Misklasifikasi Pasien Penyakit Jantung di Indonesia: Tinjauan Sistematis Menggunakan PRISMA
Bernadus Rudy Sunindya
https://doi.org/10.56014/jphi.v12i4.453
Kata Kunci
Heart disease, Misclassification, ICD-10, Diagnosis, Indonesia, PRISMA Penyakit jantung, Kesalahan klasifikasi, ICD-10, Diagnosis, Indonesia, PRISMAAbstrak
Penyakit kardiovaskular masih menjadi penyebab kematian utama di Indonesia, namun data epidemiologi dan administrasi seringkali tidak akurat akibat kesalahan klasifikasi. Kesalahan klasifikasi dapat terjadi di tingkat klinis (kesalahan diagnosis), tingkat diagnostik (keterbatasan biomarker, EKG, atau pencitraan), dan tingkat administrasi (pengodean ICD-10 yang salah). Artikel ini secara sistematis meninjau bukti tentang bentuk, penyebab, dan dampak kesalahan klasifikasi pasien penyakit jantung di Indonesia menggunakan kerangka kerja PRISMA, dan mengidentifikasi strategi mitigasi. Pencarian literatur dilakukan di PubMed, Scopus, Google Scholar, dan portal nasional (Kementerian Kesehatan, PERKI, Riskesdas) dengan menggunakan kata kunci yang terkait dengan kesalahan klasifikasi penyakit kardiovaskular di Indonesia. Dari 512 artikel yang diidentifikasi (2012–2025), 41 artikel telah disaring secara lengkap, dan 11 artikel memenuhi kriteria inklusi. Data disintesis secara naratif karena heterogenitas antar penelitian. Kesalahan klasifikasi paling sering diamati dalam tiga domain: (1) klinis—gagal jantung salah didiagnosis sebagai PPOK, (2) diagnostik—ketergantungan pada satu biomarker tanpa verifikasi pencitraan yang menyebabkan kesalahan diagnosis sindrom koroner akut, dan (3) administratif—pengodean ICD-10 yang salah. Survei nasional seperti Riskesdas 2018 dan SKI 2023 juga menyoroti perbedaan dalam estimasi prevalensi. Kesalahan klasifikasi penyakit jantung di Indonesia merupakan masalah multidimensi yang memengaruhi akurasi epidemiologi, kualitas klinis, dan sistem pembiayaan. Penguatan algoritma diagnostik, pelatihan pengode ICD-10, dan penerapan audit digital terintegrasi sangat penting untuk mengurangi tingkat kesalahan klasifikasi.




