BAB IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

A. Hasil Penelitian

1. Karakteristik subjek penelitian dan karakteristik odontektomi.

Subjek penelitian ini adalah pasien yang menjalani tindakan odontektomi gigi molar

ketiga rahang bawah impaksi di RSGM Prof. Soedomo. Subjek penelitian berjumlah 171 pasien

yang terbagi ke dalam dua kelompok, yakni kelompok praimplementasi CPG (88 pasien) dan

kelompok pascaimplementasi CPG (83 pasien). Tabel 3 menyajikan perbandingan karakteristik

subjek penelitian antara kedua kelompok. Dilihat dari jenis kelamin subjek penelitian, dari 88

pasien kelompok praimplementasi, 39 (44,3%) diantaranya adalah laki-laki. Pada kelompok

pascaimplementasi, 44 (53,0%) dari 83 pasien adalah laki-laki. Perbandingan dari sisi jenis

kelamin antara kedua kelompok penelitian ini tidak bermakna secara statistik (p = 0,256).

Perbandingan umur, kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, dan status higiene mulut antara

kedua kelompok juga tidak menunjukkan perbedaan yang bermakna (p > 0,05).

Tabel 3. Karakterisitik Subjek PenelitianKelompok Praimplementasi dan Pascaimplementasi CPG

Variabel Praimplementasi (n = 88)

Pascaimplementasi (n = 83) Statistik p

Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan

39 (44,3%)49 (55,7%)

44 (53,0%)39 (47,0%)

χ2 = 1,292 0,256

Umur (Tahun) Rata-rata Simpang Baku Rentang

24,094,63

18 - 35

23,194,07

18 - 35

t = 1,343 0,181

Merokok Ya Tidak

7 (8,0%)81 (92,0%)

5 (6,0%)78 (94,0%)

χ2 = 0,244 0,621

Alkohol Ya Tidak

2 (2,3%)86 (97,7%)

2 (2,4%)81 (97,6%)

χ2 = 0,004 0,953

OHI-S Baik Sedang

62 (70,5%)26 (29,5%)

60 (72,3%)23 (27,7%)

χ2 = 0,070 0,791

Dalam Tabel 4 disajikan distribusi karakteristik subjek penelitian dari faktor

odontektomi. Dari sisi lama operasi, pada kelompok praimplementasi, rata-rata lama

operasinya adalah 33,17 menit dengan simpangan baku sebesar 16,46 menit, dan rentang antara

41

42

5-75 menit. Pada kelompok pascaimplementasi, rata-rata lama operasi adalah sebesar 33,28

dengan simpangan baku sebesar 14,75 menit dengan rentang antara 5-90 menit. Kedua rata-rata

lama operasi tersebut tidak berbeda bermakna (p = 0,965). Perbandingan lama operasi kedua

kelompok tidak menunjukkan perbedaan yang bermakna. Dilihat dari karakteristik

odontektomi lainnya, variabel yang menunjukkan perbedaan antara kedua kelompok adalah

riwayat penggunaan medikasi pra-operasi (p = 0,05) dan riwayat dan kondisi klinis dental (p =

0,018).

Tabel 4. Karakterisitik OdontektomiKelompok Praimplementasi dan Pascaimplementasi CPG

Variabel Praimplementasi (n = 88)

Pascaimplementasi (n = 83) Statistik p

Lama Operasi (Menit) Rata-rata Simpang Baku Rentang

33,1716,465 - 75

33,2814,755 - 90

t = 0,045 0,965

Jenis Operasi Flap Ostectomy Odontectomy Ostec + Odontec

6 (6,8%) 7 (8,0%)15 (17,0%)60 (68,2%)

5 (6,0%) 6 (7,2%)17 (20,5%)55 (66,3%)

χ2 = 0,364 0,948

Jenis Impaksi (Winter) Vertikal Horizontal Mesioangular Distoangular

14 (15,9%)29 (33,0%)41 (46,6%) 4 (4,5%)

14 (16,9%)30 (36,1%)36 (43,4%) 4 (3,6%)

χ2 = 0,339 0,953

Jenis Impaksi (Pell & Gregory) IA IB IIA IIB IIIB

31 (35,2%) 4 (4,5%)38 (43,2%)15 (17,0%) 0 (0,0%)

44 (53,0%) 6 (7,2%)21 (25,3%)11 (13,3%) 1 (1,2%)

χ2 = 9,029 0,060

Medikasi Pra-op Ya Tidak

26 (29,5%)62 (70,5%)

14 (16,9%)69 (83,1%)

χ2 = 3,831 0,050

Riwayat dan Kondisi Klinis*)

Ya Tidak

42 (47,7%)46 (52,3%)

25 (30,1%)58 (69,9%)

χ2 = 5,557 0,018

*) Riwayat dan kondisi klinis dental 1 minggu sebelum dan pada saat odontektomi adalah kondisi klinis yang terjadi pada 1 minggu terakhir atau yang didiagnosis pada saat pemeriksaan praodontektomi yang meliputi kondisi-kondisi: gusi berdarah, sedang menjalani perawatan ortodonsi, perikoronitis, rasa sakit, edema, trismus, penyakit periodontal, dan infeksi.

43

2. Jenis dan Frekuensi Kejadian Komplikasi Pascaodontektomi Gigi Molar Ketiga Rahang Bawah Impaksi.

Kejadian komplikasi pada penelitian ini diamati dua kali, yakni pada hari ketiga dan

pada hari ketujuh pascaodontektomi. Jenis dan frekuensi kejadian komplikasi pada hari ketiga

pascaodontektomi disajikan dalam Tabel 5. Secara total, diperoleh data bahwa pada kelompok

praimplementasi CPG, frekuensi komplikasi hari ketiga adalah sebesar 80,7%, sedangkan pada

kelompok pascaimplementasi CPG, frekuensi komplikasinya adalah 67,5%. Perbedaan ini

bermakna secara statistik (p = 0,048).

Dalam penelitian ini, frekuensi kejadian komplikasi inflamasi lebih tinggi daripada

komplikasi operatif, baik pada kelompok praimplementasi maupun kelompok

pascaimplementasi. Pada kelompok praimplementasi, dari 88 pasien yang dilakukan operasi,

78,4% mengalami komplikasi inflamasi, dan hanya 5,7% yang mengalami komplikasi operatif.

Pada komplikasi inflamasi, jenis komplikasi yang paling sering terjadi adalah edema yang

terjadi pada 58% subjek penelitian praimplementasi.

Tabel 5. Jenis dan Frekuensi Komplikasi Hari Ketiga Pascaodontektomi Kelompok Praimplementasi dan Pascaimplementasi CPG

Komplikasi Praimplementasi (n = 88)

Pascaimplementasi (n = 83) Statistik p

Inflamasi Ya Nyeri Edema Trismus Dry Socket Infeksi Osteomielitis Hematoma Keterlambatan Penyembuhan Bony Spicule Tidak

69 (78,4%)39 (44,3%)51 (58,0%)34 (38,6%) 1 (1,1%) 2 (2,3%) 0 (0,0%) 3 (3,4%)

0 (0,0%) 0 (0,0%)19 (21,6%)

56 (67,5%)30 (36,1%)41 (49,4%)16 (19,3%) 0 (0,0%) 0 (0,0%) 0 (0,0%) 2 (2,4%)

0 (0,0%) 0 (0,0%)27 (32,5%)

χ2 = 2,599 0,107

Operatif Ya Perdarahan Sisa Akar Fraktur Mandibula Fraktur Tulang Alveolus Parestesia Tidak

5 (5,7%)1 (1,1%)0 (0,0%)

0 (0,0%)

0 (0,0%)4 (4,5%)

83 (94,3%)

2 (2,4%) 0 (0,0%) 0 (0,0%)

0 (0,0%)

0 (0,0%) 2 (2,4%)81 (97,6%)

χ2 = 1,165 0,280

Total Ya Tidak

71 (80,7%)17 (19,3%)

56 (67,5%)27 (32,5%)

χ2 = 3,902 0,048

44

Tabel 6 menyajikan hasil pengamatan kejadian komplikasi pada hari ketujuh

pascaodontektomi. Pada pengamatan hari ketujuh pascaodontektomi, distribusi kejadian

komplikasi baik inflamasi maupun operatif pada kedua kelompok berbeda dengan pengamatan

hari ketiga. Selain frekuensinya yang menurun, jenis komplikasinya juga berbeda. Pada

kelompok praimplementasi, kejadian komplikasi hari ketujuh adalah sebesar 37,5%, sedangkan

pada kelompok pascaimplementasi, frekuensi kejadian komplikasinya adalah sebesar 10,8%.

Perbedaan ini bermakna secara statistik (p = 0,000).

Tabel 6. Jenis dan Frekuensi Komplikasi Hari Ketujuh PascaodontektomiKelompok Praimplementasi dan Pascaimplementasi CPG

Komplikasi Praimplementasi (n = 88)

Pascaimplementasi (n = 83) Statistik p

Inflamasi Ya Nyeri Edema Trismus Dry Socket Infeksi Osteomielitis Hematoma Keterlambatan Penyembuhan Bony Spicule Tidak

32 (36,4%)21 (23,9%)17 (19,3%) 9 (10,2%) 1 (1,1%) 2 (2,3%) 0 (0,0%) 1 (1,1%)

6 (6,8%) 0 (0,0%)56 (63,6%)

9 (10,8%) 6 (7,2%) 7 (8,4%) 2 (2,4%) 0 (0,0%) 1 (1,2%) 0 (0,0%) 1 (1,2%)

0 (0,0%) 0 (0,0%)74 (89,2%)

χ2 = 15,262 0,000

Operatif Ya Perdarahan Sisa Akar Fraktur Mandibula Fraktur Tulang Alveolus Parestesia Tidak

2 (2,3%) 0 (0,0%) 0 (0,0%)

0 (0,0%)

0 (0,0%)2 (2,3%)

86 (97,7%)

1 (1,2%) 0 (0,0%) 0 (0,0%)

0 (0,0%)

0 (0,0%) 1 (1,2%)82 (98,8%)

χ2 = 0,283 0,595

Total Ya Tidak

33 (37,5%)55 (62,5%)

9 (10,8%)74 (89,2%) χ2 = 16,381 0,000

3. Hubungan Antara Implementasi CPG, Karakteristik Subjek Penelitian, dan Karakteristik Odontektomi Dengan Kejadian Komplikasi Hari Ketiga dan Hari Ketujuh Pascaodontektomi.

Untuk mengetahui hubungan antara variabel pengaruh dan masing-masing kovariat

dengan luaran klinis hari ketiga dan hari ketujuh pascaodontektomi, dilakukan analisis bivariat

45

dengan menggunakan uji kai kuadrat. Tabel 7 menyajikan hasil analisis bivariat tersebut.

Dalam Tabel 7 terlihat bahwa implementasi CPG mempunyai OR = 2,014 (p = 0,048), tetapi

memiliki interval kepercayaan 0,999-4,058, sehingga disimpulkan bahwa tidak ada hubungan

antara implementasi CPG dengan penurunan frekuensi kejadian komplikasi hari ketiga

pascaodontektomi.

Tabel 7. Hasil Analisis Bivariat Untuk Mengidentifikasi Faktor Risiko Komplikasi Hari Ketiga Pascaodontektomi

Variabel Komplikasi(n = 127)

Tidak(n = 44) OR IK (95%) p

Implementasi CPG Sebelum Sesudah

71 (55,9%)56 (44,1%)

17 (38,6%)27 (61,4%)

2,014 0,999 – 4,058 0,048

Jenis Kelamin Perempuan Laki-laki

73 (57,5%)54 (42,5%)

15 (34,1%)29 (65,9%)

2,614 1,278 – 5,347 0,007

Umur > 24 Tahun ≤ 24 Tahun

39 (30,7%)88 (69,3%)

12 (27,3%)32 (72,7%)

1,182 0,551 – 2,535 0,668

Lama Operasi > 30 Menit ≤ 30 Menit

51 (40,2%)76 (59,8%)

15 (34,1%)29 (65,9%)

1,297 0,633 – 2,658 0,476

Jenis Operasi Odont + Ostect Flap + Ostect

114 (89,8%)13 (10,2%)

33 (75,0%)11 (25,0%)

2,923 1,199 – 7,129 0,015

Klasifikasi Impaksi Sedang + Sulit Mudah

66 (52,0%)61 (48,0%)

24 (54,5%)20 (45,5%)

0,902 0,453 – 1,794 0,768

Medikasi Praodont Tidak Menggunakan

96 (75,6%)31 (24,4%)

35 (79,6%) 9 (20,4%)

0,796 0,345 – 1,839 0,593

Kebiasaan Merokok Ya Tidak

10 (7,9%) 117 (92,1%)

2 (4,6%)42 (95,4%)

1,795 0,378 – 8,529 0,456

Konsumsi Alkohol Ya Tidak

4 (3,2%) 123 (96,8%)

0 (0,0%)44 (100,0%)

– – 0,573*

Riwayat & Kondisi Klinis Dental Ya Tidak

48 (37,8%)79 (62,2%)

19 (43,2%)25 (56,8%)

0,799 0,399 – 1,604 0,528

OHI-S Sedang Baik

34 (26,8%)93 (73,2%)

15 (34,1%)29 (65,9%)

0,707 0,338 – 1,477 0,355

* Fisher exact probability test

46

Tabel 8 menyajikan hasil analisis bivariat antara faktor implementasi CPG dan 10

kovariat dengan kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi gigi molar ketiga impaksi.

Dalam tabel ini terbukti bahwa implementasi CPG berhubungan dengan kejadian komplikasi

hari ketujuh dengan OR = 4,933 (IK: 2,183-11,151) (p = 0,000).

Tabel 8. Hasil Analisis Bivariat Untuk Mengidentifikasi Faktor Risiko Komplikasi Hari Ketujuh Pascaodontektomi

Variabel Komplikasi(n = 42)

Tidak(n = 129) OR IK (95%) p

Implementasi CPG Sebelum Sesudah

33 (78,6%) 9 (21,4%)

55 (42,6%)74 (57,4%)

4,933 2,183 – 11,151 0,000

Jenis Kelamin Perempuan Laki-laki

25 (59,5%)17 (40,5%)

63 (48,8%)66 (51,2%)

1,541 0,760 – 3,122 0,229

Umur > 24 Tahun ≤ 24 Tahun

13 (30,9%)29 (69,1%)

38 (29,5%)91 (70,5%)

1,074 0,504 – 2,286 0,854

Lama Operasi > 30 Menit ≤ 30 Menit

14 (33,3%)28 (66,7%)

52 (40,3%)77 (59,7%)

0,740 0,356 – 1,539 0,420

Jenis Operasi Odont + Ostect Flap + Ostect

38 (90,5%) 4 (9,5%)

109 (84,5%)20 (15,5%)

1,743 0,560 – 5,424 0,333

Klasifikasi Impaksi Sedang + Sulit Mudah

26 (61,9%)16 (38,1%)

64 (49,6%)65 (50,4%)

1,650 0,810 – 3,364 0,166

Medikasi Praodont Tidak Menggunakan

29 (69,1%)13 (30,9%)

102 (79,1%)27 (20,9%)

0,590 0,271 – 1,288 0,183

Kebiasaan Merokok Ya Tidak

3 (7,1%)39 (92,9%)

9 (7,0%) 120 (93,0%)

1,026 0,264 – 3,979 0,971

Konsumsi Alkohol Ya Tidak

3 (7,1%)39 (92,9%)

1 (1,0%) 128 (99,0%)

9,846 0,996 – 97,365 0,018

Riwayat & Kondisi Klinis Dental Ya Tidak

18 (42,9%)24 (57,1%)

49 (38,0%)80 (62,0%)

1,224 0,604 – 2,483 0,574

OHI-S Sedang Baik

11 (26,2%)31 (73,8%)

38 (29,5%)91 (70,5%)

0,850 0,388 – 1,863 0,684

47

Dalam Tabel 8 terbukti pula bahwa dengan analisis bivariat, variabel-variabel jenis

kelamin, umur, lama operasi, jenis operasi, klasifikasi impaksi, pemberian medikasi

praodontektomi, kebiasaan merokok, riwayat dan kondisi klinis dental, serta higiene mulut

tidak berhubungan dengan kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodonetktomi gigi molar

ketiga rahang bawah impaksi (p > 0,05). Hanya variabel kebiasaan mengkonsumsi alkohol

yang menunjukkan adanya hubungan dengan komplikasi hari ketujuh dengan OR = 9,846 (p =

0,018), akan tetapi memiliki interval kepercayaan yang melewati angka 1 (0,996-97,365).

Untuk mengetahui peranan implementasi CPG dalam menurunkan kejadian komplikasi hari

ketujuh pascaodontektomi, dilakukan analisis multivariat dengan menggunakan analisis regresi

logistik berganda, seperti yang disajikan pada subbab 4 di bawah ini.

4. Pengaruh Implementasi CPG Terhadap Kejadian Komplikasi Hari Ketiga dan Ketujuh Pascaodontektomi.

Untuk mengetahui pengaruh implementasi CPG terhadap kejadian komplikasi hari

ketiga dan hari ketujuh pascaodontektomi, dilakukan analisis multivariat, yakni dengan

menggunakan uji regresi logistik berganda. Variabel yang dimasukkan ke dalam analisis

multivariat adalah variabel yang pada analisis bivariat memiliki nilai p ≤ 0,25. Hasil analisis

untuk kejadian komplikasi hari ketiga disajikan dalam Tabel 9. Dalam Tabel 9, terlihat bahwa

variabel implementasi CPG mempunyai OR = 2,028 (IK 95%: 0,972-4,228), akan tetapi secara

statistik tidak bermakna (p = 0,059). Sebaliknya variabel jenis kelamin pasien dan jenis operasi

menunjukkan hubungan yang bermakna secara statistik, dengan OR masing-masing sebesar

2,814 dan 3,609.

Tabel 9. Hasil Analisis Multivariat Untuk Mengidentifikasi Pengaruh Implementasi CPG Terhadap Kejadian Komplikasi Hari Ketiga Pascaodontektomi

Variabel B SE Wald df Sig Exp(B) IK 95%

Implementasi CPG 0,707 0,375 3,554 1 0,059 2,028 0,972-4,228

Jenis Kelamin 1,035 0,383 7,284 1 0,007 2,814 1,327-5,965

Jenis Operasi 1,283 0,483 7,067 1 0,008 3,609 1,401-9,295

Constant – 0,808 0,519 2,427 1 0,119 0,446 –

Hasil analisis bivariat untuk melihat faktor risiko kejadian komplikasi hari ketujuh

menunjukkan bahwa terdapat lima variabel yang memiliki nilai p ≤ 0,25, yakni variabel-

variabel: implementasi CPG, jenis kelamin, jenis impaksi, medikasi pra-operasi, dan kebiasaan

mengkonsumsi alkohol. Kelima variabel tersebut kemudian dianalisis secara multivariat

dengan menggunakan uji regresi logistik berganda. Hasil analisis multivariat tersebut disajikan

48

dalam Tabel 10. Dalam Tabel 10 ini diperoleh bukti bahwa dari lima variabel yang dimasukkan

ke dalam model, ternyata dua variabel di antaranya bermakna secara statistik, yakni

implementasi CPG (OR = 5,014; IK = 2,119-11,862; p = 0,000) dan kebiasaan mengkonsumsi

alkohol (OR = 17,612; IK = 1,486-208,744; p = 0,023).

Tabel 10. Hasil Analisis Multivariat Faktor Risiko Kejadian Komplikasi Hari Ketujuh Pascaodontektomi

Variabel B SE Wald df Sig Exp(B) IK 95%

Implementasi CPG 1,612 0,439 13,464 1 0,000 5,014 2,119-11,862

Jenis Kelamin 0,611 0,409 2,232 1 0,135 1,842 0,826-4,107

Jenis Impaksi 0,591 0,404 2,137 1 0,144 1,806 0,818-3,990

Medikasi Pra-Ops – 0,322 0,436 0,546 1 0,460 0,725 0,309-1,702

Konsumsi Alkohol 2,869 1,262 5,171 1 0,023 17,612 1,486-208,744

Constant – 2,638 0,625 17,799 1 0,000 0,071 –

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

Sen

sitiv

ity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.001 - Specificity

Area under ROC curve = 0.7432

Gambar 6. Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve(Area Under the ROC Curve = 0,7432)

Untuk mengetahui daya prediksi persamaan yang melibatkan variabel yang tersaji

dalam Tabel 10, dilakukan analisis sensitifitas dan spesifisitas. Hasil analisis menunjukkan

49

bahwa area under the receiver operating characteristic (AUROC) adalah sebesar 74,32%,

yang menunjukkan daya prediksi persamaan ini tinggi.

Untuk mendapatkan persamaan regresi yang paling baik (best fit model), dilakukan

kombinasi empat variabel pengaruh ke dalam tiga model. Hasil analisisnya disajikan dalam

Tabel 11. Variabel-variabel tersebut adalah: implementasi CPG, jenis kelamin pasien, jenis

impaksi, dan kebiasaan mengkonsumsi alkohol. Dalam penentuan best fit model ini, dibuat tiga

model, yakni Model 1, Model 2, dan Model 3. Dalam Model 1 dilibatkan dua variabel bebas,

yakni implementasi CPG dan konsumsi alkohol. Dalam Model 2 dilibatkan tiga variabel bebas,

yakni: implementasi CPG, jenis kelamin, kebiasaan konsumsi alkohol. Dalam Model 3 juga

dilibatkan tiga variabel, yakni implementasi CPG, jenis impaksi, dan kebiasaan mengkonsumsi

alkohol.

Tabel 11. Hasil Analisis Pemodelan Pengaruh Implementasi CPG Terhadap Kejadian Komplikasi Hari Ketujuh Pascaodontektomi

VariabelModel 1 Model 2 Model 3

Exp(B)(IK 95%) p Exp(B)

(IK 95%) p Exp(B)(IK 95%) p

Implementasi CPG 5,359(2,29-12,52)

0,000 5,213(2,22-12,22)

0,000 5,339(2,28-12,51)

0,000

Jenis Kelamin – – 1,700(0,78-3,70)

0,181 – –

Jenis Impaksi – – – – 1,561(0,73-3,35)

0,253

Konsumsi Alkohol 14,561(1,25-169,78)

0,033 19,508(1,61-236,57)

0,020 12,832(1,13-145,58)

0,039

Constant 0,002 0,014 0,000 0,006 0,001 0,009

AIC 173,988 174,160 174,663

BIC 174,687 175,092 175,595

Keterangan: AIC = Akaike Information Criterion; BIC = Bayesian Information Criterion

Dalam Tabel 11, diketahui bahwa dalam Model 1, kedua variabel yang dimasukkan ke

dalam model bermakna secara statistik, dengan OR = 5,359 (p = 0,000) untuk implementasi

CPG, dan OR = 14,561 (p = 0,033) untuk kebiasaan mengkonsumsi alkohol. Dalam Model 2,

hanya dua dari tiga variabel yang bermakna, yakni implementasi CPG (OR = 5,213; p = 0,000)

dan kebiasaan mengkonsumsi alkohol (OR = 19,508; p = 0,020). Dalam Model 3, juga

diperoleh bukti bahwa hanya 2 diantara 3 variabel yang bermakna, yakni implementasi CPG

(OR = 5,339; p = 0,000), dan variabel kebiasaan mengkonsumsi alkohol (OR = 12,832; p =

0,039).

50

Yang menarik dari pemodelan ini adalah bahwa dalam ketiga model, implementasi

CPG secara konsisten bermakna secara statistik, dengan OR lebih dari lima. Dari ketiga model

di atas, dipilih satu model terbaik. Model terbaik adalah model dengan jumlah variabel

pengaruh yang paling sedikit, tetapi dengan kemampuan prediksi yang paling tinggi.

Kemampuan prediksi tertinggi dinayatakan dengan nilai deviance terkecil. Parameter deviance

dinyatakan dalam nilai Akaike Information Criterion (AIC) (dihitung dengan persamaan: – 2

Log Likelihood + 2(p + 1)) dan Bayesian Information Criterion (BIC) (dihitung dengan

persamaan: – 2 Log Likelihood + log n x (p + 1)) (p = jumlah variabel independen, dan n =

jumlah subjek penelitian). Dari ketiga model yang disajikan dalam Tabel 14, Model 1 memiliki

jumlah variabel paling sedikit, dan sekaligus memiliki nilai AIC dan BIC terkecil (AIC =

173,988 dan BIC = 174,687). Hal ini menunjukkan bahwa implementasi CPG terbukti

menurunkan kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi gigi molar ketiga rahang

bawah impaksi.

Dalam analisis regresi logistik berganda terdapat asumsi tidak adanya collinearity,

yakni suatu kondisi adanya hubungan antar variabel bebas. Oleh karena itu, sebelum dilakukan

analisis multivariat telah dilakukan analisis untuk mengetahui collinearity statistics, yang

disajikan dalam Tabel 12 di bawah ini. Dua parameter yang digunakan untuk mengukur

collinearity adalah variance inflation factor (VIF) dan tolerance (tolerance = 1/VIF). Dalam

Tabel 12 tersaji angka VIF untuk tiap variabel bebas yang semua besarnya mendekati satu.

Demikian juga halnya dengan besaran tolerance, yang untuk semua variabel, angkanya

menunjukkan mendekati satu. Hal ini menunjukkan bahwa asumsi tidak adanya collinearity

telah terpenuhi.

Tabel 12. Hasil Analisis Collinearity Dalam Analisis Multivariat Terhadap Kejadian Komplikasi Hari Ketujuh Pascaodontektomi

VariabelCollinearity Statistics

VIF Tolerance

Implementasi CPG 1,032 0,969

Jenis Kelamin 1,070 0,934

Jenis Impaksi 1,036 0,965

Medikasi Pra-Operasi 1,031 0,970

Konsumsi Alkohol 1,028 0,972

Keterangan: VIF = Variance Inflation Factor; Tolerance = 1/VIF

Asumsi lainnya dari analisis logistik berganda adalah tidak adanya interaksi antar

variabel bebas. Oleh karena itu, sebelum dilakukannya analisis multivariat, juga dilakukan

analisis untuk mendeteksi adanya interaksi antar variabel bebas. Hasil analisisnya disajikan

51

dalam Tabel 13 di bawah ini. Dalam Tabel 13 dan Lampiran 9, untuk semua interaksi baik dua

variabel maupun lebih, diperoleh nilai p > 0,05. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak

terjadi interaksi antar variabel bebas.

Tabel 13. Hasil Analisis Interaksi Antar Variabel Bebas Dalam Model Pengaruh Implementasi CPG Terhadap Kejadian Komplikasi Hari Ketujuh

Interaksi Antara Koefisien SE z P > ׀z׀ IK (95%)

A dan B 1,250 1,609 0,78 0,437 –1,903 – 4,403

A dan C 1,525 1,573 0,97 0,332 –1,558 – 4,608

A dan D 2,711 2,244 1,21 0,227 –1,688 – 7,109

A dan E – 2) – – – –

B dan C 0,182 1,924 0,09 0,924 –3,588 – 3,952

B dan D 0,152 1,779 0,09 0,932 –3,336 – 3,639

B dan E – 2) – – – –

C dan D 1,460 2,003 0,73 0,466 –2,465 – 5,386

C dan E – 2) – – – –

D dan E – 2) – – – –

Keterangan: 1. A = Implementasi CPG, B = Jenis Kelamin, C = Jenis Impaksi, D = Medikasi Pra-operasi,

dan E = Konsumsi Alkohol.2. Tidak dapat dilakukan analisis interaksi mengingat jumlah pasien yang mempunyai

kebiasaan mengkonsumsi alkohol frekuensinya sangat kecil (n = 4).3. Hasil analisis interaksi untuk 3 variabel atau lebih disajikan di Lampiran 9.

Dalam analisis regresi logistik berganda, terdapat asumsi independensi tiap data

terhadap data lainnya. Asumsi tersebut tidak dipenuhi dalam penelitian ini. Hal ini terjadi,

karena setiap operator melakukan odontektomi terhadap lebih dari satu pasien, sehingga data

dari setiap pasien tidak sepenuhnya independen satu sama lain. Oleh karena itu perlu dilakukan

suatu analisis untuk meng-adjusted efek operator, yakni dengan uji generalized estimating

equations. Hasil analisisnya disajikan di dalam Tabel 14. Dari Tabel 14, dapat disimpulkan

bahwa setelah dikendalikan dengan efek operator, pengaruh implementasi CPG terhadap

kejadian komplikasi hari ketujuh tetap bermakna, yakni dengan nilai OR = 4,971 (IK: 1,854-

13,327; p = 0,001).

Tabel 14. Hasil Analisis Multivariat Kejadian Komplikasi Hari Ketujuh

52

Dengan Uji Generalized Estimating Equations

Variabel B SE Wald df Sig Exp(B) IK 95%

Intercept – 2,047 2,196 0,869 1 0,351 0,129 0,002-9,557

Implementasi CPG 1,604 0,503 10,157 1 0,001 4,971 1,854-13,327

Jenis Kelamin 1,031 0,511 4,075 1 0,044 2,803 1,030-7,625

Jenis Impaksi 0,555 0,475 1,366 1 0,243 1,742 0,687-4,421

Medikasi Pra-Ops – 0,233 0,461 0,256 1 0,613 0,792 0,321-1,954

Konsumsi Alkohol 2,756 2,011 1,879 1 0,170 15,744 0,306-810,879

Operator 1 – 1,741 1,664 1,094 1 0,296 0,175 0,007-4,580

Operator 2 – 0,987 1,452 0,462 1 0,497 0,373 0,022-6,416

Operator 4 – 0,257 1,415 0,033 1 0,856 0,773 0,048-12,386

Operator 5 28,333 – – – – 2,02E12 –

Operator 6 – 2,434 1,507 2,609 1 0,106 0,088 0,005-1,681

Operator 7 – 2,174 0,926 5,507 1 0,019 0,114 0,019-0,699

Operator 8 – 1,360 0,982 1,919 1 0,166 0,257 0,037-1,758

Operator 9 – 0,060 0,956 0,004 1 0,950 0,942 0,145-6,134

Operator 10 – 0,205 0,960 0,046 1 0,831 0,814 0,124-5,343

Operator 11 26,218 1,035 641,631 1 0,000 2,434E11 3,2E10-1,9E12

Operator 12 – 0,269 1,059 0,064 1 0,800 0,764 0,096-6,088

Operator 13 – 0,953 1,029 0,859 1 0,354 0,386 0,051-2,895

Operator 14 – 0,929 1,183 0,617 1 0,432 0,395 0,039-4,013

Keterangan:Operator 3 tidak melakukan odontektomi. Operator 15 ditetapkan sebagai reference.

Untuk mengetahui apakah pemberian anti inflamasi non-steroid (AINS) merupakan

confounder dari pengaruh implementasi CPG terhadap kejadian komplikasi hari ketujuh

pascaodontektomi, dilakukan analisis multivariat untuk subgroup AINS dan subgroup tanpa

AINS. Hasil analisisnya menunjukkan bahwa dalam subgroup AINS, nilai OR untuk

implementasi CPG adalah sebesar 3,092 (IK: 0,891-10,730; p = 0,075); sedangkan dalam

subgroup Tanpa AINS, nilai OR untuk pengaruh implementasi CPG terhadap terjadinya

komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi adalah sebesar 4,171 (IK: 0,720-24,171; p = 0,111).

Hasil analisis ini menunjukkan bahwa pemberian AINS memodifikasi efek implementasi CPG

terhadap kejadian komplikasi hari ketujuh. Perlu dicatat bahwa kedua nilai OR tersebut tidak

bermakna secara statistik. Karena terdapat perbedaan nilai OR antara kedua subgroup sebesar

34%, maka dilakukan analisis stratifikasi untuk menghitung nilai common OR. Hasil analisis

stratifikasinya disajikan dalam Tabel 15 di bawah ini.

53

Tabel 15. Hasil Analisis Stratifikasi Menurut Pemberian Medikasi AINS Pengaruh Implementasi CPG Terhadap Terjadinya Komplikasi

Hari Ketujuh Pascaodontektomi Dengan Menggunakan Mantel-Haenszel Chi-Square

Implementasi CPG

AINS Tanpa AINS Total

Komplikasi(n = 34)

Tidak(n = 64)

Komplikasi(n = 8)

Tidak(n = 65)

Komplikasi(n = 42)

Tidak(n = 129)

SebelumSesudah

29 (85,3%) 5 (14,7%)

44 (68,8%)20 (31,3%)

4 (50,0%) 4 (50,0%)

11 (16,9%)54 (83,1%)

33 (78,6%) 9 (21,4%)

55 (42,6%)74 (57,4%)

OR 2,636 4,909 4,933

IK (95%) 0,890 – 7,813 1,063 – 22,672 2,183 – 11,151

Common OR 3,117 (IK: 1,262 – 7,699; p = 0,014)

Dalam Tabel 15 tersaji hasil yang menunjukkan bahwa OR masing-masing strata

berbeda satu sama lain. Pada sub-kelompok AINS, diperoleh nilai OR sebesar 2,636, sedangan

pada sub-kelompok tanpa AINS diperoleh nilai OR sebesar 4,909. Perhitungan nilai common

OR dengan menggunakan uji Mantel-Haenszel chi-square diperoleh common OR sebesar

3,117. Jika dibandingkan dengan nilai OR hubungan antara implementasi CPG dengan

kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi pada analisis multivariat sebesar 5,014 (IK:

2,119 – 11,862), maka status pemberian AINS memodifikasi efek pengaruh implementasi CPG

terhadap kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi. Dilihat dari perbedaan nilai

crude OR (4,933) dan common OR (3,117), maka dapat disimpulkan bahwa pemberian AINS

adalah confounder.

Diketahui, bahwa pengalaman operator berhubungan dengan kejadian komplikasi

pascaodontektomi (Blondeau dan Daniel, 2007; Leung dan Cheung, 2011). Oleh karena itu,

dalam penelitian ini dilakukan analisis untuk mengetahui apakah pengalaman operator menjadi

confounder terhadap pengaruh implementasi CPG terhadap kejadian komplikasi hari ketujuh

pascaodontektomi. Operator odontektomi dalam penelitian ini adalah para residen pada

Program Studi Ilmu Bedah Mulut, Program Pendidikan Dokter Gigi Spesialis, FKG UGM.

Para residen yang terlibat dalam penelitian ini adalah mereka yang duduk di semester 1 (R1),

semester 2 (R2), dan semester 3 (R3). Dilakukan analisis terhadap subgroup R1 + R2 dan

subgroup R3. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai OR untuk hubungan implementasi CPG

dengan kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi pada subgroup R1 + R2 adalah

sebesar 10,023 (IK: 2,189-45,902; p = 0,003), sedangkan untuk subgroup R3 adalah sebesar

3,128 (IK: 0,725-13,503; p = 0,126). Terdapat perbedaan yang sangat besar antara nilai OR di

54

kedua subgroup tersebut, yang juga disertai perbedaan tingkat kemaknaannya. Oleh karena itu

dapat disimpulkan bahwa pengalaman operator merupakan modifier pengaruh implmentasi

CPG terhadap kejadian komplikasi hari ketujuh. Untuk mengetahui apakah pengalaman

operator juga menupakan confounder, dilakukan analisis stratifikasi untuk menghitung

common OR. Hasil analisis stratifikasinya disajikan dalam Tabel 16 di bawah ini.

Tabel 16. Hasil Analisis Stratifikasi Menurut Pengalaman Operator Pengaruh Implementasi CPG Terhadap Terjadinya Komplikasi Hari Ketujuh Pascaodontektomi

Dengan Menggunakan Mantel-Haenszel Chi-Square

Implementasi CPG

Residen R 1 + R 2 Residen R 3 Total

Komplikasi(n = 12)

Tidak(n = 40)

Komplikasi(n = 12)

Tidak(n = 40)

Komplikasi(n = 42)

Tidak(n = 129)

SebelumSesudah

5 (41,7%) 7 (58,3%)

9 (68,8%)31 (77,5%)

5 (41,7%) 7 (58,3%)

9 (22,5%)31 (77,5%)

33 (78,6%) 9 (21,4%)

55 (42,6%)74 (57,4%)

OR 13,087 2,460 4,933

IK (95%) 2,939 – 58,276 0,627 – 9,650 2,183 – 11,151

Common OR 6,600 (IK: 2,570 – 16,952; p = 0,000)

Hasil analisis stratifikasi yang tersaji dalam Tabel 16 menunjukkan bahwa terdapat

perbedaan antara nilai crude OR (4,933) dan common OR (6,600), yang menunjukkan bahwa

pengalaman operator (yang dalam hal ini direpresentasikan dengan: di semester keberapa para

operator odontektomi sedang berada dalam proses residensinya), telah memodifikasi efek dan

sekaligus merupakan confounder pengaruh implementasi CPG terhadap kejadian komplikasi

hari ketujuh pascaodontektomi. Akan tetapi, nilai common OR sebesar 6,600 menunjukkan

bahwa secara konsisten terdapat bukti bahwa implementasi CPG menurunkan frekuensi

kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi gigi molar ketiga rahang bawah impaksi.

B. Pembahasan

55

1. Jenis dan frekuensi kejadian komplikasi pascaodontektomi gigi molar ketiga

rahang bawah impaksi.

Dalam penelitian ini diperoleh data bahwa frekuensi kejadian komplikasi

pascaodontektomi gigi molar ketiga rahang bawah impaksi pada hari ketiga pada kelompok

praimplementasi CPG adalah sebesar 80,7%, sedangkan pada kelompok pascaimplementasi

CPG komplikasinya adalah sebesar 67,5%. Jenis komplikasi tertinggi adalah edema, yang

pada pengamatan hari ketiga, pada kelompok praimplementasi CPG frekuensinya adalah

sebesar 58,0% dan pada kelompok pascaimplementasi CPG frekuensinya adalah sebesar

49,4%. Pada pengamatan hari ketujuh, frekuensi kejadian komplikasi pascaodontektomi pada

kelompok praimplementasi CPG adalah sebesar 19,3%, dan pada kelompok

pascaimplementasi CPG adalah sebesar 8,4%.

Dalam penelitian ini, frekuensi kejadian komplikasi inflamasi lebih tinggi daripada

komplikasi operatif, baik pada kelompok praimplementasi CPG maupun kelompok

pascaimplementasi CPG. Pada kelompok praimplementasi CPG, dari 88 pasien yang

menjalani operasi, 78,4% mengalami komplikasi inflamasi, dan hanya 5,7% yang mengalami

komplikasi operatif. Pada komplikasi inflamasi, jenis komplikasi yang paling sering terjadi

adalah edema yang terjadi pada 58% subjek penelitian praimplementasi CPG, sedangkan

persentase terkecil adalah dry socket, dengan 1,1%. Dalam penelitian ini, tidak ditemukan

komplikasi osteomielitis, keterlambatan penyembuhan, dan bony spicule pada kelompok

praimplementasi CPG.

Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, frekuensi kejadian komplikasi ini adalah

tinggi. Dalam penelitiannya terhadap 583 pasien odontektomi, Bui dkk. (2003) mencatat

kejadian komplikasi sebesar 9,8%, dengan jenis komplikasi terbanyak adalah alveolitis dengan

3,4%. Blondeau dan Daniel (2007) dalam penelitiannya melaporkan bahwa kejadian

komplikasi pascaodontektomi adalah sebesar 6,9%, dengan komplikasi tertinggi juga alveolitis

dengan 3,6%. Sementara Pitekova dkk. (2010) dalam studi pustakanya menyatakan bahwa

komplikasi pascaodontektomi berkisar antara 2,6-30,9% dengan frekuensi pada usia sampai 30

tahun sebesar 11,8% dan pada pasien di atas 30 tahun, komplikasinya adalah sebesar 21,5%,

dengan jenis komplikasi yang paling sering terjadi adalah alveolitis, dengan frekuensi sebesar

3%.

Membandingkan hasil penelitian ini dengan penelitian-penelitian sebelumnya tersebut

adalah kurang sebanding mengingat bahwa karakteristik subjek, karakteristik odontektomi,

dan karakteristik sarananya mungkin berbeda. Menurut Susarla dkk. (2003) perbedaan

frekuensi kejadian odontektomi dapat disebabkan perbedaan dalam kriteria diagnosisnya. Bui

dkk. (2003) menyatakan bahwa variabilitas frekuensi sangat tergantung pada definisi

operasional komplikasi, rancangan penelitian, teknik sampling, perbedaan metode pengamatan

variabel-variabelnya, persentase pasien yang mengalami drop-out (loss to follow-up), dan bias

56

misklasifikasi. Bello dkk. (2011), secara lebih rinci menyatakan bahwa banyak faktor yang

mempengaruhi kejadian komplikasi pascaodontektomi. Faktor-faktor tersebut diklasifikasi

dalam tiga kelompok, yakni: faktor karakteristik pasien, faktor yang berhubungan dengan gigi,

dan faktor operasi. Yang termasuk ke dalam faktor pasien adalah: umur, jenis kelamin, etnis,

kebiasaan merokok, penggunaan kontrasepsi oral, dan higiene mulut. Faktor yang

berhubungan dengan gigi meliputi: adanya infeksi, jenis impaksi, kedalaman impaksi,

kedekatan akar gigi impaksi dengan syaraf alveolaris inferior, kepadatan tulang di sekitar gigi

impaksi, dan adanya kondisi patologis seperti kista atau neoplasma. Faktor risiko operasi

mencakup: penggunaan obat-obatan, jenis dan luasnya insisi, teknik penutupan luka operasi,

pengalaman dan ketrampilan dokter spesialis bedah mulut, dan lamanya operasi.

Pembandingan frekuensi komplikasi pada penelitian ini yang lebih masuk akal adalah

dengan penelitian yang dilakukan oleh Dwipayanti dkk. (2009). Dalam penelitiannya yang

dilakukan di RSGM FKG Universitas Jember, Dwipayanti dkk. (2009) mendapatkan hasil

frekuensi kejadian komplikasi pada hari pertama pascaodontektomi adalah sebesar 68,25%

dan kejadian komplikasi pada hari keempat adalah sebesar 36,51%.

Bahwa jenis komplikasi dalam penelitian ini yang memiliki persentase tertinggi adalah

edema dikonfirmasi oleh Dwipayanti (2009). Peneliti ini melaporkan bahwa pada pemeriksaan

hari pertama, komplikasi edema adalah sebesar 58,73%, diikuti oleh trismus, dengan 47,62%.

Pada pemeriksaan hari keempat, komplikasi edema adalah sebesar 30,16%, sedangkan trismus

sebesar 25,40%. Menurut Susarla dkk. (2003) dan Pitekova dkk. (2010), komplikasi nyeri,

edema dan trismus adalah kejadian yang sangat lazim dalam odontektomi gigi molar ketiga

impaksi. Ketiga jenis komplikasi ini merupakan reaksi inflamasi normal setelah adanya

trauma. Sebagaimana diketahui bahwa proses odontektomi adalah proses yang traumatik.

Edema bahkan hampir selalu terjadi. Edema mencapai puncaknya pada hari kedua atau ketiga

pascaoperasi, dan akan membaik pada hari ketujuh. Pemberian steorid praoperatif akan

mengurangi komplikasi edema (Susarla dkk., 2003).

Selain edema, jenis komplikasi lain yang frekuensinya cukup tinggi adalah trismus.

Pada pengamatan hari ketiga tahap praimplementasi CPG, frekuensi kejadian komplikasi

trismus adalah sebesar 38,6%. Pada kelompok pascaimplementasi CPG, frekuensinya adalah

19,3%. Pada pengamatan hari ketujuh, pada tahap praimplementasi CPG, frekuensi kejadian

komplikasi trismus adalah sebesar 10,2%; dan pada tahap pascaimplementasi CPG,

frekuensinya adalah sebesar 2,4%.

Sebagaimana telah disajikan sebelumnya, komplikasi nyeri, edema, dan trismus

merupakan komplikasi yang lazim dari suatu tindakan odontektomi (Pitekova dkk., 2010;

Graziani dkk., 2006). Ketiga jenis komplikasi ini merupakan reaksi inflamasi yang “normal”

dari suatu trauma. Aznar-Arasa dkk. (2012) menjelaskan bahwa trauma dalam proses

odontektomi yang terjadi pada jaringan akan menyebabkan lepasnya cyclooxygenase-2 (Cox-

57

2). Senyawa ini akan menginduksi aktifitas prostaglandin yang akan meningkatkan nociceptor

perifer dan menyebabkan munculnya gejala-gejala inflamasi.

Frekuensi kejadian komplikasi trismus yang dilaporkan dalam penelitian ini adalah

tinggi, mengingat hasil penelitian sebelumnya memberikan hasil yang lebih rendah.

Dwipayanti dkk. (2009) dalam penelitiannya mendapatkan hasil komplikasi trismus sebesar

47,5% pada pemeriksaan hari pertama pascaodontektomi. Pada pemeriksaan hari keempat,

frekuensinya adalah sebesar 25,40%. Susarla dkk. (2003) menyatakan bahwa kejadian

komplikasi trismus disebabkan selain oleh trauma, juga oleh karena terjadinya inflamasi pada

otot mastikatoris dan otot fasial.

Jenis komplikasi pascaodontektomi molar ketiga rahang bawah impaksi lain yang

frekuensinya relatif kecil tetapi merupakan indikator yang penting adalah kejadian parestesia.

Dalam penelitian ini, frekuensi kejadian parestesia pada pengamatan hari ketiga tahap

praimplementasi CPG adalah sebesar 4,5% dan pada tahap pascaimplementasi CPG

frekuensinya sebesar 2,4%. Pada pengamatan hari ketujuh, pada tahap praimplementasi CPG,

frekuensinya sebesar 2,3% dan pada tahap pascaimplementasi CPG, frekuensinya menurun

menjadi 1,2%.

Faculty of Dental Surgery, The Royal College of Surgeons of England (1997b)

melaporkan bahwa kejadian komplikasi parestesia adalah sebesar 2,7-36% (nervus alveolaris

inferior) dan untuk nervus lingualis adalah sebesar 0,25-23% (bersifat temporer) dan 0,14-2%

(bersifat permanen). Loescher dkk. (2003) menyebutkan bahwa frekuensi parestesia pada

nervus alveolaris inferior adalah sebesar 1,3-7,8%. Bui dkk. (2003) mendapatkan hasil

penelitian bahwa frekuensi parestesia pascaodontektomi adalah sebesar 1,0%.

Blondeau dan Daniel (2007) dalam penelitiannya mendapatkan hasil komplikasi

parestesia yang sama, yakni 1,1% (pada nervus alveolaris inferior). Pitekova dkk. (2010)

mendapatkan hasil komplikasi parestesia untuk nervus alveolaris inferior sebesar 1,1% dan

nervus lingualis sebesar 0,5%. Di Indonesia, Dwipayanti dkk. (2009) mendapatkan hasil

komplikasi parestesia pada pengamatan hari pertama pascaodontektomi sebesar 4,65% dan

pada hari keempat sebesar 3,17%.

Faktor lain yang mungkin mempengaruhi kejadian komplikasi adalah pelaksanaan

program asepsis. Di RSGM Prof. Soedomo, khususnya di Klinik Bedah Mulut sudah

dilakukan program asepsis. Program ini dilakukan dengan sterilisasi menggunakan autoclove,

desinfeksi dan dekontaminasi. Akan tetapi, hasil pengamatan menunjukkan bahwa dalam

pelaksanaan operasi, belum digunakan sterile gloves, yang digunakan adalah clean gloves.

Kemungkinan, hal ini tidak mempengaruhi kejadian komplikasi mengingat frekuensi infeksi

yang sangat rendah (2%). Chiu dkk. (2006) dalam penelitiannya yang membandingkan

penggunasan glove steril dan glove bersih menyimpulkan bahwa tidak ada perbedaan insidensi

komplikasi inflamasi akut, infeksi akut dan dry socket antara kelompok yang dioperasi dengan

58

menggunakan clean gloves dan sterile gloves. Rendahnya kejadian infeksi ini, mungkin juga

disebabkan karena dalam odontektomi di RSGM Prof. Soedomo dan di Indonesia pada

umumnya selalu diberikan antibiotika sebagai medikasi pascaodontektomi.

2. Efektifitas implementasi CPG untuk menurunkan kejadian komplikasi

pascaodontek-tomi gigi molar ketiga rahang bawah impaksi.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah implementasi CPG meningkatkan

luaran klinik. Proposisi yang diajukan adalah bahwa implementasi CPG akan merubah

perilaku klinisi, yang akan meningkatkan quality of care process, yang pada akhirnya akan

meningkatkan luaran klinik. Bukti-bukti dalam penelitian ini telah mendukung proposisi

tersebut, meskipun penelitian ini tidak mengukur perilaku klinisi dan proses klinis. Hasil

penelitian ini mengkonfirmasi bahwa intervensi dalam sistem mikro mampu meningkatkan

luaran klinik. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat dijadikan bukti empirik tentang teori

The Chain of Effect yang dikemukakan oleh Berwick (2002) khususnya dalam aspek sistem

mikro.

Dipandang secara lebih makro, hasil penelitian ini menegaskan bahwa sesuai dengan

filosofi clinical governance, implementasi clinical practice guidelines akan meningkatkan

mutu klinik pelayanan kesehatan. Seperti diketahui, clinical governance memiliki empat pilar,

yakni: consumer value, clinical performance and evaluation, clinical risk management, dan

professional development and management. Dalam pilar kedua, yakni clinical performance

and evaluation, terdapat beberapa elemen dasar, salah satunya adalah pengembangan CPG dan

clinical pathways yang disetujui bersama berdasar atas evidence-based clinical practices.

Dalam kaitan itu, penelitian ini telah mengkonfirmasi beberapa penelitian sebelumnya,

yakni yang dilakukan oleh Chu dkk. (2003), van der Sanden (2005) dan Hu dkk. (2006). Chu

dkk. (2003) melaporkan bahwa implementasi guidelines dalam tatalaksana pneumonia

meningkatkan kualitas perawatan pneumonia, sedangkan van der Sanden (2005) mendapatkan

hasil yang tidak konsisten, yakni implementasi CPG meningkatkan pengetahuan para dokter

gigi, tetapi tidak meningkatkan ketrampilan dalam pengambilan keputusan klinis.

Sebaliknya, hasil penelitian ini tidak sesuai dengan studi-studi sebelumnya yang

dilakukan oleh: Massie dkk. (2003), Bahrami dkk. (2004), dan Soheilipur dkk. (2009).

Penelitian Massie dkk. (2003) menyimpulkan bahwa implementasi CPG tidak meningkatkan

frekuensi kunjungan ulang, tidak menurunkan morbiditas, dan tidak meningkatkan kualitas

hidup. Bahrami dkk. (2004) dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa implementasi CPG

dengan metode audit & feedback, computer aided learning, dan kombinasinya, tidak

meningkatkan kepatuhan para dokter gigi terhadap SIGN guidelines dalam manajemen gigi

molar ketiga impaksi. Soheilipour dkk. (2009) dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa

59

implementasi CPG dalam pemberian profilaksis antibiotika untuk mencegah endokarditis

tidak efektif untuk meningkatkan kepatuhan.

Beberapa penelitian menjelaskan tentang mengapa implementasi CPG tidak efektif

untuk meningkatkan luaran klinik. Prior dkk. (2008) menyatakan bahwa kurang efektifnya

implementasi CPG bukan disebabkan oleh CPG-nya sendiri, tetapi karena efektifitas metode

implementasinya, yang tidak berhasil untuk merubah perilaku dokter. Menurut van der Sanden

dkk. (2003) implementasi CPG tidak efektif karena dokter gigi memiliki persepsi bahwa

pelaksanaan CPG akan mengurangi otonomi profesional. Hu dkk. (2006) menyatakan bahwa

kepatuhan terhadap CPG ditentukan oleh pemahaman terhadap CPG tersebut. Bonetti dkk.

(2006) melakukan penelitian untuk mengukur efektifitas CPG dalam pengambilan foto

radiograf pada perawatan gigi dan mulut. Disimpulkan oleh Bonetti dkk. (2006) bahwa

perilaku dokter gigi dapat ditingkatkan melalui intervensi yang berupa pemberian statement

persuasif melalui surat atau dalam suatu kursus pengembangan profesional.

Craney dkk. (2001) berpendapat bahwa terdapat beberapa faktor yang menjadi

penghambat kepatuhan klinisi terhadap CPG. Faktor-faktor tersebut adalah: keraguan terhadap

aplikabilitas dari data hasil penelitian terhadap pasien tertentu, rendahnya kepatuhan terhadap

protokol perawatan, perilaku yang mendiskriminasi terhadap pasien dalam usia tertentu

(ageist attitude), pengaruh keterbatasan waktu dan pertimbangan finansial yang menyebabkan

implementasi CPG sebagai prioritas yang rendah, ketiadaan dukungan sistem komputer yang

efektif, dan ketiadaan pembimbing (mentor) bagi dokter yang lebih muda. Oleh karenanya,

Craney dkk. (2001) memberikan rekomendasi agar digunakan metode multifaset dalam

implementasi CPG. Oleh karena itu pula maka dalam penelitian ini dilakukan implementasi

CPG dalam perawatan odontektomi dengan metode multifaset. Metode implementasi ini

terdiri dari: (a) workshop tentang guidelines dengan para dokter/operator; (b) pemberian

dokumen clinical practice guidelines; (c) pemberian instruksi untuk melaksanakan CPG; (d)

penyediaan reminder sheet (lembar pengingat); dan (e) supervisi dan bimbingan teknis.

Dengan demikian, hasil penelitian ini mengkonfirmasi proposisi yang diajukan oleh Craney

dkk. (2001).

Efektifitas implementasi CPG untuk menurunkan frekuensi komplikasi hari ketujuh

pascaodontektomi dalam penelitian ini sesuai dengan kerangka konsep yang disusun Cabana

dkk. (1999). Dalam kerangka konsep tersebut Cabana dkk. (1999) mendasarkan proses adopsi

CPG yang baru melalui proses yang secara teoritis mempunyai urutan: pengetahuan, sikap,

dan perilaku. Metode multifaset yang digunakan dalam penelitian ini sekaligus menghilangkan

hambatan dalam ketiga simpul tersebut, yakni pengetahuan, sikap, dan perilaku secara

simultan, sehingga hasilnya efektif menurunkan frekuensi komplikasi hari ketujuh

pascaodontektomi.

60

Tidak bermaknanya perbedaan pada frekuensi komplikasi hari ketiga kemungkinan

disebabkan oleh tingginya frekuensi komplikasi edema, trismus, dan nyeri, yang ketiganya

termasuk dalam kategori komplikasi inflamasi. Dinyatakan oleh Susarla dkk. (2003) dan

Pitekova dkk. (2010) bahwa ketiga jenis komplikasi tersebut merupakan reaksi inflamasi

normal dari suatu trauma.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi CPG efektif menurunkan

kejadian komplikasi hari ketujuh pasca odontektomi. Secara teoritis, efektifitas implementasi

CPG dalam menurunkan komplikasi hari ketujuh ini dipengaruhi oleh beberapa faktor, yakni:

ketersediaan alat operasi, ketersediaan obat-obatan, kompetensi klinisi, pemahaman terhadap

CPG, dukungan dari supervisor, dan dukungan dari manajemen rumah sakit. Sebagai rumah

sakit pendidikan, RSGM Prof. Soedomo memiliki peralatan yang lengkap termasuk

didalamnya adalah alat-alat operasi dan alat sterilisasi (autoclove). Demikian juga halnya

dengan ketersediaan obat-obatan, yang sebagian besar adalah terdiri dari jenis antibiotika,

anti-inflamasi baik steroid maupun non-steroid, roburansia, maupun obat-obatan yang spesifik

untuk penyakit-penyakit di rongga mulut. Meskipun RSGM Prof. Soedomo belum

mendapatkan akreditasi baik KARS maupun JCI, manajemen rumah sakit sangat mendukung

program dan proses peningkatan mutu klinik yang dalam penelitian ini adalah berbentuk

implementasi CPG. Salah satu bentuk dukungan manajemen terhadap setiap upaya

peningkatan mutu klinik adalah dilakukannya continuing professional development dan

dilakukannya proses credentialing secara berkala bagi klinisi dan perawat di rumah sakit ini.

Proses ini menjamin terjaganya kompetensi para klinisi dan perawat di rumah sakit ini.

Dukungan dari supervisor (dokter gigi spesialis bedah mulut dan dokter gigi spesialis bedah

mulut konsultan) terhadap implementasi CPG sangat baik, mengingat bahwa sebagai rumah

sakit pendidikan, proses supervisi merupakan bagian integral dalam proses belajar mengajar

dalam pendidikan dokter gigi spesialis.

Penurunan komplikasi pada hari ketujuh pascaodontektomi setelah

diimplementasikannya CPG, kemungkinan juga disebabkan oleh adanya edukasi kepada para

pasien untuk merawat luka bekas operasi dan untuk patuh minum obat. Edukasi kepada pasien

pascaoperasi merupakan prosedur yang direkomendasikan dalam CPG. Sebelum implementasi

CPG, edukasi kepada pasien tidak selalu diberikan oleh para operator secara komprehensif.

Dalam penelitian ini, kepatuhan (compliance rate) para klinisi terhadap CPG tidak

diamati, karena penelitian ini tidak dirancang untuk mengamati clinical care process. Jika

variabel ini diamati (pada tahap pascaimplementasi CPG), harus dilakukan pula pengamatan

pada variabel yang sama pada tahap praimplementasi CPG. Pengamatan compliance pada

tahap praimplementasi CPG tidak relevan mengingat pada tahap itu CPG belum

diimplementasikan. Secara metodologis, pengamatan compliance juga akan mengurangi

validitas, mengingat bahwa hal ini akan menyebabkan bias eksperimental yang disebabkan

61

pengamatannya harus dilakukan secara langsung (direct observation). Untuk memastikan

adherence oleh para operator terhadap CPG, dilakukan supervisi berjenjang oleh para residen

yang lebih senior, dan akhirnya oleh pembimbing yakni para dokter gigi spesialis bedah mulut

dan dokter gigi spesialis bedah mulut konsultan. Meskipun kepatuhan klinisi terhadap CPG

tidak diamati, validitas internal penelitian ini tetap tinggi mengingat bahwa dalam penelitian

ini telah dilibatkan sebanyak mungkin confounder dan telah dilakukan pengendalian yang

ketat terhadap confounder tersebut dengan cara analisis data.

Dalam analisis stratifikasi diperoleh bukti bahwa pemberian AINS memodifikasi efek

implementasi CPG terhadap kejadian komplikasi hari ketujuh pascaodontektomi. Pada stratum

subjek yang mendapatkan AINS diperoleh nilai OR sebesar 2,636 yang justru lebih rendah

daripada kelompok yang tidak mendapatkan AINS (OR = 4,909). Padahal efektifitas AINS

untuk mencegah terjadinya komplikasi pascaodontektomi secara empiris telah didukung oleh

bukti-bukti terkini (Mehra dkk., 2013; Aznar-Arasa dkk., 2012; Liporaci Jr, 2012; Saito dkk.,

2012; De Menezes dan Cury, 2010; Kim dkk., 2009). Efek AINS yang berbeda kemungkinan

disebabkan karena pasien yang tidak menerima AINS adalah menerima steroid

pascaodontektomi. Dari 73 pasien yang tidak menerima AINS, 71 di antaranya menerima

steroid. Dilaporkan oleh Santos dkk. (2012) bahwa efek steroid untuk mencegah terjadinya

inflamasi lebih baik daripada AINS.

Penelitian ini dilakukan di rumah sakit pendidikan, yang memiliki budaya akademik

tinggi. Selain itu, variabel pengganggu dalam penelitian ini telah dikendalikan melalui upaya

memasukannya ke dalam model. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki validitas internal

yang tinggi. Akan tetapi jika hasil penelitian ini digeneralisasikan ke populasi yang lebih luas,

validitas eksternalnya mungkin rendah. Karena dalam praktik klinik di situasi nyata, terdapat

perbedaan dengan setting penelitian, misalnya: terdapatnya keterbatasan sumber daya,

rendahnya kepatuhan pasien, dan perawatan tidak dapat dilakukan hanya pada kelompok

pasien dengan pembatasan yang sempit, sehingga tidak bisa menyamai kondisi yang sangat

terkendali dalam suatu eksperimen (Haycox dkk., 1999).