Sistem skoring baru untuk mendiagnosa penyakit ginjal kronis

Kalbefarma – Sebuah sistem skoring baru yang dibuat berdasarkan beberapa variable sederhana dan dapat dinilai secara rutin dapat mengidentifikasi individu yang berisiko tinggi terhadap penyakit ginjal.

Dr. Abhijit V. Kshirsagar dari University of North Carolina di Chapel Hill menjelaskan kepada Reuters Health bahwa penyakit ginjal kronis seharusnya lebih sering diprediksi dibandingkan sebelumnya. Sistem skoring yang mereka temukan dapat mempermudah proses tersebut.

Dalam laporan yang diterbitkan oleh Archives of Internal Medicine edisi 26 Februari, ilmuwan tersebut mencoba mengembangkan sebuah metode sederhana untuk mempermudah tenaga kesehatan professional maupun masyarakat awam dalam melakukan skrining penyakit ginjal.

Sistem skoring yang disebut sebagai SCORED (singkatan dari Screening fo Occult Renal Disease) mencakup 9 variabel sederhana: usia, jenis kelamin perempuan, anemia, hipertensi, diabetes, riwayat penyakit kardiovaskular, riwayat penyakit jantung kongestif, penyakit vascular perifer, dan proteinuria.

Pasien yang berusia 50-59 tahun diberi nilai 2, yang berusia 60-69 tahun diberi nilai 3, dan nilai 4 untuk yang berusia 70 tahun atau lebih. Setiap keberadaan faktor lain diberikan nilai tambahan masing-masing 1.

Nilai 6 atau lebih diprediksikan sebagai penyakit ginjal dengan sensitivitas 68% dan spesifikasi 87%, sedangkan nilai 3 atau lebih menunjukkan sensitivitas yang lebih tinggi (96%) dan spesifikasi yang lebih rendah (58%)

Peneliti merekomendasikan pembatasan sampai nilai 4 untuk skrining berdasarkan sensitivitas superior (92%) dan nilai prediktif negative (99%).

“Hanya 18% pasien yang akan mengalami penyakit ginjal kronis. Namun demikian, konsekuensi finansial dan psikologis dapat diminimalisir.”

Dr. Kshisagar menyatakan bahwa program skrining berbasis komunitasyang mereka temukan untuk menguji model SCORED tersebut akan memperlihatkan hasil dalam kurun waktu 18 bulan ke depan. “Kami bekerja dalam lingkungan data yang besar untuk mengembangkan model yang bahkan lebih akurat lagi,” ujarnya.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s