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)