Model Prediksi Maturasi Fistula Arteriovenosa Menggunakan Skor Risiko di RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo pada Periode Januari 2024 – Januari 2025 - Rayka, Ivan; Pratama, Dedy; Soemarko, Dewi Sumaryani (Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian, 2026)
Arteriovenous fistula (AVF) merupakan akses vaskular pilihan utama pada pasien penyakit ginjal kronik (PGK) stadium akhir yang menjalani hemodialisis. Namun, kegagalan maturasi AVF dilaporkan terjadi pada 20–60% kasus dan menjadi penyebab utama morbiditas serta perlunya intervensi tambahan. Hingga saat ini, belum terdapat model prediksi maturasi AVF yang dikembangkan khusus untuk populasi Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi berbasis skor risiko untuk memperkirakan keberhasilan maturasi AVF pada pasien PGK stadium akhir di RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo. Penelitian ini merupakan studi kohort retrospektif yang melibatkan 87 pasien yang menjalani pembuatan AVF periode Januari 2024 hingga Januari 2025. Data diperoleh dari rekam medis meliputi karakteristik demografi, komorbiditas, lokasi AVF, diameter anastomosis, riwayat akses vaskular, dan luaran maturasi. Analisis bivariat menggunakan uji Mann–Whitney dan kai kuadrat, dilanjutkan analisis multivariat dengan regresi logistik biner metode backward stepwise. Model prediksi dievaluasi menggunakan kurva ROC dan uji Hosmer–Lemeshow. Sebagian besar pasien berjenis kelamin perempuan (54%), dengan rerata usia 49,8 tahun (SB 12,3) dan rerata BMI 25,3 kg/m² (SB 4,5). Lokasi AVF proksimal (brachiocephalic) lebih banyak dilakukan (62,1%) dibandingkan distal (radiocephalic) (37,9%). Kombinasi diabetes melitus dan hipertensi merupakan komorbiditas tersering (49,4%). Keberhasilan maturasi dalam waktu ?2 bulan mencapai 77%. Analisis multivariat menunjukkan bahwa hanya indeks massa tubuh (BMI) yang berhubungan signifikan dengan maturasi AVF (p=0,019). Model regresi logistik yang diperoleh adalah logit(p) = 0,142 × BMI – 4,898 dengan nilai Nagelkerke R² sebesar 0,169. Probabilitas maturasi meningkat seiring peningkatan BMI, misalnya dari 20,6% pada BMI 25 menjadi 34,5% pada BMI 30.