Penambahan kasus kusta di dunia berkisar 200.000 kasus baru pada 10 tahun terakhir, sedangkan pada tahun 2019 terdeteksi 202.185 kasus baru di seluruh dunia. Saat ini strategi yang dilakukan untuk mengurangi jumlah kasus baru yaitu deteksi dini dan pemberian profilaksis pasca pajanan (PEP) pada populasi berisiko. Namun karena penyebaran kusta saat ini belum merata, maka sangat penting untuk mengidentifikasi kelompok kasus kusta yang berisiko tinggi dengan menggunakan metode Geographic Information Systems (GIS). Metode tersebut dapat mengoptimalkan efektivitas dan efisiensi kegiatan pengendalian kusta sehingga mengidentifikasi pengelompokan kasus kusta dan menentukan sasaran populasi yang optimal untuk PEP. Di sisi lain, kebijakan dan manajemen kesehatan akan lebih menarik dalam pemanfaatan GIS untuk tujuan operasional, termasuk mengidentifikasi area dan populasi mana yang harus ditargetkan untuk pengendalian kusta dan intervensi pencegahan.
Dari tahun 2014 hingga 2018, tercatat 1.080 penderita baru kusta di Puskesmas Pasuruan dan 1.244 penderita baru kusta di Pamekasan. Sebaran kasus lebih terkonsentrasi di Pasuruan dibandingkan Pamekasan. Proporsi semua kasus dalam cluster yang teridentifikasi meningkat dengan radius heatmap dan bervariasi dari 3% hingga hampir 100% di kedua wilayah. Proporsi populasi di cluster target PEP menurun dengan radius heatmap > 100% hingga 5% pada cluster tinggi dan dari 88% menjadi 3% pada cluster dengan kepadatan sedang dan rendah. Pedoman praktis telah dikembangkan untuk menentukan pengaturan cluster yang optimal berdasarkan strategi PEP tertentu, distribusi kasus, sumber daya yang tersedia, dan proporsi populasi yang ditargetkan untuk PEP.
Strategi PEP berbasis cluster diterapkan pada kasus kusta yang hanya menargetkan individu yang diduga memiliki riwayat kontak dengan pasien kusta dianggap lebih efektif daripada menargetkan seluruh populasi di suatu kabupaten. Namun, di daerah endemik dengan prevalensi kusta yang tinggi, strategi ini mungkin tidak cukup untuk mengurangi penularan secara signifikan dikarenakan proporsi populasi yang besar dapat dianggap sebagai kasus kontak. Untuk itu, diperlukan upaya untuk meningkatkan jumlah kontak atau strategi PEP seluruh populasi diharapkan lebih efektif diterapkan pada lingkup yang lebih besar.
Berbagai pilihan parameter yang digunakan dalam analisis hotspot memiliki efek langsung pada proporsi kasus yang dianggap sebagai bagian dari setiap cluster sehingga jumlah kontak atau individu diterapkan deteksi kasus dan intervensi profilaksis. Pengetahuan akan kekuatan clustering, populasi tingkat desa, serta faktor operasional dapat memandu kebijakan dan manajemen yang akan digunakan terkait Program Pengendalian Kusta untuk mengidentifikasi cluster yang berisiko tinggi dan mengestimasi jumlah orang yang ditargetkan untuk intervensi profilaksis.
Penulis: Prof. Dr. dr. Cita Rosita Sigit Prakoeswa, Sp.KK (K)
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di :
https://bmcinfectdis.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12879-022-07103-0
Determining target populations for leprosy prophylactic interventions: a hotspot analysis in Indonesia
A. T. Taal, D. J. Blok, A. Handito, S. Wibowo, Sumarsono, A. Wardana, G. Pontororing, D. F. Sari, W. H. van Brakel, J. H. Richardus & C. R. S. Prakoeswa
