Journal of Telenursing (JOTING) Volume 3, Nomor 1, Juni 2021 e-ISSN: 2684-8988 p-ISSN: 2684-8996 DOI: https://doi.org/10.31539/joting.v3i1.2260

## FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN READMISI 30 HARI TERHADAP PASIEN CONGESTIVE HEART FAILURE (CHF)
Ardiansyah Rasyid 1 , Syahrul Syahrul 2 , Takdir Tahir 3
Universitas Hasanuddin 1,2,3 syahrulsaid@unhas.ac.id 2

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  literatur  yang  mengeksplorasi hubungan antara skor LACE (lama rawat inap, ketajaman penerimaan, komorbiditas dan jumlah  kunjungan  gawat  darurat  dalam  enam  bulan  terakhir)  dan  biaya  perawatan kesehatan untuk rawat inap di rumah sakit yang tidak direncanakan dalam waktu 30 hari setelah dipulangkan, serta kelengkapan data administrasi dari status rekam medis rumah sakit.  Metode  penelitian  menggunakan literatur  review dengan  menelusuri  hasil publikasi  antara  tahun  2017-2020. Database yang  digunakan  yaitu PubMed, ScienceDirect dan ProQuest dengan hasil 76 artikel. Hasil penelitian mengidentifikasi delapan studi sesuai kriteria inklusi dan menghasilkan peningkatan signifikan  dengan menggunakan  skor LACE  dalam  menilai  dan  mencegah  penerimaan  kembali  dan menurunkan  biaya  rumah  sakit.  Simpulan,  aplikasi  perangkat  prediktor  yang menggunakan data elektronik atau catatan medis diperlukan dalam mengelola readmisi pasien  CHF . Penggunaan  skor  LACE  sangat  berpotensi  membantu  keputusan  klinis serta  mencegah  readmisi  di  rumah  sakit  di  masa  depan.  Semakin  tinggi  skor  LACE, semakin  tinggi  pula  readmisi  pasien  CHF  selama  30  hari,  sehingga  berdampak  pada biaya rumah sakit yang menjadi lebih tinggi.
Kata Kunci: Biaya Rumah Sakit, Congestive Heart Failure , Skor LACE

## ABSTRACT
This  study  aimed  to  identify  the  literature  exploring  the  relationship  between  LACE scores  (length  of  stay,  acuity  of  admission,  comorbidities  and  number  of  emergency room  visits  in  the  past  six  months)  and  health  care  costs  for  unplanned hospitalizations  within  30  days  of  discharge,  as  well  as  the  completeness  of administrative data from the status of hospital medical records. The research method uses a literature review by tracing the results of publications between 2017-2020. The databases  used  were  PubMed,  ScienceDirect  and  ProQuest,  with  the  results  of  76 articles. The results identified eight studies that met the inclusion criteria and resulted in  significant  improvements  using  the  LACE  score  in  assessing  and  preventing readmission and lowering hospital costs. In conclusion, a predictor device application that  uses  electronic  data  or  medical  records  is  needed  to  manage  CHF  patients' readmissions. The use of the LACE score has the potential to aid clinical decisions as well as prevent future hospital readmissions. The higher the LACE score, the higher the readmission of CHF patients for 30 days, resulting in higher hospital costs.
Keywords: Hospital Costs, Congestive Heart Failure, LACE Score

## PENDAHULUAN
Congestive Heart  Failure (CHF) menyumbang lebih  dari seperempat dari semua pasien kardiovaskular  yang dirawat  di  rumah sakit dengan sekitar  48% total kematian. Hingga saat ini, ada 5,7 juta penderita CHF dan diperkirakan akan meningkat menjadi 8 juta  pada  tahun  2030  (Mirkin  et  al.,  2017).  Berdasarkan  data  prevalensi  di  Negara Australia di penerimaan kembali (readmisi) pada pasien CHF adalah sekitar antara 30% -50% (Moertl et al., 2017). Sedangkan menurut data di Asia Tenggara sendiri, sekitar 9 juta  orang  menderita  CHF  (43%).  Sementara  itu  di  Indonesia,  prevalensi  pasien  yang didiagnosa  CHF  adalah  1,5%  (Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  2018). Penerimaan  di  rumah  sakit  menyebabkan  gangguan  normal  pada  pasien  dan  keluarga pasien dan beban keuangan yang signifikan terhadap sistem perawatan kesehatan.
Diperkirakan  7,8  juta  (20%)  pasien  yang  diterima  kembali  menghabiskan  17,4 miliar dolar AS (Amin, 2019). Di Inggris, ada sekitar 35% penerimaan CHF seharga 11 miliar  pound  per  tahun  (Chaiyachati  et  al.,  2018).  Tingkat  readmisi  rumah  sakit  CHF yang  tidak  direncanakan  dalam  28  atau  30  hari  setelah  keluar  rumah  sakit  dianggap sebagai  indikator  kinerja  untuk  mengukur  kualitas  perawatan  rumah  sakit,  yang  dapat menimbulkan  juga  biaya  yang  mahal  bagi  rumah  sakit  (Taklalsingh  et  al.,  2020). Penerimaan kembali (readmisi) untuk  CHF adalah karena pasien CHF tidak mematuhi pengobatan atau diet, tindak lanjut yang tidak memadai, aktivitas fisik yang berlebihan dan ketidaktahuan gejala kekambuhan (Mueller et al., 2020).
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  beberapa  negara  telah  menggunakan parameter  skor  LACE  ini  untuk  memprediksi  terjadinya  readmisi  pasien,  dimana  skor LACE  sebagai  skor  dalam  memprediksi  readmisi  pasien  CHF  adalah  penerimaan kembali termasuk lama tinggal (L), ketajaman penerimaan (A), Komorbiditas pasien (C) dan  kunjungan  gawat  darurat  dalam  6  bulan  terakhir  (E).  Skor  0-4  =  Rendah;  5-9  = Sedang; dan skor ≥ 10 = Risiko tinggi penerimaan kembali yang sangat terkait dengan biaya  rumah  sakit.  Salah  satu  contoh  aplikasi  skor  LACE yang  dilakukan  di Chinese Hospital menunjukkan terjadinya penurunan persentase angka rawat inap ulang dimana pada periode januari sampai dengan april 2010, pasien rawat inap sebanyak 18.70% dan pada periode januari sampai dengan maret 2011 menurun menjadi 15.60% (Miller et al., 2018).
Studi yang dilakukan di USA menunjukkan bahwa sekitar 20% dari semua pasien yang  dirawat  mengalami  readmisi  setelah  30  hari  diperkirakan  menghasilkan  biaya sebesar  15-20  miliar  dollar  Amerika  Serikat  (Nair  et  al.,  2020).  Penelitian  lain  bahwa CHF tercatat sebagai salah satu penyakit yang menjadi perhatian dunia, dimana tercatat lebih dari 30% angka kematian, dengan riwayat komorbiditasnya dimana penderita CHF pernah  menjalani  readmisi,  dengan  kisaran  biaya  langsung  maupun  tidak  langsung berkisar  kurang  lebih  sebanyak  $39,2  juta  dimana  biaya  perawatan  cenderung meningkat pada pasien CHF (Inampudi et al., 2019).
Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh  Chen  et  al.,  (2019) tentang lama hari rawat  pasien  CHF  yang  mengatakan  bahwa  lama  rawat  pasien  CHF sangat  bervariasi antara penelitian satu dengan yang lainnya. Lama rawat berkisar antara 4-21 hari. Lama rawat  pasien  CHF  dari  data  penelitian  di  Amerika  Serikat  tampak  cenderung  lebih singkat  dibandingkan  negara-negara  lain  (median  4-6  hari).  Sedangkan  rata-rata  lama rawat pasien CHF di Eropa adalah 9-11 hari. Taklalsingh et al., (2020) mengungkapkan bahwa  median  lama  rawat  pasien  CHF di  Brazil  adalah  11  hari.  Lama  rawat  yang terpanjang tampaknya terdapat di Jepang (median 21 hari) (Lim et al., 2018).
Pemeriksaan echocardiografi menjadi  alat prediksi  risiko  pada pasien CHF  yang potensial yang dapat digunakan dengan mengkombinasinya dengan parameter klinis dan laboratorium  sebagai  modalitas  dalam  menilai  pasien  readmisi  CHF  (Kramer  et  al., 2020).  Sementara  pada  pemeriksaan  foto thoraks pada  pasien  readmisi  CHF dapat dilihat dari hasil penelitian tentang lokasi efusi pleura sendiri baik itu efusi pleura kiri, efusi  pleura  kanan,  maupun  efusi  pleura  dupleks,  tidak  mempunyai  hubungan  yang signifikan  pada  penderita  CHF,  dimana  didapatkan  signifikansi  1,000  dengan  nilai p>0,05  (Bunting  et  al.,  2021). Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  di  mana  gagal  jantung kongestif  adalah  penyebab  dari  sepertiga  efusi  pleura  dan  merupakan  penyebab  efusi pleura tersering (Li et al., 2020).
Melihat  beberapa  parameter  yang  ada  dengan  kemungkinan  terjadinya  readmisi pada  penderita  CHF,  seperti  rawat  inap  (pernah  mengalami  yang  tidak  direncanakan dalam 6-12 bulan terakhir), pengetahuan kesehatan yang rendah, tingkat sosial ekonomi yang  rendah,  semakin  minimnya  perawatan  tindak  lanjut,  kurangnya  kunjungan  ke klinik  membuat  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  tinjauan  literatur  sistematis  tentang penilaian dengan indeks  LACE dan biaya perawatan rumah sakit pada pasien readmisi CHF  yang  masuk  kembali  ke  rumah  sakit  kurang  dari  30  hari,  yang  dikaitkan  dengan hasil pemeriksaan echocardiografi dan foto thoraks .

## METODE PENELITIAN
Studi  menggunakan  metode literature  review dengan  menelusuri  hasil  publikasi ilmiah  dalam  rentang  waktu  antara  tahun  2017  hingga  2020  dengan  menggunakan  4 database  yaitu: Cochrane  Library,  PubMed,  ScienceDirect dan Proquest .  Strategi pencarian  berdasarkan  PICO/ Patient,  Intervention,  Comparison,  and  Outcome . Untuk menilai  kelayakan,  artikel  ini  disaring  menggunakan  Program  Keterampilan  Penilai Kritis (CASP) dan Pusat Pengobatan Berbasis Bukti (CEBM). Selain itu, kualitas artikel disaring  dan  dinilai  secara  efektif  menggunakan  alat  risiko  bias  Cochrane  yang direkomendasikan oleh Cochrane Handbook untuk Tinjauan Sistematis Intervensi.
Pencarian  literatur  sistematis  dilakukan  pada Cochrane  Library,  PubMed, Proquest,  Science Direct, menggunakan  PICO  (pasien,  intervensi,  perbandingan  dan hasil)  dengan  komponen P:  Acceptance  of  Heart  Failure,  I:  LACE  score,  C:  hospital costs,  O:  Effectiveness  of  use. Pencarian  ini  menghasilkan  221  artikel,  134  artikel  di antaranya  di  eksklusi  karena  duplikat  dan  23  artikel  bukan  dalam  bahasa  Inggris  dan Indonesia.  Oleh  karena  itu,  ada  8  artikel  yang  memenuhi  kriteria  inklusi  dan  relevan atau sesuai pertanyaan penelitian yang berfokus pada skor LACE dan biaya rumah sakit untuk pasien CHF yang termasuk dalam tinjauan literatur. Hasil skrining diidentifikasi dilakukan Quality  appraisal ,  sehingga  diperoleh  9  artikel  yang  memenuhi  kriteria inklusi dan relevan atau sesuai pertanyaan penelitian (gambar 1).
Semua  abstrak  dievaluasi  untuk  kriteria  inklusi  dan  eksklusi.  Kriteria  inklusi dalam tinjauan literatur ini antara lain: 1) pasien dengan Heart Failure dengan usia ≥ 18 tahun; 2) intervensi yang digunakan adalah penggunaan skor LACE; 3) hasil penelitian menunjukkan  biaya  rumah  sakit.  Sedangkan  kriteria  eksklusi  antara  lain:  1)  artikel duplikat;  2)  bukan  dalam  Bahasa  Inggris  dan  Indonesia;  3)  tidak full  teks ;  4)  artikel tidak terbuka; 5) tidak sesuai pertanyaan penelitian dan 6) bukan hasil penelitian. Studi yang  tidak  memasukkan self-care  management pasien  CHF  sebagai  hasil  dikeluarkan. Kriteria  inklusi  pada  tinjauan  ini  termasuk  komponen  penggunaan  skor  LACE, pemeriksaan penunjang dan biaya rumah sakit.
Gambar. 1 PRISMA Flow Diagram
Tabel. 1 Skor LACE Nama Value Point Skor Length of Stay / Lama Hari Rawat Kurang dari 1 hari 0 1 hari 1 2 hari 2 3 hari 3 4-6 hari 4 7-13 hari 5 lebih dari 14 hari 6 Akut atau Masuk ke Emergency Ya 3 Tidak 0 Comorbidity 1. No Prior History 0 2. Myocardial Infarction 1 3. Cerebrovascular Disease 1 4. Peripheral Vascular Disease 1 5. Diabetes Mellitus Tanpa Komplikasi 1 6. Congestive Heart Failure 2 7. Diabetes with End Organ Damage (Kerusakan Organ) 2
Eligibility Inclusion Artikel full text yang layak (n = 23)
Cochrane (n = 8) PubMed (n = 53) Science Direct (n = 71) ProQuest (n = 80)
Artikel yang diidentifikasi (n =212) Studi yang diinklusi (n = 9) Hasil disaring (n = 157)
Eksklusi: - Tidak full teks (n = 104) - Tidak sesuai pertanyaan penelitian (n = 30) Ekslusi: - Bukan bahasa Inggris dan Indonesia (n= 23 ) - Artikel Duplikat (n = 134) Identification Screening Filter 2017-2020 Eksklusi: - Tidak sesuai hasil penelitian
(n = 9) - Bukan hasil penelitian
(n=5)
8. Chronic Pulmonary Disease (Paru- Paru) 2 9. Mild Liver or Renal Disease (Ginjal Ringan) 2 10. Any Tumor (Including Lymphoma or Leukemia ) 2 11. Demensia adalah Defisit Kognitif 3 12. Connective Tissue Disease (Kerusakan Jaringan) 3 13. HIV 3 14. Moderate or Severe Liver or Renal Disease 3 15. Metastatic Solid Tumor 3 Emergency /Masuk ke Emergency Kurang dari 30 Hari 0 kali masuk 0 1 kali masuk 1 2 kali masuk 2 3 kali masuk 3 Lebih dari 4 kali masuk 4 Total Skor
(Keterangan: 0-4 Ringan, 5-9 Sedang, >9 Resiko Tinggi)

## HASIL PENELITIAN
Review dilakukan  pada  4  desain  penelitian  yang  digunakan  dari  9  artikel:  studi kohort  retrospektif,  studi  kohort  prospektif,  studi  observasional  dan  studi  kuasi- eksperimental.  Studi  kohort  retrospektif  (n=4)  dan  studi  kohort  prospektif  (n=1) dilakukan berdasarkan study Quasi-experimental evaluation design (n=4). Hasil review dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel. 2
Karakteristik Studi yang Dipilih/ Synthesis Grid Nama/Tahun Metode Hasil Temuan Penting Kim et al., (2018) USA Kohort Retrospektif Study Menyelidiki  20  pasien  CHF  yang  dirawat  di rumah  sakit  yang  dipilih  dalam  Nationwide Readmissions  Database  (NRD)  dari  2010  - 2014.  Dilakukan  dengan  regresi  multivariat, penerimaan kembali selama 30 hari dikaitkan dengan komorbiditas:peningkatan 47,9% dalam biaya kumulatif. Inampudi (2019) USA Kohort Retrospektif Study Diperkirakan  812.090  penerimaan  CHF primer  dan  2.887.432  sekunder  terjadi  dari tahun 2001 hingga 2014. Prevalensi komorbiditas  meningkat  selama  periode penelitian. HF primer dan tingkat Penerimaan Kembali sekunder meningkat dari 2001-2014 dan  pengeluaran  non-rutin  meningkat  secara signifikan. Amin et al., (2019) USA Kohort Retrospektif Study Mengeksplorasi  4.295  pasien  yang  telah dirawat  selama  periode  6  tahun  dan  biaya yang terkait dengan penerimaan kembali yang tidak  direncanakan  antara  pasien  dengan gagal jantung dengan hiponatremia. Analisis  sensitivitas  menunjukkan  biaya rawat inap dan  tingkat  penerimaan  kembali  memiliki dampak terbesar pada hasil model.
(Kripalani et al., 2019) Quasi- Experimental Evaluation Design - Mempelajari  7.038  orang  dewasa  dirawat di  rumah  sakit  dengan  pneumonia,  gagal jantung  kongestif,  atau  penyakit  paru obstruktif  kronis.  Mereka  diidentifikasi menggunakan  skor  LACE  yang  terkait dengan biaya perawatan kesehatan. - program  berkualitas  yang  diidentifikasi melalui catatan kesehatan elektronik (kunjungan rumah, telepon).Intervensi telepon memiliki efektivitas dengan program di rumah sakit. - Intervensi TCC Care mengurangi Penerimaan  Kembali  dan  mengurangi biaya rumah sakit. Low et al., (2017) Singapore Kohort Retrospektif Study - Jumlah  4322  pasien  (17,1%)  berusia  ≥21 tahun diterima kembali dari 1 Januari 2013 hingga  31  Mei  2014,  skor  LACE  sebagai patokan  untuk  memprediksi  penerimaan dan perhitungan dapat dilakukan mudah. - Readmisi  CHF  dengan  kisaran  biaya langsung  maupun  tidak  langsung  sekitar $39,2  juta  dimana  biaya  perawatan cenderung meningkat. (De Frutos et al., 2020) RCT - Peran  ekokardiografi  disertai  dengan penurunan angka resiko mortalitas keseluruhan dalam tiga tahun pertama (HR 0.61,  95%  confidence  interval  0.48-0.78, p<0.001)  dibandingkan  pada  kelompok yang tidak dilakukan pemeriksaan ekokardiografi  pada  saat  dirawat  inap. Studi ini menunjukkan pentingnya ekokardiografi  sebagai  modalitas  alat dalam  menginvestigasi  disfungsi  jantung, stratifikasi risiko dan prognosis - Hubungan  Ejeksi  Fraksi  dengan  Tingkat Rawat  Inap  Kembali  berdasarkan  uji statistic  dengan  menggunakan  uji  Fisher’s Exact  Test  didapatkan  nilai  p  =  0,042 (p<0,05)  artinya  terdapat  hubungan  antara peningkatan  hasil  Echocardiogram  dengan tingkat  readmisi.”  hasil  Penelitian  pasien dengan volume akhir sistolik  lebih dari 70 cc  dan  LVEF  <  45  %  umumnya  memiliki risiko  yang  tinggi  untuk  terserang  CHF, Infark Miokard. Li  et  al.,  2020; Moertl et al., (2017) China Quasi- Experimental Evaluation Design - Kesehatan pasien menurun karena dukungan  pasca  pemulangan  yang  tidak memadai, semua pasien mengalami kardiomegali  yang  beresiko  mengalami readmisi  dengan  kondisi  tubuh  yang mengalami  perburukan  yang  merasakan gejala  jantung  berdebar  atau  palpitasi, sesak  nafas,  tubuh  terasa  lelah,  kenaikan berat badan, lingkar perut  yang bertambah dan pembengkakan di kaki. - Rontgen  toraks  bisa  menambah  spesifitas yang  cukup  berarti  pada  deteksi  disfungsi jantung dan harus dianggap penting dalam
pemeriksaan  setiap  pasien  dengan  dugaan gagal  jantung.  Kardiomegali  tidak  selalu menunjukkan gejala. Pada sebagian penderita,  kondisi  ini  diawali  dengan gejala-gejala  ringan  yang  menetap  selama bertahun-tahun, dapat berupa napas tersengal-sengal  terutama  saat  melakukan kegiatan  berat,  gangguan  irama  jantung (aritmia), tubuh terasa cepat lelah, kenaikan  berat  badan,  pembengkakan (edema)  di  tungkai,  serta  kepala  terasa pusing  yang  dapat  menambah  readmisi CHF bila tidak dilakukan tindak lanjut  (Li et al., 2020). - Kardiomegali yang ditandai dengan peningkatan diameter transversal lebih dari 15,5 cm pada pria dan lebih 14,5 cm pada wanita,  hipertensi  vena,  atau  edema  paru (Moertl et al., 2017). Kripalani et al., (2019) USA Quasi- Experimental Evaluation Design Evaluasi  program  diidentifikasi  melalui catatan  kesehatan  elektronik  (kunjungan rumah, panggilan telepon) yang menunjukkan bahwa  intervensi  telepon  mempengaruhi program rumah sakit. Kurtz et al., (2019) Japan Cohort Prospective Study - Menyelidiki 2.786 penerimaan rumah sakit CHF  dan  menganalisis  skor  LACE  dan biaya perawatan kesehatan dengan melihat hubungannya  dengan  pendaftar  CHF kontemporer Jepang. - Informasi  kesehatan  Untuk  memperoleh hasil  pemulihan  yang  optimal,  tenaga kesehatan  harus  memberikan  informasi pendidikan kesehatan yang memadai untuk mencegah masuk kembali rumah sakit.

## PEMBAHASAN
Pencarian  literatur  untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  yang  komprehensif, kriteria  inklusi  ditentukan  berdasarkan  karakteristik  sosiodemografi,  komorbiditas, risiko  penerimaan  kembali  dan  faktor  administrasi  dan  keuangan  dengan  penggunaan skor  LACE pada  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  kembali  pasien  CHF dengan  melakukan  program  intervensi  setelah  pasien  pulang  seperti  discharge  support yang adekuat, Follow-up, Handoff yang memadai, Health information dan penggunaan telepon  dalam  mengevaluasi  pasien  (Konstam  et  al.,  2018).  Studi  menemukan  bahwa indeks  LACE  memprediksi  pasca  keluar Emergency  Department (ED)  lebih  akurat daripada  memprediksi  rawat  inap.  Prediksi  tinggi  skor  LACE memprediksi  risiko kunjungan darurat yang tinggi dan pasien dengan skor LACE rendah tidak mengunjungi ED dalam  kurang  dari  30  hari  setelah  keluar  dari  rumah  sakit.  Kunjungan  ED  sering karena risiko psikososial yang tinggi dan komorbiditas terkait. Kompleksitas dan multi factory ditunjukkan  oleh  komorbiditas  lain  yang  mempengaruhi  penerimaan  kembali rumah sakit (Miller et al., 2018).
Skor  LACE  adalah  alat  yang  mudah  digunakan,  praktis  untuk  menyaring  pasien CHF  sebelum  keluar  rumah  sakit  untuk  mengidentifikasi  pasien  yang  relatif  beresiko tinggi.  Dengan  sumber  daya  perawatan  kesehatan  yang  terbatas  pada  sekali  pakai mereka, pasien CHF dengan indeks LACE risiko tinggi dapat diprioritaskan ke layanan
yang menghubungkan mereka dengan program intervensi masyarakat dalam mencegah penerimaan kembali dan biaya perawatan kesehatan (Damery & Combes, 2017).
Instrumen Pendukung Readmisi Pasien CHF dan Hospital Cost
Ada  beberapa  instrumen  yang  digunakan  dalam  menilai  penerimaan  kembali CHF . Kim  et  al.,  (2018)  menggunakan  Analisis Regresi  Logistik  Multivariat dengan skor LACE sebagai prediktor terus-menerus dari readmissions 30 hari dan peningkatan biaya  kumulatif.  Sebuah  studi  serupa  oleh  Inampudi  et  al.,  (2019)  menghitung  tingkat nasional  tahunan  kematian  di  rumah  sakit,  lama  tinggal,  disposisi  dengan  fokus  pada debit non-rutin dan biaya median yang disesuaikan di antara pasien dengan ESRD pada dialisis dengan penerimaan primer atau sekunder menggunakan data dari Sampel Rawat Inap Nasional dan Biro Sensus AS.
Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Amin (2019) memperkirakan bahwa biaya pasien  dirawat  di  rumah  sakit  untuk  CHF.  Untuk  memonetisasi  risiko  penerimaan kembali  30  hari  berdasarkan  koreksi  hiponatremia,  model  dikembangkan.  Tingkat penerimaan  kembali  dari  studi  yang  diterbitkan  sebelumnya  dan  biaya  rawat  inap  dari proyek  biaya  perawatan  dan  biaya  penggunaan  dan database kesehatan  primer digunakan  untuk  menghitung  biaya  pengeluaran  pasien  dengan  hiponatremia  yang dikoreksi  dan  yang  tidak  dikoreksi  diperkirakan.  Kemudian  membandingkan  akurasi prediktif dengan statistik dan analisis klasifikasi ulang dari skor LACE . Studi lebih lanjut dilakukan oleh Kripalani et al., (2019) mengidentifikasi evaluasi program  melalui  algoritma  catatan  kesehatan  elektronik.  Koordinator  Perawatan Transisi (TCC) memberikan intervensi parsial (hanya panggilan telepon) atau intervensi penuh (kunjungan rumah dan panggilan telepon pasca-pembongkaran). Penelitian lebih lanjut  dilakukan  oleh  Kurtz  et  al.,  (2019)  menganalisis  pasien  CHF  yang  sesuai  untuk menggunakan  registri  CHF  kontemporer  Jepang  dan  melakukan Analisis  Regresi Logistik  Multivariat dengan  skor  LACE berdasarkan  usia  dan  jenis  kelamin  peserta untuk  menentukan  hubungan  antara  penerimaan  kembali  rumah  sakit  dan  biaya perawatan  kesehatan.  Penelitian  selanjutnya  oleh  Low  et  al.,  (2017)  mengembangkan model  yang  membandingkan  skor  LACE  dan  catatan  medis  dengan  biaya  perawatan kesehatan.
Peran  ekokardiografi  disertai  dengan  penurunan  angka  resiko  mortalitas keseluruhan  dalam  tiga  tahun  pertama  dibandingkan  pada  kelompok  yang  tidak dilakukan  pemeriksaan  ekokardiografi  pada  saat  dirawat  inap.  Studi  ini  menunjukkan pentingnya  ekokardiografi  sebagai  modalitas  alat  dalam  menginvestigasi  disfungsi jantung, stratifikasi risiko dan prognosis (Tomoaia et al., 2019).
Konten dan Implementasi Penerimaan di CHF pada Skor LACE dan Hospital Cost Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kim  et  al.,  (2018)  menunjukkan  skor  LACE berdasarkan  jenis  kelamin  wanita,  komorbiditas  dan  peningkatan  lama  tinggal  sebagai prediktor independen dari 30 hari pendaftaran kembali. Inampudi et al., (2019) menilai tren  dan  hasil  rawat  inap  CHF  sekunder  dan  primer  di  antara  pasien  penyakit  ginjal dengan  menggunakan  database  yang  representatif  secara  nasional.  Amin  (2019) menggambarkan  bahwa  berdasarkan  analisis  sensitivitas,  biaya  rawat  inap  dan  tingkat penerimaan kembali 30 hari memiliki dampak terbesar pada hasil model.
Berdasarkan  pendapat  dari  Low  et  al.,  (2017)  intervensi  di  masa  depan  untuk mengurangi  penerimaan  kembali  harus  fokus  pada  kondisi  komorbiditas  umum  yang berkontribusi  pada  beban  penerimaan  kembali.  Selain  menunjukkan  bahwa  itu  adalah
model  prediksi  yang  akurat  menggunakan  analisis  classifier  statistik  dari  skor  LACE . Lebih lanjut lagi, penelitian oleh Kripalani et al., (2019) menunjukkan bahwa intervensi multi-komponen berbasis-bukti yang disampaikan oleh perawat TCC mengurangi 30-an dan  90-hari  penerimaan  kembali  dan  biaya  perawatan  kesehatan  terkait.  Keefektifan yang  serupa  mungkin  terjadi  antara  program  di  rumah  sakit  dan  intervensi  intensitas rendah setelah pemulangan yang disampaikan melalui telepon.
Penelitian lebih lanjut oleh Kurtz et al., (2019) menggunakan akurasi pendaftaran CHF kontemporer menghasilkan bahwa dari 104 (4,1%) pasien diterima kembali karena kesehatan  yang  menurun  dalam  30  hari  setelah  keluar  dari  rumah  sakit.  Skor  LACE sensitif  dan  sangat  efektif  dalam  memprediksi  risiko  readmisi  pasien  CHF  di  rumah sakit  (Low  et  al.,  2017).  Skor  LACE telah  berfungsi  sebagai  tolak  ukur  untuk memprediksi risiko  30  hari penerimaan kembali  di  rumah sakit karena popularitas dan kesederhanaan dalam perhitungan.
Faktor  lain  penyebab  readmisi  yaitu  proporsi  penderita  CHF  semakin  meningkat sesuai dengan bertambahnya usia yaitu 9,6% pada usia ≤ 15 tahun, 14,8% pada usia 16- 40  tahun  dan  75,6%  pada  usia  >40  tahun  berjenis  kelamin  laki-laki,  sehingga  dapat dijelaskan  bahwa  laki-laki  memiliki  resiko  relatif  sebesar  1,24  kali  (p  =  0,001) dibandingkan  dengan  perempuan  untuk  terjadinya  penyakit  gagal  jantung  akut (McAlister et al., 2017).
Upaya  dari  sistem  rumah  sakit  untuk  menurunkan  waktu  rawat  inap  pada  pasien dalam  dua  dekade  terakhir,  menunjukkan  adanya  peningkatan  angka  readmisi  pasien CHF. Terdapat sebuah observasional studi oleh lebih dari 15.000 Medicaid beneficiaries pada beberapa situasi kronik (coronary artery disease, congestive heart failure, chronic kidney  disease) yang  menyatakan  bahwa  penurunan  waktu  rawat  inap  memiliki hubungan dalam peningkatan risiko  readmisi.  Riwayat  komorbid pada pasien readmisi CHF seperti penyakit jantung koroner dikatakan sebagai penyebab CHF 46% pada laki- laki  dan  27%  pada  wanita.  Faktor  risiko  koroner  seperti  diabetes  mellitus  (DM)  dan merokok  juga  merupakan  faktor  yang  dapat  berpengaruh  pada  perkembangan  dari pasien  CHF . Selain  itu  berat  badan  serta  tingginya  rasio  kolesterol  total  dengan kolesterol  HDL  juga  dikatakan  sebagai  faktor  risiko  independen  perkembangan  pada pasien CHF (Bunting et al., 2021).
Hal  yang  terkait  pada  pasien  CHF  seperti  penyakit  DM,  kolesterol  yang  tinggi dapat  meningkatkan  keparahan  penyakit  jantung  koroner  serta  adanya  komorbid  lain pada pasien yang mengalami penyakit jantung koroner. Secara umum, penyakit jantung koroner  dapat  meningkatkan  mortalitas  pasien  CHF  akut.  Angka  mortalitas  mencapai 20-40% pada gagal jantung yang berhubungan dengan infark miokard akut (Cornelis & Myers, 2018). Hasil tersebut sesuai dengan teori dari Philbin dan DiSalvo bahwa faktor yang  menyebabkan  pasien  CHF akan  menjalani  rawat  inap  ulang  adalah  mempunyai riwayat penyakit coronary artery disease disertai hipertensi yang tidak terkontrol saat di rumahnya.  Hasil  penelitian  ini  relatif  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan  bahwa  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  pasien  yang  mempunyai riwayat  hipertensi  dengan  rawat  inap  ulang  yang  dilakukan  oleh  (McAlister  et  al., 2017).
Diabetes  Mellitus  (DM)  menjadi  faktor  resiko  terjadinya  serangan  jantung  yaitu bila  kadar  glukosa  darah  naik  terutama  bila  berlangsung  dalam  waktu  yang  lama sehingga  gula  darah  tersebut  dapat  menjadi  pekat  dan  ini  mendorong  terjadinya pengendapan  aterosklerosis  pada  arteri  koroner  dan  akan  memperlambat  proses penyembuhan (Radholm et al., 2018).
Pasien  readmisi  CHF  juga  terdapat  penurunan  fungsi  ginjal  ringan  (LFG  60-89 ml/menit), yakni sebanyak 40% pada pasien CHF Nyha I, 18,96% pada pasien dengan CHF Nyha II,  35,85%  pada  pasien  CHF Nyha III  dan  14,81%  pada  pasien  CHF Nyha IV. Keseluruhan pasien CHF yang mengalami penurunan fungsi ginjal ringan sebanyak 27,4%.  Hal  ini  lebih  rendah  dibandingkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh van pada tahun 2019, yang menemukan pasien CHF yang mengalami penurunan fungsi ginjal  ringan  sebanyak  36%.  Perbedaan  ini  kemungkinan  disebabkan  oleh  persamaan yang  digunakan  pada  penghitungan  LFG.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  van, menggunakan  persamaan Modified  Diet  of  Renal  Disease (MDRD)  (Van  de  Wouw  et al., 2019).
Penyakit  hipertensi  berhubungan  erat  dengan  kejadian  readmisi  CHF,  pada perempuan  lebih  berisiko  mengalami  hipertensi.  Hal  ini  berhubungan  dengan  faktor hormonal yang lebih besar dari dalam tubuh perempuan daripada pada laki- laki. Faktor hormonal  dapat  menyebabkan  peningkatan  lemak  dalam  tubuh  atau  obesitas.  Obesitas pada  perempuan  juga  dapat  disebabkan  karena  kurangnya  aktivitas,  lebih  mudah  stres pada  perempuan  dan  lebih  sering  menghabiskan  waktu  untuk  bersantai  di  rumah. Berdasarkan  hasil  penelitian  terdapat  10  responden  dengan  riwayat  hipertensi  heart disease  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  riwayat  hipertensi  responden  yang  tidak terkontrol saat pasien pulang kerumah dengan tidak mematuhi aturan pengobatan yang dianjurkan, sangat beresiko menyebabkan readmisi (McAlister et al., 2017).
Berdasarkan data pada studi kohort prospektif dalam menilai peran ekokardiografi dalam  memprediksi  risiko  readmisi  dalam  jangka  waktu  30  hari  setelah  index hospitalisasi pada penderita gagal jantung yang melibatkan 283 pasien (usia rata-rata 72 ±14  tahun,  56%  laki-laki,  54%  penyakit  jantung  iskemik,  fraksi  ejeksi  35%±17%) dimana  46  pasien  mengalami  readmisi,  setelah  risk  adjustment,  peningkatan  tekanan atrium  kiri  (hazard  ratio  [HR]  3.20,  95%  confidence  interval  [CL]  1.82  –  7.52,  p <0.001),  tekanan  pengisian  ventrikel  kiri  (HR  7.47,  95%  CI  2.31-24.14,  p  =  0.02) merupakan parameter yang berpengaruh terhadap risiko readmisi (Van de Wouw et al., 2019).
Kardiomegali  tidak  selalu  menunjukkan  gejala.  Pada  sebagian  penderita,  kondisi ini  diawali  dengan  gejala-gejala  ringan  yang  menetap  selama  bertahun-tahun. Kardiomegali  baru  menunjukkan  tanda  yang  nyata  saat  kemampuan  jantung  dalam memompa  darah  sudah  jauh  menurun.  Gejala  tersebut  dapat  berupa  napas  tersengal- sengal terutama saat melakukan kegiatan berat, gangguan irama jantung (aritmia), tubuh terasa  cepat  lelah,  kenaikan  berat  badan,  pembengkakan  (edema)  di  tungkai,  serta kepala terasa pusing (Mirkin et al., 2017).
Rontgen  toraks  dapat  menunjukkan  adanya  pembesaran  ukuran  jantung (kardiomegali)  yang  ditandai  dengan  peningkatan  diameter  transversal  lebih  dari  15,5 cm pada pria dan lebih 14,5 cm pada wanita, hipertensi vena, atau penyakit edema paru (Moertl  et  al.,  2017).  Sebuah  studi  yang  dilakukan  di  Amerika  Serikat  menunjukkan bahwa sekitar 20% dari semua pasien yang dirawat mengalami readmisi setelah 30 hari diperkirakan menghasilkan biaya sebesar 15-20 miliar dollar Amerika Serikat (Verulava et al., 2021).
Dalam  rangka  untuk  mengurangi  penggunaan  biaya  kesehatan  secara  signifikan, sejumlah  intervensi  yang  dirancang  untuk  mencegah  dan  mengurangi  terjadinya  rawat inap  ulang  di  rumah  sakit  dilaporkan  oleh  studi  yang  berbeda.  Namun,  keberhasilan studi ini adalah sebagian besar tergantung pada identifikasi yang tepat mengenai pasien yang  beresiko  tinggi  untuk  terjadinya  readmisi  (Vasilevskis  et  al.,  2017).  Penelitian
selanjutnya  menekankan  bahwa  faktanya  readmisi  membutuhkan  biaya  yang  mahal, sering  terjadi  dan  kebanyakan  dapat  dicegah.  Angka  readmisi  pasien  CHF  di  rumah sakit  dapat  menjadi  indikator  yang  penting  dalam  hal  kualitas  pelayanan  dan  dapat dilakukan sistem skoring dengan menggunakan skor LACE (Kim et al., 2018).

## SIMPULAN
Dalam mengelola penerimaan kembali CHF dalam hal biaya rumah sakit, aplikasi perangkat  prediktor  yang  menggunakan  data  elektronik  atau  catatan  medis  sangat diperlukan.  Semakin  tinggi  skor  LACE,  semakin  tinggi  pula  readmisi  pasien  CHF selama 30 hari dengan biaya lebih tinggi. Penerapan skor LACE berperan sebagai faktor yang  mempengaruhi  readmisi  dan  efektif  memprediksi  readmisi  30  hari  pada  pasien dengan  CHF . Hasil  Ejeksi  fraksi  berpengaruh  terhadap  faktor  readmisi  pasien  CHF . Ekokardiografi  memberikan  informasi  yang  berguna  untuk  manajemen  pasien  CHF, modalitas  diagnostik  dalam  mengevaluasi  penderita  CHF  dan  secara  akurat  dapat menilai fungsi ventrikel serta menilai penyebab penyakit jantung structural.
Hasil  foto  rontgen  memberikan  informasi  sebagai  modalitas  pemeriksaan diagnostik pada saat pasien masuk ke rumah sakit dalam mendeteksi tingkat keparahan CHF. Hospital  Cost pada  pasien  CHF  sebagai  dampak  dari  readmisi  berhubungan dengan  kejadian  readmisi  dikarenakan  semakin  lama length  of  stay pasien  disertai derajat  penyakit  CHF,  riwayat  komorbiditas  yang  banyak  dan  banyaknya  tindakan diagnostik  yang  dilakukan  sesuai  riwayat  penyakit  dan  komorbiditas  yang  menyertai dirumah sakit, maka akan semakin tinggi hospital cost rumah sakit.

## SARAN
Eksplorasi  lebih  lanjut  dan  meluas  dari  berbagai  riwayat  komorbid  pasien diperlukan  untuk  menentukan  penggunaan  parameter  skor  LACE  yang  disertai pemeriksaan  penunjang  yang  lebih  mendalam  dalam  mengurangi  faktor  yang mempengaruhi  readmisi  kurang  dari  30  hari  pasien  CHF.  Perlu  dilakukan  intervensi ataupun discharge planning pada pasien readmisi sebelum pulang dari rumah sakit dan setelah pulang dari rumah sakit dengan program intervensi self-care , dengan visitasi ke rumah dan observasi melalui telepon .

## DAFTAR PUSTAKA
Amin,  A.  N.  (2019).  Costs  Associated  with  Unplanned  Readmissions  among  Patients with Heart Failure with and without Hyponatremia. A merican Journal of Health- System Pharmacy, 76 (6), 374–380. https://doi.org/10.1093/ajhp/zxy064
Bunting, K. V., Gill, S. K., Sitch, A., Mehta, S., O’Connor, K., Lip, G. Y. H., Kirchhof, P., Strauss, V., Rahimi, K., Camm, A. J., Stanbury, M., Griffith, M., Townend, J. M., Gkoutos, G. V., Karwath, A., Steeds, R. P., & Kotecha, D. (2021). Improving the  Diagnosis  of  Heart  Failure  in  Patients  with  Atrial  Fibrillation. Heart , 107 , 902–908. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2020-318557
Chaiyachati, K. H., Qi, M.,  & Werner, R. M. (2018). Changes to  Racial Disparities in Readmission  Rates  After  Medicare’s  Hospital  Readmissions  Reduction  Program Within Safety-Net  and  Non-Safety-Net  Hospitals. JAMA Network Open , 1 (7),  1- 12. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2018.4154
Chen, C., Li, X., Sun, L., Cao, S., Kang, Y., Hong, L., Liang, Y., You, G., & Zhang, Q. (2019).  Post-Discharge  Short  Message  Service  Improves  Short-Term  Clinical Outcome and Self-Care Behaviour in Chronic Heart Failure. ESC Heart Failure ,
6 (1), 164–173. https://doi.org/10.1002/ehf2.12380
Cornelis,  J.,  &  Myers,  J.  (2018).  Exercise  Training  in  Heart  Failure  Patients  with Persistent Atrial Fibrillation: A Practical Approach. Cardiac Failure Review , 4 (2),
107-111. https://doi.org/10.15420/cfr.2018.19.2
Damery,  S.,  &  Combes,  G.  (2017).  Evaluating  the  Predictive  Strength  of  the  LACE Index in Identifying Patients at High Risk of Hospital Readmission Following an Inpatient  Episode:  A  Retrospective  Cohort  Study. BMJ  Open , 7 (7),  1–8. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-016921
Inampudi, C., Akintoye, E., Bengaluru Jayanna,  M., Asleh, R.,  Briasouli, A., Alvarez, P.,  &  Briasoulis,  A.  (2019).  Trends  in  In-Hospital  Mortality,  Length  of  Stay, Nonroutine  Discharge,  and  Cost  Among  End-Stage  Renal  Disease  Patients  on Dialysis  Hospitalized  with  Heart  Failure  (2001–2014). Journal  of  Cardiac Failure , 25 (7), 524-533. https://doi.org/10.1016/j.cardfail.2019.02.020
Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2018). Riset  Kesehatan  Dasar. https://kesmas.kemkes.go.id/assets/upload/dir_519d41d8cd98f00/files/Hasil- riskesdas-2018_1274.pdf
Kim,  L. K., Yeo,  I., Cheung, J. W., Swaminathan, R. V., Wong, S. C., Charitakis, K., Adejumo, O., Chae, J., Minutello, R. M., Bergman, G., Singh H., & Feldman, D. N.  (2018).  Thirty-Day  Readmission  Rates,  Timing,  Causes,  and  Costs  after  St Segment-Elevation  Myocardial  Infarction  in  the  United  States:  A  National Readmission  Database  Analysis  2010-2014. Journal  of  the  American  Heart Association , 7 (18), 1-34. https://doi.org/10.1161/JAHA.118.009863
Konstam, M.  A., Kiernan, M.  S., Bernstein,  D.,  Bozkurt, B., Jacob, M., Kapur, N. K., Kociol, R. D., Lewis, E. F., Mehra, M. R., Pagani, F. D., Raval, A. N., & Ward, C. (2018). Evaluation and Management of Right-Sided Heart Failure: A Scientific Statement  from  the  American  Heart  Association. Circulation, 137 (20),  578-622. https://doi.org/10.1161/cir.0000000000000560
Kramer, T., Vogler, C., Robinson, R., & Bhattarai, M. (2020). Readmission  Rates and Medication Selection for Patients with Heart Failure Preserved Ejection Fraction. MedRxiv , 1–15. https://doi.org/10.1101/2020.07.29.20163956
Kripalani, S., Chen, G., Ciampa, P., Theobald, C., Cao, A., McBride, M., Dittus, R. S., &  Speroff,  T.  (2019).  A  Transition  Care  Coordinator  Model  Reduces  Hospital Readmissions  and  Costs. Contemporary  Clinical  Trials , 81 ,  55–61. https://doi.org/10.1016/j.cct.2019.04.014
Kurtz,  S.  M.,  Lau,  E.,  Baykal,  D.,  Odum,  S.  M.,  Springer,  B.  D.,  &  Fehring,  T.  K. (2019). Are Ceramic Bearings Becoming Cost-Effective for All Patients within a 90-Day  Bundled  Payment  Period? Journal  of  Arthroplasty , 34 (6),  1082–1088. https://doi.org/10.1016/j.arth.2019.01.074
Li,  J.,  Li,  Q.,  Shen,  Y.,  Zhang,  L.,  Zhang,  C.,  Guo,  T.,  &  Guo,  Z.  (2020).  Pleural Effusion  and  Acute  Right  Heart  Failure  Due  to  a  Ruptured  Right  Sinus  of Valsalva  Aneurysm  and  Correction  by  Surgical  Intervention. Journal  of Cardiovascular and Thoracic Research , 12 (2), 150–151. https://doi.org/10.34172/jcvtr.2020.25 Lim, N., Eun, S., Lee, H., Cho, H., Choe, W., Kim, H., Choi, J. O., Jeon, E. S., Kim, M. S., Kim, J. J., Hwang, K. K., Chae, S. C., Baek, S. H., Kang, S. M., Choi, D. J., Yoo,  B.  S.,  Kim,  K.  H.,  Cho,  M.  C.,  Oh,  B.  H.,  &  Park,  H.  Y.  (2018).  Risk Prediction  for  30-Day  Heart  Failure-Specific  Readmission  or  Death  After Discharge : Data from the Korean Acute Heart Failure (Korahf) Registry. Journal
of Cardiology, 73 (2), 108-113. https://doi.org/10.1016/j.jjcc.2018.07.009 Low,  L.  L.,  Liu,  N.,  Lee,  K.  H.,  Ong,  M.  E.  H.,  Wang,  S.,  Jing,  X.,  &  Thumboo,  J.
(2017).  FAM-FACE-SG:  A  Score  for  Risk  Stratification  of  Frequent  Hospital Admitters. BMC  Medical  Informatics  and  Decision  Making , 17 (1),  1–12. https://doi.org/10.1186/s12911-017-0441-5
McAlister,  F.  A.,  Youngson,  E.,  &  Kaul,  P.  (2017).  Patients  with  Heart  Failure Readmitted to the Original Hospital have Better Outcomes than those Readmitted Elsewhere. Journal  of  the  American  Heart  Association , 6 (5),  1–7. https://doi.org/10.1161/JAHA.116.004892
Miller,  W.  D.,  Nguyen,  K.,  Vangala,  S.,  &  Dowling,  E.  (2018).  Clinicians  Can Independently Predict 30-Day Hospital Readmissions as well as the LACE Index. BMC  Health  Services  Research , 18 (1),  1–6.  https://doi.org/10.1186/s12913-018-
2833-3
Mirkin,  K.  A.,  Enomoto,  L.  M.,  Caputo,  G.  M.,  &  Hollenbeak,  C.  S.  (2017).  Risk Factors for 30-Day Readmission in Patients with Congestive Heart Failure. Heart and  Lung:  Journal  of  Acute  and  Critical  Care , 46 (5),  357–362. https://doi.org/10.1016/j.hrtlng.2017.06.005
Moertl, D., Altenberger, J., Bauer, N., Berent, R., Berger, R., Boehmer, A.,  Ebner, C., Fritsch,  M.,  Geyrhofer,  F.,  Huelsmann,  M.,  Poelzl,  G.,  &  Stefenelli,  T.  (2017). Disease Management Programs in Chronic Heart Failure Position Statement of the Heart  Failure  Working  Group  and  the  Working  Group  of  the  Cardiological Assistance and Care Personnel of the Austrian Society of Cardiology. Wien Klin Wochenschr, 129 (23-24), 869-878. https://doi.org/10.1007/s00508-017-1265-0
Mueller,  C.,  Bally,  K.,  Buser,  M.,  Flammer,  A.  J.,  Gaspoz,  J.  M.,  Mach,  F., Moschovitis,  G.,  Paul,  M.,  Zeller,  A.,  Heitlinger,  E.,  Fay,  B.,  &  Rosemann,  T. (2020).  Roadmap  for  the  Treatment  of  Heart  Failure  Patients  after  Hospital Discharge: An Interdisciplinary Consensus Paper. Swiss Medical Weekly , 150, 1- 9. https://doi.org/10.4414/smw.2020.20159
Nair,  R.,  Lak,  H.,  Hasan,  S.,  Gunasekaran,  D.,  Babar,  A.,  &  Gopalakrishna,  K.  V. (2020).  Reducing  All-Cause  30-Day  Hospital  Readmissions  for  Patients Presenting  with  Acute  Heart  Failure  Exacerbations:  A  Quality  Improvement Initiative. Cureus , 12 (3), 10–14. https://doi.org/10.7759/cureus.7420
Rådholm, K., Figtree, G., Perkovic, V., Solomon, S. D., Mahaffey, K. W., De Zeeuw, D., Fulcher, G., Barrett, T. D., Shaw, W., Desai, M., Matthews, D. R., & Neal, B.
(2018). Canagliflozin and Heart Failure in Type 2 Diabetes Mellitus: Results from the CANVAS Program. Circulation , 138 (5), 458–468.
https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.118.034222
Taklalsingh,  N.,  Wengrofsky,  P.,  &  Levitt,  H.  (2020).  The  Heart  Failure  Clinic: Improving  30-Day  All-Cause  Hospital  Readmissions. Journal  for  Healthcare Quality , 42 (4), 215–223. https://doi.org/10.1097/JHQ.0000000000000221
Tomoaia, R., Beyer, R. S., Simu, G., Serban, A. M., & Pop, D. (2019). Understanding the  Role  of  Echocardiography  in  Remodeling  after  Acute  Myocardial  Infarction and  Development  of  Heart  Failure  with  Preserved  Ejection  Fraction. Medical Ultrasonography , 21 (1), 69–76. https://doi.org/10.11152/mu-1768
Van de Wouw, J., Broekhuizen, M., Sorop, O., Joles, J. A., Verhaar, M. C., Duncker, D. J.,  Danser,  A.  H.  J.,  &  Merkus,  D.  (2019).  Chronic  Kidney  Disease  as  a  Risk Factor  for  Heart  Failure  with  Preserved  Ejection  Fraction:  A  Focus  on Microcirculatory Factors and Therapeutic Targets. Frontiers in Physiology , 10, 1-
16. https://doi.org/10.3389/fphys.2019.01108
Vasilevskis,  E.  E.,  Ouslander,  J.  G.,  Mixon,  A.  S.,  Bell,  S.  P.,  Jacobsen,  J.  M.  Lou, Saraf, A. A., Markley, D., Sponsler, K. C., Shutes, J., Long, E. A., Kripalani, S., Simmons, S. F., & Schnelle, J. F. (2017). Potentially Avoidable Readmissions of Patients  Discharged  to  Post-Acute  Care:  Perspectives  of  Hospital  and  Skilled Nursing  Facility  Staff. Journal  of  the  American  Geriatrics  Society , 65 (2),  269– 276. https://doi.org/10.1111/jgs.14557
Verulava,  T.,  Jorbenadze,  R.,  Lordkipanidze,  A.,  Gongadze,  A.,  Tsverava,  M.,  & Donjashvili,  M.  (2021).  Readmission  after  Hospitalization  for  Heart  Failure  in Elderly Patients  in  Chapidze Emergency Cardiology Center,  Georgia. Journal of Health Research , 1-9. https://doi.org/10.1108/jhr-07-2020-0294