Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDiabetes melitus merupakan salah satu dari empat Penyakit Tidak Menular (PTM) yang menjadi prioritas di dunia. Kasus diabetes di dunia terus meningkat, kebanyakan terjadi pada diabetes melitus tipe 2. Berdasarkan data dari Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas), bahwa prevalensi nasional diabetes tipe 2 di Indonesia pada usia >15 tahun, terjadi peningkatan yaitu dari 5,7% (2007), menjadi 6,9% (2013) dan terus meningkat menjadi 8,5% (2018). Sekitar 70% penyandang diabetes tipe 2 sering tidak menyadari penyakitnya, bahkan 25% baru menyadari bahwa sudah mengalami komplikasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat perancangan prototipe Personal Health Records (PHR) dalam rangka pencegahan dan pengendalian faktor risiko diabetes melitus tipe 2. Metode penelitian ini menggunakan metode Systems Development Life Cycle (SDLC), melalui pendekatan Rapid Application Development (RAD) dengan teknik prototyping. Prototipe ini menyediakan informasi terkait diabetes, tersedianya menu data umum bagi pengguna, adanya data riwayat kesehatan, faktor risiko diabetes melitus tipe 2, dan rekomendasi kesehatan dalam bentuk kalimat dan video. Personal Health Record (PHR) berbasis android ini bisa menjadi salah satu tools untuk melakukan pencegahan dan pengendalian faktor risiko diabetes melitus tipe 2, pengguna bisa mengetahui lebih dini potensi terhadap penyakit diabetes melitus tipe 2, karena output yang muncul dapat melihat pengguna termasuk berisiko atau tidak, sesuai dengan kategori yang di inputkan. Penggunaan aplikasi ini sangat mudah dipahami dan berpusat pada individu, sehingga dapat mendorong perubahan perilaku kesehatan bagi pengguna.

---

ABSTRACTDiabetes mellitus is one of the four most prioritized Non-Communicable Diseases (NCD) in the world. The global diabetes prevalence increases every year, with type 2 diabetes as the highest contributor. Based Basic Health Research (Riskesdas), the prevalence of type 2 diabetes in Indonesia for the age group of> 15 years, had 5.7% increase in 2007, increased up to 6.9 % in 2013, and increased 8.5% in 2018. Around 70% of people with type 2 diabetes are often unaware of their illness, and 25% of them only realized once they got complications of diabetes. To design a prototype of Personal Health Records (PHR) in order to prevent and control the risk factors for type 2 diabetes mellitus. This study used the Systems Development Life Cycle (SDLC) method, using the Rapid Application Development (RAD) approach with prototyping techniques. This prototype provides information regarding diabetes, the availability of a general data menu for users, the presence of medical history data, risk factors for type 2 diabetes mellitus, and health recommendations in the form of sentences and videos. This Android-based PHR can be used as one prevention and risk factors control tool for type 2 diabetes mellitus. This tool aims to give a dependable prediction on type 2 diabetes mellitus potential occurrence in community. This application user friendly with a simple design and interface, hence it can encourage the users to change their behaviour into healthier lifestyle."

"LATAR BELAKANG: Diabetes Melitus (DM) merupakan salah satu masalah kesehatan yang besar. Data dari studi global menunjukkan bahwa jumlah penderita Diabetes Melitus pada tahun 2011 telah mencapai 366 juta orang di dunia (IDF, 2011). Salah satu provinsi yang memiliki prevalensi Diabetes yang tinggi adalah Provinsi Banten. Prevalensi DM Provinsi Banten di daerah perkotaan sebesar 5,3% (mendekati angka nasional 5,7%) (Balitbangkes, 2008). TUJUAN: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan kejadian Diabetes Melitus Tipe 2 di Puskesmas Kecamatan Citangkil dan Puskesmas Kecamatan Pulo Merak, Kota Cilegon. DISAIN: Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain cross sectional, yang merupakan analisis data sekunder dari data Program Pengendalian Diabetes Melitus Tipe 2 dan Faktor Risikonya di Kota Cilegon. Data dikumpulkan tahun 2011 dan analisis dilakukan tahun 2012. HASIL: Prevalensi DM Tipe 2 adalah sebesar 4,4%. Variabel yang terbukti memiliki hubungan dengan kejadian DM Tipe 2 adalah aktivitas fisik (p: 0,032). Orang yang aktivitas sehari-harinya ringan memiliki risiko 2,68 kali untuk menderita DM tipe 2 dibandingkan dengan orang yang aktivitas fisik sehariharinya sedang dan berat (OR: 2,68; 95% CI: 1,11-6,46).

---

BACKGROUND: Diabetes Mellitus is one of big health problems. Global study showed that diabetician in 2011 had reached 336 millions people (IDF, 2011). One of provinces that had high prevalence of Diabetes Mellitus is Banten Province. The prevalence of Diabetes Mellitus in Banten Province in urban areas is 5,3% (approaching the national prevalence 5,7%) (Balitbangkes, 2008).

OBJECTIVE: The objective of this research was to investigate the risk factors that have correlation with Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) in Citangkil Primary Health Care and Pulo Merak Primary Health Care, Cilegon City.

DESIGN: This research was a quantitative research with cross sectional design. It used the secondary data of T2DM and Its Risk Factors Controlling Program in Cilegon City. Data was collected in 2011 and the analyzing was done in 2012.

RESULT: The Prevalence of T2DM was 4,4%. The variabel that have correlation with T2DM is physical activity (p value: 0,032). People who have low intensity in physical activity has 2,68 times probabilty to get T2DM than people who has middle and high intensity in phisycal activity (OR: 2,68; 95% CI: 1,11-6,46)."

"

Penyakit komorbid Diabetes Melitus (DM) yang umum dan paling sering adalah hipertensi. DM dan hipertensi terdapat secara bersamaan pada 40%-60% penderita DM tipe 2. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui unmodifiable factors dan modifiable factors pada penderita DM tipe 2 sebagai faktor risiko hipertensi. Desain penelitian ini adalah cross sectional. Sampel penelitian adalah pasien DM tipe 2 yang berobat di poli penyakit dalam RSUD dr. Chasbullah Abdulmadjid Kota Bekasi pada tanggal 30 September-19 Oktober 2019 dengan total sampel sebanyak 292 responden. Unmodifiable factors meliputi gender, umur, pendidikan, status perkawinan, lama menderita DM, hereditas DM, hereditas hipertensi dan golongan darah. Sedangkan modifiable factors terdiri dari indeks massa tubuh, pekerjaan, aktifitas fisik dan merokok. Hipertensi adalah keadaan tekanan darah sistolik ≥ 140 mm Hg dan/atau tekanan darah diastolik ≥ 90 mm Hg. Analisis data dengan Cox regression menggunakan Stata versi 15. Persentase hipertensi pada penderita DM tipe 2 adalah 46,57%. Dari analisis multivariat faktor risiko hipertensi yang signifikan untuk unmodifiable factors adalah faktor umur > 50 tahun (Pv= 0,02; PR= 1,93) dan kelompok dengan hereditas DM yang berasal dari kakek/nenek (Pv= 0,04; PR= 1,86) dan orang tua (Pv= 0,04; PR= 1,54). Sedangkan dari modifiable factors, Indeks Massa Tubuh berat badan lebih (Pv= 0,01; PR=1,81) dan obesitas (Pv=0,02; PR=1,81), merupakan faktor risiko hipertensi yang signifikan. Disarankan agar terhadap pasien DM tipe 2 terutama bila disertai dengan berat badan berlebih atupun obesitas perlu diberikan informasi lengkap tentang faktor risiko hipertensi.

---

The most common Diabetes Mellitus (DM) comorbid disease is hypertension. DM and hypertension are present simultaneously in 40% -60% of people with type 2 diabetes. The purpose of this study is to know unmodifiable factors and modifiable factors of type 2 DM patients as risk factors for hypertension, The design of this study was cross sectional. The sample of study was type 2 DM patients those seeking treatment at Department of Internal Medicine-dr Chasbullah Abdulmadjid Hospital-Bekasi on September 30-October 19, 2019 with a total of 292 respondents. Unmodifiable factors include gender, age, education, marital status, duration of DM, heredity of DM, heredity of hypertension and ABO blood group. While modifiable factors consist of body mass index, occupation, physical activity and smoking. Hypertension is a state of systolic blood pressure ≥140 mm Hg and /or diastolic blood pressure ≥90 mm Hg, Data were analysed with Cox regression using Stata versi 15.The precentage of hypertension in patients with type 2 DM was 46.57%. Multivariate analysis revealed that the significant hypertension risk factors for unmodifiable factors are age > 50 years (Pv= 0,02; PR= 1,93) and DM heredity from grandfather/grandmother (Pv= 0,04; PR= 1,86) and parents (Pv= 0,04; PR= 1,54). While from modifiable factors, Body Mass Index overweight (Pv= 0,01; PR=1,81) and obesity (Pv=0,02; PR=1,81) were the significant risk factors for hypertension. It is recommended that patients of type 2 diabetes especially when accompanied by overweight or obesity need to be given complete information about risk factors for hypertension

"

"Pandemi COVID-19 membawa percepatan dalam perkembangan teknologi kesehatan dan bersamaan dengan momentum tersebut, Indonesia berencana melakukan transformasi digital pada bidang teknologi kesehatan dengan mengembangkan Citizen Health App (CHA) yang berfungsi menyimpan data kesehatan pribadi (PHR). Namun, kegagalan implementasi PHR adalah karena aplikasi yang dikembangkan umumnya berfokus kepada provider bukan pasien atau penggunanya. Penelitian bertujuan untuk mengeksplorasi pengalaman pasien atau pengguna dalam memakai PHR serta mengidentifikasi faktor-faktor yang berkaitan dengan penerimaan PHR. Penelitian menggunakan metode scoping review dengan basis data yang berasal dari PubMed, Scopus, Sage Journal, dan EBSCOhost. Hasil yang didapatkan adalah aplikasi PHR digunakan untuk mengakses riwayat rekam medis, melihat hasil tes/lab, berkomunikasi dengan tenaga atau fasilitas kesehatan, memenuhi keperluannya terkait obat-obatan, melakukan pengaturan janji temu, mengisi informasi kesehatan pribadinya, mengakses layanan emergensi, mengunduh data, navigasi kepada fasilitas kesehatan, mengevaluasi fasilitas atau pelayanan kesehatan, dan mengisi kesaksian terhadap donasi organ. Sedangkan, faktor-faktor yang berkaitan dengan penerimaan aplikasi PHR, adalah faktor kepercayaan, keamanan, dan privasi, pengaruh sosial, efektivitas aplikasi, kesehatan, teknis, dan pengguna. Perancangan arsitektur PHR perlu memaksimalkan fungsionalitasnya dan upaya peningkatan penerimaan dapat dilakukan dengan mempromosikan fitur, fungsi, dan manfaat penggunaan PHR.

---

COVID-19 Pandemic accelerate the development of health technologies and with that momentum, Indonesia plans to digitally transform their healthcare technology sector by developing a Citizen Health App (CHA) which acts as personal health record (PHR). However, failure to implement PHR is caused by the app developed, generally focused on the providers, not the patient nor user. This study aims to explore patient or user’s experience in using PHR as well as to identify factors related to acceptance of the app itself. The study was conducted using scoping review by utilizing online databases such as PubMed, Scopus, Sage Journal, and EBSCOhost. Results obtained are PHR is used to access medical record history, see test/lab result, communicate with health practitioners or providers, fulfill needs related to medication, book appointments, fill the user’s health information, access emergency care, download data, navigate to healthcare facilities, evaluate health facilities and services, and organ donation testament. Meanwhile, factors related to the acceptance of PHR are trust, safety, and privacy, social influence, application effectiveness, health, technical, and user’s factor. Designing PHR needs to maximize its functionality and efforts to increase the acceptance can be done by promoting the features, functions, and the benefits of using PHR."

"Hingga tahun 2021 IDF melaporkan sekitar 537 juta orang dewasa hidup dengan diabetes dan diproyeksikan akan terus meningkat, serta 90% diantaranya adalah tipe 2. Salah satu faktor utama yang dapat menyebabkan risiko Diabetes melitus tipe 2 adalah polusi udara termasuk polutan PM2.5. Namun, penelitian dengan topik ini belum banyak diteliti terutama di Indonesia sehingga untuk menelaah lebih jauh penelitian ini dilakukan untuk mengetahui gambaran faktor-faktor terkait pajanan PM2.5 serta faktor individu dalam meningkatkan risiko kejadian Diabetes melitus tipe 2 berdasarkan kajian sistematis terhadap literatur. Sebanyak 12 literatur berupa artikel jurnal ilmiah dari berbagai negara yang dipublikasikan pada tahun 2013-2021 disintesis dalam penelitian ini. Berdasarkan kajian sistematis, diketahui bahwa faktor risiko pajanan PM2.5 jangka panjang, konsentrasi PM2.5 yang tinggi, dan tinggal pada daerah padat penduduk, dekat dengan jalan raya, serta pada daerah dengan aktivitas industri dapat meningkatkan risiko Diabetes melitus tipe 2. Kejadian ini kemudian dapat lebih berisiko pada populasi dengan usia lebih tua (>40 tahun) dan IMT kelebihan berat badan (25 kg/m3 -30 kg/m3) dan obesitas (≥30 kg/m3). Namun untuk faktor risiko jenis kelamin lebih banyak pada laki-laki dan pada yang sudah berhenti atau tidak pernah merokok, yang mana hasil ini merupakan penemuan baru yang berbeda dari teori dan penelitian sebelumnya sehingga perlu dilakukan penelitian lebih lanjut beserta faktor risiko lainnya.

---

Until 2021, the IDF reports that around 537 million adults live with diabetes and that number is projected to continue to increase, and 90% of them are type 2. One of the main factors that can increase the risk of type 2 Diabetes mellitus is air pollution, including PM2.5 pollutants. However, research on this topic has not been widely studied, especially in Indonesia, so to examine further, this study was conducted to determine the description of factors related to PM2.5 exposure and individual factors in increasing the risk of type 2 diabetes mellitus based on a systematic review of the literature. A total of 12 literatures in the form of scientific journal articles from various countries published in 2013-2021 were synthesized in this study. Based on a systematic study, it is known that the risk factors for long-term PM2.5 exposure, high PM2.5 concentrations, and living in densely populated areas, close to roads, and in areas with industrial activity can increase the risk of type 2 Diabetes mellitus. They may be more vulnerable in the population with an older age (> 40 years) and a BMI of overweight (25 kg/m3-30 kg/m3) or obese (30 kg/m3). However, the risk factors for sex are higher in men and in those who have stopped or have never smoked, which is a new finding that is different from previous theories and research, so further research needs to be done along with other risk factors."

"Latar belakang : Hasil pemeriksaan kesehatan terhadap 544 karyawan PT. X yang dilaksanakan pada tahun 2007 menemukan 18 kasus DM (5,66%). Pada PT. X diketabui pula diterapkan pola shift. Beberapa literatur menyebutkan babwa terdapat hubungan antara faktor shift dengan risiko DM. Permasalahannya apakah tingginya prevalensi DM di PT. X berhubungan dengan shift yang diterapkan pada PT. X ?. Dilakukannya penelilian ini adalah untuk mengetahui pengaruh shift terhadap risiko Diabetes Melitus Tipe 2 pada Pekerja Pabrik Baterai PT. X. Metode penelitian : Desain penelilian yang digunakan adahah studi potong lintang. Jumlah sampel yang diambil adalah total sampel berjumlah 544 orang. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner, wawancara, pemeriksaan kadar glukosa darah TTGO dan pemeriksaan fisik, yang meliputi pengukuran tekanan darah, berat badan, dan tinggi badan. Penilaian kadar glukosa darah TTGO dilakukan sesuai prosedur pemeriksaan. Analisis bivariat dilakukan untuk melihat hubungan antara faktor-faktor penyebab diabetes, seperti usia, jenis kelamin, masa kerja, shift, gizi, latihan jasmani, riwayat DM dalam keluarga, hipertensi, dan merokok terbadap risiko Diabetes Metitus Tipe 2. Analisis regresi logistik digunakan untuk melihat secara simultan faktor-faktor risiko dan perancu terhadap risiko DM tipe 2. Hasil penelilian : Didapatkan responden sebanyak 366 pekerja dari total populasi 544 pekerja. Responden yang menderita DM ditemukan sebanyak 81 orang, dengan komposisi terbanyak berusia > 45 (50,6%), dengan nilai P=0,707 dan OR=1,171; lakilaki (97,5%), dengan nilai P=0,511 dan OR=0,566; masa kerja > 20 tabun (70,4%), dengan nitai P=0,694 dan OR=1,114; 72 respenden bekerja dengan shift (88,9%). dengan nilai P=0,012 dan OR = 2,704; 55 responden menderita obesitas (67,9%), dengan nilai P=0,001 dan OR = 2,384; 47 responden memiliki riwayat DM dalam keluarga (62,7%) dengan nilai P=0,000 dan OR=14,299; 40 respponden tidak melakukan latihan jasmani setidaknya l (satu) kali dalam 1 (sata) minggu (49,4%) dangan nilai P = 0,020 dan OR = 0,673; 13 responden menderita hipertensi (16,0%) dengan nilai P=0,648 dan OR=0,857; serta 28 responden perokok (34,6%) dengan nilai P=0,381 dan OR=1,264. Kesimpulan : Prevalensi Diabetes Melitus responden pabrik baterai PT. X, Jakarta sebesar 22,1%. Prevalensi Diabetes Melitus pada responden dengan shift (8&,9%) lebih tinggi dibandingkan dengan responden tanpa shift (11,1%) serla berbeda secara bermakna. Pekerja dengan shift mempunyai fisiko menderita Diabetes Melitus Tipe 2 sebesar 2,704 kali dibandingkan dengan pekerja tanpa shift. Faktor riwayat DM dalam keluarga, shift, dan gizi berhubungan bermakna terhadap risiko Diabetes Melitus Tipe 2. Sedangkan faktor-faktor lainnya seperti USIa, jenis keiamin, masa kerja dengan shift, latihan jasmani, hipertensi, dan merokok tidak mempunyai hubungan yang bermakna dengan kejadian Diabetes Melitus Tipe 2.

---

Background : Result of medical examination of 544 employees from Battery Company "X" in 2007 found that 18 cases suffer from type 2 DM (5,66%). Company "X" applied shift work system. Many literature mentioned the correlation between shift work with the risk of type 2 DM. The question is highly prevalence of type 2 DM in company "X" related with the shift work applied? This study aims to find correlation between shift and other causative factors with the risk of Type 2 Diabetes Mellitus.

Methods : The design of study used was cross sectional study. The number of sampled was involved 544 people. The data were collected by questionnaire, interview, examination of TTGO blond glucose, and physical examination, included measuring blood pressure, body weight and height. Standard procedure of TTGO blood glucose was used. Bivariate analysis was applied to look at the causative factors such as age, sex, work with shift year, shift work, exercise, nutrition status, history of DM in family, hypertension, and smoking with the risk of type 2 DM. In line with the analysis, the regression logistic analysis was used to look out risk factors and confounding factors simultaneously with risk of type 2 DM.

Result: The number of sample involved was 366 employees. It was found that 81 people suffer from type 2 DM, with majority of respondents belonged to the age over 45 years (50.6%;P =0.707 and OR= 1.171); male respondent (97.5%;P=0.511 and OR= 0.566); work with shift over 20 years (70.4%;P= 0.694 and OR=1.114); 72 respondents work with shift (88.9%;P= 0.012 and OR=2.704); 55 respondents with obesity (67.9%;P=0.001 and OR=2.384); 47 respondents with history of DM in family (62.7%;P=0.000 and OR=14.299); 40 respondents never had exercise in a week (49.4%;P=0.020 and OR=0.673); 13 people with hypertension (16.0%;P=0.648 and OR=0.857); 28 people were smoker (34.6%; P=0.381 and OR=1.264).

Conclusion: Type 2 DM prevalence among workers of battery company "X", Jakarta was 22,1%. Prevalence of type 2 DM among shift workers (88.9%) were higher than workers without shift (11,1%). Shift workers were much more susceptible to type 2 DM than workers without shift. History of DM in family, shift work, and nutrition status had significant correlation with the risk of type 2 OM. Age, sex, work with shift, weekly exercize, hypertension, and smoking did not have significant correlation with the risk of typa 2 DM."

"Latar Belakang. Hanya sepertiga pasien DM tipe 2 yang mencapai target HbA1c yang diharapkan. Beberapa studi menunjukkan bahwa health coaching terbukti mampu menurunkan kadar HbA1c secara bermakna, namun belum banyak diketahui pengaruh health coaching dalam jangka panjang setelah coaching dihentikan.Tujuan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh edukasi dan health coaching dalam perbaikan kendali glikemik jangka panjang pada pasien DM tipe 2 rawat jalan di pusat kesehatan nasional tersier.Metode. Penelitian ini merupakan penelitian observasional lanjutan dari 6 bulan RCT yang dilaksanakan di dua pusat kesehatan nasional tersier untuk membandingkan kombinasi edukasi dan health coaching dengan edukasi sajapada pasien DM tipe 2 dengan diabetes yang tidak terkontrol. Subjek penelitian diikuti pada bulan ke-6 dan ke-18 dari RCT awal. Keluaran primer adalah beda rerata HbA1c antar kedua kelompok, dan keluaran sekunder adalah beda proporsi subjek yang mengalami penurunan HbA1c ≥1% dari baseline dan beda proporsi subjek yang mencapai target HbA1c <7%. Analisis data menggunakan uji-T independen dan uji Chi-square.Hasil. Penelitian ini berhasil mengumpulkan 42 dari 60 subjek (70%) yang mengikuti penelitian hingga bulan ke-18. Tidak ada perbedaan yang bermakna rerata HbA1c antara kelompok intervensi dibandingkan kelompok kontrol (8,70[±2,00] vs 9,02 [±1,71], p=0,334); dengan rerata HbA1c yang meningkat secara bermakna jika dibandingkan dengan rerata HbA1c bulan ke-6 (8,70 [±2,00] vs 7,83 [±1,80], p=0,016). Keluaran sekunder didapatkan perbedaan yang bermaknaproporsi subjek yang mengalami penurunan kadar HbA1c ≥1% antara kelompok intervensi dibandingkan kelompok kontrol (41,4% [n=12] vs 10,3% [n=3], p=0,015); serta tidak ada perbedaan yang bermakna proporsi subjek yang mencapai target HbA1c <7% (13,8% [n=4] vs 6,9% [n=2], p=0,670).Kesimpulan. Health coaching tidak mampu mempertahankan perbaikan kendali glikemik pada pasien DM tipe 2 untuk jangka panjang jika coaching dihentikan, diperlukan pemberian coaching ulang agar perbaikan kendali glikemik dapat menetap.

---

Background. Only one-third of type 2 DM patients achieved the expected HbA1c

target. Several studies have shown that health coaching has been shown to be able

to significantly reduce HbA1c levels, but it is not widely known the effects of

long-term health coaching after coaching is stopped.

Aim. This study was to determine the effect of education and health coaching in

improving long-term glycemic control in outpatients with type 2 diabetes at a

tertiary national health center.

Method. This study is a follow-up observational study of 6 months RCT

conducted in two tertiary national health centers to compare the combination of

education and health coaching with education alone in type 2 diabetes mellitus

patients with uncontrolled diabetes. Study subjects were followed at 6 and 18

months of baseline RCT. The primary outcome was the difference in the mean

HbA1c between the two groups, and the secondary outcome was the difference in

the proportion of subjects who experienced a decrease in HbA1c ≥1% from

baseline and the difference in the proportion of subjects who achieved the HbA1c

target <7%. Data analysis used independent T-test and Chi-square test.

Result. This study managed to collect 42 out of 60 subjects (70%) who attended

the study until the 18th month. There was no significant difference in the mean

HbA1c between the intervention group and the control group (8.70 [± 2.00] vs

9.02 [± 1.71], p = 0.334); with the mean HbA1c which increased significantly

when compared with the mean HbA1c at 6 months (8.70 [± 2.00] vs 7.83 [± 1.80],

p = 0.016). Secondary outcomes showed a significant difference in the proportion

of subjects who experienced a decrease in HbA1c levels ≥1% between the

intervention group and the control group (41.4% [n = 12] vs 10.3% [n = 3], p =

0.015); and there was no significant difference in the proportion of subjects who achieved the HbA1c target <7% (13.8% [n = 4] vs 6.9% [n = 2], p = 0.670).

Conclusion. Health coaching is unable to maintain improved glycemic control in type 2 DM patients for the long term when coaching is stopped, re-coaching is needed so that improved glycemic control can persist."

"Personal health record (PHR) membentuk tren dari informasi yang dikendalikan oleh sistem kesehatan ke individu. Di negara-negara maju, PHR sudah digunakan secara luas, tetapi sistem ini belum diadopsi luas di negara-negara berkembang. Penelitian ini dilakukan di Indonesia karena mencerminkan karakteristik negara berkembang dengan jumlah penduduk terbesar di kawasan Asia Tenggara. Meningkatnya jumlah penyakit kronis dan adanya pandemi COVID-19 mendorong inovasi teknologi informasi yang mendukung perawatan dan pencegahan penyakit. Penelitian ini bertujuan membahas faktor-faktor penghambat dan pendorong adopsi sistem PHR di Indonesia serta merancang arsitektur sistem PHR terintegrasi dan prototipe aplikasi mobile PHR (mPHR) dengan pendekatan design science research. Faktor-faktor penghambat dan pendorong adopsi sistem PHR di Indonesia diperoleh melalui pengambilan data kualitatif dengan wawancara kepada Kementerian kesehatan (2 responden), BPJS kesehatan (1 responden), pusat kesehatan masyarakat (puskesmas) (6 responden), klinik (4 responden), rumah sakit umum atau pemerintah (13 responden), dan rumah sakit swasta (8 responden) dengan teknik analisis data menggunakan thematic analysis. Hasil analisis menghasilkan penghambat dan pendorong adopsi sistem PHR yang terdiri dari faktor teknologi, organisasi, lingkungan, dan individu. Kemudian, untuk mengetahui kebutuhan sistem PHR terintegrasi, pengumpulan data kualitatif dengan wawancara dilakukan kepada Kementerian kesehatan (2 responden), BPJS kesehatan (1 responden), puskesmas (6 responden), klinik (4 responden), rumah sakit umum atau pemerintah (13 responden), rumah sakit swasta (8 responden), dan vendor aplikasi kesehatan (3 responden) serta secara kuantitatif dengan penyebaran kuesioner kepada warga negara Indonesia yang berusia 17 tahun ke atas. Pada tahapan ini, data kualitatif dianalisis dengan content analysis, sedangkan data kuantatif dianalisis dengan descriptive statistics. Arsitektur sistem PHR terintegrasi yang dirancang mengacu pada The Open Group Architecture Framework (TOGAF) 9.2 yang terdiri dari visi arsitektur, arsitektur bisnis, arsitektur aplikasi, arsitektur data, dan arsitektur teknologi. Selanjutnya, hasil rancangan arsitektur menjadi masukan untuk merancang prototipe high fidelity aplikasi mPHR. Fungsionalitas yang dikembangkan pada rancangan prototipe mPHR yaitu fungsi prioritas yang didefinisikan pada rancangan arsitektur. Evaluasi arsitektur dan prototipe dilakukan dengan wawancara kepada 6 responden IT atau e-health expert yang berasal dari Kementerian kesehatan, akademisi, fasilitas kesehatan, dan vendor aplikasi kesehatan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi teoritis mengenai kajian adopsi PHR di negara berkembang dan menjadi panduan kepada fasilitas kesehatan, regulator kesehatan, dan vendor aplikasi kesehatan untuk mewujudkan PHR yang terintegrasi di Indonesia.

---

Personal health records (PHR) transform the trend from information controlled by the health system to information controlled by individuals. In developed countries, PHR has been widely used, but this system has not been widely adopted in developing countries. This research was conducted in Indonesia which reflects the characteristics of a developing country with the largest population in Southeast Asia. The increasing number of chronic diseases and the COVID-19 pandemic encourage information technology innovation that supports disease treatment and prevention. This study aims to discuss the barriers and facilitators for the adoption of the PHR system in Indonesia and to design an integrated PHR system architecture and a prototype of the PHR mobile application (mPHR) with a design science research approach. The barriers and facilitators of PHR system adoption in Indonesia were explored through qualitative data collection by interviewing the Ministry of Health (2 respondents), BPJS Health (1 respondent), community health centers (puskesmas) (6 respondents), clinics (4 respondents), public or government hospitals (13 respondents), and private hospitals (8 respondents) with data analysis techniques using thematic analysis. The results of the analysis result in barriers and facilitators for the adoption of the PHR system consisting of technological, organizational, environmental, and individual factors. Then, to find requirements for an integrated PHR system, qualitative data collection with interviews was conducted with the Ministry of Health (2 respondents), BPJS Health (1 respondent), puskesmas (6 respondents), clinics (4 respondents), public or government hospitals (13 respondents), private hospitals (8 respondents), and health application vendors (3 respondents) as well as quantitatively by distributing questionnaires to Indonesian citizens aged 17 years and over. At this stage, qualitative data were analyzed by content analysis, while quantitative data were analyzed by descriptive statistics. The design of integrated PHR system architecture refers to The Open Group Architecture Framework (TOGAF) 9.2 which consists of architectural vision, business architecture, application architecture, data architecture, and technology architecture. Furthermore, the results of the architectural design become input for designing a high-fidelity prototype of mPHR. The functionalities developed in the mPHR prototype are priority functions defined in the architectural design. The evaluation of the architecture and prototype was carried out by interviewing 6 IT respondents or e-health experts from the Ministry of Health, academicians, health facilities, and health application vendors. This research is expected to provide a theoretical contribution to the study of PHR adoption in developing countries and to be a guide for health facilities, health regulators, and health application vendors to realize an integrated PHR in Indonesia."

"

Studi diagnostik ini bertujuan untuk menghasilkan kuesioner skor risiko resistensi insulin, yang merupakan alat skrining untuk membedakan seseorang dengan dan tanpa risiko resistensi insulin. Alat skrining diperlukan untuk pencegahan dini diabetes mellitus tipe 2. Model prediksi resistensi insulin ini dikembangkan melalui analisis regresi logistik multivariat menggunakan indikator diet dan non-diet untuk memprediksi kejadian resistensi insulin yang didefinisikan sebagai HOMA-IR ≥ 0.97. Asupan rata-rata harian dari nasi, telur, ikan dan udang, ayam, bersama dengan indeks massa tubuh (IMT) dipilih sebagai komponen model prediksi terbaik untuk menghitung risiko resistensi insulin. Skor risiko dari penelitian ini memiliki validitas yang baik untuk membedakan orang dengan resistensi insulin, Area Under Curve (AUC) 0.779 (0.721-0.838), sensitivitas 0.806, dan spesifisitas 0.577.

---

This diagnostic study aimed to generate an insulin resistance risk score questionnaire, which was a screening tool to discriminate someone with and without insulin resistance risk. The screening tool was needed for early prevention of type 2 diabetes mellitus. Insulin resistance prediction models were developed from multivariate logistic regression analysis using dietary and non dietary indicators to predict insulin resistance incidence defined as HOMA-IR ≥ 0.97.  Daily average intake of steamed rice, egg, fish and shrimp, chicken, together with body mass index (BMI), were selected as the components of the best prediction model to calculate insulin resistance risk. The risk score from this study had good validity to discriminate people with insulin resistance, with  Area Under Curve (AUC) of  0.779  (0.721-0.838), sensitivity of 0.806 dan specivicity of 0.577.

"