Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini meneliti tentang selisih antara tagihan dengan klaim yang dibayar oleh para penjamin biaya kesehatan terhadap pelayanan kasus Infark Miokiard Akut di RSJPDHK serta selisih antara tagihan dengan klaim menggunakan tarif INA-CBG`s. Tujuan dari penelitian adalah untuk dapat memperoleh data karakteristik, mutu layanan dan permasalahan biaya dan pembayaran klaim terhadap RS oleh para penjamin/pembayar. Penelitian ini mendapatkan 5472 pasien Infark Miokard Akut selama periode 1 Januari 2009 sampai 31 Desember 2012 terdiri dari laki laki 81,5% dan perempuan 18,5%, rata-rata usia 56,3 tahun rentang usia yang lebar (21-97 th vs 26-96 th). Sebagian besar berasal dari DKI Jakarta (51%), Tingkat keparahan I 46%, Tingkat II 47,4%, dan Tingkat III 5,9%. Lebih dari separuh pasien (54,64%) mendapat tatalaksana intervensi PTCA atau bedah jantung (CABG), sedangkan 44,54% pasien dirawat tanpa tindakan intervensi non bedah maupun bedah. Penelitian mendapatkan 43,7% pasien dengan jaminan Askes, dan hanya 2,9 % dijamin dengan Jamkes yang dibayar dengan sistem INA-CBG`s. Lama rawat pasien rata rata 7,71±6,30 hari, 87,8, % keluar RS dengan status sembuh. Kesimpulan : Mutu layanan IMA di RSJPDHK tidak dibedakan berdasarkan jenis penjamin, dan adanya selisih antara tagihan RS dengan klaim yang dibayar oleh para penjamin berhubungan secara bermakna dengan kode diagnosis, jumlah tindakan sekunder, lama rawat dan tingkat keparahan penyakit. Penelitian mendapatkan nilai selisih dalam simulasi perhitungan antara tagihan terhadap klaim dengan sistem INA-CBG`s.

---

The Study examined the differences between the published rates and the CBG rates among patients with acute myocardial infarction (AMI) in National Cardiovascular Center (NCC) Harapan Kita. The purpose of this study is to examine whether there is quality and other differences among AMI patients paid by difference payers and payment levels. This study analyzed medical records of patients with AMI during the period of January 1, 2009 until December 31, 2012. The study found 5,472 patients with AMI consisting of 81.5% males and 18.5% females with the mean age of 56.3 years (range between 21-97 years vs. 26-96 years). Most of the patients were from Jakarta (51%). On severity levels, 46% patients were in severity level I, 47.7% severity level II, and 5.9% level III. More than half (54.6%) patients were treated with intervention (PTCA) or surgical procedures (CABG), while 44.4% patients were treated conventionally. We found that 43.7% of patients were covered by Askes, and only 2.9% were Medicaid (Jamkesmas) that were paid on DRGs. The average length of stays was 7.7 days and 87.8% were discharged in a good recovery. There was no difference in quality of treatment by difference payers or payment system although there was significant discrepancy in charges among difference payers. This differences in charges were associated differences in diagnoses, the number of secondary procedures, length of stays, and severity of the cases. It is concluded that the doctors provided the same quality of services among AMI patients, regardless of payers` status or charges."

"Deteksi dini gagal jantung (GJ) penting untuk mengurangi angka kesakitan, kematian dan rawat ulang, terutama pada era pandemi COVID-19. Kecerdasan buatan berdasarkan data ekokardiografi berpotensi mempermudah identifikasi GJ, tetapi tingkat kesahihan belum diketahui. Oleh karena itu, dikembangkan model Learning Intelligent for Effective Sonography (LIFES) dengan metode deep learning menggunakan algoritme visual geometry group (VGG)-16 untuk menilai validitas model kecerdasan buatan dalam deteksi GJ dan membedakan jenis GJ dengan atau tanpa penurunan fraksi ejeksi ventrikel kiri (FEVKi) di berbagai alat ekokardiografi. Penelitian uji diagnostik ini menggunakan desain potong lintang yang dibagi dua fase yaitu fase pertama populasi pasien normal dan GJ dengan atau tanpa FEVKi menurun di RS Pusat Jantung Nasional Harapan Kita dan fase kedua di 10 RS jejaring pada bulan Januari 2020–Maret 2022. Pada fase pertama dilakukan analisis 141 rekaman video ekokardiografi dan fase kedua dianalisis 685 video meliputi tampilan apical 4 chamber (A4C), apical 2 chamber (A2C), dan parasternal long axis (PLAX). Dataset setiap fase dibagi untuk melatih (tahap training) dan menguji (tahap testing) model LIFES dalam membedakan dua kelas diagnosis (GJ dan individu normal) dan tiga kelas diagnosis (GJ dengan FEVKi menurun, GJ dengan FEVKi terjaga, dan individu normal). Pada fase 1 performa terbaik model LIFES dalam membedakan dua kelas ditunjukkan pada tampilan A2C dengan skor F1 0,94 dan area under the curve (AUC) 0,93. Klasifikasi tiga kelas terbaik ditunjukkan pada tampilan A2C dengan F1 0,78 dan AUC 0,83 sampai 0,92. Pada fase 2 klasifikasi dua kelas terbaik ditunjukkan oleh tampilan PLAX dengan skor F1 mencapai 0,93 dan AUC 0,91. Klasifikasi tiga kelas terbaik ditunjukkan pada tampilan PLAX dengan F1 0,82 dan AUC berkisar dari 0,91 hingga 0,94. Waktu pemrosesan model LIFES sekitar 0,15 sampai 0,19 detik untuk memprediksi satu sampel. Disimpulkan model LIFES berfungsi baik untuk deteksi dini GJ sesuai konsensus ahli, sekaligus dapat membedakan jenis GJ dengan atau tanpa FEVKi menurun pada berbagai mesin ekokardiografi.

---

Early detection of heart failure (HF) is important to reduce morbidity, mortality, and re-hospitalization, especially in the era of the COVID-19 pandemic. Artificial intelligence based on echocardiographic data has the potential to facilitate the identification of HF, but the level of validity is unknown. Therefore, Learning Intelligent for Effective Sonography (LIFES) model was developed with a deep learning method using the visual geometry group (VGG)-16 algorithm to assess the validity of the artificial intelligence model in the detection of HF and distinguish the type of HF with reduced ejection fraction (HFrEF) or preserved in left ventricular ejection fraction (HFpEF) in various echocardiographic devices. This diagnostic test study used a cross-sectional design, which was divided into two phases, namely the population of normal and HFrEF or HFpEF patients at the Harapan Kita National Heart Center Hospital and ten network hospitals from January 2020 to March 2022. In the first phase, 141 echocardiographic video recordings were analyzed and in the second phase, 685 videos were analyzed, including apical-4 chamber (A4C), apical-2 chamber (A2C), and parasternal-longaxis (PLAX) displays. The dataset for each phase was divided between training and testing the LIFES model in distinguishing two-diagnostic classes (HF and normal individuals) and three-diagnostic classes (HFrEF, HFpEF, and normal individuals). In phase 1, the best performance of the LIFES model in distinguishing the two classes is shown on the A2C display with an F1 score of 0.94 and an area under the curve (AUC) 0.93. The best three-class classifications are shown on the A2C display with an F1 of 0.78 and an AUC of 0.83 to 0.92. In phase 2, the best twoclass classifications are shown by the PLAX display with F1 scores reaching 0.93 and AUC 0.91. he best three-class classifications are shown on the PLAX display, with an F1 of 0.82 and an AUC ranging from 0.91 to 0.94. The

processing time of the LIFES model is about 0.15 to 0.19 seconds to predict a single sample. It is concluded that the LIFES model works well for the early detection of HF, according to expert consensus while at the same time being able to distinguish the type of HF (HFrEF or HFpEF) on various echocardiographic machines."

"Keluaran APTS bervariasi. Kejadian koroner pada APTS dilaporkan cukup tinggi, termasuk yang dilaporkan di RSJHK 5 tahun yang lalu. Saat ini telah dikembangkan suatu metode baru pemeriksaan Troponin T, yaitu protein kontraktil yang spesifik untuk miokard dan sangat sensitif, yang beredar dalam darah pada keadaan disintegrasi semikroinfark. Berdasarkan hal tersebut diatas, dilakukan penelitian prospektif mengenai kadar Troponin T pada APTS untuk mengetahui hubungannya dengan perjalanan penyakit APTS. Hipotesis penelitian adalah Troponin T pada kadar tertentu mempunyai makna pada kejadian koroner. Hasil penelitian ini diharapkan berguna dalam meningkatkan upaya tatalaksana kasus APTS dengan resiko kejadian koroner.

---

APTS output varies. The incidence of coroners in APTS is reported to be quite high, including those reported at RSJHK 5 years ago. A new method has been developed to examine Troponin T, a myocard-specific and highly sensitive contractile protein, which circulates in the blood in a state of seumicroinfarction disintegration. Based on the above, a prospective study was conducted on the level of Troponin T in APTS to determine its relationship with the course of APTS disease. The research hypothesis is that Troponin T at a certain level has significance in coronary events. The results of this study are expected to be useful in improving efforts to manage APTS cases

with the risk of coronary events."