Tesis

Faktor Prediktor Nyeri Pascabedah Sedang dan Berat di RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo = Predictive Factors for Moderate to Severe Postoperative Pain at RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo.

Latar Belakang: Prevalensi Nyeri pascabedah di RSUPN dr. Cipto mangunkusumo pada tahun 2017 didapatkan intensitas nyeri sedang (57,4%), diikuti dengan nyeri ringan (22,2%), dan sisanya pasien dengan intensitas nyeri berat (20,4%). Penelitian ini untuk menentukan faktor prediktor nyeri pascabedah sedang dan berat, menganalisis hubungan, dan mengembangkan model prediksi nyeri pascabedah sedang dan berat. Metode: Penelitian ini menggunakan desain kohort prospektif pada 135 pasien yang menjalani pembedahan di RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo yang memenuhi kriteria inklusi. Setiap faktor prediktor dilakukan analisis bivariat kemudian dilakukan analisis multivariat dengan regresi logistik. Sistem skor prediksi dirangkum dari hasil analisis multivariat. Hasil: Risiko kejadian (RR) untuk setiap faktor prediktor yang diidentifikasi berdasarkan analisis bivariat adalah: tingkat kecemasan prabedah (RR: 3,32, 95% CI: 1,28 – 8,56), durasi pembedahan lebih dari 90 menit (RR: 7,23, 95% CI: 1,85 – 28,29), jenis pembedahan mayor (RR: 2,69, 95% CI: 1,58 – 4,57), konsumsi opioid intraoperatif (RR: 2,67, 95% CI: 1,68 – 4,25), dan jenis anestesi (RR: 2,37, 95% CI: 1,06 – 5,33). Analisis multivariat menunjukkan bahwa prediktor signifikan untuk nyeri pascabedah sedang hingga berat adalah tingkat kecemasan prabedah (p = 0,085, RR: 2,23, 95% CI: 0,87 – 5,54), durasi pembedahan (p = 0,056, RR: 3,92, 95% CI: 0,96 – 15,96), jenis pembedahan mayor (p = 0,061, RR: 1,63, 95% CI: 0,97 – 2,72), dan konsumsi Opioid intraoperatif (p = 0,011, RR: 1,78, 95% CI: 1,14 – 2,78). Kesimpulan: Faktor prediktor nyeri pascabedah pada penelitian adalah tingkat kecemasan, jenis pembedahan, durasi pembedahan, dan konsumsi opioid intraoperatif. Persamaan regresi disusun berdasarkan empat faktor prediktor tersebut
Kata kunci: Faktor Prediktor Nyeri, Nyeri Pacabedah Sedang dan Berat, Model Prediksi Nyeri


Background: The prevalence of postoperative pain at RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo in 2017 showed 57.4% of patients experienced moderate pain, followed by 22.2% with mild pain, and 20.4% with severe pain. This study aimed to determine the predictive factors for moderate to severe postoperative pain, analyze their relationships, and develop a prediction model for moderate to severe postoperative pain. Methods: This is a prospective cohort study involving 135 patients who underwent surgery at RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo and met the inclusion criteria. Bivariate analysis was performed on each predictive factor, followed by multivariate analysis using logistic regression. A prediction score system was summarized from the results of the multivariate analysis. Results: The relative risk (RR) for each predictive factor identified based on the bivariate analysis were: preoperative anxiety level (RR: 3.32, 95% CI: 1.28 – 8.56), duration of surgery over 90 minutes (RR: 7.23, 95% CI: 1.85 – 28.29), major surgery type (RR: 2.69, 95% CI: 1.58 – 4.57), intraoperative opioid consumption (RR: 2.67, 95% CI: 1.68 – 4.25), and type of anesthesia (RR: 2.37, 95% CI: 1.06 – 5.33). Multivariate analysis showed the significant predictors for moderate to severe postoperative pain were preoperative anxiety level (p = 0.085, RR: 2.23, 95% CI: 0.87 – 5.54), duration of surgery (p = 0.056, RR: 3.92, 95% CI: 0.96 – 15.96), major surgery type (p = 0.061, RR: 1.63, 95% CI: 0.97 – 2.72), and intraoperative opioid consumption (p = 0.011, RR: 1.78, 95% CI: 1.14 – 2.78). Conclusion: The predictor factors for postoperative pain in the study are anxiety level, type of surgery, duration of surgery, and intraoperative opioid consumption. The regression equation is formulated based on these four predictor factors.
Keywords: Predictive Factors of Pain, Moderate and Severe Postoperative Pain, Pain Prediction Model