## FREKUENSI NAPAS DAN EWS PADA PASIEN DI DEPARTEMEN GAWAT DARURAT
Elisa Anderson 1 , Andreas Rantepadang 2 , Lahairoi H. Sawat 3
1,2,3 Fakultas Keperawatan, Universitas Klabat, Sulawesi Utara, 95371, Indonesia Corresponding E-mail: aelisa@unklab.ac.id

## ABSTRACT
The  existence  of  an  emergency  department  to  treat  patients  whose  life  is  threatened  and  the  patient's respiratory condition is one of the main referrals. Early Warning System (EWS) is a parameter that can be used to assess the deterioration of the patient's physiological condition, but not all health services in the emergency  department  use  it,  especially  in  remote  areas.  The  purpose  of  this  study  was  to  analyze  the relationship between respiratory rate and EWS. The research method was a quantitative method with an analytical observational design. The sampling technique was convenience sampling, with a sample of 322 respondents. The test used in this study was the Spearman's rho correlation statistical test with results (p = .000; r = 0.671), so it can be concluded that there is a significant relationship between respiratory rate and EWS in patients treated in the emergency department. The results of this study are expected to be a guide  for  health  workers  in  the  emergency  department  in  determining  the  deterioration  of  the  patient's physiological condition through the EWS assessment method.

## KEYWORDS: Early Warning System, Emergency Patient, Respiratory Rate

## ABSTRAK
Keberadaan  departemen  gawat  darurat  untuk  menangani  pasien  yang  terancam  jiwanya  dan  kondisi pernapasan pasien menjadi salah satu rujukan utamanya. Early Warning System (EWS) adalah parameter yang  dapat  digunakan  untuk  menilai  perburukan  kondisi  fisiologis  pasien,  namun  tidak  semua  layanan kesehatan di departeman gawat darurat menggunakannya, apalagi di daerah terpencil. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara frekuensi napas dan EWS. Metode penelitian ini yaitu metode kuantitatif  dengan  desain  observasional  analitik.  Teknik  pengambilan  sampelnya  adalah convenience sampling , dengan jumlah sampel 322 responden. Uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji statistik Spearman’s rho correlation dengan hasil ( p = ,000; r = 0,671), sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara frekuensi napas dan EWS pada pasien yang dirawat di departemen gawat darurat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi pedoman bagi tenaga kesehatan di departemen gawat darurat dalam menentukan perburukan kondisi fisiologis pasien melalui metode penilaian EWS.
KATA KUNCI: Early Warning System , Frekuensi Napas, Pasien Gawat Darurat

## PENDAHULUAN
Ruang gawat darurat didesain untuk menyediakan pelayanan kesehatan pada pasien yang secara fisik tidak  stabil  dan  memerlukan  pemeriksaan  serta pengobatan sesuai dengan perkembangan penyakit pasien (Dolatabadi, 2017). Kebiasaan pemeriksaan yang  dilakukan  di  rumah  sakit  pada  pasien  ruang gawat  darurat  terbagi  menjadi  pengkajian  primer dan sekunder (Slivinski, 2020). Filosofi penanganan  pasien  gawat  darurat  adalah time saving  live  saving, artinya  seluruh  tindakan  yang
dilakukan  di  ruang  gawat  darurat  haruslah  benar- benar efektif dan efisien (Surtiningsih, Susilo, dan Hamid, 2016).
Pasien  yang masuk  dalam ruang  perawatan  gawat darurat  memilliki  berbagai  macam  kondisi  atau karakteristik  yang  dapat  mengancam  nyawa (Ozkaynak, 2017). Kondisi tersebut dapat memburuk  secara  tiba-tiba  kurang  dari  24  jam walaupun  awal  kedatangan  pasien  tampak  stabil (Henriksen, 2014), sehingga diperlukan perawatan
awal  untuk  mencegah  terjadinya  perburukan kondisi  serta  deteksi  dini  untuk  menentukan kondisi prioritas kegawat daruratan pasien (Iversen, 2022). Salah satu instrumen yang dapat digunakan untuk  mendeteksi  kondisi  pasien  di  ruang  gawat darurat  dan  memprediksi  lama  rawat  di  ruang perawatan  kritis  adalah National  Early  Warning Score (NEWS) (Bilben, 2016).
Early Warning System Score (EWSS) atau disebut juga Early  Warning  Score (EWS)  adalah  sebuah sistem  pemantauan  dengan  skoring  fisiologis umum  yang  digunakan  di  unit  pelayanan  medikal bedah sebelum pasien mengalami kondisi kegawatan untuk mengevaluasi perubahan kondisi pasien  dan  melakukan  intervensi  dengan  tepat (Pertiwi,  Kosasih,  &  Nuraeni,  2020).  EWS merupakan  konsep  pendekatan  proaktif  perawat untuk meningkatkan keselamatan pasien dan hasil klinis  pasien  yang  lebih  baik  dengan  pendekatan asesmen  dan  menetapkan  skoring  parameter fisiologis  yang  sederhana  (Zuhri  &  Nurmalia, 2018).
EWS  merupakan  penilaian  dari  tujuh  parameter fisiologis manusia, yaitu tingkat kesadaran, tekanan darah  sistolik,  denyut  nadi,  saturasi  oksigen, frekuensi  pernapasan,  suhu,  dan  penggunaan  alat bantu  napas  (William  dkk,  2012).  Masing-masing parameter  dikonversikan  ke  bentuk  angka  untuk memprediksi  kondisi  pasien.  Dengan  demikian, nilai  skoring  tersebut  dapat  menggambarkan kondisi  pasien,  baik  atau  buruk.  Penilaian  EWS dapat digunakan pada pasien di departemen gawat darurat  dan  ruang  rawat  inap  ( Royal  College  of Physicians ,  2017).  Salah  satu  komponen  dasar dalam  perburukan  kehidupan  manusia  adalah kondisi pernapasannya.
Bernapas  merupakan  proses  udara  masuk  dan keluar dari paru-paru. Hal ini disebut juga ventilasi dengan  siklus  inspirasi  dan  ekspirasi,  satu  siklus tersebut  dihitung  sebagai  satu  kali  bernapas  (Hill dan Annesley, 2017). Nilai normal kecepatan atau frekuensi bernapas orang dewasa saat istirahat yaitu 12-20x/menit  (Hartley,  2018).  Saat  kondisi  tubuh memburuk,  tubuh  berkompensasi  untuk  menaikan frekuensi  pernapasannya  dan  ketika  kompensasi tersebut  tidak  berhasil  maka  secara  perlahan pernapasannya  melambat  melewati  batas  normal hingga mengancam nyawanya (Utama, 2018).
Perubahan kondisi pernapasan ini dapat digunakan sebagai  salah  satu  indikator  dalam  mencegah terjadinya  perburukan  kondisi  pasien,  morbiditas atau mortalitas pasien yang sedang dirawat maupun setelah  keluar  dari  ruang  gawat  darurat  (Kelly, 2018).  Tanda-tanda  vital  harus  dievaluasi  dengan baik  agar  dapat  dijadikan  data  dasar  dalam membuat keputusan tentang kondisi pasien maupun penempatan  pasien  saat  di  ruang  gawat  darurat, serta  tindakannya  (Mochizuki,  2016).  Dengan demikian,  layanan  kesehatan  yang  diberikan menjadi maksimal dan tepat.
Sesuai dengan penjelasan di atas maka EWS dapat direkomendasikan  dalam  penilaian  perburukan kondisi  pasien  khususnya  yang  disebabkan  oleh penurunan fungsi atau patologi. Sementara kondisi pernapasan  melalui  nilai  frekuensi  napas,  juga merupakan salah satu komponen utama yang dapat dijadikan indikatornya (Drummond, 2020). Sayangnya, tidak semua departemen gawat darurat khususnya daerah terpencil yang menggunakannya. Selain itu, rentang penilaian frekuensi napas tidak sama  dengan  parameter  lainnya.  Oleh  sebab  itu, peneliti  ingin  menganalisis  kembali  keterkaitan frekuensi napas dan EWS dengan jumlah responden yang lebih besar di departemen gawat darurat.

## MATERIAL DAN METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif dengan  pendekatan  observasional  analitik  dengan mengamati dan menganalisis keterkaitan frekuensi napas dan EWS (Rikatsih, et al., 2021). Penelitian ini dilakukan di salah satu Rumah Sakit di Sulawesi Utara. Populasi dalam penelitian ini adalah pasien yang  dirawat  di  ruangan  gawat  darurat  salah  satu rumah  sakit  di  Sulawesi  Utara.  Sampel  yang diambil  berjumlah  322  orang  dan  dipilih  melalui teknik convenience sampling dengan kriteria pasien yang sedang dirawat di ruang gawat darurat, tidak dalam penanganan resusitasi, tidak ada trauma pada ekstrimitas atas atau dada, serta bersedia dilibatkan dalam penelitian ini.
Peneliti  datang  ke  departemen  gawat  darurat  dan mengukur  tanda-tanda  vital  dari  responden  yang memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan,  seperti frekuensi  napas,  suhu  badan,  tekanan  darah, frekuensi  nadi,  saturasi  oksigen,  mengobservasi tingkat kesadaran pasien, dan penggunaan oksigen. Pengukuran tanda-tanda vital tersebut menggunakan  termometer,  oksimetri,  jam  tangan,
dan  alat  tulis.  Khusus  untuk  frekuensi  napas, peneliti  menginspeksi  pengembangan  dada  pasien selama  satu  menit.  Pengumpulan  nilai  EWS menggunakan  instrumen National  Early  Warning Score (Canterbury  District  Health  Board,  2021). Selanjutnya, peneliti memberi skor pada setiap item dan  menjumlahkannya  sesuai  dengan  instrumen yang terdapat pada gambar 1. Setelah seluruh data terkumpul, peneliti melakukan pengolahan data.
Gambar 1. Parameter Early Warning System (EWS)
Analisis  data  univariat  pada  variabel  frekuensi napas  dan  EWS  adalah  analisis  distribusi proposional  variabel  tersebut  melalui  perhitungan frekuensi  dan  persentase. Sementara  pada  analisis bivariat  untuk  menganalisis  hubungan  antara frekuensi  napas  dan  EWS,  peneliti  menggunakan perhitungan  statistik Spearman’s  rho .  Hal  ini dilakukan karena data tidak terdistribusi normal.

## HASIL
Analisis deskriptif dan korelasi adalah metode yang peneliti  gunakan  untuk  mengetahui  hubungan frekuensi napas dan EWS.
Tabel  1  menunjukan  bahwa  berdasarkan  nilai terbanyak frekuensi napas pasien yang di rawat di ruang gawat darurat yang terlibat dalam penelitian ini dari 322 pasien, sebagian besar frekuensi napas 20 kali per menit sebanyak 68 responden (21,1%), kemudian sebanyak 58 responden (18%) memiliki frekuensi napas 18 kali per menit, diikuti sebanyak 43 responden memiliki frekuensi napas 24 kali per menit  (13,4%).  Selanjutnya,  bila  diklasifikasikan ke nilai normal frekuensi napas maka kebanyakan
50,03% (162)  frekuensi  napas  pasien berada  pada rentang normal, yaitu 12-20 kali/menit.
Tabel 1. Distribusi data frekuensi napas dan EWS
Kategori f %
F re ku ens i na pa s
12 1 0,3 13 3 0,9 14 10 3,1 15 1 0,3 16 13 4,0 17 2 0,6 18 58 18,0 19 6 1,9 20 68 21,1 21 10 3,1 22 42 13,0 23 8 2,5 24 43 13,4 25 1 0,3 26 10 3,1 27 1 0,3 28 17 5,3 29 1 0,3 30 10 3,1 32 7 2,2 33 2 0,6 34 1 0,3 35 1 0,3 37 1 0,3 38 1 0,3 40 2 0,6 56 1 0,3 58 1 0,3 Total 322 100,0
E WS 0
73 22,7 1 39 12,1 2 65 20,2 3 36 11,2 4 34 10,6 5 19 5,9 6 21 6,5 7 16 5,0 8 3 0,9 9 5 1,6 11 11 3,4 Total 322 100,0
Berikutnya, nilai EWS pasien yang dirawat di ruang gawat  darurat  khususnya  yang  terlibat  dalam penelitian ini menunjukkan bahwa dari 322 pasien maka nilai tertinggi pada EWS dengan total skor 0 sebanyak  73  responden  (22,7%),  kemudian
sebanyak 65 responden (20,2%) total skor 2, diikuti sebanyak  39  responden  (12,1%)  memiliki  nilai EWS  1.  Dengan  demikian,  kebanyakan  82,6% (266) nilai EWS pasien berada pada rentang orange zone dan yellow zone .
Tabel 2. Analisis Bivariat frekuensi napas dan
EWS Spearman’s rho EWS Frekuensi napas Correlation Coefficient 0,671 Sig. (2-tailed) ,000 N 322
Tabel  2  menunjukkan  hasil  analisis  statistik hubungan  frekuensi  napas  dan  EWS  dan  hasil tersebut  menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan yang  signifikan  antara  frekuensi  napas  dengan EWS pada pasien di departemen gawat darurat (r = 0,671; p =  ,000).  Selain  itu,  keeratan  hubungan kedua variabel ini adalah sedang dan memiliki arah positif.  Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  buruk  nilai EWS  maka  hal  ini  juga  mengindikasikan perburukan kondisi pernapasan pasien.

## PEMBAHASAN
Tanda-tanda vital merupakan hal yang harus diukur selama  pasien  menjalankan  perawatan  di  rumah sakit  khususnya  pada  ruang  gawat  darurat.  Salah satu  yang  diukur  adalah  frekuensi  napas (Brinkman,  2021).  Menurut  Mochizuki,  (2016), frekuensi  napas  merupakan  salah  satu  indikator yang mempengaruhi mortalitas pasien yang dirawat di ruang gawat darurat maupun setelah keluar dari ruang gawat darurat.
Pengukuran  frekuensi  napas  dilakukan  secara manual dengan menghitung kembang kempis dada selama  satu  menit.  Berdasarkan  temuan  hasil, sebagian  besar  pasien  khususnya  yang  terlibat dalam penelitian ini memiliki nilai frekuensi napas dalam rentang normal. Sementara pada nilai EWS, temuan  hasil  pada  data  deskriptif  menunjukkan bahwa  sebagian  besar  responden  masuk  dalam kategori zona oranye hingga kuning, berkisar antara 0  sampai  5.  Hal  ini  menandakan  bahwa  kondisi responden cukup stabil dan perlu monitoring tanda- tanda vital minimal satu kali per 4 jam hingga 12 jam (Petersen, 2016). Hal ini mungkin disebabkan oleh  keterbatasan  area  dalam  pengambilan  data. Peneliti  mengambil  data  hanya  pada  pasien  yang termasuk dalam triase kuning dan sudah melewati
masa  resusitasi  di  ruangan  gawat  darurat  triase merah.
Hasil  analisis  hubungan  dengan  uji  statistik menunjukkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara  frekuensi  napas  dan  nilai  EWS,  keduanya memiliki  keeratan  hubungan  sedang  dengan  arah positif,  artinya  pada  nilai  frekuensi  napas  yang normal  maka  nilai  EWS  berada  pada  rentang  0 hingga 5. Hal ini menyatakan bahwa kondisi pasien berada pada area tidak memerlukan observasi yang ketat  atau  lebih  mengarah  ke  perbaikan.  Menurut Zuhri dan Nurmalia (2018) penerapan EWS sangat membantu perawat untuk mengidentifikasi perubahan fisiologis pasien dan perlunya pemahaman  perawat  yang  baik  agar  pasien menerima perawatan dengan aman dan berkualitas.
Penerapan  penilaian  EWS  di  rumah  sakit membantu memprediksi dan mencegah penurunan kondisi  pasien.  Sistem  EWS  ini  dapat  menjadi efektif  bila  digunakan  atau  diterapkan  di  ruangan gawat darurat untuk kebutuhan monitoring kondisi pasien  dan  penggunaan  alat  untuk  memprediksi mortalitas pasien (Pujiastuti dkk, 2021). Pernyataan tersebut didukung oleh penelitian Widayanti (2019) dengan judul hubungan ketepatan pendokumentasian  EWS  oleh  perawat  terhadap outcome pasien  di  ruang  rawat  inap  RSUD  dr. Saiful  Anwar  Malang  dengan  temuan  hasil, terdapat hubungan yang signifikan antara ketepatan pendokumentasian EWS dengan outcome pasien.
Hasil penelitian kohort Rahma dan Santoso (2019) dengan judul hubungan tekanan darah sistolik dan frekuensi  napas  dengan  mortalitas  pada  pasien cedera  kepala  di  instansi  gawat  darurat  dengan temuan  hasil  secara  analisis  statistik  terdapat hubungan  yang  signifikan  antara  frekuensi  napas dengan  mortalitas  ( p =  ,003).  Penelitian  yang sejenis,  yaitu  efektifitas  EWS  dalam  penerapan keselamatan  pasien  dari  Hutabarat,  Novieastari, dan Satinah (2020) menyatakan bahwa modifikasi EWS  menjadi respiration  early  warning  system (REWS) lebih efektif dan efisien dilakukan karena sesuai  dengan  jenis  dan  kekhususan  Rumah  Sakit dan berdampak terhadap kualitas asuhan keperawatan dalam penerapan keselamatan pasien, 92,3%  perawat  mengatakan  mudah  memahami REWS,  92,3%  mengatakan  mudah  melakukan penjumlahan  skoringnya,  94,9%  mengatakan mudah  menentukan  intervensi  sesuai  skoring
REWS,  100%  mengatakan  membantu  mendeteksi kondisi, 97,4% mengatakan lebih efektif dan 92,3% mengatakan  lebih  efesien  dalam  mendeteksi perubahan pasien.

## KESIMPULAN
Simpulan  hasil  penelitian  adalah  sebagian  besar responden  memiliki  frekuensi  napas  yang  normal dengan rentang 12-20 kali/menit dan memiliki nilai EWS pada rentang yellow zone hingga normal, serta terdapat hubungan yang signifikan frekuensi napas dan nilai EWS.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan oleh  institusi pendidikan sebagai  referensi tambahan dalam pengembangan materi pembelajaran khususnya pada mata ajar keperawatan  gawat  darurat.  Begitu  juga,  hasil penelitian  ini  dapat  dijadikan  data  dasar  dalam penerapan  EWS  bagi  layanan  instansi  kesehatan khususnya di departemen gawat darurat terlebih di daerah  untuk  mencegah  perburukan  kondisi fisiologis pasien.

## DAFTAR PUSTAKA
Bilben, B. G. (2016). National Early
Warning  Score  (NEWS)  as  an  emergency department  predictor  of  disease  severity and 90-day survival in the acutely dyspneic patient – a prospective observational study. Scandinavian Journal of Trauma,
Resuscitation  and  Emergency  Medicine, 24 , 2-8. doi:10.1186/s13049-016-0273-9.
Canterbury District Health Board. (2021, Februari 23). Early warning score (ews). Retrieved from C. District Health Board: http://edu.cdhb.health.nz/Hospitals- Services/Health-Professionals/CDHB-
Policies/Clinical- Manual/Documents/Early%20Warning%2 0Score.pdf.
Dolatabadi,  A.  A.  (2017).  The  use  of  emergency department  services  for  non-emergency conditions. Journal of Society for development  in  new  net  environment  in B&H, 11 , 3-9. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/
317542569_The_use_of_emergency_depa rtment_services_for_non- emergency_conditions
Drummond, B. G. (2020). Current clinical methods of  measurement  of  respiratory  rate  give impercise values. ERJ open research, 6 , 2- 8.doi:https://doi.org/10.1183/23120541.00 023-2020.
Hartley,  J.  (2018).  Respiratory  Rate  2:  Anatomy and  Physiology  of  Breathing. Nursing Times , 43-44.
Henriksen,  P.  D.  (2014).  Prognosis  and  Risk Factors  for  Deterioration  in  Patients Admitted  to  a  Medical  Emergency Department. PLOS  ONE,  9 (4),  1-7. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0 094649
Hill,  B.,  &  Annesley,  S.  (2020).  Monitoring Respiratory Rate in Adults. British Journal of Nursing , 12-16.
Hutabarat,  V.,  Novieastari,  E.,  &  Satinah.  (2020). Modifikasi  Assessmen  Early  Warning System  Upaya  Peningkatan  Penerapan Keselamatan  Pasien. Jurnal  Keperawatan Komprehensif , 112-120.
Iversen, S. K. (2022). A simple clinical assessment is superior to systematic triage in prediction of mortality in the emergency department. Emergency  Med  Journal,  36 (2),  66-71. doi:10.1136/emermed-2018-207659.
Kelly, C. (2018). Respiratory rate 1: why accurate measurement  and  recording  are  crucial. Nursing Times, 114 , 23-24. Retrieved from https://www.nursingtimes.net/clinical- archive/respiratory-clinical- archive/respiratory-rate-1-why- measurement-and-recording-are-crucial- 26-03-2018/.
Mochizuki, K. S. (2016). Importance of respiratory rate  for  the  prediction  of  clinical
deterioration  after  emergency  department discharge:  a  single-center,  case-control study. Acute Medical Surgical, 4 , 172-178. doi:https://doi.org/10.1002/ams2.252
Ozkaynak,  M.  B.  (2017).  Characterizing  patient care  in  hospital  emergency  departments. Health Systems, 1 (2), 104-117.
Pertiwi, D., Kosasih, C., Nuraeni, A.,
(2020). Tinjauan  Sistematis  Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Implementasi Early Warning Score (EWS)  oleh  Perawat  di Rumah Sakit. Jurnal Kesehatan , 124-132.
Petersen,  J.  (2016).  Early  warning  score. Danish Medical Journal , 1-13.
Pujiastuti,  D.,  Purwaty,  E.,  Janah,  Ngadhi,  P., Surianto,  P.,  Dewi,  R.,  et  al.  (2021). Penerapan  early  warning  system  (EWS) sebagai  deteksi  kematian  di  critical  care area. Jurnal Penelitian Keperawatan, 7 (1) ,
1-9.
Rahma, M., & Santoso, B., (2019).
Hubungan  Tekanan  Darah  Sistolik  dan Frekuensi  Napas  dengan  Mortalitas  pada Pasien  Cedera  Kepala  di  IGD. Caring Nursing Journal , 15-20.
Rikatsih, N., Andary, R., Shaleh, M., Hadiningrum,
L.,  Irwandy,  Prisusanti,  R.  (2021). Metodologi di Berbagai Bidang. Bandung: Penerbit Media Sains Indonesia.
Royal  College  of  Physicians.  (2017). National Early
Warning  Score  (NEWS)  2:  Standardising the  assessment  of  acute-illness  severity  in the NHS . London: RCP.
Slivinski,  A.  (2020,  Maret). Emergency  primary
assessment. Retrieved  from  Elsevier
Clinical Skills: http://repository.phb.ac.id/737/1/Emergen cy-Primary-Assessment-Skill-COVID-19- toolkit_010120.pdf.
Surtiningsih, D., Susilo, C., & Hamid, M.,
(2016). Penerapan Response Time Perawat Dalam  Pelaksanaan  Penentuan  Prioritas Penanganan  Kegawat  daruratan  Pada Pasien  Kecelakaan  Di  IGD  RSD  Balung. The Indonesian Journal Of Health Science .
124-131.
Utama, S. (2018). Buku Ajar
Keperawatan  Medikal  Bedah  Sistem Respirasi. Yogyakarta: Depublish.
Widayanti, R. (2019). Hubungan Ketepatan Pendokumentasian Early Warning System (EWS)  oleh  Perawat  Terhadap  Outcome Pasien  di  Ruang  Rawat  Inap  Instalasi Pelayanan Utama RSUD dr. Saiful Anwar Malang. Skripsi .  Malang:  Universitas Brawijaya.
William, A., Ball, G., Ball, C., B, R., D, L. (2012). National  Early  Warning  Score (NEWS),  Standartising  the  Assessment  of Acute-Illness Severity in the NHS . London:
Royal College of Physicians.
Zuhri, M., Nurmalia, D. (2018). Pengaruh Early Warning System Terhadap Kompetensi  Perawat:  Literature  Review. Prosiding . Semarang: Universitas Diponegoro.