Aplikasi Sistem Skor Stroke Dave dan Djoenaidi (SSSDD) untuk Membedakan Stroke Hemoragik dan Stroke Iskemik - Umbas, David Gunawan (PT. Kalbe Farma Tbk., 2015)
Pendahuluan: Tatalaksana stroke akut yang cepat dan tepat sangat bergantung kepada kecepatan diagnosis jenis stroke, agar dapat menurunkan mortalitas dan morbiditasnya. Diperlukan cara yang cepat membedakan stroke hemoragik (SH) dan stroke iskemik (SI), terutama jika fasilitas neuroimaging tidak tersedia pada saat fase akut stroke. Tujuan: Menilai ketepatan skor stroke berdasarkan 5 variabel: tekanan darah (TD), aktivitas, nyeri kepala, muntah dan tingkat kesadaran dalam membedakan SH dan SI. Metode: Penelitian cross-sectional terhadap 185 penderita stroke yang masuk rumah sakit pendidikan FK-UNHAS RSWS dan jejaringnya di Makassar periode Januari-Juni 2014. Total skor dari 5 komponen SSSDD diuji validitasnya terhadap hasil CT scan kepala, komponen tekanan darah dan aktivitas menggunakan tes chi square (X² test), komponen nyeri kepala, muntah, dan penurunan kesadaran menggunakan tes Kolmogorov-Smirnov; dilakukan uji nilai prediksi positif, nilai prediksi negatif, sensitivitas, spesifisitas, akurasi dan area under the curve (AUC). Total skor dinilai cut-offnya berdasarkan kurva receiver operating characteristic (ROC) untuk membedakan SH dan SI. Hasil: Cut-off point SSSDD ≥ 17 adalah SH dan <17 adalah SI, dengan nilai prediksi positif 89,4%, nilai prediksi negatif 90,1%, sensitivitas 90,3%, spesifisitas 89,1%, akurasi 89,7%, dan AUC 97,3%. Simpulan : SSSDD dapat membedakan SH dan SI dengan nilai diagnostik yang baik.Introduction: Management of acute stroke quickly and accurately depends on the accuracy of diagnosis to reduce mortality and morbidity. A rapid assessment to differentiate hemorrhagic stroke (SH) and ischemic stroke (SI) is needed, especially if neuroimaging facilities are not available. Objective: To assess the accuracy of stroke score based on five clinical variables: blood pressure, activity, headache, vomiting, and consciousness level to distinguish hemorrhagic and ischemic stroke. Method: A cross-sectional study was performed on 185 acute stroke patients admitted to Hasanuddin University Teaching Hospitals from January to June 2014. Total score of the 5 components of SSSDD are validated against head CT scan using chi square X2 test; the positive predictive value, negative predictive value, sensitivity, specificity, accuracy, AUC were determined. The cut-off point of total score to differentiate hemorrhagic stroke (SH) and ischemic stroke (SI) was analyzed using ROC curve. Result: SSSDD point ≥17 is SH and <17 is SI, with positive predictive value of 89.4%, negative predictive value of 90.1%, sensitivity of 90.3%, specificity of 89.1%, accuracy of 89.7% and AUC 97,3%. Conclusion: SSSDD can be used to distinguish SH and SI with good diagnostic value.