EVALUASI PENGGUNAAN OSELTAMIVIR DAN AZITROMISIN PADA PASIEN COVID – 19 DI RSUD UNDATA PALU

Wabah virus corona atau lebih dikenal dengan nama Covid–19 berdampak sampai ke Indonesia hinggasekarang. Angka penularan virus ini terus meningkat di Indonesia dan masih tergolong tinggi sehingga kerjasama antara pemerintah, aparat, swasta dan masyarakat terjalin dalam menanggulangi penyebaran viruscorona. Pengobatan Covid–19 diterapi dengan antivirus dan antibiotik yang menjadi salah satu fakorpenunjang keberhasilan pengobatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penggunaan oseltamivirsebagai antivirus dan azitromisin sebagai antibiotik pada terapi pasien Covid–19 ditinjau dari hasil data klinikdan pengunaan obat di RS Undata Tahun 2020. Desain penelitian ini, yaitu kuantitatif dengan pendekatanretrospektif, dengan populasi seluruh pasien terkonfirmasi positif covid-19 dan jumlah sampel 52 pasien yangmemenuhi kriteria inklusi yaitu pasien menerima oseltamivir dan azitromisin dan memiliki data suhu, heartrate, respiration rate, leukosit, hasil klinik yang tertera di rekam medik. Data yang diperoleh dianalisis denganuji statistik Wilcoxon. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan oseltamivir dengan persentase 11%,sedangkan azitromisin dengan persentase 4% untuk terapi tunggal dan sebanyak 85% untuk terapi kombinasioseltamivir dan azitromisin. Penggunaan terapi oseltamivir dan azitromisin menunjukkan perbedaan yangsignifikan untuk suhu tubuh (p=0,002), heart rate (p=0,003) dan GCS (p=0,035), tidak ada perbedaan signifikanuntuk hasil pemeriksaan leukosit (p=0,888) dan respiration rate (p=0,333). Pemberian kombinasi oseltamivirdan azitromisin sebagai terapi pengobatan lebih efektif dan dapat memperluas lingkup terapi dan beberapainfeksi

Penentuan Jumlah Butir Gabah dengan Computer Vision

Perkiraan produksi padi, salah satunya dapat dilakukan dengan menghitung jumlah butir padi atau gabah yang dihasilkan. Metode perkiran ini digunakan dalam berbagai penelitian yang berhubungan dengan peningkatan produksi padi, seperti pengaruh pemberian pupuk, perlakuan metode tanam dan lainnya. Menghitung jumlah butir padi tentu saja membutuhkan waktu, ketekunan dan ketelitian. Untuk itu diperlukan sebuah metode yang dapat digunakan untuk menghitung jumlah gabah yang dihasilkan dengan cepat dan akurat. Salah satunya dengan Computer Vision.Penelitian ini menggunakan Raspberry Pi tipe B yang dilengkapi dengan kamera 5 MP. Proses pengolahan citra meliputi penentuan Region of Interest (ROI) dan proses deteksi menggunakan ContourFinding. Tingkat akurasi dari hasil deteksi yaitu 99%. Posisi benih yang terdeteksi dengan tepat yaitu posisi benih yang terpisah dengan benih lain lebih dari 1 mm dan posisi benih yang berpeluang tidak terdeteksi dengan tepat yaitu posisi berhimpit dan bertumpuk serta tingkat kesalahan (error rate) pada proses pengujian yaitu pada benih berhimpit sebesar (0,23), pada benih bertumpuk sebesar (0,09) dan benih terpisah sebesar (0,01) serta tingkat kesalahan dalam proses perhitungan sebesar (0,03). Adapun ukuran gambar yang sesuai untuk proses pengolahan citra yaitu ukuran dengan Resize 75% (3,75 MP) dengan kecepatan deteksi 1.34 detik

Identifikasi Potentially Inappropriate Medication (PIM) Melalui Beers Criteria pada Pasien Geriatri Rawat Inap di Ruangan Seroja dan Flamboyan RSUD Undata Provinsi Sulawesi Tengah: Identification of Potentially Inappropriate Medication (PIM) Through Beers Criteria for Geriatric Patients on Hospitalized in Seroja and Flamboyan Room at Undata Hospial Central Province

Latar belakang: Pasien geriatri merupakan penduduk yang memiliki lebih dari satu penyakit, sehingga rentan terhadap obat yang berpotensi tidak tepat yang dapat menyebabkan risiko efek samping obat. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui profil pengobatan dan angka kejadian Potentially Inappropriate Medication (PIM) berdasarkan Beers Criteria 2019 pada pasien geriatri rawat inap di ruangan Seroja dan Flamboyan. Metode: Metode yang digunakan adalah metode deskriptif yang bersifat retrospektif dengan mengambil data rekam medis sebanyak 93 pasien geriatri secara purposive sampling. Data kemudian diidentifikasi menggunakan Beers Criteria 2019. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah pemberian obat pada pasien geriatri sebanyak 334 obat dan terdapat 109 obat termasuk Beers Criteria dengan kategori 1 yaitu alprazolam (2,75%), diazepam (1,83%), natrium diklofenak (8,27%), asam mefenamat (7,34%), meloksikam (4,59%), ketoprofen (2,75%), ketorolak (19,27%), dan glimepirid (0,92%). Kategori 2 yaitu ketoprofen (0,92%), dan meloksikam (0,92%). Kategori 3 yaitu furosemid (34,86%), tramadol (1,83%), dan asam asetilsalisilat (1,83%). Kategori 4 yaitu interaksi kortikosteroid dengan NSAIDs (5,5%), dan interaksi opioid dengan benzodiazepin (1,83%). Kategori 5 yaitu ranitidin (3,67%), dan siprofloksasin (0,92%). Kesimpulan: Kesimpulan dalam penelitian ini yaitu pada pasien geriatri rawat inap di ruangan Seroja dan Flamboyan terdapat obat yang berpotensi tidak tepat berdasarkan Beers Criteria 2019 dengan 109 angka kejadian