dc.contributor.advisor | Sjahrir, Hasan | |
dc.contributor.author | Sembiring, Nirwan | |
dc.date.accessioned | 2021-07-22T06:19:45Z | |
dc.date.available | 2021-07-22T06:19:45Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.uri | http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/37270 | |
dc.description.abstract | Introduction:
Stroke was one of the cause of death globally. Head CT-Scan examination was very important to differentiate ischemic stroke and hemorrhagic stroke but the cost was very expensive and the availability of the CT-Scan is very hard to access in developing countries. Early identification of stroke in acute phase was very important to determine the treatment. Easier ways to differentiate ischemic stroke and hemorrhagic stroke are with Siriraj stroke score, Allen stroke score, Besson stroke score, and Gadjah Mada stroke algoritm.
Purpose :
The objective of this study was to compare the diagnostic accuracy,sensitivity and specificity of SSS, ASS, BSS and ASGM for Identification Stroke in acute phase.
Method: This is a cross sectional study with 60 acute phase stroke patients in RSP.Adam Malik Medan. All subjects were examined with SSS, ASS, BSS, ASGM and Head CT-Scan to determine the final diagnosis and the type of strokes.
Results :
The sensitivity, specificity, Positive Predictive Value , Negative Predictive Value, Positive Likelihood Ratio , Negative Likelihood Ratio of SSS was 92%, 89%, 85%, 94%, 8,36, 0,09 respectively for CH and 89%, 92%, 86%, 85%, 11,13, 0,12 respectively for CI with overall predictive accuracy of 90%. The sensitivity, specificity, Positive Predictive Value , Negative Predictive Value, positive Likelihood Ratio, Negative Likelihood Ratio of ASS was 71%, 72%, 63%, 79%, 2,54, 0,41 respectively for CH and 72%, 71%, 79%, 63%, 2,48, 1,04 respectively for CI with overall predictive accuracy of 72%. the sensitivity, specificity, Positive Predictive Value , Negative Predictive Value, positive Likelihood Ratio , Negative Likelihood Ratio of BSS was 96%, 53%, 58%, 95%, 2,04, 0,08 respectively for CH and 53%, 96%, 95%, 56%, 13,25, 0,49 respectively for CI with overall predictive accuracy of 70%. The sensitivity, specificity, Positive Predictive Value , Negative Predictive Value, positive Likelihood Ratio, Negative Likelihood Ratio of ASGM was 96%, 50%, 56%, 95%, 1,92, 0,08 respectively for CH and 50%, 96%, 95%, 56%, 12,5, 0,52 respectively for CI with overall predictive accuracy of 68%.
Conclusion
The SSS is better than ASS, BSS and ASGM in determining the type of stroke in acute phase because it is the simplest, cheapest and easiest to perform but head CT-Scan is still required to identify the definite diagnosis. | en_US |
dc.description.abstract | Latar Belakang :
Stroke merupakan salah satu penyebab kematian secara menyeluruh, pemeriksaan Computed Tomography Scan kepala merupakan pemeriksaan yang sangat akurat untuk membedakan stroke haemoragik dan stroke iskemik, tetapi membutuhkan dana yang cukup tinggi serta dinegara yang sedang berkembang masih ditemukan keterbatasan alat CT-Scan. Mengetahui jenis stroke sedini mungkin sangat penting hal ini untuk menentukan pilihan terapi stroke pada fase akut. Untuk mengatasi kesulitan membedakan stroke haemoragik dan stroke iskemik maka skor stroke dapat dipergunakan dalam membedakan jenis stroke, yaitu dengan mengunakan scoring dari Siriraj stroke score, Allen stroke score, Besson stroke score, dan algoritma stroke Gadjah Mada.
Tujuan :
Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan tingkat akurasi, sensitivitas serta spesifisitas antara Siriraj stroke score, Allen stroke score, Besson stroke score serta algoritma stroke Gadjah Mada dalam membedakan stroke haemoragik dan stroke iskemik pada fase akut.
Metode :
Penelitian dilakukan secara potong lintang terhadap 60 pasien stroke fase akut yang dirawat RSP.Adam Malik Medan. Semua pasien diperiksa dengan Siriraj stroke score, Allen stroke score, Besson stroke Score dan algoritma stroke Gadjah mada kemudian dilakukan pemeriksaan CT sken kepala untuk menententukan diagnosis akhir apakah merupakan stroke haemoragik atau stroke iskemik.
Hasil :
Nilai diagnostik Siriraj stroke score memiliki sensitivitas, spesifisitas, NDP, NDN, RKP, RKN adalah 92%, 89%, 85%,94%,8,36 dan 0,09 untuk SH sedangkan untuk SI adalah 89%, 92%,86%,85%,11,13, 0,90 dengan nilai akurasi adalah 90%. Nilai diagnostik Allen stroke score memiliki sensitivitas, spesifisitas, NDP, NDN, RKP, RKN adalah 71%, 72%, 63%,79%, 2,54 dan 0,41 untuk SH sedangkan untuk SI adalah 72%, 71%, 79%, 63%, 2,48, 1,04 dengan nilai akurasi adalah 72%. Nilai diagnostik Besson stroke score memiliki sensitivitas, spesifisitas, NDP, NDN, RKP, RKN adalah 96%, 53%, 58%,95%, 2,04 dan 0,08 untuk SH sedangkan untuk SI adalah 53%, 96%, 95%, 56%, 13,25, 0,49 dengan nilai akurasi adalah 70%. Nilai diagnostik ASGM memiliki sensitivitas, spesifisitas, NDP, NDN, RKP, RKN adalah 96%, 50%, 56%,95%, 1,92 dan 0,08 untuk SH sedangkan untuk SI adalah 50%, 96%, 95%, 56%, 12,5, 0,52 dengan nilai akurasi adalah 68%.
Kesimpulan :
Penilaian skor Siriraj Stroke Score lebih baik dibandingkan dengan Allen Stroke Score, Besson Stroke Score dan Algoritma Stroke Gadjah Mada untuk mengidentifikasi pasien stroke fase akut, dimana Siriraj stroke score merupakan scoring stroke yang paling sederhana, murah dan mudah dilakukan namun tetap diperlukan pemeriksaan CT-Scan kepala untuk diagnosis pasti stroke. | en_US |
dc.language.iso | id | en_US |
dc.publisher | Universitas Sumatera Utara | en_US |
dc.subject | Akurasi | en_US |
dc.subject | Siriraj stroke score | en_US |
dc.subject | Allen stroke score | en_US |
dc.subject | Besson stroke score | en_US |
dc.subject | Algoritma stroke Gadjah Mada | en_US |
dc.subject | Stroke | en_US |
dc.title | Perbandingan Tingkat Akurasi Siriraj Stroke Score, Allen Stroke Score, Besson Stroke Score dan Algoritma Stroke Gadjah Mada dalam Menentukan Jenis Stroke pada Fase Akut | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.identifier.nim | 117O41075 | |
dc.description.pages | 136 Halaman | en_US |
dc.description.type | Tesis Magister | en_US |