Operasi sesar adalah tindakan yang menyelamatkan nyawa ketika memang diperlukan, dan menjadi masalah kesehatan masyarakat ketika dilakukan tanpa indikasi yang kuat. Dua sisi ini membuat sectio caesarea menjadi topik penelitian yang menarik sekaligus rawan salah tafsir. Tidak sedikit tesis yang menyimpulkan angka sesar di satu rumah sakit “terlalu tinggi” tanpa memperhitungkan jenis pasien yang dirawat di sana.
Artikel ini membahas pengertian dan indikasi sectio caesarea, angka kejadiannya di tingkat global dan Indonesia, alat yang dipakai untuk membandingkan angka secara adil, yaitu klasifikasi Robson, serta cara menyusun topik ini menjadi variabel penelitian.
Pengertian dan indikasi
Sectio caesarea adalah persalinan melalui sayatan pada dinding perut dan rahim. Indikasinya dapat dibagi menjadi beberapa kelompok.
Indikasi ibu, misalnya panggul sempit, riwayat operasi sesar sebelumnya dengan pertimbangan tertentu, plasenta previa, atau kondisi medis yang membuat persalinan pervaginam berisiko. Kondisi seperti preeklampsia berat termasuk pertimbangan yang sering muncul.
Indikasi janin, misalnya gawat janin, letak sungsang pada kondisi tertentu, letak lintang, atau kehamilan kembar dengan posisi yang tidak memungkinkan.
Indikasi gabungan, misalnya persalinan macet yang membahayakan ibu dan janin sekaligus.
Selain itu ada pembedaan menurut waktu, yaitu sesar terencana yang dijadwalkan sebelum persalinan dimulai, dan sesar darurat yang diputuskan setelah persalinan berjalan. Pembedaan ini penting dalam penelitian, karena keduanya punya profil risiko dan jalur keputusan yang berbeda.
Angka kejadian di dunia
Angka sesar meningkat hampir di semua kawasan. WHO melaporkan bahwa sekitar 21 persen seluruh persalinan di dunia pada 2018 dilakukan dengan operasi sesar, dan angka itu diproyeksikan menjadi sekitar 29 persen pada 2030. Proyeksi tertinggi berada di Asia Timur sebesar 63 persen, Amerika Latin dan Karibia 54 persen, serta Asia Barat 50 persen. Estimasi 2018 per kawasan memperlihatkan jarak yang lebar, mulai dari 5 persen di Afrika sub-Sahara sampai 42,8 persen di Amerika Latin dan Karibia. Laporan ini bersumber dari studi tren dan proyeksi yang dimuat di BMJ Global Health dengan data 154 negara periode 1990 sampai 2018.
Rentang yang lebar itu menjelaskan mengapa persoalan sesar punya dua wajah sekaligus. Di sebagian wilayah masalahnya adalah akses yang kurang, sehingga ibu yang membutuhkan tindakan tidak mendapatkannya. Di wilayah lain masalahnya adalah tindakan yang dilakukan tanpa indikasi kuat.
Angka kejadian di Indonesia
Untuk Indonesia, angka yang beredar luas dari Survei Kesehatan Indonesia 2023 menyebutkan sekitar 25,9 persen persalinan dilakukan dengan operasi sesar, sementara sekitar 73,2 persen berlangsung pervaginam. Angka ini dikutip dari ringkasan media atas survei tersebut, bukan dari laporan aslinya, sehingga perlu dicocokkan dengan laporan resmi sebelum dipakai sebagai rujukan dalam karya ilmiah.
Dua catatan untuk penulis tesis. Pertama, angka survei rumah tangga dan angka rumah sakit tidak dapat diperbandingkan langsung. Rumah sakit rujukan menerima kasus yang lebih berat, sehingga wajar bila angkanya jauh lebih tinggi daripada angka nasional. Kedua, perbandingan antarwaktu memerlukan definisi yang sama. Perubahan cara pengumpulan data antar survei dapat memunculkan selisih yang bukan berasal dari perubahan praktik.
Mengapa diperlukan klasifikasi Robson
Membandingkan angka sesar antarrumah sakit tanpa memperhitungkan jenis pasien adalah perbandingan yang tidak adil. Rumah sakit yang banyak menerima rujukan kehamilan berisiko tentu memiliki angka lebih tinggi, tanpa berarti praktiknya lebih buruk.
Untuk mengatasi hal itu, WHO menganjurkan penggunaan sistem klasifikasi Robson, yang juga disebut ten group classification system. Sistem ini mengelompokkan seluruh ibu bersalin ke dalam sepuluh kelompok yang saling terpisah dan menyeluruh, berdasarkan ciri obstetri dasar: riwayat operasi sesar sebelumnya, paritas, jumlah janin, usia kehamilan, cara persalinan dimulai, dan presentasi janin. WHO menerbitkan panduan penerapannya dalam Robson Classification: Implementation Manual.
Keunggulan sistem ini adalah data yang dibutuhkan tersedia di catatan persalinan biasa, sehingga penerapannya tidak memerlukan pengumpulan data tambahan yang rumit.
Sepuluh kelompok Robson
Jiandani dkk. (2023) dalam Cureus merangkum definisi kesepuluh kelompok sebagai berikut.
| Kelompok | Definisi |
|---|---|
| 1 | Nulipara, janin tunggal, presentasi kepala, usia kehamilan di atas 37 minggu, persalinan spontan |
| 2 | Nulipara, janin tunggal, presentasi kepala, di atas 37 minggu, persalinan diinduksi atau sesar sebelum persalinan dimulai |
| 3 | Multipara tanpa bekas sesar, janin tunggal, presentasi kepala, di atas 37 minggu, persalinan spontan |
| 4 | Multipara tanpa bekas sesar, janin tunggal, presentasi kepala, di atas 37 minggu, persalinan diinduksi atau sesar sebelum persalinan dimulai |
| 5 | Multipara dengan sekurang-kurangnya satu bekas sesar, janin tunggal, presentasi kepala, di atas 37 minggu |
| 6 | Nulipara dengan janin tunggal letak sungsang |
| 7 | Multipara dengan janin tunggal letak sungsang, termasuk yang memiliki bekas sesar |
| 8 | Kehamilan kembar atau lebih, termasuk yang memiliki bekas sesar |
| 9 | Janin tunggal letak lintang atau oblik, termasuk yang memiliki bekas sesar |
| 10 | Janin tunggal presentasi kepala, usia kehamilan di bawah 37 minggu, termasuk yang memiliki bekas sesar |
Setiap ibu bersalin hanya masuk ke satu kelompok. Dari sana dihitung tiga angka untuk tiap kelompok: besarnya kelompok terhadap seluruh persalinan, angka sesar di dalam kelompok, dan sumbangan kelompok tersebut terhadap angka sesar keseluruhan.
Bagan alur pengelompokan Robson
Tabel di atas menyajikan definisi masing-masing kelompok, tetapi dalam praktik penelitian yang lebih sering dibutuhkan adalah urutan pertanyaannya: apa yang ditanyakan lebih dahulu, dan ke mana jawabannya mengarah. Bagan berikut menyusun enam ciri obstetri itu menjadi alur bercabang, mulai dari jumlah janin dan presentasi, lalu paritas dan riwayat sesar, hingga usia kehamilan dan cara persalinan dimulai, sehingga setiap kasus dapat ditelusuri sampai berhenti di satu kelompok saja.
Temuan penerapan Robson di Indonesia
Madjid dkk. (2023) dalam eJKI mengkaji penguatan kemampuan pengelolaan data rumah sakit untuk mengendalikan mutu angka sesar di Provinsi Banten, dengan tiga rumah sakit sebagai lokasi, satu rumah sakit umum dan dua rumah sakit swasta.
Temuan yang paling relevan untuk pembaca akademik adalah bahwa sebelum panduan diterapkan, sumbangan terbesar terhadap angka sesar berasal dari kelompok 5, yaitu multipara dengan riwayat sesar, janin tunggal presentasi kepala, dan usia kehamilan 37 minggu atau lebih. Setelah panduan diterapkan, kelompok yang dominan berbeda antarrumah sakit: satu rumah sakit bergeser ke kelompok 10, satu ke kelompok 3, dan satu tetap di kelompok 5.
Temuan kelompok 5 sebagai penyumbang terbesar punya arti praktis. Kelompok ini sebagian besar terbentuk dari keputusan sesar pada persalinan sebelumnya. Dengan kata lain, angka sesar hari ini sebagian merupakan warisan keputusan tahun-tahun sebelumnya. Upaya menurunkan angka sesar yang hanya menyasar kasus saat ini akan melewatkan sumber terbesarnya.
Perlu dicatat, artikel tersebut tidak melaporkan jumlah total pasien, dan angka sesar per rumah sakit yang disebutkan tidak konsisten antarbagian. Karena itu angka tersebut tidak dikutip di sini.
Menyusun sectio caesarea sebagai variabel penelitian
Ada beberapa bentuk penelitian yang umum dipilih.
Penelitian deskriptif berbasis Robson. Mengelompokkan seluruh persalinan di satu fasilitas selama periode tertentu, lalu melaporkan tiga angka per kelompok. Desain ini sederhana, datanya dari rekam medis, dan hasilnya langsung berguna bagi fasilitas. Kelemahannya, tanpa pembanding, temuan sulit dinilai tinggi atau rendah.
Penelitian faktor yang berhubungan. Variabel bebas berupa usia, paritas, pendidikan, jaminan kesehatan, keteraturan kunjungan antenatal, atau status gizi; variabel terikat berupa cara persalinan. Desainnya potong lintang atau kasus kontrol, dengan analisis chi-square dan regresi logistik.
Penelitian luaran pascasesar. Variabel terikat berupa lama rawat, keberhasilan inisiasi menyusu dini, capaian ASI eksklusif, nyeri persalinan pascaoperasi, atau kejadian depresi postpartum.
Penelitian kualitatif tentang pengambilan keputusan. Menggali bagaimana keputusan sesar diambil, siapa yang berperan, dan informasi apa yang diterima ibu. Arah ini masih relatif lapang di Indonesia.
Beberapa hal teknis yang sebaiknya ditetapkan sejak awal:
- Definisi operasional cara persalinan harus menyebut sumber data, biasanya rekam medis atau catatan persalinan.
- Periode pengamatan sebaiknya mencakup setidaknya satu tahun agar tidak terpengaruh musim rujukan.
- Data yang hilang perlu dilaporkan jumlahnya, bukan diabaikan. Pada rekam medis, usia kehamilan dan onset persalinan adalah dua variabel yang paling sering tidak lengkap.
- Perizinan dan etik untuk penggunaan rekam medis perlu diurus sejak proposal, karena prosesnya sering memakan waktu lebih lama daripada yang diperkirakan.
Untuk pemilihan uji statistik dan pemeriksaan asumsinya, Anda dapat memanfaatkan layanan olah data statistik.
Menyiapkan data rekam medis untuk analisis Robson
Pekerjaan terberat pada penelitian berbasis Robson bukan analisisnya, melainkan menyiapkan datanya. Beberapa langkah berikut biasanya menghemat banyak waktu.
Susun lembar pengumpul data sejak awal. Isinya enam variabel penentu kelompok ditambah variabel cara persalinan dan variabel pendukung yang diperlukan. Menambah variabel di tengah pengumpulan data berarti membuka kembali berkas yang sudah selesai.
Tetapkan aturan untuk kasus meragukan. Usia kehamilan yang tercatat berbeda antara taksiran haid terakhir dan hasil pemeriksaan penunjang, atau onset persalinan yang tidak jelas apakah spontan atau diinduksi, akan selalu ada. Tuliskan aturan penanganannya sebelum pengumpulan dimulai, bukan sesudahnya.
Lakukan uji keselarasan antarpengumpul data. Bila lebih dari satu orang membaca rekam medis, ambil sejumlah kecil berkas yang sama untuk dibaca keduanya, lalu hitung tingkat kesesuaiannya. Langkah ini jarang dilakukan di tingkat tesis, padahal menambah bobot metode secara nyata.
Laporkan data yang tidak lengkap. Sebutkan berapa berkas yang tidak dapat dikelompokkan dan mengapa. Menghapusnya diam-diam dapat menggeser hasil, terutama bila ketidaklengkapan terjadi pada kelompok tertentu saja.
Jaga kerahasiaan. Data rekam medis memuat identitas pasien. Gunakan kode pengganti sejak tahap pencatatan, dan simpan kunci penghubungnya terpisah dari berkas analisis.
Dengan persiapan seperti ini, tahap analisis menjadi relatif ringan, karena yang diperlukan hanya penghitungan proporsi dan penyusunan tabel sepuluh kelompok.
Kesalahan tafsir yang sering muncul
Menilai tinggi rendahnya angka tanpa konteks. Angka sesar 70 persen di rumah sakit rujukan tersier tidak otomatis menunjukkan praktik yang buruk. Tanpa pengelompokan Robson, penilaian semacam itu tidak punya dasar.
Menyamakan indikasi dengan penyebab. Indikasi yang tercatat di rekam medis adalah alasan yang dituliskan, yang tidak selalu mencerminkan seluruh pertimbangan klinis dan nonklinis.
Menyimpulkan permintaan ibu dari data rekam medis. Keputusan sesar atas permintaan sendiri jarang tercatat sebagai kategori tersendiri, sehingga sulit diukur dari data sekunder.
Membandingkan angka antarfasilitas tanpa menyamakan periode dan definisi. Perbedaan periode pengamatan saja sudah cukup untuk memunculkan selisih yang bermakna.
Untuk gagasan judul lainnya, daftar yang sudah dikelompokkan tersedia pada katalog judul tesis keperawatan maternitas kehamilan dan persalinan.
Catatan untuk keperluan akademik
Artikel ini disusun sebagai bahan rujukan akademik untuk penyusunan proposal, tesis, dan karya ilmiah. Isinya bukan pengganti nasihat tenaga kesehatan dan tidak dimaksudkan untuk menilai keputusan klinis pada kasus tertentu.
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah ada angka sesar yang dianggap ideal?
WHO tidak lagi menganjurkan satu angka sasaran untuk seluruh populasi, dan mengarahkan penilaian pada pengelompokan Robson agar perbandingan dilakukan pada kelompok yang sebanding.
Data apa saja yang diperlukan untuk menerapkan klasifikasi Robson?
Paritas, riwayat sesar, jumlah janin, presentasi janin, usia kehamilan, dan cara persalinan dimulai. Semuanya umumnya tersedia di catatan persalinan.
Apakah penelitian Robson memerlukan sampel sangat besar?
Tidak selalu, tetapi kelompok tertentu seperti kelompok 9 biasanya berjumlah sedikit. Periode pengamatan yang terlalu pendek membuat sebagian kelompok hampir kosong sehingga sulit ditafsirkan.
Bolehkah menggabungkan beberapa kelompok Robson agar jumlahnya cukup?
Boleh untuk keperluan analisis tertentu, tetapi penggabungan harus dijelaskan dan jangan menghilangkan pelaporan per kelompok aslinya.
Apakah riwayat sesar selalu berarti sesar berikutnya?
Tidak selalu. Persalinan pervaginam setelah sesar dapat dipertimbangkan pada kondisi tertentu. Karena menyangkut penilaian klinis, pembahasannya dalam karya ilmiah sebaiknya merujuk pedoman profesi yang berlaku.
Langkah berikutnya
Penelitian berbasis rekam medis sering tersendat bukan di analisisnya, melainkan di perizinan dan kelengkapan data. Memastikan ketersediaan variabel sebelum judul dikunci akan menghemat banyak waktu. Layanan konsultasi judul penelitian dapat membantu menilai hal itu, dan cakupan pendampingan selengkapnya tersedia di halaman jasa pembuatan tesis. Layanan kami berbentuk konsultasi dan bimbingan proses, bukan penulisan atas nama penulis.
Referensi
- World Health Organization. Robson Classification: Implementation Manual. Geneva: WHO; 2017.
- World Health Organization. Caesarean section rates continue to rise, amid growing inequalities in access. Geneva: WHO; 16 Juni 2021.
- Jiandani F, Somalwar S, Bhalerao A. Frequency of Caesarean Section Classified by Robson’s Ten Group Classification System: A Scoping Review. Cureus. 2023;15(6):e41091. doi:10.7759/cureus.41091
- Madjid OA, Solichin W, Harun SRF, Adjie S, Kayika IPG, Pusponegoro A. Strengthening Competence of Hospital Data Management to Control The Quality of Cesarean Section Rate in Banten Province, Indonesia. eJKI. 2023;11(3):222–231. doi:10.23886/ejki.11.480.222
- Badan Kebijakan Pembangunan Kesehatan, Kementerian Kesehatan RI. Survei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023. Jakarta: BKPK Kemenkes; 2024.
- Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 21 Tahun 2021. Jakarta: Kemenkes RI; 2021.
