UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Model prediksi eksaserbasi pada pasien penyakit paru obstruktif kronik ppok di rumah sakit cipto mangunkusumo RSCM = Prediction model of exacerbations in patients with chronic obstructive pulmonary disease copd at RSCM

Vidya Amelia; Titin Siswantining, supervisor; Telly Kamelia, supervisor; Dian Lestari, examiner; Rianti Setiadi, examiner; Saskya Mary Soemartojo, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018)

 Abstrak

Penyakit Paru Obstruktif Kronik PPOK merupakan masalah kesehatan yang mendunia. PPOK memiliki kecenderungan untuk terjadi eksaserbasi. Eksaserbasi adalah pemburukan gejala pernapasan akut yang mengakibatkan terapi tambahan. Eksaserbasi pada PPOK meningkatkan risiko terjadinya kematian. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan model prediksi eksaserbasi pada pasien PPOK berdasarkan faktor-faktor yang memengaruhi eksaserbasi pada pasien PPOK di RSCM. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari rekam medis pasien PPOK di RSCM. Sampel dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Sampel pada penelitian ini adalah pasien PPOK sebanyak 107 pasien. Metode yang digunakan adalah analisis regresi logistik biner.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan terhadap eksaserbasi PPOK adalah sesak napas, riwayat pemakaian ICS, dan riwayat pemakaian antibiotik. Model regresi logistik yang sesuai telah diperoleh. Hasilnya menunjukkan bahwa pasien PPOK yang memiliki keluhan sesak napas, memiliki riwayat pemakaian ICS, dan memiliki riwayat pemakaian antibiotik lebih berisiko mengalami eksaserbasi dibandingkan dengan yang tidak. Uji akurasi telah dilakukan dengan tabel klasifikasi pada cut point 0,5. Model prediksi yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi sebesar 74,77.

Chronic Obstructive Pulmonary Disease COPD is a worldwide health problem. COPD has a tendency for exacerbations. Exacerbations are worsening of acute respiratory symptoms resulting in additional therapy. Exacerbations in COPD increase the risk of death. The objective of this study is to determine the prediction model of exacerbations in patients with COPD based on factors affecting exacerbations in patients with COPD at RSCM. The data used in this study is secondary data obtained from the medical records of patients with COPD in RSCM. The sample was chosen using purposive sampling technique. The samples in this study are 107 patients with COPD. The method used is binary logistic regression analysis.
The results of this study indicate that the factors that significantly influence the exacerbation of COPD are breathless, history of ICS use, and history of antibiotic use. Appropriate logistic regression model has been obtained. The result indicates that patients with COPD who have shortness of breath, have history of ICS use, and have history of antibiotic use are more at risk of exacerbations than those who don rsquo t. Accuracy test has been conducted with classification table at cut point 0,5. The prediction model has an accuracy rate of 74,77.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Vidya Amelia.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Skripsi Membership
No. Panggil : S-Pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
Bahasa :
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 65 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI. Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-Pdf 14-20-061574806 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20466413
Cover