## HUBUNGAN KOMORBIDITAS DENGAN TINGKAT KEPARAHAN COVID-19 BERDASARKAN
COMPUTERIZED TOMOGRAPHY SEVERITY SCORE

## ASSOCIATION BETWEEN COMORBIDITIES AND COVID-19 SEVERITY BASED ON COMPUTERIZED TOMOGRAPHY SEVERITY SCORES
Sri Asriyani 1, * , Silvia Suminto 1 , Nikmatia Latief 1 , Andi Alfian 2 ,
Irawaty Djaharuddin 3 , Bachtiar Murtala 1
1 Departemen Radiologi, Fakultas Kedokteran Universitas Hasanuddin, Jl. Perintis Kemerdekaan No.Km. 10, Tamalanrea Indah, Kota Makassar, Sulawesi Selatan 90245
2 Departemen  Ilmu  Kesehatan  Masyarakat,  Fakultas  Kedokteran  Universitas  Hasanuddin,  Jl.  Perintis Kemerdekaan No.Km. 10, Tamalanrea Indah, Kota Makassar, Sulawesi Selatan 90245
3 Departemen Pulmonologi, Fakultas Kedokteran Universitas Hasanuddin, Jl. Perintis Kemerdekaan No.Km. 10, Tamalanrea Indah, Kota Makassar, Sulawesi Selatan 90245
* Korespondensi: sri_asriyani@med.unhas.ac.id

## ABSTRACT
Introduction:  In  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19),  a  chest  computerized  tomography  (CT)  scan  is critical  for  diagnosis,  grading  severity,  and  guiding  treatment.  The  association  between  comorbidities  and COVID-19 severity based on CT Severity Scores (CT SS) will be investigated in this study.
Methods: A retrospective cross-sectional investigation was conducted on 192 confirmed COVID-19 patients who  went  through  chest  CT  scan  examination.  The  characteristics  of  the  patient's  chest  CT  scan  were analyzed on the lung and mediastinum window. The severity of COVID-19 was assessed using CT SS. The chi-Square test was used to determine the association between comorbidities and CT SS.
Results:  Hypertension  (51  people),  diabetes  mellitus  (37  people),  chronic  kidney  disease  (29  people), coronary  artery  disease  (14  people),  malignancy  (14  people),  and  tuberculosis  (5  people)  were  the  most prevalent comorbidities found, respectively. This study's most common chest CT scan images were ground- glass opacities, consolidation, crazy paving, and fibrosis with a dominant peripheral distribution. There was a significant relationship in patients  aged >50 years, history of comorbidities, multiple comorbidities, diabetes mellitus,  hypertension, and  coronary  artery  disease  with  a CT severity score ≥19.5 which indicates a more severe disease (p<0.05).
Conclusion: Patients with history of comorbidities, multiple comorbidities, age >50 years, history of diabetes mellitus, hypertension, and coronary artery disease showed a more severe disease based on CT SS. Key Words: computerized tomography, comorbidities, COVID-19, CT severity score.

## ABSTRAK
Pendahuluan:  CT  scan toraks  berperan  penting  dalam  COVID-19,  baik  dalam  penentuan  diagnosis, menentukan  tingkat  keparahan,  dan  memandu  tatalaksana.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan komorbiditas dengan tingkat keparahan COVID-19 berdasarkan CT Severity Score (CT SS). Metode: Desain  penelitian  retrospektif cross-sectional dilakukan  pada  192  pasien  terkonfirmasi  COVID-19 yang memenuhi syarat  dan menjalani CT scan toraks. Analisis karakteristik gambaran CT scan toraks pasien dilakukan pada window paru dan mediastinal. CT SS dilakukan untuk penilaian derajat keparahan COVID-19. Perbedaan proporsi gambaran CT scan berdasarkan komorbiditas diuji dengan chi-square. Hasil: Penyakit komorbid yang  paling  banyak  ditemukan yaitu hipertensi (51  pasien), diabetes mellitus (37 pasien),  gagal  ginjal  kronik  (29  pasien),  penyakit  jantung  koroner  (14  pasien),  keganasan  (14  pasien),  dan tuberkulosis (5 pasien). Temuan CT scan yang paling sering adalah ground-glass opacities, konsolidasi, crazy paving , dan fibrosis dengan distribusi periferal. Terdapat hubungan yang signifikan antara pasien berusia > 50 tahun, memiliki riwayat komorbiditas, komorbiditas >1, memiliki riwayat diabetes mellitus, hipertensi, dan penyakit jantung koroner dengan CT SS ≥19,5, menunjukkan tingkat penyakit yang lebih berat (p<0,05).
Simpulan: Pasien  dengan  riwayat  komorbiditas,  komorbiditas  >1,  berusia  >50  tahun,  memiliki  riwayat diabetes mellitus, hipertensi, dan PJK menunjukkan tingkat penyakit yang lebih berat berdasarkan CT SS. Kata Kunci: COVID-19, CT scan toraks, CT severity score , komorbiditas.

## ARTIKEL PENELITIAN

## PENDAHULUAN
Coronavirus  Disease  2019 (COVID-19) merupakan  penyakit  yang  menyerupai  pneu- monia viral dan disebabkan oleh virus severe acute  respiratory  syndrome  corona  virus  2 (SARS-CoV-2). 1 Penyakit  ini  pernah  menjadi pandemik  dan  menyebabkan  berbagai  dam- pak baik dalam sektor kesehatan, sosial, bah- kan  ketahanan  negara. 2 Pada  bulan  Maret 2023,  di  Indonesia  tercatat  6.737.159  kasus pasien terkonfirmasi COVID-19 dengan kasus baru terdeteksi setiap harinya. 3
Komorbiditas  seperti  hipertensi,  diabe- tes,  penyakit  paru,  penyakit  jantung  diduga memiliki  keterkaitan  dengan  peningkatan  re- septor angiotensin-converting-enzyme-2 (ACE- 2)  yang  saat  ini  dipercaya  berperan  sebagai pengikat  antara  virus  dengan  sel  inang. Komorbiditas  juga  meningkatkan  respons inflamasi  yang  menyebabkan  kerusakan jaringan  yang  lebih  besar  sehingga  dapat menunjukkan gejala yang lebih berat. 4,5
Penentuan  derajat  keparahan  COVID- 19  dapat  dilakukan  secara  klinis  dan  pen- citraan Computerized Tomography (CT) scan toraks.  Pencitraan CT  scan toraks  memiliki sensitivitas 97% dalam mendiagnosis COVID- 19. 6 Penggolongan tingkat keparahan penya- kit  menurut  gambaran CT  scan toraks  juga dapat  membantu  dalam  pendekatan  tatalak- sana  masing-masing  pasien. 7 Yu ,  et  al. membandingkan  karakteristik CT  scan pada 70 pasien COVID-19 dengan penyakit ringan dan  berat  dan  melaporkan  bahwa  hasil CT scan pada  pasien  dengan  gejala  yang  lebih berat menunjukkan keterlibatan segmen paru yang  lebih  banyak,  dengan  opasitas  beru-
kuran >3 cm, penebalan septa interlobular, air bronchogram dan  efusi  pleura. 8 Yang ,  et  al. mengembangkan  penilaian  yang  disebut CT Severity  Score (CT  SS)  untuk  menilai  beban COVID-19 pada scan awal yang didapat saat pertama kali pasien dirawat. 9 Sistem penilaian ini  membagi  segmen  paru  menjadi  20  lokasi dan diberi penilaian 0, 1, dan 2 tergantung dari luas  opasitas  pada  masing-masing  segmen. Nilai cut  off ≥19,5  digunakan  untuk  menen- tukan penyakit berat ( area under curve 0,892, sensitivitas 83,3%, spesifisitas 94%, negative predictive  value 96,3%). 9 Penelitian  yang secara  langsung  membandingkan  hubungan antara  komorbiditas  dengan  tingkat  kepa- rahan  berdasarkan  penilaian CT  scan pada pasien  COVID-19  di  Indonesia  masih  sangat sedikit.  Penelitian ini bertujuan untuk menge- tahui  hubungan  komorbiditas  dengan  tingkat keparahan  COVID-19  berdasarkan  penilaian CT SS.

## METODE
Penelitian ini telah disetujui oleh Komite Etik Penelitian Biomedik pada Manusia, Fakul- tas Kedokteran, Universitas Hasanuddin, Ma- kassar  (17/UN4.6.4.5.31/PP36/2021).  Peng- ambilan  data  dilakukan  secara  retrospektif dengan desain potong lintang. Kami mengumpulkan  data  rekam  medis  pasien terkonfirmasi  COVID-19  yang  menjalani CT scan toraks di Instalasi Radiologi Rumah Sakit Dokter  Wahidin  Sudirohusodo  Makassar  dari bulan April 2020 sampai September 2020 dan didapatkan 192 sampel (97 orang laki-laki, 95 orang  perempuan,  rerata  usia  sampel  45,55 tahun).  Kriteria  inklusi  mencakup  semua
pasien  terkonfirmasi  hasil Reverse  Trans- criptase-Polymerase  Chain  Reaction (RT- PCR) SARS-CoV-2  positif yang menjalani CT scan toraks  di  Rumah  Sakit  Dokter  Wahidin Sudirohusodo Makassar pada hari yang sama, sedangkan  kriteria  eksklusi  adalah  pasien dengan  hasil  rekaman CT  scan toraks  yang tidak  dapat  dinilai  karena  kesalahan  teknis. Penelitian tidak membedakan varian dari virus SARS-CoV-2.  Selanjutnya  pasien  dikatego- rikan  sesuai  dengan  ada  tidaknya  komor- biditas, jumlah komorbiditas, dan jenis komor- biditas.
Alat pesawat yang digunakan adalah CT Scan merek  Light  speed  VCT  64  Slice  GE dengan  teknik  pengambilan scan dari  apeks paru  hingga  setinggi  sudut  kostofrenikus dengan  parameter scan sebagai  berikut: voltase  tabung  120  kV,  arus  tabung-waktu eksposur 50-150 mAs, ketebalan scan 5 mm dengan ketebalan rekonstruksi 1,5 mm.
Evaluasi  jenis  dan  lokasi  lesi  pada  CT scan  toraks  serta  perhitungan  CT  SS dilakukan oleh 1 orang residen radiologi dan 1 orang  ahli  radiologi. Analisis  gambaran CT scan toraks  pasien  dilakukan  pada window paru  ( width  1500  HU;  level  -700  HU), dan mediastinal ( width 350 HU; level 40 HU) . Kami mengevaluasi  adanya  lesi  sebagai  berikut: ground-glass  opacity (GGO),  konsolidasi, crazy paving, halo sign, air bronchogram sign (ABS), fibrosis,  nodul,  limfadenopati  medias- tinum,  dan  efusi  pleura.  Penilaian  terhadap lokasi lesi dibagi menjadi 20 segmen: segmen apikal  lobus  superior  kanan  (segmen  1), segmen  posterior  lobus  superior  kanan (segmen  2),  segmen  anterior  lobus  superior
kanan  (segmen  3),  segmen  lateral  lobus medius  kanan  (segmen  4),  segmen  medial lobus  medius  kanan  (segmen  5),  segmen superior  lobus  inferior  kanan  (segmen  6), segmen  medial  basal  lobus  inferior  kanan (segmen  7),  segmen  anterior  basal  lobus inferior  kanan  (segmen  8),  segmen  lateral basal  lobus  inferior  kanan  (segmen  9), segmen  posterior  basal  lobus  inferior  kanan (segmen  10),  segmen  apikal  lobus  superior kiri  (segmen  11),  segmen  posterior  lobus superior  kiri  (segmen  12),  segmen  anterior lobus  superior  kiri  (segmen  13),  segmen lingula superior (segmen 14), segmen lingula inferior  (segmen  15),  segmen  superior  lobus inferior kiri (segmen 16), segmen medial basal lobus  inferior  kiri  (segmen  17),  segmen anterior  basal  lobus  inferior  kiri(segmen  18), segmen  lateral  basal  lobus  inferior  kiri (segmen  19),  segmen  posterior  basal  lobus inferior kiri (segmen 20).
CT  SS  untuk  penilaian  derajat  kepa- rahan COVID-19 diadaptasi dari Yang , et al. 9
Penilaian  ini  menggunakan  opasifikasi  paru pada  masing-masing  segmen  untuk  menilai luas lesi, dan dievaluasi dengan memberikan nilai  0  apabila  opasitas  melibatkan  0% segmen, 1 apabila opasitas melibatkan < 50% segmen,  dan  2  apabila  ditemukan  opasitas melibatkan ≥ 50% segmen. CT SS merupakan penjumlahan  nilai  masing-masing  segmen, dengan rentang 0-40 poin. Pasien dikategorikan ringan apabila jumlah nilai <19,5 dan berat apabila jumlah nilai ≥19,5. 9
Pengolahan data akan menggunakan uji chi-square pada data kategorik untuk menen- tukan hubungan komorbiditas dengan tingkat

## Berdasarkan Computerized Tomography Severity Score
keparahan  COVID-19  berdasarkan  CT  SS. Pengolahan  data  akan  menggunakan  piranti lunak Statistical  Programme  Social  Science (SPSS) versi 23.0.

## HASIL
Tabel  1  menunjukkan  distribusi  sampel berdasarkan  karakteristik  umum  pada  192 pasien. Pasien rata-rata berusia 45,55 tahun, mayoritas  berusia ≤50  tahun  dengan  jenis kelamin laki-laki. Berdasarkan riwayat komor- biditas,  sampel yang memiliki riwayat  komor- biditas sebanyak 92 sampel (47,9%), sedang- kan  sisanya  (52,1%)  tidak  memiliki  riwayat komorbiditas.  Berdasarkan  jumlah  komorbi- ditas,  sebanyak  49  pasien  (53,3%)  memiliki satu komorbiditas dan 43 pasien (46,7%) me- miliki  lebih  dari  satu  komorbiditas.  Komorbi- ditas  yang  paling  banyak  ditemukan  adalah hipertensi (51 pasien), dilanjutkan dengan dia-
betes mellitus (37 pasien), gagal ginjal kronik (GGK)  (29  pasien),  keganasan  (14  pasien), penyakit  jantung  koroner  (PJK)  (14  pasien), dan tuberkulosis (6 pasien).
Jenis  lesi  pada CT  scan toraks  yang paling  banyak  mencakup  GGO (115  pasien, 59,9%),  fibrosis  (47  pasien,  24,5%),  konso- lidasi  (41  pasien,  21,4%), crazy  paving (31 pasien,  16,1%), halo  sign (5  pasien,  2,6%), nodul  (9  pasien,  4,7%),  dan tree  in  bud (2 pasien,  1%).  Selain  itu,  6  pasien  (3,1%)  me- nunjukkan pembesaran kelenjar getah bening dan 15 pasien (8,9%) menunjukkan efusi pleu- ra  (Tabel  2).  Lokasi  lesi  terbanyak  berada pada  segmen  posterior  lobus  inferior  kanan (88 pasien, 49,7%), segmen lateral lobus infe- rior kanan (80 pasien, 45,1%), segmen poste- rior lobus inferior kiri (72 pasien, 40,6%), dan segmen  lateral  lobus  inferior  kiri  (72  pasien, 40,6%) (Tabel 3).
Tabel 1. Karakteristik Sampel Karakteristik Total (n) Persentase (%) Usia ≤50 tahun 111 57,8 >50 tahun 81 42,2 Jenis Kelamin Laki-laki 97 50,6 Perempuan 95 49,4 Riwayat komorbiditas Ada 92 47,9 Tidak 100 52,1 Jumlah Komorbiditas 1 49 53,3 >1 43 46,7 Jenis komorbiditas Hipertensi 51 26,5 Diabetes Melitus 37 19,2 GGK 29 15,1 Keganasan 14 7,2 PJK 14 7,2 Tuberkulosis 6 3,1

## Berdasarkan Computerized Tomography Severity Score
Tabel 2. Distribusi Temuan Lesi pada CT Scan Toraks Jenis lesi Total (n) Persentase (%) GGO 115 59,9 Fibrosis 47 24,5 Konsolidasi 41 21,4 Crazy Paving 31 16,1 Halo Sign 5 2,6 Nodul 9 4,7 Tree in Bud 2 1 KGB 6 3,1 Fibrosis 47 24,5 Efusi 17 8,9 Tabel 3. Distribusi Lokasi Lesi pada CT Scan Toraks Lokasi Total (n) Persentase (%) Paru kanan Segmen 1 50 28,2 Segmen 2 51 28,8 Segmen 3 59 33,3 Segmen 4 52 29,3 Segmen 5 60 33,8 Segmen 6 86 48,5 Segmen 7 57 32,2 Segmen 8 52 29,3 Segmen 9 80 45,1 Segmen 10 88 49,7 Paru kiri Segmen 11 53 29,9 Segmen 12 53 9,9 Segmen 13 52 29,3 Segmen 14 38 21,4 Segmen 15 40 22,5 Segmen 16 79 44,6 Segmen 17 50 28,2 Segmen 18 50 28,2 Segmen 19 72 40,6 Segmen 20 77 43,5
Analisis chi-square memperlihatkan hu- bungan  yang  bermakna  antara  riwayat (p<0,001;  OR=7,6)  dan  jumlah  komorbiditas terhadap  CT  SS (p<0,001;  OR=6,9).  Analisis chi-square terhadap jenis komorbiditas mene- mukan hubungan yang bermakna antara para- meter  usia  >50  tahun  (p<0,001;  OR=10,5),
riwayat  diabetes  mellitus  (p=0,002;  OR=3,4), riwayat  hipertensi  (p<0,001;  OR=4,1),  dan riwayat  PJK  (p<0,001;  OR=8,1)  terhadap  CT SS ≥19,5 (Tabel 4). Gambar 1 dan 2 menun- jukkan  contoh  kasus  perbedaan CT  scan to- raks  pada  pasien  dengan  riwayat  komorbi- ditas dan tidak.

## Berdasarkan Computerized Tomography Severity Score
Tabel 4. Hubungan Komorbiditas dengan CT SS
Komorbid CT SS CI 95% OR p ≥ 19,5 <19,5 Riwayat komorbiditas Ada 37 (40,2%) 55 (59,8%) 1,9-8,7 7,6 <0,001* Tidak 15 (15%) 85 (85%) Jumlah komorbiditas >1 40 (59,7%) 27 (40,3%) 2,9-16,5 6,9 <0,001* 1 9 (17,6%) 42 (82,4%) Usia > 50 tahun 42 (51,2%) 40 (48,8%) 4,8-22,9 10,5 <0,001* ≤ 50 tahun 10 (9,1%) 100 (90,9%) Diabetes Melitus Ada 18 (48,6%) 19 (51,4%) 1,6-7,1 3,4 0,002* Tidak 34 (21,9%) 121 (78,1%) Hipertensi Ada 25 (49%) 26 (51%) 2,0-1,2 4,1 <0,001* Tidak 27 (19,1%) 114 (80,9%) Tuberkulosis Ada 2 (33,3%) 4 (66,7%) 0,2-7,7 1,4 0,66 Tidak 50 (26,9%) 136 (73,1%) GGK Ada 5 (17,2%) 24 (82,8%) 0,2-1,4 0,5 0,26 Tidak 47 (28,8%) 116 (71,2%) PJK Ada 10 (71,4%) 4 (28,6%) 2,4-27,1 8,1 <0,001* Tidak 42 (23,6%) 136 (76,4%) Keganasan Ada 4 (28,6%) 10 (71,4%) 0,3-3,6 1,1 1,00 Tidak 48 (27%) 130 (73%) CI = Confidence Interval ; OR = Odds Ratio .
Gambar 1. Wanita 63 tahun dengan COVID-19 terkonfirmasi, riwayat diabetes mellitus dan PJK. CT scan toraks menunjukkan GGO ekstensif, konsolidasi dan crazy paving pada kedua paru. CT SS 40
Gambar 2: Wanita 29 tahun dengan COVID-19 terkonfirmasi dan tidak memiliki riwayat komorbiditas. CT scan toraks menunjukkan GGO dan konsolidasi pada segmen posterior lobus inferior paru kiri. CT SS 2.

## DISKUSI
Jenis  komorbiditas  yang  tertinggi  pada penelitian  ini  secara  berurutan  adalah  hiper- tensi, diabetes mellitus, CKD, keganasan, PJK dan  tuberkulosis.  Hasil  yang  serupa  dilapor- kan oleh Huang, et al. yaitu persentase komor- biditas  terbanyak  pada  pasien  terkonfirmasi COVID-19  mencakup  diabetes,  hipertensi, penyakit  kardiovaskular,  penyakit  paru  ob- struktif  kronik,  keganasan,  dan  penyakit  hati kronik. 4 Tuberkulosis  juga  merupakan  salah satu  komorbiditas  yang  banyak  ditemukan pada  penelitian  ini  dikarenakan  insidensi  tu- berkulosis  di  Indonesia  yang  masih  tinggi. Berdasarkan Global  Tuberculosis  Report World  Health  Organization tahun  2021, Indonesia merupakan negara dengan insiden tuberkulosis  tertinggi  kedua  setelah  India dengan perkiraan kasus 824,000. 10 Chen , et al. melaporkan pasien dengan riwayat tuberkulosis aktif maupun laten memiliki risiko terinfeksi COVID-19 yang lebih tinggi dibandingkan  pneumonia  bakteria  lainnya (36,11% vs 20%; p=0,047). 11
Jenis  lesi  pada CT  scan toraks  yang paling  sering  ditemukan  pada  penelitian  ini adalah  GGO,  konsolidasi, crazy  paving ,  dan fibrosis dengan distribusi dominan pada peri- fer.  Lesi  yang  muncul  ini  dapat  dikaitkan  de- ngan  patomekanisme  virus  SARS-CoV-2. Virus SARS-CoV-2 bereplikasi awalnya pada epitelium mukosa saluran nafas atas, dengan multiplikasi  lebih  lanjut  pada  saluran  nafas bawah  sehingga  terjadi  viremia.  Reseptor utama dari SARS-CoV-2 adalah ACE-2, yang banyak  diekspresikan  pada  sel  endotelial kapiler  paru,  epitel  bronkus,  bronkiolus terminal,  serta  pneumosit  tipe  II.  Invasi  virus SARS-CoV-2  ke  epitelium  ini  dapat  mengin- duksi  kontraksi  kapiler  dan  penurunan  pertu- karan oksigen, menyebabkan pneumoedema, dan eksudasi. Eksudasi akan tampak pada CT scan toraks sebagai gambaran GGO (apabila hanya  sebagian  alveolar  terisi  eksudat)  dan konsolidasi  (apabila  seluruh  alveolar  terisi eksudat). 12
Pasien  yang  memiliki  riwayat  komorbi- ditas  dan  jumlah  komorbiditas  >1  terkait  CT
SS ≥19,5. Temuan ini dapat dikaitkan dengan ekspresi  ACE-2  reseptor  yang  lebih  tinggi pada  pasien  dengan  komorbiditas  dan  keti- dakmampuan  sistem  imun  untuk  mencegah penyebaran virus, sehingga lebih banyak virus yang mencapai pneumosit tipe II dan menye- babkan  eksudasi. 12-14 Pinto ,  et  al. mengemu- kakan  berdasarkan  700  sampel  transkriptom dari  pasien  dengan  infeksi  COVID-19,  terda- pat  ekspresi  ACE-2  yang  lebih  tinggi  pada pasien  dengan  komorbiditas  dibandingkan dengan  pasien  kontrol,  dan  hal  ini  terkait dengan gejala COVID-19 yang lebih berat. 15
Didapatkan  hubungan  yang  bermakna pada parameter usia >50 tahun dengan CT SS ≥ 19,5 . Hal ini sesuai dengan penjelasan dari Biswas ,  et  al. yang  mengemukakan  bahwa usia lanjut terkait dengan penurunan imunitas dan  orang  yang  lebih  tua  juga  menunjukkan ekspresi  ACE-2  yang  lebih  tinggi  dibanding- kan  orang  muda.  Peningkatan  ACE-2  terkait dengan viral  load yang  lebih  tinggi  sehingga menyebabkan  eksudasi  dan  kerusakan  paru yang  lebih  luas. 5,16 Apabila  dilihat  dari  hasil analisa  masing-masing  jenis  komorbiditas, terdapat  hubungan  yang  bermakna  pada pasien  dengan  riwayat  diabetes  mellitus, hipertensi,  dan  PJK  terhadap  CT  SS ≥  19,5.
Hipertensi  diketahui  menyebabkan  overakti- vasi  dari Renin  Angiotensin  Aldosteron System (RAAS), dan peningkatan angiotensin II.  Pada  kondisi  angiotensin  II  yang  tinggi, reseptor ACE-2 tidak dapat berikatan dengan reseptor angiotensin 1 sehingga lebih banyak ACE-2  bebas  yang  dapat  berikatan  dengan virus SARS-CoV-2. Pengikatan ACE-2 bebas ke  virus  SARS-CoV-2  menyebabkan  pening-
katan  virus  yang  dapat  mencapai  pneumosit tipe II pada paru dan menyebabkan apoptosis sel. 17,18
Mekanisme yang berpotensi meningkat- kan  kerentanan  COVID-19  pada  pasien  dia- betes  mellitus  meliputi  peningkatan  afinitas penempelan  sel  dan entry virus,  penurunan viral  clearance,  penurunan  fungsi  sel  T, peningkatan risiko hiperinflamasi, dan sindrom badai  sitokin.  Sebuah  penelitian  pada  model tikus  menunjukkan  peningkatan  ekspresi ACE-2  pada  paru-paru,  ginjal,  jantung  dan pankreas  tikus  dengan  diabetes  mellitus, sehingga  dapat  meningkatkan  pengikatan selular  dari  virus  SARS-CoV-2.    Pasien  de- ngan  COVID-19  disertai  riwayat  diabetes mellitus  menunjukkan  penurunan  jumlah CD4+  dan  CD8+  sehingga  terjadi  penurunan sistem  imun. 19,20 Lu ,  et  al. melaporkan  total volume  konsolidasi  yang  lebih  luas  pada pasien  COVID-19  dengan  riwayat  diabetes mellitus  dibandingkan  dengan  pasien  tanpa riwayat  diabetes  mellitus,  yang  menunjukkan kondisi  status  inflamasi yang  lebih tinggi  dan penurunan  kemampuan  tubuh  untuk  mem- bunuh  virus  pada  pasien  diabetes  mellitus sehingga  terjadi  progresivitas  penyakit  yang lebih  cepat. 21 Tingkat  keparahan  keterlibatan paru-paru  yang  ditunjukkan  pada CT  scan toraks  terkait  dengan  tingkat  keparahan penyakit.
Komorbiditas  PJK  dapat  memperberat COVID-19  melalui  mekanisme  peningkatan ACE-2  reseptor,  sama  dengan  komorbiditas lainnya.  Selain  itu  terdapat  hipotesis  bahwa COVID-19  juga  dapat  memengaruhi  sistem kardiovaskular  akibat  kerusakan  miokardium
langsung  maupun  gangguan  hemodinamik atau hipoksemia, miokarditis inflamasi, stress kardiomiopati, disfungsi mikrovaskular, trombosis  dan  inflamasi  sistemik  (badai sitokin)  yang  juga  dapat  memperberat  gejala COVID-19. 22 Tidak ditemukan hubungan yang bermakna  antara  komorbiditas  tuberkulosis, GGK dan keganasan dengan CT SS.
CT SS digunakan untuk memperkirakan keterlibatan paru secara semi-kuantitatif, yang terkait  tingkat  keparahan  penyakit.  Penelitian oleh Feng , et al. dan Yang , et al. menunjukkan bahwa CT SS dapat memberikan nilai prediktif untuk  prognosis  dan  mortalitas  jangka  pen- dek. 9,23 Yang , et al. menyatakan bahwa CT SS dengan ambang batas 19,5 dapat mengiden- tifikasi  infeksi  COVID-19  yang  berat,  dengan sensitivitas  83,3%  dan  spesifisitas  94%,  dan tingkat  persetujuan  antar  2  pembaca  yang baik ( intraclass correlation coefficient 0,936). 9
Sejak  awal  pandemi,  skrining  COVID-19 menggunakan  X-ray  lebih  dianjurkan  diban- dingkan  CT  scan  toraks  mengingat  adanya risiko paparan radiasi yang tinggi, namun CT scan toraks terbukti menunjukkan sensitivitas yang  lebih  tinggi  dibandingkan  X-ray  dalam mendeteksi COVID-19. Borakati , et al. menya- takan  X-ray  menunjukkan  sensitivitas  56% sedangkan CT scan toraks menunjukkan sen- sitivitas  85%  dalam  mendeteksi  COVID-19. 24
Sverzellati , et al. menambahkan kegunaan CT scan toraks  dalam  penentuan  tingkat  kepa- rahan  yang  berguna  untuk  penentuan  prog- nosis  pasien  dengan  COVID-19  sehingga dapat dipertimbangkan pada kelompok pasien
berisiko,  terutama  dengan  penggunaan Low Dose  CT  scan atau  teknik CT  scan meng- gunakan radiasi berdosis rendah. 25
Penelitian retrospektif ini memiliki beberapa limitasi yaitu, analisa CT scan toraks dilakukan pada CT scan pertama yang diambil pada saat masuk rumah sakit, sehingga studi ini tidak dikontrol oleh jumlah hari onset gejala . Penelitian  ini  juga  tidak  membedakan  antara pasien  dengan  komorbiditas  yang  menda- patkan  pengobatan  rutin  dan  tidak  dikare- nakan data rekam medis yang kurang lengkap.

## SIMPULAN
CT scan toraks dapat memberikan gam- baran  lesi  di  paru-paru  serta  penilaian  semi- kuantitatif terhadap tingkat keparahan penya- kit. Penelitian ini menemukan adanya hubung- an  yang  bermakna  antara  riwayat  komorbi- ditas dengan jumlah komorbiditas >1 terhadap CT SS ≥19,5. Penelitian ini juga mendapatkan hubungan  yang  bermakna  antara  parameter usia  >50 tahun,  riwayat diabetes mellitus,  hi- pertensi dan PJK terhadap CT SS ≥19,5 yang menunjukkan  tingkat  keparahan  penyakit yang berat. Walaupun X-ray toraks umumnya digunakan  untuk  skrining  pasien  dengan kecurigaan  COVID-19,  penggunaan CT  scan toraks pada pasien dengan komorbiditas hing- ga saat ini dapat dipertimbangkan selain kare- na sensitivitas yang lebih tinggi, penentuan CT SS  dapat  memberikan  informasi  tambahan terkait  tingkat  keparahan  penyakit  sehingga membantu  dalam  penentuan  prognosis  dan perencanaan terapi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Artikel  tidak  terkait  dengan  instansi  lain  dan tidak  terdapat  pendanaan  di  luar  instansi terkait.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al.  A  novel  coronavirus  from  patients  with pneumonia in China, 2019. New England journal of medicine. 2020 Jan 24.
2. World  Health  Organization.  Coronavirus  disease 2019  (COVID-19):  situation  report,  17.  [internet].
[cited 26 July 2020] Available from https://www.who.int/docs/default-source/searo/ indonesia/covid19/external-situation-report-17- 21july2020.pdf?sfvrsn=e15ee803_2
3. Situasi COVID-19 di Indonesia. [internet]. Jakarta; 2023.  [cited  6  March  2023]  Available  at: https://covid19.go.id/id/artikel/2023/03/05/situasi- covid-19-di-indonesia-update-5-maret-2023
4. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical  features  of  patients  infected  with  2019 novel  coronavirus  in  Wuhan,  China.  The  Lancet. 2020 Feb 15;395(10223):497-506.
5. Odegaard  JI,  Chawla  A.  Connecting  type  1  and type  2  diabetes  through  innate  immunity.  Cold Spring Harbor perspectives in medicine. 2012 Mar 1;2(3):a007724.
6. Rodrigues JC, Hare SS, Edey A, Devaraj A, Jacob J, Johnstone A, et al. An update on COVID-19 for the  radiologist-A  British  Society  of  Thoracic Imaging  statement.  Clinical  radiology.  2020  May 1;75(5):323-5.
7. British Society Thoracic Imaging. Thoracic Imaging in COVID-19 Infection. Guidance for the Reporting Radiologist. [Internet]. 2020. [cited 16 March 2020] Available at: https://www.bsti.org.uk/media/
resources/files/BSTI_COVID-19_Radiology_ Guidance_version_2_16.03.20.pdf
8. Yu M, Xu D, Lan L, Tu M, Liao R, Cai S, et al. Thin- section chest CT imaging of COVID-19 pneumonia: a  comparison  between  patients  with  mild  and severe disease. Radiology: Cardiothoracic Imaging. 2020 Apr 23;2(2):e200126.
9. Yang R, Li X, Liu H, Zhen Y, Zhang X, Xiong Q, et al.  Chest  CT  severity  score:  an  imaging  tool  for assessing severe COVID-19. Radiology: Cardiothoracic Imaging. 2020 Mar 30;2(2):e200047.
10.  World  Health  Organization.  Global  tuberculosis report  2022.  [internet].  Geneva;  2022.  [cited  8 March  2023]  Available  at:  https://www.who.int/ teams/global-tuberculosis-programme/tb-reports
11.  Chen Y, Wang Y, Fleming J, Yu Y, Gu Y, Liu C, et al.  Active  or  latent  tuberculosis  increases susceptibility  to  COVID-19  and  disease  severity. MedRxiv. 2020 Mar 16:2020-03.
12. Zhao L, Wang X, Xiong Y, Fan Y, Zhou Y, Zhu W. Correlation  of  autopsy  pathological  findings  and imaging  features  from  9  fatal  cases  of  COVID-19 pneumonia.  Medicine.  2021  Mar  26;100(12): e25232.
13.  Gross  S,  Jahn  C,  Cushman  S,  Baer  C,  Thum  T. SARS-CoV-2  receptor  ACE2-dependent  implica- tions  on  the  cardiovascular  system:  From  basic science to clinical implications. Journal of Molecular and Cellular Cardiology. 2020 Jul 1;144:47-53.
14.  Ejaz  H,  Alsrhani  A,  Zafar  A,  Javed  H,  Junaid  K,
Abdalla  AE,  et  al.  COVID-19  and  comorbidities: Deleterious impact on infected patients. Journal of Infection and Public Health. 2020 Dec 1;13(12):1833-9.
15. Pinto  BG,  Oliveira  AE,  Singh  Y,  Jimenez  L, Gonçalves AN, Ogava RL, et al. ACE2 expression is  increased  in  the  lungs  of  patients  with comorbidities  associated  with  severe  COVID-19. The  Journal  of  Infectious  Diseases.  2020  Jul 23;222(4):556-63.
16. Biswas  M,  Rahaman  S,  Biswas  TK,  Haque  Z, Ibrahim  B.  Association  of  sex,  age,  and  comor- bidities  with  mortality  in  COVID-19  patients:  a systematic review and meta-analysis. Intervirology. 2021;64(1):36-47.
17.  Kanwal A, Agarwala A, Martin LW, Handberg EM, Yang  E.  COVID-19  and  hypertension:  What  we know  and  don't  know.  American  College  of Cardiology. 2020 Jul;6.
18.  South AM, Brady TM, Flynn JT. ACE2 (angiotensin- converting  enzyme  2),  COVID-19,  and  ACE inhibitor and Ang II (angiotensin II) receptor blocker
use during the pandemic: the pediatric perspective. Hypertension. 2020 Jul;76(1):16-22.
19.  Hussain  A,  Bhowmik  B,  do  Vale  Moreira  NC. COVID-19  and  diabetes:  Knowledge  in  progress. Diabetes  research  and  clinical  practice.  2020  Apr 1;162:108142.
20. Muniyappa  R,  Gubbi  S.  COVID-19  pandemic, coronaviruses,  and  diabetes  mellitus.  American Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism. 2020 Apr 26.
21. Lu S, Xing Z, Zhao S, Meng X, Yang J, Ding W, et al.  Different  appearance  of  chest  CT  images  of T2DM  and  NDM  patients  with  COVID-19  pneu- monia based on an artificial intelligent quantitative method.  International  Journal  of  Endocrinology. 2021 Mar 14;2021.
22.  Guzik  TJ,  Mohiddin  SA,  Dimarco  A,  Patel  V, Savvatis K, Marelli-Berg FM, et al. COVID-19 and
the  cardiovascular  system:  implications  for  risk assessment,  diagnosis,  and  treatment  options.
Cardiovascular research. 2020 Aug
1;116(10):1666-87.
23.  Feng Z, Yu Q, Yao S, Luo L, Zhou W, Mao X, et al. Early prediction of disease progression in COVID- 19  pneumonia  patients  with  chest  CT  and  clinical characteristics.  Nature  communications. 2020  Oct 2;11(1):4968.
24.  Borakati  A,  Perera  A,  Johnson  J,  Sood  T. Diagnostic accuracy of X-ray versus CT in COVID- 19:  a  propensity-matched  database  study.  BMJ open. 2020 Nov 1;10(11):e042946.
25.  Sverzellati N, Ryerson CJ, Milanese G, Renzoni EA,
Volpi  A,  Spagnolo  P,  et  al.  Chest  radiography  or computed  tomography  for  COVID-19  pneumonia? Comparative  study  in  a  simulated  triage  setting. European Respiratory Journal. 2021 Sep 1;58(3).