Gambaran dari Analisis Kematian Ibu
Definisi Analisis Kematian Ibu
Maternal Mortality Ratio (MMR) atau Angka Kematian Ibu (AKI) merupakan salah satu indikator untuk melihat derajat kesehatan perempuan. Rata-rata AKI di dunia dari 100.000 kelahiran hidup, tingkat kematian ibu mencapai 400. Di negara maju indeks AKI nya 20 kematian per 100.000 kelahiran hidup.
Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu
Faktor risiko merupakan beberapa keadaan yang dimiliki oleh ibu tetapi tidak secara bermakna secara langsung meningkatkan risiko kematian ibu. Faktor risiko tersebut dapat berupa umur ibu kurang dari 20 tahun dan atau lebih dari 35 tahun, jumlah anak lebih dari 4, jarak kehamilan terakhir sekarang kurang dari 2 tahun.
Contoh Tesis Tentang Analisis Kematian Ibu
Contoh Tesis 1 : Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu dan Kematian Bayi dengan Pendekatan Regresi Poisson Bivariat di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013
Angka kematian ibu dan bayi merupakan salah satu indikator yang paling menonjol untuk menilai derajat kesehatan masyarakat. Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang menyumbangkan angka kematian ibu dan bayi yang besar untuk Indonesia. Perlu adanya tindakan dari pemerintah untuk menekan angka kematian ibu dan bayi di Jawa Timur. Kematian ibu dan kematian bayi merupakan dua hal yang saling berkaitan karena selama masa kandungan, gizi yang diperoleh janin disalurkan dari tubuh ibu melalui plasenta sehingga kondisi ibu selama masa kehamilan akan berpengaruh pada janin dan bayi yang akan dilahirkannya. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kedua angka kematian tersebut dengan metode Regresi Poisson Bivariat menggunakan algoritma Expectation Maximization. Terdapat tiga buah model dengan nilai kovarians yang berbeda pada Regresi Poisson Bivariat. Oleh karena itu perlu memilih salah satu dari ketiga model tersebut. Setelah mendapat model terbaik dengan kriteria AIC, diketahui bahwa model terbaik adalah model dengan nilai kovarians adalah fungsi variabel bebasnya. Pada model terbaik variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian ibu adalah persentase kunjungan ibu hamil dengan K4 dan persentase ibu hamil yang mendapat tablet Fe3. Sedangkan variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi adalah semua variabel prediktor kecuali variabel persentase kunjungan ibu hamil dengan K1.
Contoh Tesis 2 : FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN KEJADIAN KEMATIAN MATERNAL DI SOLO RAYA (STUDI KASUS DI RSUD Dr. MOEWARDI SURAKARTA)
AKI di Indonesia masih cukup tinggi yaitu 359 per 100.000 kelahiran hidup (SDKI 2012). AKI di Jawa Tengah tahun 2012 berdasarkan laporan dari kabupaten / kota 116,34 / 100.000 kelahiran hidup. Solo Raya merupakan salah satu daerah di Jawa Tengah yang cukup luas kematian ibu yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui risiko faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian kematian ibu di Solo Raya tahun ini 2013-2015. Metode penelitian ini menggunakan desain penelitian observasional analitik yaitu desain atau desain studi kasus-kontrol. Populasi penelitian ini sebanyak 100 orang, 50 kasus dan 50 kontrol. Analisis data dilakukan secara univariat, bivariat dengan uji chi square, metode regresi logistik multivariat. Hasil analisis bivariat menunjukkan bahwa faktor maternal berpengaruh kematian adalah jarak kehamilan (p = 0,000) dan pemeriksaan ANC (p = 0,014). Sedangkan yang bukan merupakan faktor risiko kematian ibu adalah paritas dimana tenaga kerja, dan pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor risiko yang mempengaruhi kematian ibu dengan analisis multivariat adalah jarak kehamilan (p = 0,001; ATAU = 4,227; 95% CI = 1.737 hingga 10.284).
Contoh Tesis 3 : ANALISIS FAKTOR RISIKO KEMATIAN IBU (Studi Kasus di Kabupaten Banyumas)
Angka Kematian Ibu (AKI) merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur pembangunan kesehatan indeks, kemakmuran atau kualitas hidup orang. Morbiditas dan mortalitas pada wanita Kehamilan dan persalinan merupakan masalah serius di negara berkembang termasuk Indonesia. AKI di Kabupaten Banyumas masih tinggi yaitu pada tahun 2008 sebesar 98,03 per 100.000 Kelahiran hidup Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor risiko yang mempengaruhi dengan MMR. Jenis penelitian ini adalah penelitian observasional dengan case-control pendekatan desain. Ada 51 kasus dan 51 sampel kontrol. Sebagai kelompok kasus kematian ibu di Kabupaten Banyumas dan kelompok kontrol adalah seluruh ibu tinggal kehamilan, persalinan dan nifas serta tetangga dengan kelompok kasus. ada beberapa faktor risiko signifikan yang terbukti berhubungan dengan kematian ibu berdasarkan bivariate Analisis: komplikasi kebidanan, penyakit yang sudah ada sebelumnya, persalinan yang sudah ada sebelumnya, usia ibu, paritas, selang waktu antara persalinan, antenatal care, penolong persalinan, pendidikan ibu, pekerjaan ibu dan pendapatan keluarga. Hasil multivariate Analisis komplikasi kebidanan (OR = 31,9; CI 95% = 4,4 – 188,9; p = 0,000), penyakit sebelumnya (OR = 25,4; 95% CI = 3,2 – 176,1; p = 0,001) dan sebelum persalinan (OR = 13,1; CI 95% = 3,8 – 147,2 p = 0,001). Ibu yang sedang hamil harus dilakukan perawatan antenal jika sampai terjadi komplikasi kebidanan dan penyakitnya bisa terdeteksi sesegera mungkin, oleh karena itu dapat diatasi dengan ancaman medis dan konseling jika mereka mengeluh.
Contoh Tesis 4 : FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN KEMATIAN IBU DI KOTA SURABAYA
Latar Belakang : AKI di Indonesia adalah 359 per 100 ribu kelahiran hidup, sedangkan angka kematian bayi (AKB) adalah 32 per seribu kelahiran hidup. Target penurunan AKI secara global pada tahun 2030 adalah 70 kematian per 100 ribu kelahiran hidup (SDKI, 2012). McCarthy dan Maine mengemukakan 3 faktor yang mempengaruhi kejadian kematian ibu (kematian maternal) yaitu determinan dekat, determinan antara dan determinan jauh. Data Dinas Kesehatan (Dinkes) Jawa Timur (Jatim), Surabaya menjadi kota penyumbang angka kematian ibu hamil tertinggi di Jatim. Hal itu terlihat dari jumlah ibu melahirkan yang meninggal di Surabaya hingga bulan September 2015 mencapai 32 orang (Dinkes Jawa Timur , 2015)
Tujuan : penelitian dilakukan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kejadian kematian ibu di kota Surabaya tahun 2014 Metode: jenis penelitian ini adalah observasional dengan case control, jumlah sampe yang di teliti adalah 38 ibu kasus dan 38 ibu kontrol.
Analisis data dilakukan secara univariat, bivariat dengan chi square test, multivariat dengan metode regression binary logistic. Kajian kualitatif dilakukan dengan metode indepth interview dan dilakukan analisis secara deskriptif, disajikan dalam bentuk narasi
Hasil : hasil penelitian ini menjelaskan faktor yang ada pengaruh dari uji multivariate adalah a. Komplikasi Persalinan (OR= 34,431 ; CI= 4,753-249,447 ; P= 0,000) b. Komplikasi Masa nifas (OR= 121,469 ; CI= 9,769-1510,344 ; p= 0,000) Saran : adanya kesadaran ibu untuk mempersiapkan diri untuk hamil, adanya kesadaran ibu memeriksakan keadaan ibu saat hamil, perlu ditingkatkannya pengawasan dan pemetaan terhadap ibu yang berisiko, dan adanya peningkatkan KIE (komunikasi, informasi, dan edukasi) terhadap ibu.
Contoh Tesis 5 : Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Jumlah Kematian Ibu dan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Tengah dengan Bivariate Generalized Poisson Regression
Jumlah kematian ibu dan jumlah kematian bayi di Provinsi Jawa Tengah hingga akhir tahun 2015 masih memiliki tugas yang berat dalam memenuhi target MDGs. Jumlah kematian bayi di Jawa Tengah termasuk dalam 6 peringkat tertinggi di Indonesia dan untuk jumlah kematian ibu di Jawa Tengah dalam kurun waktu lima tahun terakhir terus mengalami peningkatan dan telah mengalami penurunan pada tahun 2015 akan tetapi belum memenuhi target MDGs, untuk itu perlu adanya upaya dari pemerintah Provinsi Jawa Tengah untuk menekan jumlah kematian ibu dan jumlah kematian bayi sehingga perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis faktorfaktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu dan jumlah kematian bayi dengan menggunakan Bivariate Generalized Poisson Regression. Pada model terbaik yang diseleksi menggunakan nilai AIC yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian ibu dan jumlah kematian bayi adalah persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, persentase komplikasi kebidanan yang ditangani, persentase rumah tangga ber-PHBS dan persentase ibu hamil melaksanakan program K4.
Contoh Tesis 6 : FAKTOR – FAKTOR RISIKO YANG MEMPENGARUHI KEMATIAN MATERNAL (STUDI KASUS DI KABUPATEN CILACAP)
Hasil : Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor risiko yang mempengaruhi kematian maternal berdasarkan analisis multivariat adalah komplikasi kehamilan (OR = 147,1; 95% CI : 2,4 – 1938,3; p = 0,002), komplikasi persalinan (OR = 49,2; 95% CI : 1,8 – 1827,7; p = 0,027), komplikasi nifas (OR = 84,9; 95% CI : 1,8 – 3011,4; p = 0,034), riwayat penyakit ibu (OR = 210,2; 95% CI : 13,4 – 5590,4; p = 0,002), riwayat KB (OR = 33,1; 95% CI : 13,0 – 2361,6; p = 0,038), dan keterlambatan rujukan (OR = 50,8; 95% CI: 2,5 – 488,1; p = 0,003). Probabilitas ibu untuk mengalami kematian maternal dengan memiliki faktor – faktor risiko tersebut di atas adalah 99%. Hasil kajian kualitatif menunjukkan bahwa kematian maternal dipengaruhi berbagai faktor seperti keterlambatan rujukan, terutama keterlambatan pertama, rendahnya tingkat pendidikan ibu, rendahnya tingkat pendapatan keluarga dan belum dapat dilaksanakannya Gerakan Sayang Ibu (GSI) secara optimal di seluruh wilayah kecamatan sebagai upaya pemerintah dalam menurunkan kematian maternal.
Contoh Tesis 7 : Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu dan Kematian Bayi dengan Pendekatan Regresi Poisson Bivariat di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013
Angka kematian ibu dan bayi merupakan salah satu indikator yang paling menonjol untuk menilai derajat kesehatan masyarakat. Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang menyumbangkan angka kematian ibu dan bayi yang besar untuk Indonesia. Perlu adanya tindakan dari pemerintah untuk menekan angka kematian ibu dan bayi di Jawa Timur. Kematian ibu dan kematian bayi merupakan dua hal yang saling berkaitan karena selama masa kandungan, gizi yang diperoleh janin disalurkan dari tubuh ibu melalui plasenta sehingga kondisi ibu selama masa kehamilan akan berpengaruh pada janin dan bayi yang akan dilahirkannya. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kedua angka kematian tersebut dengan metode Regresi Poisson Bivariat menggunakan algoritma Expectation Maximization. Terdapat tiga buah model dengan nilai kovarians yang berbeda pada Regresi Poisson Bivariat. Oleh karena itu perlu memilih salah satu dari ketiga model tersebut. Setelah mendapat model terbaik dengan kriteria AIC, diketahui bahwa model terbaik adalah model dengan nilai kovarians adalah fungsi variabel bebasnya. Pada model terbaik variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian ibu adalah persentase kunjungan ibu hamil dengan K4 dan persentase ibu hamil yang mendapat tablet Fe3. Sedangkan variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi adalah semua variabel prediktor kecuali variabel persentase kunjungan ibu hamil dengan K1.
Contoh Tesis 8 : Analisis Kematian Ibu di Kabupaten Sumba Tengah, Nusa Tenggara Timur
Data tahunan di seluruh dunia menunjukkan bahwa terjadi 358 ribu kematian ibu dan 99% terjadi pada negara berkembang yang penduduknya masih miskin. Sekitar 67% kematian ibu merupakan sumbangan dari 11 negara termasuk Indonesia.
Contoh Tesis 9 : GAMBARAN ANGKA KEMATIAN IBU DI RSUP. Prof. Dr. R. D. KANDOU MANADO PERIODE JANUARI 2014 – SEPTEMBER 2015
Kematian ibu merupakan masalah kompleks yang disebabkan oleh berbagai macam penyebab itu dapat dibedakan atas determinan dekat, menengah dan jauh. Kematian ibu atau Kematian ibu merupakan salah satu indikator untuk melihat kemajuan kesehatan suatu negara terutama dengan berkenaan dengan masalah kesehatan ibu dan anak. Tujuan penelitian adalah untuk menentukan Gambaran Angka Kematian Ibu (AKI) di RSUP Prof. Dr. dr. R. D. Kandou Manado periode Januari 2014 – September 2015.
Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif retrospektif belajar. Populasinya adalah seluruh persalinan di RSUP Prof. Dr. dr. R. D. Kandou Manado periode Januari 2014 – September 2015. Sampel berjumlah 20 orang, pengambilan sampel dengan total sampling teknik.
Hasil: Berdasarkan penelitian ini, angka kelahiran tertinggi terjadi pada tahun 2014 yaitu sebagai sebanyak 3.347 orang (70,8%), sedangkan pada tahun 2015 sebanyak 1.380 orang (29,2%). Keibuan Angka Kematian (AKI) adalah 298 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2014 dan 725 per 100.000 kelahiran hidup kelahiran 2015. Jumlah kematian ibu pada periode Januari 2014 sampai September 2015 masing-masing sebanyak 10 orang (50%). Pasien yang paling banyak masuk diagnosis adalah eklamsia sebanyak 10 orang (50,0%) Berdasarkan penyebab kematian ibu yang paling banyak karena stroke hemoragik sebanyak 7 orang (35,0%) .
Kesimpulan: Rasio Kematian Ibu (AKI) adalah 298 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2014 dan 725 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2015. Oleh memasuki diagnosis pasien, sebagian besar pasien dengan diagnosis eklamsia dan Penyebab kematian ibu terbanyak adalah pasien yang meninggal karena stroke periode hemoragik Januari 2014 sampai September 2015.
Contoh Tesis 10 : Kajian Faktor Resiko Kematian Ibu dan Bayi
Berdasarkan hasil penelitian disarankan kepada pengambil kebijakan untuk meningkatkan kualitas standar pelayanan KIA melalui penyeliaan fasilitatif, menggerakkan pemberdayaan masyarakat dalam meningkatkan derajat kesehatan ibu dan anak, seperti program desa siaga, ambulan desa, kelompok donor darah berjalan, Program Perencanaan Persalinan dan Pencegahan Komplikasi (P4K) dan alokasi dana desa lebih banyak digunakan untuk bidang kesehatan, pemanfaatan public safety centre (PSC) untuk mobilisasi rujukan segera pada kasus gawat darurat kebidanan dan Pelaksanaan kursus calon pengantin (Suscatin) melibatkan lintas sector (Dinas Syariat Islam dan Badan Pendidikan dan Pembinaan Dayah) agar dapat menambahkan informasi tentang perkawinan yang responsive gender sehingga ada kesetaraan hak antara suami dan istri dalam pengambilan keputusan dalam keluarga.
Leave a Reply