## Pengembangan Skor Risiko KARIADI sebagai Metode Stratifikasi Risiko Kejadian Kardiovaskular Mayor Pasca Intervensi Koroner Perkutan Primer
1,2 1 1 3 1
An Aldia Asrial , Yan Herry , Novi Anggriyani , Suhartono , Udin Bahrudin
Latar  belakang  : Kemajuan  penting  telah  dicapai  dalam  upaya  menurunkan  risiko kejadian kardiovaskular mayor pasien sindroma koroner akut dengan elevasi segmen ST (SKA–ST  elevasi)  melalui  tatalaksana  intervensi  koroner  perkutan  (IKP)  primer  dan perawatan intensif. Walau begitu, kapasitas ruang yang terbatas serta biaya yang tinggi menjadi  masalah  tersendiri  sehingga  diperlukan  stratifikasi  risiko  untuk  menentukan pasien  yang  tepat  mendapatkan  perawatan  intensif.  Berdasarkan  hal  tersebut dibutuhkan  skor  risiko  yang  dapat  digunakan  menilai  risiko  pasien  pasca  IKP  primer. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  skor  risiko  kejadian  kardiovaskular mayor di rumah sakit pada pasien SKA-ST elevasi yang menjalani IKP primer.
Metode : Penelitian kohort retrospektif pada pasien SKA–ST elevasi yang menjalani IKP primer di RSUP Dr. Kariadi Semarang. Analisis prediktor dilakukan dengan uji bivariate, Chi–Square dan  multivariat  regresi  logistik.  Selanjutnya  variabel  yang  terbukti  dapat memprediksi kejadian kardiovaskular mayor pada uji multivariat dijadikan variabel skor risiko.  Kualitas  skor  risiko  diuji  dengan  uji  kalibrasi Hosmer  and  Lemeshow dan  uji diskriminasi analisis area under curve (AUC) the receiver–operating characteristics (ROC). Hasil  : Tujuh  variabel  prediktor  yaitu K illip  class (OR  20,04, p =0,0001), A ge (OR  3,02, p =0,04), R enal insufficiency (OR 9,48, p =0,007), I nfark related artery final TIMI flow (OR 11,57, p =0,001), A dmission systolic blood pressure (OR 3,04, p =0,025), D uration of total ischaemic time (OR 3,14, p =0,032) dan I ncrease of blood glucose levels (OR 3,04, p =0,029) memenuhi kriteria sebagai variabel skor risiko kejadian kardiovaskular mayor. Skor risiko tersebut selanjutnya dinamakan KARIADI dan terbukti memiliki kualitas yang baik melalui Hosmer and Lemeshow test >0,05 dan AUC ROC 0,886 (95%IK, 0,827–0,944, p <0,005) . Simpulan : Telah dikembangkan skor risiko KARIADI untuk memprediksi risiko kejadian kardiovaskular mayor di rumah sakit pada pasien SKA–ST elevasi pasca IKP primer dengan nilai kalibrasi dan diskriminasi skor yang baik.
Kata kunci : IKP primer, SKA-ST elevasi, skor risiko.
1 Bagian Jantung dan Pembuluh Darah Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro  RSUP / Dr. Kariadi Semarang
2 Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Jambi
3 Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro Semarang
Abstrak
Original Article
Med Hosp 2022; vol 9 (1) : 20–30
p-ISSN: 2301-4369 e-ISSN: 2685-7898 https://doi.org/10.36408/mhjcm.v9i1.640
Diajukan: 25 Oktober 2021 Diterima: 04 Januari 2022

## Afiliasi Penulis:
Bagian Jantung dan Pembuluh Darah Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro / RSUP Dr. Kariadi Semarang
Korespondensi Penulis: An Aldia Asrial Jl. Dr. Sutomo No. 16, Semarang, Jawa Tengah 50244, Indonesia
E-mail: aaldiaa8@gmail.com
Background : Reduction of major cardiovascular events (MACE) in ST elevation acute coronary syndrome (STE–ACS) patients has been achieved by primary percutaneous coronary intervention (PCI) strategy and intensive care management. However, the intensive care unit bed availability and cost remain a problem for those patients, and thus risk stratification is needed to prioritize the right patient for intensive care. For that reason, a risk score is needed to assess the risk of patients after primary PCI. The aims of this study was to develop a risk score of in-hospital MACE for patients with STE–ACS undergoing primary PCI.
Methods : This study was a retrospective cohort study on 208 STE–ACS patients undergoing primary PCI at the Dr. Kariadi General Hospital Semarang. Predictor analysis was carried out using bivariate Chi-Square test and multivariate logistic regression. The predictors that were proven in multivariate test were used as risk score. The quality of the risk score was tested by the Hosmer and Lemeshow calibration test and AUC ROC analysis for discrimination test.
Results : Seven predictors, i.e. K illip class (OR 20,04, p =0.0001), A ge (OR 3.02, p =0.04), R enal insufficiency (OR 9.48, p =0.007), I nfark related artery final TIMI flow (OR 11.57, p =0.001), A dmission systolic blood pressure (OR 3.04, p =0.025), D uration of total ischaemic time (OR 3.14, p =0.032) and I ncrease of blood glucose levels (OR 3.04, p =0.029) were fulfilled the criteria for risk scores of in-hospital MACE. The risk scores were called KARIADI and proven having good quality with the Hosmer and Lemeshow calibration test >0.05 and ROC AUC 0.886 (95% CI, 0.827–0.944, p <0.005) . Conclusion : The KARIADI risk score has been developed to predict the risk of in–hospital MACE in ST–elevation ACS patients undergoing primary PCI with good calibration and discrimination value .
Keywords : Primary PCI, ST–segment elevation acute coronary syndromes, risk score.

## Abstract

## Development of the KARIADI Risk Score as a Risk Stratification Method after Primary Percutaneous Coronary Intervention

## PENDAHULUAN
Sindroma  koroner  akut  dengan  elevasi  segmen  ST (SKA–ST  elevasi)  memiliki  risiko  tinggi  kejadian kardiovaskular  mayor.  Walau  berbagai  kemajuan penting  tatalaksana  SKA–ST  elevasi  telah  dicapai termasuk  intervensi  koroner  perkutan  (IKP)  primer, risiko  kejadian  kardiovaskular  mayor  tersebut  masih 1,2 menjadi masalah kesehatan yang serius.  Data registri Amerika  Serikat  maupun  negara-negara  Eropa melaporkan angka kejadian kardiovaskular mayor pasca 3–6 IKP  primer  berkisar  antara  5–9%.   Sementara  di  Asia data  menunjukkan  kejadian  kardiovaskular  mayor
7 tersebut  berkisar  7–11%.   Data  nasional  mengenai besarnya kejadian kardiovaskular mayor pasien SKA–ST elevasi  yang  menjalani  IKP  primer  di  Indonesia  belum dilaporkan dan hanya didapatkan data dari penelitian- penelitian  lokal.  Perawatan  intensif  selanjutnya direkomendasikan  pada  pasien  SKA–ST  elevasi  yang menjalani  IKP  primer  sebagai  bentuk  pengawasan  dan pencegahan kejadian kardiovaskular mayor pasca infark dan  sesuai  dengan  rekomendasi European  Society  of Cardiology guidelines for the management of acute myocardial infarction  in  patients  presenting  with  ST – segmen  elevation 1,8,9 tahun 2017.
Beberapa tantangan dihadapi pada praktek klinis sehari-hari dalam menerapkan rekomendasi perawatan intensif  tersebut  seperti  terbatasnya  kapasitas  unit intensif dan tingginya biaya perawatan. Kondisi-kondisi ini  menyebabkan  tidak  semua  pasien  dapat  menjalani
8 perawatan intensif.  Strategi pemilihan pasien yang tepat diperlukan  untuk  menentukan  prioritas  perawatan
8,10–12 intensif  salah  satunya  menggunakan  skor  risiko. Penerapan  skor  risiko  pasien  SKA-ST  elevasi  yang menjalani  IKP  primer  dalam  konteks  efektifitas  dan efisiensi layanan kesehatan telah dilakukan sebelumnya, misalnya  dengan  skor  risiko Zwolle  dan  Primary Angioplasty  in  Myocardial  Infarction  study  II (PAMI  II). Stratifikasi risiko yang dilakukan dengan menggunakan skor  tersebut  dapat  menilai  kelompok  pasien  risiko rendah  yang  aman  untuk  dilakukan  efisiensi  durasi maupun  jenis  perawatannya  tanpa  meningkatkan 10,11 risiko. Meski  demikian  terdapat  beberapa  hal  yang perlu  dipertimbangkan  dalam  penerapan  skor  risiko tersebut  saat  ini.  Skor  risiko  Zwolle  maupun  PAMI  II dikembangkan  lebih  dari  10  tahun  yang  lalu  dimana beberapa variabel skor risiko tersebut tidak relevan dan 10,11 rutin  diperiksa  saat  ini. Beberapa  aspek  tatalaksana juga  telah  berkembang  dan  dapat  mempengaruhi
1 perjalanan klinis serta luaran pasien.  Skor risiko tersebut juga dikembangkan dari populasi pasien Amerika Utara dan  Eropa  serta  belum  diketahui  bagaimana 10,11 penerapannya pada populasi Indonesia. Berdasarkan hal  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan sistem skor baru berdasarkan populasi lokal di RSUP Dr. Kariadi Semarang untuk menentukan risiko kejadian kardiovaskular mayor pasien pasca IKP primer.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  observational analitik  dengan  rancangan  studi  kohort  retrospektif. Sampel penelitian ini adalah pasien SKA–ST elevasi yang

## Medica Hospitalia
| Vol. 9, No. 1, Maret 2022
menjalani  IKP  primer  di  RSUP  Dr.  Kariadi  Semarang periode  Januari  2015  sampai  dengan  Juni  2018  yang memenuhi  kriteria  subyek  penelitian.  Kriteria  inklusi pada penelitian ini adalah pasien SKA–ST elevasi dengan onset  ≤48  jam  yang  menjalani  IKP  primer,  berusia  >18 tahun sampai dengan 80 tahun dan menjalani perawatan pasca  IKP  primer  di  RSUP  Dr.  Kariadi.  Sedangkan kriteria eksklusi adalah jika diketahui menderita kanker atau  penyakit  lainnya  yang  diperkirakan  menjadi penyebab  utama  kematian  selama  perawatan  atau mengalami  stroke pre dan  atau durante prosedural  IKP primer serta jika data rekam medis tidak lengkap. Data penelitian  diambil  dari  catatan  rekam  medis.  Identitas dan  data  pribadi  pasien  dijamin  kerahasiaannya  oleh peneliti  dan  tidak  akan  dimasukkan  dalam  publikasi. Selama  menjalani  perawatan  pasien  mendapatkan tatalaksana  STEMI  sesuai  panduan  klinis  PERKI/ESC Guidelines  STEMI dan  pertimbangan  dokter  klinisi penanggung jawab pasien.
Dari  penelitian  dan  skor  risiko  yang  telah  ada 5,6,10,11 sebelumnya ,  diidentifikasi  13  variabel  yang mempengaruhi  risiko  dan  kemudian  diuji  sebagai prediktor  kejadian  kardiovaskular  mayor  yaitu  usia,
kelas  Killip,  tekanan  darah  sistolik,  frekuensi  detak jantung, lokasi infark, aritmia pre dan durante prosedural IKP  primer,  kadar  glukosa  darah  sewaktu,  kadar kreatinin  darah,  kadar  hemoglobin  darah,  jumlah leukosit  darah,  durasi total  ischemic  time ,  jumlah vessel disease ,  dan final  TIMI  flow .  Luaran  yang  dinilai  pada penelitian ini adalah kejadian kardiovaskular mayor di rumah sakit pasien SKA–ST elevasi yang menjalani IKP primer. Luaran tersebut didefinisikan sebagai salah satu keadaan  sebagai  berikut:  aritmia  pasca  prosedural  IKP primer  (fibrilasi  ventrikel,  takikardia  ventrikel,  asistol, high  degree  AV  block baru  ataupun  persisten  yang membutuhkan  tatalaksana  pacu  jantung, pulseless 13 14 electromechanical activity) ; urgent revascularization ; acute 15 16,17 lung  oedema (ALO);   syok  kardiogenik; stroke  dan 18,19 mortalitas.
Data variabel prediktor maupun luaran kejadian kardiovaskular  mayor  dinilai  melalui  catatan  rekam medis berdasarkan definisi yang telah ditentukan. Untuk menghindari  bias,  data  yang  tidak  lengkap  ataupun menimbulkan  keraguan  dalam  interpretasinya  akan diekslusi  dari  sampel  penelitian.  Adapun  definisi variabel penelitian adalah sebagai berikut :
No Variabel
1. Usia
Usia pada saat admisi dan dinyatakan dalam tahun. Kemudian usia dibagi ke dalam 2 kelompok (≥63 tahun dan <63 tahun). Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 2. Kelas Killip
Didefinisikan  sebagai  kelas  Killip  tertinggi  pasien  pada pre dan durante prosedural  IKP  primer.  Kelas  Killip 20 dibagi sebagai berikut: Killip 1 :  Tanpa gagal jantung (tidak ditemukan tanda-tanda dekompensasi jantung).
Killip 2 :  Gagal jantung (Didapatkan ronkhi basah halus, S  gallop, dan hipertensi vena pulmonal, kongesti 3 paru dengan ronkhi basah halus didapatkan kurang dari ½ lapang paru). Killip 3 :  Gagal jantung berat ( Frank pulmonary edema dengan ronkhi basah halus memenuhi lapang paru) Killip 4 :  Syok  kardiogenik  (Tanda  hipotensi,  TDS  <  90  mmHg  dan  bukti  hioperfusi  akibat  vasokonstriksi perifer seperti oligouria dan sianosis.
Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelas. Pasien lalu dibagi kedalam 2 kelompok yaitu kelompok kelas Killip > 2 dan kelas Killip ≤ 2.

## 3. Tekanan darah sistolik
Merupakan  tekanan  darah  sistolik  saat  admisi.  Dinyatakan  dalam  mmHg  dan  tercatat  dalam  rekam  medis. Kemudian tekanan darah sistolik dibagi ke dalam 2 kelompok yaitu tekanan darah sistolik ≤100 mmHg dan >100 mmHg. Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 4. Frekuensi detak jantung
Frekuensi detak jantung saat admisi dan tercatat dalam rekam medis. Kemudian frekuensi detak jantung dibagi ke dalam 2 kelompok > 90 kali permenit dan ≤90 kali permenit. Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 5. Lokasi infark
Didefinisikan berdasarkan pemeriksaan elektrokardiogram saat admisi pasien. Dibagi dalam kelompok:
 Lokasi infark anterior
 Lokasi infark non anterior
Medica Hospitalia | Vol. 9, No. 1, Maret 2022

## No Variabel
Didefinisikan sebagai SKA–ST Elevasi dengan lokasi di anterior sebagai elevasi segmen ST (pada 2 lead yang berkaitan dengan elevasi ≥ 2,5 mm pada pria <40 tahun, ≥2 mm pada pria ≥ 40 tahun, atau ≥ 1,5 mm untuk wanita pada lead V2V3 dan/ ≥ 1 mm pada lead lainnya) pada lokasi V1–2 (septum ventrikel), V2–4 (anterior ventrikel
67 kiri),  V1–V3  (anteroseptal  ventrikel  kiri),  V4–V6,  I,  dan  aVL  (anterolateral  ventrikel  kiri  LV).   Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok.
6. Aritmia pre dan durante prosedural IKP primer
Didefinisikan sebagai adanya salah satu aritmia atau gangguan kondisi yang terjadi sejak admisi pasien sampai 13 dengan selesai menjalani IKP primer. Terdiri atas: Fibrilasi ventrikel; Takikardia ventrikel; Asistol; High degree AV Block (Blok AV derajat 2 Mobitz II atau Blok AV total); Pulseless electromechanical activity (PEA). Data didapatkan baik dari catatan rekam medis atau EKG pasien. Dinyatakan sebagai ada atau tidak ada.

## 7. Kadar gula darah sewaktu
Didefinisikan sebagai pemeriksaan gula darah sewaktu dalam mg/dl. Kemudian kadar gula darah sewaktu dibagi ke dalam 2 kelompok yaitu >180 mg/dl dan ≤180 mg/dl. Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 8. Kadar hemoglobin darah
Kadar hemoglobin darah pada pemeriksaan laboratorium pada saat admisi. Kemudian dibagi ke dalam 2 kelompok yaitu Anemia (Hb <12) g/dl dan tidak Anemia (Hb ≥12) g/dl. Dinyatakan sebagai ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 9. Kadar kreatinin darah
Didefinisikan sebagai kadar kreatinin sesuai pemeriksaan laboratorium saat admisi. Kemudian dibagi ke dalam 2 kelompok yaitu ≥ 2mg/dl dan <2 mg/dl. Dinyatakan sebagai ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 10. Jumlah leukosit darah
Didefinisikan sebagai jumlah leukosit berdasarkan pemeriksaan laboratorium saat admisi. Kemudian dibagi kedalam 2 kelompok yaitu kelompok > 15000 mg/dl dan ≤15000 mg/dl. Dinyatakan sebagai ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 11. Durasi Ischemic time
1
Dihitung  mulai  dari  onset  pertama  kali  dirasakan  sampai  reperfusi (wire  crossing) .   Onset  didapatkan  dari anamnesis ditambah door to intervention time yaitu durasi waktu pasien dari admisi pertama kali pasien (tercatat dalam rekam medis instalasi gawat darurat sampai dengan waktu saat wire berhasil menembus lesi (crossing wire) yang tercatat dalam catatan tindakan laboratorium kateterisasi. Dinyatakan dalam menit. Kemudian dibagi ke dalam 2 kelompok yaitu >10 jam dan ≤10 jam. Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok.

## 12. Jumlah vessel disease
Didefinisikan  dari  koroangiografi,  dianggap  bermakna  bila  didapatkan  stenosis  ≥50%  pada  arteri  koronaria mayor ( Left Main, Left Anterior Descending, Left Circumflex, dan Right Coronary Artery ) atau pada cabang dengan diameter ≥1,5 mm. Adanya stenosis signifikan pada Left Main Artery dihitung sebagai stenosis pada LAD dan
20 LCx sehingga dikategorikan 2 Vessel Disease .  Kemudian dibagi dalam kelompok : • CAD 1 VD
• CAD 2 VD
• CAD 3 VD
Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok berdasarkan kelompok CAD 3 VD atau non CAD 3VD.
13. Final TIMI flow
Didefinisikan berdasarkan kriteria TIMI flow setelah intervensi pada infarct related artery . Dinyatakan sebagai TIMI 0–3. Kemudian dibagi dalam kelompok:
• TIMI flow 3
• TIMI flow 2
• TIMI flow 1
Analisis  statistik  dilakukan  menggunakan program IBM® SPSS® versi 21. Analisis bivariat uji Chi- Square dilakukan  pada  variabel  prediktor  kejadian kardiovaskular  mayor  pasien  SKA–ST  elevasi  yang menjalani  IKP  primer.  Variabel  dengan p <0,25  pada analisis  bivariat  selanjutnya  akan  diuji  dengan  analisis multivariat  regresi  logistik.  Pada  analisis  multivariat, variabel dianggap bermakna bila p <0,05 dan selanjutnya dikembangkan menjadi model skoring dengan membuat skoring tiap variabel. Kemudian dilakukan transformasi data sesuai skor dan dibuat total skor untuk setiap pasien.
Kualitas  skor  risiko  dinilai  dengan  uji  kalibrasi Hosmer and Lemeshow serta tabel Contigency for Hosmer and Lemeshow test dan uji diskriminasi menggunakan analisis area under curve (AUC) the receiver-operating characteristics (ROC).  Tahapan  terakhir  adalah  menentukan probabilitas  terjadinya  kejadian  kardiovaskular  mayor untuk masing-masing nilai skor dan menentukan cut off nilai  skor  terhadap  kejadian  kardiovaskular  mayor  di rumah sakit.
Penelitian  ini  telah  mendapat  persetujuan ethical clearance dan izin penelitian dari Komisi Etik Penelitian Kesehatan  dan  Kedokteran  FK  UNDIP/RSUP Dr. Kariadi Semarang (No: DI.00.02/I.II/2063/2018).

## HASIL PENELITIAN
Pada  periode  Januari  2015  s.d.  Juni  2018  didapatkan 241 pasien SKA–ST elevasi yang menjalani IKP primer, dimana  sebanyak  208  pasien  memenuhi  kriteria pemilihan subyek penelitian (Tabel 1). Terdapat 33 pasien yang dieksklusi, dengan rincian 20 pasien karena catatan rekam  medis  tidak  lengkap,  7  pasien  hanya  menjalani koroangiografi  tanpa  intervensi,  2  pasien  berusia  lebih dari 80 tahun, 2 pasien stroke pre dan durante IKP primer dan  2  pasien  meninggal durante IKP  primer.  Selama perawatan di rumah sakit dari 208 pasien yang diikutkan dalam penelitian terdapat 41 pasien (19,7%) mengalami kejadian kardiovaskular mayor. Kejadian kardiovaskular mayor  yang  paling  banyak  terjadi  adalah  kematian

## No Variabel

## • TIMI flow 0
Dinyatakan dengan ada atau tidak ada pada tiap kelompok berdasarkan kelompok TIMI flow 3 atau TIMI flow <3.

## 14. Kejadian Kardiovaskular Mayor
Didefinisikan sebagai adanya salah satu dari:
- Aritmia pasca prosedural IKP primer
Didefinisikan sebagai adanya salah satu aritmia atau gangguan kondisi yang terjadi pasca prosedural IKP primer. Terdiri atas: Fibrilasi ventrikel; Takikardia ventrikel; Asistol; High degree AV Block (Blok AV derajat 2 Mobitz II atau Blok AV total); Pulseless electromechanical activity (PEA).
13 Data didapatkan baik dari catatan rekam medis atau EKG pasien. Dinyatakan sebagai ada atau tidak ada.
- Urgent revascularization
Urgent  Revascularization didefinisikan  sebagai  tindakan  revaskularisasi  segera  yang  diperlukan  karena kejadian  iskemia  ulangan  yang  disertai  dengan  perubahan  segmen  ST–T  lebih  dari  1  mV  dan  kenaikan 14 biomarker jantung. - Acute Lung Oedema (ALO)
ALO didefinisikan sebagai peningkatan tekanan kapiler paru yang bermanifestasi sebagai distress pernafasan berat, takipnea, dan orthopnea dengan ronkhi basah halus pada seluruh lapang paru. Saturasi oksigen perifer
15 biasanya <90% pada udara ruang sebelum diberikan tatalaksana oksigen.
- Syok kardiogenik
Didefinisikan sebagai penurunan cardiac output yang ditandai dengan tekanan darah sistolik <90 mm Hg atau MAP <30mmHg di bawah MAP baseline atau membutuhkan inotropic untuk mempertahankan tekanan darah >90  mmHg.  Disertai  dengan  tanda-tanda  hipoperfusi  organ  perifer  (minimal  satu)  seperti  akral  dingin, penurunan urine output sampai <30cc/menit, perubahan status mental, dan atau serum laktat > 2 mmol/L 16,17 pada keadaan preload tercukupi.
- Stroke
Stroke didefinisikan sebagai episode akut disfungsi neurologis fokal ataupun global yang disebabkan injuri pada otak, korda spinalis, atau pembuluh darah retina sebagai akibat proses iskemik ataupun hemoragik.
18,19 Stroke yang termasuk di dalamnya adalah stroke iskemik dan stroke hemoragik.
- Mortalitas
Mortalitas didefinisikan sebagai kematian yang dapat disebabkan oleh infark miokard, henti jantung (cardiac 18,19 arrest) atau penyebab kardiak lainnya. Dinyatakan sebagai ada atau tidak ada
Pasien SKA-ST elevasi yang menjalani IKP primer di RSDK Periode Januari 2015 – Juni 2018 241 Pasien
Sampel Penelitian 208 Pasien Kriteria ekslusi 33 Pasien Kejadian Kardiovaskular Mayor
(+)
41 Pasien
Kejadian Kardiovaskular Mayor (-)
167 Pasien
Gambar 1. Alur subjek penelitian
Variabel
TABEL 1 Karakteristik dasar subyek penelitian Demografi Seluruh Subyek Penelitian (n=208) 55,81 ± 9,99 42 (20,2%) Pasien Mengalami Kejadian Kardiovaskular Mayor (n=41) Pasien Tidak Mengalami Kejadian Kardiovaskular Mayor (n=167) p 58,58 ± 9,83 12 (29,3%) 55,13 ± 9,94 30 (18%) 0,047 0,162 Presentasi Klinis 120,24 ± 26,55 81,23 ± 24,43 98,51 ± 24,42 89,54 ± 38,79 125,58 ± 24,29 79,19 ± 18,98 0,000 0,108 Kelas Killip 186 (89,4%) 22 (10,6%) 23 (56,1%) 18 (43,9%) 163 (97,6%) 4 (2,4%) 0,000 0,000 Prosedural IKP primer 32 (15,4%) 13,97 ± 2,07 13610,69 ± 4338,59 197,18 ± 116,83
98 (47,1%)
41 (19,7%) 1,25 ± 0,53 17 (41,4%) 13,48 ± 2,53 15956,34 ± 5721,37 286,54 ± 181,53 16 (39,0%) 13 (31,7%) 1,78 ± 0,77; 1,5 15 (8,9%) 14,09 ± 1,93 13119,16 ± 3587,56 175,24 ± 81,38 82 (49,1%) 28 (16,8%) 1,12 ± 0,35 0,000 0,105 0,004 0,000 0,325 0,053
0,000 80 (38,5%)
168 (55–741)
4,75 (0,17–36) 19 (46,4%)
183 (68–516) 5 (1–36) 61 (36,5%) 161 (55–741) 4,5 (0,17–30) 0,328 0,197 0,120 Usia (tahun) Jenis kelamin  perempuan Tekanan darah sistolik (mmHg) Frekuensi detak jantung (kali/menit) Killip 1–2 Killip 3–4
Aritmia pre dan durante prosedural Kadar hemoglobin darah (g/dL) Jumlah leukosit darah (/ml) Kadar gula darah sewaktu (mg/dl) Lokasi infark anterior Anemia Kadar kreatinin darah (mg/dl) CAD 3 vessel disease

## Onset (jam)
Door to wire crossing (menit)
Variabel Seluruh Subyek Penelitian (n=208) Pasien Mengalami Kejadian Kardiovaskular Mayor (n=41) Pasien Tidak Mengalami Kejadian Kardiovaskular Mayor (n=167) p Durasi total ischemic time 478,5 (107–2552) 17 (8,2%) 9,41 ± 6,09 551 (193 – 2552) 10 (24,4%) 11,15 ± 8,10 464 (107–1993) 7 (4,2%) 8,98 ± 5,43; 8 (2–33) 0,058 0,000
0,052 (menit) (jam) Final TIMI flow <3 Variabel TABEL 2 Hasil analisis bivariat prediktor kejadian kardiovaskular mayor di rumah sakit Usia (tahun) RR (95% IK) p Frekuensi Detak Jantung (kali permenit) Anemia Kelas Killip Tekanan Darah Sistolik (mmHg) >100 Lokasi Infark
Non Anterior
Aritmia pre dan durante prosedur
Kadar Glukosa Darah Sewaktu (mg/dl) Kadar Kreatinin Darah (mg/dl) Kadar Leukosit Darah (mg/dl) Durasi Total Ischemic Time (jam) MVD CAD 3VD Final TIMI flow
≥63 <63 ≤2 >2 ≤100 ≤90 >90 Anterior Tidak Ya ≤180 >180 <2 ≥2 Ya Tidak ≤15000 >15000 >10 ≤10 Tidak Ya
<3 3
1,605
6,617 4,347 1,970 0,718 3,896 3,214 5,216 1,891 2,590 1,594 1,382 3,624 0,148 0,000 0,000 0,025 0,325 0,000 0,000 0,000 0,053 0,000 0,142 0,328 0,000
RR = Relative Risk ; MVD = Multivessel Disease ; CAD = Coronary Artery Disease ; 3VD = 3 Vessel Disease , TIMI = Thrombolysis In Myocardial Infarction
sebanyak 20 pasien (9,6%) diikuti aritmia pasca prosedur 8  pasien  (3,8%),  stroke  6  pasien  (2,9%)  dan  syok kardiogenik pada 3 pasien (1,4%). Terdapat pula 4 pasien (1,9%)  yang  mengalami  lebih  dari  1  kejadian kardiovaskular mayor.
Selanjutnya dilakukan analisis bivariat prediktor yang  dihubungkan  dengan  kejadian  kardiovaskular mayor  di  rumah  sakit  (Tabel  2).  Berdasarkan  analisis bivariat  terdapat  11  prediktor  dengan  nilai p <0,25 sehingga dimasukkan dalam uji multivariat pada tahap selanjutnya. Dua prediktor yang tidak diikutkan dalam uji  multivariat  adalah  lokasi  infark  ( p =0,325)  dan multivessel disease CAD 3VD ( p =0,328).
Pada  uji  multivariat  regresi  logistik  selanjutnya terdapat 7 variabel yang memenuhi kemaknaan statistik sebagai prediktor kejadian kardiovaskular mayor pasca IKP primer. Ketujuh variabel prediktor tersebut adalah usia, Kelas killip, tekanan darah sistolik, kadar kreatinin darah,  kadar  gula  darah  sewaktu, final  TIMI  flow dan durasi total ischemic time (Tabel 3).
Berdasarkan  analisis  multivariat  regresi  logistik, probabilitas  terjadinya  kejadian  kardiovaskular  mayor dihitung  dengan  rumus  model  persamaan  sebagai berikut,
Keterangan:
KK : Kelas Killip FTF :  Final TIMI Flow GDS :  Kadar Glukosa Darah Sewaktu TIT :  Durasi Total Ischemic Time Kr
:  Kadar Kreatinin Darah
U
:  Usia
TDS :  Tekanan Darah Sistolik
Model persamaan tersebut disederhanakan dalam suatu sistem skor untuk dapat digunakan secara praktis
pada praktik klinis sehari-hari (Tabel 4). Skor risiko ini selanjutnya  dinamakan  skor  risiko  KARIADI  (Tabel  4) yang merupakan akronim dari tiap variabel komponen skor risiko yaitu Killip class, age, renal insufficiency, infark related  artery  final  TIMI  flow,  admission  systolic  blood pressure,  duration  of  total  ischaemic  time,  increase  of  blood glucose levels .
Berdasarkan  analisis  AUC  ROC  total  skor terhadap  kejadian  kardiovaskular  mayor  dan mempertimbangkan probabilitas skor risiko ditentukan cut off total skor terhadap kejadian kardiovaskular mayor
Medica Hospitalia | Vol. 9, No. 1, Maret 2022
Variabel

## TABEL 3
Hasil analisis multivariat kejadian kardiovaskular mayor di rumah sakit
Kelas Killip >2 Usia ≥63 tahun Kadar Kreatinin Darah ≥2 mg/dl Kadar Glukosa Darah >180 mg/dl OR = Odd Ratio ; B = Beta coefficient ; SE = Standard Error Tekanan Darah Sistolik ≤100 mmHg Final TIMI flow <3 Durasi Total Ischemic Time >10 jam 3,036 20,038 11,570 3,138 9,477 3,043 3,016 OR
0,025
0,000 0,001
0,032 0,007
0,029
0,040 p (<0,05)
1,110
2,998 2,448
1,144 2,249
1,113
1,104 B
0,497
0,723
0,728 0,533
0,836
0,509
0,538 SE 2,23 4,15 3,36 2,15 2,69 2,19 2,05 B/SE 1 2 2 1 1 1 1 Skor Variabel TABEL 4 Skor risiko KARIADI Killip class Infarct related artery final TIMI flow
Age Renal insufficiency/blood creatinine level (mg/dl) TIMI = Thrombolysis In Myocardial Infarction <2 >2 ≤2 <63 ≥63 ≥2 <3 Kategori 0 2 0 0 1 1 2 Skor Increase of blood glucose level (mg/dl)
Admission systolic blood pressure (mmHg)
Duration of total ischemic time (hour)
>180
3
≤100 >10 >100
≤10
≤180 1 0 1 1 0 0 0 e -410 + (2,998 xKK ) + (2,448 xFTF ) + (1,113 xGDS ) + (1,144 xTIT ) + (2,249 xKr ) + (1,104 xU ) + (1,110 xTDS ) 1
0 Total Skor P ro b ab ili ta s K K M ( % ) 0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 4 15 41 53 64 78 85 93 100 1 – Specificity 0.0 Se n si ti vi ty 0.0 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8
1.0
pada  total  skor  ≥3  dengan  sensitivitas  87,8%  dan spesitivitas  64,7%.  Didapatkan  pula  nilai positive predictive value 59,2%, negative predictive value 92,5%, false positive rate 35,3% dan false negative rate sebesar 12,2%.
Pada skor yang telah dibuat didapatkan hasil uji Hosmer  and  Lemeshow dengan  nilai p >0,05.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  skor  terkalibrasi  baik. Sementara kemampuan diskriminasi dari skor risiko juga baik  (Gambar  3)  dengan  nilai  AUC ROC  0,886  (95%IK, 0,827–0,944, p =0,0001).

## DISKUSI
Penelitian  ini  telah  mendapatkan  sejumlah  prediktor yang selanjutnya dikembangkan menjadi skor risiko baru yang dinamakan skor risiko KARIADI. Subjek penelitian pengembangan  skor  risiko  berasal  dari  populasi  lokal pasien  di  RSUP  Dr.  Kariadi  Semarang  sehingga diharapkan  akan  membuat  skor  risiko  ini  akurat  dan sesuai dalam menilai risiko pasien. Beberapa penelitian sebelumnya telah didapatkan bahwa faktor populasi ini
Gambar 2. Kurva probabilitas skor risiko. Memperlihatkan probabilitas kejadian kardiovaskular mayor (KKM) untuk setiap nilai total skor. Semakin tinggi total skor maka semakin besar probabilitas KKM.
Gambar 3. Kurva AUC ROC skor risiko terhadap kejadian kardiovaskular mayor di rumah sakit pasien SKA-ST elevasi yang menjalani IKP primer. Diskriminasi skor baik dengan nilai AUC ROC 0,886 (95%IK, 0,827–0,944, p =0,0001).
berperan  penting  dalam  penerapan  suatu  sistem  skor. Penelitian Yan et al . misalnya mendapatkan walau skor risiko Platelet  glycoprotein  IIb/IIIa  in  Unstable  angina: Receptor Suppression Using Integrilin Therapy (PURSUIT) memiliki  diskriminasi  yang  baik  pada  populasi  di 22 Kanada,  tetapi  ternyata  kapasitas  kalibrasinya  lemah. Begitupula penelitian Chan et al . di Singapura dan Peng et al . di China. Hasil prediksi mortalitas yang underestimated didapatkan  Chan et  al .  dalam  penelitiannya  terkait penerapan  skor  risiko Global  Registry  of  Acute  Coronary Events (GRACE) pada pasien dengan sindroma koroner akut.  Skor  risiko  GRACE  sendiri  dikembangkan  dari populasi diluar Asia dan berdasarkan penelitian Chan et al .  tersebut  diperlukan  rekalibrasi  skor  tersebut  agar
23 sesuai  untuk  diterapkan  pada  etnis  di  Singapura. Sementara  Chen et  al .  mendapatkan  overestimasi mortalitas  dalam  penilaian  risiko  pasien  dengan sindroma  koroner  akut  di  China.  Berdasarkan  hal tersebut mereka mengembangkan skor risiko baru yang 24 lebih sesuai seperti pada penelitian ini.
Variabel  prediktor  pada  penelitian  ini  juga didapatkan  melalui  analisis  multivariat.  Penggunaan analisis  multivariat  tersebut  mampu  memastikan  dan membuktikan  independensitas  hubungan  suatu prediktor terhadap luaran. Variabel-variabel yang diuji pada penelitian ini juga merupakan variabel yang rutin diperiksa  pada  kondisi  klinis  sehari-hari  dan  tidak membutuhkan  pemeriksaan  tambahan.  Kemudian terkait aspek penerapan skor ini dalam klinis sehari-hari, skor ini dirancang secara sederhana terdiri atas 7 variabel dengan cut off yang mudah untuk diingat dan aplikatif.
Skor  risiko  yang  telah  dikembangkan  pada penelitian ini selanjutnya masih membutuhkan validasi eksternal,  walau  begitu  dari  penerapan  internal  pada populasi penelitian didapatkan hasil yang baik. Hal ini merupakan  indikasi  awal  skor  risiko  ini  memiliki kemampuan untuk menstratifikasi individu berdasarkan derajat risiko kejadian kardiovaskular mayor pasca IKP primer.  Diharapkan  selanjutnya  skor  risiko  ini  dapat terus  dikembangkan  dengan  tujuan  akhir  membantu klinisi  pada  praktek  klinis  sehari-hari  termasuk penentuan  kebutuhan  rawat  intensif  dikaitkan  dengan risiko kejadian kardiovaskular mayor di rumah sakit dan efisiensi serta efektivitas fasilitas kesehatan.
Terdapat  beberapa  keterbatasan  pada  penelitian ini.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder retrospektif  sehingga  pengambilan  data  sangat bergantung  ketepatan  dan  kelengkapan  pencatatan rekam medis serta akurasi sistem informasi rumah sakit. Begitu  pula  sejumlah  penilaian  seperti  status  klinis pasien,  kelas  Killip,  ataupun  kejadian  kardiovaskular mayor yang terjadi serta keputusan klinis yang diambil mungkin  bersifat  subjektif  dan  bergantung  individu klinisi/operator  serta  dapat  mempengaruhi  perjalanan klinis  pasien.  Keterbatasan  lain  adalah  jumlah  sampel yang  relatif  kecil  dibandingkan  penelitian-penelitian
skor risiko lain yang telah ada, sehingga hasilnya belum dapat  digeneralisasi  pada  populasi  pasien  SKA–ST elevasi  di  tempat  lain.  Skor  risiko  ini  juga  belum dilakukan uji validasi eksternal untuk melihat kekuatan kalibrasi  dan  diskriminasinya  pada  populasi  pasien  di luar populasi pengembangan skornya. Waktu observasi pada  penelitian  ini  juga  relatif  singkat  hanya  selama perawatan  dirumah  sakit  sehingga  perlu  dilakukan penelitian lebih lanjut berfokus pada pengamatan luaran 30 hari dan jangka panjang.
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan  skor risiko yang terdiri atas 7 variabel prediktor independen yaitu Killip class, age, renal insufficiency, infark related artery final TIMI flow, admission systolic blood pressure, duration of total  ischaemic  time dan increase  of  blood  glucose  levels (KARIADI) dengan nilai kalibrasi dan diskriminasi yang baik dalam memprediksi risiko kejadian kardiovaskular mayor di rumah sakit pada pasien SKA–ST elevasi yang menjalani IKP primer. Diharapkan skor risiko KARIADI ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk selanjutnya digunakan  dalam  stratifikasi  risiko  kejadian kardiovaskular mayor pasca IKP primer.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Ibanez B, James S, Agewall S, Antunes MJ, Bucciarelli-Ducci C, Bueno  H, et  al .  2017  ESC  Guidelines  for  the  management  of acute  myocardial  infarction  in  patients  presenting  with  ST- segment elevation. Eur Heart J . 2017;(December):1–66.
2. Shaw  RE,  Anderson  HV,  Brindis  RG,  Krone  RJ,  Klein  LW, McKay CR, et al . Development of a risk adjustment mortality model  using  the  American  College  of  Cardiology-National Cardiovascular Data Registry (ACC-NCDR) experience: 1998- 2000. J Am Coll Cardiol . 2002;39(7):1104–1112.
3. Swaminathan RV, Rao S V, McCoy LA, Kim LK, Minutello RM, Wong SC, et al . Hospital length of stay and clinical outcomes in older  STEMI  patients  after  primary  PCI:  A  report  from  the national  cardiovascular  data  registry. J  Am  Coll  Cardiol . 2015;65(12):1161–1171.
4. Rathod KS, Jones DA, Gallagher SM, Bromage DI, Whitbread M,  Archbold  AR, et  al .  Out-of-hours  primary  percutaneous coronary intervention for ST-elevation myocardial infarction is not associated with excess mortality: A study of 3347 patients treated  in  an  integrated  cardiac  network. BMJ  Open . 2013;3(6):1–9.
5. Tousek P, Tousek F, Horak D, Cervinka P, Rokyta R, Pesl L, et al . The incidence and outcomes of acute coronary syndromes in a central European country : Results of the CZECH-2 registry. Int J Cardiol . 2014;173(2):204–208.
6. Mrdovic I, Savic L, Krljanac G, Asanin M, Perunicic J, Lasica R, et  al .  Predicting  30-day  major  adverse  cardiovascular  events after primary percutaneous coronary intervention. The RISK- PCI score. Int J Cardiol . 2013;162(3):220–227.
7. Chan MY, Du X, Eccleston D, Ma C, Mohanan PP, Ogita M, et al . Acute  coronary  syndrome  in  the  Asia-Pacific  region. Int  J Cardiol . 2016;202:861–869.
8. Silverman  MG,  Morrow  DA.  Hospital  triage  of  acute myocardial infarction: Is admission to the coronary care unit still necessary? Am Heart J . 2016;175:172–174.
9. Chen  R,  Strait  KM,  Dharmarajan  K,  Li  S-X,  Ranasinghe  I, Martin  J, et  al .  Hospital  Variation  in  Admission  to  Intensive Care Units for Patients with Acute Myocardial Infarction. Am

## Medica Hospitalia
| Vol. 9, No. 1, Maret 2022
Heart J . 2015;6(2):1161–1169.
10.  Grines  CL,  Marsalese  DL,  Brodie  B,  Griffin  J,  Donohue  B, Costantini  CR, et  al .  Safety  and  cost-effectiveness  of  early discharge after primary angioplasty in low risk patients with acute  myocardial  infarction. J  Am  Coll  Cardiol .  1998; 31(5):967–972.
11.  Boer  M  De,  Hoorntje  JCA,  Dambrink  JE,  Timi  P.  Prognostic Assessment  of  Patients  With  Acute  Myocardial  Infarction T r e a t e d   W i t h   P r i m a r y   A n g i o p l a s t y . C i r c u l a t i o n . 2004:2737–2743.
12.  Brogan RA, Malkin CJ, Batin PD, Simms AD, Mclenachan JM, Gale  CP, et  al .  Risk  stratification  for  ST  segment  elevation myocardial  infarction  in  the  era  of  primary  percutaneous coronary intervention. World J Cardiol . 2014;6(8):865–873.
13.  Westerhout  CM,  Pieper  KS,  James  SK,  Mahaffey  KW.  Acute Ischemic Heart Disease Dynamic modeling of 90-day mortality in  ST-elevation  myocardial  infarction  patients  undergoing primary  percutaneous  coronary  intervention. Am  Heart  J . 165(3):354–362.e2.
14.  Kolh P, Windecker S, Alfonso F, Collet JP, Cremer J, Falk V, et al . 2014 ESC/EACTS Guidelines on myocardial revascularization. Eur J Cardio-thoracic Surg . 2014;46(4):517–592.
15.  Dickstein  K,  Cohen-solal  A,  Mcmurray  JJ  V,  Poland  PP,  Uk PAP, Veldhuisen DJ Van, et al . ESC Guidelines for the diagnosis and  treatment  of  acute  and  chronic  heart  failure  2008. Eur  J Heart Fail . 2008:933–989.
16.  Thiele  H,  Zeymer  U,  Neumann  F-J,  Ferenc  M,  Olbrich  H-G, Hausleiter J, et al . Intraaortic Balloon Support for Myocardial Infarction  with  Cardiogenic  Shock. N  Engl  J  Med . 2012;367(14):1287–1296.
17.  Califf  RM,  Bengtson  JR.  Cardiogenic  Shock. N  Engl  J  Med . 1994;330(24):1724–1730.
18.  Hicks KA, Tcheng JE, Bozkurt B, Chaitman BR, Cutlip DE, Farb A, et  al . 2014  ACC/AHA  Key  Data  Elements  and  Definitions  for Cardiovascular Endpoint Events in Clinical Trials . Vol 132.; 2015.
19.  Hicks  KA,  Mahaffey  KW,  Mehran  R,  Nissen  SE,  Wiviott  SD, Dunn  B, et  al .  2017  Cardiovascular  and  Stroke  Endpoint Definitions  for  Clinical  Trials. J  Am  Coll  Cardiol . 2018;71(9):1021–1034.
20. Katritsis  D,  Gersh  BJ,  Camm  AJ. Clinical  Cardiology  Current Practice Guidelines . Updated. Boston: Oxford University Press; 2016.
22.  Yan AT, Jong P, Yan RT, Tan M, Fitchett D, Chow C, Roe MT Pieper KS, Langer A, Goodman SG. Clinical trial-derived risk model  may  not  generalize  to  real-world  patients  with  acute coronary syndrome. Am Heart J . 2004: 148: 1020–7.
23.  Chan MY, Shah BR, Gao Fei, Sim LL, Chua T, Tan HC, Yeo TC, Ong  HY et  al .  Recalibration  of  the  Global  Registry  of  Acute Coronary Events risk score in a multiethnic Asian population. Am Heart J . 2011;162:291–9
24.  Peng  Y,  Rogers  KD,  Wu  Y,  Gao  R,  Patel  A.  Predicting  in- Hospital Mortality in Patients with Acute Coronary Syndromes in China. Am J Cardiol . 2017 Oct 1;120 (7):1077–1083.