Penyebaran sindrom pernafasan virus corona (COVID-19) menjadi tantangan mutakhir bagi kesehatan publik di seluruh dunia. Sejak ditemukan pada bulan Desember 2019 di Wuhan, China, data COVID-19 mutakhir menunjukkan telah terkonfirmasi lebih dari 6 juta kasus dan angka kematian hampir mendekati 400 ribu orang (WHO, 6 Juni 2020). Pada perkembangannya, risiko penularan dan kematian berkorelasi dengan struktur umur penduduk. Beberapa studi (Bonanad dkk., 2020; Niu dkk., 2020; Liu dkk., 2020; Li dkk., 2020; Leung, 2020; Shahib dkk., 2020; Zhou dkk., 2020) menjabarkan bahwa terdapat korelasi antara faktor umur dengan tingkat penularan dan risiko kematian (fatality rates), dimana pada pasien lanjut usia (lansia) di atas 60 tahun menunjukkan angka yang cukup tinggi, terlebih lagi pada pasien dengan penyakit penyerta seperti diabetes, hipertensi, gangguan pernafasan, dan kardiovaskular. Dengan kata lain, kaum lansia lebih rentan tertular COVID-19 dan berisiko lebih tinggi dibandingkan penduduk dengan kategori umur lainnya.

 

Kaitan struktur umur dan dampak COVID-19

Berkenaan dengan pandemi COVID-19, komposisi penduduk, khususnya struktur umur memegang peranan penting untuk mengetahui intensitas dampak COVID-19. Terlebih untuk memahami kelompok masyarakat yang berisiko paling tinggi, dan menjelaskan penyebaran COVID-19 (Dowd dkk, 2020). Pada beberapa kasus, kontak fisik antarwarga yang berbeda umur memiliki kecenderungan dalam eskalasi transmisi COVID-19 dimana para warga pada kelompok usia tertentu rentan untuk tertular (Liu dkk., 2020; Singh dan Adhikari, 2020). Dengan kata lain, dengan mengetahui struktur umur pada masyarakat, maka dapat membantu menjelaskan kelompok masyarakat yang rentan tertular di kala pandemi.

Secara global, berkaitan dengan struktur umur, peningkatan dampak risiko penularan COVID-19 berbanding lurus dengan peningkatan umur. Hasil studi Davies dkk. (2020) menunjukkan bahwa persentase pasien pada usia 10 tahun kebawah/anak-anak sebesar 20% berbanding terbalik dengan pasien usia dewasa (diatas usia 70 tahun) yang mencapai angka 70%. Dampak COVID-19 menunjukkan bahwa tingkat penularan pada kelompok usia dewasa/tua secara persentase lebih tinggi dibandingkan kelompok usia muda/anak-anak. Terdapat kecenderungan bahwa semakin bertambahnya usia seseorang berkorelasi positif dengan risiko tertular COVID-19.

Selain itu, kategori umur menjadi tolok ukur dalam melihat tingkat kematian akibat COVID-19. Tingkat kematian (fatality rates) yang terkait dengan COVID-19 bervariasi secara substansial, baik lintas negara maupun di dalam negara seiring berjalannya waktu, namun strukur umur pada suatu populasi mengindikasikan kualitas kesehatan yang memburuk dimana tingkat kematian cenderung naik seiring dengan bertambahnya pasien pada kelompok umur tertentu (Dudel dkk., 2020). Pada banyak kasus, kelompok umur lansia menempati proporsi terbesar pasien dan dengan tingkat kematian tertinggi.

Di Indonesia, faktor umur juga berkorelasi pada tingkat kematian akibat COVID-19. Pada Tabel 1. tergambar bahwa perbandingan pasien COVID-19 berdasarkan rentang umur dan kategori status positif, dirawat, sembuh, dan meninggal, kelompok pasien berusia 60 tahun keatas menunjukkan angka kematian tertinggi, yaitu sebesar 43,60% (Gugus Tugas COVID-19, 2020).

 

Tabel 1. Pasien COVID-19 di Indonesia berdasarkan umur (per 6 Juni 2020)

Screen_Shot_2020-08-02_at_08.51.28.png

Sumber: diolah dari covid19.go.id/peta-sebaran (2020)

 

Data diatas menerangkan bahwa kelompok umur lansia termasuk kategori yang berakibat pada kematian di Indonesia. Tingkat kematian atau case fatality rate pada usia lansia tercatat cukup tinggi. Untuk lansia kelompok umur 50 hingga 69 tahun berada pada 0,31-1%, 70 hingga 79 tahun berada pada angka 2,95% dan terus meningkat di kelompok umur 80-89 tahun yaitu 4,47% (FKM UI, Juni 2020).  Populasi lansia, terutama yang berusia di atas 70 tahun, merupakan kelompok yang paling rentan terhadap penyakit COVID-19. Daya tahan tubuh yang melemah dan adanya penyakit kronis (comorbid) dapat meningkatkan risiko lansia terkena COVID-19 serta mengalami gejala yang lebih parah dan bisa berakibat fatal (Alodokter.com, Juni 2020). Dengan demikian, terdapat korelasi yang kuat antara umur pasien dengan tingkat kematian akibat COVID-19 di Indonesia.

Sementara itu, Dowd dkk., (2020) memperlihatkan bahwa struktur umur penduduk, dengan mengambil sampel di beberapa negara, berpengaruh terhadap tingkat kematian—case fatality rate (CFR) akibat COVID-19. Pada Gambar 1, piramida penduduk mengilustrasikan bahwa prevalensi pasien COVID-19 lansia di suatu negara berkorelasi pada kemungkinan risiko kematian, dimana di Italia penduduk lansia-nya lebih tinggi, angka ekspektasi kematian sebesar 302.530 dibandingkan dengan Korea Selatan sebesar 177.822, dan begitu pula yang terjadi di Brazil dengan Nigeria.

 

Gambar 1. Komposisi penduduk berdasarkan struktur umur dan tingkat ekspektasi kematian di negara Italia, Korea Selatan, Brazil, dan Nigeria

Screen_Shot_2020-08-02_at_08.52.04.png

Sumber: Dowd, dkk. (2020)

 

Risiko kematian akibat COVID-19

Karakteristik risiko kematian (morbidity) suatu populasi berkaitan secara langsung dan tidak langsung dengan struktur demografis populasi tersebut. Di satu sisi, susunan demografis populasi adalah penentu utama dari jenis masalah kesehatan yang ditunjukkan oleh populasi itu. Namun di sisi lain, profil morbiditas suatu populasi mempengaruhi struktur demografis populasi tersebut (Thomas, 2018). Dalam halnya dengan kasus pandemi COVID-19, masalah kesehatan dan risiko kematian yang ditimbulkan berkorelasi dengan distribusi umur pada suatu populasi. Dengan kata lain, struktur umur populasi cenderung berkelindan dengan dampak risiko kematian.

Lebih lanjut, pola risiko kematian berdasarkan umur akibat COVID-19 secara global menyerupai pola untuk semua penyebab kematian, pola kematian dari COVID-19 mirip dengan pola kematian pada umumnya. Virus ini berakibat fatal terutama terhadap kelompok warga yang sudah memiliki risiko kematian tertinggi, yaitu orang tua dan mereka yang memiliki penyakit penyerta atau comorbid (Demombynes, 2020). Pada perkembangannya, risiko kematian akibat COVID-19 pada kelompok lansia menunjukkan tingkat yang lebih tinggi (Jordan, 2020). Sehingga tinggi rendahnya risiko kematian pasien berkorelasi dengan faktor umur.

Korelasi antara komposisi penduduk lansia dengan tingkat kematian (fatality rate) juga terdeskripsikan dalam studi Onder dkk.(2020), dimana pada kelompok umur lansia yang mencapai 23%, berusia 65 tahun keatas, dari total penduduk di Italia berpengaruh pada fatality rate. Pada Tabel 2. terdapat perbandingan tingkat kematian antara penduduk di Italia dengan case fatality rates sebesar 7,2% dan China sebesar 2,3%, dimana distribusi kasus pada kelompok usia dan kepadatan populasi, berbanding lurus dengan tingkat kematian. Semakin banyak jumlah penduduk pada rentang umur tersebut, semakin berisiko terjangkit COVID-19.

 

Tabel 2. Tingkat Kasus-Kematian berdasarkan Kelompok Umur di Italia dan China

Screen_Shot_2020-08-02_at_08.52.27.png

Sumber: Onder dkk. (2020)

 

Menurut Siegel (2012), struktur umur penduduk memiliki pengaruh penting terhadap tingkat kesehatan dan kematian, serta karakteristik pasien dan jenis penyakit yang menimpa suatu populasi. Pada titik ini, persoalan pandemi COVID-19, menunjukkan bahwa terdapat korelasi antara struktur umur penduduk dengan kencenderungan risiko penularan dan tingkat kematian (fatality rate). Potret di beberapa negara, dimana kelompok umur lansia rentan tertular dan berisiko kematian, menunjukkan korelasi tersebut. Meskipun demikian, dibutuhkan penelitian yang lebih komprehensif dan mendalam, serta kaya data, untuk mengetahui lebih lanjut kontribusi struktur umur terhadap tingkat kematian yang berkaitan dengan COVID-19.

 

Penutup

Secara demografis, masalah pandemi COVID-19 tidak secara signifikan berbeda dengan pola masalah kesehatan pada umumnya. Hal tersebut ditunjukkan dengan adanya korelasi antara struktur umur dengan dampak yang ditimbulkan, baik yang berkaitan dengan masalah penularan dan risiko kematian pasien. Dampak penularan dan tingkat risiko kematian menunjukkan kecenderungan persentase yang lebih tinggi pada kategori umur lansia dibandingkan usia muda dan pada wilayah dimana terdapat populasi lansia dengan jumlah yang lebih tinggi dibandingkan dengan populasi usia muda.

 

Ditulis oleh Angga Wijaya Holman Fasa - Analis Kebijakan Muda pada Biro Kerja Sama, Hukum, dan Hubungan Masyarakat LIPI

 

 

Referensi

Alodokter, “COVID-19 Lebih Berbahaya bagi Lansia di Atas 70 Tahun”, https://www.alodokter.com/covid-19-lebih-berbahaya-bagi-lansia-di-atas-70-tahun (diakses 08 Juli 2020).

Bonanad, Clara, Sergio Garcia-Blas, Francisco Tarazona-Santabalbina, Juan Sanchis, Vincente Bertomeu-Gonzalez, Lorenzo Facila, Albert Ariza, Julio Nunez, Alberto Codero (2020), “The Effect of Age on Mortality in Patients with Covid-19: A Metanalysis with 611.583 Subjects”, Journal of the American Medical Directors Association, doi: 10.1016/j.jamda.2020.05.045.

Dowd, Jennifer Beam, Liliana Andrianoa, David M. Brazela, Valentina Rotondia, Per Blocka, Xuejie Dinga, Yan Liua, and Melinda C. Millsa (2020),  "Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19",   Vol. 117,  No. 18, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), doi: 10.1073/pnas.2004911117.

Demombynes, Gabriel (2020), "COVID-19 Age-Mortality Curves Are Flatter in Developing Countries", Policy Research Working Paper No. 9313, World Bank Human Development Global Practice.

Dudel, Christian, Tim Riffe, Enrique Acosta, Alyson A. van Raalte, dan Mikko Myrskylä (2020)., “Monitoring trends and differences in COVID-19 case fatality rates using decomposition methods: Contributions of age structure and age-specific fatality”, medRxiv preprint doi: https://doi.org/10.1101/2020.03.31.20048397.

Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, “Webinar Seri 5 FKM UI: Kesiagaan Lansia di Era COVID-19, Manajemen Pandemi COVID-19 dan Peran Masyarakat, serta Pengembangan Teknologi Penjernih Ruang Terkontaminasi Virus Corona”, fkm.ui.ac.id/webinar-seri-5-fkm-ui-kesiagaan-lansia-di-era-covid-19-manajemen-pandemi-covid-19-dan-peran-masyarakat-serta-pengembangan-teknologi-penjernih-ruang-terkontaminasi-virus-corona/ (diakses pada 08 Juli 2020).

Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19 (2020), "Peta Sebaran COVID-19 di Indonesia", https://covid19.go.id/peta-sebaran (diakses tanggal 6 Juni 2020).

Jordan, Rachel E. (2020). “Covid-19: risk factors for severe disease and death”, BMJ 2020;368:m1198 doi: 10.1136/bmj.m1198.

Kai Liu, Ying Chen, Ruzheng Lin, Kunyuan Han (2020),"Clinical features of COVID-19 in Elderly Patients: A comparison with young and middle-aged patients", Journal of Infection 80, doi: 10.1016/j.jinf.2020.03.005.

Leung, Char (2020), "Risk factors for predicting mortality in elderly patients with COVID-19: A review of clinical data in China", Mechanisms of Ageing and Development 188, doi: 10.1016/j.mad.2020.111255.

Niu, Shengmei, Sijia Tian, Jing Lou, Xuqin Kang, Luxi Zhang, Huixin Lian, Jinjun Zhang (2020), Clinical Characteristics of Older Patients Infected with COVID-19: A Descriptive Study”, Archives of Gerontology and Geriatrics, 89, doi: 10.1016/j.archger.2020.104058.

Onder, Graziano, Giovanni Rezza, Silvio Brusaferro (2020), "Case-Fatality Rate and Characteristics of Patients Dying in Relation to COVID-19 in Italy", Journal of the American Medical Association (JAMA), Vol. 323, No. 18, doi:10.1001/jama.2020.4683.

Ping Li, Lulu Chen, Zheming Liu, Jinghui Pan, Dingyi Zhou, Hui Wang, Hongyun Gong, Zhenmin Fu, Qibin Song, Qian Min, Shasha Ruan, Tangpeng Xu, Fan Cheng, Xiangpan Li (2020), "Clinical Features and Short-term Outcomes of Elderly Patients with COVID-19", International Journal of Infectious Diseases, doi: 10.1016/j.ijid.2020.05.107.

Shahid, Zainab , Ricci Kalayanamitra, Brendan McClafferty, Douglas Kepko, Devyani Ramgobin, Ravi Patel, Chander Shekher Aggarwal, Ramarao Vunnam, Nitasa Sahu, Dhirisha Bhatt, Kirk Jones, Reshma Golamari, dan Rohit Jain (2020), "COVID-19 and Older Adults: What We Know", Journal of The American Geriatrics Society 68, doi: 10.1111/jgs.16472.

Siegel, Jacob S. (2012), The Demography and Epidemiology of Health and Aging, North Bethesda, USA: Springer, Dordrecht.

Singh, Rajesh dan R. Adhikari (2020), “Age-structured impact of social distancing on the COVID-19 epidemic in India”, arXiv:2003.12055v1 [q-bio.PE] 26 Mar 2020.

Thomas, Richard K. (2018). Concepts, Methods and Practical Applications in Applied Demography. Cham, Swiss: Springer International Publishing AG.

World Health Organization (2020), “WHO Coronavirus Disease (COVID-19) Dashboard”, covid19.who.int (diakses 6 Juni 2020).

Zhou, Fei, Ting Yu, Ronghui Du, Guohui Fan, Ying Liu, Zhibo Liu, Jie Xiang, Yeming Wang, Bin Song, Xiaoying sGu, Lulu Guan, Yuan Wei, Hui Li, Xudong Wu, Jiuyang Xu, Shengjin Tu, Yi Zhang, Hua Chen, Bin Cao (2020), "Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study", Lancet 395, doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3.

powered by social2s
Go to top

Artikel terkait