Penelitian dilakukan selama 2 bulan mulai Oktober sampai Nopember 2010, dilakukan terhadap 20 pasien yang telah melalui proses inklusi dan eksklusi.
4.1. Karakteristik sampel penelitian
Karakteristik sampel penelitian terlihat dari tabel di bawah ini
Tabel 4.1. Distribusi statistik deskriptif variabel umur,tinggi badan, berat badan dan Body Mass Index sampel penelitian tahun 2010
Variabel Rata‐rata Standar Deviasi Minimal‐Maksimal P
Umur (tahun) 35,25 7,57 23 ‐ 50 0,282
Tinggi Badan (m) 1,65 0,056 1,50 – 1,72 0,010
Berat Badan (Kg) 65 9,59 50 ‐ 80 0,044
Body Mass Index (Kg/m2) 23,68 3,33 18,37 – 29,30 0,409 Keterangan: n =20
Hasil analisis didapatkan rata‐rata umur sampel penelitian adalah 35,25 tahun dengan standar deviasi 7,57 tahun. Umur termuda 23 tahun dan umur tertua 50 tahun, dengan uji kenormalan Shapiro‐Wilk didapat nilai p = 0,282 berarti distribusi variabel umur berbentuk normal.
Tinggi badan rata‐rata sampel penelitian adalah 1,65 meter dengan standar deviasi 0,056meter. Tinggi badan berkisar antara 1,50 – 1,72 meter, dengan uji kenormalan Shapiro‐Wilk didapat nilai p = 0,010 berarti distribusi variabel tinggi badan berbentuk tidak normal.
Berat badan rata‐rata sampel penelitian adalah 65 Kg dengan standar deviasi 9,59 Kg. Berat badan berkisar antara 50 – 80 Kg, dengan uji kenormalan Shapiro‐Wilk didapat nilai p = 0,044 berarti distribusi variabel berat badan berbentuk tidak normal.
Body Mass Index rata‐rata sampel penelitian adalah 23,68 (Kg/m2) dengan standar deviasi 3,33 (Kg/m2). Body Mass Index berkisar antara 18,37 – 29,30 (Kg/m2), dengan uji kenormalan Shapiro‐Wilk didapat nilai p = 0,409 berarti distribusi variabel Body Mass Index berbentuk normal.
Tabel 4.2. Distribusi sampel penelitian menurut variabel jenis kelamin, pekerjaan, agama, pendidikan, dan suku
Variabel Frekuensi Presentase
Jenis kelamin
Laki‐laki 13 65,0
Perempuan 7 35,0
Jenis pekerjaan
PNS 2 10,0
Distribusi jenis kelamin terbanyak adalah laki‐laki yaitu 13 orang (65,0%) sedangkan perempuan sebanyak 7 orang (35,0%).
Distribusi jenis pekerjaan terbanyak adalah IRT yaitu 7 orang (35,0%) berikutnya adalah pekerjaan wiraswasta yaitu 6 orang (30,0%), Pegawai swasta 3 orang (15,0%)sedangkan untuk pekerjaan PNS, dan petani masing‐masing sebanyak 2 orang (10,0%).
Distribusi agama terbanyak adalah Islam yaitu 16 orang (80,0%) sedangkan agama kristen sebanyak 4 orang (20,0%).
Distribusi tingkat pendidikan terbanyak adalah SLTA yaitu 8 orang (40,0%) berikutnya berpendidikan SLTP sebanyak 7 orang (35,0%) sedangkan untuk pendidikan Diploma, S1, dan SD masing‐masing 2 orang (10,0%), 2 orang (10,0%), dan 1 orang (5,0%).
Distribusi suku terbanyak adalah Melayu yaitu 9 orang (45,0%) sedangkan untuk suku Batak, Jawa, dan karo masing‐masing 4 orang (20,0%), 4 orang (20,0%), dan 3 (15,0%).
4.2 Regresi sebelum fluid challenge
Tabel 4.3. Distribusi statistik deskriptif CVP dan TIO sebelum fluid challenge
Variabel Rata‐rata Standar deviasi
CVP (mmHg) mmHg, sedangkan rata‐rata TIO adalah 17,01 mmHg dengan standar deviasi 2,55 mmHg.
Tabel 4.4. Analisis Korelasi dan regresi CVP dengan TIO sebelum fluid challenge
Variabel r R2 Persamaan garis P
TIO 0,862 0,743 CVP = 0,074 + 0,475 xTIO 0.0001
Hubungan nilai TIO dengan CVP menunjukkan hubungan yang tinggi (r=0,862) dan berpola positip artinya semakin tinggi nilai TIO semakin tinggi nilai CVP‐nya. Nilai koefisien determinasi 0,734 artinya, persamaan garis regresi yang kita peroleh dapat menerangkan 74,3% variasi nilai CVP atau persamaan garis yang diperoleh baik untuk menjelaskan variabel nilai CVP, sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji statistik didapatkan ada hubungan yang signifikan antara nilai TIO dengan nilai CVP (p=0,0001).
4.3 Regresi setelah fluid challenge
Tabel 4.5. Distribusi statistik deskriptif CVP dan TIO setelah fluid challenge
Variabel Rata‐rata Standar deviasi
CVP (mmHg) mmHg, sedangkan rata‐rata TIO adalah 18,01 mmHg dengan standar deviasi 2,53 mmHg.
Tabel 4.6. Analisis Korelasi dan regresi CVP dengan TIO setelah fluid challenge
Variabel r R2 Persamaan garis P
TIO2 0,875 0,766 CVP = ‐ 0,815 + 0,535 xTIO 0.0001
Hubungan nilai TIO dengan CVP menunjukkan hubungan yang tinggi (r=0,875) dan berpola positip artinya semakin tinggi nilai TIO semakin tinggi nilai CVP‐nya. Nilai koefisien determinasi 0,766 artinya, persamaan garis regresi yang kita peroleh dapat menerangkan 76,6% variasi nilai CVP atau persamaan garis yang diperoleh baik untuk menjelaskan variabel nilai CVP, sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji statistik didapatkan ada hubungan yang signifikan antara nilai TIO dengan nilai CVP (p=0,0001).
4.4 Estimasi nilai CVP dengan nilai TIO
4.4.1 Estimasi nilai CVP dengan nilai TIO sebelum fluid challenge Y = a + bX
dengan:
y = Variabel dependent X = Variabel independent a = Konstanta
b = Koefisien X
CVP = 0,074 + 0,475 xTIO
4.4.2 Estimasi nilai CVP dengan nilai TIO sesudah fluid challenge CVP = ‐ 0,815 + 0,535 xTIO
Misal:
TIO = 19 mmHg, maka CVP = ‐0,815 + (0,535 x19) =– 0,815 + 10,165 = 9,35
Jadi dengan tingkat kepercayaan 95%, nilai CVP untuk mereka yang mempunyai nilai TIO 19 mmHg adalah 9,35 mmHg
4.5 Asumsi lanjutan.20
Dependent Variable: CVP2
30
6,9952 11,1677 8,8220 1,35356 20
-1,11517 1,33228 ,00000 ,74737 20
-1,350 1,733 ,000 1,000 20
-1,452 1,735 ,000 ,973 20
Predicted Value
Residual
Std. Predicted Value
Std. Residual
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Dependent Variable: CVP2
a.
Regression Standardized Predicted Value
1 0
-1
-2 2
Regression Standardized Residual
2
4.5.3 Independence
Std. Error of the Estimate
Durbin-
Watson
Predictors: (Constant), TIO2 a.
Dependent Variable: CVP2
b.
34,811 1 34,811 59,042 ,000a
10,613 18 ,590
45,423 19
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), TIO2 a.
Dependent Variable: CVP2 b.
4.5.5 Normality (Gaussian)
Gambar 4.2. Gambar normal Q‐Q plot CVP
Gambar 4.3. Gambar normal Q‐Q plot TIO
Kedua diagram diatas memperlihatkan plot membentuk pola lurus dengan kemiringan 45° maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Berdasarkan data diatas, dapat disimpulkan bahwa kelima asumsi untuk menilai generalisasi hasil penelitian telah terpenuhi.
32
B A B 5 PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, didapatkan adanya bukti hubungan linier antara tekanan isi bola mata terhadap tekanan vena sentral. Ditemukan korelasi linier yang tinggi/
sangat kuat antara TIO dan CVP (r=0,875, p=0,0001). CVP dapat diestimasi dengan didapatnya nilai TIO (CVP = ‐ 0,815 + 0,535xTIO). Hal ini sesuai dengan penelitian‐
penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Ju tae sohn,MD dan kawan kawan di Korea pada tahun 1997, telah melihat adanya hubungan kenaikan TIO dan CVP terhadap pemberian PEEP pada 20 pasien yang dirawat dengan menggunakan ventilasi mekanik9 juga oleh Dr. M.D.Yves C.A. Robert dan kawan‐
kawan pada tahun 1998 juga melihat hubungan TIO dan CVP pada operasi laparoskopi, maupun terhadap perubahan posisi pasien.10 demikian juga yang dilakukan oleh H. Kamalipour dan kawan‐kawan pada tahun 2003, meneliti hubungan TIO dan CVP pada 20 pasien yang akan menjalani tindakan Coronary artery bypass grafts, dan mendapatkan suatu bukti korelasi antara tekanan vena sentral dan tekanan isi bola mata dengan persamaan CVP=0,53xIOP (r=0,66, p=0,001)., sehingga menunjukkan adanya bukti hubungan tekanan isi bola mata terhadap tekanan vena sentral6 walaupun dalam pelaksanaannya memiliki perbedaan dalam hal alat yang dipakai, maupun jenis sampel.
Hal ini dapat djelaskan berdasarkan perjalanan aqueous humor yang merupakan salah satu faktor dalam menimbulkan tekanan isi bola mata. Dimana tekanan intra okuli adalah suatu tekanan pada bola mata yang dipengaruhi oleh kecepatan produksi aqueous humor, tahanan terhadap aliran keluarnya dari mata dan tekanan vena episklera. 16 Aqueous humor dihasilkan oleh korpus siliari dengan aktif sekresi dan pasif sekresi melalui cara ultrafiltrasi dan difusi. Lalu aqueous humor mengalir dari kamera okuli posterior masuk ke kamera okuli anterior melewati pupil dan dialirkan keluar melalui trabekular, uveoskleral dan iris,13 lalu masuk ke sistem vena.
Sehingga, perubahan yang terjadi pada tekanan vena, akan mempengaruhi tekanan isi bola mata akibat adanya peningkatan tahanan pada aliran keluar aqueous humor tersebut di dalam pembuluh darah vena.
Pada penelitian ini tekanan intraokuli diukur dengan menggunakan alat tonometer Schiotz berbeda dengan penelitian terdahulu yang dilakukan dengan menggunakan alat tonometer Perkins, dengan maksud agar pengukuran ini dapat dikerjakan didaerah, dimana tonometer Schiotz merupakan salah satu alat standar yang tersedia di Puskesmas.
34 Pengukuran tekanan intraokuli ini dilakukan pada saat sebelum diberikan fluid challenge dan setelah pemberian fluid challenge. Hal ini untuk lebih menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara tekanan intraokuli terhadap tekanan vena sentral. Dimana kita dapat melihat kenaikan pada tekanan intraokuli bilamana tekanan vena sentral kita naikkan dengan jalan memberikan penambahan volume intravaskular. Disamping itu, kita juga mengharapkan didapatnya suatu formula yang lebih akurat, dimana nilai tekanan vena sentral yang dipakai adalah tekanan vena sentral yang telah melewati proses fluid challenge. Sehingga nilai tekanan vena sentral tersebut adalah nilai yang benar‐benar menggambarkan tekanan vena sentral yang sebenarnya.
Berdasarkan formula maka dapat dibuat tabel estimasi nilai CVP berdasarkan nilai TIO seperti dibawah ini
Tabel 5.1. Konversi estimasi nilai CVP berdasarkan nilai TIO yang diukur menggunakan tonometer schiotz
TIO CVP (mmHg) CVP (cmH2O)
11 5,1 6,9
12 5,6 7,6
13 6,1 8,4
14 6,7 9,1
15 7,2 9,8
16 7,7 10,5
17 8,3 11,3
18 8,8 12,0
19 9,4 12,7
20 9,9 13,4
21 10,4 14,2
B A B 6