FORUM INFORMATIKA KESEHATAN INDONESIA 2015 92
Studi Perbandingan Aplikasi Clinical Decision Support
FORUM INFORMATIKA KESEHATAN INDONESIA 2015 93
dimanfaatkan untuk mencegah atau mengurangi prevalensi penyakit kardovaskuler, sehingga dalam jangka panjang dapat meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat Indonesia. Dengan melakukan deteksi resiko penyakit kardiovaskuler sejak dini, diharapkan dapat mengurangi prevalensi penyakit kardiovaskuler. Pada bab 2 dibahas mengenai mengenai Metode bagaimana penelitian ini dilakukan. Pada bab 3 ini dilakukan investigasi terhadap beberapa CDSS berbasis Web dan berbasis Mobile yang dapat digunakan untuk menghitung resiko penyakit kardiovaskuler. Sedangkan bab 3 merupakan diskusi dan pembahasan mengenai aplikasi CDSS. Adapun kesimpulan akhir dari makalah ini dibahas pada bab 4.
2. Metode
Metode yang dilakukan dalam penelitian ini berdasarkan analisis dan perbandingan berbagai CDSS untuk menghitung faktor resiko penyakit kardiovaskuler, baik yang berbasis Web maupun berbasis Mobile. Aplikasi CDSS tersebut didapatkan melalui fasilitas searching dalam Google dan Google Play, dengan kata kunci: “Cardiovascular detection risk”, “Calculator cardiovascular detection risk”, dan “Faktor resiko penyakit jantung”. Hasil pencarian menghasilkan banyak aplikasi CDSS, namun kami hanya memilih 10 CDSS yang relevan dengan deteksi resiko penyakit kardiovaskuler.
Kalkulator penghitung resiko penyakit kardiovaskuler ini merupakan tipe CDSS yang dapat digunakan sebagai tanda peringatan/alert, sekaligus juga dapat dijadikan rujukan bagi tenaga medis, pasien, atau masyarakat yang ingin mengetahui kondisi kesehatan kardiovaskulernya. Klasifikasi juga dibuat berdasarkan negara asal pengembang, teknologi yang digunakan, dan variabel-variabel yang digunakan untuk menghitung resiko penyakit kardiovaskuler.
CDSS dapat dikategorikan dalam 6 tipe(8) yaitu:
1. Formulir dokumentasi atau template, misalnya: daftar umur, daftar penyakit, dokumentasi klinis, atau formulir assessment.
2. Urutan kerja atau bantuan untuk membuat resep, misalnya: set urutan kerja, alat bantu untuk urutan kerja yang bersifat kompleks.
3. Presentasi data yang relevan, misalnya:
menampilkan data terkait resep antibiotik untuk anak-anak, laporan setelah visitasi pada populasi pasien tertentu.
4. Pengingat (reminder) dan tanda peringatan (alerts), misalnya: alat bantu atau perangkat lunak/keras untuk memberikan informasi penting pada saat tertentu
(misalnya: peringatan dosis obat, alergi, perawatan tindak lanjut atau rujukan) 5. Algoritma dan protokol untuk memandu
suatu layanan medis dalam melakukan tindakan klinis.
6. Informasi rujuan/panduan, misalnya: link pada sumber daya eksternal yang menyediakan informasi untuk suatu tugas seperti informasi untuk meresepkan obat.
3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil pencarian ditemukan 10 aplikasi CDSS terkait pencegahan penyakit kardiovaskular, yaitu:
1.http://www.qrisk.org/
Kalkulator penghitung resiko penyakit kardiovaskuler ini dikembangkan oleh dokter dan akademisi yang bekerja di UK National Health Service berdasarkan data yang diambil secara rutin dari ribuan dokter yang tersebar di berbagai daerah di Inggris (UK). Data ini dikontribusikan dan bisa didapatkan dengan bebas untuk keperluan penelitian. Kalkulator penghitung resiko ini dapat digunakan secara internasional, namun lebih difokuskan bagi penduduk Inggris (UK).
Gambar 1. Tampilan hasil perhitungan(10) Terdapat 15 variabel yang menentukan faktor resiko penyakit jantung dalam aplikasi CDSS ini, yaitu: (1) umur (25-84), (2) sex, (3) Etnis, (4) Kode pos UK, (5) status merokok, (6) status diabetes, (7) riwayat angina atau serangan jantung, (8) penyakit ginjal kronis, (9) Atrial fibrillation, (10) perawatan hipertensi (11) rheumatoid arthritis, (12) rasio kolesterol/HDL, (13) systolic blood pressure (mmHg), (14) tinggi (cm), (15) berat (kg). Hasil perhitungan berupa persentase kemungkinan menderita seerangan jantung dalam 10 tahun ke depan.
2.http://cvrisk.mvm.ed.ac.uk/calculator/calc.asp
FORUM INFORMATIKA KESEHATAN INDONESIA 2015 94
Kalkulator penghitung resiko ini merupakan upaya kerjasama antara institusi ternama di UK, yaitu: Joint British Societies (JBS) Cardiovascular Disease Risk Prediction Charts dan University of Manchester, serta kemudian dipublikasikan oleh British National Formulary (BNF). Kalkulator ini digunakan untuk menunjang kerja tenaga medis di UK dan hanya bisa dipakai untuk menghitung faktor resiko bagi individu berumur antara 30 dan 75 tahun, serta belum pernah didiagnosis terkena penyakit atherosclerotis. Resiko yang dihasilkan berupa persentase berdasarkan hasil perhitungan: Framingham, Joint British Societies (JBS) / British National Formulary (BNF), dan ASSIGN. Terdapat 6 variabel yang digunakan untuk menghitung faktor resiko, yatu: (1) umur, (2) gender, (3) status merokok, (4) systolic blood pressure (mmHg), (5) total cholesterol (mmol/L), (6) HDL (mmol/L).
Gambar 2. Tampilan hasil perhitungan(11) 3. http://majalahkesehatan.com/kalkulator-risiko- terkena-serangan-jantung/
Kalkulator penghitung resiko penyakit jantung ini berbahasa Indonesia dan memiliki 14 variabel untuk menghitung resiko penyakit, yaitu:
(1) jenis kelamin, (2) usia, (3) riwayat keluarga terkena penyakit kardiovaskular, (4) status merokok, (5) Body Mass Index/BMI, (6) makanan sehat, (7) konsumsi makanan manis/asin/berpengawet, (8) frekuensi berolahraga, (9) kadar kolesterol total, (10) tekanan darah, (11) status penyakit DM, (12) bekerja dalam stress, (13) pernah mengalami angina/nyeri dada, (14) pernah dirawat karena serangan jantung atau dugaan serangan jantung. Namun setelah dilakukan pengujian ternyata tidak dapat menghitung resiko yang diharapkan.
Gambar 3. Tampilan hasil perhitungan(12) 4.http://www.jbs3risk.com/pages/risk_calculator.htm
Kalkulator penghitung resiko penyakit kardovaskuler ini dikembangkan oleh Joint British Societies (JBS) dan direkomendasikan untuk mencegah peyakit kardovaskuler di UK. Aplikasi CDSS ini didesain untuk digunakan oleh tenaga medis bersama dengan pasien. Aplikasi JBS3 Risk Calculator ini diluncurkan pada 2 Juni 2014 dan tersedia dalam aplikasi berbasis Web dan Mobile (tersedia pada iTunes and Google play). Resiko yang dhasilkan berupa persentase kemungkinan terserang serangan jantung atau stroke dalam 10 tahun ke depan.
Gambar 4. Tampilan hasil perhitungan(13) 5.http://www.cvriskcalculator.com/
Kalkulator deteksi resiko penyakit kardiovaskuler ini dikembangkan oleh American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines. Alat ini menggabungkan keahlian beberapa pakar dalam bidang kedokteran, data analisis, dan pengembangan Web.
FORUM INFORMATIKA KESEHATAN INDONESIA 2015 95
Gambar 5. Tampilan hasil perhitungan(14) Terdapat 10 variabel yang digunakan untuk menghitung, yaitu: (1) umur, (2) gender, (3) ras, (4) total cholesterol (mg/dL), (5) HDL cholesterol (mg/dL), (6) systolic blood pressure (mmHg), (7) diastolic blood pressure (mmHg), (8) perawatan hipertensi, (9) menderita diabetes, (10) status merokok.
6. http://cvdrisk.nhlbi.nih.gov/
Gambar 6. Tampilan hasil perhitungan(15) Kalkulator penghitung resiko penyakit kardiovaskuler ini dikembangkan oleh The National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) di Amerika Serikat. NHLBI mengembangkan penelitian, pelatihan, dan program pendidikan untuk meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat, khususnya yang terkat penyakit jantung, paru-paru, dan darah di seluruh dunia. Organisasi ini bekerjasama dengan organisasi swasta maupun publik, institusi akademik, industri, dan pemerintah.
Untuk menghitung faktor resiko digunakan 7
variabel, yaitu: (1) umur, (2) gender, (3) total kolesterol, (4) HDL, (5) status merokok, (6) systolic, (7) dalam perawatan hipertensi atau tidak.
7.http://www.cvdcheck.org.au
Gambar 7. Tampilan hasil perhitungan(16) CDSS ini dikembangkan oleh The National Vascular Disease Prevention Alliance (NVDPA) Australia. NVDPA adalah kolaborasi dari 4 organisasi terkemuka di Australia, yaitu: Diabetes Australia, the National Heart Foundation of Australia, Kidney Health Australia, dan the National Stroke Foundation. Dalam aplikasi ini digunakan 8 indikator variable untuk menghitung resiko penyakit kardiovaskuler, yaitu: (1) umur, (2) gender, (3) systolic blood pressure, (4) total cholesterol, (5) HDL cholesterol, (6) status merokok, (7) diabetes, (8) ECG LVH.
8. Cardio Cal (Mobile Based)
Gambar 8. Tampilan hasil perhitungan(17) Aplikasi perhitungan deteksi resiko penyakit kardiovaskuler bernama Cardio Cal ini hanya dapat digunakan untuk publik di benua Amerika. Variabel yang digunakan adalah: (1)
FORUM INFORMATIKA KESEHATAN INDONESIA 2015 96
gender, (2) umur, (3) status merokok, (4) systolic, (5) diabetes, (6) total kolesterol.
9. ASVCD Risk Estimator (Mobile based)
Gambar 9. Tampilan hasil perhitungan(18) CDSS berupa kalkulator perhitungan resiko penyakit jantung ini dapat diunduh dari Google Play.
Aplikasi ini dapat digunakan untuk ras African- American dan non-Hispanic ras kulit putih pria dan wanita, dengan rentang usia 20-79 tahun. Aplikasi ini dikembangkan oleh American College of Cardiology dan American Heart Associaton.
Variabel yang digunakan adalah: (1) gender, (2) umur, (3) ras, (4) total kolesterol, (5) HDL, (6) systolic, (7) perawatan hipertensi, (8) diabetes, (9) status merokok.
10. Cardiac Risk Calculator (Mobile based)
Gambar 10. Tampilan hasil perhitungan(19) Kalkulator ini dapat diunduh dari Google Play, digunakan untuk menghitung resiko penyakit kardovaskuler berdasarkan persamaan Framingham.
Terdapat 8 variabel yang digunakan, yaitu: (1) umur (30-75 tahun), (2) gender, (3) left ventricular
hypertrophy, (4) diabetes, (5) status merokok, (6) systolic, (7) total kolesterol, (8) HDL kolesterol.
4. Kesimpulan
Dari berbagai aplikasi CDSS yang telah dibahas diatas, dapat disimpulkan bahwa Indonesia belum memanfaatkan potensi CDSS untuk meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat Indonesia, khususnya yang terkait dengan pencegahan penyakit kardiovaskuler. Ditemukan hanya satu aplikasi berbahasa Indonesia untuk menghitung resiko penyakit kardiovaskuler, namun ternyata tidak dapat menghitung resiko sebagaimana yang diharapkan.
Padahal, aplikasi CDSS yang dikembangkan oleh negara lain belum tentu sesuai dengan kondisi masyarakat Indonesia. WHO telah mengeluarkan diagram prediksi resiko penyakit kardiovaskuler yang berbeda-beda untuk setiap negara dan benua
(20). Dengan demikian sudah seharusnya bila dikembangkan aplikasi CDSS yang sesuai untuk kondisi Indonesia.
Beberapa variabel penentu deteksi resiko penyakit kardiovaskuler yang perlu diperhatikan untuk situasi di Indonesia adalah: satuan yang digunakan, bahasa yang digunakan, kode etik penggunaan CDSS, gaya hidup yang berkaitan dengan makanan dan akivitas fisik yang dilakukan oleh masyarakat Indonesia, serta diperlukan adanya dokumentasi yang memuat penjelasan setiap variabel penentu. Untuk mengeksplorasi kekhususan tersebut diatas, diperlukan penelitian lebih lanjut yang melibatkan pengalaman pengguna (user experience) dan opini pakar.
CDSS memiliki potensi untuk dapat meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat Indonesia. Namun demikian, diperlukan adanya kolaborasi yang baik dari para pemangku saham, seperti: masyarakat, pemerintah, organisasi kesehatan publik maupun swasta, akademisi, dan industri untuk memanfaatkan penggunaan CDSS di Indonesia.
5. Daftar Pustaka
1. Kong, G., Xu, D-L., Body, R., Yang, J-B., Mackway-Jones, K., Carley, S. A Belief Rule- based Decision Support System for Clinical Risk Assessment of Cardiac Chest Pain, European Journal of Operational Research, 2012. 219:pp. 564–573.
2. WHO fact sheet, 2013. Diakses dari:
www.who.int/mediacentre/factsheets pada 1 Maret 2014.
3. Rahajeng, E., Tuminah, S., Prevalensi Hipertensi dan Determinannya di Indonesia, Majalah Kedokteran Indonesia, 2009. Vol. 59, No. 12, Desember 2009.
FORUM INFORMATIKA KESEHATAN INDONESIA 2015 97
4. Victorian Health Design Forum Report, Clinical Decision Support System, Report Advice for Victorian Public Health Services, 2013.
5. Wahyuniari, I., Ratnayanti, I.G.A., Mayun, G.
N., Wiryawan, G.N., Linawati, N. M., Sugiritama, W., Deteksi Dini dan Penanganan Faktor Risiko Penyakit Kardiovaskuler pada Penduduk Usia 45 tahun keatas di Desa Pegayaman Buleleng, Udayana Mengabdi, 9 (2), pp. 72–74.
6. Laporan Nasional Riskesdas 2007. Diakses dari http://www.litbang.depkes.go.id/bl_riskesdas2 007.
7. Laporan Riskesdas 2013. Diakses dari:
http://www.depkes.go.id/resources/download/g eneral/Hasil%20Riskesdas%202013.pdf.
8. Galanter WL, Didomenico RJ, Polikaitis A. A trial of automated decision support alerts for contraindicated medications using computerized physician order entry. J Am Med Inform Assoc, 2005 May-Jun.12(3):269-74.
9. Antaranews.com/ berita/383661, 2013. Diakses pada 1 Maret 2014.
10. http://www.qrisk.org/, Diakses pada 1 Juli 2015.
11. http://cvrisk.mvm.ed.ac.uk/calculator/calc.asp, Diakses pada 1 Juli 2015.
12. http://majalahkesehatan.com/kalkulator-risiko- terkena-serangan-jantung/,Diakses pada 1 Juli 2015.
13. http://www.jbs3risk.com/pages/risk_calculator.htm, Diakses pada 1 Juli 2015.
14. http://www.cvriskcalculator.com/, Diakses pada 1 Juli 2015.
15. http://cvdrisk.nhlbi.nih.gov/, Diakses pada 1 Juli 2015.
16. http://www.cvdcheck.org.au, Diakses pada 1 Juli 2015.
17. Google Play: Cardio Cal (Mobile Based), Diakses pada 1 Juli 2015.
18. Google Play: ASVCD Risk Estimator (Mobile based), Diakses pada 1 Juli 2015.
19. Google Play: Cardiac Risk Calculator (Mobile based), Diakses pada 1 Juli 2015.
20. WHO/ISH Prediction Chart. http://ish- world.com/downloads/activities/colour_charts_
24_Aug_07.pdf.