Kerangka Penilaian Tingkat Keparahan Pandemi

**Kerangka Penilaian Tingkat Keparahan Pandemi** (**PSAF,** Pandemic Severity Assessment Framework) adalah kerangka kerja evaluasi yang menggunakan kuadran untuk mengevaluasi tingkat penularan dan keparahan klinis dari suatu pandemi dan menggabungkan keduanya ke dalam perkiraan dampak secara keseluruhan. Tingkat keparahan klinis dihitung melalui berbagai ukuran termasuk tingkat kematian kasus, rasio kasus rawat inap, dan rasio kematian rawat inap. Sementara tingkat penularan virus diukur melalui data yang tersedia di antara tingkat infeksi di rumah tangga sekunder, tingkat infeksi di sekolah, tingkat infeksi di tempat kerja, tingkat infeksi di komunitas, infeksi dari instansi gawat darurat dan kunjungan rawat jalan untuk penyakit mirip influenza.

PSAF menggantikan Pandemic Severity Index (PSI) 2007, yang mengasumsikan tingkat penyebaran sebesar 30% dan mengukur tingkat kematian kasus (CFR) untuk menilai keparahan dan evolusi pandemi. Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit (CDC) Amerika Serikat mengadopsi PSAF sebagai alat penilaian keparahan pandemi secara resmi pada tahun 2014, dan ini digunakan sebagai alat penilaian keparahan pandemi resmi yang tercantum dalam Strategi Pandemi Nasional CDC pada saat pandemi COVID-19. Secara umum, suatu tindakan negara untuk mengatasi pandemi didasarkan kepada hasil tes pengukuran dari tingkat keparahannya dalam berupa angka, kerangka penilaian seperti PSAF memudahkan para peneliti untuk menghasilkan suatu ukuran yang valid.

## Ukuran yang digunakan dalam kerangka
Secara historis, ukuran keparahan pandemi didasarkan pada tingkat kematian kasus. Namun, tingkat kematian kasus mungkin bukan ukuran yang memadai untuk menilai tingkat keparahan pandemi selama pandemi karena: 

* Data jumlah kematian mungkin terlambat beberapa minggu, membuat tingkat kematian kasus tampak rendah dan diremehkan
* Jumlah total kasus mungkin tidak diketahui, sehingga membuat persentase kematian menjadi terlalu tinggi.
* Tingkat kematian untuk seluruh populasi dapat menyembunyikan efek sesungguhnya pada sub-populasi yang rentan, seperti anak-anak, orang tua, mereka dengan kondisi kronis, dan anggota ras dan etnis minoritas tertentu.
* Kematian saja mungkin tidak memperhitungkan efek penuh pandemi, seperti ketidakhadiran atau permintaan pada layanan perawatan kesehatan

Untuk mengatasi keterbatasan dalam mengukur tingkat kematian kasus saja, PSAF juga menilai tingkat keparahan wabah penyakit dalam dua dimensi: tingkat keparahan klinis penyakit pada orang yang terinfeksi; dan penularan infeksi pada populasi. Setiap dimensi dapat diukur menggunakan lebih dari satu ukuran, yang diskalakan untuk dapat dibandingkan. Memiliki beberapa ukuran untuk setiap dimensi menawarkan fleksibilitas untuk memilih ukuran yang tersedia, akurat, dan representatif. Hal ini juga memungkinkan pemahaman yang lebih lengkap tentang tingkat keparahan. Kerangka PSAF juga memberikan deskripsi tentang kekuatan dan keterbatasan berbagai ukuran keparahan klinis dan penularan yang tersedia serta pedoman untuk penskalaannya. Kerangka ini juga memberikan contoh penilaian dari pandemi masa lalu.

### Ukuran penularan
Dokumentasi asli untuk PSAF mencakup beberapa ukuran kemungkinan transmisi seperti di bawah ini:

* Nomor reproduksi dasar *R* 0 dan interval seri
* Perkiraan tingkat infeksi (komunitas, rumah tangga, sekolah, tempat kerja)
* Pasien penyakit mirip influenza rawat jalan yang dirawat secara medis
* Kekebalan populasi
* Penanda genetik dari penularan
* Eksperimen penularan pada hewan
* Tingkat absensi pada sekolah / tempat kerja, termasuk petugas kesehatan

### Pengukuran tingkat keparahan klinis

Dokumentasi asli untuk PSAF mencakup beberapa ukuran keparahan klinis dari pandemi seperti di bawah ini: 

* Angka fatalitas kasus dan angka rawat inap kasus
* Rasio kematian akibat rawat inap
* Penanda genetik virulensi
* Eksperimen imunopatologi hewan
* Persentase kunjungan gawat darurat yang mengakibatkan rawat inap
* Persentase rawat inap yang dirawat di unit perawatan intensif
* Tingkat rawat inap
* Kematian yang berlebihan

## Keparahan pandemi masa lalu menggunakan Kerangka Penilaian Tingkat Keparahan Pandemi
Pencipta asli PSAF menyediakan contoh untuk perkiraan jumlah kematian populasi Amerika Serikat dari pandemi influenza pada tahun 2010 menggunakan PSAF. Sumbu pada PSAF menggunakan ukuran penularan dan tingkat keparahan klinis berskala, model ini menggunakan rasio kasus-fatalitas alih-alih ukuran skala keparahan klinis dan insiden infeksi kumulatif alih-alih ukuran penularan berskala.

### Keparahan influenza

Selama perkembangannya, PSAF digunakan pada pandemi dan epidemi influenza di masa lalu, yang menghasilkan penilaian sebagai berikut: 

### Keparahan pandemi COVID-19
Pada 16 April 2020, Peneliti dari Amerika Serikat menggunakan model PSAF untuk memperkirakan bahwa akan ada 12 - 26 juta pasien rawat inap akibat COVID-19. Selain itu, Tim peneliti dari Brasil sebelumnya menilai tingkat keparahan pandemi COVID-19 menggunakan PSAF pada April 2020 berdasarkan data dari Cina hingga 11 Februari 2020. Dalam penilaian awal, mereka menilai penularan COVID-19 berskala 5 dan skala keparahan klinisnya pada 4 hingga 7, menempatkan pandemi COVID-19 di kuadran "keparahan sangat tinggi". Penilaian awal ini menempatkan pandemi COVID-19 sebagai pandemi paling parah sejak pandemi influenza 1918.

## Keterbatasan
Penilaian menggunakan kerangka seperti ini memiliki beberapa keterbatasan. Ketika peneliti dari CDC melakukan kajian pustaka untuk membandingkan data yang digunakan pada dari kerangka ini dengan data yang digunakan pada penelitian terdahulu, beberapa data yang dihasilkan berbeda atau bahkan kontradiktif. Hal ini menjadikan peneliti kesulitan untuk mengukur variabilitas sehingga kesulitan pula membandingkan kerangka ini dengan kerangka yang digunakan pada penelitian lain.

Namun, menciptakan kerangka penilaian dengan skala yang terstandardisasi seperti pada keranangka ini menciptakan data yang dapat digunakan dan dibandingkan oleh banyak penelitian lain. Hal ini dapat meningkatkan pemahaman peneliti dalam tingkat keparahan pandemi.

## Referensi