2775-0574">
  •  
  •  
 

Abstract

Tahun 2021 Indonesia menempati peringkat ke-6 di dunia dengan kasus kematian akibat diabetes terbanyak. Tingginya angka kematian diabetes disebabkan oleh banyak hal, salah satunya adalah komorbiditas. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh komorbid terhadap tingkat survival penderita diabetes tipe II di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data sampel kontekstual diabetes melitus BPJS tahun 2015-2021 dengan desain kohort retrospektif dan didapatkan jumlah sampel 96.379 terbobot. Dilakukan analisis statistik univariat, bivariat dengan kurva Kaplan-Meier dan Uji Log-Rank, dan multivariat dengan uji cox proportional hazard. Hasil penelitian menunjukan bahwa penderita diabetes tipe II yang memiliki komorbid mempunyai cumulative survival probability (CSP) yang lebih rendah dan memiliki risiko kematian yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang tidak memiliki komorbid, terutama pada penderita yang memiliki komorbid tidak sesuai (CSP=85,6%; 95% CI=84,4-86,7%; aHR=1,64; 95%; CI=1,150–1,390). Maka dari itu, penting untuk memperhatikan perawatan yang diberikan kepada penderita diabetes tipe II yang memiliki komorbid tidak sesuai agar perawatan yang diberikan tidak memperburuk kondisi salah satu penyakit.

References

1. Betteng R, Pangemanan D, Mayulu N. Analisis Faktor Resiko Penyebab Terjadinya Diabetes Melitus Tipe 2 Pada Wanita Usia Produktif di Puskesmas Wawonasa. J e-Biomedik. 2014;2(2):404–12.

2. World Health Organization. Global status report on noncommunicable diseases 2014 [Internet]. World Health Organization. 2014. Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/148114

3. Direktorat P2PTM Kementrian Kesehatan RI. Penyakit Tidak Menular Tingkatkan Risiko Kematian Akibat COVID-19 [Internet]. Kementrian Kesehatan RI. 2020 [cited 2022 Sep 12]. Available from: https://p2ptm.kemkes.go.id/artikel-sehat/penyakit-tidak-menular-tingkatkan-risiko-kematian-akibat-covid-19#:~:text=

4. International Diabetes Federation. What is diabetes [Internet]. 2022 [cited 2022 Sep 12]. Available from: https://www.idf.org/aboutdiabetes/what-is-diabetes.html

5. WHO. Classification of diabetes mellitus. WHO; 2019.

6. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas, 2021. 10th ed. International Diabetes Federation; 2021.

7. Kementrian Kesehatan RI. Tetap Produktif, Cegah, dan Atasi Diabetes Melitus. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI; 2020.

8. Pahlevi R. Kasus Kematian Akibat Diabetes di Indonesia Terbesar Keenam di Dunia [Internet]. databoks. 2021. Available from: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/11/26/kasus-kematian-akibat-diabetes-di-indonesia-terbesar-keenam-di-dunia#:~:text=

9. Boehme MWJ, Buechele G, Frankenhauser-Mannuss J, Mueller J, Lump D, Boehm BO, et al. Prevalence, incidence and concomitant co-morbidities of type 2 diabetes mellitus in South Western Germany - a retrospective cohort and case control study in claims data of a large statutory health insurance. BMC Public Health. 2015;15(1):855.

10. Deshpande AD, Harris-Hayes M, Schootman M. Epidemiology of Diabetes and Diabetes-Related Complications. Phys Ther. 2008;88(11):1254–64.

11. Valderas JM, Starfield B, Sibbald B, Salisbury C, Roland M. Defining comorbidity: implications for understanding health and health services. Ann Fam Med. 2009;7(4):357–63.

12. Eilat-Tsanani S, Margalit A, Golan LN. Occurrence of comorbidities in newly diagnosed type 2 diabetes patients and their impact after 11 years’ follow-up. Sci Rep. 2021;11(1):11071.

13. Piette JD, Kerr EA. The Impact of Comorbid Chronic Conditions on Diabetes Care. Diabetes Care. 2006;29(3):725–31.

14. Aga F, Dunbar SB, Kebede T, Gary RA. The role of concordant and discordant comorbidities on performance of self-care behaviors in adults with type 2 diabetes: a systematic review. Diabetes Metab Syndr Obes. 2019;12:333–56.

15. Magnan EM, Gittelson R, Bartels CM, Johnson HM, Pandhi N, Jacobs EA, et al. Establishing chronic condition concordance and discordance with diabetes: a Delphi study. BMC Fam Pract. 2015;16:42.

16. Goel M, Khanna P, Kishore J. Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate. Int J Ayurveda Res. 2010;1(4):274–8.

17. Sullivan L. Cox Proportional Hazards Regression Analysis [Internet]. Boston University School of Public Health. 2016. Available from: https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/mph-modules/bs/bs704_survival/BS704_Survival6.html

18. Laiteerapong N, Huang ES, Chin MH. Prioritization of care in adults with diabetes and comorbidity. Ann N Y Acad Sci. 2011;1243(1):69–87.

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.