Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Penduduk berusia lanjut (usila) di Indonesia diproyeksikan bertambah jumlahnya di masa mendatang, karena meningkatnya umur harapan hidup. Masalah yang sering dijumpai pada populasi usila tersebut adalah dehidrasi, yaitu tubuh kekurangan cairan dan elektrolit tertentu. Namun keadaan dehidrasi khusus pada usila ini sulit dideteksi, karena tanda dan gejala klinis sering tidak jelas, sehingga dapat berakibal fatal sampai dengan kematian. Dengan beranjak pada prinsip add lifes to years, yang berharap turunnya angka morbiditas pada penduduk usila, termasuk keadaan dehidrasi dan akibatnya, maka dirasakan perlu membuat model matematis yang praktis yang dapat digunakan untuk mendeteksi dini dehidrasi pada pasien usia lanjut berdasarkan variabel pemeriksaan klinis.

Model menggunakan acuan baku (gold standard) pemeriksaan laboratorium tertentu, dengan prediktor adalah tanda dan gejala klinis yang relatif lebih mudah dan murah. Penelitian dilakukan di Rumah Sakit C:ipto Mangunkusumo Jakarta, dengan pemeriksaan laboratorium dilakukan oleh Sub-bagian Geriatri Bagian Penyakit Dalam, serta laboratorium Prodia dan Rumah Sakit Harapan Kita Jakarta. Dengan berbagai kendala, akhirnya sebagian pasien yang memenuhi kriteria lelah dikumpulkan datanya, dan dianalisis. Pcrsamaan regresi linier menunjukkan bahwa beberapa tanda dan gejala klinis patut diperhitungkan dalam mendeteksi dehidrasi pada usia lanjut.

---

ABSTRACT
The number of elderly people in Indonesia is projected to be bigger since life expectancy increases. The most frequent problem faced among them is dehydration, which is a condition that the body is sulicred from the lack of water and certain clectrolite. This condition is difficult to be detected because the unobvious clinical sign and symptoms, so it could entail in fatal stage or death'. Based on the principal terms "add lire to years", we do hope that the morbidity in elderly people and its outcome are able to be lowered. Therefore a kind of tool used to detect dehydration as early as possible is needed, especially in clinics in remote areas. This tool is expected to be easy and cheap to be applied, since it is based on the anamneses and physical examination.

The development of mathematical model is relied on the gold standard on laboratory examination, which is predicted by clinical sign and symptom. The study was conducted in Cipto Mangunkusumo Hospital Jakarta (RSCM). The laboratory exam was done by Sub Department of Geriatry, Internal Department, RSCM, and helped also come from Prodia and Harapan Kita Hospital Jakarta. Constraint during data collection were happened, but part of the patient's data finally were able to be gathered and analyzed. Linear regression analysis revealed that some clinical sign and symptom should be considered in diagnosing dehydration among elderly people.

Abstrak :
ABSTRAK
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dianggap dapat merefleksikan status pembangunan manusia. IPM merupakan indeks komposit yang salah satunya usia harapan hidup (UHH) yang diperoleh dengan metode tidak langsung. Oleh karena itu dibuat Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) yang merupakan kumpulan indikator kesehatan yang dapat mudah dan langsung diukur untuk menggambarkan masalah kesehatan yang berkaitan dengan UHH. Kerangka konsep menggunakan gabungan dari konsep H.L. Blum, Kesejahteraan Sosial, Keluarga Sejahtera, Indeks Pembangunan Manusia, Indikator Kebahagiaan, dan determinan sosial kesehatan, dengan mempertimbangkan keterbatasan data-data yang diperoleh dari Riskesdas 2007, Susenas 2007, dan Podes 2008. Sesuai tujuan penelitian maka kerangka konsep yang digunakan untuk melihat indikator kesehatan yang berperan mempengaruhi usia harapan hidup dan melihat peran indikator sektor lain yang mempengaruhi usia harapan hidup. Sampel yang digunakan 438 kabupaten/ kota yang tersebar di 33 provinsi. Pemilihan variabel sebagai kandidat dan untuk mendapatkan kelompok bobot menggunakan explanatory factor analysis, setelah terpilih dilakukan regresi linier untuk menentukan besaran bobot. Besaran bobot menunjukkan prioritas masalah yang harus diselesaikan terlebih dahulu. IPKM untuk tingkat nasional diperoleh dari 9 indikator, nilai korelasi dengan UHH 2007 sebesar 0,404 dan korelasi dengan IPM 2007 sebesar 0,497. Menggunakan hasil dari rumus terpilih dan dianalisis bersama-sama dengan komponen pembentuk IPM 2007 maka diperoleh nilai korelasi model sebesar 0,561. Pada model tersebut peran IPKM dalam menentukan nilai umur harapan hidup berkisar 17% dan peran terbesar pada pendidikan sebesar 64%. IPKM nasional dapat digunakan untuk membandingkan keberhasilan antar kabupaten/ kota. IPKM regional melihat masalah kesehatan spesifik di masing-masing regional. IPKM regional Jawa Bali mempunyai nilai korelasi terbaik sehingga dapat digunakan sebagai alat ukur keberhasilan pembangunan kesehatan. IPKM kabupaten dan kotamadya untuk melihat permasalah lokal di kabupaten dan kotamadya, namun model untuk kotamadya harus ditelaah kembali.

---

ABSTRACT
Human Development Index (HDI/IPM) can be used as a measure of human development status. IPM is a composite index which includes life expectancy age by indirect calculation as one of the composite variables. Therefore, the Public Health Development Index (PHDI/IPKM) is essential because it directly includes health indicators which describe health issues related to life expectancy. Conceptual framework in this study explains link between variables using numerous theoretical framework such as from H.L Blum, social welfare, family welfare, human development index, happiness indicators and social determinant of health. This study uses data from RISKESDAS 2007, SUSENAS 2007 and PODES 2008, with considering their specific limitations. This study aims to identify health indicators which contribute to life expectancy and determine other related indicators from non health sectors that associated with the life expectancy. Sample in this study includes population in 438 districts in 33 provinces in Indonesia. Candidate variables for weighted group were selected using explanatory factor analysis and followed by linear regression analysis to calculate the weight number. Weight number shows priority of the health issues that requires priority intervention. The national IPKM was calculated using nine indicators and the correlation values for 2007 life expectancy is 0.404 and correlation values for 2007 Human Development Index/IPM is 0.497. Using the selected formula and multivariate analysis of 2007 IPM components, the analysis shows model correlation value is 0.561. In this model, the IPKM contributes to the life expectancy measurement as high as 17% and the highest contribution is from the education factor (64%). The national IPKM can be used to compare performance in health development across districts. The regional IPKM describes the health issues specifically in each region. The regional IPKM for Java and Bali have the best correlation value, which means it can be used as the benchmark for health program performance in other regions. The district IPKM model can be used to illustrate the local health issues, but the model requires further analysis.

Abstrak :
ABSTRACT
This thesis will analyze the relationship between human longevity and economic welfare in Indonesia. The economic welfare is described by per capita GDP GDPpc . There are three indicators of human longevity such as LE, LI, and UOI. LE is life expectancy at birth. LI is the ratio of the population above 90 years of age to the total population above 65 years of age. UOI is the percentage of the population aged at least 80 years. LE as a main indicator of human longevity in this study. This study provides the per capita GDP and human longevity data of each province in Indonesia. The period use in this research is from 1980 to 2010. The research method used in this study is panel data of each province in Indonesia. The regression are done using the random effect. The result stated that there is a significant relationship between human longevity and economic level in 1990 to 2010. In 1980, both variables have insignificant relationship.

---

ABSTRAK
Skripsi ini membahas tentang hubungan antara panjang umur manusia dan tingkat kesejahteraan ekonomi di Indonesia. Kesejahteraan ekonomi digambarkan oleh pendapatan perkapita. Panjang umur manusia dijelaskan oleh tiga indikator pada studi ini yaitu LE, LI, dan UOI. LE adalah harapan hidup manusia. LI adalah rasio populasi berumur lebih dari 90 tahun dari total populasi lebih dari 65 tahun. UOI adalah persentase dari populasi berumur paling sedikir 80 tahun. LE menjadi indikator utama dari panjang umur manusia pada studi ini. Tingkat ekonomi digambarkan oleh pendapatan perkapita dari setiap provinsi di Indonesia. Periode yang digunakan pada penelitian ini adalah dari tahun 1980 sampai 2010. Metode penelitian yang digunakan pada studi ini adalah data panel dari setiap provinsi di Indonesia. Regresi yang dilakukan menggunakan random effect. Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa terbukti adanya hubungan yang signifikan antara panjang umur manusia dan tingkat ekonomi pada tahun 1990 sampai 2010. Namun pada tahun 1980 menunjukkan bahwa hubungan antara panjang umur manusia dan tingkat ekonomi tidak signifikan.