Post on 02-Jan-2016
description
Terjemahan Jurnal
HUBUNGAN ANTARA INDEKS MASSA TUBUH IBU SELAMA
KEHAMILAN, MORBIDITAS JANGKA PENDEK, DAN
PENINGKATAN BIAYA PELAYANAN KESEHATAN:
STUDI BERBASIS POPULASI
Presentan :
dr. Agi W.N.
Counterpart :
dr. M. Erwin. J.S.
BAGIAN OBSTETRI DAN GINEKOLOGI
FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS DIPONEGORO
RSUP DOKTER KARIADI
SEMARANG
2013
Hubungan Antara Indeks Massa Tubuh Ibu Selama Kehamilan,
Morbiditas Jangka Pendek, Dan Peningkatan Biaya Pelayanan
Kesehatan: Studi Berbasis Populasi
Tujuan
Untuk mengetahui dampak dari indeks massa tubuh ibu (BMI, kg/m2) pada
komplikasi klinis, perawatan inap dan biaya jangka pendek tambahan untuk
National Health Service (NHS) di Skotlandia.
Desain
Studi kohort retrospektif menggunakan database penduduk yang tidak dipilih.
Setting
Unit Obstetrik di Skotlandia, 2003-2010.
Populasi
Sebanyak 124.280 kelahiran tunggal pada 109.592 wanita dengan BMI ibu yang
tercatat sebelum usia kehamilan 16 minggu.
Metode
Studi kohort retrospektif berbasis populasi pada kehamilan tunggal, dengan
analisis multivariabel digunakan untuk menilai morbiditas jangka pendek dan
biaya pelayanan kesehatan
Ukuran outcome utama
Outcome ibu dan keturunannya, jumlah dan durasi rawat inap, dan biaya
kesehatan.
Hasil
Dengan menggunakan analisis multivariabel, dibandingkan dengan wanita dengan
berat badan normal, wanita overweight, obesitas, atau sangat obese memiliki
peningkatan risiko hipertensi esensial [1.87 (1,18-2,96), 11,90 (7,18-19,72), dan
36.10 (18.33 - 71.10) ], hipertensi yang dipicu kehamilan [1,76 (1,60-1,95), 2,98
(2,65-3,36), dan 4,48 (3,57-5,63)], diabetes gestasional [3,39 (2,30-4,99), 11,90
(7,54-18,79), dan 67.40 (37,84-120,03)], operasi caesar darurat [ 1.94 (1,71-2,21),
3,40 (2,91-3,96) dan 14.34 (9,38-21,94)], serta operasi caesar elektif [ 2.06 (1,84-
2,30), 4.61 (4.06 - 5.24), dan 17,92 (13,20-24,34)]. Dibandingkan dengan wanita
dengan berat badan normal , wanita yang underweight, overweight, obesitas , atau
sangat obese dikaitkan dengan peningkatan masing-masing 8, 16, 45, dan 88%
dalam jumlah perawatan, dan wanita overweight, obesitas, atau sangat obese
dikaitkan dengan peningkatan durasi rawat inap 4, 9, dan 12 % dalam (semua P <
0,001). Biaya tambahan bersalin [mean (95 % CI), analisis yang disesuaikan] bagi
wanita underweight, overweight, obesitas , atau sangat obese masing-masing
adalah £ 102,27 ( £ 48,49-156,06), £ 59,89 ( £ 41,61-78,17 ), £ 202,46 ( £ 178,61-
226,31), dan £ 350,75 ( £ 284,82-416,69 ).
Kesimpulan
BMI ibu mempengaruhi morbiditas ibu dan bayi, jumlah dan durasi perawatan ibu
dan bayi, dan biaya pelayanan kesehatan .
Kata kunci
Ekonomis, biaya kesehatan, komplikasi medis, obesitas, kehamilan
PENDAHULUAN
Obesitas ibu didefinisikan sebagai indeks massa tubuh (BMI) >30 kg/m2.
Hal tersebut mempengaruhi lebih dari 30% dari populasi antenatal di Inggris dan
merupakan komorbiditas kehamilan yang paling umum. Obesitas ibu dikaitkan
dengan peningkatan risiko morbiditas ibu dan anak dan kematian selama
kehamilan, dengan komplikasi meliputi diabetes gestasional, hipertensi (termasuk
pre-eklampsia), komplikasi tromboemboli, induksi persalinan, persalinan operatif,
lahir mati, cedera lahir, dan perawatan di unit neonatal. Meskipun hubungan ini
telah banyak dilaporkan, kebanyakan studi melaporkan konsekuensi dari obesitas
ibu terhadap kehamilan pada kohort geografis yang terbatas yang mungkin tidak
dapat digeneralisasikan ke tingkat populasi. Selain itu, sangat sedikit penelitian
yang memperkirakan dampak BMI yang tinggi (dan rendah) terhadap perawatan
inap dan biaya jangka pendek untuk pelayanan kesehatan. Hal ini kontras dengan
situasi di luar kehamilan dimana beban klinis dan ekonomi penyakit terkait
obesitas yang tidak berhubungan dengan kehamilan telah banyak dimodelkan,
dengan biaya yang diperkirakan meningkat masing-masing sebesar £ 1,9-2,0
miliar/tahun dan $ 48-66 miliar/tahun pada tahun 2020 di Inggris dan Amerika
Serikat. Kurangnya data tingkat populasi tentang beban klinis dan ekonomi dari
obesitas dalam kehamilan membatasi kemampuan pembuat kebijakan untuk
membuat keputusan tentang desain dan pelayanan bersalin bagi populasi obstetrik
yang semakin kompleks. Selanjutnya, hal itu membuat evaluasi efektivitas biaya
dari strategi kesehatan masyarakat yang ada saat ini untuk mengurangi prevalensi
dan konsekuensi klinis obesitas pada wanita usia reproduksi menjadi sangat sulit .
Tujuan dari studi kami adalah untuk menyelidiki dampak BMI ibu yang
tinggi (dan rendah) pada komplikasi klinis dan perawatan rawat inap, dan untuk
memperkirakan biaya jangka pendek tambahan untuk National Health Service
(NHS) pada tingkat penduduk Skotlandia.
METODE
Data set perawatan
Kami memperoleh persetujuan untuk studi dari Caldicott Guardians dan
dari Privacy and Advisory Committee pada Information Services Division (ISD)
dari NHS Skotlandia. Data diambil pada semua persalinan tunggal di Skotlandia,
antara Januari 2003 dan Februari 2010, dari Scottish Morbidity Records 2
( SMR02) yang diadakan di ISD NHS Skotlandia. Sebuah catatan SMR02
dilengkapi pada saat keluarnya setiap wanita hamil dari rumah sakit bersalin
Skotlandia, dan diperkirakan lebih dari 98 % telah lengkap. Catatan berisi
informasi demografi dasar tentang wanita dan informasi rinci tentang sifat dan
indikasi untuk perawatan rumah sakit.
Informasi demografis berikut diekstraksi dari SMR02 untuk setiap wanita
hamil: paritas, usia ibu, berat badan, tinggi badan, status merokok dan kategori
kerugian. Untuk wanita dengan lebih dari satu kehamilan selama masa studi ,
informasi yang dicatat untuk setiap kehamilan. Kerugian ibu dikategorikan
menggunakan kuintil Carstairs Skotlandia 2001, dengan nilai 1 untuk kurang rugi
dan 5 untuk yang paling rugi. BMI ibu dihitung (berat/tinggi2, kg/m2) dengan nilai
tinggi dan berat ibu dicatat sebelum 16 minggu kehamilan. Wanita dieksklusikan
dari analisis jika nilai tinggi dan berat badan dicatat setelah usia kehamilan 16
minggu untuk mengeliminasi kategorisasi BMI ibu yang salah, yang mungkin
timbul dari perubahan fisiologis berat badan dengan kehamilan. Nilai tinggi badan
yang dianggap valid dalam kisaran 122-220 cm , dan juga berat dianggap valid
dalam kisaran 35-140 kg. Paritas dan usia ibu yang dianggap valid jika <20 dan
>8 tahun. Usia kehamilan saat persalinan dan berat lahir anak yang dianggap valid
jika ≤44 minggu kehamilan dan ≤ 6 kg. Bagi wanita dengan lebih dari satu
kehamilan di data set, kehamilan berikutnya dieksklusikan jika interval antar
kehamilan kurang dari 120 hari. Wanita dikelompokkan ke dalam lima kategori
menurut BMI mereka, menggunakan kriteria WHO: BMI < 18,5 kg/m2
(underweight); BMI 18,5 < 25 kg/m2 (normal); BMI 25 < 30 kg/m2 (overweight);
BMI 30 < 40 kg/m2 (obesitas), dan BMI ≥ 40 kg/m2 (sangat obese). Kelompok
referensi yang digunakan untuk semua analisis adalah wanita dengan BMI normal
(18,5 < 25 kg/m2) .
Outcome klinis yang diekstrak dari SMR02 dan dikodekan menggunakan
kriteria ICD-10. Outcome ibu, termasuk hipertensi esesnsial yang sudah ada
sebelumnya, hipertensi akibat kehamilan, eklampsia, diabetes (yang sudah ada
sebelumnya atau saat kehamilan), persalinan vakum/forceps, operasi caesar
(darurat dan elektif), ruptur derajat tiga atau empat, dan induksi persalinan.
Outcome anak termasuk kelahiran prematur (spontan dan iatrogenik atau
diinduksi), lahir mati dan kematian neonatal. Kelahiran prematur spontan
didefinisikan sebagai kelahiran antara 24 dan 36 minggu usia kehamilan dimana
onset persalinan spontan, dan persalinan baik pervaginam atau operasi caesar
darurat. Sebuah kelahiran prematur induksi atau iatrogenik didefinisikan sebagai
kelahiran antara 24 dan 36 minggu kehamilan setelah induksi persalinan, atau
dengan operasi caesar elektif, dengan tidak ada bukti persalinan diinduksi .
Informasi berikut diambil dari SMR02 tentang setiap perawatan inap atau
rawat jalan: masuk rumah sakit, lama perawatan, jenis perawatan dan penyedia
layanan kesehatan. Dinas Kependudukan, Sensus , dan kode Survei Klasifikasi
Operasi dan Prosedur Bedah (OPC) dan/atau kode ICD-10 diagnosis yang
digunakan untuk mengklasifikasikan indikasi klinis untuk masuk.
Setiap perawatan dihubungkan dengan kehamilan dan setiap kehamilan
dihubungkan dengan individu wanita dan catatan kelahiran, dengan beberapa
wanita mengalami dua atau lebih kehamilan dan/atau perawatan beberapa dalam
periode penelitian.
Analisis outcome klinis
Statistik deskriptif untuk usia ibu saat masuk, status merokok selama
kehamilan, dan kuintil kerugian Carstairs Skotlandia 2001 dirangkum menurut
kelompok BMI.
Karena outcome kehamilan dalam individu wanita berkorelasi, metode
statistik standar yang mengasumsikan independensi antara pengamatan tidak
dianggap sesuai untuk analisis. Untuk menjelaskan nesting kehamilan pada
wanita, semua kehamilan bagi wanita diperhitungkan secara bersamaan dalam
model regresi hirearkis untuk setiap outcome yang menjadi perhatian. Regresi
logistik multinomial digunakan untuk menguji hubungan antara BMI ibu dan
berbagai karakteristik demografi , termasuk merokok dan kuintil Carstairs. Untuk
memperkirakan hubungan antara BMI ibu dan outcome klinis biner (misalnya
diabetes gestational), model regresi logistik efek acak yang digunakan. Hubungan
antara kelompok BMI ibu dan setiap komplikasi maternal, perinatal dan neonatal
dinyatakan sebagai rasio odds (OR) dan interval kepercayaan 95% (95 % CI)
sebelum dan setelah penyesuaian untuk usia ibu, merokok dan kuintil Carstairs.
Untuk memperkirakan pengaruh variabel, termasuk BMI ibu, usia ibu,
merokok, dan Kuintil Carstairs, pada outcome kontinyu untuk berat lahir, model
regresi linier campuran efek acak digunakan. Data berat lahir dinyatakan sebagai
mean (SE) berat bayi yang lahir dari ibu yang underweight, overweight, obesitas ,
atau sangat obese dibandingkan dengan wanita dari BMI normal.
Untuk mengkonfirmasi hasil dari model efek acak, model populasi rata-
rata digunakan dalam analisis sensitivitas . Model populasi rata-rata banyak
digunakan untuk menganalisis data cluster. Model ini menggunakan struktur yang
dapat ditukar untuk matriks korelasi kerja , dan memberikan perkiraan yang lebih
rendah dibandingkan dengan model efek acak. Risiko estimasi resultan populasi
rata-rata untuk kategori BMI ibu tertentu adalah rata-rata estimasi risiko dari
model efek acak untuk setiap kategori BMI ibu pada seluruh wanita.
Biaya perawatan
Awalnya, biaya rumah sakit dan unit spesifik-spesialis, diterbitkan oleh
ISD, digunakan untuk memperkirakan biaya setiap perawtan rumah sakit
berdasarkan masuknya rumah sakit, jenis perawatan yang diberikan (konsultan
atau kepala bidan), dan lama tinggal. Pendekatan yang dijelaskan oleh McDougall
dan Buchanan diikuti ketika menerapkan biaya-biaya unit ini. Pendekatan ini
menangkap variasi dalam biaya masuk, dalam spesialisasi, didorong oleh durasi
tinggal rawat dan jenis perawatan yang diberikan, tetapi kurang sensitif terhadap
variasi biaya yang didorong oleh intensitas penggunaan sumber daya yang
dibutuhkan untuk mengelola perawatan untuk indikasi klinis yang berbeda .
Sebagai pendekatan alternatif, masing-masing perawtan ibu juga dikode
menurut Department of Health Healthcare Resource Group (HRG4), berdasarkan
prosedur kode OPC dan ICD-10 dituliskan untuk setiap perawatan, dan biaya
referensi NHS untuk HRG yang relevan juga dituliskan. Metode ini menangkap
variasi dalam biaya masuk yang didorong oleh intensitas penggunaan sumber
daya yang diperlukan untuk prosedur klinis dan indikasi tertentu, tetapi kurang
dipengaruhi oleh durasi tinggal. Namun, penyesuaian biaya masuk dibuat dimana
lama tinggal melampaui biaya ambang batas yang ditetapkan (dikenal sebagai
trim-point) untuk setiap HRG. Dalam kasus ini biaya kamar per hari yang berlebih
diterapkan per hari masuk atas dan di atas trim-point.
Untuk menghitung rawat inap ibu total dan biaya sehari yang terkait
dengan setiap kehamilan, biaya individu masing-masing perawatan terkait dengan
setiap kehamilan kemudian dijumlahkan (untuk pendekatan ISD dan HRG). Biaya
yang akurat dari perawatan neonatal tidak mungkin karena alasan, dan durasi,
setiap rawat inap neonatal tidak dicatat dengan baik. Dengan demikian, biaya
neonatal telah dieksklusikan dari analisis ini. Namun demikian, perawatan
neonatal (<48 jam dan ≥ 48 jam) dimasukkan sebagai outcome klinis.
Analisis data biaya
Jumlah rata-rata perawatan, lama tinggal, dan biaya rata-rata terkait
dirangkum di seluruh kelompok BMI. One-way ANOVA sederhana digunakan
untuk menguji hubungan antara BMI ibu dan masing-masing variabel outcome.
Metode Bonferroni digunakan untuk menyesuaikan nilai P untuk beberapa
pengujian.
Model linier generalised (GLMS) digunakan untuk menilai efek dari BMI
pada biaya perawatan ibu, dengan dan tanpa penyesuaian untuk kovariat (Tabel
5). Hasil dinyatakan sebagai perubahan estimasi biaya masuk rata-rata terkait
dengan memiliki BMI rendah atau tinggi, dibandingkan dengan BMI dalam batas
normal. Sebuah distribusi gamma dengan fungsi hubungan identitas yang
ditentukan untuk setiap model GLM untuk menjelaskan sifat miring dari data
biaya, dengan pengecualian model 6 (Tabel 5), yang menggunakan distribusi
Gaussian karena masalah dengan konvergensi . Untuk menjelaskan kurangnya
independensi antara kehamilan berurutan dalam individu wanita, estimator varians
cluster yang kuat digunakan untuk mendapatkan standar error dan interval
kepercayaan untuk perubahan estimasi biaya masuk. Sebuah model efek acak juga
dinilai sebagai suatu pendekatan untuk berurusan dengan pengamatan berulang
pada wanita, dan diketahui menghasilkan hasil yang sama dengan model GLM.
Karena metode GLM lebih cocok untuk berurusan dengan sifat miring dari data
biaya, pendekatan ini diterapkan.
Efek yang belum disesuaikan dari BMI terhadap biaya masuk ibu
diperkirakan dengan meregresikan total biaya ISD dan HRG (per kehamilan) pada
kategori BMI ibu . Setelah ini, model biaya (ISD dan HRG) yang disesuaikan
dengan indikator sosiodemografi usia, merokok, kerugian, persalinan rumah sakit,
dan paritas. Efek dari BMI terhadap biaya kemudian disesuaikan dengan outcome
klinis merugikan yang ditemukan terkait dengan BMI rendah dan tinggi. Metode
ini adalah untuk menilai sejauh mana berkontribusi pada outcome klinis untuk
peningkatan biaya masuk terkait dengan BMI rendah dan tinggi yang diamati.
Akhirnya, untuk menyelidiki apakah biaya bersalin meningkat terkait
dengan BMI rendah dan tinggi berhubungan dengan lebih seringnya dan/atau
lebih perawatan rumah sakit, model regresi Poisson ditentukan untuk jumlah
perawatan dan jumlah hari masuk. Jumlah perawatan dimasukkan sebagai
kovariat dalam model kedua untuk memvalidasi efek BMI pada durasi per masuk.
Output dari model ini dilaporkan sebagai rasio tingkat-kejadian (IRR)
HASIL
Deskriptif untuk data set
Selama masa studi, terdapat total 394.014 kehamilan tunggal yang
dihasilkan oleh 304.198 wanita. Sebanyak 124.467 kehamilan yang memenuhi
kriteria validasi, termasuk memiliki BMI ibu dihitung dengan menggunakan
pengukuran tinggi dan berat badan yang dilakukan sebelum usia kehamilan 16
minggu, 187 kehamilan dikeluarkan karena interval antar kehamilan kurang dari
120 hari (Gambar 1). Data set akhir yang digunakan untuk analisis karena terdiri
dari 124.280 persalinan yang dihasilkan oleh 109 592 wanita, setara dengan 32 %
dari kehamilan tunggal di Skotlandia selama masa studi.
Data set meliputi 95.638 (87,3 %) wanita dengan kehamilan tunggal,
13.242 (12,1 %) wanita dengan dua kehamilan, 691 (0,6 %) wanita dengan tiga
kehamilan, 20 (0,02 %) wanita dengan empat kehamilan, dan satu wanita dengan
lima kehamilan. Kami menemukan 76,3 % wanita dengan BMI normal, 64,1 %
wanita overweight, 74,9 % dari wanita mengalami obesitas , dan 62,3 % wanita
sangat obese pada indeks kehamilan tetap dalam kelompok BMI yang sama pada
kehamilan mereka berikutnya.
Demografi untuk populasi penelitian akhir disajikan pada Tabel 1.
Prevalensi merokok tertinggi pada wanita underweight (P < 0,001). Wanita
underweight dan sangat obese memiliki proporsi yang lebih tinggi dari wanita
dalam kerugian kuintil tertinggi dan proporsi yang lebih rendah dari wanita dalam
kerugiankuintil terendah, dibandingkan dengan wanita dengan berat badan
normal, atau mereka yang overweight atau obesitas (P < 0,001). Usia ibu saat
melahirkan meningkat dengan meningkatnya kategori BMI (P < 0,001) .
Komplikasi klinis dan BMI ibu
Tabel 2 menunjukkan prevalensi ibu, persalinan, dan komplikasi neonatal
yang dinyatakan sebagai proporsi dari jumlah kehamilan di kelompok BMI ibu.
OR yang belum disesuaikan ditunjukkan pada Tabel S1 . OR yang telah
disesuaikan (disesuaikan dengan usia ibum kerugian, dan merokok) untuk
komplikasi ditunjukkan pada Tabel 3. Terdapat peningkatan bergantung dosis
(dose-dependent) pada kemungkinan berkembangnya banyak komplikasi,
termasuk hipertensi esensial, hipertensi yang diinduksi kehamilan, diabetes yang
sudah ada sebelumnya , diabetes gestational, penyakit ibu lainnya, induksi
persalinan, operasi caesar darurat dan elektif, perawatan di unit neonatal, dan
kelahiran prematur iatrogenik , dengan meningkatnya BMI ibu. Peningkatan
terbesar dalam OR yang disesuaikan dari komplikasi yang terkait dengan wanita
overweight, obesitas , atau sangat obese ditemukan pada diabetes yang sudah ada
sebelumnya , diabetes gestasional, hipertensi esensial , dan operasi caesar elektif
dan darurat. Satu-satunya komplikasi yang menunjukkan penurunan dose-
dependent pada odds yang disesuaikan dari overweight hingga obesitas dan sangat
obese adalah persalinan forceps dan vakum.
Setelah penyesuaian untuk usia ibu, kerugian , dan merokok, berat lahir
rata-rata bayi yang lahir dari ibu yang underweight diketahui lebih rendah [mean
(SE), -181 g (9 g)], dan berat lahir rata-rata bayi yang lahir dari wanita yang
overweight, obesitas , atau sangat obese lebih tinggi [masing-masing +104 g (4),
+155 g (5 g), dan +179 g (13)] , dibandingkan dengan wanita dengan BMI normal
(semua P < 0,001 ; Data tidak ditampilkan).
Meskipun efek ukuran dihitung dari model populasi rata-rata yang
umumnya lebih kecil jumlahnya dibanding dari efek ukuran dari model efek acak,
hubungan antara BMI ibu dan komplikasi klinis tetap konsisten antara dua model
(data tidak ditampilkan).
Hubungan antara BMI ibu, perawatan inap, dan biaya
Jumlah rata-rata perawatan, hari rawat inap, dan biaya dengan kelompok
BMI ibu ditampilkan pada Tabel 4. Jumlah rata-rata perawatan ibu lebih tinggi
dan durasi perawatan lebih lama pada wanita yang underweight , overweight,
obesitas , atau sangat obese, dibandingkan dengan wanita dengan berat badan
normal (semua P <0,01). Hal ini tercermin dalam biaya perawatan ibu yang lebih
tinggi yang diamati bagi wanita dalam kategori BMI ini menggunakan kedua
biaya ISD dan HRG.
Tabel 5 menyajikan kenaikan rata-rata estimasi biaya perawatan ibu terkait
dengan memiliki BMI rendah atau tinggi, dibandingkan dengan BMI normal,
berasal dari model linier umum. Berdasarkan model yang belum disesuaikan
(Tabel 5: Model 1 dan 4), estimasi peningkatan biaya perawatan berkisar dari
£312 hingga £ 145 untuk wanita yang underweight, dari £138 sampai £170 untuk
wanita yang overweight, dari £472 hingga £451 untuk wanita yang mengalami
obesitas, dan dari £885 hingga £823 untuk wanita yang sangat obese, dengan
menggunakan data biaya ISD dan HRG.
Setelah penyesuaian untuk usia ibu, merokok, kerugian dan paritas (Tabel
5 : model 2 dan 5), estimasi peningkatan biaya perawatan berkurang sedikit,
meskipun tetap diamati hubungan berbentuk J antara biaya dan kategori BMI.
Penyesuaian lebih lanjut untuk outcome klinis yang buruk yang terkait dengan
BMI ibu ditemukan secara substansial melemahkan hubungan yang diamati antara
BMI dan perawatan (Tabel 5: model 3 dan 6), menunjukkan bahwa efek
merugikan pada outcome klinis menyumbang sekitar ~50 % dari peningkatan
biaya perawatan terkait memiliki BMI rendah atau tinggi. Namun, efek BMI
rendah atau tinggi terhadap biaya perawatan tetap positif dan signifikan setelah
penyesuaian ini.
Untuk menentukan apakah meningkatnya biaya yang berkaitan BMI ibu
yang rendah atau tinggi dengan lebihnya jumlah perawatan atau durasi yang lebih
lama tinggal (per masuk), rasio tingkat kejadian untuk jumlah dan hari perawatan
diperkirakan dengan menggunakan analisis regresi Poisson (Tabel 6).
Underweight, overweight, obesitas, dan obesitas berat dikaitkan dengan
peningkatan 8, 16, 45, dan 88 % dalam kejadian perawatan, dibandingkan dengan
berat badan normal. Setelah mengontrol jumlah perawatan, overweight, obesitas,
dan obesitas berat dikaitkan dengan peningkatan 4 , 9 , dan 12 % dalam durasi
masuk rumah sakit. Peningkatan frekuensi perawatan berkontribusi lebih kepada
peningkatan biaya yang terkait dengan BMI ibu yang tinggi daripada durasi
perawatan.
PEMBAHASAN
Data kami menunjukkan bahwa baik BMI ibu yang tinggi maupun rendah
berhubungan dengan peningkatan risiko komplikasi selama kehamilan,
meningkatnya jumlah dan durasi perawatan ibu, dan meningkatkan biaya untuk
pelayanan kesehatan. Kenaikan biaya rawat inap tetap signifikan secara statistik
setelah disesuaikan untuk kedua faktor sosiodemografi dan komplikasi klinis yang
terkait dengan BMI.
Temuan utama
Penelitian kami menunjukkan hubungan yang kuat BMI antara ibu rendah
atau tinggi dan hasil yang merugikan. Meskipun studi ini tidak membuktikan
kausalitas, hal ini tidak memberikan dukungan bagi hubungan kausal antara BMI
rendah atau tinggi dan risiko komplikasi. Dengan menerapkan kriteria Hill untuk
menilai kausalitas, kami menemukan bahwa : pertama, konsisten dengan studi
lain, terdapat gradien temporal yang kuat yang meningkatkan risiko hasil yang
merugikan dengan BMI ibu, kedua, hubungan antara BMI tinggi dan hasil yang
merugikan, seperti diabetes gestasional, secara biologis cukup rasional dan
koheren dengan riwayata alamiah dari penyakit ini pada populasi yang tidak
hamil, dan ketiga, penurunan berat badan baik sebelum kehamilan atau antara
kehamilan mengurangi risiko komplikasi, termasuk diabetes gestasional dan
makrosomia janin. Meskipun penelitian ini tidak mampu menunjukkan hubungan
temporal antara BMI dan penyakit, juga tidak memberikan bukti yang mendukung
hubungan sebab akibat antara BMI tinggi atau rendah dan komplikasi.
Meskipun penelitian telah memperkirakan biaya obesitas pada populasi
yang tidak hamil, terdapat kekurangan informasi tentang kehamilan. Studi yang
diterbitkan dibatasi oleh ukuran sampel yang kecil, kesalahan coding obesitas ibu
dalam database yang digunakan untuk analisis, didasarkan pada biaya yang
berasal dari model yang berbeda dari perawatan kesehatan, atau biaya untuk
faktor pembaur yang belum disesuaikan.
Penelitian kami menunjukkan bahwa biaya bersalin secara signifikan lebih
tinggi pada wanita dengan BMI rendah atau tinggi dibandingkan dengan wanita
dengan BMI normal. Sedangkan 50 % dari biaya bersalin yang meningkat dapat
dijelaskan oleh peningkatan insiden komplikasi klinis , hubungan diamati tetap
signifikan setelah penyesuaian untuk komplikasi ini. Pada tingkat populasi
bahkan jika komplikasi klinis yang terkait dengan obesitas ibu berkurang ,
obesitas ibu masih memiliki dampak yang signifikan pada sumber daya kesehatan.
Di Skotlandia dan negara-negara maju lainnya, uang yang cukup besar sedang
diarahkan kepada strategi lokal dan nasional yang bertujuan untuk mengurangi
prevalensi obesitas. Dengan menggunakan peningkatan biaya masuk ibu terkait
dengan overweight dan obesitas yang disesuaikan (Tabel 5 : Model 2), dan
mengekstrapolasikan ini ke 807776 kelahiran hidup di Inggris pada 2010-2011,
adalah mungkin untuk memperkirakan dampak dari penurunan dalam proporsi ibu
hamil overweight dan obesitas pada biaya perawatan tahunan di Inggris.
Misalnya, dengan penurunan 2,5 poin persentase dalam proporsi wanita hamil
overweight dan obesitas di Skotlandia - dan peningkatan 5 poin persentase yang
sesuai dalam proporsi wanita berat badan normal – penghematan biaya yang
diantisipasi ke Inggris untuk perawatan rawat inap saja akan sebesar £ 12.702.
278. Penghematan lebih lanjut akan diwujudkan melalui penurunan perawatan
neonatal dan perbaikan jangka panjang di bidang kesehatan. Untuk
memaksimalkan penghematan kesehatan yang potensial, pendekatan ganda yang
menargetkan penurunan prevalensi overweight dan obesitas ibu dan komplikasi
yang terkait akan diperlukan.
Kekuatan dan kelemahan
Sebuah kekuatan dari penelitian ini adalah bahwa kita menggunakan
analisis sensitivitas untuk lebih memahami hubungan antara BMI ibu, komplikasi
klinis, dan biaya rumah sakit. Hubungan antara BMI ibu dan komplikasi klinis
tetap konsisten di seluruh model yang berbeda , sehingga memperkuat hasil
analisis klinis primer. Selanjutnya, setelah penyesuaian untuk indikator
sosiodemografi dan outcome klinis yang merugikan yang ditemukan terkait
dengan BMI ibu, pengaruh BMI terhadap biaya juga tetap. Meskipun alasan untuk
ini tidak jelas, ada kemungkinan bahwa BMI secara independen mempengaruhi
jumlah perawatan dan durasi tinggal yang terkait dengan komplikasi yang terjadi.
Atau, temuan ini mungkin didorong oleh hubungan antara BMI dan kondisi
'minor' lainnya yang tidak termasuk dalam model.
Walaupun penelitian kami mungkin tidak mewakili setting lain, kami
memastikan bahwa penggunaan sumber daya dan temuan biaya kami dapat
digeneralisasikan untuk populasi di luar Skotlandia. Pertama, kami memper-
kirakan biaya masuk menggunakan referensi biaya NHS untuk HRG yang
dibebankan untuk setiap perawatan, serta menggunakan biaya khusus ISD
Skotlandia. Dengan menggunakan dua metode yang berbeda untuk biaya
perawatan, akan memperluas generalisabilitas temuan kami. Kedua, meskipun ada
kesulitan dalam data biaya generalisasi karena perbedaan dalam sistem organisasi
kesehatan dan struktur harga, hal kunci di sini adalah bukan biaya yang tepat,
tetapi arah dan besarnya efek dalam kaitannya dengan pengelompokan BMI, dan
ketiga kami telah menyajikan dampak BMI pada jumlah dan durasi perawatan
dalam rangka meningkatkan generalisasi di luar Inggris.
Penggunaan data set berbasis yang tidak dipilih, bagaimanapun, memiliki
beberapa kelemahan.
Pertama, data yang dikumpulkan secara rutin bergantung pada coding
variabel untuk meminimalkan sumber bias . Dalam studi ini, 32 % dari kehamilan
tunggal selama masa studi memenuhi kriteria untuk dimasukkan ke dalam
penelitian : sisanya 68 % tidak memenuhi syarat, terutama karena tinggi ibu dan
berat tidak dicatat, dicatat setelah 16 minggu kehamilan, atau menjadi tidak valid.
Meskipun hanya 32 % dari persalinan yang dimasukkan dalam data set terakhir,
proporsi wanita dalam kategori BMI yang berbeda adalah serupa dengan yang
dilaporkan dalam kohort maternitas kontemporer Skotlandia lainnya. Hal ini
meningkatkan keyakinan kita bahwa hasil kami dapat digeneralisasikan ke
populasi bersalin Skotlandia secara keseluruhan.
Kedua, kami menggunakan BMI ibu sebagai ukuran obesitas patologi.
Penelitian terbaru menunjukkan bahwa obesitas abdomen dapat menjadi faktor
risiko yang lebih penting bagi penyakit pembuluh darah dan metabolisme
daripada adipositas umum. Pengukuran antropometri alternatif obesitas abdomen,
seperti lingkar pinggang, rasio pinggang/pelvis, bioimpedance , dan ketebalan
lipatan kulit telah diusulkan sebagai alternatif, atau selain itu, BMI dalam
memprediksi penyakit pada populasi yang tidak hamil. Namun, tindakan ini tidak
valid, tidak praktis, dan tidak dapat diandalkan dalam kehamilan, dan tidak dicatat
pada tingkat populasi. Meskipun BMI memiliki keterbatasan, metode ini adalah
satu-satunya pilihan praktis untuk epidemiologi studi berbasis populasi yang
besar.
Ketiga, ISD tidak merekam kunjungan rawat jalan dan kehadiran klinik.
Mengingat bahwa BMI tinggi atau rendah berhubungan dengan peningkatan
risiko komplikasi yang memerlukan peningkatan pemantauan rawat jalan, ada
kemungkinan bahwa penelitian kami mengesampingkan biaya bersalin total yang
berkaitan dengan BMI tinggi.
Keempat, karena kurangnya data yang tepat selama perawatan neonatal,
kami tidak dapat memperkirakan biaya neonatal dengan tepat, dan akhirnya, studi
ini mungkin tidak mewakili setting lain, yang memiliki demografi peserta , etnis ,
dan model layanan bersalin yang berbeda.
KESIMPULAN
Sebagai kesimpulan, penelitian kami menunjukkan bahwa obesitas ibu
menempatkan beban klinis dan ekonomi yang cukup besar pada wanita, penyedia
layanan kesehatan, dan NHS. Mengingat bahwa tingkat obesitas terus meningkat
dalam populasi bersalin, ada kebutuhan mendesak untuk penelitian untuk
memastikan faktor mana yang menghubungkan obesitas ibu dengan outcome
kehamilan yang buruk, sehingga intervensi tepat sasaran dapat dikembangkan.
Misalnya, jika hubungan antara obesitas ibu dan peningkatan risiko pre-eklamsia
telah lebih baik dipahami, intervensi dapat ditargetkan untuk mengurangi risiko
ini, hal ini dapat mengakibatkan penurunan jumlah kelahiran prematur iatrogenik
pada wanita yang mengalami obesitas. Hal ini akan memiliki manfaat yang cukup
besar bagi wanita dan anak-anak mereka, dan manfaat ekonomi yang signifikan
bagi NHS.
Table 1. Distribusi karakteristik demografis pada kelompok BMI ibu pada populasi studi
Karakteristik demografi Kelompok BMI ibu (kg/m2)
≤18.49
(n = 3607)
N (%)
18.5–24.99
(n = 61 232)
N (%)
25–29.99
(n = 35 087)
N (%)
30–39.99
(n = 21 634)
N (%)
≥40
(n = 2720)
N (%)
Pernah merokok selama hamil 1266 (35.1) 13 176 (21.5) 6842 (19.5) 4315 (20.0) 458 (16.8)
Kuintil Carstairs tertinggi pada kehamilan
1 (kurang rugi) 411 (11.4) 10 893 (17.8) 5732 (16.3) 2884 (13.3) 315 (11.6)
2 538 (14.9) 11 513 (18.8) 6298 (18.0) 3848 (17.8) 44 (16.2)
3 729 (20.2) 11 556 (18.9) 6641 (18.9) 3961 (18.3) 53 (19.6)
4 779 (21.6) 12 739 (20.8) 7786 (22.2) 5085 (23.5) 599 (22.0)
5 (sangat rugi) 1,142 (31.7) 14 319 (23.4) 8507 (24.3) 5765 (26.7) 824 (30.3)
Hilang 8 (0.2) 212 (0.4) 123 (0.4) 91 (0.4) 8 (0.3)
Usia minimal ibu saat melahirkan, mean (SD) 24.9 (5.9) 28.4 (6.0) 29.3 (5.9) 29.1 (5.8) 29.4 (5.8)
Usia maksimal ibu saat melahirkan, mean (SD) 25.6 (5.9) 29.0 (6.1) 29.9 (5.8) 29.8 (5.7) 30.0 (5.7)
Table 2. komplikai ibu (jumlah yang tertera menunjukkan jumlah kehamilan, bukan jumlah wanita) untuk komplikasi ibu pada kelompok
BMI
Kelompok BMI ibu (kg/m2)
≤18.49
(n = 3607)
n (%)
18.50–24.99
(n = 61 232)
n (%)
25.00–29.99
(n = 35 087)
n (%)
30.00–39.99
(n = 21 634)
n (%)
≥40.00
(n = 2720)
n (%)
Komplikasi ibu
Hipertensi esensial 2 (0.1) 80 (0.1) 80 (0.2) 166 (0.8) 47 (1.7)
Hipertensi yang diinduksi kehamilan 62 (1.7) 1592 (2.6) 1403 (4.0) 1268 (5.9) 211 (7.8)
Eklampsia 2 (0.1) 25 (0.0) 20 (0.1) 6 (0.0) 4 (0.1)
Placenta praevia 8 (0.2) 99 (0.2) 66 (0.2) 51 (0.2) 4 (0.1)
Abrupsi plasenta 30 (0.8) 546 (0.9) 271 (0.8) 172 (0.8) 23 (0.8)
Perdarahan Antepartum 23 (0.6) 430 (0.7) 215 (0.6) 128 (0.6) 16 (0.6)
Diabetes yang sudah ada sebelumnya 4 (0.1) 135 (0.2) 157 (0.4) 128 (0.6) 28 (1.0)
Diabetes Gestational 1 (0.0) 84 (0.1) 131 (0.4) 205 (0.9) 82 (3.0)
Penyakit lainnya 424 (11.8) 5728 (9.4) 3515 (10.0) 2938 13.6) 529 (19.4)
Induksi persalinan 691 (19.2) 12 734 (20.8) 8615 (24.6) 6151 (28.4) 863 (31.7)
Cara persalinan
Normal 2482 (68.8) 39 529 (64.6) 21 071 (60.1) 12 357 (57.1) 1302 (47.9)
Vakum forceps 511 (14.2) 8233 (13.4) 4133 (11.8) 1932 (8.9) 203 (7.5)
Caesar elektif 237 (6.6) 5017 (8.2) 3902 (11.1) 3035 (14.0) 543 (20.0)
Caesar darurat 339 (9.4) 7772 (12.7) 5630 (16.0) 4074 (18.8) 651 (23.9)
Lainnya 38 (1.1) 682 (1.1) 351 (1.0) 236 (1.1) 21 (0.8)
Ruptur
Laserasi derajat 1-4 atau vaginal atau serviks 1197 (41.0) 22 265 (48.2) 12 450 (50.9) 7124 (51.2) 736 (50.2)
Komplikasi neonatal
Berat lahir bayi (SD) 3126.8 (568.0) 3365.1 (558.6) 3476.9 (577) 3523.6 (605) 3555.3 (667)
Apgar ≤ 5 (>5 = ref.) 29 (0.8) 516 (0.9) 280 (0.8) 176 (0.9) 26 (1.0)
Lahir mati 14 (0.4) 242 (0.4) 148 (0.4) 122 (0.6) 20 (0.7)
Kematian Neonatal 4 (0.1) 26 (0.0) 17 (0.0) 12 (0.1) 2 (0.1)
Perawatan di unit neonatal (tanpa perawatan = ref)
≤ 48 jam 138 (3.8) 2172 (3.5) 1338 (3.8) 950 (4.4) 147 (5.4)
> 48 jam 240 (6.7) 2619 (4.3) 1533 (4.4) 1115 (5.2) 182 (6.7)
Kelahiran prematur
Spontan 236 (6.5) 2676 (4.4) 1350 (3.8) 975 (4.5) 139 (5.1)
Iatrogenik 75 (2.1) 770 (1.3) 541 (1.5) 386 (1.8) 68 (2.5)
Table 3. Odd rasio yang disesuaikan untuk komplikasi ibu, persalinan dan neonatal pada populasi studi
Kelompok BMI ibu (kg/m2)
≤ 18.49 OR
(95% CI)
18.50–24.99
OR
(95% CI)
25.00–29.99
OR
(95% CI)
30.00–39.99
OR
(95% CI)
≥40.00 OR
(95% CI)
Komplikasi ibu
Hipertensi esensial 0.60 (0.10–
3.82)
1.00 1.87 (1.18–
2.96)
11.90 (7.18–
19.72)
36.10 (18.33–
71.10)
Hipertensi yang diinduksi kehamilan 0.63 (0.46–
0.86)
1.00 1.76 (1.60–
1.95)
2.98 (2.65–
3.36)
4.48 (3.57–
5.63)
Eklampsia 1.49 (0.35–
6.34)
1.00 1.38 (0.76–
2.49)
0.67 (0.28–
1.64)
3.50 (1.21–
10.11)
Placenta praevia 1.70 (0.82–
3.52)
1.00 1.08 (0.80–
1.48)
1.38 (0.98–
1.94)
0.85 (0.31–
2.31)
Abrupsi plasenta 0.89 (0.60–
1.30)
1.00 0.86 (0.74–
1.01)
0.89 (0.74–
1.06)
0.95 (0.61–
1.46)
Perdarahan Antepartum 0.88 (0.57–
1.35)
1.00 0.87 (0.73–
1.03)
0.83 (0.68–
1.02)
0.82 (0.49–
1.37)
Diabetes yang sudah ada sebelumnya 0.33 (0.07– 1.00 2.54 (1.79– 3.76 (2.59– 7.71 (4.04–
1.53) 3.61) 5.47) 14.71)
Diabetes Gestational 0.22 (0.02–
2.02)
1.00 3.39 (2.30–
4.99)
11.90 (7.54–
18.79)
67.40(37.84–
120.03)
Penyakit lainnya 1.31 (1.12–
1.53)
1.00 1.13 (1.06–
1.21)
1.86 (1.73–
2.00)
3.60 (3.07–
4.22)
Induksi persalinan
Cara persalinan 0.85 (0.77–
0.94)
1.00 1.30 (1.25–
1.35)
1.64 (1.57–
1.72)
1.97 (1.78–
2.18)
Normal
Vakum forceps 1.04 (0.93–
1.16)
1.00 0.93 (0.89–
0.98)
0.73 (0.68–
0.77)
0.72 (0.61–
0.85)
Caesar elektif 1.08 (0.78–
1.50)
1.00 2.06 (1.84–
2.30)
4.61 (4.06–
5.24)
17.92 (13.20–
24.34)
Caesar darurat 0.52 (0.36–
0.74)
1.00 1.94 (1.71–
2.21)
3.40 (2.91–
3.96)
14.34 (9.38–
21.94)
Ruptur
Laserasi derajat 1-4 atau vaginal atau serviks 0.82 (0.74–
0.90)
1.00 1.12 (1.07–
1.16)
1.16 (1.10–
1.21)
1.09 (0.96–
1.24)
Apgar ≤ 5 (>5 = ref.) 0.94 (0.65–
1.38)
1.00 0.96 (0.83–
1.11)
0.99 (0.83–
1.17)
1.22 (0.82–
1.81)
Lahir mati 0.92 (0.53–
1.60)
1.00 1.07 (0.87–
1.32)
1.43 (1.14–
1.79)
1.91 (1.19–
3.07)
Kematian Neonatal 2.14 (0.74–
6.20)
1.00 1.14 (0.62–
2.11)
1.26 (0.64–
2.51)
1.65 (0.39–
6.97)
Perawatan di unit neonatal (tanpa perawatan = ref)
≤ 48 jam 1.10 (0.91–
1.33)
1.00 1.07 (0.99–
1.15)
1.25 (1.15–
1.36)
1.58 (1.31–
1.90)
> 48 jam 1.66 (1.39–
1.97)
1.00 1.04 (0.96–
1.12)
1.28 (1.17–
1.40)
1.87 (1.53–
2.28)
Kelahiran prematur
Spontan 1.56 (1.31–
1.87)
1.00 0.85 (0.79–
0.93)
1.03 (0.94–
1.14)
1.25 (1.00–
1.55)
Iatrogenik 1.74 (1.31–
2.31)
1.00 1.25 (1.10–
1.42)
1.45 (1.26–
1.68)
2.12 (1.57–
2.86)
Table 4. Jumlah perawatan, hari rawat inap an biaya (£) menurut kelompok BMI ibu untuk data set rawat inap
Kelompok BMI ibu (kg/m2) P (one-way
ANOVA)≤ 18.49 18.50–24.99 25.00–29.99 30.00–39.99 ≥ 40.00
Perawatan ibu (n)* 1.40 (2.10)** 1.14 (1.83)** 1.30 (2.05)** 1.64 (2.40)** 2.09 (2.87)** <0.01
Hari perawatan (n)* 3.59 (4.45)** 3.31 (3.60) 3.47 (3.71)** 3.79 (4.06)** 4.29 (4.15)** <0.01
Biaya perawatan ibu (£)
Model ISD (mean,
SD)*
3519.15
(2851.32)**
3206.57
(2350.68)
3344.46
(2449.99)**
3677.23
(2737.81)**
4091.27
(3014.08)**
<0.01
Model HRG (£)* 2250.46
(1765.40)**
2103.47
(1505.36)
2273.80
(1630.21)**
2554.05
(1819.26)**
2927.14
(1983.95)**
<0.01
Table 5. Biaya perawatan tambahan ibu
Biaya tambahan (mean, 95% CI) Kelompok BMI ibu (kg/m2)
≤ 18.49 18.50–24.99 25.00–29.99 30.00–39.99 ≥ 40.00
Model biaya ISD (£)
Model 11 312.58 (215.98–
409.18)***
- 137.89 (105.54–
170.23)***
470.65 (428.40–
512.92)***
884.70 (768.40–
1001.00)***
Model 22 168.87 (83.63–
254.12)***
- 157.37 (129.25–
185.49)***
472.34 (434.45–
510.23)***
864.75 (766.64–
962.86)***
Model 33 145.35 (71.13–
219.58)***
- 58.55 (34.07–
83.04)***
234.76 (201.08–
268.44)***
428.69 (342.39–
514.99)***
Model biaya HRG (£)
Model 41 146.99 (86.69–
207.29)***
- 170.34 (149.04–
191.64)***
450.58 (422.58–
478.59)***
823.68 (746.82–
900.53)***
Model 52 91.40 (35.91–
146.90)***
- 149.97 (130.85–
169.09)***
399.08 (373.16
425.01)***
754.93 (683.35–
826.51)***
Model 63 102.27 (48.49–
156.06)***
- 59.89 (41.61–
78.17)***
202.46 (178.61–
226.31)***
350.75 (284.82–
416.69)***
Table 6. Insiden rasio risiko untuk jumlah dan durasi kunjungan menurut BMI ibu
Kelompok BMI ibu (kg/m2)
≤ 18.49 OR (95%
CI)
18.50–24.99 25.00–29.99 OR
(95% CI)
30.00–39.99 OR
(95% CI)
≥ 40.00 OR
(95% CI)
Jumlah kunjungan
Antenatal 1.09*** (1.04–
1.15)
1.0 1.16*** (1.14–
1.18)
1.45*** (1.42–
1.48)
1.87*** (1.78–
1.97)
Postnatal 0.84* (0.69–1.01) 1.0 1.22*** (1.14–
1.31)
1.47*** (1.46–
1.58)
2.26*** (1.86–
2.74)
Total 1.08** (1.03–1.14) 1.0 1.16*** (1.14–
1.18)
1.45*** (1.42–
1.48)
1.89*** (1.80–
1.98)
Durasi tinggal
Antenatal 1.09* (0.99–1.18) 1.0 1.07*** (1.04–
1.11)
1.18*** (1.13–
1.22)
1.08 (0.94–1.24)
Postnatal 1.01 (0.98–1.05) 1.0 1.03*** (1.02–
1.04)
1.06*** (1.05–
1.08)
1.15*** (1.12–
1.19)
Total 1.04* (0.99–1.08) 1.0 1.04*** (1.03–
1.05)
1.09*** (1.07–
1.11)
1.12*** (1.08–
1.17)