Faktor yang Berhubungan dengan Lama Rawat Pascaoperasi Bedah Saraf di UPI RSUP H. Adam Malik Tahun 2024 - Muhammad Fatih Ulhaq; Rr. Sinta Irina; Muhammad Arfiza Putra Saragih (Majalah Anestesia & Critical Care, 2026)
Pendahuluan: Lama rawat di Unit Perawatan Intensif (UPI) merupakan indikator penting mutu pelayanan dan efisiensi penggunaan sumber daya, terutama pada pasien pascaoperasi bedah saraf yang sering memerlukan pemantauan intensif. Namun, data lokal mengenai faktor-faktor yang berhubungan dengan lama rawat UPI di Indonesia masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor klinis yang berhubungan dengan lama rawat UPI pada pasien pascaoperasi bedah saraf di RSUP H. Adam Malik Medan tahun 2024. Metode: Penelitian ini merupakan studi observasional deskriptif-analitik dengan desain potong lintang menggunakan data sekunder rekam medis. Sampel diambil secara total sampling terhadap pasien pascaoperasi bedah saraf yang dirawat di UPI periode Januari–Desember 2024. Variabel yang dianalisis meliputi skor Glasgow Coma Scale (GCS), status fisik preoperatif (PS-ASA), durasi penggunaan ventilator mekanik, komplikasi pascaoperasi, prioritas operasi, dan jenis tindakan pembedahan. Analisis bivariat dilakukan menggunakan uji Chi-Square dan uji korelasi sesuai distribusi data. Hasil: Sebanyak 43 pasien memenuhi kriteria inklusi. Mayoritas pasien memiliki PS-ASA IV, memerlukan ventilasi mekanik ≥96 jam, dan menjalani pembedahan non-elektif. Analisis menunjukkan bahwa jenis tindakan pembedahan berhubungan signifikan dengan lama rawat UPI (p = 0,018). Skor PS-ASA menunjukkan kecenderungan hubungan pada analisis tren dan korelasi, namun tidak signifikan pada uji kategorik. Skor GCS, durasi ventilator, komplikasi pascaoperasi, dan prioritas operasi tidak menunjukkan hubungan bermakna secara statistik. Kesimpulan: Jenis tindakan pembedahan merupakan faktor yang berhubungan dengan lama rawat UPI pada pasien pascaoperasi bedah saraf di rumah sakit rujukan tersier. Penelitian lebih lanjut dengan desain prospektif dan analisis multivariat diperlukan untuk mengidentifikasi prediktor independen secara lebih komprehensif.