Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar Belakang: Perlemakan hati metabolik (PHM) merupakan salah satu penyakit hati kronik yang diduga mempengaruhi keparahan penyakit Corona virus disease 2019 (COVID-19). Beberapa studi observasional menilai hubungan antara luaran pasien PHM yang terinfeksi SARS-CoV-2 menunjukkan hasil yang beragam, sehingga dibutuhkan studi telaah sistematik. Tujuan: Mengetahui pengaruh PHM terhadap luaran pasien dengan COVID-19 dibandingkan tanpa PHMMetode: Penulusuran literatur dilakukan melalui berbagai basis data daring seperti: PUBMED, Cochrane Library, ProQuest, ScienceDirect, dan EBSCOhost. Penilaian risiko bias dilakukan dengan menggunakan perangkat Newcastle Ottawa Scale untuk studi NRSIs oleh dua orang tim peneliti dan jika terdapat perbedaan akan diselesaikan oleh anggota tim peneliti yang lain. Meta-analisis akan dilakukan dengan perangkat Revman 5.4.1. Hasil telaah sistematis disajikan dalam bentuk tinjauan naratif. Hasil meta-analisis disajikan dalam bentuk forrest plot dengan menghitung pooled OR atau mean difference antara kelompok PHM dan non-PHM dari studi- studi yang dinilai beserta IK 95%.Hasil: Hasil meta-analisis menggunakan fixed effect model dari 7 studi menunjukkan bahwa pasien COVID-19 dengan PHM berhubungan dengan mortalitas lebih tinggi dibandingkan pasien COVID-19 tanpa PHM dengan pooled OR 1,47 (IK95% 1,22–1,77, p = < 0,0001, I2 48%). Akan tetapi, analisis luaran lainnya menunjukkan bahwa PHM tidak berhubungan dengan derajat keparahan COVID-19 yang lebih berat dibandingkan tanpa PHM (OR 3,12, IK95% 0,89–11,03, p=0,08, I2 92%). Analisis terhadap luaran perbedaan durasi rawat inap antara kedua kelompok dengan MD 1,27 (IK95% 0,03–2,52) dengan p sebesar 0,04 dan I2 80%. Kesimpulan: Pasien PHM yang terinfeksi SARS-CoV-2 berhubungan dengan mortalitas yang lebih tinggi dibandingkan pada pasien non-PHM, akan tetapi tidak berhubungan dengan derajat keparahan COVID-19 yang lebih berat dan durasi rawat inap yang lebih lama.

---

Background: Previous observational studies showed conflicting results regarding the effect of metabolic associated fatty liver disease (MAFLD) on severity, mortality and length of stay of patients infected with SARS-CoV-2.

Aim: To determine outcomes of MAFLD patients infected with SARS-CoV-2.

Method: Literature searches were conducted through PUBMED, Cochrane Library, ProQuest, ScienceDirect, and EBSCOhost. The risk of bias assessment was performed using the Newcastle Ottawa Scale tool for NRSI studies. The meta-analysis was performed using the Revman 5.4.1 tool. The systematic review results were presented in the form of a narrative review. The meta-analysis results were presented in the form of a forest plot by calculating the pooled odds ratio or mean difference between the MAFLD and non-MAFLD groups from the evaluated studies with a 95% CI.

Results: Seven studies were included in the meta-analysis using fixed effect model and showed that COVID-19 patients with MAFLD was associated with higher mortality compared to without to non-MAFLD (OR=1.41, 95% CI 1.19–1.69, p=0.01, I2 48). However, there were no different in COVID-19 severity (OR 3.12, IK95% 0.89–11.03, p=0.08, I2 92) and length of hospital stay (MD 1.27, CI95% 0.03–2.52, p=0.04, I2 80) between the two groups. Conclusion: MAFLD patients infected with SARS-CoV-2 were associated with a higher mortality than non-MAFLD patients, but were not associated with a greater severity of COVID-19 and a longer duration of hospitalization."

"Latar Belakang. Penyakit ginjal kronik (PGK) dan penyakit perlemakan hati terkait metabolik (Metabolic Associated Fatty Liver Disease, MAFLD) berbagi beberapa faktor risiko metabolik penting dan mekanisme patofisiologis. Hingga saat ini, belum diketahui besarnya masalah MAFLD pada populasi PGK-dialisis di Indonesia dan pengaruh berbagai faktor terhadap kejadian MAFLD. Tujuan. Mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan MAFLD pada pasien PGK yang menjalani hemodialisis rutin. Metode. Studi potong lintang dengan populasi terjangkau adalah pasien PGK yang menjalani hemodialisis di Unit Dialisis dan Transplantasi Ginjal Gedung CMU 1 Lantai 8, RSUPN Cipto Mangunkusumo pada Maret hingga Mei 2024. Selanjutnya dilakukan anamnesis, pemeriksaan fisik, pemeriksaan darah dan penilaian CAP dengan alat transien elastografi. Analisis data dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan MAFLD pada pasien PGK yang menjalani hemodialisis rutin. Hasil. Sebanyak 99 individu diikutsertakan pada penelitian ini dan didapatkan prevalensi MAFLD sebesar 31,31%. MAFLD lebih banyak ditemukan pada lemak viseral berisiko, kadar CRP tinggi, usia ≥50 tahun, diabetes melitus, dislipidemia, adekuasi dialisis yang buruk dan fungsi ginjal sisa ≥100 ml. Analisis bivariat mendapatkan lemak viseral berisiko, diabetes melitus dan adekuasi dialisis yang buruk berhubungan dengan kejaidan MAFLD. Analisis multivariat mendapatkan lemak viseral berisiko dan adekuasi dialisis yang buruk merupakan faktor yang berhubungan dengan terjadinya MAFLD pada pasien gagal ginjal dengan hemodialisis rutin. Kesimpulan. Lemak viseral berisiko dan adekuasi dialisis yang buruk merupakan faktor yang berhubungan dengan terjadinya MAFLD pada pasien gagal ginjal dengan hemodialisis rutin.

---

Background. Chronic kidney disease (CKD) and metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD) share several important metabolic risk factors and pathophysiological mechanisms. Until now, the magnitude of the MAFLD problem in the CKD-dialysis population in Indonesia is unknown and the influence of various factors on the incidence of MAFLD. Objective. To determine the factors associated with MAFLD in CKD patients undergoing routine hemodialysis. Methods. This cross-sectional study was conducted on an accessible population of CKD patients who underwent hemodialysis at the Dialysis and Kidney Transplant Unit, CMU Building 1, Floor 8, Cipto Mangunkusumo Hospital from March to May 2024. Anamnesis, physical examination, blood test and CAP assessment with transient elastography were performed. Data analysis was conducted to determine factors associated with MAFLD in CKD patients undergoing routine hemodialysis. Results. A total of 99 individuals were included in this study and the prevalence of MAFLD was found to be 31.31%. MAFLD is more commonly found in at-risk visceral fat, high CRP levels, age ≥50 years, diabetes mellitus, dyslipidemia, poor dialysis adequacy and residual renal function ≥100 ml. Bivariate analysis found that risky visceral fat, diabetes mellitus and poor dialysis adequacy were associated with the occurrence of MAFLD. Multivariate analysis found that risky visceral fat and poor dialysis adequacy were factors associated with the occurrence of MAFLD in kidney failure patients on routine hemodialysis. Conclusion. Risky visceral fat and poor dialysis adequacy are factors associated with the occurrence of MAFLD in renal failure patients on routine hemodialysis"

"Infeksi parasit masih merupakan masalah di dunia, terutama di daerah endemis. Adanya pandemi menyebabkan kemungkinan terjadinya misdiagnosed ataupun late diagnosed dari infeksi parasit karena gejala klinis yang mirip. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penegakan diagnosis dan tatalaksana infeksi parasit pada pasien dengan koinfeksi COVID-19. Metode yang dilakukan adalah dengan tinjauan pustaka sistematis pada berbagai laporan kasus yang dipublikasikan. Penelusuran artikel dilakukan sesuai dengan alur pada diagram Prisma secara online melalui PubMed, Google Scholar, Hindawi, Cochrane library, Science direct, DOAJ, Public Library of Science (PLoS). Kata kunci yang digunakan yaitu parasite infection, COVID-19, parasite coinfection covid, intestinal parasite, helminthiasis, protozoa infection, ascariasis, trichuriasis, hookworm, strongyloidiasis, filariasis, schistosomiasis, amebiasis, giardiasis, malaria, typanosomiasis, leishmaniasis. dengan menggunakan quoatation mark “ “ dan Boolean operator “OR” “AND”. Hasil penelusuran didapatkan 700 artikel kemudian dilakukan penapisan dan telaah sehingga didapatkan 14 artikel yang sesuai untuk dianalisis. Dari 14 artikel tersebut didapatkan 17 kasus infeksi parasit, yaitu 2 kasus strongyloidiasis, 1 kasus filariasis, 11 kasus malaria, 2 kasus chagas disease, dan 1 kasus visceral leismahniasis. Penegakan diagnosis infeksi parasit pada pasien koinfeksi COVID-19 58,8% terlambat dilakukan. Tatalaksana infeksi parasit sudah sesuai dengan diagnosis, tetapi perlu diperhatikan adanya interaksi obat. Pemeriksaan diagnostik untuk infeksi parasit pada koinfeksi COVID-19 hendaknya dilakukan secara dini agar penyakit dapat teratasi dengan baik.

---

A parasitic infection has always been a global issue, especially in an endemic area. The occurrence of pandemic increases the possibility of either misdiagnosed or late-diagnosed of parasitic infection due to the similarity of clinical manifestation. This study was aimed at determining the diagnosis and management of parasitic infection in COVID-19 co- infection patients. The method used in this study was a systematic literature review of various published case reports. Article searches were executed based on the flow on the Prism diagram online through PubMed, Google Scholar, Hindawi, Cochrane library, Science direct, DOAJ, Public Library of Science (PLoS). The keywords used were parasite infection, COVID-19, parasite co-infection covid, intestinal parasite, helminthiasis, protozoa infection, ascariasis, trichuriasis, hookworm, strongyloidiasis, filariasis, schistosomiasis, amebiasis, giardiasis, malaria, trypanosomiasis, leishmaniasis, applying the quotation mark “ ” and the Boolean operator “OR” “AND”. The search results gathered 700 articles which were filtered and analyzed that narrowed to 14 journals suitable for the analysis. Out of these 14 journals, 17 cases of parasitic infection were found, namely 2 cases of strongyloidiasis, 1 case of filariasis, 11 cases of malaria, 2 cases of Chagas disease, and 1 case of visceral leishmaniasis. About 58.8% of patients coinfected with COVID-19 were diagnosed late. The management of parasitic infection has been done in accordance with the diagnosis, but drug interaction must be considered. Early diagnostic examination for patients coinfected with COVID-19 is highly suggested to ensure that the disease is treated well."

"Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan penerimaan vaksin Covid-19 pada lansia. Penelitian menggunakan metode literature review dengan mencari artikel penelitian yang telah terpublikasi melalui online database yaitu ProQuest, PubMed, Science Direct, dan Google Scholar dengan menggunakan kata kunci “Acceptance Covid-19 Vaccines AND Elderly”. Kriteria inklusi dalam penelitian ini adalah artikel jurnal yang diterbitkan pada tahun 2021, menggunakan Bahasa Inggris, dalam bentuk full text dan open access. Dari 674 artikel yang didapat dari hasil pencarian, terdapat 5 artikel yang sesuai dengan kriteria inklusi dan relevan dengan topik penelitian untuk kemudian dianalisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berhubungan dengan penerimaan vaksin Covid-19 pada lansia adalah faktor demografi, antara lain lansia berjenis kelamin laki-laki, berpendidikan tinggi, status perkawinan lajang, dan memiliki riwayat penyakit kronis; persepsi terkait Covid-19, antara lain persepsi rentan terinfeksi Covid-19 dan persepsi keparahan jangka panjang; persepsi terkait vaksin, antara lain manfaat vaksinasi, efektivitas dan keamanan vaksin; serta hambatan yang dirasakan, antara lain efek samping vaksin dan penggunaan masker.

---

The purpose of this study was to determine the factors related to the acceptance of Covid-19 vaccine among the elderly. This research used the literature review method by looking for some research articles that have been published through online databases, namely ProQuest, PubMed, Science Direct, and Google Scholar by using the keywords "Acceptance Covid-19 Vaccines AND Elderly". Inclusion criteria in this research is journal articles published in 2021 using English in the form of full text and open access. From 674 articles obtained, there were 5 articles matched with the inclusion criteria and relevant to the research topic to be analyzed. The results showed that the factors related to the acceptance of Covid-19 vaccine among the elderly were demographic factors, including the male elderly, highly educated, single marital status, and having a history of chronic disease; perceptions related to Covid-19, perceptions of becoming infected to Covid-19 and perceptions of long-term severity; vaccine-related perceptions, including the benefits of vaccination, effectiveness, and safety of vaccines; and the perceived barriers include the side effects of vaccines and the use of masks."

"Awal 2020, WHO menetapkan penyakit Coronavirus Disease (2019) atau Covid-19 sebagai pandemi global karena penyebaran virusnya yang sudah meluas ke tingkat dunia. Di Indonesia, penyebaran kasus Covid-19 terus meningkat hingga mengalami kenaikan yang cukup signifikan mulai periode Agustus 2020 dengan total sebanyak 172.053 kasus konfirmasi positif. Wilayah Provinsi DKI Jakarta, Banten, dan Jawa Barat selama periode Oktober-Desember 2020 masuk ke dalam peringkat sepuluh besar teratas provinsi dengan jumlah kasus tertinggi. Kabupaten/kota di tiga provinsi tersebut kemudian diterapkan PPKM pada awal 2021 karena menjadi wilayah yang sebelumnya masuk ke dalam kriteria wilayah dengan jumlah kasus diatas rata-rata nasional. Penelitian ini bertujuan untuk melihat gambaran serta korelasi antara faktor risiko mobilitas penduduk, hipertensi, diabetes mellitus, obesitas, penduduk lansia, dan penduduk usia produktif terhadap kasus Covid-19 periode Oktober-Desember 2020 dengan desain studi korelasi yang dianalisis secara statistik dan spasial. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Wilayah penelitian pada penelitian ini adalah 29 kab/kota wilayah PPKM di 3 Provinsi, yakni DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat korelasi antara mobilitas penduduk, hipertensi, diabetes mellitus, obesitas, dan penduduk lansia terhadap kasus Covid-19 (p<0,05) dan tidak terdapat korelasi antara penduduk usia produktif dengan kasus Covid-19. = In early 2020, WHO declared Coronavirus Disease (2019) or Covid-19 as a global pandemic due to the spread of the virus that has spread globally. In Indonesia, the spread of Covid-19 cases continued to increase significantly from August 2020 with a total number of positive confirmed cases has reached 172.053 cases. During October-December 2020, DKI Jakarta, Banten, and West Java Province were included in the top ten provinces with the highest number of Covid-19 cases. The Imposition of Restrictions on Community Activities or known as PPKM was implemented in early 2021 in some regencies/cities that has a criteria with the number of cases above the national average. This study aims to describe and find out the correlation between the risk factors such as population mobility, hypertension, diabetes mellitus, obesity, elderly population, and productive age population to the Covid-19 cases in October-December 2020, using ecological study design with statistical and spatial analysis methods. The secondary data source is used in this study. The research areas in this study are 29 regencies/cities that implemented PPKM in 3 Province (DKI Jakarta, West Java, and Banten). The results of this study shows that there is a correlation between population mobility, hypertension, diabetes mellitus, obesity, and elderly population to the Covid-19 cases (p<0.05), and there is no correlation between productive age population and Covid-19 cases."

"

Penyakit COVID-19 yang ditetapkan WHO sebagai pandemi global telah mengubah tatanan kehidupan banyak orang. Berbagai macam kebijakan ditetapkan oleh pemerintah setempat untuk menekan angka penularan COVID-19 antar penduduk, salah satunya dengan menerapkan pembatasan kegiatan. DKI Jakarta yang merupakan Ibukota Negara Republik Indonesia juga menerapkan kebijakan pembatasan kegiatan, mulai dari PSBB hingga PPKM Level 1. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pergerakan grafik penambahan kasus positif COVID-19 dan penambahan kasus meninggal akibat COVID-19 di Provinsi DKI Jakarta dalam setiap penerapan kebijakan pembatasan kegiatan yang ditetapkan Pemprov DKI Jakarta. Metode yang digunakan adalah Statistical Process Control (SPC), yaitu teknik statistika yang dapat digunakan untuk memonitor terjadinya sebuah proses. Salah satu tools dalam SPC yang umum digunakan adalah bagan kendali (control chart). Bagan kendali yang digunakan dalam penelitian ini adalah bagan kendali  untuk memonitor rata-rata dan variabilitas suatu proses. Data yang digunakan adalah penambahan kasus positif COVID-19 dan penambahan kasus meninggal akibat COVID-19 di Provinsi DKI Jakarta yang diambil mulai tanggal 18 Maret 2020 hingga 16 November 2021 melalui website Kemenkes RI. Data tersebut terdiri dari 609 pengamatan penambahan kasus positif dan 609 pengamatan penambahan kasus meninggal yang kemudian dibentuk ke dalam 87 subgrup dengan masing-masing subgrup terdiri dari 7 pengamatan. Berdasarkan hasil analisis, puncak penambahan kasus positif COVID-19 dan penambahan kasus meninggal akibat COVID-19 di DKI Jakarta terjadi pada bulan Juli 2021. Selain itu, hasil analisis menunjukkan saat pembatasan kegiatan dilonggarkan oleh Pemprov DKI Jakarta, yaitu pada masa PSBB Transisi, PSBB Transisi Jilid II, dan PPKM Mikro, penambahan kasus positif dan meninggal di minggu-minggu akhir kebijakan tersebut, nilai pada bagan kendali   yang terbentuk berada di atas Upper Control Limit.

---

Corona Virus Disease 2019 (COVID-19), which has been designated by WHO as global pandemic, has changed the way of life many people. Various of policies have been set by local government to reduce the transmission of COVID-19 in public. One of them is activity restrictions. DKI Jakarta, capital of Indonesia, also implementing the activity restrictions, start from PSBB to PPKM Level 1. The purpose of this research was to analyze the movement of the graphs of additional of positive COVID-19 cases and additional of death due to COVID-19 cases in DKI Jakarta Province, at each implementation of activity restriction policy set by DKI Jakarta provincial government. The method used is Statistical Process Control (SPC), a statistical technique that can be used to monitor process. One of the tools in SPC commonly used is control chart. The control chart used in this research is  control chart to monitor the mean and variability of a process. The data used is additional of positive COVID-19 cases and additional of death due COVID-19 cases in DKI Jakarta Province which were taken from March 18, 2020 to November 16, 2021 through Indonesian Ministry of Health website. Data consist of 609 observations of additional positive cases and 609 additional death cases and then formed into 87 subgroups with each subgroups consist of 7 observations. Based on the results of the analysis, the peak of additional positive COVID-19 cases and additional death due to COVID-19 cases in DKI Jakarta occurred in July 2021. Moreover, the results of the analysis show that when activity restrictions were relaxed by the DKI Jakarta Provincial Government, during the PSBB Transisi, PSBB Transisi Jilid II, and PPKM Mikro, the additional of positive cases and deaths about last weeks of the policy, the value on  control chart formed is above the Upper Control Limit (UCL).                 

 

"

"Kasus COVID-19 yang pertama kali ditemukan di Indonesia merupakan imported cases. Sebagaimana diketahui pelabuhan udara yang tidak hanya sebagai tempat keluar masuknya penduduk dari berbagai negara tetapi juga mempunyai resiko sebagai tempat keluar masuknya penyakit infeksi. Pada setiap bandar udara terdapat Kantor Kesehatan Pelabuhan (KKP) termasuk Bandar Udara Soekarno Hatta. Dalam mencegah penyebaran lebih lanjut maka Presiden Indonesia menetapkan COVID-19 sebagai penyakit yang menimbulkan Kedaruratan Kesehatan Masyarakat pada tanggal 31 Maret 2020. Untuk mencegah dan mengendalikan kasus importasi COVID-19, maka Kementerian Kesehatan mengeluarkan kebijakan terkait protokol kesehatan dalam penanganan kedatangan penumpang dari luar negeri yang dtuangkan dalam bentuk surat edaran Menteri Kesehatan pada bulan Mei 2020. Pada periode Mei hingga September 2020 ditemukan 704 penumpang yang hasil RDT reaktif terhadap COVID-19 dari 29840 penumpang di Bandara Soetta. Tujuan penelitian tesis ini adalah untuk melakukan analisis implementasi kebijakan protokol kesehatan penanganan penumpang dari luar negeri dalam pencegahan penyebaran COVID- 19 oleh KKP Kelas I Soekarno Hatta. Penelitian ini merupakan analitik kualitatif dengan menggunakan data primer yang berasal dari wawancara mendalam dan data sekunder dari telaah dokumen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi kebijakan protokol kesehatan penanganan penumpang dari luar negeri tidak berjalan dengan efektif dimana masih terdapat permasahan yang ditemukan di lapangan. Masih terdapat sasaran kebijakan yang tidak mematuhi persyaratan yang diminta untuk masuk ke Indonesia. Untuk itu peneliti menyarankan agar mempertimbangkan membuat aturan yang lebih tinggi kekuatan hukummnya dari Surat Edaran sehingga bisa mengatur sanksi bagi penumpang yang tidak patuh. Selain itu perlu meningkatkan pengawasan dan komitmen bersama antara lintas sektor serta pengembangan aplikasi eHAC untuk bisa melakukan validasi hasil PCR secara digital, mengklasifikasikan risiko infeksi dari wisatawan berdasarkan riwayat perjalanan dan asal penerbangan dan tracking penumpang.

---

The first cases of COVID-19 found in Indonesia were imported cases. As is well known, airports are not only places of entry and exit for peoples form various countries but also have risks as places of entry and exit for infectious diseases. At every airport there is a Port Health Office (KKP) including Soekarno Hatta Airport. In preventing further spread, the President of Indonesia declared COVID-19 as a disease that caused a Public Emergency on March 31, 2020. To prevent and control imported cases of COVID-19, the Ministry of Health issued a policy related to health protocols in handling passenger arrivals from abroad in the form of a circular letter from The Minister of Health in May 2020. In the period from May to September 2020 found 704 passengers whose RDT results were reactive from 29480 passengers at Soetta airport. The purposes of this thesis research is to analyze the implementation oh health protocol policies for handling passengers from abroad in preventing the spread of COVID-19 by Soekarno Hatta Port Health Office. This research is a qualitative analysis using primary data from in-depth interviews and secondary data from document review. The results showed that the implementation of the health protocol policy for handling passengers from abroad did not effectively where there were still matters found in the field. There are still policy targets that do not comply with the requirements to enter Indonesia. For this reason, researchers suggest that they have a higher legal force than circulars so that the can regulate sanctions for passengers who do not comply. In addition, it is necessary to increase supervision and joint commitment between sectors and development the eHAC application to be able to digitally validate PCR results, classify the risk of infection from tourists based on travel history and flight origin and passenger tracking."

"Latar belakang: Indonesia merupakan negara maritim yang berhubungan erat dengan industri pengiriman dan kekayaan laut yang berdampak pada sosio-ekonomik negara. Kesehatan pelaut berperan penting dalam mempertahankan manajemen ini dan perlu mendapat perhatian khusus. Pelaut memiliki risiko mengalami MAFLD, kelelahan saat bertugas, atau kombinasi keduanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara MAFLD dengan kelelahan kerja pada Pelaut tugboat.

Metode: Penelitian ini menggunakan metode potong lintang dengan data sekunder hasil MCU karyawan Perusahaan X. MAFLD didefinisikan sebagai fatty liver berdasarkan hasil USG ditambah dengan adanya obesitas atau overweight. Kelelahan diukur menggunakan kuesioner SOFI yang telah divalidasi dalam bahasa Indonesia. Hubungan antara MAFLD dengan kelelahan dianalisis menggunakan uji regresi logistik untuk mendapatkan nilai signifikansi (P), odds ratio (OR) dan interval kepercayaan (IK) 95%.

Hasil: Prevalensi pekerja yang mengalami kelelahan sedang sebanyak 64 orang (23,5%). Kelelahan kerja secara statistik berhubungan signifikan dengan MAFLD (aOR 5,05; IK 95% 2,65-9,60; p <0,001) dan kurangnya aktivitas fisik/olahraga (aOR 2,79; IK 95% 1,17-6,68; p 0,021).

Kesimpulan: Hampir seperempat dari total jumlah pelaut tugboat mengalami kekelahan sedang saat bekerja. Kelelahan tersebut berhubungan signifikan dengan MAFLD dan kurangnya aktivitas fisik/olahraga

---

Background: Indonesia is a maritime nation closely associated with shipping industry and oceanic wealth that impacts the country's socio-economic status. The health of sailors plays a crucial role in maintaining this management and requires specific attention. Sailors are at risk of experiencing MAFLD, on-duty fatigue, or a combination of both. This research aims to investigate the relationship between MAFLD and work-related fatigue among tugboat sailors.

Methods: This study used a cross-sectional method with secondary data from the Medical Check-Up (MCU) results of Company X's employees. MAFLD was defined as fatty liver based on ultrasound results combined with the presence of obesity or overweight. Fatigue was measured using the validated SOFI questionnaire in the Indonesian language. The association between MAFLD and fatigue was analyzed using logistic regression to obtain significance values (P), odds ratios (OR), and a 95% confidence interval (CI).

Results: The prevalence of workers experiencing moderate fatigue was 64 individuals (23.5%). Statistically, work-related fatigue was significantly associated with MAFLD (aOR 5.05; 95% CI 2.65-9.60; p <0.001) and insufficient physical activity/exercise (aOR 2.79; 95% CI 1.17-6.68; p 0.021).

Conclusion: Nearly a quarter of the total number of tugboat sailors experience moderate fatigue while working. This fatigue is significantly associated with MAFLD and insufficient physical activity/exercise."

"Latar belakang dan Tujuan: Persentase pasien yang gagal dalam pengukuran kekakuan hati menggunakan transient elastography bervariasi antara 2-10%, umumnya disebabkan oleh obesitas. probe XL, diharapkan dapat meningkatkan keberhasilan pengukuran kekakuan hati pada pasien dengan obesitas. Tujuan penelitian ini adalah untuk menilai keberhasilan pengukuran kekakuan hati dengan menggunakan probe M dan XL serta faktor yang mempengaruhinya. Metode Penelitian: Pasien yang memenuhi kriteria inklusi diikutsertakan dalam penelitian ini. Hasil pemeriksaan kemudian dianalisis dengan menggunakan uji statistik unpaired t-test atau Mann-Whitney dan uji statistik McNemar. Hasil Penelitian: Dari 92 pasien NAFLD dengan obesitas yang diteliti, Proporsi keberhasilan pengukuran kekakuan hati menggunakan probe M adalah 57,6 %, sedangkan dengan probe XL 88,0%. Perbedaan ini bermakna secara statistik (p < 0,001). Faktor IMT, SCD dan lingkar toraks berhubungan dengan keberhasilan pengukuran kekakuan hati dengan menggunakan probe M, dengan nilai p masingmasing 0,007,0,001 dan 0,001. Variabel yang sama dengan probe XL tidak menunjukkan hubungan bermakna, dengan nilai p masing-masing 0,321, 0,817 dan 0,216. Hasil uji statistik Mann-Whitney didapatkan nilai median dari IMT dan SCD yang tidak berhasil dilakukan pengukuran kekakuan hati dengan menggunakan probe M adalah masing-masing 32,7Kg/m2 dan 2,6 cm. Hasil uji statistik T-test didapatkan nilai Mean dari lingkar toraks yang tidak berhasil dengan pengukuran kekakuan hati dengan menggunakan probe M adalah 97,8 cm. Kesimpulan: Proporsi keberhasilan pengukuran kekakuan hati pada pasien NAFLD dengan obesitas dengan menggunakan probe XL lebih baik dibandingkan dengan probe M. Faktor IMT, SCD dan Lingkar Toraks berhubungan dengan keberhasilan pengukuran kekakuan hati dengan menggunakanan probe M. Variabel yang sama tidak berhubungan dengan probe XL.

---

Background and Aims: The percentage of patients who failed in liver stiffness

measurement (LSM) using transient elastography (Fibroscan®) varies between 2-

10%, generally caused by obesity. The new XL probe, with enhanced features to use in obesity patients, is expected to overcome the limitations and increase . The aims of this prospective study were to asses the success rate of liver stiffness measurement using M and XL probes and influencing factors.

Methods: Patients who fulfilled inclusion criteria were examined for transient elastography with both Fibroscan ® M and XL probe. The results of examination then were analyzed with unpaired t-test or Mann –Whitney and Mc Nemar test.

Results: A total of 92 patients were evaluated, The proportion of successful liver stiffness measurement using M probe was 57,6 %. while the proportion of XL probe was 88 %. ( p< 0,001 ). Skin to liver capsule distance ( SCD ), body mass index ( BMI ) and thoracic circumference was associated with the successfulness of liver stiffness measurement using probe M with respective p values were 0,007, 0,001 and 0,001. The same variables were not associated with successful examination using the XL probe with p values were 0,321, 0,817 and 0,216 respectively. T-test analysis showed mean thoracic circumference value of unsuccessfull liver stiffness measurement using M probe was 97,8 cm. Mann-Whitney test showed median BMI and SCD value of unsuccessfull liver stiffness measurement were 32,7 kg/m2 and 2,6 cm respectively.

Conclusion: The proportion of successful liver stiffness measurement using XL probe higher than M probe. BMI , SCD and thoracic circumference were associated with the successful of liver stiffness measurement using a M probe. The same variables were not associated with successful examination using the XL probe."

"Dalam dua tahun terakhir pandemi corona virus disease 2019 (COVID-19) telah menginfeksi > 220 juta orang dan 5 juta orang meninggal. Di Indonesia > 4 juta orang terinfeksi dan > 140.000 orang meninggal. Pada puncak pandemi, kebutuhan perawatan tidak seimbang dengan sarana rumah sakit sehingga WHO menganjurkan untuk memprioritaskan pasien secara ekual. Untuk itu diperlukan prediktor luaran pasien COVID-19. Penelitian ini bertujuan menyusun prediktor luaran pasien COVID-19 menggunakan regresi logistik dan machine learning.Penelitian terdiri atas 2 tahap. Tahap pertama adalah kohort retrospektif untuk menyusun prediktor kematian di rumah sakit dengan regresi logistik dan machine learning (decision tree, random forest, support vectore machine, gradient boost and extreme gradient boost). Pasien terkonfirmasi COVID-19 diinput di data registri REG-COVID-19 pada bulan Maret–Juli 2020 di RS Persahabatan (RSP) dan RS Universitas Indonesia (RSUI). Tahap kedua adalah kohort prospektif pada pasien COVID-19 di RSP, RSUI dan RSPI Suliati Saroso pada bulan Maret–Mei 2021. Data yang diinput adalah data demografi, gejala klinis, komorbid, laboratorium, skor Brixia dari radiografi toraks, luaran pasien dari perawatan dan lama rawat.Pada tahap penyusunan diperoleh 271 subjek untuk analisis machine learning, 239 subjek untuk model 1, sebanyak 180 subjek model 2, dan 152 subjek model 3 dan model 4. Hasil analisis regresi logistik model 1 terdiri atas 7 variabel yaitu demam, diabetes melitus, frekuensi napas, saturasi O2, leukosit, SGOT dan CRP dengan AUC 0,930. Model 2 memberikan hasil hampir sama tetapi SGOT menjadi SGPT dengan AUC 0,926. Model 3 memiliki AUC 0,919 dan model 4 memberikan AUC 0,924 dengan variabel D dimer > 2000 menjadi salah satu prediktor. Validasi semua model regresi logistik dan machine learning menunjukkan penurunan AUC, tetapi tidak berbeda bermakna (uji perbandingan AUC, p = 0,683–0,736). Perbandingan model regresi logistik dan machine learning juga tidak berbeda bermakna (uji perbandingan AUC dengan rumus Hanley, p = 0,492–0,923).Disimpulkan prediksi kematian pasien COVID-19 menggunakan regresi logistik dan machine learning memiliki akurasi yang baik sehingga regresi logistik dan machine learning dapat dijadikan prediktor luaran pasien COVID-19.

---

Corona virus disease 2019 (COVID-19) pandemic has lasted almost 2 years worldwide with more than two hundred million world population were infected and almost 5 million (2%) death. In Indonesia, there have been more than 4 million people were infected with more than 140.000 (3.5%) death. At the peak of the outbreak there were discrepancy between health care facilities and demands. WHO recommended to prioritize patient equally, to avoid patient discrimination by social class, race, and gender. The best prediction tool should be valid, reliable and feasible. Many studies develop assessment with logistic regression and machine learning with the goal to improve accuracy. Some study showed variety of predictors in outcome prediction, in this study we developed and validated assessment tool to predict hospital mortality comparing logistic regression and machine learning, included support vector machine (SVM), decision tree (DT), random forest (RF), gradient boost (GB) and extreme gradient boost (XGB). Our study was conducted in 2 stages. The first stage study was cohort retrospective to develop assessment tool to predict hospital mortality by comparing logistic regression and machine learning among hospitalized COVID-19 patients from March to July 2020. The second was cohort prospective study among the same population, to validate the tools. The development data were collected from Persahabatan hospital and Universitas Indonesia hospital who registered in REG-COVID-19, 271subjects were eligible for machine learning analysis and 239 subjects for logistic regression data set 1; 180 subjects for data set 2; 152 for data set 3 and 4. Analysis of data set 1 resulted in 8 variables as mortality prediction include fever, DM, respiratory rate (RR), oxygen saturation, leucocyte, ALT > 42, CRP > 88, with AUC 0,930. Data set 2 resulted in similar variables except AST, with AUC 0,926. Data set 3 resulted in 6 variables with AUC 0,919 and Data set 4 resulted in 7 variables included fever, HR, RR, leucocyte, age above 52, CRP > 86 and D-dimer > 2000 with AUC 0,924. Validation of all models showed decreasing AUC. Machine learning analysis resulted in 5 models with the best was XGB among all set data with AUC between 0,8–0,9. There were decreasing of AUC of all models, but not statistically different (p 0.683–0.736). Comparing developed models with logistic regression and machine learning showed there were differences but not statistically significant. (p 0.492-0.923)"