeld, G.D., Webb, s.a., Beale, R.J., Vincent, J.L., & Moreno, R., 2013. Surviving sepsis campaign: international guideline for severe sepsis and septic shock. Critical Care Med, 41(2):580-637.
Dewi, SR, Sukorini, U, Intansari, US. 2015. Analisis indeks trombosit pada pasien dengue. Universitas Gadjah Mada; Yogyakarta
Gandosoebrata, R. 2010.Penuntun Laboratorium Klinik edisi keenambelas.Jakarta:
Dian Rakyat.
Guclu E, Durmaz Y and Karabay O: Effect of severe sepsis on platelet count and their indices. Afr Health Sci 13: 333-338, 2013.
Hartawan, Jerry, 2011, Hubungan Jumlah Limfosit Total dan Limfosit T CD4+
Dengan Ganggungan Fungsi Kognitif Pada Pasien HIV-AIDS, Universitas Diponegoro, Semarang.
Hommes, T.J., Wiersinga, & Poll, T.V., 2009. The host response to sepsis.Dalam:
Yearbook of Intensive Care and Emergency Medicine, vol 1, pp: 39-48.
Hommes, T.J., Wiersinga, & Poll, T.V., 2009. The host response to sepsis.Dalam:
Yearbook of Intensive Care and Emergency Medicine, vol 1, pp: 39-48.
Jin, M. & Khan, A.I., 2010. Procalcitonin: Uses in the ClinicalLaboratory for the Diagnosis of Sepsis. Laboratory Medicine Journal, 3, pp.173-77.
Jury, C., Nagai, Y. & Tatsumi, N., 2011. Collection and handling of blood. In Dacie and Lewis Practical Haematology. 11th ed. London: CHURCHILL
LIVINGSTONE. pp.1-9.
Kumar, K., 2011. Innate Immune System in Sepsis Immunopathogenesis and Its Modulation as a Future Therapeutic Approach. Available in www.Intechopen.com diakses pada tanggal 27 Maret 2018.1216-1217.
Ku NS, Kim HW, Oh HJ, Kim YC, Kim MH, Song JE, Oh DH, Ahn JY, Kim SB, Jeong SJ, et al: Red blood cell distribution width is an independent predictor of mortality in patients with gram-negative bacteremia. Shock 38: 123-127, 2012
Kurtoğlu, E., Aktürk, E., Korkmaz, H., Sincer, I., Yilmaz, M., Erdem, K., … Ozdemir, R. (2013). Elevated red blood cell distribution widht in healthy smokers.Arch Turk Soc Cardiol, 43(3), 199– 206.
doi:10.5543/tkda.2013.42375
Kim HM, et al. 2015. The C – Reaktive Protein / Albumin Ratio as an Independent Predictor of Mortality in Patients with Severe Sepsis or Septic Shock Treated with Early Goal Directed Theraphy. PLoS ONE. 10 (7).pp. 1-13.
Kotsovolis, G., &Kallaras, K., 2010. The role of endothelium and endogenous vasoactive substances in sepsis.Hippokratia, 14(2):88-93.
Khafaji A.H. et al. Multiple Organ dysfunction syndrome in sepsis. Medscape. Maret 07, 2017
Loonen AJ, de Jager CP, Tosserams J, Kusters R, Hilbink M, Wever PC and van den Brule AJ: Biomarkers and molecular analysis to improve bloodstream infection diagnostics in an emergency care unit. PLoS One 9: e87315, 2014.
Lippi G, Targher G, Montagnana M, Salvagno GL, Zoppini G, Guidi GC. Relation between red blood cell distribution width and inflammatory biomarkers in a large cohort of unselected outpatients. Arch Pathol Lab Med. 2009;133:628–32.
Medical Record ICU RSUP Haji Adam Malik , 2017
Michelson, A.D. et al., 2007. Flow Cytometry. In Platelets. 2nd ed. Burlington:
Academic Press. pp.545-63.
Munford, R.S., 2012. Severe Sepsis and Septic Shock. In: Fauci et al., ed. Harrison,s Principles of Internal Medicine. 17th ed. USA: Mc Graw Hill, 1695-1702.
Napolitano L.M., Definitions and Guideline Changes. Mary Ann Liebert, Inc.
Surgical Infection Volume 19, Number 2, 2018.
Oncel, M.Y., Ozdemir, R., Yurttutan, S., Canpolat, F.E., Erdeve, O., &Oguz, S.S., 2012. Mean platelet volume in neonatal sepsis. Arch Dis Child, 97(2), A1-A539.
Perlstein TS. Red Blood Cell Distribution Width and Mortality Risk in a Community-Based Prospective Cohort. Arch Intern Med. 2009;169:588.
Purwono. Fisiologi imun dan mekanisme pertahanan. 2009 July 5 [cited 2014 Sep 25]. Diunduh dari : http://pur07.wordpress.com/2009/07/05/fisiologi-imun-dan-mekanisme-pertahanan
Relationshipbetween the red cell distribution width and the one-year outcomes in Chinese patients with stable angina pectoris. Intern Med 52:
1769-1774, 2013.
Safari S, Shojaee M, Rahmati F, Barartloo A, Hashhemi B, Forouzanfar MM, Mohammadi E. 2016. Turkish Journal of Emergency Medicine 16(2016) 146-150.
Singer, M. et al., 2016. The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3). JAMA, 315(February), pp.801 - 810.
Surviving Sepsis Campaign, International Guidelines For Management of Sepsis and Septic Shock, 2016. Intensive Care Med (2017) 43:304–377
Sumantri S. Tinjauan imunopatogenesis dan tatalaksana Sepsis. FKUI. Jakarta, 2012 S.Islam MS, Ahmed MU, Aziz MA, Begum Islam M. 2016. Role of mean platelet
volume (mpv), platelet distribution width (pdw) and platelet large cell ratio (p-lcr) value in the diagnosis of immune thrombocytopenic Purpura.Hematol Transfus Int J.2(2), 1-5.
Sridianti F. Pengertian leukosit. 2014 Sep 7 [cited 2014 Sep 13]. Diunduh dari:
http://www.sridianti.com/pengertianleukosit.html
Swirski FK, Nahrendorf M, Etzrodt M, Wildgruber M, Cortez-Retamozo V, Panizzi P, Figueiredo J-L, Kohler RH, Chudnovskiy A, Waterman P, Aikawa E, Mempel TR, Libby P, Weissleder R, Pittet MJ. (2009). Identification of Splenic Reservoir Monocytes and Their Deployment to Inflammatory Sites.
Science, 325: 612-616
Tonelli M, Sacks F, Arnold M, Moye L, Davis B, Pfeffer M. for the Cholesterol and Recurrent Events (CARE) Trial Investigators. Relation Between Red Blood Cell Distribution Width and Cardiovascular Event Rate in People With Coronary Disease. Circulation. 2008;117:163–8.
World Health Organization, 2010. WHO guidelines on drawing blood: best practices in phlebotomy. Geneva: WHO.
Yan, S.T.,et al. Procalcitonin levels in bloodstream infections caused by different sources and spesies of bacteria. American Journals of emergency medicine.
edisi 35. 2017. 579-583.
Yčas JW, Horrow JC, Horne BD. Persistent increase in red cell size distribution width after acute diseases: A biomarker of hypoxemia? Clin Chim Acta.
2015;448:107–117
Zahorec R: Ratio of neutrophil to lymphocyte counts-rapid and simple parameter of systemic inflammation and stress in critically ill. Bratisl Lek Listy 102: 5-14, 2011.
Zhang HB, Chen J, Lan GF, Ma XJ. Zhang SJ. Diagnostic values of red cell distribution width, platelet distribution width and neutrophil-lymphocyte count ratio for sepsis. EXPERIMENTAL AND THERAPEUTIC MEDICINE 12: 2215-2219, 2016
Lampiran 1
LEMBARAN PENJELASAN KEPADA CALON SUBJEK PENELITIAN Selamat pagi Bapak/Ibu/Saudara/Saudari Yth
Saya dr. Edward Mario H. Silaban saat ini sedang menjalani pendidikan Strata (S) 2 di Fakultas Kedokteran Universitas Sumatera Utara dan saat ini hitung limfosit dan monosit dapat sebagai deteksi sepsis. Penelitian ini dilakukan terhadap Bapak/Ibu/Saudara/Saudari/Adik-adik dengan cara mengamati nilai kadar RDW, PDW, Limfosit, Monosit. Prosedur peneltian ini adalah dengan cara mengambil darah Vena pada daerah pergelangan tangan atau sela lipat paha. Dan efek samping yang dapat ditimbulkan adalah bengkak didaerah bekas suntikan pengambilan darah. Apabila terjadi hal-hal yang tidak diinginkan selama penelitian berlangsung maka pasien dapat menghubungi dr. Edward Mario H. Silaban (082366660706).
Kerjasama Bapak dan Ibu sangat diharapkan dalam penelitian ini.
Bila masih ada hal-hal yang belum jelas menyangkut penelitian ini, setiap saat dapat ditanyakan pada peneliti dr. Edward Mario H. Silaban. Setelah memahami berbagai hal yang menyangkut penelitian ini, diharapkan Bapak/Ibu/Saudara/Saudari/Adik-adik yang telah terpilih sebagai sukarelawan pada penelitian ini, dapat mengisi lembaran persetujuan turut serta dalam penelitian yang telah disiapkan.
Medan, 2019 Peneliti
(………...)
Lampiran 2
LEMBAR PERSETUJUAN SETELAH PENJELASAN (‘INFORMED CONSENT’)
Yang bertanda tangan di bawah ini:
Nama : Umur : Alamat : Pekerjaan : Pendidikan :
Setelah memperoleh penjelasan sepenuhnya dan menyadari serta memahami tentang tujuan, manfaat, dan resiko yang mungkin timbul dalam penelitian berjudul:
KADAR RED CELL DISTRIBUTION WIDTH (RDW), PLATELET DISTRIBUTION WIDTH (PDW), HITUNG LIMFOSIT-MONOSIT
PADA SEPSIS
Dan mengetahui serta memahami bahwa subjek dalam penelitian ini sewaktu-waktu dapat mengundurkan diri dalam keikutsertaannya, dengan ini menyatakan ikut serta/
mengikutsertakan anak/adik/ayah/ibu/suami/istri saya bernama ...………..
dalam uji penelitian dan bersedia berperan serta dengan mematuhi semua ketentuan yang berlaku dan telah saya sepakati dalam penelitian tersebut di atas.
Medan,………2019 Mengetahui Yang Menyatakan
Penanggung Jawab Penelitian Peserta Uji Klinik
(dr. Edward Mario H. Silaban) (Nama Jelas:………)
Saksi Orang Tua/Wali Peserta Uji Klinik
(Nama Jelas:...) (NamaJelas……….)
Lampiran 3 STATUS PASIEN Data Pribadi
Nama : ...
Umur : ...tahun MR:...
Alamat : ...
Suku Bangsa : ...
Pekerjaan : ...
Anamnesa
Keluhan Utama : ...
...
...
...
RPT : ...
RPO : ...
Pemeriksaan Fisik
Tekanan Darah : ...mmHg Berat Badan : ...kg Tinggi Badan : ...cm Temperatur : ….……ºC
Lampiran 4
Data untuk menentukan kriteria Kadar RDW, PDW, Limfosit, Monosit
No Kriteria Hasil
11 22 33 44 55 66
Lampiran 5
Lampiran 6
Definition of Missing User-defined missing values for dependent variables are treated as missing.
Cases Used Statistics are based on cases with no missing values for any
Resources Processor Time 00:00:06,33
Elapsed Time 00:00:05,01
Case Processing Summary
Missing Value Handling
Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics are based on all cases with valid data.
Syntax FREQUENCIES
VARIABLES=Jnis_Kelamin Suku
/ORDER=ANALYSIS.
Resources Processor Time 00:00:00,03
Elapsed Time 00:00:00,02
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
FREQUENCIES VARIABLES=Usia RDW PDW Limfosit Monosit ProCalcitonin Skor_SOFA
/FORMAT=NOTABLE
/STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN /ORDER=ANALYSIS.
Frequencies
Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics are based on all cases with valid data.
Resources Processor Time 00:00:00,02
Elapsed Time 00:00:00,01 Std. Deviation 16,33982 2,56914 1,89311 6,11144 2,28720 18,11439
Minimum 18,00 12,20 8,10 1,20 ,70 ,15
Maximum 65,00 22,90 16,40 23,50 11,20 64,32
Statistics
/VARIABLES=RDW PDW Limfosit Monosit ProCalcitonin Skor_SOFA /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG
Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax NONPAR CORR
Resources Processor Time 00:00:00,00
Elapsed Time 00:00:00,01 Number of Cases
Allowed 92521 casesa
a. Based on availability of workspace memory Correlations
RDW PDW
LIMFOSI T
Spearman's rho RDW Correlation
Coefficient 1,000 ,008 -,053
Correlations
MONOSIT PCT SKOR SOFA
Spearman's rho RDW Correlation Coefficient -,146 -,271 ,064 Sig. (2-tailed) ,442 ,148 ,736
N 30 30 30
PDW Correlation Coefficient -,183 -,160 -,140 Sig. (2-tailed) ,333 ,399 ,461
N 30 30 30
LIMFOSIT Correlation Coefficient ,701** -,145 ,760**
Sig. (2-tailed) ,000 ,445 ,000
N 30 30 30
MONOSIT Correlation Coefficient 1,000 ,064 ,760**
Sig. (2-tailed) . ,738 ,000
N 30 30 30
PCT Correlation Coefficient ,064 1,000 ,086
Sig. (2-tailed) ,738 . ,650
N 30 30 30
SKOR SOFA Correlation Coefficient ,760** ,086 1,000
Sig. (2-tailed) ,000 ,650 .
N 30 30 30
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Lampiran 7. Daftar Riwayat Hidup
DAFTAR RIWAYAT HIDUP I. IDENTITAS
Nama : dr. Edward Mario H. Silaban
Alamat : Jl. Bunga Mawar Sembada Tempat, Tanggal Lahir : Tarutung, 10 Maret 1977
Status : Menikah
Warga Negara : Indonesia
Agama : Kristen Protestan
Riwayat Pekerjaan : PNS RSUD Tarutung Tapanuli Utara II. KELUARGA
1. Anggota IDI (Ikatan Dokter Indonesia) Cabang Medan
2. Anggota Muda PDS Patklin (Perkumpulan Dokter Spesialis Patologi Klinik) VI. JURNAL ILMIAH YANG DIPRESENTASIKAN SELAMA MENJALANI
PENDIDIKAN
1. Low Levels of serum ferritin lead to adequate hemoglobin levels and good survival in hemodialysis patient
2. Diagnostic accuracy of rapid urine dipstick test to predict urinary tract infection among pregnant women in fellege hiwot refferal hospital, Bahir par, North West Ethiophia
Correlation of BACH1 and Hemoglobin E/Beta-Thalasemia Globin Expression
3. The Association Between Estimated Average Glucose Levels and Fasting Plasma Glucose Levels in a Rural Tertiary Care Centre
4. Face Mask for the detection of Mycobacterium tuberculosis in expelled aerosol
5. NS1 Last Longer than the dengue virus nucleid acid in the clinically suspected patients with dengue fever and dengue hemorrhagik fever
VII. TULISAN ILMIAH YANG DIBUAT SELAMA MENJALANI PENDIDIKAN
1. Gagal Ginjal Kronik
2. Dermatitis Karena infeksi bakteri 3. Anemia pada Gagal Ginjak Kronik 4. Respon imun terhadapvirus
5. Hiv pada Bayi
6. Dengue Hemorrhagik Fever
VIII. KEGIATAN ILMIAH YANG PERNAH DIIKUTI SELAMA MENJALANI PENDIDIKAN
1. Pendidikan Berkesinambungan Patologi Klinik V Regional SUMBAGUT HUT ke-40 Pusat Pendidikan Patologi Klinik FK USU
2. Workshop POCT & Automatic Gram 3. Joglosemar
4. The 16th Scientific Annual Meeting. Indonesian Association of Clinical Pathologist and Laboratory Medicine. Workshop, Symposia and Laborratory /Exhibition
5. Simposium Hematology, Microbiology Assesment in the New Era 2018