Analisis Faktor Kriteria Klinis Pasien dalam Tahap Terminal di RS Dr. Moewardi Surakarta Tahun 2018
Resia Perwirani, Hosizah
Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan, Universitas Esa Unggul Jl. Arjuna Utara No 9, Kebon Jeruk, Jakarta Barat, Indonesia Korespondensi E-mail : resiaperwirani@gmail.com
Submitted: 26 November 2019, Revised: 17 Desember 2019, Accepted: 27 Desember 2019

## Abstract
Dr. Moewardi Surakarta Hospital has program to improve quality of patient services in terminal conditions. Based on observations, NDR (Net Death Rate) of 67.43‰ far exceeds the Ministry of Health's efficient number of <25‰. In accordance with Kepmenkes 812 of 2007 and PAP7, PAP7.1 SNARS standards for terminal services, terminal patients must be assessed to take care patient's needs. Good assessment must be based on clinical sign of terminal patients. The purpose of research to determine the clinical sign of terminal patients. The study was conducted at the Medical Record Unit of Dr. Moewardi Hospital on July  - August, 2019. This research is quantitative with a cross-sectional approach. The instrument was a checklist based on CriSTAL theory. Sample was selected 344 medical records by random sampling method, processed by a factor analysis method to confirm the CriSTAL theory with a model construct consisting of five observable variables and five latent variables using SmartPLS 3.0. The results of analysis state that it is necessary to modify the model by eliminating factors that do not meet the requirements. Clinical Criteria of Terminal Patients are formed from  3  latent  variables,  namely  Clinical  deterioration  criteria,  Findings  of  Physical  Weakness,  and  Abnormal  ECGs,  and  34 observable variables namely patient admission via IGD, Behavioral alteration / disability, history of hospitalization and history of ICU.
Keywords: factor analysis, clinical sign of terminal stage patients, CriSTAL

## Abstrak
RS  Dr.  Moewardi  Surakarta  mempunyai  program  kerja  meningkatkan  kualitas  pelayanan  pasien  dalam  kondisi terminal. Berdasarkan hasil observasi, angka NDR ( Net Death Rate ) sebesar 67,43‰ jauh melampaui angka efisien Kementerian  Kesehatan  sebesar  <25‰.  Sesuai  Kepmenkes  812  tahun  2007  dan  Standar  PAP7,  PAP7.1  dalam SNARS  tentang  pelayanan  dalam  tahap  terminal,  pasien  dalam  kondisi  terminal  wajib  dilakukan  asesmen  yang memperhatikan kebutuhan pasien. Assesment yang baik wajib didasarkan pada kriteria klinis pasien tahap terminal. Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kriteria  klinis  pasien  dalam  tahap terminal  di  RS  Dr. Moewardi Surakarta tahun 2018. Penelitian dilaksanakan di unit Rekam Medis RS Dr Moewardi Surakarta bulan Juli – Agustus 2019.  Jenis  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan  cross  sectional.  Instrumen  penelitian  berupa checklist yang dibuat berdasarkan teori CriSTAL. Sampel 344 rekam medis diambil secara acak, data diolah dengan metode analisis faktor untuk mengkonfirmasi teori CriSTAL dengan konstruk model terdiri dari  lima variabel observable dan lima variabel  laten  menggunakan  SmartPLS  3.0.  Hasil  analisis  faktor  menyatakan  perlu  modifikasi  model  dengan mengeliminasi faktor yang tidak memenuhi persyaratan. Kriteria Klinis Pasien Terminal terbentuk dari tiga variabel laten yaitu Kriteria perburukan klinis, Temuan Kelemahan Fisik, dan Abnormal EKG, serta 34 variabel observable yaitu cara masuk pasien melalui IGD, Behavioral alteration/disability , riwayat rawat inap dan riwayat ICU.
Kata Kunci : analisis faktor, kriteria klinis pasien terminal, CriSTAL

## Pendahuluan
Proyeksi penduduk Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas) menyatakan bahwa angka kelahiran periode (2010-2035) menunjukkan penurunan, sementara angka kematian mengalami tren kenaikan (1). Data yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), angka kematian kasar (Crude Death  Rate/CDR)  di  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2018 didapatkan data kematian sejumlah 7,20 per seribu penduduk, meningkat 0,57% dari angka tahun 2017 (2). Peningkatan CDR ini menjadi perhatian Kementerian Kesehatan, dengan cara meningkatkan upaya kesehatan  termasuk  pemenuhan  kebutuhan  layanan  untuk  pasien  terminal  di  fasilitas  pelayanan kesehatan termasuk Rumah Sakit (3).
Berdasarkan  studi  yang  telah  dilakukan  di  Inggris  menyatakan  bahwa  sekitar  1%  dari  total populasi meninggal setiap tahun, dengan sekitar 30% pasien meninggal di rumah sakit. Sebagian besar kematian  dapat  diantisipasi  dengan  identifikasi  kondisi  terminal  lebih  awal,  sehingga  mengarah  pada penanganan  dini  atas  gejala  yang  muncul  (4).  Sesuai  Kepmenkes  812  tahun  2007  tentang  Kebijakan Perawatan Paliatif dan Standar PAP7, PAP7.1 dalam SNARS tentang Pelayanan dalam Tahap Terminal, pasien dalam kondisi terminal wajib dilakukan assesment yang memperhatikan kebutuhan pasien dalam rangka meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan di rumah sakit.
RS  Dr.  Moewardi  Surakarta  mempunyai  program  kerja  salah  satunya  adalah  meningkatkan kualitas pelayanan pasien dalam kondisi terminal. Berdasarkan data dari hasil observasi, angka kematian pasien setelah dirawat lebih dari 48 jam (Net Death Rate/N DR) sebesar 67,43‰ atau 67,43 per seribu pasien. Angka NDR tersebut jauh melampaui angka efisien yang ditetapkan oleh Kementerian Kesehatan sebesar  <25‰.  Hal  ini  menunjukkan  kebutuhan  pelayanan  kesehatan  untuk  pasien  terminal  perlu ditingkatkan. Uraian permasalahan diatas membuat peneliti tertarik mengangkat topik penelitian tentang analisis faktor kriteria klinis pasien dalam tahap terminal di RS Dr. Moewardi Surakarta tahun 2018.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  metode cross  sectional .  Pendekatan penelitian ini  adalah retrospektif. Sumber  data  berupa  dokumen  rekam  medis  pasien  dengan besaran sampel  sebanyak  344  dokumen  yang  diambil  secara  acak  dari  populasi  2456  pasien  terminal. Pengumpulan data dalam penelitian ini dengan cara observasi menggunakan instrumen pengumpulan data  CriSTAL  pada  dokumen  rekam  medis  pasien,  untuk  mengetahui  kriteria  klinis  pasien  terminal. Kerangka konsep penelitian ini dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian
Indikator yang diteliti berjumlah 33 indikator (X1-X33), yang tersusun dalam konstruk model berdasarkan teori CriSTAL menjadi lima variabel laten (Y1-Y5) dan lima variabel observable pembentuk faktor kriteria pasien tahap terminal (5). Pengamatan data penelitian terbagi dalam pilihan 0: Absent (tidak ada data yang memenuhi persyaratan) dan 1: Present (terdapat data yang memenuhi persyaratan). Analisis data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  faktor  konfirmatori  yang  bertujuan  mencari variabel pembentuk kriteria pasien tahap terminal berdasarkan landasan teori yang sudah ada (CriSTAL). Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan bantuan program pengolah data SmartPLS 3.0.

## Hasil dan Pembahasan

## Deskripsi Data Pengamatan
Sampel  penelitian  berjumlah  344  sampel  yang  diambil  secara  acak  dengan  karakteristik  jenis kelamin laki-laki lebih banyak ditemui sebesar 54,1% dari total sampel, daripada jenis kelamin perempuan sebesar 45,9%. Penyakit yang paling banyak ditemukan pada pasien terminal adalah penyakit pada sistem pencernaan. Lama rawat pasien terminal yang paling lama ditemui adalah 12 hari, sedangkan lama rawat paling singkat adalah 2 hari. Rata-rata lama rawat pasien terminal adalah 5,48 hari. Data yang terkumpul, selanjutnya dideskripsikan sesuai jenis variabel pada Tabel 1.
Tabel 1.
Deskripsi data pada variabel kriteria perburukan klinis
Indikator Kode Present Absent Total N % n % n % Penurunan kesadaran X3 131 38% 213 62% 344 100% Tekanan darah sistolik <90 mmHg X4 174 51% 170 49% 344 100% RR <5 / >30 X5 139 40% 205 60% 344 100% Nadi <40 / >140 X6 103 30% 241 70% 344 100% Terapi oksigen X7 337 98% 7 2% 344 100% Hypoglicaemia X8 41 12% 303 88% 344 100% Kejang X9 14 4% 330 96% 344 100% Output urin rendah X10 56 16% 288 84% 344 100% Proteinuria X11 63 18% 281 82% 344 100%
Variabel laten kriteria perburukan klinis tersusun dari sembilan indikator X3-X11. Berdasarkan hasil pengumpulan data, indikator terapi oksigen (X7) hampir selalu ditemui di seluruh sampel (sebesar 98%), sedangkan indikator yang jarang ditemui adalah keluhan kejang (X9) yang hanya berjumlah 4% dari seluruh sampel. Variabel laten riwayat penyakit tertentu/penyakit aktif tersusun dari 7 indikator X12- X18 (Tabel 2). Berdasarkan hasil pengumpulan data, indikator yang paling banyak ditemui pada sampel adalah riwayat penyakit/penyakit aktif Malignancy (X12) yakni sebesar 26%, Riwayat penyakit CHF tidak ditemui pada seluruh sampel, sehingga untuk pengujian selanjutnya indikator ini dieliminasi dari model karena tidak bernilai.
Variabel laten temuan gangguan kognitif tersusun dari tiga indikator X19-X21 yang terangkum dalam Tabel 3. Berdasarkan hasil pengumpulan data, indikator mental disease dan dementia tidak ditemui pada seluruh sampel, sehingga untuk pengujian selanjutnya indikator ini dieliminasi dari model karena tidak bernilai. Indikator Disability from stroke selanjutnya menjadi variabel observable yang langsung diuji faktorisasinya terhadap kriteria pasien terminal.
Tabel 2.
Deskripsi data pada variabel riwayat penyakit tertentu
Indikator Kode Present Absent Total N % n % n % Malignancy X12 89 26% 255 74% 344 100% CKD X13 14 4% 330 96% 344 100% CHF X14 0 0% 344 100% 344 100% COPD X15 7 2% 337 98% 344 100% Cerebrovaskular disease X16 40 12% 304 88% 344 100% AMI X17 7 2% 337 98% 344 100% Liver disease X18 21 6% 323 94% 344 100% Tabel 3.
Deskripsi data pada variabel temuan gangguan kognitif
Indikator Kode Present Absent Total N % n % n % Mental disease X19 0 0% 344 100% 344 100% Dementia X20 0 0% 344 100% 344 100% Disability from stoke X21 13 4% 331 96% 344 100%
Variabel laten temuan kelemahan fisik tersusun dari lima indikator X24-X28 di Tabel 4. Berdasarkan hasil pengumpulan data, indikator yang paling banyak ditemui pada sampel adalah kecepatan berjalan yang rendah (X27) yakni sebesar 69%, Indikator kelelahan tidak ditemui pada seluruh sampel, sehingga untuk pengujian selanjutnya indikator ini dieliminasi dari model karena tidak bernilai.
Tabel 4. Deskripsi data pada variabel temuan kelemahan fisik Indikator Kode Present Absent Total N % n % n % Berat badan turun X24 62 18% 282 82% 344 100% Kelelahan X25 0 0% 344 100% 344 100% Kelemahan X26 225 65% 119 35% 344 100% Kecepatan berjalan rendah X27 239 69% 105 31% 344 100% Ketidakmampuan fisik X28 218 63% 126 37% 344 100%
Variabel  laten Abnormal  ECG tersusun  dari  empat  indikator  X30-X33  di  Tabel  5. Berdasarkan hasil pengumpulan data, indikator abnormal rhythm mendapat frekuensi terbanyak sebesar 28%, sedangkan indikator yang jarang ditemui adalah atrial fibrilation (X30) yang hanya berjumlah 8% dari seluruh sampel.
Tabel 5. Deskripsi data pada variabel Abnormal ECG Indikator Kode Present Absent Total N % n % n % Atrial fibrillation X30 28 8% 316 92% 344 100% Tachycardia X31 84 24% 260 76% 344 100% Abnormal rhythm X32 98 28% 246 72% 344 100% Changes waves X33 35 10% 309 90% 344 100%
Selain terbentuk  dari  lima  variabel  laten diatas (Y1-Y5),  kriteria  pasien  terminal  juga tersusun dari 5 variabel observable yaitu X1, X2, X22, X23 dan X29 (Tabel 6). Berdasarkan hasil pengumpulan data, indikator yang paling banyak ditemui pada sampel adalah cara masuk melalui IGD  (X2)  yakni  sebesar  94%,  Indikator  penghuni  panti  jompo  tidak  ditemui  pada  seluruh sampel, sehingga untuk pengujian selanjutnya indikator ini dieliminasi dari model karena tidak bernilai.
Tabel 6. Deskripsi data pada variabel observable kriteria pasien terminal Indikator Kode Present Absent Total N % n % n % Umur >65 tahun X1 112 33% 232 67% 344 100% cara masuk melalui IGD X2 323 94% 21 6% 344 100% riwayat ranap X22 268 78% 76 22% 344 100% riwayat ICU X23 157 46% 187 54% 344 100% penghuni rumah jompo X29 0 0% 344 100% 344 100%

## Analisis Faktor Kriteria Klinis Pasien dalam Tahap Terminal
Analisis statistik dilakukan untuk  mengetahui faktor  pembentuk  Kriteria Klinis Pasien  dalam tahap terminal. Pengujian model meliputi proses uji validitas dan reliabilitas, pengukuran outer dan inner model, sehingga mendapatkan model akhir paling baik ( Goodness of Fit ) merepresentasikan faktor kriteria klinis pasien dalam tahap terminal yang dijelaskan pada Gambar 2.
Gambar 2.

## Perbandingan model awal dan model akhir setelah analisis faktor

## Uji Hipotesis
a. Hipotesis faktor pembentuk variabel kriteria perburukan kondisi klinis (Y1) Hipotesis pertama menguji apakah variabel Kriteria Perburukan Kondisi Klinis (Y1) terbentuk dari indikator X3-X11 yaitu level kesadaran yang menurun, tekanan darah sistolik yang mencapai <90 mm Hg, pernapasan dalam 1 menit mencapai <5 atau >30, denyut jantung dalam 1 menit mencapai <40  atau  >140  terindikasi  membutuhkan  terapi  oksigen, hypoglicaemia (BGL<70mg/dL),  kejang yang berulang atau berturut-turut, output urin rendah (<15 mL/h or <0.5 mL/kg/h), Proteinuria pada sampel urin. Hasil analisis signifikansi model untuk hipotesis 1 dapat dijabarkan pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Signifikansi faktor pada variabel Kriteria Perburukan Klinis Faktor Loading Level kesadaran menurun → Kriteria Perburukan Klinis 0.615 Tekanan darah sistolik <90mmHg → Kriteria Perburukan Klinis 0.517 Pernapasan 1 menit <5 atau >30 → Kriteria Perburukan Klinis 0.583 Denyut jantung 1 menit → Kriteria Perburukan Klinis 0.585 Terindikasi membutuhkan terapi oksigen → Kriteria Perburukan Klinis 0.112 Hipoglicaemia → Kriteria Perburukan Klinis 0.258 Kejang → Kriteria Perburukan Klinis 0.469 Output urin rendah → Kriteria Perburukan Klinis 0.447 Proteinuria → Kriteria Perburukan Klinis 0.465
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dijelaskan  penelitian  ini  mengkonfirmasi  bahwa  kriteria  perburukan klinis  yang  menjadi  faktor  pembentuk  kriteria  pasien  terminal  dijelaskan  oleh  indikator  level kesadaran yang menurun, tekanan darah sistolik yang mencapai <90mmHg, pernapasan dalam 1 menit  mencapai  <5  atau  >30  dan  denyut  jantung  dalam  satu  menit  mencapai  <40  atau  >140. Temuan ini dikuatkan dengan hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Goldhil (6). Penelitian tersebut menyatakan bahwa level kesadaran menurun, tekanan darah sistolik, jumlah pernapasan dalam 1 menit dan denyut jantung berpengaruh signifikan terhadap status terminal pasien. Angka mortalitas  meningkat  dengan  jumlah  kelainan  fisiologis  (P  <0,001),  menjadi  0,7%  jika  tanpa kelainan,  4,4%  dengan  satu  indikator  perburukan,  9,2%  dengan  dua  indikator  perburukan  dan 21,3% dengan tiga atau lebih indikator perburukan. Penelitian yang dilakukan oleh DeVita (7) juga selaras  dengan  hasil  penelitian  ini,  kriteria  perburukan  pasien  yang  ditunjukkan  dari  vital  sign monitoring (pernapasan, tekanan darah, denyut nadi, level kesadaran) merupakan tanda yang dapat diidentifikasi dari status pasien terminal. Kesimpulan utama dari penelitian tersebut meliputi tanda vital yang menyimpang merupakan prediksi risiko pasien krisis serta pemantauan pasien secara lebih efektif dapat meningkatkan outcome.
b. Hipotesis faktor pembentuk variabel riwayat penyakit tertentu / penyakit aktif (Y2) Hipotesis kedua menguji variabel laten Riwayat penyakit tertentu atau penyakit aktif (Y2) terbentuk dari indikator Advanced malignancy, Chronic kidney disease, Chronic heart failure, Chronic obstructive pulmonary disease,  New  cerebrovascular  disease,  Myocardial  infarction,  Moderate/severe  liver  disease .  Hasil  analisis signifikansi model untuk hipotesis 2 dapat dijabarkan pada Tabel 8 berikut ini :
Tabel 8.
Signifikansi faktor pada variabel riwayat penyakit tertentu/penyakit aktif Faktor P Values Malignancy → Riwayat penyakit / penyakit aktif 0.155 Chronic kidney disease → Riwayat penyakit / penyakit aktif 0.106 Chronic Obstructive Pulmonary Disease → Riwayat penyakit / penyakit aktif 0.062 Cerebrovascular Disease → Riwayat penyakit / penyakit aktif 0.051 Myocardial Infarction → Riwayat penyakit / penyakit aktif 0.072 Liver Disease → Riwayat penyakit / penyakit aktif 0.721
Berdasarkan Tabel  8, penelitian ini  mengkonfirmasi  bahwa  seluruh  indikator  pada  variabel  laten riwayat penyakit tertentu/ penyakit aktif tidak signifikan sebagai faktor pembentuk kriteria pasien terminal. Riwayat penyakit tertentu/ penyakit aktif tidak diperhitungkan sebagai faktor pembentuk kriteria pasien terminal.
Hasil Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Padjen yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan pengaruh diagnosa pasien terhadap kejadian Early Death dan Late Death (8). Bertentangan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Walraven,  menyatakan  bahwa  21  dari  30 kelompok  penyakit,  secara  independen  terkait  dengan  kematian  di  rumah  sakit  (9).  Skor komorbiditas yang  dihasilkan memiliki  diskriminasi  setara  dalam  kelompok  derivasi  dan validasi (keseluruhan c-statistik 0,763, 95% CI: 0,759-0,766). Penelitian yang dilakukan oleh Vigano secara khusus menyatakan bahwa diagnosa Cancer (Malignancy) terkait dengan angka mortalitas (10).
c. Hipotesis faktor pembentuk variabel temuan gangguan kognitif (Y3) Hipotesis ketiga menguji variabel Temuan Gangguan Kognitif (Y3) terbentuk dari variabel Long term mental disorders (X19), Dementia (X20), Behavioural alteration s or disability from stroke (X21). Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data,  terdapat  2  indikator  yang  tidak  ditemukan  pada  seluruh sampel yaitu indikator X19 dan X20 sehingga indikator tersebut diturunkan dari model, menyisakan indikator  X21  sebagai  variabel observable yang  langsung  dihitung  faktorisasinya  terhadap  kriteria pasien terminal. Analisis signifikansi model untuk hipotesis 3 dapat dijabarkan pada Tabel 9.
Tabel 9.
Signifikansi faktor pada variabel Temuan gangguan kognitif
Faktor P Values Behavioural alteration/disability → Kriteria Pasien Terminal 0.019* *nilai p signifikan ( p <0,05)
Penelitian  ini  mengkonfirmasi  bahwa  indikator  X21  ( Behavioural  alteration / disability from  stroke ) merupakan faktor pembentuk dari kriteria pasien terminal. Penelitian yang dilakukan oleh Saliba mendukung  hasil  penelitian  ini.  Penelitian  tersebut  menganalisis  13  item  termasuk  di  dalamnya limitation in physical function, and functional disabilities . Hasil dari penelitian tersebut menyatakan bahwa kelompok yang ditargetkan memiliki 4,2 kali risiko kematian selama periode dua tahun (11).
d. Hipotesis faktor pembentuk variabel temuan kelemahan fisik (Y4) Hipotesis  keempat  menyatakan  bahwa  variabel  Y4  Temuan  Kelemahan  fisik  terbentuk  dari indikator  Penurunan  berat  badan,  Kelelahan,  Kelemahan,  Kecepatan  berjalan  rendah, Ketidakmampuan melakukan aktivitas fisik. Hasil analisis signifikansi model untuk hipotesis emapt dapat dijabarkan pada Tabel 10.

## Tabel 10.
Signifikansi faktor pada variabel temuan kelemahan fisik Faktor P Values Penurunan berat badan → Kriteria Pasien Terminal 0.300 Kelemahan → Kriteria Pasien Terminal 0.249 Kecepatan berjalan rendah → Kriteria Pasien Terminal 0.034* Ketidakmampuan fisik → Kriteria Pasien Terminal 0.036* *nilai p signifikan ( p <0,05)
Berdasarkan Tabel 10, penelitian ini mengkonfirmasi temuan kelemahan fisik yang menjadi faktor pembentuk  dari  kriteria  pasien  terminal dijelaskan oleh  indikator  kecepatan berjalan rendah dan ketidakmampuan  melakukan  aktivitas  fisik.  Penelitian  yang  mendukung  yakni  penelitian  yang dilakukan oleh Kellet yang menyatakan bahwa kelemahan fisik meningkatkan faktor resiko kematian pada pasien (12). Penelitian yang dilakukan oleh Lindsey juga selaras dengan hasil penelitian ini yang menyatakan  bahwa  gangguan  mobilitas  pasien,  dan  ketidakmampuan  fisik  menjadi  salah  satu prognosis dari kematian (13). Penelitian yang dilakukan oleh Carlson menyatakan bahwa persentase kematian yang disebabkan oleh tingkat aktivitas fisik tidak signifikan untuk orang dewasa berusia 25 hingga 39 tahun (-0,2%; 95% CI, -8,8% hingga 7,7%) dan untuk orang dewasa berusia 40 hingga
69 tahun (9,9%; 95% CI, 7,2% -12,6%) tetapi signifikan untuk orang dewasa berusia 70 tahun atau lebih (7,8%; 95% CI, 4,9% -10,7%) (14).
e. Hipotesis faktor pembentuk variabel Abnormal ECG (Y5)
Hipotesis  kelima  menguji  bahwa  variabel  Y5  ( Abnormal  ECG )  terbentuk  dari  indikator  Atrial fibrillation, Tachycardia , Abnormal  rhythm or  ≥5  ectopics/min,  Changes  to  Q  or  ST  waves.  Hasil analisis signifikansi model untuk hipotesis lima dapat dijabarkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Signifikansi faktor pada variabel Abnormal ECG Faktor P Values Atrial fibrilation → Kriteria Pasien Terminal 0.001* Tachycardia → Kriteria Pasien Terminal 0.000* Abnormal rhythm → Kriteria Pasien Terminal 0.001* Changes waves → Kriteria Pasien Terminal 0.000* *nilai p signifikan ( p <0,05)
Penelitian ini mengkonfirmasi bahwa Variabel Abnormal ECG dijelaskan oleh indikator Atrial fibrilation, Tachycardia, Abnormal rhythm, dan Changes waves . Indikator-indikator tersebut secara statistik merupakan faktor penyusun dari Abnormal ECG . Abnormal ECG menjadi faktor pembentuk kriteria pasien  terminal  didukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Vigano  dimana Abnormal  ECG merupakan salah satu faktor prognosis potensial yang dapat diidentifikasi dari tanda tanda pasien meninggal. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Prytherch, menyatakan bahwa  hasil  monitoring  EKG yang  abnormal  meningkatkan  kemungkinan  mortalitas  (15). Abnormal  ECG termasuk  dalam instrumen skoring POSSUM yang diteliti. Berdasarkan hasil persamaan regresi logistik menyatakan risiko  kematian  secara  keseluruhan  meningkat  lebih  dari  dua  kali  lipat,  sedangkan  dan  risiko kematian untuk pasien dengan minimum skor (5 persen atau kurang) meningkat lebih dari tujuh kali lipat. Persamaan POSSUM menghasilkan kecocokan yang sangat dekat dengan mortalitas di rumah sakit yang diamati.
f. Hipotesis faktor pembentuk kriteria klinis pasien dalam tahap terminal Hipotesis keenam menyatakan bahwa variabel Kriteria Pasien Terminal, terbentuk dari variabel Usia ≥ 65 tahun, Cara masuk pasien melalui IGD, Kriteria perburukan kondisi klinis, Riwayat penyakit tertentu  atau  penyakit  aktif,  Temuan  gangguan  kognitif,  riwayat  rawat  inap  dalam  satu  tahun terakhir, Riwayat ICU berulang pada rawat inap sebelumnya, Temuan Kelemahan fisik, Penghuni rumah jompo atau akomodasi sejenis dan Abnormal ECG . Hasil analisis signifikansi model untuk hipotesis 6 dapat dijabarkan pada Tabel 12.
Berdasarkan Tabel 12, penelitian ini mengkonfirmasi bahwa faktor pembentuk kriteria pasien terminal adalah variabel laten Kriteria perburukan klinis, Temuan Kelemahan Fisik dan Abnormal ECG .  Kriteria  Pasien  Terminal  juga  dapat  dijelaskan  oleh  variabel observable cara  masuk  pasien melalui IGD, Behavioural alteration / disability from stroke , riwayat rawat inap dan riwayat ICU. Penelitian yang  dilakukan oleh Levine  mendukung  hasil penelitian ini  yang  menyatakan bahwa  cara  masuk pasien  melalui  IGD  merupakan faktor  resiko potensial  yang  berhubungan  dengan kemungkinan mortalitas  pasien  sebesar  25%  (16).  Riwayat  rawat  inap  berhubungan  dengan  faktor  resiko mortalitas pasien sebesar 61,5% dinyatakan oleh penelitian dari Rosenwax yang mendukung hasil dari penelitian ini (17). Sedangkan riwayat ICU yang menjadi faktor kriteria klinis pasien terminal selaras  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kramer  yang  menyatakan  bahwa  riwayat  ICU berkaitan dengan mortalitas pasien, mendapat nilai odds ratio tertinggi. Pasien dengan riwayat ICU memiliki kemungkinan mortality empat kali lipat lebih besar dan peningkatan 2,5 kali lipat di rawat inap dibandingkan dengan pasien tanpa riwayat ICU (18).
Tabel 12.

## Signifikansi faktor pada Kriteria Pasien Terminal
Variabel Laten Variabel Observabel P Values Kriteria Perburukan Klinis → Kriteria Pasien Terminal 0.000* Temuan Gangguan Kognitif → Kriteria Pasien Terminal 0.256 Temuan Kondisi Lemah → Kriteria Pasien Terminal 0.027* Abnormal ECG → Kriteria Pasien Terminal 0.028* Usia ≥ 65tahun → Kriteria Pasien Terminal 0.108 Cara masuk pasien melalui IGD → Kriteria Pasien Terminal 0.000* Behavioural alteration /disability from stroke → Kriteria Pasien Terminal 0.050 Riwayat Rawat Inap → Kriteria Pasien Terminal 0.000* Riwayat ICU → Kriteria Pasien Terminal 0.000 *nilai p signifikan ( p <0,05)
Instrumen  CriSTAL  telah  banyak  diuji  dan  dikonfirmasi  dalam  banyak  penelitian.  Penelitian yang  dilakukan oleh  Cardona  pada  tahun 2018, melakukan prediksi validitas terhadap variabel  dalam CriSTAL  (19).  Sampel  diambil  sebanyak  2493  pasien,  dengan  usia  rata-rata  78-80  tahun.  Instrumen CriSTAL dibandingkan penggunaannya pada 2 negara yaitu di Australia dengan skor 8,1 (95% CI 7,7- 8,6 vs 5,8 95% CI 5,6-5,9) dan Denmark dengan skor 7,1 (95% CI 6,6-7,5 vs 5,5 95 CI CI 5,4-55,6). Dari seluruh  variabel  CriSTAL  yang  diuji, variabel yang  signifikan merupakan faktor  dari  kondisi  terminal yang diteliti di negara Denmark adalah keganasan (Malignancy), kelemahan fisik, jenis kelamin, saturasi oksigen, dan usia >65 tahun. Hasil yang didapatkan dari penelitian di Australia menunjukkan hasil yang berbeda,  kondisi  terminal  dibentuk  dari  variabel  Usia  >65  tahun,  jenis  kelamin,  kelemahan  fisik, keganasan  dan  pasien  yang  mendapat  layanan  home  care/  penghuni  panti  jompo.  CriSTAL  dapat digunakan  sebagai  prediksi  mortalitas  dengan  hasil  yang  bervariasi  dipengaruhi  pengaturan/  kondisi masing-masing RS.

## Kesimpulan
Model  akhir  faktor  kriteria  pasien  terminal  terbentuk  dari  variabel  laten  kriteria  perburukan klinis,  temuan  kelemahan  fisik  dan Abnormal  ECG ,  cara  masuk  pasien  melalui  IGD, behavioural alteration/disability from stroke , riwayat rawat inap dan riwayat ICU. Variabel ini dapat dijadikan acuan dalam membuat desain formulir untuk pasien terminal.

## Daftar Pustaka
1. BAPPENAS. Proyeksi Penduduk Indonesia Indonesia Population Projection. 2013. 978 – 979 p.
2. BPS. Katalog Publikasi BPS 2018. 2018.
3. Kementerian Kesehatan RI. Rencana Strategis Kementerian Kesehatan 2015-2019. 2015;
4. UK R. The Gold Standards Framework Proactive Identification Guidance ( PIG ). 2016;
5. Cardona-morrell M, Hillman K. Development of a tool for defining and identifying the dying patient in hospital : Criteria for Screening and Triaging to Appropriate aLternative care ( CriSTAL ). 2015;1 – 13.
6. Goldhill  DR, McNarry  AF. Physiological  abnormalities in early  warning  scores are  related  to mortality in adult inpatients. Br J Anaesth. 2004 Jun;92(6):882 – 4.
7. DeVita MA, Smith GB, Adam SK, Adams- Pizarro I, Buist M, Bellomo R, et al. “Identifying the
hospitalised  patient in  crisis” --a  consensus  conference  on the  afferent  limb of  rapid  response systems. Resuscitation. 2010 Apr;81(4):375 – 82.
8. Padjen I, Cerovec M, Erceg M, Mayer M, Stevanović R, Anić B. Disease characteristics and causes of  early  and  late  death  in  a  group  of  Croatian    patients  with  systemic  lupus  erythematosus deceased over a 10-year period. Croat Med J. 2018 Feb;59(1):3 – 12.
9. van Walraven C, Austin PC, Jennings A, Quan H, Forster AJ. A modification of the Elixhauser comorbidity measures into a point system for hospital death using administrative data. Med Care. 2009 Jun;47(6):626 – 33.
10. Vigano  A,  Dorgan  M,  Buckingham  J,  Bruera  E,  Suarez-Almazor  ME.  Survival  prediction  in terminal  cancer  patients:  a  systematic  review  of  the  medical  literature.  Palliat  Med.  2000 Sep;14(5):363 – 74.
11. Saliba D, Elliott M, Rubenstein LZ, Solomon DH, Young RT, Kamberg CJ, et al. The Vulnerable Elders Survey: a tool for identifying vulnerable older people in the community. J Am Geriatr Soc. 2001 Dec;49(12):1691 – 9.
12. Kellett J, Deane B. The Simple Clinical Score predicts mortality for 30 days after admission to an acute medical unit. QJM. 2006 Nov;99(11):771 – 81.
13. Yourman LC, Lee SJ, Schonberg MA, Widera EW, Smith AK. Prognostic indices for older adults: a systematic review. JAMA. 2012 Jan;307(2):182 – 92.
14. Carlson SA, Adams EK, Yang Z FJ. No Title. Percent Deaths Assoc With Ina Phys Act United States Prev Chronic Dis 2018;15170354 DOI http//dx.doi.org/105888/pcd18170354.
15. Copeland GP, Jones D, Walters M. POSSUM: a scoring system for surgical audit. Br J Surg. 1991 Mar;78(3):355 – 60.
16. Levine SK, Sachs GA, Jin L, Meltzer D. A prognostic model for 1-year mortality in older adults after hospital discharge. Am J Med. 2007 May;120(5):455 – 60.
17. Rosenwax LK, McNamara BA, Murray K, McCabe RJ, Aoun SM, Currow DC. Hospital and emergency department use in the last year of life: a baseline for future modifications to end-of- life care. Med J Aust. 2011 Jun;194(11):570 – 3.
18. Kramer  AA, Higgins TL, Zimmerman JE. Intensive  care  unit readmissions  in U.S. hospitals: patient characteristics, risk factors, and outcomes. Crit Care Med. 2012 Jan;40(1):3 – 10.
19. Cardona  M,  Lewis  ET,  Kristensen  MR,  Skjøt-Arkil  H,  Ekmann  AA,  Nygaard  HH,  et  al. Predictive validity of the CriSTAL tool for short-term mortality in older people  presenting at Emergency Departments: a prospective study. Eur Geriatr Med. 2018;9(6):891 – 901.