Pemanfaatan Data HDSS Sleman Untuk Evaluasi Pelayanan Hipertensi dan Diabetes Melitus Di Rumah Sakit
Raimond Andromega(1*)
(1) Gadjah Mada University
(*) Corresponding Author
Abstract
Data HDSS Sleman merupakan salah satu data ekternal yang dapat digunakan untuk mengevaluasi mutu pelayanan di rumah sakit. Pemanfaatannya dibeberapa negara dapat dikatakan sangat besar pengaruhnya dalam pembuatan kebijakan kesehatan. Kelebihan data HDSS dibandingkan data ekternal lainnya terletak pada data yang bersifat longitudinal dan memberikan data yang valid dari waktu ke waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi pemanfaatan data HDSS Sleman untuk evaluasi pelayanan hipertensi dan diabetes mellitus di rumah sakit. Metode yang dipakai adalah mixed-method dengan desain explanatory. Hasil penelitian menunjukkan wilayah tempat tinggal merupakan faktor yang berhubungan dengan mutu pelayanan di RS pemerintah (p=0,000) dan swasta (p=0,002). Umur responden merupakan faktor yang berhubungan dengan mutu pelayanan di RS swasta (p=0,035) dan frekuensi rawat jalan (p=0,003). Selain itu, kepemilikan asuransi (p=0,020) juga menjadi faktor yang berhubungan dengan frekuensi rawat jalan di RS. Pada lama rawat inap di RS tidak ditemukan faktor demografi yang berhubungan. Lama rawat inap (p=0,000) dan frekuensi rawat jalan (p=0,000) di RS adalah faktor yang berhubungan dengan output perawatan responden. Data HDSS Sleman dapat memberikan informasi perbandingan pelayanan antara RS pemerintah dan swasta, akses pelayanan baik rawat jalan maupun rawat inap dan juga dampak dari pelayanan yang telah diberikan kepada pasien. Upaya memperkenalkan HDSS Sleman dinilai masih kurang dan pengembangan selanjutnya diharapkan sesuai dengan kebutuhan pengguna data. Potensi besar dalam pemanfaatan data HDSS Sleman tidak hanya dapat digunakan untuk mengevaluasi mutu pelayanan di RS, namun juga kesempatan memberikan informasi yang dibutuhkan bagi pemerintah dalam kebijakan kesehatan seperti yang dicontohkan beberapa negara.
Sleman HDSS data is one of the external data that can be used to evaluate the quality of service in the hospital. Its use in several countries can be said to have a very big influence on health policymaking. The advantages of HDSS data compared to other external data lies in data that is longitudinal and provides valid data from time to time. This study aims to determine the potential use of Sleman HDSS data to evaluate hypertension and diabetes mellitus services in hospitals. The research used a mixed-method with an explanatory design. The results showed that the area of residence is a factor associated with the quality of service in government (p = 0.000) and private (p = 0.002) hospitals. Respondent's age was a factor associated with service quality in private hospitals (p = 0.035) and frequency of outpatient care (p = 0.003). Besides, insurance ownership (p = 0.020) is also a factor associated with the frequency of outpatient care in hospitals. There were no associated demographic factors in the length of stay in the hospital. Length of stay (p = 0,000) and frequency of outpatient care (p = 0,000) at the hospital are factors associated to the respondent's care output. Sleman HDSS data can provide information on the comparison of services between public and private hospitals, access to services both outpatient and inpatient, and also the impact of services provided to patients. Efforts to introduce the Sleman HDSS are considered insufficient and further development is expected following the needs of data users. The great potential in utilizing the Sleman HDSS data can not only be used to evaluate the quality of services in hospitals, but also the opportunity to provide the information needed for the government in health policies, as exemplified by several countries.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Afif A. Hubungan Faktor Komorbid, Usia Dan Status Gizi Dengan Lama Rawat Inap Pada Pasien Hernia Inguinalis Lateralis Reponibilis Yang Dioperasi Herniorepair Tanpa Mesh Di Rs Pku Muhammadiyah Surakarta Periode 2005-2007. Published online 2010. http://v2.eprints.ums.ac.id/archive/etd/10224/1/0
Agincourt HDSS. Influencing Policies to Prevent Hypertension and Strokes in South Africa MRC / Wits Rural Public Health and Health Transitions Research Unit.; 2016.
Al-Doghaither AH, Abdelrhman BM, Wahid Saeed AA, Magzoub MEMA. Factors Influencing Patient Choice Of Hospitals In Riyadh, Saudi Arabia. J R Soc Promot Health. 2003;123(2):105-109. doi:10.1177/146642400312300215
Andaleeb SS. Public and Private Hospitals In Bangladesh: Service Quality And Predictors of Hospital Choice. Health Policy Plan. 2000;15(1):95-102. doi:10.1093/heapol/15.1.95
Berwick DM. A User’s Manual For The IOM’s ‘Quality Chasm’ Report.; 2002.
BPJS Kesehatan. Ringkasan Eksekutif Pengelolaan Program dan Laporan Keuangan Jaminan Sosial Kesehatan. BPJS Kesehat. Published online 2016:1-20. https://www.bpjs-kesehatan.go.id/bpjs/dmdocuments/b39df9ae7a30a5c7d4bd0f54d763b447.pdf
Budiman, Suhat, Herlina N. Hubungan Status Demografi Dengan Kepuasanmasyarakat Tentang Pelayanan Jamkesmasdi Wilayah Puskesmas Tanjungsari Kabupaten Bogortahun 2010. J Kesehat Kartika. Published online 2010:1-17. http://www.stikesayani.ac.id/publikasi/e-journal/filesx/2010/201004/201004-006.pdf
Dewi FST, Choiriyyah I, Indriyani C, et al. Designing and Collecting Data For A Longitudinal Study: the Sleman Health and Demographic Surveillance System (HDSS). Scand J Public Health. 2018;46(7):704-710. doi:10.1177/1403494817717557
Dinkes DIY. Profil Kesehatan Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2017.; 2017. http://www.depkes.go.id/resources/download/profil/profil_kes_provinsi_2017/14_diy_2017.pdf.
Disdukcapil. Kependudukan-Demografi. Pemerintah Kabupaten Sleman. Published 2016. Accessed September 8, 2020. http://www.slemankab.go.id/3274/kependudukan-demografi.slm
Djunawan A. Benarkah Subsidi Jaminan Kesehatan Meningkatkan Pemanfaatan Pelayanan Kesehatan Primer oleh Penduduk Miskin Perkotaan. J Kebijak Kesehat Indones JKKI. 2019;8(1):18-24. https://journal.ugm.ac.id/jkki/article/view/41833/24252
Fenton JJ, Jerant AF, Bertakis KD, Franks P. The Cost Of Satisfaction: A National Study Of Patient Satisfaction, Health Care Utilization, Expenditures, And Mortality. Arch Intern Med. 2012;172(5):405-411. doi:10.1001/archinternmed.2011.1662
Gray DJP, Sidaway-Lee K, White E, Thorne A, Evans PH. Continuity of care with doctors - A matter of life and death? A systematic review of continuity of care and mortality. BMJ Open. 2018;8(6):1-12. doi:10.1136/bmjopen-2017-021161
Gupta C, Bell SP, Schildcrout JS, Fletcher S, Goggins KM, Kripalani S. Predictors of Health Care System and Physician Distrust in Hospitalized Cardiac Patients. J Health Commun. 2014;19(0 2):44-60. doi:10.1080/10810730.2014.934936
Heriyono. Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Kepatuhan Penderita Tuberkulosis Paru Melakukan Pemeriksaan Ulang Dahak Pada Akhir Pengobatan Tahap Intensif Di Puskesmas Wonosobo I Kabupaten Wonosobo. Published online 2004:1-12.
IHME. Indonesia-Yogyakarta Country Profile. GBD Compare. Seattle, WA: IHME. Published 2017. Accessed September 9, 2020. http://www.healthdata.org/indonesia-yogyakarta
Irawan B, Ainy A. Analisis Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Pemanfaatan Pelayanan Kesehatan Pada Peserta Jaminan Kesehatan Nasional Di Wilayah Kerja Puskesmas Payakabung, Kabupaten Ogan Ilir. J Ilmu Kesehat Masy. 2018;9(3):189-197. doi:10.26553/jikm.v9i3.311
Izadi A, Jahani Y, Rafiei S, Masoud A, Vali L. Evaluating Health Service Quality: Using Importance Performance Analysis. Int J Health Care Qual Assur. 2017;30(7):656-663. doi:10.1108/IJHCQA-02-2017-0030
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Hasil Utama Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS). Vol 44.; 2018. doi:10.1088/1751-8113/44/8/085201
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 4 Tahun 2019 Tentang Standar Teknis Pemenuhan Mutu Pelayanan Dasar Pada Standar Pelayanan Minimal Bidang Kesehatan.; 2019.
Lubis IK, Susilawati S. Analisis Length Of Stay (Los) Berdasarkan Faktor Prediktor Pada Pasien DM Tipe II di RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta. J Kesehat Vokasional. 2018;2(2):161. doi:10.22146/jkesvo.30330
Moitra VK, Guerra C, Linde-Zwirble WT, Wunsch H. Relationship Between ICU Length of Stay and Long-term Mortality for Elderly ICU Survivors. HHS Public Access. 2017;176(1):139-148. doi:10.1097/CCM.0000000000001480.Relationship
Moradi S, Sahebi Z, Valojerdi AE, Rohani F, Ebrahimi H. The Association Between The Number of Office Visits and The Control of Cardiovascular Risk Factors In Iranian Patients With Type2 Diabetes. PLoS One. 2017;12(6). doi:10.1371/journal.pone.0179190
Notoatmodjo S. Pendidikan Dan Promosi Kesehatan.; 2007.
Paramita A, Pranata S. Analisis Faktor Pemanfaatan Polindes Menurut Konsep Model Perilaku Kesehatan ”Anderson” (Analisis Lanjut Data Riskesdas 2007). Bultein Penelit Kesehat. 2013;41(3):179-194.
Patil R, Roy S, Ingole V, et al. Profile: Vadu Health and Demographic Surveillance System Pune, India. Journal of Global Health. June 2019:1-10.
Peter PJ, Olson JC. Consumer Behavior Marketing.; 2012.
Presiden Republik Indonesia. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 8 Tahun 2003 Tentang Pedoman Organisasi Perangkat Daerah.; 2003:147-173.
Pudjiraharjo W, Sopacua E. Kebijakan, Sebuah Kebutuhan Dalam Desentralisasi Kesehatan. Bul Penelit Sist Kesehat. 2012;9(4 Okt). doi:10.22435/bpsk.v9i4
Rahmawati RD, Iljanto S. Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Tingkat Kunjungan Rawat Jalan di RS Ananda Bekasi Tahun 2017. Published online 2017.
Riley WJ. Health Disparities: Gaps In Access, Quality and Affordability of Medical Care. Trans Am Clin Climatol Assoc. 2012;123:167-174.
Ruditya AN, Chalidyanto D. Hubungan Karakteristik Individu Terhadap Penilaian Kualitas Produk Apotek Rawat Jalan. J Adm Kesehat Indones. 2015;3:108-117.
Suhadi R, Paulina G, Wijayanti CD, Dewi L, Anutopi AA, Tielman F. Evaluasi “the Rule of Halves” Kasus Hipertensi Pada Responden Di Delapan Dusun Bagian Selatan Sleman Yogyakarta. Berk Ilm Kedokt Duta Wacana. 2016;1(2):91. doi:10.21460/bikdw.v1i2.16
Victorian Quality Council Secretariat. A Guide To Using Data For Health Care Quality Improvement. Vic Qual Counc Saf Qual Heal. 2008;(June):20-23. http://www.health.vic.gov.au/qualitycouncil/downloads/vqc_guide_to_using_data_bw.pdf
Wesley Schultz P, Zelezny L. Values As Predictors of Environmental Attitudes: Evidence For Consistency Across 14Countries. J Environ Psychol. 1999;19(3):255-265. doi:10.1006/jevp.1999.0129
WHO. Noncommunicable Diseases Profiles by Country. Indonesia.; 2018. https://www.who.int/nmh/countries/2018/idn_en.pdf?ua=1
Yousapronpaiboon K, Johnson WC. A Comparison of Service Quality between Private and Public Hospitals in Thailand. Int J Bus Soc Sci. 2013;4(11):176-184.
DOI: https://doi.org/10.22146/jkki.61081
Article Metrics
Abstract views : 1583 | views : 1669Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia : JKKI
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia : JKKI [ISSN 2089 2624 (print); ISSN 2620 4703 (online)] is published by Center for Health Policy and Management (CHPM). This website is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Built on the Public Knowledge Project's OJS 2.4.8.1.
View My Stats