## Akurasi Skor Siriraj dalam Memprediksi Jenis Stroke Accuracy of the Siriraj Score in Predicting the Type of Stroke
Berna Detha Meilyana 1 , Astri Yunita 2 1,2 STIKES Bhakti Mulia benedictlyan@gmail.com 1 , astrinipongyunita07@gmail.com 2
DOI: https://doi.org/10.55181/ijms.v10i1.375
Abstract: Stroke is a clinical condition that can cause decreased nerve function which is affected by injury to the central nervous system. Stroke causes high rates of death and disability. Precise and careful initial examination is an action that affects management. There is a scoring tool that can be used to help establish  a  diagnosis  and  predict  the  type  of  stroke  if  there  is  no  standard  CT  scan  available  in  the hospital emergency department or if it is available but its use is still not optimal. Siriraj score is a scoring that  can  be  helpful  and  reliable  to  determine  the  type  of  stroke.  This  study  aims  to  determine  the accuracy of the Siriraj score in predicting the type of stroke in patients with. In this study use analytical observational method with cross sectional design. The sample selection used purposive sampling with a  total  of  100  stroke  patients.  Observations  were  made  using  the  Siriraj  score.  Demographic characteristics of patients who had a stroke aged 54-64 years and 67% of strokes were experienced by male patients.The results showed that the Siriraj score to determine ischemic stroke had a sensitivity of 94.5%, specificity 92.5%, PPV 97.1%, NPV 86.2% and accuracy 94%, while to determine hemorrhagic stroke  had  a  sensitivity  of  100%,  specificity  100%,  (PPV)  100%,  (NPV)  100%  and  100%  accuracy. Determining  the type  of stroke  quickly and  accurately requires  Siriraj stroke scoring  that can  be  done  by nurses  for  providing  stroke  management.  The  Siriraj  score  can  be  used  to  determine  ischemic  and hemorrhagic stroke.
Keywords: Score stroke aquration, Scoring stroke, Scoring stroke sensitivity
Abstrak :  Stroke  merupakan  suatu  kondisi  klinis  yang  dapat  menyebabkan  menurunnya  fungsi  saraf yang dipengaruhi oleh cidera pada system saraf pusat. Stroke menyebabkan tingginya angka kematian dan kecacatan. Pemeriksaan awal secara tepat dan cermat merupan suatu tindakan yang berpengaruh pada  penatalaksanaan. Terdapat  alat bantu skoring dapat digunakan dalam membantu menegakkan diagnosa  dan  memprediksi  jenis  stroke  apabila  di  IGD  rumah  sakit  belum  tersedia  standar  baku  CT scan atau sudah tersedia tetapi penggunaannya masih belum maksimal. Skor Siriraj merupakan skoring yang  dapat  membantu  dan  diandalkan  untuk  mengetahui  jenis  stroke.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  akurasi  skor Siriraj dalam  memprediksi  jenis  stroke  pada  pasien.  Penelitian  ini menggunakan  metode  observasional  analitik  dengan  rancangan  cross  sectional.  Pemilihan  sampel menggunakan  purposive  sampling  dengan  jumlah  100  pasien  stroke.  Observasi  dilakukan  dengan menggunakan skor Siriraj . Karakteristik demografi pasien yang mengalami stroke dengan usia 54 – 64 tahun dan 67 % stroke dialami pasien laki – laki. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skor Siriraj untuk menentukan  stroke iskemik memiliki sensitivitas 94,5%, spesifisitas 92,5%, NPP 97,1%, NPN 86,2% dan  Akurasi  94%,  sedangkan  untuk  menentukan  stroke  hemoragik  memiliki  sensitivitas  100%, spesifisitas 100%,  (NPP)  100%,  (NPN)  100%  dan  akurasi  100%. Penentuan jenis stroke dengan cepat dan  tepat,  diperlukan  skoring  stroke Siriraj yang  dapat  dilakukan  oleh  perawat  dalam  memberikan penatalaksanaan stroke. Skor Siriraj dapat digunakan untuk menentukan stroke iskemik dan hemoragik. Kata Kunci: akurasi skor stroke, skoring stroke, sensitivitas skoring stroke

## PENDAHULUAN
Stroke  merupakan  kondisi  klinis  dapat menyebabkan  menurunnya  fungsi  saraf  yang dipengaruhi oleh cedera pada sistem saraf pusat (Sacco et  al .,  2013).  Cedera  akut  yang  terjadi pada  sistem  saraf  pusat  dapat  menghambat suplai  darah  ke  otak,  sehingga  menyebabkan kerusakan  bahkan  kematian  pada  area  otak dengan tanda gejala klinis yang muncul. Kondisi tersebut  menimbulkan  hilangnya  fungsi  gerak sehingga tidak dapat melakukan aktivitas sehari – hari (Musuka et al ., 2015).
Stroke berdasarkan penyebabnya diklasifikasikan  sebagai  stroke  iskemik  dan
hemoragik. Stroke iskemik disebabkan berkurangnya  suplai darah menuju  otak sehingga  mengakibatkan  kehilangan  fungsi secara mendadak. Keadaan tersebut disebabkan  adanya  penyumbatan  di  pembuluh darah  yang  menyuplai  oksigen  ke  otak.  Stroke hemoragik  merupakan  kondisi  pembuluh  darah otak  pecah  karena  tekanan  darah  terlalu  tinggi atau kelainan vaskuler pada bagian otak (An et al ., 2017).
Stroke menjadi suatu penyebab tingginya angka  kematian  dan  kecacatan  yang  dialami masyarakat  didunia,  terutama  pada  negara berkembang dengan nilai ekonomi yang rendah
dan  menengah.  Kematian  akibat  serangan stroke  yang  terjadi  di  Indonesia  cukup  tinggi, terdapat  sekitar  193,3  /  100.000  orang  setiap tahunnya  .  Indonesia  mencatat  sebanyak  7% pasien  yang  mengalami  serangan  stroke  dan pada  tahun  2018  meningkat  menjadi  10,9%. Jawa timur merupakan provinsi yang menduduki peringkat  kedua  dan  tercacat  memiliki  sebesar 12,4%  pasien  mengalami  serangan  stroke (Venketasubramanian et al ., 2017).
Pemeriksaan awal
dan penilaian diagnostik secara tepat dan cermat  merupakan suatu tindakan yang berpengaruh pada penatalaksanaan, dengan tujuan untuk mencegah  kondisi  perburukan,  komplikasi  dan kecacatan  pada  pasien  (Ojaghihaghighi et  al ., 2017). Sistem skoring stroke mempunyai fungsi lain  yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memprediksi  jenis  stroke,  sehingga  dapat membantu menegakkan diagnosa dan menentukan manajemen perawatan pada pasien yang menderita stroke  (Middleton et al ., 2015).
Skor Siriraj adalah  suatu  penilaian  atau skoring  yang  dapat  membantu  dan  diandalkan untuk mengetahui jenis stroke secara efektif dari reaksi  klinis  yang  dialami  oleh  pasien.  Skor Siriraj digunakan untuk menentukan jenis stroke hemoragik  dan  iskemik  (Amjad et  al .,  2016). Skor Siriraj digunakan  dengan  melakukan observasi pada pasien dan menjumlahkan data yang  mencakup  tingkat  kesadaran,  muntahan selama  2  jam  serangan,  tekanan  darah,  nyeri kepala  dan  adanya  atheroma  (Chukwuonye et al .,  2015).  Skor Siriraj memiliki  keuntungan dalam  pengumpulan  data  secara  tepat,  cepat, sederhana dan sering digunakan  dalam beberapa penelitian, serta memiliki keakurasian yang  tinggi  sebesar  91%  dalam  menentukan jenis stroke (Chukwuonye et al ., 2015).
Penelitian ini dilakukan di instalasi gawat darurat  (IGD)  yang  merupakan  pintu  masuk pasien ke rumah sakit dengan berbagai kondisi termasuk  stroke.  Penentuan  jenis  stroke  masih menggunakan alat CT Scan, akan tetapi belum
semua  rumah  sakit  mampu  mengoperasikan alat CT Scan selama 24 jam, termasuk di rumah sakit  tipe  C.  Alat  CT  Scan  beroperasi  hanya pada  shift  pagi,  sehingga  pasien  stroke  yang datang  di  luar  jam  shift  pagi,  akan  dilakukan pemeriksaan  CT  Scan  pada  keesokan  harinya. Untuk itu alat bantu lain sangat diperlukan dalam memprediksi jenis stroke sehingga penatalaksanaan pasien dapat diberikan secara tepat.

## METODE PENELITIAN Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan desain penelitian observasi  analitic dengan  rancangan cross sectional.

## Tempat dan sampel penelitian
Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret sampai  April  2020  di  Instalasi  Gawat  Darurat (IGD)  RSUD  Kertosono.  Populasi  penelitian adalah  pasien  stroke  yang  datang  ke  IGD dengan perhitungan jumlah
sampel menggunakan  rumus Slovin sebanyak  100 pasien. Pemilihan sampel menggunakan menggunakan purposive sampling.

## Prosedur
Semua  pasien  yang  memenuhi  kriteria sampel penelitian dan menjadi responden akan dilakukan  observasi.  Penilaian  dapat  dilakukan pada  saat  pasien  masuk  ke  IGD  dengan melakukan  observasi  kondisi  pasien  dan melakukan penilaian pada lembar skorig Siriraj . Data analisis Analisis data dalam penelitian ini menggunakan  SPSS  Versi  20.0  dan Medcalc dengan deskriptif statistic dan ROC Curve.

## HASIL PENELITIAN
Tabel 1 menunjukkan karakteristik responden  kelompok  usia  yang  mengalami serangan stroke terbanyak adalah usia 54 – 64 tahun sebanyak 58%, berdasarkan jenis kelamin terbanyak  adalah  laki –  laki  sebanyak  67%,
bekerja swasta  sebanyak 42%. Tabel 1 . Karakteristik responden (n=100) Karakteristik Hasil Usia 43 – 53 tahun 3 ( 3% ) 54 – 64 tahun 58 (58%) 65 – 75 tahun 34 (33,3%) >75 tahun 5 (4,9%) Jenis kelamin Laki – laki 67 (67%) Perempuan 33 (33%)
Karakteristik Hasil Pekerjaan Tidak bekerja 32 (32%) Swasta 42 (42%) Wiraswasta 22 (22%) PNS/TNI/POLRI 4 (4%)
Tabel 2. Distribusi Frekuensi Karakteristik Responden Berdasar Skor Siriraj (n=100) Indikator Klasifikasi Frekuensi (n) Persentase (%) Tingkat kesadaran Sadar 59 59,0 Apatis 27 27,0 Koma 14 14,0 Muntahan Tidak muntah 34 34,0 Muntah 66 66,0 Nyeri kepala Tidak nyeri 65 65,0 Nyeri 35 35,0 Tekanan darah diastolik < 100 60 60,0 >100 40 40,0 Penanda atheroma Tidak ada 20 20,0 Satu atau lebih 80 80,0 Total 100 100
Hasil  observasi  yang  menggunakan skoring Siriraj menyajikan  bahwa  tingkat kesadarn  responden  sebesar  59,0%  sadar. Tanda dan gejala muntah sebanyak 66,0% dan mengalami
nyeri  kepala  35,0%.  Tekanan  darah  diastolik kurang dari 100 sebanyak  60,0% dan  penanda atheroma dialami sebanyak 80,0%.
Tabel 3 . Hasil penelitian berdasarkan skor Siriraj di RSUD Kertosono No.  Skoring Siriraj  Frekuensi (n)  Presentase (%) 1 Iskemik 70 70,0 2 Samar – samar 16 16,0 3 Hemoragik 14 14,0 Total 100 100
Hasil  distribusi  frekuensi  bahwa  sebesar 70%  termasuk  dalam  klasifikasi  iskemik, sedangkan  sebanyak  14%  termasuk  dalam klasifikasi hemoragik dan sebanyak 16% masuk dalam klasifikasi samar – samar. Analisis kurva ROC dilakukan untuk menentukan nilai AUC, cut of  point,  sensitivitas,  spesifisitas,  nilai  prediksi positif,  nilai  prediksi  negatif  dan  akurasi.  Nilai
Area  Under  Curve  (AUC)  dari Receiver Operating Characteristic
(ROC) dihitung berdasarkan  hasil  skoring  stroke.  Tabel  4 menjelaskan  nilai  AUC  yang  didapatkan  pada saat Analisa hasil skor Siriraj untuk menentukan stroke iskemik maupun  hemoragik.  Kurva ROC dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  kurva
ROC  yang  telah  dianalisis,  nilai  AUC  yang dihasilkan sebesar 98,3%, sehingga berdasarkan  nilai  AUC  tersebut  mempunyai
kekuatan dalam memprediksi klasifikasi iskemik.  Nilai  tersebut  dilakukan  analisis sensitivitas, spesifisitas, akurasi NPP dan NPN yang ditunjukkan pada tabel 4 .
Tabel 4 . Penghitungan Skor Siriraj dengan menggunakan cut of point optimal stroke iskemik Skoring Siriraj Hasil AUC 0,983 Std Error 0,143 p-Value <0,001 Sensitivitas 94,5 Spesifisitas 92,5 Akurasi 94,0 NPP 97,1 NPN 86,2 Tabel 4 menyajikan bahwa nilai sensitivitas  skor Siriraj untuk  membantu memprediksi jenis stroke iskemik sebesar 94,5% yang  berarti  secara  klinis  kemampuan    skor Siriraj untuk  menentukan  jenis  stroke  iskemik pada    pasien  stroke  sebesar  94,5%.  Nilai
spesifisitas  92,5%  secara  klinis  kemampuan skor Siriraj untuk menghasilkan nilai non iskemik sebesar  92,5%.  Nilai prediksi positif skor Siriraj sebesar  97,1%,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa kemungkinan  benar  pasien  mengalami  stroke iskemik sebesar 97,1%.
Gambar 2 . Grafik  ROC  skoring Siriraj untuk  Membantu  Memprediksi  Jenis Stroke Hemoragik
Gambar 2 menyajikan bahwa  pada  kurva ROC  yang  telah  dianalisis,  dapat  diketahui bahwa  nilai AUC yang dihasilkan  yaitu  sebesar 100%  (  95%  CI,  96,4%  -100%)  sehingga berdasarkan  nilai  AUC  tersebut  mempunyai
kekuatan dalam  prediksi  klasifikasi hemoragik . Nilai  tersebut  dilakukan  analisis  sensitivitas, spesifisitas,  akurasi  NPP  dan  NPN  yang ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5 .  Penghitungan Skor Siriraj dengan menggunakan cut of point optimal stroke hemoragik
Skoring Siriraj Hasil AUC 1,000 Std Error 0,000 p-Value <0,001 Sensitivitas 100 Spesifisitas 100 Akurasi 100 NPP 100 NPN 100
Tabel 5 menyajikan bahwa nilai sensitivitas  skor Siriraj untuk  membantu memprediksi  jenis  stroke  hemoragik  sebesar 100%  yang  berarti  secara  klinis  kemampuan skor Siriraj untuk  menentukan  jenis  stroke hemoragik  pada  pasien  stroke  sebesar  100%. Nilai  spesifisitas  skor Siriraj sebesar  100% secara  klinis  kemampuan  skor Siriraj untuk menghasilkan  nilai  negatif  tidak  terjadi  stroke non  hemoragik  sebesar  100%.  Nilai  prediksi Positif  skor Siriraj sebesar  100%,  hasil  ini menunjukkan bahwa kemungkinan benar pasien yang  mengalami  stroke  hemoragik  sebesar 100% dari penghitungan skor Siriraj .

## PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  telah  dilakukan  memalui proses  analisa  didapatkan  responden  berjenis kelamin laki-laki dengan jumlah 67% mengalami serangan  stroke.  Hasil  serupa  dari  penelitian (An et  al .,  2017)  didapatkan  63,6%  berjenis kelamin laki – laki. Penelitian oleh (Roy-O'Reilly and  McCullough,  2018)  menyebutkan  bahwa jenis  kelamin  memiliki  pengaruh  kompleks terhadap  factor risiko  stroke. Faktor   penyebab tingginya  stroke  banyak  terjadi  pada  pria dibandingkan wanita,  karena  pria  lebih  banyak merokok dan mempunyai riwayat mengkonsumsi  alkohol.  Pengaruh  hormon testosteron    yang    berkurang,  dapat  memicu peluang  terjadinya serangan  stroke  (Girijala et al ., 2017). Rentang usia serangan stroke dalam penelitian ini  lebih  banyak  terjadi pada 54 – 64 tahun yaitu sebesar 59 responden (57,8%). Skor Siriraj memiliki beberapa parameter yaitu tingkat kesadaran,  muntahan,  nyeri  kepala,  tekanan diastolik dan penanda atheroma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter tingkat kesadaran  pada  skor Siriraj didapatkan  mean rata –  rata  sebesar 1,54,  nilai maksimum 3,00, nilai  minimum  1,00  dan  sebanyak  60%  pasien sadar.
Tingkat   kesadaran   sering   terjadi  pada pasien  stroke  dan   berhubungan  erat dengan hasil  klinis  setelah  serangan  stroke.  Adanya gangguan  kesadaran  pada  pasien  dapat mempengaruhi  hasil  fungsional  dari  pasien, pasien  dapat  sembuh,  atau    mengalami  masa koma  yang  berkepanjangan  yang  dialami  oleh pasien.  Parameter  muntah  yang  didapatkan hasil  dari  penilaian  pada  pasien  dengan menggunakan  skor Siriraj didapatkan  mean rata –  rata  1,66,  nilai  maksimum 2,00,  nilai minimum    1,00    dan    sebanyak    66%    pasien mengalami  muntah. Muntah pada pasien stroke berkaitan dengan peningkatan tekanan intrakranial.  Muntah  merupakan  gejala  yang dapat  dinilai  pada  pasien  dengan  gangguan kesadaran. Muntah menjadi salah satu indicator prognostik  yang  buruk  yang  mengarah  pada
tingkat mortalitas yang lebih tinggi (Shigematsu et al ., 2013).
Nyeri  kepala adalah salah satu  indikator yang terdapat pada skor Siriraj .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  mean  rata – rata  yang  didapatkan  sebesar  1,35,  nilai minimum  1,00,  nilai  maksimum  2,00  dan sebesar 35% pasien mengalami nyeri kepala. . Nyeri  kepala  berkaitan  dengan  risiko  stroke iskemik yang lebih tinggi, akan tetapi hal ini juga dapat  berpengaruh  pada  kejadian  stroke hemoragik.  Nyeri  kepala  menjadi  penanda proses penyakit yang mendasari dan mengarah pada  serangan  stroke  akut.  Nyeri  kepala  dan muntah  yang  dialami  oleh  pasien  merupakan indikator prediksi stroke hemoragik yang sesuai dengan  penelitian  Kolapo  (Chukwuonye et  al ., 2015).
Parameter tekanan darah pada penelitian ini menjadi indicator utama. Tekanan darah yang optimal dapat meminalkan resiko stroke iskemik dan  hemoragik.  Tekanan  darah  diastolik maupun    sistolik    juga    mempunyai  pengaruh besar    dalam  faktor    risiko    stroke.  Keadaan hipertensi  tidak  terkontrol  akan  menyebabkan penebalan  dinding  arteri,  sehingga  hipertensi dapat mengakibatkan pebuluh darah pecah atau pembuluh  darah mengalami penyempitan (Raghuram et al ., 2012) .
Parameter  penanada  atheroma  pada penilaian skor Siriraj didapatkan hasil penelitian dengan mean sebesar 1,80, nilai minimum 1,00, nilai  maksimum  2,00  dan  sebanyak  80% mengalami  tanda  atheroma  salah  satunya adalah  diabetes melitus. Dari kelima  parameter skor Siriraj merupakan prediktor dalam memprediksi  jenis  stroke.  Skor Siriraj dapat dilakukan  penilaian  secara  langsung  pada pasien  stroke  pada  saat  pasien datang  ke  IGD Rumah sakit.
Performa  skor  Siriraj  berdasarkan  dengan kurva ROC
Hasil  analisis  penelitian  skor Siriraj menunjukkan bahwa nilai AUC pada kurva ROC hemoragik  sebesar  1,000  (  95%  CI,  96,4%  - 100%).  Nilai cut  of  point optimal  sebesar  >1, sehingga  berdasarkan  nilai  AUC  tersebut mempunyai kekuatan  dalam  memprediksi  jenis stroke.  Nilai  AUC  pada    kurva  ROC  iskemik menunjukkan  nilai  0,983  (95%  CI,  93,5%  - 99,8%). Nilai cut of point optimal sebesar <-1,5. Hasil tersebut memiliki performa yang baik untuk membantu  memprediksi  jenis  stroke.  Data penelitian yang dilakukan (Goswami et al ., 2013) menunjukkan  nilai AUC sebesar 0,929, hasil ini memiliki  performa baik untuk membantu memprediksi jenis stroke. Nilai AUC yang tinggi dalam penelitian yang dilakukan ini, disebabkan karena  populasi  lebih  homogen  yaitu  bersifat spesifik terhadap pasien stroke.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa skoring Siriraj yang mempunyai nilai sensitivitas 94,5%,  spesifisitas  92,5%,  NPP  97,1%,  NPN 86,2% serta akurasi 94,0%, hasil ini merupakan untuk  penentuan  stroke  iskemik.  Skor Siriraj memiliki  sensitivitas  sebesar  100%  yang bermakna  bahwa  skor Siriraj mampu  untuk menentukan jenis stroke hemoragik pada pasien stroke sebesar 100%. Nilai spesifisitas sebesar 100%,  yang  artinya  kemampuan  skor Siriraj dalam  menentukan  jenis  stroke  hemoragik sebesar  100%.  Nilai  prediksi  positif  sebesar 100%  yang  bermakna  menunjukan  proporsi pasien yang  benar mengalami serangan stroke hemoragik sebesar 100%. Nilai prediksi negative sebesar 100% dan akurasi skor Siriraj memiliki tingkat akurasi untuk menentukan jenis stroke hemoragik sebesar 100%.
Hasil  analisis  penelitian  ini  menunjukkan bahwa    skor Siriraj memiliki  performa  baik dalam  membantu  memprediksi  jenis  stroke. Skor Siriraj memiliki kelebihan dalam pengambilan  data  karena  dapat  dilakukan penilaian secara langsung Ketika pasien stroke datang ke IGD dan segera dilakukan pemeriksaan awal dengan bantuan alat skoring Siriraj . Skoring Siriraj memiliki  kelebihan  lain yaitu,  lebih  mudah  dalam  penghitungan, sederhana,  cepat  dan  lebih  efisien.  Untuk diterapkan  dalam  pemeriksaan  awal  pada pasien  dengan  tanda  dan  gejala  yang  dialami oleh pasien, peneliti merekomendasikan penggunaan  skor Siriraj sebagai  intrumen untuk  membantu  memprediksi  jenis  stroke pada pemeriksaan awal yang memiliki performa yang  baik.  Skoring  stroke  dapat  digunakan untuk  penilaian  di  IGD,  hal  ini  bertujuan  untuk mencegah  penularan  covid –  19  baik  pada pasien maupun tenaga medis yang memberikan pelayanan kesehatan.

## SIMPULAN
Penentuan jenis stroke dengan cepat dan tepat, diperlukan bantuan dengan menggunakan skoring  yang  dapat  dilakukan  oleh  perawat sebagai  dasar  dalam  memberikan  perawatan kolaborasi  dalam  pengelolaan  pasien.  Skor Siriraj merupakan alat bantu skoring sederhana yang dapat membantu perawat dalam melakukan pemeriksaan awal dalam menentukan  jenis  stroke  hemoragik  maupun iskemik  pada  rumah  sakit  yang  memiliki keterbatasan  fasilitas  alat  bantu  berupa  CT – Scan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amjad,  Z.,  Nadeem,  M.  A.,  Mustafvi,  S.  A.  & Baqai,  H.  Z.  Accuracy  of Siriraj Stroke
Score  in  Ascertaining  the  Type  of Stroke. 2016.
An,  S.  J.,  Kim,  T.  J.  &  Yoon,  B.  W.  2017. Epidemiology, Risk Factors, and Clinical Features  of  Intracerebral  Hemorrhage: An Update. J Stroke, 19 , 3-10.
Chukwuonye,  Ii,  Ohagwu,  K.  A.,  Uche,  E.  O., Chuku,  A.,  Nwanke,  R.  I.,  Ohagwu,  C. C., Ezeani, I. U., Nwabuko, C. O., Nnoli, M.  A.,  Oviasu,  E.  &  Ogah,  O.  S.  2015. Validation  of Siriraj Stroke  Score  in southeast  Nigeria. Int  J  Gen  Med, 8 , 349-53.
Girijala,  R.  L.,  Sohrabji,  F.  &  Bush, R.  L. 2017. Sex  differences  in  stroke:  Review  of current  knowledge  and  evidence. Vasc Med, 22 , 135-145.
Goswami,  R.  P.,  Karmakar,  P.  S.  &  Ghosh,  A. 2013.  Bedside  utility  of  clinical  scoring systems  in  classifying  stroke. Indian  J Med Sci, 67 , 137-45.
Middleton,  S.,  Grimley,  R.  &  Alexandrov,  A.  W. 2015.  Triage,  treatment,  and  transfer: evidence-based
clinical
practice recommendations and models of nursing  care  for  the  first  72  hours  of admission  to  hospital  for  acute  stroke. Stroke, 46 , e18-25.
Musuka, T. D., Wilton, S. B., Traboulsi, M. & Hill, M. D. 2015. Diagnosis and management of  acute  ischemic  stroke:  speed  is critical. Cmaj, 187 , 887-93.
Ojaghihaghighi,  S.,  Vahdati,  S.  S.,  Mikaeilpour,
A.  &  Ramouz,  A.  2017.  Comparison  of neurological  clinical  manifestation  in patients with hemorrhagic and ischemic stroke. World J Emerg Med, 8 , 34-38. Raghuram, P. M., Biradar, M. & Jeganathan, J. 2012.  Comparison  of  the Siriraj stroke score  and  the  Guy's  hospital  score  in south  India. Journal  of  Clinical  and Diagnostic Research, 6 , 851-854.
Roy-O'reilly,  M.  &  Mccullough,  L.  D.  2018.  Age and Sex Are Critical Factors in Ischemic Stroke  Pathology. Endocrinology, 159 , 3120-3131.
Sacco,  R.  L.,  Kasner,  S.  E.,  Broderick,  J.  P., Caplan, L. R., Connors, J. J., Culebras, A.,  Elkind,  M.  S.,  George,  M.  G., Hamdan,  A.  D.,  Higashida,  R.  T.,  Hoh, B.  L.,  Janis,  L.  S.,  Kase,  C.  S., Kleindorfer, D. O., Lee, J. M., Moseley, M.  E.,  Peterson,  E.  D.,  Turan,  T.  N., Valderrama, A. L. & Vinters, H. V. 2013. An  updated  definition  of  stroke  for  the 21st century: a statement for healthcare professionals  from  the  American  Heart Association / American Stroke Association Stroke, 44 , 2064-89.
Shigematsu,  K.,  Shimamura,  O.,  Nakano,  H., Watanabe,  Y.,  Sekimoto,  T.,  Shimizu, K.,  Nishizawa,  A.  &  Makino,  M.  2013. Vomiting should be a prompt predictor of stroke outcome. Emerg Med J, 30 , 728- 31.
Venketasubramanian, N., Yoon, B. W., Pandian, J.  &  Navarro,  J.  C.  2017.  Stroke Epidemiology in South, East, and South- East Asia: A Review. J Stroke, 19 , 286- 294.