MASTER MINI KADATE

INFORMATIKA KEDOKTERAN

CDK 163/vol.35 no.4/Juli - Agustus 2008

226

PENDAHULUAN

Dalam tugasnya sehari-hari para praktisi kesehatan seringkali

dihadapkan pada berbagai masalah dan ketidakpastian.

Berbagai penelitian terdahulu menunjukkan bahwa pemberian

pelayanan kesehatan seringkali belum optimal. Penelitian di

Amerika Serikat menunjukkan bahwa hanya kurang lebih se-

tengah dari indiaktor kualitas pelayanan kesehatan yang dapat

terpenuhi

(1)

. Salah satu penelitian

(2)

memperkirakan terdapat

98.000 kematian akibat kesalahan tindakan medis (medical

error). Penelitian lebih baru oleh Jayawardena dkk memperlihatkan

bahwa kesalahan peresepan terjadi pada 7,53 per 1000 perese-

pan, dan 50% di antaranya merupakan kesalahan fatal dan dapat

membahayakan pasien

(3)

. Kesalahan medis dapat terjadi mulai

dari proses diagnosis, terapi, dan rehabilitasi pasien. Kesalahan

medis dapat pula terjadi pada sistem laboratorium

(4)

Berbagai fakta di atas mengindikasikan belum optimalnya pelayanan

kesehatan. Sistem pendukung keputusan klinis dipergunakan

sebagai salah satu perangkat untuk mengatasi berbagai masalah

tersebut. Sistem pendukung keputusan klinis akan memberikan

informasi, penilaian, dan rekomendasi yang digunakan untuk

pengambilan keputusan pada pasien individual

(5)

Pokok bahasan ini akan secara lebih lengkap membahas sistem

pendukung keputusan klinis. Sistem pendukung keputusan klinis

menggunakan teknologi informasi untuk mendukung proses

klinis, diagnosis, pemeriksaan penunjang, menuju terapi dan

perawatan pasien.

PEMBAHASAN

Sistem Pendukung Keputusan Klinis

Sistem pendukung keputusan klinis (Clinical Decision Support

Systems) adalah sistem pengetahuan aktif yang menggunakan

2 atau lebih data pasien untuk kemudian memberikan saran

pelayanan yang spesifik

(5)

. Pada umumnya sistem pendukung

keputusan klinis ini dikembangkan dengan mengintegrasikan

pengetahuan medik, data pasien, dan sistem mesin untuk di-

dapatkan sebuah saran medis yang spesifik.

Sistem pendukung keputusan klinis memiliki 4 fungsi utama,

yaitu: (1) administratif, mendukung proses dokumentasi dan

koding klinis, prosedur, dan rujukan pasien, (2) mengelola

kompleksitas, menjaga agar pasien tetap ada di jalur protokol

yang benar, misalnya: protokol kemoterapi yang memerlukan

jangka waktu pelayanan yang lama, (3) pengendalian biaya,

mencegah pemeriksaan berlebihan, dan pemeriksaan ulang

yang tidak perlu, dan (4) mendukung keputusan klinis, mendu-

kung diagnosis klinis, dan proses terapi yang sesuai dengan

bukti-bukti ilmiah terkini, standar pelayanan medik yang baik,

dan mendukung best practice

(5)

Keuntungan penggunaan sistem pendukung keputusan klinis

Keunggulan penggunaan sistem pendukung keputusan klinis

adalah: (1) meningkatkan keamanan pasien, dengan mengu-

rangi medication error, dan kejadian efek samping yang tidak

perlu, serta mengurangi tes yang tidak perlu, (2) meningkatkan

kualitas pelayanan kesehatan, meningkatkan pelaksanaan

clinical pathway dan evidence-based clinical practice guideline,

dan menfasilitasi penggunaan bukti-bukti ilmiah pendukung

terbaik dalam pelayanan kepada pasien, (3) meningkatkan

efisiensi pelayanan kesehatan dengan mengurangi biaya yang

tidak perlu, mengurangi duplikasi tes, mengurangi variasi dan

pemborosan peresepan

(5)

. Kajian Bates

(6)

menunjukkan bahwa

penggunaan sistem pendukung keputusan klinis berperan

dalam menurunkan error peresepan yang melebihi dosis maksi-

mum dan mencegah munculnya efek samping yang fatal akibat

alergi obat .

Bukti ilmiah penggunaan sistem pendukung keputusan klinis

Sistem pendukung keputusan klinis saat ini digunakan secara

luas dalam berbagai pengelolaan penyakit. Beberapa penelitian

mengevaluasi hasilguna penerapannya. Beberapa penelitian

terdahulu menunjukkan efektivitas penggunaan sistem komputer

untuk memperbaiki praktek peresepan

(7)

, mengurangi medica-

tion error

(3,8,9)

, dan meningkatkan kepatuhan terhadap pelaksa-

naan standar pelayanan (clinical practice guideline)

(10)

Sistem Pendukung

Keputusan Klinis dan Perbaikan

Kualitas Pelayanan Kesehatan

Rizaldy Pinzon

SMF Saraf RS Bethesda Yogyakarta

ABSTRAK

Hatching adalah proses keluarnya embrio dari zona pelucida. Proses tersebut merupakan kunci utama pada pertumbu-

han embrio. Setelah melalui proses hatching embrio akan berimplantasi pada endometrium dan tumbuh menjadi fetus.

Bila proses hatching pada embrio tahap blastosit ini gagal maka implantasi dan kehamilan tidak akan terjadi dan embrio

akan mengalami degenerasi atau mati. Assisted hatching adalah mekanisme buatan yang dilakukan untuk membantu

proses hatching. Mekanisme buatan tersebut merupakan upaya untuk meningkatkan keberhasilan terjadinya implantasi

dan kehamilan. Assisted hatching dapat dilakukan dengan metode zona thinning (penipisan zona), zona drilling

(pengeboran zona), dan zona slithing (penyayatan zona). Beberapa reagen dan perlengkapan yang digunakan dalam

assisted hatching antara lain asam tyrode, laser, pronase, dan PZD (partial zona dissecting). Perlu diperhatikan bahwa

sekalipun melalui penerapan assisted hatching persentase implantasi dan kehamilan dapat meningkat, prosedur ini juga

dapat menyebabkan terjadinya embrio kembar monozygot atau degenerasi pada embrio.

Kata kunci : assisted hatching, asam tyrode, laser, pronase, and partial zona dissecting (PZD)

T I N J A U A N P U S T A K A

CDK 163/vol.35 no.4/Juli - Agustus 2008

203

PENDAHULUAN

Memiliki keturunan merupakan salah satu ciri mahluk hidup.

Untuk dapat memiliki keturunan diperlukan sel gamet (ovum dan

sperma) serta seperangkat alat reproduksi yang memprasaranai

proses pembentukan, pematangan sel gamet, proses fertilisasi,

hingga terjadinya kehamilan sampai akhirnya fetus dilahirkan.

Pada organ yang terlibat dan proses yang berjalan seringkali

terjadi hambatan atau permasalahan. Salah satu permasalahan

yang menyebabkan seseorang sulit atau tidak bisa memiliki

keturunan secara alami adalah tidak terjadinya fertilisasi antara

sel telur dan sperma. Untuk mengatasi masalah tersebut maka

berkembanglah teknologi reproduksi berbantu (assisted repro-

duction technology) yang bertujuan untuk menghasilkan zigot

dari fertilisasi antara sel telur dan sel sperma secara in vitro.

Zigot yang dihasilkan kemudian dikultur dan ditransfer kembali

ke dalam uterus pada saat embrio berumur 3 hari

[1]

Embrio tersebut diharapkan akan berkembang dan tumbuh,

mencapai tahap blastosit, mengalami hatching, berimplantasi,

terjadi kehamilan dan diakhiri dengan adanya kelahiran. Namun

dari jumlah embrio yang ditransfer, jumlah embrio yang berim-

plantasi masih rendah dan tingkat kehamilan yang terjadi lebih

rendah dari tingkat implantasi. Rendahnya implantasi tersebut

disebabkan karena embrio yang ditransfer gagal dalam proses

hatching (tidak dapat keluar dari zona pelucidanya)

[2]

. Maka

muncul suatu gagasan untuk membantu proses hatching dengan

tujuan untuk meningkatkan jumlah embrio yang berimplantasi

dan kehamilan yang terjadi.

Hatching

Zona pelucida terbentuk pada awal folikel antral, dihasilkan dari

interaksi antara oosit dan sel-sel granulosa. Zona pelucida terdiri

dari 3 lapis glikoprotein yang membungkus oosit, yaitu ZP1, ZP2,

dan ZP3

[3,4]

. Zona tersebut berfungsi untuk melindungi dan

menjaga sel telur. Pada saat fertilisasi zona pelucida melindungi

dan membatasi jumlah sperma yang masuk ke dalam sel telur

sehingga hanya 1 sperma saja yang dapat membuahi sel telur

[5]

Setelah terjadi pembuahan (fertilisasi), sel telur akan menjadi

zigot dan mengalami pembelahan membentuk blastomer-

blastomer. Pada fase ini zona pelucida berfungsi sebagai pem-

batas untuk menjaga kesatuan embrio saat embrio belum me-

ngalami kompaksi (pre-compacted). Blastomer-blastomer ter-

sebut dilindungi agar tidak menyebar, tetap saling berdekatan

dan berinteraksi satu sama lain sampai terbentuk ikatan yang

kompleks

[2,6]

. Setelah mengalami kompaksi maka sel-sel bagian

paling luar akan mensekresikan suatu cairan. Dominasi cairan

tersebut mendesak sel-sel di bagian dalam sampai terkumpul di

satu sisi. Ruang yang terisi cairan tersebut dinamakan blasto-

coel, sel-sel bagian tepi dinamakan sel-sel trophectoderm dan

sel-sel di bagian tengah disebut inner cell mass. Embrio dengan

struktur seperti tersebut di atas dinamakan blastosit

[1, 5]

Pada tahap blastosit embrio akan mengalami pertambahan

ukuran dan volume sehingga mendesak zona pelucida. Keluarnya

embrio dari zona pelucida yang melapisinya disebut dengan

hatching (Gambar 1).

Assisted Hatching

Dini Budhiarko, Caroline Tan Sardjono, Ferry Sandra

Stem Cell and Cancer Institute, Kalbe Pharmaceutical Company, Indonesia

H A S I L P E N E L I T I A N

CDK 163/vol.35 no.4/Juli - Agustus 2008

202

hidup setelah 2 tahun sebesar 51,5 % dan setelah 5 tahun

sebesar 45 %. Penulis lain

, menemukan hasil 40 % setelah 5

tahun pengamatan. Secara kumulatif ternyata stadium penyakit,

pembedahan optimal serta jenis histopatologi saling mempe-

ngaruhi sehingga menghasilkan kelangsungan hidup yang lebih

rendah dibandingkan hasil masing-masing variabel tersebut.

Analisis multivariat beberapa variabel yang mempengaruhi

kelangsungan hidup pasien kanker ovarium dan besarnya

peluang risiko berdasarkan Cox regression (tabel 1) menunjuk-

kan bahwa hanya faktor stadium penyakit dan optimalisasi

tindakan pembedahan yang berpengaruh bermakna terhadap

kesintasan kumulatif secara bersama-sama (p=0,000 dan 0,05).

Variabel lainnya tidak berpengaruh (p=>0,05). Jenis histopa-

tologi secara tunggal memberi pengaruh positif pada kelang-

sungan hidup kanker ovarium; tetapi secara kumulatif tidak

berpengaruh. Stadium penyakit adalah variabel yang sangat

berpengaruh; makin tinggi stadiumnya, makin buruk kelang-

sungan hidupnya. Peluang risiko untuk stadium II dan III

sebesar 45,69 kali, dan stadium IV 151,73 kali; perbedaan yang

sangat bermakna (p=0,00 dan p=0,00). Stadium awal (I) sangat

menentukan kelangsungan hidup pasien kanker ovarium.

KESIMPULAN

Dari analisis kelangsungan hidup setiap variabel, hanya stadium

penyakit, optimalisasi pembedahan dan jenis histopatologi yang

mempengaruhi serta meningkatkan survival kanker ovarium ini

secara bermakna.

Pada analisis kumulatif semua variabel, didapat kelangsungan

hidup pada 2 tahun sebesar 51,5 % dan setelah 5 tahun 45 %.

Pada analis multivariat, hanya stadium penyakit dan optimalisasi

pembedahan yang mempengaruhi kelangsungan hidup secara

bermakna. Ditemukan pula stadium lanjut memperburuk survival.

Risiko stadium IV 151,7 kali risiko pada stadium I.

KEPUSTAKAAN

Rumowicz CD. Ovarian Cancer. Mediguide to Oncology. Vol 7.1987.

Berek JS. Ephitelial Ovarian Cancer. In : Berek JS, Hacker FN. Practical

Gynecologic Oncology.2

ed. Baltimore Maryland : Williams and Wilkins.

1994.

Morran CP, Cutis JP, Townsend DE. Tumours Of Ovary : Neoplasms derived

from Coelonic Epithelium. Synopsis of Gynecologic Oncology. 4th ed.

Churchill Livingstone, New York.1993.

Fairas Eisner RP, Berek JS. Gynecologic Cancer. In : Casciato DA, Lowitz

BB, eds. Manual of Clinical Oncology. 4

ed. Philadelphia : JB Lippincott

Co., 2000.

Barber HRK. Ovarian Cancer. Diagnosis and Surgical Management In :

Barber HRK. Gynecologic Cancer. London : Churchill Livingstone, Inc.1984

: 119-26

Susan E, Mackey WT. Ovarian Screening. J. Clin. Oncol. 1995;13 (March):783-93

Danzinger K. Screening Producers for Ovarian Cancer.www.cancersafe.com/

test/test.asp.

Blackledge G, Chan KK. Management of Ovarian Cancer. Butterworth Co.

Publ. Ltd.1986, 1-13

Chi DS, Hoskins WJ. Primary Surgical Management of Advanced Ephitelial

Ovarian Cancer. In : Rubin SC, Sutton GP. Ovarian Cancer. 2

.ed.

Lippincott Williams and Wilkins, Philadelphia,2001

Young RS. Initial Therapy for Early Ovarian Carcinoma. Cancer 1987 ; 60 :

2092-9.

Stier EA, Barabas RR, Curtis JP. Laparotomy to Complete Staging of

Presumed Early Ovarian Cancer. Obstetr. Gynecol. 1996;87(5): 737-9

Benedet JL, Hacker NF, Ngan HYS. Cancer of the Ovary. Staging Classifi-

cations and Clinical Practice Guidlines of Gynecologic Cancer by FIGO

Committee on Gynecologic Oncologic and IGCS Guidelines Commitee.

ed. Nov.2003

Allan AD, Williams AO. Ovarian Cancer. In : Sciarra JJ, Steege JF, Depp R,

eds. Gynecology and Obstetrics. Vol 1. Philadelphia : Lippincot-Raven

Publ.1997

Laila N, Syamsuddin S. Kanker Ovarium. Sub Divisi Onkologi Bagian

Obstetri dan Ginekologi FKUI, Jakarta 1991.

Charles D, Sarah K. Reported Ovarian Cancer Screening Among of

Population Based Sample in Washington State. The American College of

Obstetric and Gynecology Vol 96 : 1, July 2000

Look KJ. Epidemiology, Etiology and Screening of Ovarian Cancer. In :

Rubin SC, Sutton GP. Ovarian Cancer. 2nd.ed. Lippincott Williams and

Wilkins, Philadelphia, 2001

Boyd J. Molecular Genetics of Hereditary Ovarian Cancer. In : Rubin SC,

Sutton GP. Ovarian Cancer. 2nd.ed. Lippincott Williams and Wilkins.

Philadelphia, 2001

Ozols RF, Rubin SC, Dembo AJ, Robby SJ. Ephitelial Ovarian Cancer. In :

Hoskin WJ, Perez CA, Young RC, Principles and Practice of Gynecology

Oncology. JB Lippincott Co, Philadelphia 1992

Jones HW, Jones GS. Epithelial Tumor of the Ovary. In : Jones HW III,

Colston AW, Burnett LS. Novak's Textbook of Gynecology 11th ed. Baltimore :

Williams and Wilkins, 1988 : 543

Cure H. Dose Intensity in the Treatment of Advanced Epithelial Ovarian

Cancer. In : Gershenson DM, Mc Guire WR, Gose M, Quinn MA, Thomas

G.Eds : Gynecologic Cancer Controversies in Management. Elsevier,

Churchill, Livingstone, Philadelphia. 2004

Olt GJ, Cain J. Quality of Life Issues in Ovarian Cancer. In : Rubin SC,

Sutton GF. Ovarian Cancer. 2nd ed. Lippincott Williams and Wilkins,

Philadelphia.2001

Carter J. Primary Surgery for Ovarian Cancer. In : Gershenson DM, Mc

Guire WR, Gose M, Quinn MA, Thomas G. eds. Gynecologic Cancer

Controversies in Management. Elsevier, Churchill, Livingstone, Philadelphia,

2004

Gadducci A, Sartori E,Landoni F. Relationship between Time Interval from

Primary Surgery to start of Taxane-plus Platinum Based Chemotherapy

and Clinical Outcome of Patient with Advanced Epithelial Ovarium Cancer.

Result of Multicenter Retrospective Italian Study. J Clin Oncol. 2005;

23:751-758.

Moore DH. Primary Surgical Management of Early Epithelial Ovarian

Carcinoma. In : Rubin SC, Sutton GP. Ovarian Cancer. 2nd.ed. Lippincott

Williams and Wilkins. Philadelphia. 2001

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22.

23.

24.

INFORMATIKA KEDOKTERAN

CDK 163/vol.35 no.4/Juli - Agustus 2008

227

Namun beberapa penelitian lain menunjukkan pula bahwa

penggunaan sistem pendukung keputusan klinis tidak berman-

faat dalam memperbaiki kualitas pelayanan. Salah satu di antara-

nya adalah penelitian penggunaan sistem pendukung keputu-

san klinis dalam pengelolaan hipertensi di pusat pelayanan

primer

(11)

. Dilakukan uji klaster acak dan kontrol pada 27 dokter

umum, dengan 614 pasien hipertensi. Hasil penelitian menun-

jukkan bahwa tidak ada penurunan risiko absolut secara ber-

makna akibat pemakaian computer based clinical decision

support system tersebut.

Contoh lain adalah penelitian penggunaan sistem pendukung

keputusan klinis dalam pengelolaan penyakit jantung di pusat

pelayanan primer

(12)

. Penelitian ini menggunakan rancangan uji

acak dengan kontrol pada dokter umum dan farmasis, dengan

subyek 706 pasien gagal jantung dan penyakit jantung iskemik

rawat jalan. Intervensi yang diberikan adalah evidence based

cardiac care suggestion yang telah disepakati oleh panel dokter

jantung dan penyakit dalam setempat. Subyek penelitian diikuti

selama 1 tahun, tercatat data 3.419 kunjungan. Hasil penelitian

menunjukkan tidak ada perbedaan bermakna dalam hal kualitas

hidup, ketaatan pada regimen terapi, utilisasi pelayanan kese-

hatan, biaya, dan kepuasan terhadap pelayanan. Para dokter

melihat guideline tersebut sebagai alat bantu yang bermanfaat,

namun membatasi praktek mereka, dan tidak banyak mem-

bantu dalam pengambilan keputusan yang bersifat individual.

Kontroversi efektivitas penggunaan sistem pendukung keputu-

san klinis dalam pelayanan kesehatan dicoba untuk dijawab

dengan sebuah kajian sistematis terkini terhadap berbagai uji

klinik terdahulu oleh Kawanoto, dkk

(13)

. Kajian sistematis dilaku-

kan pada 70 penelitian terdahulu. Sistem pendukung keputusan

klinis terbukti meningkatkan pelayanan klinik pada 68% studi.

Analisis regresi multipel menunjukkan 4 ciri yang signifikan untuk

sebuah sistem agar dapat meningkatkan mutu pelayanan yaitu:

(1) sebagai bagian yang otomatis dalam alur kerja klinisi (p<

0,00001), (2) sistem memberikan rekomendasi tertentu dan bukan

hanya assessment (p=0,0187), (3) sistem ada di tempat dan pada

saat pengambilan keputusan diperlukan (p=0,0263), dan (4)

sistem yang berbasis komputer (p=0,0294). Pada 32 uji klinik

dengan yang memiliki keempat ciri tersebut, 94% di antaranya

menunjukkan adanya perbaikan mutu praktek klinik.

Kajian sistematis yang lebih baru oleh Chaudhry, dkk

(14)

mem-

perlihatkan bahwa teknologi informasi medis (termasuk sistem

pendukung keputusan klinis) memiliki peran cukup besar untuk

meningkatkan kepatuhan terhadap standar pelayanan medik,

mampu memantau penggunaan obat, dan mengurangi risiko

kesalahan pengobatan. Kajian Blumenthal dan Glaser

(15)

menyatakan

bahwa ada harapan besar akan perbaikan kualitas pelayanan

kesehatan akibat penggunaan teknologi informasi kesehatan.

Pada bidang pelayanan obat di rumahsakit, kajian Rommers

dkk

(16)

memperlihatkan bahwa bukti ilmiah yang ada mendu-

kung penggunaan sistem pemesanan dan peresepan obat yang

terkomputerisasi untuk mengurangi kesalahan peresepan.

Hambatan penggunaan teknologi informasi dalam praktek klinik

Bates dan Gawande

(6)

mengidentifikasi 3 faktor penghambat

utama dalam penerapan teknologi informasi pada praktek klinik

sehari-hari, yaitu: (1) hambatan finansial, pengembangan sistem

pendukung keputusan klinis memerlukan biaya tersendiri, dan

perlu biaya tambahan untuk mengevaluasi secara berkala hasil

guna sistem tersebut, (2) belum adanya standar, belum ada

standar data apa saja yang direkomendasikan oleh organisasi

profesi tertentu untuk dimasukkan dalam sistem pendukung

keputusan klinis. Saat ini sistem yang ada masih sangat berva-

riasi, (3) hambatan kultural, penggunaan teknologi informasi

belum dipandang sebagai suatu hal yang penting bagi para

dokter dan manajer kesehatan. Penelitian Haberman, dkk

(17)

menunjukkan bahwa ketaatan pengisian status rekam medis

yang terkomputerisasi juga masih rendah.

Pada situasi di negara berkembang seperti Indonesia, menurut

pandangan penulis hambatan lain adalah penguasaan teknologi

informasi oleh para praktisi pelayanan kesehatan.

Kesimpulan

Sistem pendukung keputusan klinis (Clinical Decision Support

Systems) adalah sistem pengetahuan aktif yang menggunakan

2 atau lebih data pasien untuk kemudian memberikan saran

pelayanan yang spesifik. Penggunaannya telah meluas dalam

beberapa tahun terakhir ini. Bukti-bukti ilmiah yang ada masih

sangat bervariasi, namun mendukung peningkatan mutu pela-

yanan klinik. Hal ini terutama teramati untuk kasus keamanan

tindakan terapi dan mencegah kesalahan pengobatan.

INFORMATIKA KEDOKTERAN

CDK 163/vol.35 no.4/Juli - Agustus 2008

228

KEPUSTAKAAN

McGlynn EA, Asch SM, Adams J, Keesey J, Hicks J, DeCristofaro A et al.

The quality of health care delivered to adults in the United States. N Engl J

Med. 2003, 348: 2635-45.

Agency for Healthcare Policy and Research. Patient Fact Sheet: Tips to Help

Prevent Medical Errors. AHRQ 00-P038. US. Department of Health and

Human Services, Washington, DC. February 15, 2000.

Jayawardena S, Eisdorfer J, Indulkar S, Prescription Errors and the Impact of

Computerized Prescription Order Entry System in a Community-based

Hospital, Am J Ther. 2007;14(4): 336-40

Plebani M. Errors in Laboratory Medicine and Patient Safety: The Road

Ahead, Clin Chem Lab Med. 2007; 45(6): 700-7

Hunt DL, Haynes RB, Hanna SE, Smith K. Effects of computer-based clinical

decision support systems on physician performance and patient outcomes:

a systematic review. JAMA 1998; 280: 1339-46.

Bates DW, Gawande AA, Improving Patient Safety with Information Technology,

N Engl J Med. 2003; 348: 2526-2534

Walton RT, Harvey E, Dovey S, Freemantle N. Computerised advice on drug

dosage to improve prescribing practice. Cochrane Database Syst Rev;

2001, 1: CD002894.

Bates DW, Teich JM, Lee J, Seger D, Kuperman GJ, Ma'Luf N, et al. The

impact of computerized physician order entry on medication error prevention.

J Am Med Inform Assoc. 1999; 6: 313-21

Kaushal R, Shojania KG, Bates DW. Effects of computerized physician order

entry and clinical decision support systems on medication safety: a system-

atic review. Arch Intern Med. 2003;163: 1409-16.

Balas EA, Weingarten S, Barb CT, Blumenthal D, Boren SA, Brown GD.

Improving preventive care by prompting physicians. Arch Intern Med

2000;160: 301-8

Montgomery A, Fajey T, Evaluation of computer based clinical decision

support system and risk chart for management of hypertension in primary

care: randomised controlled trial. BMJ 2000; 5:10-14

Tierney WM, Overhage JM, Murray MD et al. Effects of computerized

guidelines for managing heart disease in primary care. J Gen Intern Med.

2003 (Dec);18(12):967-76

Kawamoto K, Haullian CA, dkk, Improving clinical practice using clinical

decision support systems: a systematic review of trials to identify features

critical to success. BMJ 2005; 330:765

Chaudhry B, Wang J, Wu S, Maglione M, dkk. Systematic Review: Impact

of Health Information Technology on Quality, Efficiency, and Costs of

Medical Care. Ann Intern Med. 2006;144:742-752

Blumenthal D, Glaser JP, Information Technology Comes to Medicine. N

Engl J Med. 2007; 356;24: 2527-34

Rommers MK, Teepe Twiss M, Guchelaar HJ, Preventing adverse drug

events in hospital practice: an overview. Pharmacoepidemiol Drug Saf.

2007 Jul 3

Haberman S, Rotas M, Perlman K, Feldman JG. Variations in compliance

with documentation using computerized obstetric records. Obstet Gynecol.

110(1); 141(5)

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

H A S I L P E N E L I T I A N

CDK 163/vol.35 no.4/Juli - Agustus 2008

201

Tabel 1 memperlihatkan hanya faktor stadium penyakit dan

optimalnya operasi yang berpengaruh bermakna terhadap kesin-

tasan kumulatif (p=0,00 dan p=0,05) secara bersama-sama.

Faktor lainnya: umur, paritas, jenis histopatologi, sitostatika tidak

berpengaruh (p0,05). Didapatkan pula bahwa stadium sangat ber-

pengaruh dan menentukan kelangsungan hidup. Dibanding

stadium I, stadium lainnya mempunyai hazard ratio 45,69 dan

151,73. Pada kelompok variabel lainnya tidak menunjukkan

perbedaan nyata. (hazard ratio <1)

DISKUSI

Kanker ovarium adalah salah satu keganasan organ kandungan

yang sangat mematikan. Usaha menurunkan tingkat kematian

melalui usaha diagnosis penyakit lebih awal, tindakan operasi

dan pemberian sitostatika lebih optimal telah banyak dilakukan.

Keberhasilannya perlu dievaluasi melalui tingkat kelangsungan

hidup 5 tahun setelah dikelola. Penatalaksanaan lengkap kanker

ovarium meliputi pembedahan, pemberian sitostatika dan atau

radiasi. Penelitian ini memaparkan beberapa karakteristik bio-

logis antara lain umur, termuda 13 tahun dan tertua 90 tahun.

Terbanyak kelompok umur > 40 tahun (43,8 %). Peningkatan

usia harapan hidup seorang wanita memperbesar risiko men-

derita kanker ovarium. Beberapa penulis menyatakan bahwa

kanker ovarium dapat ditemukan di semua kelompok umur.

15,16,17

Diperkirakan > 50 % kasus kanker ovarium terjadi pada umur 65

tahun atau lebih.

Kelompok nullipara / tidak mempunyai anak sebesar 45,2 %.

Tingginya kasus nullipara pada penelitian ini menyokong pen-

dapat bahwa seringnya ovulasi mempunyai kecenderungan

menderita kanker ovarium.

19,20

Pada saat dikelola, penyakit telah berada pada stadium lanjut

(III + IV sebesar 63,01 %). Hal ini memperkuat pendapat bahwa

kanker ovarium terdiagnosis setelah berada pada stadium

lanjut.

21,22

Secara histopatologi terbanyak adalah jenis epithelial

yaitu 70,4 %. Kasus yang menjalani pembedahan optimal hanya

32,9 % dan yang menerima sitostatika secara optimal sebagai

ajuvan, sebanyak 38,4 %. Young

mengemukakan bahwa pem-

bedahan yang adekuat akan menyokong dan memperpanjang

kelangsungan hidup penderita kanker ovarium. Barber

me-

nyatakan pula bahwa residu tumor setelah pembedahan sangat

penting untuk prognosis penyakit serta tingkat keberhasilan

sitostatika. Dikatakan bahwa residu < 2 cm akan memberi efek

maksimal. Penulis lain, Gadducci dkk

menyatakan bahwa

residu tumor <1 cm akan sangat memperbaiki respons sitosta-

tika dan kelangsungan hidup.

Kasus yang bertahan hidup sampai 5 tahun pada umumnya

masih pada stadium I (95,2 %). Jumlah kasus yang tetap hidup

sampai 5 tahun sebanyak 40 orang (54,8 %).

Pada analisis untuk kelangsungan hidup dengan menggunakan

kurva Kaplan-Meier dan Logrank untuk kelompok umur (gb.1),

didapatkan 20-40 tahun mempunyai survival yang lebih baik.

Hal ini mungkin dipengaruhi oleh immunitas seluler yang baik

pada masa reproduksi. Tetapi perbedaannya tidak bermakna

(p=0,34;CI 95 %).

Pada variabel paritas, tampaknya non-nulliparitas mempunyai

survival yang lebih baik. Kelangsungan hidup kelompok non-

nulliparitas pada 1 tahun pertama mencapai 83 % dan setelah 5

tahun sebesar 51%; walaupun dibanding nulliparitas ternyata

tidak bermakna.(p=0,21;CI 95 %).

Survival 5 tahun pada setiap kelompok stadium ternyata sangat

berbeda bermakna (Gb 3). Kelangsungan hidup 5 tahun stadium I

sebesar 95,2 %. Survival yang terburuk pada stadium IV - hanya

17,2 % pada 5 bulan. Hasil ini lebih rendah dari laporan Ozols dkk

yaitu sebesar 20 % setelah 6 bulan.

Setelah 1 tahun tidak ditemukan lagi kasus stadium IV. Pada

stadium II+III tingkat kelangsungan hidup setelah 1 tahun

sebesar 70,7 % dan pada 5 tahun hanya 20,9 %. Stadium

penyakit sangat menentukan kelangsungan hidup 5 tahun. Hasil

dari ketiga kelompok menunjukkan perbedaan sangat ber-

makna (p=0,000; CI 95 %).

Pada variabel histopatologi (gb. 4) tampak bahwa kelompok

epithelial lebih baik survivalnya. Setelah 1 tahun kelangsungan

hidupnya 81 %, dan setelah 5 tahun 53,6 % dibanding dengan

56 % dan 30 % pada kelompok non-epithelial. Perbedaan ini

bermakna (p=0,03;CI 95 %).

Saat pembedahan yang optimal memberi survival yang lebih

baik (Gb.5). Carter dkk

menyatakan untuk memperbaiki survival,

residu tumor harus < 1cm. Setelah 1 tahun kelangsungan hidupnya

86,3 % dibanding 63,7 % pada kelompok tidak optimal. Demikian

juga setelah 5 tahun kelangsungan hidup kelompok pembeda-

han optimal sebesar 60,9 % dibanding 36,4 %. Perbedaannya

cukup bermakna (p=0,04). Hasil ini menunjukkan bahwa optima-

lisasi tindakan pembedahan sangat mempengaruhi tingkat ke-

langsungan hidup kanker ovarium. Moore DH dkk.

menyatakan

pembedahan harus disertai ajuvan sitostatika agar kelangsungan

hidup 5 tahun mencapai >90 % pada stadium awal.

Demikian pula pemberian sitostatika optimal memberi hasil yang

lebih baik yaitu 85,5 % dibanding 61,1 % untuk kelangsungan

hidup 1 tahun dan 55,6 % dibanding 37,5 % setelah 5 tahun

(Gb.6). Walaupun perbedaan ini tidak cukup bermakna (p= 0,06).

Analisis kesintasan/survival dengan metode Kaplan-Meier untuk

seluruh variabel secara bersama-sama dihubungkan dengan

kejadian (event) kematian, menunjukkan bahwa kelangsungan