## Faktor Komorbid yang Berpengaruh terhadap Luaran Penyakit

## Covid 19 di Intensive Care Unit RSUP Dr. Kariadi Semarang

## Sofyan Harahap, Danu Soesilowati, Harry Mulyono
Latar  belakang  : Sars-Cov2  telah  menjadi  pandemi  dan  mengakibatkan  masalah kesehatan dunia. Beberapa faktor yang memperburuk kondisi penderita Covid-19 antara lain usia, penyakit komorbid sebelumnya, infeksi sekunder, serta peningkatan indikator inflamasi. Banyak penelitian tentang faktor yang mempengaruhi luaran penyakit Covid- 19 di intensive care unit (ICU), namun hasilnya tidak konsisten. Penelitian yang spesifik pada daerah tertentu sangat diperlukan sehingga dapat digunakan dalam pengelolaan kasus setempat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor risiko luaran penyakit covid-19 di ICU RSUP Dr. Kariadi.
Metode  : Desain  penelitian  adalah cross  sectional dan  pengumpulan  subjek  dengan metoda purposive  sampling .  Subjek  adalah  pasien  Covid-19  di  ICU  RSUP  Dr.  Kariadi periode  Maret–September  2020.  Data  merupakan  data  sekunder  dari  rekam  medik elektronik.  Uji  hipotesis  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  skala  pengukuran  tiap variabel. Analisis univariat menggunakan Uji Chi-Square , Fisher exact test, T-test, dan Mann–Whitney . Analisis multivariat menggunakan regresi logistic multipel. Hasil  : Terkumpul  82  subjek  dengan  hasil  swab  positif  dan  data  lengkap.  Faktor  yang berpengaruh  terhadap  luaran  covid-19  secara  bivariat  antara  lain  riwayat  penyakit jantung  ( p =0,037),  temperatur  ( p =0,012), respiratory  rate ( p =0,030),  saturasi  oksigen ( p =0,021), trombosit ( p =0,015), ureum ( p =0,034), PO2 ( p =0,002), fraksi oksigen (FiO2) ( p =0,034),  AaDO2  ( p =0,004),  dan  PFR  ( p =0,001).  Berdasarkan  analisis  multivariat didapatkan faktor yang berpengaruh terhadap luaran covid-19 antara lain : jenis kelamin pria  ( p =0,005),  komorbid  penyakit  jantung  ( p =0,008),  AaDo2  >267  mmHg( p =0,002), temperature  >36  ( p =0,003),  respiratory  rate  >24x/menit  ( p =0,034),  dan  FiO2  yang diberikan> 54%  ( p =0,051). Simpulan : Penelitian ini mendapatkan riwayat penyakit jantung, temperatur, respiratory rate, fraksi oksigen (FiO2), dan AaDO2 merupakan prediktor mortalitas Covid-19 yang bermakna secara teoritis maupun statistika, secara sendiri-sendiri maupun bersamaan.
Kata kunci : luaran covid 19, coronavirus, prediktor kematian
Departemen Anestesiologi dan Terapi Intensif Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro /
RSUP Dr. Kariadi Semarang Abstrak Original Article
Med Hosp 2021; vol 8 (3) : 356–362 p-ISSN: 2301-4369 e-ISSN: 2685-7898 https://doi.org/10.36408/mhjcm.v8i3.606
Diajukan: 16 Juli 2021 Diterima: 04 Oktober 2021

## Afiliasi Penulis:
Departemen Anestesiologi dan Terapi Intensif Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro/ RSUP Dr. Kariadi
Korespondensi Penulis: Harry Mulyono Jl. Dr. Sutomo No.16, Semarang, Jawa Tengah 50244, Indonesia
E-mail: Neurocyb@gmail.com
Background : Sars-Cov2 has became a pandemic and caused health problems. Several factors that worsen the condition of Covid-19 include age, previous comorbid diseases, secondary infections, and increased inflammatory indicators. There were many studies of factors that influence the outcome of Covid-19, but the results were inconsistent. Thus, specific research in certain areas is needed so that it can be used by local management. This study was aimed to determine factors associated with outcomes of Covid-19 in the intensive care unit of the Dr. Kariadi Hospital Methods  : This study used was a cross sectional study and used purposive sampling. Subjects were Covid-19 patients in the ICU of Dr Kariadi Hospital from March–September 2020. Data were obtained secondarily from electronic medical record. Data analysiswas adjusted to the measurement scale of each variable. The univariate analysis using chi-square, fisher exact test, t-test, and Mann-Whitney test, followed by multiple logistic regression for multivariate analysis.
Results : A total of 82 subjects who had sufficient data were included in the analysis. It was found that factors associated with covid-19 outcomes  in  bivariate  analysis  were  a  history  of  heart  disease  ( p =0.037),  temperature  ( p =0.012),  respiratory  rate  ( p =0.030),  oxygen saturation ( p =0.021), platelets ( p =0.015), ureum ( p =0.034), PO2 ( p =0.002), oxygen fraction (FiO2) ( p =0.034), AaDO2 ( p =0.004), and PFR ( p =0.001). Based on the multivariate analysis, it was found that the factors associated with Covid-19 outcomes were male ( p =0.004), comorbid heart disease ( p =0.016), AaDo2 >267 mmHg ( p =0.002), temperature > 36 ( p =0.002), respiratory rate > 24x/minute ( p =0.011), and FiO2 given > 54% ( p =0.038). Conclusion : History of heart disease, temperature, respiratory rate, required oxygen fraction (FiO2), and AaDO2associated with Covid-19 mortality.
Keywords : Covid 19 outcomes, coronavirus, predictors of mortality

## Abstract
Comorbid Factors Associated with the Outcome of Covid 19 in Intensive Care Unit of Dr. Kariadi Hospital, Semarang

## PENDAHULUAN
Novel coronavirus (2019- nCoV) atau yang kini dinamakan SARS-CoV-2, adalah virus jenis baru yang menginfeksi manusia  dan  dikenal  dengan  infeksi  COVID19. Manifestasi  klinis  biasanya  muncul  dalam  dua  hari hingga 14 hari setelah paparan. Tanda dan gejala umum infeksi  virus  corona  antara  lain  gejala  gangguan pernapasan akut seperti demam, batuk, dan sesak napas. Pada kasus yang berat dapat menyebabkan pneumonia, sindrom  pernapasan  akut,  gagal  ginjal,  dan  bahkan 1 kematian.
Berdasarkan data WHO per tanggal 10 September 2021  didapatkan  kasus  covid-19  terkonfirmasi 223.022.538 (dengan kasus baru dalam 24 jam sebanyak 584.433)  dan  angka  kematian  covid-19  sebanyak 4.602.882 (dengan kematian terbaru dalam 24 jam sebesar 2 8.091).   Berdasarkan  data  kementrian  kesehatan  terkait kasus  covid-19  untuk  negara  Indoensia  per  tanggal 24 Agustus 2021 jumlah kasus yang terkonfirmasi positif
3 sebanyak  4.008.166  dengan  angka  kematian  128.252. Berdasarkan  data  https://www.cnbcindonesia.com hingga  tanggal  9  September  2021,  jumlah  kasus  positif terinfeksi virus corona di provinsi Jawa Tengah sebanyak 4 476.235 dengan angka kematian 29.374 pasien.
Ada  beberapa  faktor  yang  dapat  memperburuk kondisi penderita Covid-19. Faktor-faktor tersebut antara lain  usia,  penyakit  komorbid  sebelumnya,  infeksi sekunder  penyerta,  serta  peningkatan  indikator
5 inflamasi.  Faktor-faktor yang memperburuk prognosis antara lain usia lanjut, skor SOFA yang tinggi, serta
6 D-dimer  lebihdari  1ug/ml.   Penelitian-penelitian tersebut  membantu  tim  medis  dalam  menentukan prediktor tingkat keparahan Covid-19.
Faktor  risiko  yang  mempengaruhi  mortalitas sangat  berperan  penting.  Dalam  pengelolaan  kasus Covid-19  di  ICU,  dengan  mengetahui  faktor  risiko tersebut,  tenaga  kesehatan  dapat  memprediksi  luaran kasus  covid-19,  sehingga  dapat  mengantisipasi perburukan yang berakibat kematian. Dengan demikian, mutu  pelayanan  terhadap  pasien  covid-19  akan  lebih baik dan dapat menurunkan angka kematian. Penelitian terkait  efektifitas  terapi  banyak  dilakukan  di  RSUP Dr.  Kariadi.  Namun  penelitian  terkait  faktor  komorbid yang  mempengaruhi  keparahan  serta  luaran  akibat Covid-19 masih jarang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  rancangan  penelitian cross sectional dengan  menggunakan  data  sekunder  yang tersedia di RSUP Dr. Kariadi periode Maret 2020 hingga September  2020.  Penelitian  sudah  mendapat ethical clearance dan  ijin  penelitian  dari  RSUP  Dr.  Kariadi. Pengambilan  data  pasien  dari  ERM  Instalasi  ICU. Pengolahan  data  dilakukan  dengan  SPSS  25  dan Microsoft excel 2010.
Variabel bebas dengan skala pengukuran nominal dianalisis  dengan  uji Chi–Square dengan  syarat  nilai expected count kurang dari 5, maksimal 20% dari jumlah sel. Jika syarat tersebut tidak terpenuhi maka dilakukan uji Fisher .

## Medica Hospitalia
| Vol. 8, No. 3, November 2021
Hasil  dari  uji  normalitas  menunjukkan  variabel  yang memiliki sebaran data normal antara lain tekanan darah sistolik,  tekanan  darah  diastolik, mean  arterial  pressure , heart rate , trombosit, natrium, PO2, dan AaDO2. Variabel tersebut dapat dilakukan perhitungan statistika analisis dengan  menggunakan  uji T tidak  berpasangan. Sedangkan  untuk  variabel  yang  memiliki  sebaran  data tidak  normal  dilakukan  perhitungan  statistik  analisis dengan menggunakan uji Mann-Whitney .
Analiasis  multivariat  dilakukan  pada  variabel dengan  nilai p <0,25.  Variabel  dengan  skala  rasio dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok  berdasar  nilai normal untuk disertakan dalam analisis regresi logistic multipel

## HASIL PENELITIAN
Hasil penelitian ini didapatkan jumlah pasien Covid-19 di intensive care unit (ICU) RSUP Dr. Kariadi Semarang: 237  pasien,  swab  positif:  89  (37,6%), swab  negative: 87 (36,7%), tanpa data swab: 61 (25,7%). Namun demikian, dari  89  pasien  swab  positif,  setelah  dilakukan pengecekan ulang berdasarkan ERM, ditemukan 7 pasien tanpa keterangan tertulis bahwa swab positif, sehingga 7 pasien tersebut dikeluarkan dari penelitian karena data tidak lengkap. Jumlah data pasien (sampel) yang dapat digunakan: 82 pasien. Tabel 1 menunjukkan karakteristik pasien.
Tabel  1  menunjukkan  sebagian  besar  subjek berjenis kelamin laki-laki dengan rerata usia 55,4 tahun. Lebih dari 50% subjek meninggal. Komorbid yang paling sering  ditemukan  adalah  riwayat  penyakit  diabetes diikuti dengan riwayat penyakit hipertensi.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  variabel  komorbid yang  memenuh  isyarat  untuk  dilakukan  uji Chi–Square berjumlah 3 yaitu komorbid penyakit jantung, komorbid diabetes, dan komorbid hipertensi. Sedangkan variabel yang  tidak  memenuhi  syarat  untuk  dilakukan  uji Chi–Square sehingga menggunakan uji Fisher berjumlah 2 yaitu  komorbid  penyakit  ginjal  dan  penyakit  kanker. Namun  demikian,  dari  seluruh  komorbid  yang  diteliti, hanya  penyakit  jantung  yang  berbeda  secara  statistika ( p =0,037).  Variabel  dengan  skala  pengukuran  numerik yang  memiliki  pengaruh  signifikan  secara  statistik terhadap luaran pasien covid di ICU RSUP Dr. Kariadi Semarang  adalah  temperatur,  respiratory  rate,  saturasi oksigen (Sp.O2), trombosit, ureum, PO2, fraksi oksigen (FiO2) yang diberikan, AaDO2, dan PFR.
Analisis multivariat dilakukan terhadap variabel bebas  berskala  nominal  dan  berskala  numerik  yang  di recoding menjadi  berskala  nominal  dengan  syarat variabel bebas p <0,25. Varibel yang diikutsertakan dalam uji  regresi  logistik  ( p <0,25)  ini  berjumlah  18  variabel, antara  lain  Hb,  Riwayat  penyakit  jantung,  trombosit, ureum,  saturasi  O2,  kreatinin,  A-aDO2,  temperatur, respiratory  rate ,  GDS,  limfosit, Cloride ,  PFR,  FiO2,  PO2,
Faktor Komorbid yang Berpengaruh terhadap Luaran Penyakit Covid 19 di Intensive Care Unit RSUP Dr Kariadi Semarang

## TABEL 1

## Karakteristik pasien
Usia* Variabel Jenis Kelamin Asal ruangan sebelum masuk ICU IGD R3A R4B R5B
R6A
R6B Luaran Kesimpulan Riwayat Penyakit Jantung Riwayat Penyakit Ginjal Riwayat Penyakit Diabetes Riwayat Hipertensi
Riwayat Kanker
TD Sistolik*
Temperatur GCS Heart Rate *
TD diastolik* RR
SpO2 MAP*
Nilai / Hasil Pria Wanita Iccu
Icu Meninggal <48 jam Meninggal >48 jam Pindah ruang Meninggal Hidup Komorbid Pemeriksaan Fisik
55 (67,1%) 1 (1,2%) 1 (1,2%) 2 (2,4%) 12 (14,6%) 7 (8,5%) 13 (15,9%)
3 (3,7%) 32 (39%) 28 (34,1%) 2 (2,4%) 131,96 (130) 36,51 (36) 13,61 (15) 95,35 (94) 78,99 (80) 25,16 (24) 93,51 (95) 95,99 (96,33) 49 (59,8%) 33 (40,2%) 1 (1,2%)
3 (3,7%)
4 (4,9%) 44 (53,7%)
34 (41,5%) 48 (58,5%) 34 (41,5%)
55,4 (57)
Hemoglobin Hematokrit Pemeriksaan Penunjang
Leukosit Trombosit* Neutrofil Limfosit 12,85 (13,3) 37,83 (39,15) 15,580 (10.800) 253,928 (235.000) 79,01 (82) 12,17 (11)
Procalsitonin,  SGOT,  dan  Jenis  Kelamin.  Berdasarkan hasil  analisis  multivariat  regresi  logistik,  didapatkan bahwa variabel yang memiliki nilai prediktif antara lain jenis  kelamin,  komorbid  penyakit  jantung,  A-aDO2, temperatur, respiratory  rate ,  dan  FiO2,  dengan  nilai konstanta 1,940. Berikut adalah hasil analisis multivariat.

## PEMBAHASAN
Pada penelitian ini riwayat penyakit jantung merupakan faktor  risiko  luaran  yang  signifikan  ( p =0,037).  Hal  ini sesuai  penelitian  sebelumnya  yang  melaporkan  bahwa komorbid  penyakit  kardiovaskular  merupakan
7 prediktor  kematian  pasien  Covid-19  ( p <0,001).   Sejalan dengan  penelitian  lainnya  bahwa  komorbid  penyakit koroner  dan  gagal  jantung  kronik  merupakan  faktor risiko  kematian  pasien  Covid  198.  Berdasarkan  hasil analisis  multivariat  penelitian  ini,  Pasien  covid-19 dengan  riwayat  penyakit  jantung  memiliki  risiko meninggal 25x lebih besar dibandingkan pasien covid-19 tanpa riwayat penyakit jantung.
Faktor  temperatur  memiliki  pengaruh  yang signifikan ( p =0,012). Pasien covid-19 dengan suhu di atas 36°C  secara  multivariat  memiliki  risiko  meninggal  11x lebih  besar  dibanding  dengan  pasien  covid-19  dengan suhu di bawah 36°C. Hal ini sama dengan penelitian pada 7614 pasien Covid-19 dari berbagai rumah sakit di kota
10 New  York.   Pada  penelitian  tersebut  didapatkan hubungan  yang  signifkan  antara  pemeriksaan temperatur  awal  pasien  Covid-19  terhadap  kematian. Pada  penelitian  tersebut  juga  ditemukan  tiap peningkatan 0,5°C meningkatkan angka kematian.
Medica Hospitalia | Vol. 8, No. 3, November 2021
Variabel Nilai / Hasil Kreatinin Crp
Albumin Natrium* Procalsitonin Laktat GDS Kalium SGOT PO2*
Ureum
Klorida SGPT PCO2 HCO3- AaDO2* BE NLR FiO2 PFR 1,7 (1,2) 11,3 (9,28) 3,52 (3,2) 137,98 (139) 3,3 (0,18) 3,1 (2,4)
162,71 (140)
5,95 (4,1) 64,65 (58) 94,93 (85)
55,59 (43) 99,44 (99) 58,08 (52)
36,51 (35) 23,09 (22,8) 268,3 (268) -2,12 (-0,8)
10,62 (7,55) 56,19 (60)
168,52 (165,5)
Nb: *Uji Normalitas Kolmogorov–Smirnov memiliki nilai signifikan p >0,05

## TABEL 2

## Perbedaan karakteristik subjek berdasarkan luaran
% Usia Variabel @ Jenis Kelamin $ Riwayat Penyakit Ginjal @ Riwayat Penyakit Diabetes @ Riwayat Hipertensi $ Riwayat Kanker # TD Sistolik # Heart Rate Hidup Pria Wanita @ Riwayat Penyakit Jantung % Temperatur 1 (1,2%)
14 (17,1%) 13 (15,9%) 1 (1,2%) 130,00 93,85 34
23 11 2 (2,4%) 36,26 56 (58)
Mati Nilai p
48 0,220 55 (56) 0,717 Komorbid 26 22
2 (2,4%)
18 (22%) 15 (18,3%) 1 (1,2%) 11 (13,4%) 1,000 0,737 0,511 1,000 S 0,037 Pemeriksaan Fisik 133,35 96,42 36,69 0,488 0,476 S 0,012
Respiratory  rate terhadap  luaran  Covid-19,  pada penelitian  ini,  berdasarkan  analisis  bivariat  dengan  uji Mann–Whitney didapatkan nilai p =0,030 sehingga secara statistika  memiliki  perbedaan  yang  signifikan. Berdasarkan  analisis  multivariat  didapatkan  bahwa pasien  covid-19  dengan respiratory  rate lebih  dari
24x/menit  memiliki  risiko  meninggal  5x  lebih  besar dibandingkan  pasien  covid-19  dengan respiratory  rate kurang dari 24x/menit. Hal ini sesuai dengan penelitian lain  yang  menyebutkan  bahwa respiratory  rate merupakan  faktor  risiko  yang  signifikan  terhadap kematian baik secara analisis univariat ( p <0,001) maupun
Faktor Komorbid yang Berpengaruh terhadap Luaran Penyakit Covid 19 di Intensive Care Unit RSUP Dr Kariadi Semarang
# MAP % Hemoglobin % Hematokrit % Leukosit # Trombosit % Neutrofil % GDS % Ureum % Limfosit % Kreatinin # Natrium % Kalium % Klorida % GCS # TD diastolik % RR % SpO2
96,59 12,76 37,42 12,118 293,735 79,32 140,91 44,74 12,88 1,39 137,85 8,23 100,15 13,74 79,88 23,88 95,29 Pemeriksaan Penunjang 95,56 13,52 78,35 26,06
92,25
0,767 0,917
0,595 S 0,030 S 0,021 % Procalsitonin % SGOT % SGPT % Albumin % Laktat # PO2 % BE % FiO2 % PCO2 % HCO3- # AaDO2 % NLR % PFR % Crp
2,55 57,24 52,26 3,24 2,97 110,90 -1,82 51,29 35,40 22,60 215,17
9,48
253,21 10,34 12,92 38,11 18,031 225,731 78,79 178,15 63,27 11,67 1,92 138,06 4,34 98,94 3,84 69,90 62,17 3,72 3,19 83,62 -2,33 59,59 37,29 23,44 305,93 11,43 178,06 11,99 0,981 0,825 0,745 S 0,015 0,891
0,148 S
0,034 0,497 0,178 0,894 0,550 0,083 0,080 0,153 0,287 0,787 0,409 0,002S
0,507 S 0,034
0,977 0,714
S 0,004 0,585 S 0,001 0,944 # % @ S
Nb: T-Test independent , Mann–Whitney test , Chi Square test , Fisher test , S p <0,05
Variabel Hidup Mati Nilai p
8 analisis  multivariat  ( p <0,001).   Hal  serupa  juga ditemukan  pada  penelitian  lain  yang  menyebutkan bahwa  respiratory  rate  merupakan  faktor  risiko  yang signifikan  terhadap  kematian  pada  pasien  covid-19
11 melalui  analisis  univariat  ( p =0,005).   Begitu  pula penelitian  lain  yang  melaporkan  bahwa respiratory  rate merupakan  faktor  risiko  yang  signifikan  ( p <0,0001) secara multivariat untuk terjadinya kematian dalam 12 30 hari selama perawatan di ICU.
Saturasi  oksigen  terhadap  luaran  Covid-19 berdasarkan analisis bivariat dengan uji Mann–Whitney didapatkan  nilai p =0,021  sehingga  secara  statistika memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Hal  ini  sesuai dengan  penelitian  yang  melaporkan  bahwa  saturasi oksigen  merupakan  faktor  risiko  yang  signifikan terhadap  kematian  baik  secara  analisis  univariat 8 ( p <0,001) maupun analisis multivariat ( p <0,001).
Trombosit terhadap luaran covid 19 berdasarkan analisis  bivariat  dengan  uji T tidak  berpasangan didapatkan  nilai p =0,015  sehingga  secara  statistika memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Hal  ini  sesuai dengan penelitian pada 1461 pasien Covid-19 ditemukan terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada  trombosit 8 ( p <0,001)  terhadap  kematian.   Selain  itu,  penelitian tersebut membagi subjek menjadi 2 kelompok Covid-19 berdasarkan  tingkat  keparahan,  menyebutkan  bahwa terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  jumlah 13 trombosit dengan tingkat keparahan covid ( p =0,000). Pada penelitian ini, kadar ureum pada kelompok yang  hidup  dan  meninggal  berbeda  secara  bermakna ( p =0,034).  Berdasarkan  penelitian  pada  144  kasus Covid-19 di Italia, disebutkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara kadar ureum terhadap kematian 14 ( p <0,001).
Faktor  PO2  pada  penelitian  ini,  juga  berbeda secara  signifikan  pada  kelompok  yang  meninggal  dan yang  hidup.  Penelitian  terdahulu  menyatakan  PaO2 merupakan  salah  satu  prediktor  kematian  yang
7 signifikan ( p =0,001) terhadap kematian pasien Covid-19. Penelitian  lain  menyatakan  bahwa  terdapat  perbedaan yang signifikan ( p =0,005) antara tekanan pasial oksigen dalam arteri pada pasien Covid-19 yang dirawat di ICU 11 dengan pasien yang dirawat di ruang biasa.
Pada penelitian ini, faktor fraksi oksigen berbeda signifikan pada subjek yang meninggal dan yang hidup. Hal  yang  sama  juga  dinyatakan  pada  penelitian sebelumnya  yang  melaporkan  perbedaan  yang signifikan  terkait  pemberian  fraksi  oksigen  terhadap
15 luaran pada kasus Covid-19 ( p <0,001).
AaDO2  pada  pasien  covid-19  yang  hidup  dan meninggal  juga  berbeda  bermakna  baik  univariat maupun  multivariat.  Pasien  covid-19  dengan  AaDO2 lebih dari 267 memiliki risiko meninggal 203x lebih besar dibandingkan  dengan  pasien  covid-19  dengan  AaDO2 kurang  dari  267.  Penelitian  sebelumnya  melaporkan terdapat  perbedaan  yang  signifikan  ( p =0,001)  antara AaDO2  pada  pasien  Covid-19  yang  dirawat  di  ICU 11 dengan pasien yang dirawat di ruang biasa.
Selain  itu  Rasio  PO2/FiO2  pada  penelitian  ini mendapatkan  hasil  yang  berbeda  bermakna.  Pada penelitian  sebelumnya,  disebutkan  terdapat  pengaruh yang  signifikan  ( p =0,002)  antara  PaO2/FiO2  terhadap 7 kematian.   Selain  itu,  pada  penelitian  lain  juga ditemukan perbedaan yang signifikan pada PaO2/FiO2 antara pasien Covid-19 yang dirawat di ICU dengan yang dirawat di ruang biasa.11
Selain  itu  Rasio  PO2/FiO2  pada  penelitian  ini mendapatkan  hasil  yang  berbeda  bermakna.  Pada penelitian  sebelumnya,  disebutkan  terdapat  pengaruh yang  signifikan  ( p =0,002)  antara  PaO2/FiO2  terhadap 7 kematian.   Selain  itu,  pada  penelitian  lain  juga ditemukan perbedaan yang signifikan pada PaO2/FiO2 antara pasien Covid-19 yang dirawat di ICU dengan yang dirawat di ruang biasa.11
Hasil  analisis  multivariat  mendapatkan  jenis kelamin  laki-laki  merupakan  faktor  protektif  terhadap
Medica Hospitalia | Vol. 8, No. 3, November 2021

## TABEL 3
Pengaruh Variabel Bebas Kategorikal Terhadap Luaran Covid-19
Riwayat Penyakit Jantung Variabel AaDO2 Jenis kelamin
Constant
B
Suhu
Respiratory rate -2,355 -6,821
5,315 2,374 1,522 -3,111 3,209
FiO2
S.E. ,832
1,733
1,721 ,806
,717
1,592
1,218 Wald
8,018
15,482 9,539
8,684 4,505 3,818
6,946 Df
1 1 1 1 1 1 1 Sig. ,005 ,000 ,002
,003 ,034 ,051
,008 Exp(B)
,095
,001
203,266 10,739 4,580 ,045 24,748 95% C.I. for Exp(B) Lower
,019
6,973
2,215 1,124 ,002
2,276 Upper
,484
5925,548 52,079 18,667 1,010 269,085
luaran kasus Covid-19. Hal ini berbeda dengan penelitian terdahulu yang menyebutkan terdapat perbedaan yang signifikan antara jenis kelamin terhadap angka kematian
16 kasus  Covid-19  ( p <0,05).   Penelitian  lain  melaporkan, dari  37  kasus  kematian  covid,  26  di  antaranya  berjenis kelamin  pria.  Secara  teoritis,  perbedaan  fungsi  sistem imun antara laki-laki dan perempuan bisa menjadi faktor 17 penentu  yang  penting.   Hal  ini  mungkin  disebabkan subjek  laki-laki  yang  dianalisis  pada  penelitian  ini mempunyai  keadaan  umum  yang  lebih  baik  atau komorbid yang lebih sedikit saat dirawat.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  mendapatkan  bahwa  riwayat  penyakit jantung,  temperatur, respiratory  rate ,  FiO2  dan  AaDO2 merupakan  prediktor  mortalitas  Covid-19  yang bermakna secara sendiri-sendiri maupun bersama-sama.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Laing, T. The economic impact of the coronavirus 2019 (Covid- 19): Implications for the mining industry. ExtInd Soc. 2020(7): 580–582
2. WHO.  WHO  Coronavirus  Disease.  2021.  Diakses  tanggal  18 Februari 2021. Tersedia di https://covid19.who.int/
3. Kementerian  Kesehatan  RI.  Situasi  Terkini  Perkembangan Coronavirus  Disease  (COVID-19)  25  Agustus  2021.  Infeksi emerging.  2021.  Diakses  tanggal  11/9/2021  tersedia  di https://infeksiemerging.kemkes.go.id/document/situasi- terkini-perkembangan-coronavirus-disease-covid-19-25- agustus-2021/view
4. CNBC Indonesia. Jateng Teratas, Ini 5 Provinsi dengan Kasus Corona  Terbanyak.  Diakses  tanggal  12/9/2021  tersedia  di https://www.cnbcindonesia.com/news/20210909190235-4- 275108/jateng-teratas-ini-5-provinsi-dengan-kasus-corona- terbanyak
5. Ruan Q, Yang K, Wang W, et al . Clinical Predictors of mortality due to Covid-19 based on an analysis of Data 15 Patients from Wuhan  China.  Intens  Care  Med.  2020  (46):846-848 https://doi.org/10.1007/s00134-020-05991-x
6. Zhou F, Yu T, Du R, et al . Clinical course and risk factors for mortality of adult in patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet 2020 (395): 105–462
7. Du RH, Liang L-R, Yang C-Q, et al . Predictors of mortality for patients with COVID-19 pneumonia caused by SARS-CoV-2: a prospective  cohort  study.  Eur  Respir  J.2020  (55):  2000524 [https://doi.org/10.1183/13993003.00524–2020]
8. Bahl A, Baalen MN, Ortiz L, et al . Early predictors of in-hospital mortality  in  patients  with  COVID-19  in  a  large  American cohort.  InternEmerg  Med.  2020.  https://doi.org/10.1007/ s11739-020-02509-7
9. Santus P, Radovanovic D, Saderi L, et al . Severity of respiratory failure at admission and in-hospital mortality in patients with COVID-19: a prospective observational multicentre study. BMJ Open2020 (10):e043651. doi:10.1136/bmjopen-2020-043651
10. Tharakan  S,  Nomoto  K,  Miyashita  S,  Ishikawa  K.  Body temperature  correlates  with  mortality  in  COVID-19  patients. Crit Care. 2020 (24):298 https://doi.org/10.1186/ s13054-020- 03045-8
11. Carlino MV, Valenti N, Cesaro F, Costanzo A, Cristiano G, et al . Predictors  of  Intensive  Care  Unit  admission  in  patients  with coronavirus  disease  2019  (COVID-19).  Monaldi  ArchChest Dis.2020 (90):1410. DOI: 10.4081/monaldi.2020.1410
12. Vivas PF, Doidge J, Thomas K, Gould DW,   Mouncey P, et al . Prognostic Factors for 30-Day Mortality in Critically Ill Patients With  Coronavirus  Disease  2019:  An  Observational  Cohort S t u d y . S o c   C r i t   C a r e   M e d .   2 0 2 1   ( 4 9 ) :   1 .   D O I : 10.1097/CCM.0000000000004740
13. Bao C , Tao X, Cui W, Yi B, Pan T, et al . SARS-CoV-2 induced thrombocytopenia  as  an  important  biomarker  significantly correlated  with  abnormal  coagulation  function,  increased intravascular  blood  clot  risk  and  mortality  in  COVID-19 p a t i e n t s .   E x p   H e m a t o l   O n c o l   2 0 2 0   ( 9 ) : 1 6 https://doi.org/10.1186/s40164-020-00172-4
14. Bonetti G, Manelli F, Patroni A, Bettinardi A, Borrelli G, et al . Laboratory predictors of death from coronavirus disease 2019 (COVID-19) in the area of Valcamonica, Italy. Clin Chem Lab Med 2020 (58): 11001105. https://doi.org/10.1515/cclm-2020- 0459
15. Mejı´a F, Medina C, Cornejo E, Morello E, Va´squez S, Alave J, et al . Oxygen saturation as a predictor of mortality in hospitalized adult  patients  with  COVID-19  in  a  public  hospital  in  Lima, P e r u .   P L o S   O N E 2 0 2 0   ( 1 5 ) :   e 0 2 4 4 1 7 1 . https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244171
16. Jin J-M, Bai P, He W, Wu F, Liu X-F, Han D-M, Liu S and Yang J- K.  Gender  Differences  in  Patients  With  COVID-19:  Focus  on Severity  and  Mortality.  Front.  Public  Health.  2020 (8):152.doi:10.3389/fpubh.2020.00152
17. Pradhan  A  and  Olsson  PE.  Sex  differences  in  severity  and mortality from COVID-19: are males more vulnerable?Biol Sex Diff. 2020 (11):53 https://doi.org/10.1186/s13293-020-00330-7
Faktor Komorbid yang Berpengaruh terhadap Luaran Penyakit Covid 19 di Intensive Care Unit RSUP Dr Kariadi Semarang