Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penulisan karya akhir ini membahas asumsi mortalita yang digunakan dalam perhitungan premi produk asuransi jiwa mikro bersama, Si Peci. Dalam menentukan premi untuk Si Peci, asumsi mortalita yang digunakan adalah Tabel Mortalita Indonesia 2011. Pada karya akhir ini, dilakukan perbandingan hasil perhitungan premi Si Peci menggunakan asumsi mortalita Tabel Mortalita Indonesia 2011 dengan tingkat mortalita yang berbeda-beda, yakni tingkat mortalita yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik, tingkat mortalita Indonesia berdasarkan U.S. Central Intelligence Agency, Angka Kematian Kasar Indonesia berdasarkan The World Bank, serta tingkat mortalita berdasarkan The Comissioner's Standard Ordinary 2001 (CSO 2001) Mortality Table untuk tertanggung dengan risiko Super Preferred (non-smoker), Preferred (non-smoker dan smoker), dan Residual Standard (non-smoker dan smoker). Selain itu, diamati pula tren penjualan, profil kepesertaan, dan pola klaim yang terjadi atas produk asuransi mikro Si Peci. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa asumsi mortalita yang saat ini digunakan untuk perhitungan premi produk asuransi mikro Si Peci kurang sesuai dengan kondisi sebenarnya. ......This thesis discuss about the mortality assumption used in premium calculation of life micro insurance product sold through consortium, named Si Peci. Premium calculation of Si Peci uses Tabel Mortalita Indonesia 2011 that constructed based on the analysis of individual mortality rate from several insurance companies in Indonesia. On this final assessment, the result of Si Peci premium calculation using mortality assumption mentioned above, is compared to the result of premium calculation with some other mortality assumptions, that are mortality rate of Indonesia according to Badan Pusat Statistik, mortality rate of Indonesia according to U.S. Central Intelligence Agency, Indonesia Death Crude Rate according to The World Bank, and mortality rate based on The Comissioner?s Standard Ordinary 2001 (CSO 2001) Mortality Table for Super Preferred (nonsmoker), Preferred (non-smoker and smoker), also Residual Standard (nonsmoker dan smoker). Moreover, sales figure, participation profile, and claim pattern of Si Peci are examined. Result of this observation show that the mortality assumption used is less appropriate for the current condition.

Abstrak :
Latar Belakang: Sirosis hati dengan dekompensasi akut merupakan masalah kesehatan dengan beban biaya yang besar dan berpengaruh negatif terhadap produktivitas dan kualitas hidup. Belum diketahui sepenuhnya prediktor mortalitas dalam perawatan pasien sirosis hati dekompensasi akut di Indonesia. Tujuan: Mengetahui proporsi dan prediktor mortalitas dalam perawatan pasien sirosis hati dekompensasi akut di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo (RSCM). Metode: Studi kohort retrospektif berbasis data rekam medis pasien sirosis hati dekompensasi akut di RSCM (2016-2019). Analisis bivariat dan multivariat regresi logistik dilakukan untuk mengidentifikasi prediktor mortalitas dalam perawatan. Dua sistem skor dikembangkan berdasarkan identifikasi faktor-faktor tersebut. Hasil: 241 pasien dianalisis, sebagian besar adalah laki-laki (74,3%), menderita hepatitis B (38,6%) dan Child-Pugh B dan C (40% dan 38%). Perdarahan saluran cerna ditemukan pada 171 pasien (70,95%) dan 29 pasien (12,03%) meninggal dalam perawatan. Prediktor independen mortalitas dalam perawatan adalah usia (adjusted OR:1,09 [1,03–1,14]; p=0,001), infeksi bakterial (adjusted OR: 6,25 [2,31–16,92]; p<0,001), kadar bilirubin total (adjusted OR: 3,01 [1,85– 4,89]; p<0,001) dan kadar kreatinin (adjusted OR: 2,70 [1,20–6,05]; p=0,016). Skor logistik dan aditif untuk prediksi mortalitas dalam perawatan memiliki nilai AUROC masing-masing 0,89 dan 0,86. Simpulan: Proporsi mortalitas dalam perawatan pasien sirosis hati dekompensasi akut di RSCM adalah 12,03%. Prediktor independen dari mortalitas dalam perawatan antara lain usia, adanya infeksi bakterial, kadar bilirubin dan kreatinin. Telah dikembangkan sistem skor prediksi mortalitas dalam perawatan pasien sirosis hati dekompensasi akut. ......Background: Acutely decompensated liver cirrhosis is associated with a high medical cost and negatively affects productivity and quality of life. Data on the predictors of in-hospital mortality in acutely decompensated liver cirrhosis patients in Indonesia is still limited. Objective: To determine the proportion and predictors of in-hospital mortality in acutely decompensated liver cirrhosis patients at Cipto Mangunkusumo Hospital. Methods: Retrospective cohort study using the hospital database of acutely decompensated liver cirrhosis at Cipto Mangunkusumo Hospital (2016-2019). Bivariate and multivariate logistic regression analyses were performed to identify predictors of in-hospital mortality. Two scoring systems were developed based on the identified factors. Results: 241 patients were analyzed, mostly male (74,3%), suffering from hepatitis B (38.6%) and Child-Pugh B and C (40% and 38%). Gastrointestinal bleeding was found in 171 patients (70,95%) and 29 patients (12,03%) died during hospitalization. The independent predictors of in-hospital mortality were age (adjusted OR: 1,09 [1,03-1,14]; p = 0,001), bacterial infection (adjusted OR: 6,25 [2,31-16,92]; p <0,001), total bilirubin levels (adjusted OR: 3,01 [1,85-4,89]; p <0,001) and creatinine levels (adjusted OR: 2,70 [1,20-6,05]; p = 0,016). The logistic and additive scoring system for predicting in-hospital mortality had AUROC values of 0,89 and 0,86, respectively. Conclusion: The proportion of in-hospital mortality in acutely decompensated liver cirrhosis at Cipto Mangunkusumo Hospital was 12,03%. The independent predictors of in-hospital mortality were age, bacterial infection, bilirubin, and creatinine levels. The in-hospital mortality prediction scoring systems have been developed for acutely decompensated liver cirrhosis.

Abstrak :
Life table (also interchangeably called mortality table or actuarial table) is one instrument to define feasibility on life insurance, health insurance, or newly developed financial investment....

Abstrak :
ABSTRAK
Latar belakang Penyakit jantung Koroner (PJK) merupakan penyebab kematian yang tertinggi di dunia dan cenderung meningkat dari tahun ke tahun. Skor TIMI STEMI sudah banyak digunakan dan divalidasi sebagai prediktor kematian pasien STEMI namun belum mencakup komponen fraksi ejeksi ventrikel kiri (FEVK) dan laju filtrasi glomerulus (LFG), dan kurang optimal dalam penggunaanya. Tujuan Memodifikasi skor TIMI STEMI dengan memasukkan variabel FEVK dan LFG sebagai prediktor mortalitas pada pasien STEMI dalam 30 hari di RSCM. Metode Studi kohort retrospektif terhadap 487 pasien STEMI yang di rawat di RSUPN Cipto Mangunkusumo pada periode 2004-2013. Data variabel prediktor diperoleh dari penelusuran rekam medis. Data yang didapatkan dianalisis secara bivariat dan multivariat, setelah itu dibuat formulasi baru prediktor mortalitas pasien STEMI dalam 30 hari dan akan diujikan pada seluruh data dan dinilai risiko mortalitasnya serta dibandingkan dengan skor TIMI dengan AUC (area under curve). Hasil Dari analisis secara bivariat dan multivariat didapat hanya dua variabel yang dapat digunakan dalam formula baru yaitu kelas killips II-IV dan LFG dengan kisaran total skor 0-4.6 Stratifikasi risiko mortalitas dalam 30 hari pada pasien STEMI adalah tinggi (total skor >3,5; 46,5%), sedang (total skor 2,5-3,5;23,2%), dan rendah (total skor <2,5;5,95%). Diskriminasi modifikasi skor TIMI STEMI dengan AUC 0.816; IK 95%; 0.756-0.875. Kesimpulan Modifikasi skor TIMI STEMI terdiri dari dua variabel yaitu kelas Killip dan LFG. Modifikasi ini memiliki kalibrasi dan diskriminasi yang baik sebagai prediktor mortalitas 30 hari pada pasien STEMI.

---

ABSTRACT
Background Coronary Heart Disease (CHD) is the leading cause of death in the world and the rate increases every year. TIMI STEMI score has been used and validated as mortality predictor for STEMI patient but unfortunately, it does not involve left ventricle ejection fraction (LVEF) and Glomerulus filtration rate (GFR), thus it is less optimal in clinical setting. Objective To modify TIMI STEMI score include LVEF and GFR as variables for 30 day mortality predictor STEMI patients in RSUPN Cipto Mangunkusumo Hospital. Methods Retrospective cohort study was done toward 487 STEMI inpatients in RSUPN Cipto Mangunkusumo Hospital in 2004-2013. Predictor variable data was obtained from medical records. The data was analyzed with bivariate and multivariate method using Cox’s Proportional Hazard Regression Model. Subsequently, formulate new predictors for STEMI patient mortality rate in 30 days. In these newly formulated predictors shall be stratified to all data and mortality risk shall be assessed and compared with current TIMI STEMI Score using area under curve (AUC). Results From bivariate and multivariate analysis, only two variables were found to have significant values for new formulation; Killip class II-IV and GFR which contribute 0.4.6 of total score value. 30 day mortality risk stratification for STEMI patient is high if total score > 3.5;46.5%, moderate if total score 2.5-3.5;23.2% and low if total score < 2.5;5.95%. Modified TIMI STEMI Score has a good discrimination rate with AUC value of 0.816 (0.756-0.875) and confidence interval (CI) 95%. Conclusion Modified TIMI STEMI Score has two variables such as Killip Class and GFR. It has good calibration and discrimination for 30 day mortality predictor in STEMI patients.