ABSTRAK
Latar Belakang Kegagalan mengenali pasien yang memiliki risiko mortalitas tinggi dapat menyebabkan luaran yang buruk Karena itu penilaian yang cepat dan tepat terhadap perubahan tanda vital sangat penting untuk menghindari keterlambatan penanganan yang dapat memengaruhi luaran pasien Beberapa modul triase telah dirancang sebagai sistem pendukung dalam pengambilan keputusan untuk memandu perawat dokter triase agar dapat mengambil keputusan yang tepat Penelitian ini akan menjelaskan seberapa besar modul triase di IGD RSCM dapat memprediksi mortalitas untuk luaran 24 jam dan 7 hari Metode Penelitian ini merupakan penelitian prognostik dengan desain penelitiannya adalah studi kohort retrospektif pada 529 data pasien dengan usia lebih dari 18 tahun yang menjalani prosedur triase di Instalasi Gawat Darurat RSCM Luaran mortalitas pasien dibagi menjadi mortalitas 24 jam dan mortalitas 7 hari Hasil Dari hasil analisis kurva ROC didapatkan area under the curve modul triase untuk luaran 24 jam adalah 0 787 IK 95 0 690 0 885 lebih besar daripada area under the curve modul triase untuk luaran 7 hari yakni sebesar 0 662 IK 95 0 597 0 726 Hal ini berarti performa modul triase IGD RSCM lebih baik dalam memprediksi mortalitas 24 jam daripada untuk memprediksi mortalitas 7 hari Berdasarkan perhitungan nilai prediktif modul triase untuk luaran 24 jam didapatkan rasio kemungkinan positif PLR untuk kategori resusitasi sebesar 11 36 sedangkan untuk kategori lain didapatkan 1 11 untuk kategori emergency 1 69 untuk kategori urgent 0 4 untuk kategori non urgent dan 0 23 untuk kategori false emergent Kesimpulan Modul triase IGD RSCM dapat memprediksi angka mortalitas pasien non bedah Kemampuan prediksi berdasarkan performa diskriminasi berada pada level Fair Test Performa modul triase IGD RSCM lebih baik dalam memprediksi mortalitas 24 jam daripada untuk memprediksi mortalitas 7 hari.ABSTRACT
Background Failure to identify high risk patients can lead to poor outcomes Therefore quick and precise assessment of the changes in vital signs is very important to avoid delays in treatment which may affect patient outcomes Some triage module has been designed as a support system in decision making to guide the nurse physician triage in order to take the right decision This study will explain how the triage modules in the ED of RSCM can predict the outcomes of mortality for 24 hours and 7 days Methods This is a prognostic study with the design of the study was a retrospective cohort study on 529 patient data with more than 18 years of age who underwent the procedure triage in the ED of RSCM Mortality outcomes of patients were divided into 24 hour mortality and 7 days mortality Based on the calculation of predictive value for the triage module outcome in 24 hours obtained positive likelihood ratio PLR for category resuscitation is 11 36 while for other is 1 11 for emergency category 1 69 for urgent category 0 4 for non emergency categories and 0 23 for false emergent category Results The results of ROC curve analysis obtained an area under the curve for the 24 hours outcome was 0 787 95 CI 0 690 to 0 885 greater than the area under the curve for 7 days outcomes 0 662 CI 95 0 597 to 0 726 This means that the performance of the ER triage module of RSCM better in predicting of 24 hours mortality rather than for predicting 7 days mortality Conclusions ED triage module of RSCM can predict mortality of non surgical patients The predictive ability based on the performance of discrimination is Fair Test ER triage module performance is better in predicting of 24 hours mortality rather than for predicting 7 days mortality Keywords triage module ED of RSCM predict outcome.