Deteksi Dini Stroke Melalui Pengembangan Model Prediktor Stroke Berbasis Faktor Risiko Dr. dr. Muhammad Isman Jusuf, Sp.S Fakultas Olahraga & Ilmu Kesehatan Universitas Negeri Gorontalo/ SMF Saraf RSUD Prof.dr.Aloei Saboe Kota Gorontalo
Disampaikan pada KONAS IAKMI Makassar 3 November 2016 1
Biodata
Pendidikan: • S1:Dokter Umum FK UGM (2003) • S2:Dokter ahli Saraf FK UGM (2008) • S3:Doktor Ilmu Kesehatan FKM UNAIR (2016) Jabatan/organisasi • Staf pengajar FIKK UNG,FIP UNG, FIKES UMG, Poltekes Gorontalo • Rektor Universitas Muhammadiyah Gorontalo • Ketua Komite Medik RS Islam Gorontalo • Sekretaris Ikatan Dokter Indonesia Cabang Kota Gorontalo • Ketua Departemen Kebijakan dan Pembiayaan Kesehatan IAKMI Provinsi Gorontalo • Anggota Perhimpunan Dokter Spesialis Saraf Indonesia Cabang 2 Manado
1
10% of All Deaths in Developed Countries Are Due to Stroke Tuberculosis Malaria Diarrheal disease Perinatal causes 3% Chronic obstructive pulmonary disease HIV/AIDS Respiratory tract infection
3%
2%
4% 5%
Other 27%
5% 7% Injury 9%
Stroke 10%
Coronary heart disease 13% Cancer 12%
HIV/AIDS = human immunodeficiency virus/acquired immunodeficiency syndrome.
3
Stroke Masalah Kesehatan Serius
Global
USA
Australia
IND
Stroke strateji 4
2
Stroke Global • 5,5 juta penduduk meninggal - 10% nya karena stroke • 9 juta cacat karena stroke • 50 juta disability-adjust life years hilang karena stroke
5
Stroke di USA • • • •
730.000 stroke baru & stroke ulang 160.000 meninggal setiap tahun 1 stroke/1 menit, 1 meninggal/3 menit 51 milyar US$ (direct & indirect cost)
6
3
Stroke di Australia • 10% penyebab kematian • > 40.000 stroke setiap tahun – 1/3 fatal
• 1,67 milyar dolar • 70.000 stroke setiap tahun 7
Stroke di Indonesia • total penderita stroke di Indonesia diperkirakan 500.000 setiap tahun • saat ini Indonesia merupakan negara dengan jumlah penderita stroke terbesar di Asia. • 52,5% pendapatan penderita stroke dan keluarganya habis hanya untuk pengobatan stroke. 8
4
Stroke di Indonesia • prevalensi stroke cenderung mengalami kenaikan dari 8,3 per mil pada tahun 2007 menjadi 12,1 per mil di tahun 2013. • Dari 33 Provinsi 2 provinsi kecenderungan menurun:kepulauan Riau dan Nangroe Aceh Darussalam • Saat ini 3 provinsi yang memiliki angka prevalensi stroke tertinggi adalah Sulawesi Selatan (17,9‰), Daerah Istimewa Yogyakarta (16,9‰) dan Sulawesi Tengah (16,6‰).
9
Stroke di Gorontalo • Prevalensi stroke di provinsi Gorontalo pada tahun 2007 14,9‰. Hal ini menempatkan Gorontalo pada urutan ketiga nasional • Riskesdas 2013 peringkat Gorontalo turun menjadi urutan ke 10, prevalensi 12,3 per mil. Walaupun demikian angka ini masih di atas prevalensi nasional yakni 12,1 per mil • Di RSAS stroke menempati 10 besar penyakit • Di bangsal saraf RSAS stroke urutan 1 • Stroke usia muda >30 thn
10
5
Masalah
Prevensi efektif
Manejemen efektif
Sebelum terjadi stroke
Morbiditas
Setelah terjadi stroke
Mortalitas & QOL
Stroke Strateji
11
FAKTOR RISIKO STROKE Faktor risiko stroke adalah sebuah karakteristik pada seorang individu yang mengindikasikan bahwa individu tersebut memiliki peningkatan risiko untuk kejadian stroke dibandingkan dengan individu yang tidak memiliki karakterstik tersebut (Hankey et al,. 2006). 12
6
Risk Factors for Stroke
Non-Modifiable Risk Factors for Stroke •Age •Sex •Race/ethnicity •Family history
Modifiable Risk Factors for Stroke6 •Hypertension •Diabetes •Smoking •Hyperlipidemia •Carotid stenosis •Atrial fibrillation 13
• Apabila seseorang dengan faktor risiko mengalami stroke, maka dalam hitungan menit pertama sampai beberapa jam setelah onset stroke akan terjadi defisit neurologis dengan demikian merupakan kesempatan untuk mencegah kematian atau kecacatan permanen yang serius.
14
7
• Sistem diagnosis yang cepat dan penanganan yang tepat akan menghaslkan terapi stroke yang optimal. • Pedoman pada saat terjadi stroke akut adalah pasien segera ditangani dokter umum dalam 10 menit pertama, anamnesis, pemeriksaan fisik, dan pemeriksaan darah rutin dilakukan secepatnya, pemeriksaan CT Scan kepala dilakukan dalam 30 menit pertama dan keputusan terapi dikerjakan dalam 60 menit pertama (Gonzalez et al., 2006). 15
INDICATIONS FOR CT & MRI IN STROKE
DIAGNOSTIC 1. Types of stroke (etiopathology) 2. Topical localisation (Anatomy) 3. Size & extension 4. Diff. Diag. to SOL, etc. 5. Monitoring : follow up, assesment of treatment (PERDOSSI, 1999)
8
9
DIAGNOSIS STROKE DI FASKES • Standar baku diagnosis stroke adalah dengan menggunakan CT Scan kepala. • Guys Hospital Score (1985) Sensitivitas 78-82%. • Skor Junaidi Wijaya (1988) Sensitivitas 87% • Skor Siriraj (1991) sensitivitas 90,3%. • Lamsudin (1997) menyusun Algoritma Stroke Gadjah Mada (ASGM) berdasarkan gejala klinis dengan sensitivitas 95%.
19
ALGORITMA STROKE GADJAH MADA penderita stroke akut dengan atau tanpa
penurunan kes., nyeri kepala, refleks babinski
3 atau 2 dari ketiganya ada
1 dari ketiganya ada
stroke perdarahan
penurunan kes. ada, nyeri kepala dan refleks babinski tidak ada atau nyeri kepala ada, penurunan kes., dan refleks babinski tidak ada
tidak ada ketiganya stroke iskemik akut (stroke infark)
refleks babinski ada, penurunan kes. dan nyeri kepala tidak ada 20
10
Asesmen diagnosis dini stroke di tempat kejadian • Face Arm Speech Test (FAST), • Los Angeles Paramedic Stroke Scale (LAPSS), • Cincinnati Prehospital Stroke Scale (CPSS), • Melbourne Ambulance Stroke Screen (MASS) (Kothari et al., 1999;Harbison et al., 2003; Nor et al., 2004;Hand et al.,2006). 21
PROBLEMA • Walaupun telah ada alat bantu diagnostik berupa scoring dan algoritma untuk mempermudah diagnosis stroke, namun kenyataan di lapangan para dokter umum masih kesulitan dalam mendiagnosis bedasarkan tanda dan gejala klinis pada pasien. • Pasien dengan riwayat gejala tidak spesifik dan serangan pertama memiliki ketepatan diagnosis lebih rendah dibandingkan serangan ulang. (Brott & Bogousslavsky, 2000). 22
11
• Masalah lainnya adalah sebagian besar pasien stroke tidak dirujuk. 79% pasien TIA dan 88% pasien stroke yang dievaluasi pertama kali oleh dokter umum, hanya 6% dari pasien tersebut yang dirujuk ke rumah sakit untuk rawat inap (Larry et al., 2000).
• Penelitian stroke di Indonesia menunjukkan beberapa masalah: tidak sadar menderita stroke (56,3%), masalah transportasi (21,5%), minum obat tradisional (11,8%), pergi ke dukun (4,2%) dan tidak tahu (6,2%) (Misbach et al., 2001). 23
• Hasil penelitian Yastroki (2003) menunjukkan bahwa dari insan pasca stroke yang diteliti hanya 30,05% mengetahui stroke sebelum terkena penyakit stroke.
24
12
SOLUSI • Dalam rangka mencegah keterlambatan penanganan pasien stroke di rumah sakit, maka perlu dikembangkan suatu alat untuk memprediksi risiko ataupun mengklasifikasikan risiko terhadap kejadian stroke sehingga bisa digunakan untuk pencegahan atau prevensi primer stroke pada populasi tertentu.
25
Evidence-Based Clinical Practice Clinical Decision Making RF
P/
D/
Primary Prevention Healthy
Sec. Prevention Stroke
Outcome
Recovery
Disability Dead
Patho-physiology
R/
Cost-Utility Quality of Care
26
13
• Model Prediksi memperkuat konsep manajemen stroke secara terpadu dan komprehensif sejak stadium prepatogenesa, patogenesa dan post patogenesa. • Pada stadium patogenesa dan post patogenesa stroke telah dikembangkan standart operasional prosedur penanganan pasien stroke mulai dari anamnesa, pemeriksaan fisik, pemeriksaan laboratorium, pemeriksaan radiologi, prosedur terapi sampai pada prosedur rehabilitasi, yang berbasis bukti ilmiah. 27
• Namun pada stadium pre patogenesis belum mendapat perhatian khusus baik dari petugas kesehatan maupun masyarakat • Penanganan stroke sejak stadium prepatogenesis diharapkan dapat menurunkan tingkat insidensi stroke bahkan lebih jauh lagi akan mencegah kematian dan kecacatan akibat stroke. 28
14
MODEL PREDIKSI STROKE 1.Framingham
(1991),Kohort, Prediksi stoke infarkKulit putih Amerikausia ,tekanan darah sistolik, terapi antihipertensi, interaksi terapi dengan tensi, diabetes melitus, merokok, penyakit kardiovaskuler, fibrilasi atrium, hipertrofi ventrikel kiri
INTERSTROKE ( 2010)KasusKontrol, Prediksi Stroke infark, perdarahan22 negara diluar Indonesiahipertensi, merokok, rasiopinggang-panggul, skor risiko diet,aktivitas fisik, diabetes melitus, asupan alkohol, faktor psikososial dan penyakit jantung.
EUROSTROKE (2002)Kasus-Kontrol, Prediksi Stroke infark, Eropa, Usia, Riwayat stroke, Riwayat Hipertensi, Merokok, Diabetes, Tekanan darah diastolik, Kadar Fibrinogen
ARIC (2004)Kohort, Prediksi stoke infarkKulit hitam AmerikaRiwayat penyakit jantung koroner, Tekanan darah diastolik, Terapi antihipertensi, Merokok, Diabetes melitus, Hipertrofi ventrikel kiri
Chien et al., (2010) Kohort Prediksi stroke atau bukan stroke, tidak membedakan infark dan perdarahan, China,
Martini( 2010)Kasus-Kontrol, Prediksi Stroke infarkIndonesiaGula darah puasa, Gula 2 jam PP, HbA1c, Kolesterol total, HDL, LDL, TrigliseridaTekanan darah sistolik, Tekanan darah diastolic, Riwayat Diabetes, Riwayat hipertensi, Riwayat hiperuricemia, Pajanan asap rokok.
Usia, jenis kelamin, tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, riwayat keluarga stroke, atrial fibrilasi dan diabetes melitus
29
Jusuf ( 2016)Kasus-Kontrol Prediksi Stroke infark dan stroke perdarahan,Indonesia Pola makan, Aktivitas Fisik,Merokok, Keteraturan Ibadah, Pola Tidur, mendengkur,Stres Psikososial, Tidak sabar,TDS, TDD, Riwayat stroke,Riwayat DM, riwayat dislipidemia, riwayat hipertensi, riwayat hiperuricemia Cholesterol total, LDL, HDL, Trigliserida, asam Urat, Kadar Gula Darah Puasa
30
15
• Penelitian tentang model prediksi stroke telah dilakukan di beberapa negara • Skor risiko dari beberapa penelitian ini tidak dapat digunakan pada populasi berbeda walaupun berada pada kelompok umur yang sama. Hal ini dilatarbelakangi bahwa populasi ras tertentu memiliki karakteritik yang tidak sama.
31
MODEL FRAMINGHAM • Untuk Pria= 0.0505 x Umur + 0.0140 x TDS + 0.3263 x TxHT + 0.3384 x DM + 0.5147 x Merokok + 0.5195 x CVD + 0.6061 x AF + 0.8415 x LVH
32
16
MODEL EUROSTROKE • 0.3 x Umur + 19 x Riwayat stroke + 8 x DM + 5 x Merokok + 3 x Riwayat Hipertensi + 0.2 x TDD
33
MODEL Chien • Umur (8 poin) + Jenis kelamin (1 poin) + TDS (3 point) + TDD(2 point) + Riwayat keuarga stroke + (1 Point) + AF (1 Point) + DM (1 Point)
34
17
MODEL PREDIKSI DI INDONESIA • Penelitian tentang prediktor stroke di Indonesia pernah dilakukan oleh Martini (2010) yang menyusun indeks stroke infark berdasarkan faktor risiko yang bisa diubah. Indeks disusun dengan mengunakan indikator klinis dan laboratoris saja
35
Model Martini • 0.16 x paparan asap rokok + 0,27 x riwayat hipertensi + 0.73 x Riwayat DM + 0.17 x Riwayat hiperuricemia + 0.50 x TDS + 0.46 x TDD + 0.93 x GDS + 0.97 x GDP + 0.93 x GD2JPP + 0.70 x HBA1C + 0.20 x Chol tot + 0.17 x HDL • Risiko rendah jika skor < 7.66 • Risiko sedang jika skor 7.66 – 14.42 • Risiko tinggi jika skor > 14.42 36
18
• Berdasarkan penelitian model prediktor stroke sebelumnya, maka perlu dikembangkan suatu indeks prediktor stroke di Indonesia berdasarkan faktor risiko yang tidak hanya terdiri atas indikator klinis dan laboratorik saja tetapi juga memasukkan indikator demografik, perilaku dan psikospiritual. • Indeks tersebut tidak hanya untuk memprediksi stroke infark saja, tetapi juga dapat memprediksi perdarahan. 37
MODEL ISMAN JUSUF • -0.208 x Kriteria Sistolik+ 0.675 x Kriteria Diastolik -0.374 x Kadar Trigliserid +0.166 x Riwayat Hipertensi -0.259 x Riwayat Stroke +0.327 x Riwayat Dislipidemia 0.458 x Konsumsi Sayur +0 .169 x durasi tidur -0.053 x mendengkur + 0.274 x Aktifitas Olahraga -0.166 x Emosional. • Bila Skor< 0,208 termasuk kategori stroke Infark jika, Skor > 0.208 termasuk Stroke Perdarahan. 38
19
• Hipertensi tekanan darah sistolik, kadar trigliserid, riwayat stroke, konsumsi makan sayur, tidur mendengkur dan stres faktor risiko utama stroke infark. • petugas kesehatan dan masyarakat fokus menurunkan faktor risiko yang dapat diubah yaitu tekanan darah sistolik dan kadar trigliserida. • Intervensi dapat dilakukan pada stadium prepatogenesis dengan diet berimbang termasuk konsumsi sayur, rutin melaksanakan pemeriksaan tekanan darah dan kadar trigliserida secara berkala serta manajemen stres.
39
• tekanan darah diastolik, riwayat hipertensi, riwayat dislipidemia, durasi tidur dan kurang olahraga faktor risiko yang paling dominan terhadap kejadian stroke perdarahan. • Intervensi terhadap faktor-faktor risiko ini diharapkan mampu mempengaruhi penurunan insidensi stroke perdarahan di masyarakat melalui penurunan tekanan darah diastolik dan rutin melaksanakan olahraga secara teratur.
40
20
SIMPULAN • Model prediktor stroke perlu disosialisasikan kepada tenaga medis dan paramedis sebagai alat skrining untuk memprediksi stroke di masyarakat. • Apabila setelah dilakukan skrining, didapatkan masyarakat masuk kategori risiko rendah dan sedang, maka perlu dilakukan upaya promotif. • Bagi masyarakat yang masuk kategori risiko tinggi maka perlu dilakukan upaya preventif primer. 41
42
21
