## PERBANDINGAN HASIL

## FRAMINGHAM RISK SCORE (FRS) DAN QRISK2 PADA DEWASA USIA PRODUKTIF TERHADAP WHO CHART
Isra Sabrina, 1 Ika Krisnawati 2
1 Program Studi Pendidikan Dokter, Fakultas Kedokteran, Universitas Trisakti, Jakarta
2 Departemen Ilmu Penyakit Dalam, Universitas Trisakti, Jakarta

## ABSTRAK
Pendahuluan: FRS dan QRISK2 adalah algoritma penilaian risiko penyakit kardiovaskuler (PKV) yang direkomendasikan oleh American Heart Assosiation sebagai pedoman untuk deteksi  dini  risiko  PKV  dalm  upaya  menurunkan  angka  morbiditas  dan  mortilitas  akibat PKV, sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana perbandingan hasil penilaian  risiko  PKV  menggunakan  FRS  dan  QRISK2  pada  dewasa  usia  produktif  di Jakarta.
Metode: Penelitian  ini  menggunakan  studi  uji  diagnostik  dengan  desain  potong  lintang pada  173  responden  di  kelurahan  Wijaya  Kusuma,  Grogol,  Jakarta  Barat  pada  bulan September-November 2018. Data penelitian adalah data primer berupa data diri beserta riwayat penyakit dan hasil pengukuran tekanan darah, kadar kolesterol, dan IMT. Semua data  primer  dihitung  menggunakan  kalkulator  dalam  jaringan  FRS  dan  QRISK2  dan dianalisis menggunakan program SPSS.
Hasil: Didapatkan  nilai  ROC  beruturut-turut  FRS  dan  QRISK2  sebesar  0.60  dan  0.69. Kemudian  untuk  sensitifitas,  spesifitas,  nilai  prediksi  positive,  dan  nilai  prediksi  negative FRS sebesar 31%, 90%, 35%, dan 88%. Sementara itu untuk QRISK2 sebesar 58%, 81%, 34%,  dan  91%.  Sehingga  dari  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa  QRISK2  memiliki nilai kepercayaan lebih besar pada populasi dibandingkan FRS.
Kesimpulan: Penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan hasil prediksi risiko PKV  menggunakan  FRS  dan  QRISK2.  Berdasarkan  nilai  sensitifitas  dan  spesifitas, didapatkan QRISK2 lebih baik dibandingkan FRS. Akan tetapi, berdasarkan nilai praduga positif  dan  negatif,  FRS  lebih  baik  dibandingkan  QRISK2.  Sehingga  dapat  disimpulkan pada penelitian ini, pengunaan FRS untuk prediksi risiko PKV pada layanan primer lebih baik dibandingkan QRISK2.
Kata kunci: PKV, Framingham Risk Score , QRISK2

## Penelitian

## COMPARISON OF FRAMINGHAM RISK SCORE (FRS) AND QRISK2 RESULT FOR ADULT IN PRODUCTIVE AGE TO WHO CHART

## ABSTRACT
Background:  Framingham  Risk  Score  and  QRISK2  are  cardiovascular  desease  (CVD) risk prediction recommended by American Heart Association for early detection of CVD to reduce  morbidity  and  mortality.  The  primary  purpose  of  this  research  is  to  compare  the result from FRS and QRISK2 for adult in productive age in Jakarta.
Method: This research is conducted using a cross-sectional diagnostic test. We collected primary  data  from  173  respondents  in  Wijaya  Kusuma,  Grogol,  Jakarta  Barat  from September  2018  to  November  2018.  The  data  collected  are  medical  history  and  results from  blood  pressure,  cholesterol,  and  BMI.  All  the  data  entry  is  calculated  by  FRS  and QRISK2 online calculator, then further analyzed by SPSS program.
Results:  ROC  value  for  FRS  and  QRISK2  are  0.60  and  0.69.  The  sensitivity,  spesifity, positive predicting value, and negative predicting value for FRS are 31%, 90%, 35%, and 88%. In another hand, QRISK2  are  58%,81%, 34%,  and  91%. This analysis shows that QRISK2 have a higher accuracy compared to FRS.
Conclusion: This research shows that there is a difference between FRS and QRISK2 in CVD risk calculation. QRISK2 have higher sensitivity and specifity compared to FRS, but FRS have a better positive and negative predicting value compared to QRISK2. From this research we concluded that use FRS to predict CVD risk in primary care is better compared to QRISK2.

## Key Words: CVD, Framingham Risk Score, QRISK2

## 1.  PENDAHULUAN
Pencegahan  terhadap  penyakit kardiovaskuler merupakan tindakan terkoordinasi pada tingkat populasi yang ditargetkan  pada  individu.  Salah  satu tindakan pencegahan yang dapat dilakukan  adalah  penilaian  terhadap risiko  kejadian  penyakit  kardiovaskuler (PKV)  melalui  algoritma  penilaian  faktor risiko PKV. Adanya tindakan pencegahan  primer  terutama  pada individu sehat diharapkan dapat menurunkan  angka  morbiditas  dan mortalitas  akibat  PKV.  Disamping  itu, dengan  adanya  pencegahan  primer terhadap kejadian PKV dapat
menurunkan  biaya  kesehatan  secara efektif  terutama  pada  populasi  dengan risiko  tinggi (1) .  Data  WHO  menyebutkan bahwa  terdapat  17  juta  orang  di  dunia meninggal  akibat  PKV  dan  lebih  dari  3 juta  kematian  terjadi  sebelum  usia  60 tahun (2) . Di Indonesia, prevalensi penyakit  jantung  koroner  sebesar  1,5%, sedangkan stroke 12,1% (3) . Peningkatan kejadian PKV tidak luput dari adanya faktor risiko yang dapat dibedakan  dalam  3  kelompok  besar (WHO),  yaitu  faktor  risiko  pola  hidup,
kardiometabolik,  dan  kelompok  lainnya seperti  usia  dan  jenis  kelamin.  Faktor risiko  pola  hidup  dan  kardiometabolik memiliki  porsi  peran  yang  besar  dalam peningkatan risiko penyakit kardiovaskuler (3) . Dua kelompok faktor ini juga merupakan faktor risiko yang dapat dimodifikasi, sehingga jika dapat dikendalikan  akan  memberikan  efek pada penurunan kejadian PKV (4) . Berdasarkan  salah  satu  uji  klinis  hasil penelitian  di  Amerikas  Serikat  oleh D’Agostino  dkk,  menunjukkan  bahwa koreksi terhadap faktor risiko yang dapat dimodifikasi dapat
mengurangi kemungkinan kejadian PKV (5) . Canadian Cardiovascular Society merekomendasikan Framingham Risk Score (FRS)  sebagai  salah  satu algoritma penilaian yang dapat digunakan  untuk  menghitung  risiko kejadian PKV pada 10 tahun mendatang (6) .  FRS  merupakan  salah satu  algoritma  penilaian  risiko  PKV; dikembangkan  oleh  Framingham  Heart Study  yang  kemudian  digunakan  oleh praktisi  klinis  di  dunia  untuk  membantu mengidentifikasi  risiko  PKV  individu maupun  dalam  evaluasi  pengobatan.
FRS  adalah  algoritma  penilaian  yang telah tervalidasi, baik untuk pria muapun wanita dalam populasi yang berbeda dan merupakan algoritma yang paling sering digunakan di dunia saat ini (7-8,9) . Berdasarkan  hasil  dari  salah  satu penelitian  pada  tahun  2014  (Sharmini selvarajah, dkk) disimpulkan bahwa FRS merupakan  salah  satu  algoritma  yang dapat  digunakan  pada  populasi  Asia terutama  penilaian  risiko  PKV  pada pria (9) ,  akan  tetapi  penelitian  lain  yang dilakuakan  di  London  pada  tahun  2014 (Therese Tillin, dkk) menyebutkan bahwa FRS memiliki penilaian yang kurang baik pada  wanita  di  Asia  Selatan  dan Afrika (10) .
Risiko  PKV  juga  berkaitan  erat dengan riwayat penyakit penyerta seperti penyakit  ginjal  kronis,  fibrilasi  atrium,
reumathoid arthritis dan riwayat pengobatan  tekanan  darah  yang  dimuat pada algoritma QRISK2 sebagai alternatif  penilain  risiko  PKV  10  tahun mendatang (11,12) . Berdasarkan salah satu penelitian  yang  dilakukan  oleh  Therese Tillin  dkk  (2014),  ditemukan  bahwa algoritma QRISK2 memiliki penilaian dan kalibrasi  yang  lebih  baik  terutama  pada etnik Asia Selatan dan Eropa
dibandingkan  dengan  algoritma  FRS (10) . Adapun  penelitian  kohort  lain  yang dilakukan di United Kingdom oleh Tjeerd
Pieter dkk (2014) dalam penilaian kinerja diskriminasi  dan  kalibrasi  algoritma penilaian risiko 10 tahun PKV, didapatkan bahwa QRISK2 memiliki nilai yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan FRS (13) . Akan tetapi, sebuah penelitian di India  oleh  Naveen  Gerg  dkk  (2017) menemukan  bahwa  FRS  merupakan algoritma  yang  memberikan  hasil  paling baik dalam penilaian risiko PKV terutama pada  kelompok  berisiko  tinggi  serta berguna untuk terapi pencegahan daripada QRISK2 dan algoritma penilaian risiko PKV lainnya (14) .
Penelitian  lain  yang  dilakukan oleh  Ofori  Sandra  O  dkk  menemukan bahwa  algoritma  prediski  risiko  PKV yang  ideal  adalah  yang  berasal  dari populasi dimana algoritma tersebut akan digunakan,
sehingga penggunaan diagram  sederhana  seperti  diagram WHO Chart lebih  direkomendasikan terutama untuk predisksi risiko PKV pada negara berkembang (15) . Indonesia sendiri merupakan  salah  satu  negara  yang
memiliki  perhitungan  grafik  WHO Chart secara  langsung  yang dikembangkan sesuai  dengan  demografi  berdasarkan 14 sub-wilayah epidemiologis WHO (16) . Baik  FRS  maupun  QRISK2 merupakan  rekomendasi  kelas  I  dari American  Collage  of  Cardiology dan American  Heart  Assosiation sebagai pedoman  untuk  deteksi  dini  risiko PKV (11,17) .  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui
perbandingan  hasil  FRS  dan  QRISK2 terhadap  risiko  PKV  pada  dewasa  usia produktif  di  Indonesia  dan  khususnya  di Jakarta,  sehingga  dapat  bermanfaat sebagai  upaya  pencegahan  primer kejadian  PKV  melalui  deteksi  dini  risiko PKV.

## 2. METODE
Rancangan penelitian yang digunakan adalah penelitian uji diagnostik  dengan  metoda  pendekatan cross  sectional ,  dimana  peneliti  hanya melakukan  pengukuran  satu  kali  untuk mendapatkan  hasil  pengukuran  risiko PKV  menggunakan Framingham  Risk Score dan QRISK2 pada 173 responden di  kelurahan  Wijaya  Kusuma,  Grogol Petamburan,  Jakarta  Barat  yang  telah memenuhi  kriteria  inklusi  dan  eksklusi. Penelitian  ini  menggunakan  data  primer berupa  formulir  data  diri  serta  riwayat penyakit  dan  hasil  pengukuran  tekanan darah  sitolik,  kolesterol  total,  dan  IMT. Kemudian  data  primer  akan  dianalisis menggunakan  program  SPSS  untuk Mac.  Parameter  yang  dinilai  pada  uji diagnostik  ini  adalah  nilai  sensitifitas, spesifitas,  nilai  duga  positif,  dan  nilai duga negatif.

## 3. HASIL
Berdasarkan hasil penelitian yang  dilakukan  pada  173  responden, didapatkan  sebanyak  13.3%  subjek penelitian yang memiliki risiko tinggi PKV berdasarkan  algoritma  FRS,  sementara itu  menggunakan  algoritma  QRISK2 didapatkan  sebanyak  24.9%.  Hasil analisis  algoritma  FRS  terhadap  WHO Chart didapatkan nilai Reciever Operating  Characteristic (ROC) sebesar
0.60 dengan Confident Interval (CI) 95% yaitu  nilai  kepercayaan  pada  populasi sebenarnya
sebesar 0.47-0.73.
Selanjutnya  untuk  sensitivitas  algoritma FRS  didapatkan  nilai  sebesar  31%
dengan  spesifitas  sebesar  90%,  nilai prediksi positif sebesar 35% dengan nilai prediksi  negative  sebesar  88%,  rasio kemungkinan  positif  ( Likehood  Ratio Positive /(LR  +)  didapatkan  nilai  sebesar 3,  dan  rasio  kemungkinan  negative ( Likehood Ratio Negative /LR-) didapatkan nilai sebesar 0.7. Sementara itu,  asil  analisis  algoritma  QRISK2
terhadap  WHO  Chart  didapatkan  nilai Reciever Operating Characteristic (ROC) sebesar  0.69  dengan Confident  Interval (CI)  95%  yaitu  nilai  kepercayaan  pada populasi sebenarnya sebesar 0.57-0.81. Selanjutnya  untuk  sensitivitas  algoritma QRISK2  didapatkan  nilai  sebesar  58% dengan  spesifitas  sebesar  81%,  nilai prediksi positif sebesar 34% dengan nilai prediksi  negative  sebesar  91%,  rasio kemungkinan  positif  ( Likehood  Ratio Positive /(LR  +)  didapatkan  nilai  sebesar 3,  dan  rasio  kemungkinan  negative ( Likehood Ratio Negative /LR-) didapatkan nilai sebesar 0.53. 4. PEMBAHASAN Analisis data penelitian menggambarkan bahwa nilai sensitivitas algoritma FRS lebih rendah dibandingkan  QRISK2  dengan  makna proporsi  individu  yang  memiliki  risiko tinggi  berdasarkan  WHO  (sebagai gold standard )  yang  diidentifikasi  memiliki risiko tinggi oleh algoritma QRIKS2 lebih banyak  dibandingkan  dengan  algoritma FRS.  Sementara  itu,  hasil  analisis spesifisitas
menunjukkan
bahwa algoritma FRS memiliki proporsi prediksi risiko  rendah  lebih  baik  dibandingkan dengan QRISK2. Kemudian hasil analisis PPV  pada  algortima  FRS  dan QRISK2 menunjukkan  bahwa  algoritma  FRS memberikan  gambaran  prediksi  risiko tinggi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan QRISK2, sedangkan hasil analisis NPV menunjukkan bahwa algoritma QRISK2 memberikan gamabaran  kemungkinan  prediksi  risiko rendah  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  FRS.  Hasil  analisis  risiko kemungkinan  positif  atau Likelihood Ratio Positive (LR+) menunjukkan bahwa  peluang  populasi  yang  berisiko memiliki prediksi risiko PKV rendah, baik menggunakan  algoritma  FRS  maupun QRISK2,  yaitu  3  kali  lebih  besar dibandingkan
dengan
prediksi
menggunakan WHO  Chart ,  sedangkan
rasio kemungkinan negative atau Likelihood Ratio Negative (LR-) menunjukkan  bahwa  peluang  populasi yang  berisiko  memiliki  prediksi  risiko PKV tinggi menggunakan algoritma FRS lebih besar dibandingkan dengan QRISK2 dan WHO . Salah satu penelitian kohort yang dilakukan oleh Pike Mindy M dkk  selama  3  tahun  pada  rentang  usia 30-75 tahun di USA menemukan bahwa QRISK2 memiliki nilai prediksi yang lebih baik  dibandingkan  FRS  pada  populasi yang  berisiko  tinggi (18) .  Akan  tetapi, penelitian  yang  dilakukan  oleh  Naveen Gerg dkk dengan metode cross-sectional menemukan bahwa di India hasil prediksi algoritma  FRS  memberikan  hasil  paling baik dibandingkan dengan algoritma lain, termasuk  WHO Chart dan  QRISK2 (14) . Pada  penelitian  ini,  ditemukan  bahwa hasil  analissi  ROC  menunjukkan  bahwa algoritma  QRISK2  memiliki  hasil  yang lebih  baik  dalam  prediksi  risiko  tinggi PKV dibandingkan dengan FRS,
meskipun  kedua  algoritma  memiliki  nilai prediksi  diatas  kurva  ROC  atau  diatas nilai  kepercayaan  pada  populasi  lebih dari 50%.
Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan oleh Ofori Sandra N dkk bahwa algoritma penilaian risiko PKV yang ideal adalah  yang  berasal  dari  populasi dimana algoritma tersebut akan diterapkan (15) ,  maka  untuk  di  Indonesia khususnya di Jakarta dapat disimpulkan bahwa  penggunaan  QRISK2  lebih  baik dibandingkan FRS untuk populasi dengan  risiko  tinggi,  sedangkan  untuk populasi dengan risiko rendah FRS lebih baik dibandingkan QRISK2.

## 5. SIMPULAN
Terdapat perbedaan hasil penilaian  risiko  PKV  menggunakan algortima FRS dan QRISK2. Berdasarkan  hasil  analisis  nilai  ROC, dapat disimpulkan bahwa kedua
algoritma memiliki nilai taraf kepercayaan  diatas  taraf  kepercayaan populasi  yaitu  lebih  dari  50%  dan QRISK2  memiliki  nilai  yang  lebih  baik dibandingkan  FRS.  Meskipun  demikian, berdasarkan analisis sensitivitas, spesifitas, PPV, dan NPV kedua algoritma  ini  belum  memenuhi  kriteria sebagai  acuan  standar  baku  penilaian risiko PKV.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Piepoli  F  Massimo,  Hoes  W  Arno, Agewall  Stefan,  Albus  Christian, Brotons Carlos, Catapano L Alberico,  et  al.  2016  European Guidelines on Cardiovascular Desease  Prevention  in  Clinical Practice.EuropeanHearth Journal 2016;  37:2315-81.  Accessed  June
4,2018
2.  Global  Atlas  on  Cardiovascular
Disease  Prevention  and  Control. Mendis  S,  Puska  P,  Norrving  B editors World Health Organization in Collaboration  with  the  World  Heart Federation and World Stroke Organization, Geneve 2011:2-7 3.  Riset    Kesehatan    Dasar    2013. Available at www.depkes.go.id/resources/dow n l
oad/general/Hasil%20Riskesda s%202013.pdf .  Accessed  April 12, 2018 4.  Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI. Available at www.depkes.go.id/download.php ?file.../pusdatin/infodatin/infodatin- jantung.pdf .  Accessed  April  12,
2018
5. D’Agostino RB, Pencina MJ, Massaro JM, Coady S. Cardiovascular Disease Risk Assessment: Insight from Framingham. Global Heart 2013;8(1):11-23. doi:10.1016/j.gheart.2013.01.001. Accessed April 12, 2018
6.  Genest  J,  McPherson  R,  Frohlich  J, Anderson T, Campbell N, Carpentier A, et al. 2009 . Canadian Cardiovascular Society/Canadian guidelines  for  the  diagnosis  and treatment  of  dyslipid-  emia  and prevention of
cardiovascular disease in the adult: 2009
recommendations.  Can  J  Cardiol 2009;25:567 –569.  Accessed  April 12, 2018
7.  Khalili  Davood,  Hadaegh  Farzad,
Soori  Hamid,  Steyerberg  Ewout W,
Bazorgmanesh Mohammadreza,
Azizi Fereidoun. Clinical Usefulness of The Framingham Cardiovascular Risk  Profile  Beyond  Its  Statistical Performance.  American  Journal  of Epidemiology 2012;176(3):177 – 186. Accessed April 14, 2018 8.  Chia  Yook  Chin,  Gray  Sarah  YW, Ching Aiew M, Lim Hooi Min, Chinna Karuthan. Validation of The Framingham General Cardiovascular Risk Score in Multiethnic  Asian  Population:  a Retrospective  Cohort  Study.  BMJ Open  2015;5:e007324.  Accessed April 14, 2018 9.  Selvarajah Sharmini, Kaur Gurpreet,
Haniff  Jamaiyah,  Cheong  Kee Chee, Hiong Tee Guat, Bots Mivhiel L,  et  al.  Comparison  of  The Framingham  Risk  Score,  SCORE, and  WHO/ISH  Cardiovascular  Risk Prediction  Models  in  an  Asia Population.  International  Journal  of
Cardiology 2014;176(1):211- Accessed April 15, 2018 10. Tillin  Therese,  Hudges  Alun  D, Whincup Peter, Mayet Jamil, Sattar Naveed,  McKeigue  Paul  M,et  al. Ethnicity and Prediction of Cardiovascular Disease: Performance of QRISK2 and Framingham  Scores  in  UK  Tri- ethnic  Prospective  Cohort  Study. Heart  2014;100:60-7.  Accessed April 21, 2018 11. Hippisley-Cox J, Coupland C,
Vinogradova  Y,  Robson  J,  Minhas R, Seikh Aziz, Brindle P. Predicting
Cardiovascular Risk in England and Wales:  Prospective  Derivation  and Validation of QRISK2. BMJ
2008;336:1475-82.  Accessed  April 21, 2018
12. Sohn  C,  Kim  J,  Bae  W.  The Framingham  Risk  Score,  Diet, and Inflamatory Merkers in Korean Men with Metabolic Syndrome. Nutr Res Pract 2012;6(3):246 –253. doi:
10.4162/nrp.2012.6.3.246. Accessed April 14, 2018
13. Van  Staa  Tjeerd  Pieter,  Gulliford Martin,  Ng  Edmond  S  W,  Goldacre Ben,  Smeeth  Liam.  Prediction  of Cardiovascular Risk Using Framingham, ASSIGN, and
QRISK2: How Well DO They Predict Individual  Rather  than  Population Risk?.  PLoS  ONE  2014;9(10): e106455. Accessed April 20, 2018 14. Garg  Naveen,  Muduli  Subrat  K, Kapoor  Aditya,  Tewari  Satyendra, Kumar Sudeep, Khanna Roopali, et
al. Comparison of Differerent Cardiovascular Risk Score Calculators  for  Cardiovascular  Risk Prediction and Guidline Recommended  Statin  Uses.  Indian Heart Journal 2017;69:458-63. Accessed Mei 1, 2018 15. Ofori  Sandra  N,  Odia  Osaretin  J.
Risk Assessment in The Prevention of  Cardivascular  Disease  in  Low- resource  Settings. Indian  Heart
Jurnal 2016;68(3):391-98. Accesssed April 17, 2018 16. World Health Organization. WHO/ISH  Risk  Prediction  Charts. Available at sh- world.com/downloads/.../colourhart s_24_Aug_07.pdf. Accessed  June
4, 2018
17. Greenland  P,  Alpert  JS,  Beller  GA, Benjamin EJ, Budoff MJ, Fayad ZA, et al. American College of
Cardiology Foundation/American Heart  Association  Task  Force  on PracticeGuidelines.2010 ACCF/AHA guideline for assessment of cardiovascular risk in asymptomatic adults: a report of the American  College  of  Cardiology Foundation/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines. Circulation 2010;122:e584 –e636. Accessed April 12, 2018
18. Pike  Mindy  M,  Decker  Paul  A, Larson Nicholas B, Sauver Jenniver L,  Takahashi Paul Y, Roger Veronique  L,  et  al.  Improvement  in Cardiovascular Risk Prediction  with Electronic Health Records. J Cardiovas Transl Res 2016;9(3):214-22.  Accessed  Mei  1, 2018