Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Disertasi ini membahas pengembangan indikator antropometri baru yaitu rasio LiLA terhadap panjang lengan atas (PLA) serta model prediksi risiko Kurang Energi Kronis (KEK) pada wanita usia subur (WUS) suku Melayu. Disain studi cross sectional menggunakan sebagian data Riskesdas 2013 dan data primer. Sampel 1009 WUS berusia 18-49 tahun (tidak hamil) di Kota Makassar dan Kabupaten Tana Toraja, Selawesi Selatan. Hasil studi menemukan formula yang optimal adalah Rasio LiLA/ PLA < 4,25 untuk mendeteksi risiko KEK, lebih baik validitasnya (Sn= 80%; Sp=84%) dibandingkan validitas LiLA menggunakan baku Indeks Massa Tubuh. Prevalensi KEK pada WUS 9,9% (IMT< 18,5); Risiko KEK 22,4 % (Rasio LiLA/ PLA < 4,25). Validitas LiLA < 23,5 cm sudah baik (Sn= 76%; Sp=87,2%), tetapi titik potong optimal untuk skrining adalah <=24,0 cm (Sn= 90%; Sp= 77%) untuk mendeteksi risiko KEK WUS. Faktor risiko KEK: umur, paritas, penggunaan alat kontrasepsi, penyakit infeksi, aktifitas fisik, pekerjaan, status kawin dan sosial ekonomi. Penyakit infeksi berat (POR= 2,79) sebagai faktor risiko dominan; sedangkan faktor protektif dominan adalah penggunaan alat kontrasepsi hormonal (POR= 0,43). Diperlukan komunikasi, informasi, edukasi pada WUS untuk menerapkan pedoman gizi seimbang, pola hidup sehat serta pencegahan penularan penyakit infeksi seperti TB, Malaria dan Hepatitis serta penanganan yang tepat untuk mencegah KEK.

---

This study examined the development of new anthropometric indicator was the ratio of MUAC to upper arm length (UAL) and the prediction model of the risk of Chronic Energy Deficiency (CED) in Malay women of reproductive age. Crosssectional study design using part of the data Riskesdas 2013 and primary data. Samples were 1009 women aged 18-49 years (not pregnant) in Makassar and Tana Toraja South of Sulawesi. The study found that the optimal formula was MUAC/ UAL <4.25 to detect a risk of CED, better validity (Sn= 80%; Sp= 84%) compared to MUAC with the gold standard was Body Mass Index (BMI). Prevalence of CED on women of reproductive age 9.9% (BMI <18.5); Risk of CED 22.4% (MUAC/ UAL <4.25). The validity of MUAC <23.5 cm was good but the optimal cut point for screening the risk of CED was <=24 cm (Sn= 76%; Sp= 87.2 %). CED risk factors were age, parity, contraceptive use, infectious diseases, physical activity, job, marital status and socioeconomic. The dominant risk factor was severe infectious disease (POR= 2.79) while the dominant protective factor was the use of hormonal contraceptives (POR= 0.43). It needs communication, information and education to applying balanced nutrition guidelines, healthy lifestyles and the prevention of transmission of infectious diseases such as TB, Malaria and Hepatitis as well as adequate treatment to prevent CED."

"Massa otot memiliki banyak manfaat, termasuk untuk aktivitas kehidupan sehari-hari dan memengaruhi dalam kinerja olahraga. Selain itu, otot juga berperan sebagai pencegahan dari berbagai kondisi patologis dan penyakit kronis yang umum terjadi. Kemajuan teknologi telah membuat massa otot semakin mudah diukur dengan akurat, namun tidak semua kegiatan dapat mengakses alat ukur massa otot dengan mudah terkait alat ukur yang terbatas dan terbilang mahal. Tujuan penelitian ini adalah untuk menciptakan metode alternatif menghitung massa otot berdasarkan ukuran lingkar betis, lingkar otot lengan atas, dan lingkar lengan atas pada karyawan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional dengan total sampel 96 responden. Hasil penelitian menunjukkan adanya korelasi kuat pada jenis kelamin yang tidak dibedakan antara lingkar otot lengan atas dengan massa otot r = 0,545, korelasi kuat pada laki-laki antara lingkar lengan atas dengan massa otot r = 0,650, serta korelasi kuat pada perempuan antara lingkar betis dengan massa otot r = 0,716. Model prediksi yang paling ideal digunakan adalah Massa Otot kg = 11,964 JK 1,108 LiLA cm 0,07 LOLA cm 5,757 dengan nilai akurasi 0,829 dan pertimbangan akurasi yang tinggi serta kemudahan pengaplikasian di lapangan.

---

Muscle mass has many benefits, including for daily activities and sports performance. In addition, muscle also serves as a prevention of various pathological conditions and chronic diseases are common. Advanced technology makes easier to measure muscle mass accurately, but not all activities can easily access muscle mass measurements with limited and costly measuring instruments.

The purpose of this study is to create an alternative method of calculating muscle mass based on calf circumference, mid upper arm muscle circumference, and mid upper arm circumference on employees of Public Health Faculty, Universitas Indonesia. This study used cross sectional design and samples total in this study are 96 respondents.

The results showed a strong correlation of all samples between mid upper arm muscle circumference and muscle mass r 0,545, strong correlation in males sample between mid upper arm circumference and muscle mass r 0,650, and strong correlation in women samples between calf circumference and muscle mass r 0,716. The most ideal prediction model used is Muscle Mass kg 11,964 JK 1,108 LiLA cm-0,07 LOLA cm 5,757 with correlation value 0,829, high accuracy and applicable in the field. "

"Otot merupakan fungsi dari aktivitas sehari-hari. Seiring bertambahnya usia, perubahan organ tubuh menyebabkan penurunan massa otot yang berakibat pada individu lanjut usia mengalami penurunan kekuatan tubuh sehingga mobilitasnya berkurang, kesulitan dalam melakukan aktivitas sehari-hari, kesulitan menjaga keseimbangan tubuh, meningkatkan resiko seseorang mengidap penyakit. orang lanjut usia mudah jatuh dan mengalami patah tulang. Namun demikian tidak semua metode pengukuran massa otot apendikuler praktis dan murah sehingga diperlukan metode lain yang dapat mengukur massa otot apendikuler dengan biaya yang sederhana, praktis, dan murah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model prediksi massa otot apendikuler berdasarkan lingkar tengah paha, lingkar betis dan lingkar lengan atas sebagai alternatif pengukuran massa otot pada lansia. Penelitian ini menggunakan desain penelitian potong lintang dengan jumlah sampel 101 individu berusia ≥60 tahun (37 laki-laki dan 64 perempuan) di Desa Kadumanggu. Model prediksi yang dihasilkan adalah Massa Otot Apendikuler (kg) = (64.171 x Tinggi Badan (m)) + (1.710 x Indeks Massa Tubuh (kg / m2)) - (0.109 x Lingkar Lengan Atas (cm)) + 0.178 x Lingkar Betis (cm)) + (0,033 x Lingkar Paha Tengah (cm)) - (0,535 x Berat Badan (kg)) - (0,065 x Usia (tahun)) - 98,098 untuk pria lanjut usia (R2 = 0,710; LIHAT = 1, 43 kg ; p <0,05) dan Massa Otot Apendikular (kg) = (8,987 x Tinggi Badan (m)) - (0,170 x Indeks Massa Tubuh (kg / m2)) - (0,117 x Lingkar Lengan Atas (cm)) + (0,121 x Lingkar Betis (cm)) - (0,025 x Lingkar Paha Tengah (cm)) + (0,160 x Berat Badan (kg)) - (0,059 x Usia (tahun)) - 6,491 untuk wanita (R2 = 0,700; LIHAT = 1,23 kg; p <0,05). Model prediksi ini menunjukkan bahwa berat badan, tinggi badan, indeks massa tubuh, umur, lingkar tengah paha, lingkar betis, dan lingkar lengan atas memiliki hubungan yang signifikan dengan massa otot apendikuler.

---

Muscle is a function of daily activities. With age, changes in body organs cause a decrease in muscle mass which results in elderly individuals experiencing a decrease in body strength so that their mobility is reduced, difficulty in carrying out daily activities, difficulty maintaining body balance, increasing a person's risk of suffering from disease. elderly people fall easily and have broken bones. However, not all methods of measuring appendicular muscle mass are practical and inexpensive so that another method is needed that can measure appendicular muscle mass at a cost that is simple, practical, and inexpensive. The purpose of this study was to obtain a predictive model for appendicular muscle mass based on mid-thigh circumference, calf circumference and upper arm circumference as an alternative to measuring muscle mass in the elderly. This study used a cross-sectional study design with a total sample of 101 individuals aged ≥60 years (37 males and 64 females) in Kadumanggu Village. The resulting prediction model is Appendicular Muscle Mass (kg) = (64,171 x Body Height (m)) + (1,710 x Body Mass Index (kg / m2)) - (0.109 x Upper Arm Circumference (cm)) + 0.178 x Calf Circumference (cm)) + (0.033 x Mid Thigh Circumference (cm)) - (0.535 x Body Weight (kg)) - (0.065 x Age (years)) - 98.098 for elderly men (R2 = 0.710; VIEW = 1.43 kg; p <0.05) and Appendicular Muscle Mass (kg) = (8.987 x Body Height (m)) - (0.170 x Body Mass Index (kg / m2)) - (0.117 x Upper Arm Circumference (cm)) + (0.121 x Calf Circumference (cm)) - (0.025 x Mid Thigh Circumference (cm)) + (0.160 x Body Weight (kg)) - (0.059 x Age (years)) - 6.491 for women (R2 = 0.700; VIEW = 1.23 kg; p <0.05). This predictive model shows that body weight, height, body mass index, age, mid-thigh circumference, calf circumference, and upper arm circumference have a significant relationship with appendicular muscle mass."

"ABSTRAKNama : Utih ArupahNPM : 1506787121Program : Magister Ilmu Kesehatan MasyarakatJudul : Model Prediksi Berat Badan Menggunakan Prediktor LingkarLengan Atas, Lingkar Pinggang, Lingkar Paha, Lingkar Betis,dan Panjang BadanPengukuran berat badan di rumah sakit merupakan parameter yang objektif,akan tetapi tidak semua pasien yang dirawat dapat dilakukan penimbanganberat badan dengan timbangan biasa, karena pasien tidak bisa berdiri tegak,ketidakmampuan pasien untuk berdiri,lemah tubuh, kesadaran menurun, karenapenyakit tertentu sehingga data yang dihasilkan memiliki reliabilitas yangkurang baik. Lingkar lengan, lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis danpanjang badan merupakan salah satu ukuran antropometri yang kuat dapatdigunakan untuk memprediksi berat badan. Penelitian ini bertujuan untukmengembangkan model prediksi berat badan berdasarkan lingkar lengan atas,lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis dan panjang badan. Penelitiandilakukan pada bulan nopember 2017. Disain yang digunakan adalah crosssectional jumlah sampel 160 orang pegawai yang diambil secara simplerandom sampling di RSCM. Variabel yang dikumpuli meliputi berat badan,lingkar lengan atas, lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis, dan panjangbadan. Berat badan diukur dengan penimbangan dan lingkar lengan atas,lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis dengan melingkari pita, panjangbadan dengan ukuran meteran. Hasil akhir dari penelitian menghasilkan modelprediksi berat badan untuk mendapatkan berat badan prediksi. Menghasilkan18 model prediksi berat badan memiliki nilai R square tinggi yaitu: 2 modelprediksi berat berat untuk laki-laki R2= 0,898, dan R2= 0,930, 9 model prediksiberat badan untuk perempuan R2=0,960, R2=0,952, R2=0,953, R2=0,956,R2=0,968, R2=0,949, R2=0,945, R2=0,963, R2= 0,944 dan 7 model prediksiuntuk gabungan laki-laki dan perempuan R2=0,949, R2=0,934, R2=0,893,R2=0,935, R2=0,914, R2=0,913, R2=0,929. Peneliti menyimpulkan bahwamodel prediksi berat badan yang dihasilkan akurat untuk memprediksi beratbadan dewasa. Namun perlu dilakukan penelitian kembali pada populasi yanglebih luas.Kata Kunci : Model Prediksi, Berat Badan, Lingkar Lengan Atas

---

ABSTRACTNama Utih ArupahNPM 1506787121Program Master of Public HealthJudul Weight Prediction Models Using Upper Arm CircumferencePredictor, Waist Circumference, Thigh Circumference, CalfCircumference and body LengthThe Weight measurement at Hospital is an objective parameter, however thereare only a few treated patients whose body weights can be measured withordinary scales. The reasons are mostly because of their inability to stand up bythemselves or because of certain disease so that the data results have lessreliability. Arm circumference, waist circumference, thigh circumference, calfcircumference and body length are one of the strongest anthropometry can beused to predict body weight. This research aims to develop a weight predictionmodel based on the upper arm circumference, waist circumference, thighcircumference, calf circumference and body length. This research wasconducted in November 2017. The design which used are cross sectional with160 samples of staffs which were taken by simple random in RSCM. Thecollected variables which consist of body weight, upper arm circumference,waist circumference, thigh circumference, calf circumference, and body length.Measurement of body weights can be done by weighing them. Measurement ofupper arm circumference, waist circumference, thigh circumference, calfcircumference can be done by using metering ribbon, and body length withstick meter. The final result of the research creates the formula of body weightprediction to get body weight rsquo s prediction. Producing 18 weight predictionmodels that have high lsquo R rsquo square value, that is 2 weight prediction models forman which are R2 0,898, and R2 0,930, 9 weight prediction models forwomen which are R2 0,960, R2 0,952, R2 0,953, R2 0,956, R2 0,968,R2 0,949, R2 0,945, R2 0,963, R2 0,944 and 7 weight prediction models ofmixed gender R2 0,949, R2 0,934, R2 0,893, R2 0,935, R2 0,914, R2 0,913,R2 0,929 . Scientists concluded that weight prediction models which wasdeveloped is accurate for predicting adult body weight. However, it needs to bere examined in the wider population.Keywords Prediction model, weight, upper arm circumference"

"

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan titik potong lingkar lengan atas pada posisi berbaring. Penelitian ini menggunakan desain cross-sectional. Data diambil dari rekam medis pasien poliklinik radioterapi RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo (n=207) dan dilakukan pengukuran antropometri pada pasien. Titik potong lingkar lengan atas diperoleh dari kurva ROC dan indeks Youden tertinggi. Dari penelitian ini didapatkan perbedaan rata-rata antara lingkar lengan atas pada posisi berdiri dan terlentang adalah 0,13 ± 0,33 cm (p<0,001). Lingkar lengan atas dari keseluruhan subjek memiliki korelasi yang kuat dan signifikan dengan indeks massa tubuh (r=0,932; p<0,001). Nilai AUC lingkar lengan atas untuk mendeteksi malnutrisi adalah 0,97 (95% CI 0,947-0,992; p<0,001). Lingkar lengan atas <23,4 cm menunjukkan sensitivitas 94,7% dan spesifisitas 95,6% untuk pria, dan sensitivitas 95% dan spesifisitas 89% untuk wanita. Sebagai kesimpulan, lingkar lengan atas <23,4 cm dapat digunakan sebagai salah satu alternatif pengukuran untuk mendeteksi malnutrisi, terutama bila indeks massa tubuh tidak dapat diukur.

---

This study aims to establish a cut-off point for mid-upper arm circumference in the supine position. This is a cross-sectional study. Data were taken from patients at the radiotherapy clinic of Dr. Cipto Mangunkusumo General Hospital (n=207) by medical records, and anthropometric measurements were performed. The cut-off point of the mid-upper arm circumference was obtained from the ROC curve and the highest Youden’s index. This study found that the mean difference between mid-upper arm circumference in the standing and supine positions is 0.13±0.33 cm (p<0.001). The mid-upper arm circumference from all subjects strongly and significantly correlates to body mass index (r=0.932; p<0.001). The area under the curve of the mid-upper arm circumference for detecting malnutrition was 0.97 (95% CI 0.947–0.992; p<0.001). The mid-upper arm circumference of <23.4 cm presents a sensitivity of 94.7% and a specificity of 95.6% for men, and a sensitivity of 95% and a specificity of 89% for women. In conclusion, the mid-upper arm circumference of <23.4 cm can be used as an alternative measurement to detect malnutrition, particularly when body mass index cannot be measured.
 

"

"Status gizi pada ibu hamil mempengaruhi komposisi mikrobiota usus ibu yang secara tidak langsung akan mempengaruhi pembentukan mikrobiota usus anak. Penelitian ini adalah suatu studi potong lintang yang mencari korelasi peningkatan berat badan dan lingkar lengan atas dengan jumlah Bifidobacterium dan Lactobacillus pada 52 ibu hamil trimester ketiga. Penelitian dilaksanakan di 10 Puskesmas Kecamatan Jakarta Timur selama bulan Februari?April 2015. Uji korelasi peningkatan BB dengan jumlah Bifidobacterium (r = 0,119, p = 0,4) dan dengan jumlah Lactobacillus (r = -0,009, p = 0,951). Korelasi LLA dengan jumlah Bifidobacterium (r = -0,211, p = 0,134) dan dengan jumlah Lactobacillus (r = - 0,013, p = 0,926). Dengan demikian, penelitian ini belum dapat membuktikan bahwa terdapat adanya korelasi antara peningkatan BB dan LLA dengan jumlah Bifidobacterium dan Lactobacillus pada kehamilan trimester ketiga.

---

Maternal nutritional status influences maternal gut microbiota composition, which in turn shapes the infant?s gut microbiota composition. Recent studies have shown that gut microbiota regulates obesity by increasing energy harvest from diet and by regulating peripheral metabolism. This cross-sectional study reports the correlation of maternal weight gain and mid-upper arm circumference with Bifidobacterium and Lactobacillus on 52 third-trimester pregnant women. The study was done on February?April 2015 in 10 Primary Health Care Centres in East Jakarta. Correlation of maternal weight gain with Bifidobacterium (r = 0.119, p = 0.4) and with Lactobacillus (r = -0.009, p = 0.951). The correlation of MUAC with Bifidobacterium (r = -0.211, p = 0.134) and Lactobacillus (r = -0.013, p = 0.926). Thus, this study has not proven any correlation between maternal weight gain and MUAC with Bifidobacterium and Lactobacillus count."

"ABSTRAKMalnutrisi akut merupakan risiko tinggi kematian pada anak usia dibawah limatahun. Vietnam memerlukan penelitian lebih lanjut untuk menentukan ambangbatas optimal ukuran Lingkar-Lengan-Atas (LILA) guna meningkatkan akurasiindikator LILA pada screening anak kurus usia 6-59 bulan. Survei telah dilakukandi 16 kecamatan pada empat provinsi Midlands Utara dan daerah pegunungan.Data dari 4764 subjek anak menunjukkan bahwa ambang batas LILA optimaladalah 13,5 cm. Hal ini memungkinkan masuknya 65% anak-anak dengan skor-Zberat-untuk-tinggi (WHZ) kurang dari -3SD. LILA kurang dari 13,5 cm perludipertimbangkan untuk menentukan anak kurus selain ukuran berat-untuk-tinggi(WHZ) kurang dari -3SD.

---

ABSTRACTAcute malnutrition remains extreme risk of mortality among children under five. Vietnamneeds further study to establish the optimal Mid-Upper-Arm Circumference (MUAC) cutoffto improve the accuracy of MUAC indicator in screening wasting children aged 6-59months. A survey was conducted at all 16 sub-districts across four provinces in Northernmidlands and mountainous area. The data of 4764 children showed that the optimalMUAC cut-off 13.5 cm would allow inclusion of 65% of children with a Weight-for-Height z-score (WHZ) less than -3SD. MUAC less than 13.5 cm should be considered tomeasure in parallel an in addition to WHZ less than -3SD"

"Nilai titik potong lingkar lengan atas (LiLA) untuk diagnosis gizi buruk berdasarkan WHO adalah 11,5 cm. Nilai titik potong ini dinilai kurang sensitif dalam menjaring kasus gizi buruk pada balita. Berbagai nilai titik potong LiLA baru diusulkan dengan nilai diagnostik yang lebih baik namun memiliki interval yang lebar, 12 cm-14,1 cm. Saat penelitian ini dilakukan belum ada data mengenai evaluasi nilai titik potong LiLA 11,5 cm dalam diagnosis gizi buruk pada balita di Indonesia. Diperlukan penelitian untuk mengevaluasi nilai diagnostik LiLA dalam diagnosis gizi buruk dan mencari titik potong yang paling optimal pada balita Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai diagnostik LiLA dibandingkan dengan indeks BB/TB dalam diagnosis gizi buruk pada balita, mengetahui sensitivitas, spesifisitas, nilai duga positif, nilai duga negatif nilai titik potong LiLA < 11,5 cm dalam diagnosis gizi buruk dan mencari rekomendasi nilai titik potong LiLA yang memiliki nilai diagnostik yang lebih baik untuk skrining balita dengan gizi buruk. Pengambilan subyek penelitian pada studi diagnostik ini dilakukan secara konsekutif pada bulan Januari-Februari 2020 di RSCM dan Puskesmas Cengkareng Jakarta Barat. Penelitian ini melibatkan 421 subyek. Data dasar, jenis kelamin, usia didapatkan melalui wawancara singkat. Pengukuran antropometri berupa berat badan, tinggi badan/panjang badan dan lingkar lengan atas dilakukan oleh peneliti/asisten peneliti yang memiliki realibilitas pengukuran yang baik. LiLA memiliki nilai diagnostik yang tinggi ditandai dengan AUC 0,939 (CI95% 0,903-0,974). Nilai diagnostik LiLA dengan titik potong 11,5 cm memiliki sensitivitas yang rendah. Nilai diagnostik LiLA dengan nilai titik potong 11,5 cm: Se 21% Sp 99,7% NDP 80%, NDN 96%, IY 0,2. Nilai titik potong LiLA 13,3 cm memberikan hasil terbaik dalam identifikasi gizi buruk dengan Se 89%, Sp 87%, NDP 25%, NDN 99% dan IY 0,76. Nilai titik potong LiLA 11,5 cm untuk kasus gizi buruk memiliki sensitivitas yang rendah dan sebaiknya tidak digunakan dalam upaya skrining kasus gizi buruk di masyarakat. Nilai titik potong LiLA 13,3 cm memberikan nilai diagnostik yang lebih baik dalam upaya skrining gizi buruk pada balita usia 6-59 bulan.

---

World Health Organization recommends 11,5 cm as cut off value of mid-upper arm circumference (MUAC) to diagnose severe acute malnutrition (SAM) in under-five. Many studies indicate that the recommended cut off value is not sensitive to screen severe acute malnutrition cases. Various new cut off values have been proposed with very wide interval, 12-14.1 cm. When this study started there was no available data regarding diagnostic value of MUAC in diagnosing severe acute malnutrition in under-five in Indonesia. Aims of this study are to evaluate diagnostic value of MUAC in diagnosing SAM compare to WHZ index, to evaluate sensitivity, specificity, positive prediction value, negative prediction value of MUAC with 11,5 cm as standard cut off in diagnosing SAM and to find alternative cut off value that may offer better diagnostic performance. This diagnostic study recruits subjects consecutively in January-February 2020 in Cipto Mangunkusumo hospital and Puskesmas Cengkareng. We collected 421 subjects. Demographic data was obtained by using brief conversation. Physical examination and anthropometric measurement were performed by researcher and research assistant that had been trained, evaluated and proven to have excellence reliability. In general, MUAC has excellent diagnostic value to assess SAM in under-five with AUC 0,939 (CI95% 0,903-0,974). The recommended cut off value has low sensitivity. Proportion SAM using WHZ index and MUAC < 11,5 cm are 4,5% and 1,2%. Diagnostic values MUAC using cut off 11,5 cm are Se 21%, Sp 99,7%, PPV 80%, NPV 96% and YI 0,2. By using 13.3 cm as new cut off value, MUAC will have Se 89%, Sp 87%, PPV 25%, NPV 99% and YI 0,76. We conclude that MUAC using 11,5 cm has low sensitivity to detect SAM cases in population, therefore should not be implemented in the community for screening SAM cases. The new cut of value 13,3 cm has better diagnostic value to screen SAM cases in under-fives."

"Latar belakang: Pasien Talasemia Mayor (TM) anak menderita defisiensi nutrisi karena asupan nutrisi yang tidak mencukupi. Penghindaran makanan kaya zat besi seringkali bersamaan dengan pembatasan asupan protein. Asupan mikronutrien termasuk magnesium lebih rendah dibandingkan anak normal. Fungsi otot lebih awal terganggu akibat defisiensi nutrisi daripada massa otot. Penilaian massa otot dan Hand Grip Strength (HGS) menjadi penting untuk mengevaluasi status gizi. Hingga saat ini belum ada penelitian di Indonesia yang mengevaluasi hubungan antara HGS dengan asupan kalori, protein dan magnesium, LILA dan massa otot pasien anak TM.Metode: Penelitian dengan desain studi potong lintang melibatkan 70 pasien TM anak, berusia 6-18 tahun di Pusat Talasemia RSUPN Cipto Mangunkusumo. Status gizi dievaluasi disertai pengukuran lingkar lengan atas (LILA). Asupan kalori, protein dan magnesium diperoleh melalui metode analisis diet semi-kuantitatif Food Frequency Questionnaires (FFQ) dan Magnesium FFQ (MgFFQ). Kadar Mg serum dinilai dengan menggunakan metode enzimatik-kalorimetri. Massa otot diukur menggunakan Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) dan HGS dinilai menggunakan Dinamometer tangan JamarHasil: Status gizi berdasarkan LILA/U sebagian besar berstatus gizi baik 42,9% dan malnutrisi 57,1% yakni gizi kurang (30,0%), gizi buruk (25,7%), dan obesitas (1,4%). Rerata kecukupan energi pada anak TM lelaki 100% (SB 17), sedangkan anak perempuan sebesar 112% (SB 27). Rerata asupan protein dan magnesium pada kedua kelompok lebih tinggi dibanding kebutuhan AKG. HGS berkorelasi kuat dengan massa otot (r=0,82), berkorelasi sedang dengan LILA (r=0,60), dan berkorelasi lemah dengan asupan kalori (r=-0,27), protein (r=-0,33) dan magnesium (r=-0,23), serta kadar magnesium (r=0,26). Hipermagnesemia dijumpai pada 23% subyek penelitian. Simpulan: Lebih dari separuh anak Talasemia mengalami malnutrisi walaupun asupan cukup. HGS berkorelasi dengan asupan nutrisi, LILA, dan massa otot.

---

Background: Pediatric Thalassemia Major (TM) patients suffer from nutritional deficiencies due to insufficient nutritional intake. Avoidance of iron-rich foods often coincides with limiting protein intake. Micronutrient intake including magnesium is lower than in normal children. Muscle function is impaired earlier due to nutritional deficiencies than muscle mass. Assessment of muscle mass and Hand Grip Strength (HGS) is important for evaluating nutritional status. Until now there has been no research in Indonesia that evaluates the relationship between HGS and calorie, protein, and magnesium intake, LILA, and muscle mass in pediatric TM patients.

Methods: This research with a cross-sectional study design involved 70 pediatric TM patients, aged 6-18 years at the Thalassemia Center of RSUPN Cipto Mangunkusumo. Nutritional status is evaluated by measurement of mid-upper arm circumference (MUAC). Calorie, protein, and magnesium intake was obtained through semi- quantitative dietary analysis methods Food Frequency Questionnaires (FFQ) and Magnesium FFQ (MgFFQ). Serum Mg levels were assessed using the enzymatic calorimetric method. Muscle mass was measured using Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) and HGS was assessed using a Jamar hand dynamometer.

Results: Nutritional status based on LILA/U was mostly good nutritional status 42.9% and malnutrition 57.1%, namely undernutrition (30.0%), poor nutrition (25.7%), and obesity (1.4%). The average energy adequacy for TM boys is 100% (SD 17), while for girls it is 112% (SD 27). The average intake of protein and magnesium in both groups was higher than the RDA requirements. HGS is strongly correlated with muscle mass (r=0.82), moderately correlated with LILA (r=0.60), and weakly correlated with calorie intake (r=-0.27), protein (r=-0.33), and magnesium (r=-0.23), as well as magnesium levels (r=0.26). Hypermagnesemia was found in 23% of study subjects.

Conclusion: More than half of Thalassemia children experience malnutrition despite adequate intake. HGS correlates with nutritional intake, MUAC, and muscle mass."

"Latar belakang: Pasien Talasemia Mayor (TM) anak menderita defisiensi nutrisi karena asupan nutrisi yang tidak mencukupi. Penghindaran makanan kaya zat besi seringkali bersamaan dengan pembatasan asupan protein. Asupan mikronutrien termasuk magnesium lebih rendah dibandingkan anak normal. Fungsi otot lebih awal terganggu akibat defisiensi nutrisi daripada massa otot. Penilaian massa otot dan Hand Grip Strength (HGS) menjadi penting untuk mengevaluasi status gizi. Hingga saat ini belum ada penelitian di Indonesia yang mengevaluasi hubungan antara HGS dengan asupan kalori, protein dan magnesium, LILA dan massa otot pasien anak TM.Metode: Penelitian dengan desain studi potong lintang melibatkan 70 pasien TM anak, berusia 6-18 tahun di Pusat Talasemia RSUPN Cipto Mangunkusumo. Status gizi dievaluasi disertai pengukuran lingkar lengan atas (LILA). Asupan kalori, protein dan magnesium diperoleh melalui metode analisis diet semi-kuantitatif Food Frequency Questionnaires (FFQ) dan Magnesium FFQ (MgFFQ). Kadar Mg serum dinilai dengan menggunakan metode enzimatik-kalorimetri. Massa otot diukur menggunakan Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) dan HGS dinilai menggunakan Dinamometer tangan Jamar.Hasil: Status gizi berdasarkan LILA/U sebagian besar berstatus gizi baik 42,9% dan malnutrisi 57,1% yakni gizi kurang (30,0%), gizi buruk (25,7%), dan obesitas (1,4%). Rerata kecukupan energi pada anak TM lelaki 100% (SB 17), sedangkan anak perempuan sebesar 112% (SB 27). Rerata asupan protein dan magnesium pada kedua kelompok lebih tinggi dibanding kebutuhan AKG. HGS berkorelasi kuat dengan massa otot (r=0,82), berkorelasi sedang dengan LILA (r=0,60), dan berkorelasi lemah dengan asupan kalori (r=-0,27), protein (r=-0,33) dan magnesium (r=-0,23), serta kadar magnesium (r=0,26). Hipermagnesemia dijumpai pada 23% subyek penelitian. Simpulan: Lebih dari separuh anak Talasemia mengalami malnutrisi walaupun asupan cukup. HGS berkorelasi dengan asupan nutrisi, LILA, dan massa otot.

---

Background: Pediatric Thalassemia Major (TM) patients suffer from nutritional deficiencies due to insufficient nutritional intake. Avoidance of iron-rich foods often coincides with limiting protein intake. Micronutrient intake including magnesium is lower than in normal children. Muscle function is impaired earlier due to nutritional deficiencies than muscle mass. Assessment of muscle mass and Hand Grip Strength (HGS) is important for evaluating nutritional status. Until now there has been no research in Indonesia that evaluates the relationship between HGS and calorie, protein, and magnesium intake, LILA, and muscle mass in pediatric TM patients.

Methods: This research with a cross-sectional study design involved 70 pediatric TM patients, aged 6-18 years at the Thalassemia Center of RSUPN Cipto Mangunkusumo. Nutritional status is evaluated by measurement of mid-upper arm circumference (MUAC). Calorie, protein, and magnesium intake was obtained through semi- quantitative dietary analysis methods Food Frequency Questionnaires (FFQ) and Magnesium FFQ (MgFFQ). Serum Mg levels were assessed using the enzymatic calorimetric method. Muscle mass was measured using Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) and HGS was assessed using a Jamar hand dynamometer.

Results: Nutritional status based on LILA/U was mostly good nutritional status 42.9% and malnutrition 57.1%, namely undernutrition (30.0%), poor nutrition (25.7%), and obesity (1.4%). The average energy adequacy for TM boys is 100% (SD 17), while for girls it is 112% (SD 27). The average intake of protein and magnesium in both groups was higher than the RDA requirements. HGS is strongly correlated with muscle mass (r=0.82), moderately correlated with LILA (r=0.60), and weakly correlated with calorie intake (r=-0.27), protein (r=-0.33), and magnesium (r=-0.23), as well as magnesium levels (r=0.26). Hypermagnesemia was found in 23% of study subjects.

Conclusion: More than half of Thalassemia children experience malnutrition despite adequate intake. HGS correlates with nutritional intake, MUAC, and muscle mass."