E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 11, November 2021

## HUBUNGAN  KARAKTERISTIK  KLINIK  DAN  PROFIL  PENGOBATAN DENGAN  PARAMETER  HEMATOLOGI  DAN  LAMA  RAWAT  PASIEN COVID-19 DI RUMAH SAKIT YARSI JAKARTA
Ilham Arief, Ros Sumarny, Yati Sumiyati, Indra Kusuma Universitas Pancasila, Universitas Yarsi, Jakarta, Indonesia Email: ilhamarief01@gmail.com, rosaries15@univpancasila.ac.id, yati.sumiyati@univpancasila.ac.id, indra.kusuma@yarsi.ac.id

## Abstrak
Pandemi penyakit virus korona 2019 (COVID-19) masih belum berakhir dan masih belum ada pengobatan spesifik dan efektif untuk melawan virus SARS-CoV-2 ini. Untuk itu, sebagai salah satu upaya deteksi dini dan pengobatan segera, diperlukan adanya analisa hubungan perawatan dan pengobatan yang sudah dilakukan terhadap perbaikan  nilai  parameter-parameter  klinis  pada  kesembuhan  pasien  COVID-19. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa data hubungan karakteristik klinik berdasarkan  tingkat  keparahannya  dan  profil  pengobatan  terhadap  parameter hematologi  dan  lama  rawat  pasien  COVID-19  di  Rumah  Sakit  Yarsi  Jakarta. Penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik dengan desain cohort dan pengambilan  data  retrospektif  melalui  rekam  medis  periode  bulan  Maret  sampai dengan Oktober tahun 2020. Uji statistika menggunakan uji peringkat spearman dan uji  tanda  wilcoxon.  Berdasarkan  penelitian,  221  pasien  yang  memenuhi  kriteria inklusi dengan gejala tertingginya adalah batuk dan demam sebanyak 61,09% dan 47,96%.  secara  statistik,  karakteristik  klinis  berdasarkan  tingkat  keparahannya memiliki  hubungan  bermakna  dengan  lama  rawat  pasien  (p=0,187)  dan  memiliki hubungan bermakna pada parameter eosinofil, neutrofil, limfosit, laju endap darah, dan rasio neutrofil-limfosit (RNL) (p<0,05). Hubungan kelompok penggunaan obat tidak  memiliki  hubungan  signifikan  dengan  lama  rawat  pasien  (p=  0,361) dikarenakan  mayoritas  pasien  bergejala  ringan  dan  usia  produktif  yang  memiliki imunitas  masih  baik  sedangkan  pada  uji  beda  sebelum  dan  sesudah  penggunaan obat  terhadap  parameter  hematologi  menunjukan  hasil  memiliki  perbedaan bermakna  pada  parameter  hematologi  eosinofil  (p<0,05).  Karakteristik  klinis berdasarkan  tingkat  keparahannya  mempengaruhi  sel  imunitas  dan  lama  rawat pasien  serta  penggunaan  obat-obatan  memberikan  perbaikan  pada  nilai  parameter hematologi.
Kata Kunci: covid-19;  karakteristik  klinik;  profil  pengobatan;  hematologi;  lama rawat

## Abstract
In  this  current  time,  we  still  face  the  2019  coronavirus  disease  (COVID-19) pandemic  and there is  no  specific  and effective  treatment  to  fight  the  SARS-CoV-2 virus  at  this  time.  This  research  was  to  analyse  correlation  data  between  clinical
characteristics and drug use profiles on hematology parameters and length of stay for  COVID-19  patients  at  Yarsi  Hospital  Jakarta.  The  research  was  conducted  in analytical-observational  with  cohort  design  and  retrospective  study  from  medical records  data  from  March  to  October  2020  period.  Statistical  analysis  was performed  using  Spearman  Rank  test  and  Wilcoxon  signed  test.  Found  221  cases that met with inclusion criteria with highest symptom is cough (61.09%) and fever (47.96%).  Clinical  characteristics  based  on  their  severity  have  a  significant correlation with patient length of stay (p =0.187) and have significant correlation to eosinophils,  neutrophils,  lymphocytes,  sedimentation  rate,  and  neutrophil- lymphocyte ratio (NLR) (p<0.05). The correlation between the drug use group did not  have  a  significant  correlation  with  the  length  of  stay  (P=0.361)  because  the majority  of  patients  with  mild  symptoms  and  productive  age  might  still  had  good immunity. Comparing before and after drug use on hematology parameters showed that  the  results  had  significant  differences  in  the  hematology  parameters  of eosinophils  (p<0.05).    Clinical  characteristic  based  on  severity  have  significant correlation  with  immunity  cell  and  length  of  stay.  Drug  use  have  given  difference before and after use for hematology parameters.
Keywords: covid-19; clinical characteristics; drug use; hematology; length of stay
Received: 2021-10-20; Accepted: 2021-11-05; Published: 2021-11-20

## Pendahuluan
Coronavirus  Disease  atau  yang  dikenal  dengan  COVID-19  merupakan  penyakit yang disebabkan oleh Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Penyakit yang baru dan telah menyebar dengan cepat dari Wuhan (Provinsi Hubei) ke provinsi lain di Cina dan seluruh dunia termasuk Indonesia (Yang et al., 2020) . Virus ini dapat  menular  dari  manusia  ke  manusia  dan  telah  menyebar  di  China  bahkan  sampai menyebar  ke  190  negara  dan  wilayah  lainnya  sehingga  pada  tanggal  12  Maret  2020 WHO mengumumkan pandemi (Spiteri et al., 2020) .
Gejala yang paling umum pasien  yang terinfeksi COVID-19 adalah demam dan batuk (Pormohammad  Ali,  Ghorbani  Saied,  2020) .  Sebagian  besar  pasien  yang terinfeksi  SARS-CoV-2  memiliki  kategori  gejala  ringan.  Gejala  sedang  ke  berat  dapat melaju  secara  cepat  menjadi  keadaan  yang  lebih  buruk  seperti  gagal  pernafasan  akut, sindrom distres pernafasan akut, asidosis metabolik, koagulopati dan syok sepsis (Liu et al., 2020) .
Untuk mencegah resiko keparahan kondisi pasien menjadi lebih berat, diperlukan adanya deteksi dini dan pengobatan segera. Pemeriksaan hematologi dapat memainkan peran  penting  dalam  memberikan  sejumlah  penanda  prognosis  yang  berguna  bagi  tim klinis.  Data  hematologi  tetap  menjadi  bagian  penting  dalam  triase  dan  manajemen parawatan  pasien.  Terlepas  dari  adanya  pengujian  RT-PCR,  parameter  hematologi belum  bisa  dikaitkan  dengan  sensitifitas  atau  spesifisitasnya  untuk  diagnosis  COVID- 19,  namun  nilai  parameter  hematologi  tetap  sebagai  indikator  rujukan  prognosis perawatan pasien COVID-19 (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2011) .

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  observasional  analitik  dengan  desain  cohort dan pengambilan data retrospektif melalui rekam medis pasien isolasi COVID-19 pada periode  bulan  Maret  sampai  dengan  Oktober  2020.  Data-data  dikumpulkan  kemudian diorganisasikan  untuk  dapat  dihitung  secara  statistika.  Uji  hubungan  menggunakan  uji peringkat Spearman dan uji beda menggunakan uji tanda Wilcoxon.
Kriteria inklusi pada penelitian ini adalah : semua pasien di atas 12 tahun dengan diagnose  terkonfirmasi  COVID-19  dengan  atau  tanpa  penyakit  penyerta,  diberikan terapi  obat,  serta  dilakukan  pemeriksaan  laboratorium  klinik.  Sedangkan  kriteria eksklusinya  adalah  semua  pasien  yang  pindah  perawatan  isolasi  dari  rumah  sakit  lain, pasien  dengan  pulang  paksa  atau  meninggal  dunia,  dan  pasien  dengan  data  hasil laboratorium yang tidak lengkap.

## Hasil Dan Pembahasan
Jumlah  populasi  sebanyak  363  orang  pasien  kemudian  yang  memenuhi  kriteria inklusi dan eksklusi diperoleh sebanyak 221 orang pasien. Demografi subyek penelitian ini terdiri atas jenis kelamin, usia, dan tingkat keparahan gejala.
A. Demografi Pasien
Tabel  1  menunjukan jenis  kelamin  laki-laki  sebanyak  52,04%  sedangkan perempuan sebanyak 47,96%.  Pada kelompok usia menunjukan yang paling tinggi terkonfirmasi COVID-19 di usia 26 – 45 tahun 45,25%, kemudian usia 46- 65 tahun 36,65%.  Jenis  kelamin  laki-laki  dan  usia  produktif  memiliki  resiko  paling  tinggi terpapar  virus  karena  memiliki  mobilitas  lebih  tinggi  untuk  bekerja  di  luar  rumah, namun  demikian  pada  usia  produktif  memiliki  imunitas  yang  lebih  baik  sehingga kemungkinan besar untuk sembuh lebih tinggi (Cortis, 2020) ; (Davies et al., 2020) .
Tabel 1

## Demografi Pasien
No   Variabel N % 1. Jenis Kelamin a. Laki-Laki 115 52,04% b. Perempuan 106 47,96% 2. Usia 12 - 25 tahun 34 15,38% 26 - 45 tahun 100 45,25% 46 - 65 tahun 81 36,65% > 65 tahun 6 2,71% 3. Tingkat Keparahan Gejala Tanpa Gejala 19 8,60% Ringan 160 72,40% 3. Tingkat Keparahan Gejala Sedang 38 17,19% Berat 3 1,36% Kritis 1 0,45% Jumlah 221

## Keterangan: N = Jumlah Pasien

## B. Gejala Klinis dan Penyakit Penyerta
Berdasarkan  pengambilan  data  dari  rekam  medis,  10  (sepuluh)  karakteristik klinis saat masuk rumah sakit yang tertinggi, yaitu pada Tabel 2. sebagai berikut:
Tabel 2 Karakteristik Klinis Pasien Saat Masuk Rumah Sakit No. Variabel N=221 % 1 Batuk 135 61,09% 2 Demam 106 47,96% 3 Sesak 38 17,19% 4 Anosmia 37 16,74% 5 Sakit Tenggorokan 36 16,29% 6 Flu 31 14,03% 7 Mual 30 13,57% 8 Sakit Kepala 30 13,57% 9 Ageusia 17 7,69% 10 Diare 13 5,88%
Keterangan: N = Jumlah Pasien
Gejala  klinis  saat  masuk  Rumah  Sakit  diperoleh  data  sebanyak  135  orang (61,09%)  mengalami  gejala  batuk,  106  orang  (47,96%)  mengalami  gejala  demam, 38  orang  (17,19%)  mengalami  gejala  sesak  nafas,  37  orang  (16,74%)  mengalami gejala anosmia, dan 36 orang (16,29%) mengalami gejala sakit pada tenggorokan.
Batuk  merupakan  upaya  pertahanan  paru  terhadap  berbagai  rangsangan  yang ada  dan  refleks  fisiologis  yang  melindungi  paru  dari  trauma  mekanik,  kimia  dan suhu.  Batuk  menjadi  patologis  bila  dirasakan  sebagai  gangguan.  Batuk  seperti  itu sering merupakan tanda suatu penyakit di dalam atau di luar paru dan kadang berupa gejala  awal  dari  suatu  penyakit (Tamaweol,  Ali,  &  Simanjuntak,  2016) .  Virus SARS-CoV-2  berikatan  dengan  reseptor  ACE2  menyebabkan  inflamasi  pada  paru. Inflamasi tersebut seringkali menimbulkan hiperplasia, metaplasia pada sel mukosa, dan obstruksi jalan nafas sehingga berkontribusi menyebabkan batuk terus menerus (Azer, 2020) .
Begitu  pula  dengan  demam  yang  merupakan  respon  fisiologis  normal  dalam tubuh dikarenakan adanya perubahan set poin pada pengaturan suhu di hipotalamus. Perubahan  set  poin  ini  terjadi  karena  ikatan  virus  SARS-CoV-2  dengan  reseptor ACE2 menginduksi sitokin untuk mengeluarkan TNFα, IFN-γ, IL 1, IL 4, IL 6 pada kadar  yang  tepat  akan  mengaktifkan  imunitas  seluler  dan  imunitas  non  spesifik (Wahyuniati & Maulana, 2015) .
Pada Tabel 3 menunjukan penyakit penyerta yang banyak dialami oleh pasien terkonfirmasi  COVID-19  di  Rumah  Sakit  Yarsi  yaitu  sebanyak  46  orang  (20,81%) memiliki  penyakit  hipertensi,  16  orang  (7,24%)  memiliki  gangguan  dispepsia,  15 orang (6,79%) memiliki penyakit diabetes melitus.
Tabel 3 Penyakit Penyerta Pasien Penyakit Penyerta N % Hipertensi 46 20,81% Dispepsia 16 7,24% Diabetes Melitus Tipe 2 15 6,79% Pneumonia 15 6,79% Gangguan Hati 8 3,62% Dislipidemia 6 2,71% Asma 4 1,81% Gangguan Ginjal 4 1,81% Penyakit Jantung Koroner 2 0,90% Tuberkulosis 2 0,90% Keterangan: N = Jumlah Pasien
Karakteristik klinis di Rumah Sakit Yarsi memiliki pola hampir sama dengan penelitian-penelitian  lainnya  yaitu  mengalami  gejala  demam  dan  batuk  sebagai gejala klinis terbanyak. Menurut (Huang et al., 2020) , sebanyak 40 orang (98%) dari 41 orang mengalami demam, 31 orang (76%) mengalami batuk, dan 18 orang (44%) mengalami mialgia (16). Penelitian (Khamis et al., 2020) , Gejala yang paling umum muncul saat onset penyakit adalah demam (84%; n = 53), batuk (75%; n = 47) dan sesak napas (59%; n = 37).
Ikatan  virus  SARS-CoV-2  dengan  reseptor  ACE2  selain  menurunkan  fungsi antiinflamasi  juga  dapat  meningkatkan  jumlah  Angiotensin  II  yang  dapat meningkatkan  tekanan  darah.  Maka  pasien  penderita  hipertensi  dengan  status terkonfirmasi  COVID-19  akan  memperparah  penyakit  hipertensi  yang  dimiliki sebelumnya  sehingga  resiko  kematian  yang  lebih  besar  dibandingkan  pasien  tanpa penyakit penyerta (Zhou et al., 2020) .

## C. Profil Pengobatan
Pasien  terkonfirmasi  COVID-19  yang  dirawat  di  Rumah  Sakit  Yarsi  Jakarta memiliki gejala klinis lebih dari satu sehingga memungkin adanya pemberian lebih dari  satu  obat  untuk  menurunkan  gejala.  Pemberian  obat-obatan  sesuai  pedoman tatalaksana  COVID-19  yang  direkomendasikan  oleh  5  (lima)  perhimpunan  dokter spesialis,  Kementerian  Kesehatan,  dan  Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan.  Hasil penelitian  menunjukan  penggunaan  antivirus  Oseltamivir  dan  Favipiravir  paling tinggi  digunakan  yaitu  sebanyak  135  pasien  (61,09%)  dan  42  pasien  (19%)  dari keseluruhan  221  pasien  terkonfirmasi.  Pada  kelompok  antibakteri  menunjukan penggunaan  Azitromisin  paling  banyak  sebesar  196  pasien  (88,69%).  Penggunaan Vitamin C tertinggi yaitu sebesar 200 pasien (90,05%) dari keseluruhan pasien.
Studi retrospektif dari 99 pasien COVID-19 di RS Wuhan 76% menggunakan antivirus  termasuk  oseltamivir  75mg/  12  jam  per  oral  menunjukan  bahwa  58% pasien belum dapat pulang saat evaluasi, 31% pasien boleh pulang dan 11 % pasien
meninggal  dunia (Tan  et  al.,  2004) .  Persatuan  Dokter  Paru  Indonesia  (PDPI) merekomendasikan  Oseltamivir  sebagai  antivirus  COVID-19  yang  utama  adalah karena sudah diproduksi di dalam negeri sehingga mudah dan dapat segera dipakai untuk pengobatan COVID-19 (Burhan et al., 2020) .
Azitromisin  merupakan  antibakteri  makrolida  yang  memiliki  efek  antivirus dan  imunomodulator  berdasarkan  hasil  studi.  Penggunaan  azitromisin  kombinasi dengan  hidroksiklorokuin  dapat  menurunkan viral  load pada  pasien  COVID-19 Azitromisin yang digunakan bersama hidroksiklorokuin  atau klorokuin menunjukkan  hasil  yang  baik,  meskipun  memunculkan  risiko  adanya  peningkatan efek samping pemanjangan interval QT sehingga perlu pemantauan terhadap jantung dan penelitian lebih lanjut pada jumlah pasien COVID-19 yang lebih banyak (Donsu
& Hasmono, 2020) .
Vitamin  C  berfungsi  sebagai  antioksidan  untuk  menghambat  kerusakan  sel akibat  radikal  bebas  oksigen  ( reactive  oxygen  species/ ROS)  dan  nitrogen (Lobo, Patil,  Phatak,  &  Chandra,  2010) .  Suatu  studi  di  Tiongkok  terhadap  50  pasien COVID-19  kategori  sedang  hingga  berat  menunjukkan  bahwa  pemberian  dosis tinggi  vitamin  C  intra  vena antara  10-20 gram/hari  dan  diberikan  selama  8-10  jam hasilnya indeks  oksigenasi  pasien  membaik  dan  seluruh  pasien  dinyatakan  sembuh (Feyaerts & Luyten, 2020) .
Berdasarkan identifikasi ACE2 sebagai reseptor masuknya virus SARS-CoV- 2,  terdapat  hipotesis  bahwa  peningkatan  resiko  COVID-19  yang  parah  merupakan fungsi  dari  peningkatan  regulasi  ACE2,  seperti  yang  ditemukan  pada  penyakit penyerta  diabetes,  penyakit  kardiovaskular.  dan  hipertensi.  Spike  glikoprotein SARS-CoV-2 mampu berikatan dengan reseptor ACE2. Patut dicatat bahwa, dalam sel  endotel  arteri  manusia,  vitamin  C  dapat  menghapus  regulasi  ACE2  yang diinduksi oleh IL-7 (Holford et al., 2020) .
D. Hubungan  Karakteristik  Klinis  Menurut  Keparahan  Gejalanya  Terhadap Lama Rawat Pasien dan Parameter Hematologi
Tabel  4  menunjukan  nilai  lama  rawat  pasien  tanpa  gejala  sekitar  6-12  hari, pasien  dengan  gejala  ringan  7-14  hari,  dan  pasien  gejala  sedang  8-17  hari.  Hal  ini menunjukan  bahwa  semakin  berat  gejala  maka  semakin  lama  rata-rata  perawatan pasien.  Khusus  pada  gejala  berat  dan  kritis  yang  memiliki  lama  rawat  6-  18  hari berbeda  hasil  karena  sudah  masuk  dalam  perawatan  intensif,  perawatan  pada ruangan Intensive  Care  Unit (ICU)  yang  memerlukan  obat-obatan  efek  segera berupa  sediaan  injeksi,  anestesi,  bantuan  ventilator  atau  inhalasi,  serta  penanganan dari dokter spesialis anestesi, spesialis bedah, spesialis penyakit dalam dan spesialis lainnya  yang  diperlukan  berkontribusi  pada  perbedaan  lama  rawat  pasien  COVID- 19.
Hasil  statistika  uji  spearman  diperoleh  nilai  p  sebesar  0,005.  Nilai  p  adalah indikator  untuk  menolak  atau  menerima  hipotesis,  sehingga  nilai  p  sebesar  0,005 interpretasinya  adalah  memiliki  hubungan  bermakna  antara  karakteristik  klinis berdasarkan keparahan gejala dengan lama rawat pasien.
Koefisien  korelasinya  (r)  merupakan  indeks  atau  bilangan  yang  digunakan untuk  mengukur  keeratan  (tinggi,  rendah,  atau  tidak  ada) hubungan  antar  variabel. Tabel  4  menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi  positif  sebesar  0,187  memiliki interpretasi  semakin  tinggi  tingkat  keparahan  gejalanya  maka  lama  rawat  pasien akan semakin lama .
Tabel 4
Hubungan Karakteristik Klinik menurut Keparahan Gejala terhadap Lama
Rawat Tingkat Gejala N % Rata-Rata Lama Rawat Koefisien Korelasi (r)  p (Uji Spearman) Tanpa Gejala 19 8,6 9,4 ± 3,48 0,187 0,005 Ringan 160 72,40 10,9 ± 3,75 Sedang 38 17,19 12,5 ± 4,27 Berat+Kritis 4 1,81 11,8 ± 6,40 Total 221  100,00
Tabel 5

## Hubungan Karakteristi Klinik dengan Parameter Hematologi
Parameter Nilai Rujukan Tanpa Gejala (N=19) Gejala Ringan (N=160) Gejala Sedang (N=38) Gejala Berat+Kritis (N=4) Koefisien Korelasi (r) p (Uj i Spearman) Rata- Rata Rata-Rata Rata-Rata Rata-Rata Hemoglobin (g/dl) 12,5-17,5 13,78 ± 1,79 13,94 ± 1,65 13,83 ± 1,78 12,35 ± 2,11 -0,05 0,461 Hematokrit (%) 37-50 41,06 ± 4,48 41,32 ± 4,47 41,09 ± 4,92 37,23 ± 7,35 -0,03 0,622 Eritrosit (juta/µL) 4,45-5,84 4,97 ± 0,53 4,95 ± 0,57 4,98 ± 0,69 4,28 ± 0,84 -0,02 0,749 MCV (fl) 82-98 82,75 ± 6,06 83,75 ± 5,14 83,13 ± 7,62 86,93 ± 2,12 0,056 0,406 MCH (pg) 27-33 27,73 ± 2,57 28,27 ± 2,32 27,97 ± 2,75 29,03 ± 2,09 0,034 0,614 MCHC (g/dL) 32-36 33,53 ± 1,44 33,60 ± 1,31 33,63 ± 1,03 33,40 ± 2,07 -0,032 0,638 RDW (%) 11,5-14,5 13,27 ± 1,39 12,89 ± 1,22 13,19 ± 1,28 12,28 ± 0,68 0,035 0,605 Trombosit (ribu/µL) 150-400 303,32 ± 79,75 261,22 ± 83,66 274,92 ± 94,36  276,75 ± 95,00 -0,028 0,678 Leukosit (ribu/µL) 5,0-10,0 7,54 ± 1,75 6,96 ± 7,26 6,88 ± 2,67 6,45 ± 0,66 -0,054 0,421 Basofil (%) 0,0-1,49 0,44 ± 0,22 0,34 ± 0,19 0,34 ± 0,19 0,18 ± 0,10 -0,143 0,034 Eosinofil (%) 1,5-4,49 2,05 ± 1,91 1,34 ± 1,73 1,34 ± 2,08 0,58 ± 0,76 -0,184 0,006 Neutrofil (%) 49,5-70,49 59,29 ± 15,87 59,81 ± 12,08 64,63 ± 10,71 73,35 ± 7,15 0,175 0,009
Limfosit (%) 20-40 26,89 ± 8,75 28,79 ±  9,92 24,98 ± 8,62 18,25 ± 5,92 -0,170 0,011 Monosit (%) 2,0-9,0 6,44 ± 2,12 8,82 ± 3,10 8,87 ± 2,78 7,65 ± 2,14 0,141 0,037 LED (mm) 0-10,49 12,68 ± 10,32 27,71 ± 22,92 29,76 ± 25,20 46,25 ± 32,10 0,183 0,006 CRP (mg/dl) <0,8 13,04 ± 25,27 13,52 ± 17,31 11,94 ± 15,78 26,01 ± 16,73 0,086 0,243 RNL <3 2,35 ± 0,99 2,47 ± 1,38 2,99 ± 1,33 4,54 ± 2,24 0,194 0,004
Keterangan: MCV= Mean  Corpuscular  Volume ,  MCH= Mean Corpuscular  Hemoglobin ,  MCHC= Mean  Corpuscular  Hemoglobin Concentration ,  RDW= Red cell  Distribution  Width ,  LED=  Laju  Endap
Darah, CRP= C-Reactive Protein , RNL= Rasio Neutrofil-Limfosit.
Tabel  5  menunjukkan  hubungan  parameter  hematologi  terhadap  karakteristik klinis  menurut  tingkat  keparahannya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  COVID-19 mempengaruhi  sel-sel imunitas  dimana  terlihat  jelas perbedaan  nilai  rata-rata mulai dari  pasien  tanpa  gejala,  ringan,  sedang,  berat  dan  kritis.  Nilai  rata-rata  parameter leukosit,  basofil,  eosinofil  dan  limfosit  pada  pasien  tanpa  gejala,  ringan,  sedang, berat,  dan  kritis  mengalami  tren  penurunan  sedangkan  nilai  rata-rata  parameter neutrofil, monosit, dan RNL mengalami tren peningkatan. Pada parameter LED dan CRP, rata-rata nilai hasil sudah berada di atas nilai rujukan dengan tren peningkatan.
Tabel  5  menunjukkan  pula  hasil  statistik  korelasi  uji  spearman  parameter hematologi terhadap karakteristik klinis menurut tingkat keparahannya. Berdasarkan nilai  koefisien  korelasi  dan  kebermaknaan  hubungan,  parameter  hematologi  yang memiliki  koefisien  korelasi  (r)  positif  dan bermakna  (p  <  0,05)  yaitu  neurofil, monosit, laju endap darah (LED), rasio neutrofil-limfosit (RNL).
Parameter  neutrofil,  monosit,  LED,  dan  RNL  menunjukkan  nilai  koefisien korelasi (r) positif memiliki interpretasi semakin tinggi tingkat keparahan gejalanya maka tinggi nilai parameter nya. Monosit masih dalam rentang nilai rujukan normal sehingga yang lebih bermakna adalah parameter neutrofil, LED dan RNL.
Sedangkan parameter hematologi yang memiliki koefisien korelasi (r)  negatif dan  bermakna  (p  <  0,05)  yaitu  eusinofil  dan  limfosit.  Eusinofil  dan  limfosit menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi  negatif  memiliki  interpretasi  semakin  tinggi tingkat keparahan gejalanya maka semakin menurun nilai nya.
Parameter lain seperti hemoglobin, hematokrit, eritrosit, MCV, MCH, MCHC, RDW,  trombosit,  leukosit  dan  CRP  memiliki  nilai  p  >  0,05  memiliki  interpretasi tidak  memiliki  hubungan  bermakna  terhadap  karakteristik  klinik  menurut  tingkat keparahan  gejala.  Hal  ini  dapat  disebabkan  perolehan  nilai  hasil  parameter hematologi  tersebut  berada  pada  rentang  nilai  rujukan  dan  tren  nilai  yang  stabil pada  setiap  tingkatan  gejala,  sehingga  secara  statistik  memiliki  hubungan  tidak bermakna.
Pada penelitian ini tingkat keparahan gejala tertinggi berada pada gejala ringan sedangkan  kerusakan  akut  saluran  pernafasan  selama  infeksi  COVID-19  akan terlihat lebih jelas pada gejala berat dan kritis sebagaimana pada penelitian Qin yang mendapatkan hasil hematologi nilai basofil, eosinofil, dan monosit dan limfosit lebih rendah.  Sedangkan  nilai  leukosit,  neutrofil  dan  rasio  neutrofil-limfosit  yang  lebih tinggi pada kategori gejala yang berat. Sitokin proinflamasi yaitu TNF-α, IL-1 dan IL-6  serta  IL-8  dan  penanda  infeksi  seperti  prokalsitonin,  ferritin  dan  C- reactive protein juga  didapatkan  lebih  tinggi  pada  kasus  berat (Qin,  Ziwei,  Tao,  Ke,  &
Shang, 2020) .

## E. Hubungan  Profil  Pengobatan  Terhadap  Lama  Rawat  Pasien  dan  Parameter Hematologi
Tabel  6  menunjukan    hasil  statistika  hubungan  kelompok  penggunaan  obat terhadap  lama  rawat  pasien  diperoleh  nilai  p  sebesar  0,361  pada  α  =  5%,  p>0,05 artinya  memiliki  hubungan  tidak  bermakna  sehingga  Kelompok  Penggunaan  Obat tidak memiliki hubungan bermakna dengan lama rawat pasien.
Tabel 6

## Hubungan Kelompok Penggunaan Obat terhadap Lama Rawat
Kelompok Obat N % Rata-Rata Lama Rawat Koefisien Korelasi (r) p (Uji Spearman) 1 Antivirus, Antibiotik, Vitamin-Mineral, dan Terapi simptomatis 174 78,73 11,0 ± 3,65 -0,061 0,361 2 Antivirus, Vitamin- Mineral, dan Terapi simptomatis 26 11,76 11,1 ± 4,72 3 Antibiotik, Vitamin- Mineral, dan Terapi simptomatis 16 7,24 11,9 ± 5,30 4 Vitamin-Mineral 5 2,26 7,6 ± 2,41 Total 221  100,00
Pada penelitian ini mayoritas penggunaan obat pada pasien gejala ringan, usia produktif  yang  masih  memiliki  tingkat  imunitas  baik  dan  adanya  pedoman  hasil PCR  negatif  harus  diukur  2  (dua)  kali  sebelum  dinyatakan  sembuh  memberikan kontribusi  hubungan  penggunaan  obat  yang  diberikan    menjadi  tidak  bermakna secara statistik terhadap lama rawat pasien.
Untuk  menguji  bagaimana  hubungan  kelompok  penggunaan  obat  dengan parameter  hematologi,  perlu  dilakukan  uji  beda  sebelum  penggunaan  obat  dengan setelah  penggunaan  obat.  Pada  penelitian  ini  dari  221  yang  memenuhi  kriteria inklusi  dan  eksklusi,  terdapat  47  sampel  yang  memiliki  data  hematologi  sebelum diberikan  pengobatan  dan  data  hematologi  sesudah  diberikan  obat  atau  sebelum pasien  dinyatakan  sembuh.  Parameter  CRP  tidak  dimasukan  ke  dalam  daftar  uji dikarenakan hanya memiliki data sebelum diberikan obat dan tidak ada data setelah
pemberian  obat.  Uji  ini  menggunakan  uji  Wilcoxon  dikarenakan  data  memiliki distribusi  tidak normal. Hasil penelitian ditunjukan  pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7 Uji Sebelum dan Sesudah Penggunaan Obat terhadap Parameter Hematologi Parameter Nilai Rujukan Rata-Rata Sebelum (N=47) Rata-Rata Sesudah (N=47) p (Uji Wilcoxon) Hemoglobin (g/dl) 12,5-17,5 13,76 ± 2,14 12,95 ± 2,06 0,000 Hematokrit (%) 37-50 40,91 ± 5,69 39,06 ± 5,51 0,001 Eritrosit (juta/µL) 4,45-5,84 5,00 ± 0,74 4,74 ± 0,69 0,000 MCV (fl) 82-98 82,44 ± 7,34 81,83 ± 11,38 0,362 MCH (pg) 27-33 27,63 ± 27,63 27,70 ± 2,91 0,647 MCHC (g/dL) 32-36 33,44 ± 33,43 33,24 ± 1,36 0,069 RDW (%) 11,5-14,5 13,26 ± 1,49 13,39 ± 1,57 0,145 Trombosit (ribu/µL) 150-400 253,68 ± 104,05 363,47 ± 142,36 0,000 Leukosit (ribu/µL) 5,0-10,0 6,00 ± 2,21 7,13 ± 2,95 0,032 Basofil (%) 0,0-1,49 0,30 ± 0,18 0,42 ± 0,26 0,003 Eosinofil (%) 1,5-4,49 0,79 ± 1,52 2,19 ± 1,50 0,000 Neutrofil (%) 49,5-70,49 65,76 ± 9,91 62,76 ± 9,77 0,142 Limfosit (%) 20-40 24,95 ± 24,95 26,01 ± 7,99 0,461 Monosit (%) 2,0-9,0 9,03 ± 3,17 8,64 ± 2,49 0,608 LED (mm) 0-10,49 34,81 ± 27,48 39,32 ± 22,48 0,406 RNL <3 3,04 ± 1,42 2,95 ± 2,16 0,394
Keterangan: MCV=  Mean  Corpuscular  Volume,  MCH=  Mean  Corpuscular Hemoglobin,  MCHC=  Mean  Corpuscular  Hemoglobin  Concentration,  RDW=  Red cell Distribution Width, LED= Laju Endap Darah, CRP= C-Reactive Protein, RNL= Rasio Neutrofil-Limfosit.
Tabel  7  menunjukkan  hasil  beberapa  parameter  dengan  nilai  p  <  0,05  adalah Parameter  Hemoglobin,  Hematokrit,  Eritrosit,  Trombosit,  Leukosit,  Basofil,  dan Eosinofil  memiliki  perbedaan  bermakna  sebelum  dan  sesudah  penggunaan    obat sehingga  interpretasinya  Parameter  Hematologi  Hemoglobin,  Hematokrit,  Eritrosit, Trombosit,  Leukosit,  Basofil,  dan  Eosinofil  memiliki  perbedaan  sebelum  dan sesudah Penggunaan Obat.
Dari semua parameter yang memiliki perbedaan bermakna tersebut, parameter eosinofil yang menunjukkan terjadi perbedaan yang lebih bermakna karena sebelum diberikan obat berada di luar nilai rujukan, kemudian setelah diberikan obat  masuk pada nilai rujukan normal.
Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan obat-obatan untuk pasien COVID- 19 dapat membantu meningkatkan sistem kekebalan tubuh yang ditunjukan adanya perbedaan nilai bermakna pada parameter hematologi eosinofil sehingga diharapkan dapat menekan perkembangan virus SARS- Cov-2 di dalam tubuh pasien.

## Kesimpulan
Karakteristik  klinis  berdasarkan  tingkat  keparahan  gejalanya  memiliki  hubungan bermakna dengan lama rawat pasien (P=0,187). Karakteristik klinis berdasarkan tingkat keparahan gejalanya memiliki hubungan bermakna pada parameter  eosinofil, neutrofil, limfosit, laju endap darah, dan rasio neutrofil-limfosit (RNL) (p<0,05).
Hubungan  kelompok  penggunaan  obat  tidak  memiliki  hubungan  signifikan dengan lama rawat pasien (p= 0,361). Uji beda sebelum dan sesudah penggunaan obat terhadap  parameter  hematologi  memiliki  perbedaan  bermakna  pada  parameter hematologi eosinofil (p<0,05).

## BIBLIOGRAFI
Azer,  S.  A.  (2020).  COVID-19:  pathophysiology,  diagnosis,  complications  and investigational  therapeutics. New  Microbes  and  New  Infections , 37 (M),  100738. https://doi.org/10.1016/j.nmni.2020.100738 Google Scholar
Burhan, E., Susanto, A. D., Nasution, S.  A., Ginanjar, E., Pitoyo, C. W., & Susilo, A. (2020).  Pedoman  Tatalaksana  Covid-19,  edisi  2. Jakarta:  PDPI,  PERKI,  PAPDI, PERDATIN, IDAI . Google Scholar
Cortis,  Dominic.  (2020).  On  determining  the  age  distribution  of  covid-19  pandemic. Frontiers in Public Health , 8 , 202. Google Scholar
Davies,  Nicholas  G.,  Klepac,  Petra,  Liu,  Yang,  Prem,  Kiesha,  Jit,  Mark,  &  Eggo, Rosalind  M.  (2020).  Age-dependent  effects  in  the  transmission  and  control  of COVID-19 epidemics. Nature Medicine , 26 (8), 1205–1211. Google Scholar
Donsu,  Yosefien  Christania,  &  Hasmono,  Didik.  (2020).  Tinjauan  Azitromisin  Pada Penyakit Virus Korona 2019 (COVID-19). Pharmacon: Jurnal Farmasi Indonesia , 17 (2), 133–147. Google Scholar
Feyaerts, Adam F., & Luyten, Walter. (2020). Vitamin C as prophylaxis and adjunctive medical treatment for COVID-19? Nutrition , 79 , 110948. Google Scholar
Holford, Patrick, Carr, Anitra C., Jovic, Thomas H., Ali, Stephen R., Whitaker, Iain S., Marik, Paul E., & Smith, A. David. (2020). Vitamin C—An adjunctive therapy for respiratory  infection,  sepsis  and  COVID-19. Nutrients , 12 (12),  3760. Google Scholar
Huang,  Chaolin,  Wang,  Yeming,  Li,  Xingwang,  Ren,  Lili,  Zhao,  Jianping,  Hu,  Yi, Zhang, Li, Fan, Guohui, Xu, Jiuyang, & Gu, Xiaoying. (2020). Clinical features of patients  infected  with  2019  novel  coronavirus  in  Wuhan,  China. The  Lancet , 395 (10223), 497–506. Google Scholar
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2011). Dirjen Bina Kefarmasian dan Alat Kesehatan . Pedoman Interpretasi Data Klinik.
Khamis, Faryal, Al-Zakwani, Ibrahim, Al Naamani, Hamed, Al Lawati, Sultan, Pandak, Nenad, Omar, Muna Ba, Al Bahrani, Maher, Bulushi, Zakaryia A. L., Al Khalili, Huda,  &  Al  Salmi,  Issa.  (2020).  Clinical  characteristics  and  outcomes  of  the  first 63 adult patients hospitalized with COVID-19: an experience from Oman. Journal of Infection and Public Health , 13 (7), 906–913. Google Scholar
Liu, Jingyuan, Liu, Yao, Xiang, Pan, Pu, Lin, Xiong, Haofeng, Li, Chuansheng, Zhang, Ming,  Tan,  Jianbo,  Xu,  Yanli,  &  Song,  Rui.  (2020).  Neutrophil-to-lymphocyte ratio  predicts  critical  illness  patients  with  2019  coronavirus  disease  in  the  early stage. Journal of Translational Medicine , 18 , 1–12. Google Scholar
Lobo,  Vijaya,  Patil,  Avinash,  Phatak,  A.,  &  Chandra,  Naresh.  (2010).  Free  radicals, antioxidants  and  functional  foods:  Impact  on  human  health. Pharmacognosy Reviews , 4 (8), 118. Google Scholar
Pormohammad Ali, Ghorbani Saied, Et. a. (2020). Clinical Characteristic, Laboratory Finding, radiographic sign and outcome of 61.742 patient with confirmed COVID- 19  infection :  systemic  review  and  meta-ananlysis.  Microbacterial  Pathogenesis
147. 2020. Dipublikasikan 15 Juli 2020 .
Qin, Chuan, Ziwei, M. D. PhD Luoqi Zhou M. D., Tao, Sheng Yang M. D. Yu, Ke, PhD Cuihong  Xie  M.  D.  PhD,  &  Shang,  Ma M.  D.  PhD  Ke.  (2020).  Dysregulation  of immune response in patients with COVID-19 in Wuhan, China; Clinical Infectious Diseases;  Oxford  Academic. Clinical  Infectious  Diseases , 71 (15),  762–8. Google Scholar
Spiteri,  Gianfranco,  Fielding,  James,  Diercke,  Michaela,  Campese,  Christine,  Enouf, Vincent, Gaymard, Alexandre, Bella, Antonino, Sognamiglio, Paola, Moros, Maria José Sierra, & Riutort, Antonio Nicolau. (2020). First cases of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in the WHO European Region, 24 January to 21 February 2020.
Eurosurveillance , 25 (9), 2000178.
Tamaweol,  Divertt,  Ali,  Ramli  H.,  &  Simanjuntak,  Martin  L.  (2016).  Gambaran  Foto Toraks  Pada  Penderita  Batuk  Kronik  Di  Bagian/Smf  Radiologi  Fk  Unsrat/Rsup Prof.  Dr.  R.D.  Kandou  Manado  Periode  Juli  –  September  2015. E-CliniC , 4 (1),
196–200. Google Scholar
Tan, Emily L. C., Ooi, Eng Eong, Lin, Chin Yo, Tan, Hwee Cheng, Ling, Ai Ee, Lim, Bing, & Stanton, Lawrence W. (2004). Inhibition of SARS coronavirus infection in vitro with clinically approved antiviral drugs. Emerging Infectious Diseases , 10 (4),
581. Google Scholar
Wahyuniati, Nur, & Maulana, Reza. (2015). Peran Interleukin-10 Pada Infeksi Malaria. Jurnal Kedokteran Syiah Kuala , 15 (2), 96–103. Google Scholar
Yang, Xiaobo, Yu, Yuan, Xu, Jiqian, Shu, Huaqing, Liu, Hong, Wu, Yongran, Zhang, Lu, Yu, Zhui, Fang, Minghao, & Yu, Ting. (2020). Clinical course and outcomes of critically ill patients with SARS-CoV-2 pneumonia in Wuhan, China: a single- centered,  retrospective,  observational  study. The  Lancet  Respiratory  Medicine ,
8 (5), 475–481. Google Scholar
Zhou,  Yue,  Yang,  Qing,  Chi,  Jingwei,  Dong,  Bingzi,  Lv,  Wenshan,  Shen,  Liyan,  & Wang,  Yangang.  (2020).  Comorbidities  and  the  risk  of  severe  or  fatal  outcomes associated with coronavirus disease 2019: A systematic review and meta-analysis. International Journal of Infectious Diseases , 99 , 47–56. Google Scholar

## Copyright holder:
Ilham Arief, Ros Sumarny, Yati Sumiyati, Indra Kusuma (2021)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: