53 A. Hasil Penelitian
Hasil penelitian terdiri atas analisis deskriptif dan analisis data secara statistik, yaitu karakteristik dasar dan hasil analisis antar variabel menggunakan uji Chi Square atau Fisher Exact jika jumlah sel tidak memenuhi (Sastroasmoro dan Ismael, 2011).
Karakteristik subjek penelitian diperoleh melalui analisis deskriptif subjek. Penelitian ini melibatkan 37 penderita stroke iskemik akut yang dirawat di bangsal rawat inap Penyakit Saraf RS Dr. Moewardi Surakarta.
Pengambilan subjek penelitian dilakukan sejak bulan Januari 2016 sampai dengan bulan Maret 2016. Subjek penelitian terdiri dari 37 pasien, 20 (54,1%) pria dan 17 (45,9%) wanita. Hasil yang hampir sama ditunjukkan oleh penelitian Saha et al. (2011) dimana proporsi laki-laki sedikit lebih banyak dibanding wanita, yaitu sebesar 64,5%. Usia rata-rata subjek 62,1±12,4 tahun, 64,8% berusia ≥ 50 tahun. Benbir et al. (2005) dalam penelitiannya melaporkan usia rata-rata pasien 66,1±12,7 dengan jarak 30-92 tahun.
Hipertensi merupakan salah satu faktor risiko tradisional stroke didapatkan pada 28(72%) pasien, dengan tekanan darah sistolik ≥140 mmHg pada 25(67,5%) dan tekanan darah diastolik ≥90 mmHg pada 29(78,4%) pasien. Hasil penelitian Lee et al. (2007) juga menunjukkan hal serupa,
hipertensi didapatkan pada 51,2% pasien. Tidak ada perbedaan bermakna yang ditunjukkan oleh beberapa variabel diatas dengan nilai p>0,05.
Tabel 2. Karakteristik subjek penelitian HsCRP Variabel < 1 mg/L ≥ 1 mg/L P Jenis kelamin Pria 20 (54,1) Usia (Tahun) (Mean±SD 62,11±12,44) < 50 ≥ 50 BMI (kg/m2) (Mean±SD 23,08±2,18) Overweight Preexisting hipertensi Ya
Preexisting penyakit jantung
Ya Riwayat DM Ya Merokok Ya Sistolik (mmHg) < 140 Diastolik (mmHg) < 90 GDS (mg/dl) < 140 GDP (mg/dl) < 126 Kolesterol total (mg/dl) < 200 LDL (mg/dl) < 130 HDL (mg/dl) Normal Trigliserida (mg/dl) < 150 10 (27) 6 (16,2) 14 (37,8) 5 (13,5) 13 (35,1) 2 (5,4) 2(5,4) 4 (10,8) 9 (24,3) 5 (13,5) 10 (27) 13 (35,1) 15 (35,1) 13 (35,1) 7 (18,9) 15 (40,5) 10 (27) 7 (18,9) 10 (27) 5 (13,5) 14 (37,8) 2 (5,4) 3(8,1) 6 (16,2) 3 (8,1) 3 (8,1) 6 (16,2) 14 (37,8) 10 (27) 9 (24,3) 9 (24,3) 12 (32,4) 0,59 0,47 0,76 0,28* 1,0* 0,64* 0,46* 0,94* 0,70* 0,37 0,28* 0,69 0,46 0,69 0,76 P<0,05 bermakna secara statistik, * menunjukkan Fischer Exact Test
Kondisi dislipidemi berdasar European Society of Cardiology ditunjukkan dengan kadar kolesterol total ≥200 mg/dL, LDL ≥130 mg/dL, atau kadar trigliserida ≥150 mg/dL dengan kadar HDL <50 mg/dL pada
wanita atau <40 mg/dL pada laki-laki atau pasien dalam konsumsi statin (Kablak-Ziembicka et al. 2010). Subjek dengan kadar kolesterol total ≥200 mg/dL sebanyak 14(37,8%), kadar LDL ≥130 mg/dL didapatkan pada 15(40,5%). Kadar trigliserida ≥150 mg/dL didapatkan pada 10(26,5%) dengan kadar HDL abnormal pada 17(45,9%) pasien. Hasil dari penelitian ini sedikit berbeda dengan hasil penelitian Rost et al. (2001) maupun Benbir et al. (2005) yang menunjukkan kondisi dislipidemi pada 55,8% subjek penelitian mereka.
Riwayat penyakit jantung hanya didapatkan pada 4(10,8%), sedangkan diabetes melitus 5(13,5%) pasien. Proporsi ini berbeda dengan hasil penelitian Benbir et al. (2005) yang menunjukkan 36,5% pasien diabetes mellitus dan 31,7% menderita Ischemic Heart Disease (IHD). Nilai perbedaan p>0,05 sehingga tidak ada perbedaan bermakna.
Pasien yang masih aktif merokok sebesar 10(27%), berbeda dengan penelitian Benbir et al. (2005) didapatkan 22,1% pasien merokok. Body Mass Index (BMI) rata-rata pasien 23,08±2,18, dengan pasien overweight sebanyak 10(26,5%). Sedikit berbeda dengan penelitian Lee et al. (2007), BMI rata-rata pasien sebesar 24,6 ±2,79. Perbedaan ini secara statistik tidak signifikan.
Semua faktor yang berpengaruh terhadap kadar hs-CRP tidak berbeda bermakna dengan nilai p>0,05. Dengan kata lain karakteristik subjek penelitian ini adalah homogen.
B. Pembahasan
Tabel tiga menunjukkan hasil uji chi square hubungan kadar hs-CRP serum dengan CIMT dengan hasil nilai p<0,05, yang berarti ada hubungan
yang signifikan antara hs-CRP dengan CIMT pada pasien stroke iskemik akut di RS dr. Moewardi Surakarta. Nilai contingency coefficient sebesar 0,33 menunjukkan kekuatan hubungan yang lemah. Hs-CRP bisa dikatakan sebagai faktor prediktor independen terhadap stroke iskemik akibat aterosklerosis arteri karotis yang bisa dinilai melalui CIMT. Dalam studi Liu et al. (2014), kadar hs-CRP serum yang tinggi dapat menjadi prediktor stroke iskemik non fatal, khususnya pada subjek pria dan hipertensi, konsentrasi hs-CRP sendiri dapat digunakan sebagai skrining pada individu yang berisiko tinggi terkena stroke iskemik.
Tabel 3. Hasil uji Chi Square Hs-CRP dan CIMT Hs-CRP Total P < 1 mg/L Mean 0,33±0,3 ≥ 1 mg/L Mean 5,7±4,9 CIMT <1mm (Mean 0,80±0,07) ≥ 1 mm (Mean 1,10±0.15) Total 13 7 20 5 12 17 18 19 37 0,031
Beberapa faktor risiko stroke iskemik yang terdapat pada karakteristik subjek penelitian seperti jenis kelamin, usia, hipertensi, dislipidemi, diabetes mellitus, merokok dan BMI semuanya menunjukkan hasil yang tidak signifikan terhadap kadar serum hs-CRP.
Pasien dengan riwayat hipertensi dan tekanan darah sistolik ≥140 mmHg didapatkan pada 72,9% pasien, akan tetapi tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap hs-CRP. Hasil ini sesuai dengan penelitian Choi et al.
(2004), bahwa tidak terdapat hubungan antara hs-CRP dengan aterosklerosis karotis pada subjek hipertensi dan normotensi.
Kadar CRP individu hipertensi dikaitkan dengan vascular stiffness, aterosklerosis dan kerusakan target organ dan kejadian kardiovaskuler. Data menunjukkan beberapa obat anti hipertensi bisa menurunkan kadar CRP, independen terhadap efek terhadap tekanan darah. Variasi genetik, meski masih kontroversial diketahui mempengaruhi sirkulasi kadar CRP, bersifat independen terhadap lingkungan dan faktor kebiasaan, dapat menyebabkan perubahan tekanan darah dan peningkatan tekanan darah (Hage, 2014).
Penelitian Benbir et al. (2003) menunjukkan hubungan tidak signifikan antara HDL, kolesterol dan diabetes serta riwayat penyakit jantung dengan kadar serum hs-CRP, dimana hasil yang sama juga terdapat pada penelitian ini. Sahoo et al. (2009) juga melaporkan tidak ada perbedaan signifikan antara kadar fraksi lipid dan CIMT.
Merokok diketahui merupakan faktor risiko kuat terjadinya infark miokard dan kematian mendadak. Merokok meningkatkan risiko stroke trombotik. Para peneliti mengemukakan hipotesis merokok akan meningkatkan tekanan darah secara temporer (Misbach, 2011). Hasil yang tidak signifikan mungkin dikarenakan tidak dibedakan apakah perokok aktif atau bukan, lamanya waktu merokok, jumlah serta jenis rokok.
Obesitas merupakan penyebab utama kejadian kardiovaskular dalam populasi umum. Manifestasi klinis obesitas dengan penyakit kardiovaskuler antara lain aterosklerotik koroner, kardiomiopati dan gagal jantung, penyakit
tromboemboli vena serta stroke. Sejumlah faktor genetik maupun lingkungan mempengaruhi obesitas. Tidak terdapat pasien obesitas pada penelitian ini, overweight didapatkan 10(27%) populasi penelitian dan tidak berhubungan secara bermakna dengan level hs-CRP. Tidak adanya pasien obesitas, cara pengukuran IMT dan distribusi lemak kemungkinan juga mempengaruhi hasil penelitian. Distribusi lemak terkait jenis kelamin, akumulasi lemak subkutan lebih banyak pada wanita dibandingkan pria, juga mempengaruhi kadar hs-CRP. Leptin suatu hormon yang diproduksi jaringan adiposa lebih tinggi kadarnya pada wanita, mempengaruhi inflamasi terkait obesitas (Ishii et al., 2012).
Inflamasi berperan dalam diabetes mellitus. Beberapa peneliti berpendapat inflamasi merupakan faktor utama pada diabetes dan aterosklerosis, sehingga bisa menjelaskan pasien diabetes mellitus cenderung untuk terkena serangan jantung dan stroke. Diabetes pada penelitian ini tidak berhubungan secara signifikan dengan hs-CRP, kemungkinan adalah karena sedikit pasien yang memiliki riwayat diabetes dan dalam pengobatan anti diabetes 5(13,5%), parameter yang digunakan hanya satu kali pemeriksaan kadar GDS dan GDP, sedangkan pemeriksaan kadar hemoglobin glycosylated (HbA1c) tidak dilakukan pada semua pasien.
Genetik merupakan salah satu faktor risiko untuk kejadian stroke yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini karena keterbatasan sumber daya, waktu dan biaya. Penelitian de Maat et al. (2003) cit. Kluft (2003) menemukan komponen genetik untuk CRP. Kadar baseline CRP
menunjukkan heritabilitas sebesar 40% dan 39% pada penelitian keluarga. Penelitian terhadap individu kembar usia pertengahan, de Maat et al. (2003) cit. Kluft (2003) mendapatkan angka heritabilitas 37% pada pria, dan 19% pada wanita dengan usia lebih tua. Beberapa peneliti juga menemukan kejadian infark miokard pada keluarga terkait dengan faktor genetik (Kluft et al., 2003).
Variasi lingkungan dan kebiasaan perilaku pasien seperti merokok, infeksi, usia, jenis kelamin, kadar lipid dan tekanan darah dapat berkontribusi terhadap variasi kadar CRP baseline. Obesitas merupakan determinan utama kadar CRP pada manusia, dan peningkatan kadar CRP dapat meprediksi kejadian DM tipe II dan sindrom metabolik. Peningkatan kadar CRP terkait dengan resistensi insulin dan penurunan berat badan dapat mengurangi kadar CRP. Bukti terbaru menunjukkan penambahan komponen genetik utama, dimana terdapat fungsi biologi yang mengubah secara langsung kadar CRP serum, dan beberapa varian CRP terkait dengan risiko penyakit jantung dan pembuluh darah (Hage, 2007).
Aterosklerosis bisa menjadi penyebab multifaktor suatu penyakit akibat reaksi inflamasi. Proses inflamasi juga berpengaruh terhadap patogenesis kejadian aterotrombosis akut. Inflamasi memegang peranan penting dalam patogenesis cardiovascular disease (CVD), kejadian aterotrombosis akut dan aterosklerosis (Paffen et al., 2006).
Pembuluh darah yang telah mengalami aterosklerosis juga melepaskan subtansi pro-inflamasi, sehingga lebih meningkatkan proses inflamasi dan kerusakan vaskuler lain.
Kadar serum CRP meningkat > 1000 kali lipat saat inflamasi, dengan waktu paruh 19 jam, CRP sangat stabil sebagai marker proses inflamasi. Beberapa penelitian menunjukkan CRP terlibat dalam induksi kerusakan jaringan otak manusia akibat iskemia, infark miokard dan peningkatan stroke volume pada mencit. Sebagian besar penelitian melaporkan CRP sebagai prediktor independen terhadap risiko aterosklerosis, kejadian kardiovaskuler, aterotrombosis, hipertensi dan infark miokard, bahkan setelah dibandingkan dengan beberapa faktor risiko stroke seperti usia, merokok, obesitas, diabetes, hiperkolesterolemi, dan hipertensi (Paffen et al., 2006).
The American Heart Association melaporkan peningkatan kadar marker darah penanda inflamasi secara signifikan berkaitan dengan peningkatan risiko stroke terhadap usia tua tanpa memperhatikan jumlah plak pada arteri yang mensuplai otak. Penelitian juga menunjukkan bahwa kadar CRP serum tinggi sebagai faktor risiko independen untuk stroke tanpa memperhatikan ketebalan dinding pembuluh darah arteri karotis. Beberapa penelitian juga menunjukkan tingginya kadar CRP berhubungan dengan plak yang lebih aktif dan tidak stabil, sehingga mudah ruptur dan menyebabkan stroke (Benbir et al., 2005).
Kelemahan penelitian ini karena metode potong lintang hanya bisa mengamati pada satu waktu saja, tidak bisa menunjukkan sebab akibat, tidak bisa melihat fluktuasi kadar CRP dan progresifitas CIMT terkait kadar CRP.
Penelitian ini juga hanya dilakukan pada pasien stroke iskemik akut tanpa membandingkan dengan kontrol dengan karakteristik serupa. Jumlah sampel yang sedikit, waktu pengukuran CRP yang tidak seragam serta analisis data dengan metode chi square karena data hasil penelitian berupa variabel nominal, tidak bisa menganalisis data secara multivariat untuk mencari variabel lain yang bisa berpengaruh signifikan terhadap kadar CRP serum dan CIMT pada pasien stroke iskemik akut.
