Jurnal - Memprediksi Mortalitas Pada Pasien Geriatri Dengan Dd.docx

Memprediksi Mortalitas pada Pasien Geriatri dengan Demam Berdarah

Abstrak Pasien geriatri dengan demam dengue (DD) memiiliki tingkat mortalitas yang tinggi. Namun hingga saat ini belum ada cara yang dapat memprediksi angka kematian pada pasien geriatric dengan demam dengue. Oleh karena itu, kami melakukan penelitian ini dalam upaya mengatasi masalah ini. Kami melakukan studi kasus kontrol retrospektif di pusat kesehatan tersier selama terjadi wabah DF di Taiwan pada tahun 2015. Semua pasien geriatri (berusia ≥65 tahun) yang mengunjungi rumah sakit 1 September sampai 31 Desember 2015, diikut sertakan ke dalam penelitian ini. Variabel meliputi data demografi, tanda vital, gejala dan tanda, komorbiditas, status kehidupan, data laboratorium, dan mortalitas 30 hari. Kami menganalisis prediktor kematian dengan analisis univariat dan multivariate serta analisis regresi logistic, kemudian menggabungkan prediktor ini untuk memprediksi angka kematian. Sebanyak 627 pasien DF geriatrik direkrut, dengan tingkat kematian 4,3% (27 kematian dan 600 survivor). Berikut 4 Prediktor independen mortalitas yang diidentifikasi: koma berat [Glasgow Coma Scale: 8; adjusted odds ratio (AOR): 11,36; 95% interval kepercayaan (CI): 1,89-68,19], terbaring di tempat tidur (AOR: 10.46; 95% CI: 1.58-69.16), hepatitis berat (aspartate aminotransferase > 1000U / L; AOR: 96.08; 95% CI: 14.11-654.40), dan gagal ginjal (kreatinin serum >2mg/dL; AOR: 6.03; 95% CI: 1,50-24,24). Ketika kami menggabungkan beberapa prediktor, kami menemukan bahwa sensitivitas, spesifisitas, nilai prediksi positif, dan nilai prediksi negatif untuk pasien dengan ≥1 prediktor masing-masing 70,37%, 88,17%, 21,11%, dan 98,51%. Untuk pasien dengan ≥2, nilai masing-masing adalah 33,33%, 99,44%, 57,14%, dan 98,51%. Kami mengembangkan metode baru untuk membantu pengambilan keputusan. Di antara pasien geriatri yang tidak memiliki prediktor, tingkat kelangsungan hidup adalah 98,51%, dan di antara mereka yang memiliki ≥2 prediktor, angka kematiannya adalah 57,14%. Metode ini sederhana dan berguna, terutama pada saat terjadi wabah.

Singkatan:

AOR

=

rasio

odds

yang

disesuaikan,

AST

=

aspartate

aminotransferase, CDC = Centers for Disease Control, CI = interval kepercayaan, CMMC = Pusat Medis Chi-Mei, DF = demam berdarah, ECOG = Kelompok Onkologi Koperasi Timur, GCS = Skala Koma Glasgow, hs-CRP = protein Creaktif sensitivitas tinggi, IRB = Dewan Peninjau Institusional, NPV = prediksi negative nilai, PPV = nilai prediksi positif, WBC = sel darah putih, WHO = Organisasi Kesehatan Dunia.

Kata kunci: demam berdarah, lansia, geriatri, mortalitas, prediksi

1. Pendahuluan Demam dengue (DD) adalah salah satu penyakit yang ditularkan melalui arthropoda yang sering terjadi di seluruh dunia, terutama di daerah tropis dan subtropis, menginfeksi 50 sampai 100 juta orang setiap tahunnya.[1-3] Prevalensi dari DD telah meningkat rata-rata 5 kali lipat dalam 20 tahun terakhir, yang mengakibatkan meningkatnya permintaan dan konsumsi sumber daya medis.[4] Mayoritas pasien DD menunjukan gejala subklinis atau self-limiting; namun, beberapa pasien, terutama geriatri, dapat mengalami komplikasi serius seperti koagulopati, sindrom kebocoran plasma, dan bahkan kematian.[5] DD yang lebih parah pada geriatri disebabkan oleh karena adanya penyakit komorbid dan infeksi yang didapat di rumah sakit.[6] Proporsi populasi geriatri (umur ≥65 tahun) diperkirakan meningkat pesat, dari 6,2% populasi dunia pada tahun 1992 sampai 20% pada tahun 2050. Oleh karena itu, DD pada pasien geriatri menjadi persoalan yang sangat penting, terutama saat terjadi wabah dengan sumber daya medis dan waktu yang terbatas. Kematian pada DD dapat diperikarakan dengan keterkaitan usia.[6] Meski beberapa penelitian telah melaporkan DD pada geriatri, prediksi mortalitas pada geriatri masih belum jelas. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengusulkan 3 kelompok keputusan untuk membantu pengelolaan kasus; Namun, tidak spesifik untuk pasien geriatri dan kriteria tanda bahaya serta syok demam berdarah yang kurang tepat.[5] Pada tahun 2015, terjadi wabah DD di Taiwan, banyak pasien geriatri yang terinfeksi

dengan DF serta terkait dengan mortalitas. Oleh karena itu, kami melakukan studi kasus kontrol retrospektif berbasis rumah sakit yang bertujuan untuk mengembangkan metode baru, sederhana, dan praktis untuk memprediksi mortalitas pada pasien DD geriatrik.

2. Metode 2.1. Desain dan pengaturan studi Chi-Mei Medical Center (CMMC) adalah fasilitas pelayanan kesehatan tersier yang terdiri atas 1276 tempat tidur yang menyediakan pelayanan darurat hingga sekitar 145.000 pasien, pelayanan rawat jalan hingga 1.600.000 pasien, dan pelayanan administrasi hingga 370.000 pasien setiap tahun di Taiwan selatan.[7] Pada wabah DF pada tahun 2015, CMMC menjadi fasilitas pelayanan kesehatan utama, terutama untuk kasus yang parah di daerah endemik. Secara retrospektif kami mengumpulkan rekam medis dari semua pasien geriatri (berusia ≥65 tahun) dengan DD yang mengunjungi CMMC antara 1 September 2015 hingga 31 Desember 2015. DD didefinisikan sesuai dengan kriteria laboratorium DD yang didokumentasikan (yaitu protein nonstruktural 1, immunoglobulin M, dan imunoglobulin G), penduduk daerah epidemik dengue atau pernah ke tempat endemik dengue, demam dan 2 dari gejala berikut: ruam, mual atau muntah, sakit dan nyeri, tes tourniquet positif, leukopenia, dan tanda peringatan apapun.[5] Tiga perawat terlatih telah meninjau rekam medis pasien yang ikut serta dalam penelitian ini. Konsensus dibuat setelah konsultasi dengan pihak terkait (CCH dan HJL) bila terdapat pertanyaan apapun tentang catatan kami. Kami menyertakan variabel berikut: usia, jenis kelamin, indeks massa tubuh, tanda vital, gejala dan tanda, data laboratorium, komorbiditas, status hidup, kelompok keputusan, dan kematian dalam 30 hari. Pasien dengan data dasar, data demografi, atau hasil yang tidak lengkap serta dirawat di rumah sakit lain dieksklusi. Pasien yang diikutisertakan dalam penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu kelompok kasus (dengan kematian) dan kelompok kontrol (tanpa kematian) untuk perbandingan.

2.2. Definisi variabel dan hasil pengukuran

Kami mengklasifikasikan usia menjadi 3 kelompok sebagai berikut: lansia muda (65-74 tahun), lansia cukup tua (75-84 tahun), dan lansia tua (≥ 85 tahun).[8,9] Kami mendefinisikan kategori variabel sebagai berikut: koma berat: GCS ≤ 8,[10] hipotensi: tekanan darah sistolik <90 mmHg,[11] takikardia: detak jantung >100/menit,[12] terbaring di tempat tidur: skor Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) 4 yaitu, terbatas pada tempat tidur atau kursi, dan tidak dapat melakukan perawatan diri sendiri,[13] anemia: hemoglobin <10g / dL,[12] hepatitis berat: aspartate aminotransferase (AST)> 1000U/L,[14] dan gagal ginjal: kreatinin serum> 2mg / dL.[11] Berdasarkan pedoman WHO untuk tingkat keparahan DD pada tahun 2012, kami juga membagi pasien ke dalam kelompok A, B, dan C.[5] Kami menggunakan kematian dalam 30 hari sebagai hasil pengukuran.[8,9,12]

2.3. Pernyataan etika Penelitian ini disetujui oleh Institutional Board Review di PT CMMC. Karena penelitian ini adalah studi retrospektif observasional, tidak diperlukan informed consent dari pasien pada penelitian ini dan keselamatan pasien tidak terpengaruh.

2.4. Analisis statistik Kami menggunakan data dari Taiwan Centers for Disease Control (CDC) terdapat 43.784 kasus DD dan 214 kasus kematian selama wabah DD pada tahun 2015[15] Kekuatan penelitian ini dihitung sebesar >0,999 dengan menggunakan G*power 3.1.9.2 untuk analisis. Uji sampel t independen atau uji Mann-Whitney-Wilcoxon digunakan untuk variabel kontinyu dan uji Pearson chi-square atau uji Fisher untuk variabel kategoris digunakan untuk menganalisis perbedaan variabel pada 2 kelompok. Kami menggunakan variabel dengan P <.1 pada analisis univariat untuk dilakukan analisis regresi logistik multivariate guna mengidentifikasi faktor prediktor independen mortalitas, yang kemudian digabungkan untuk memprediksi kematian. Stabilitas predictor dievaluasi mengdunakan metode bootstrap.[9] Kami menghasilkan 1000 studi hipotesis pada populasi dengan menggunakan random sampling dari studi pasien.[9] Titik koefisien diperkirakan dengan model

pengurangan untuk setiap hipotesis studi populasi.[9] Hosmer-Lemeshow goodness of fit test digunakan untuk menguji prediktor independen. Kami menggunakan sebagian pasien (yaitu, komorbiditas hipertensi) untuk memvalidasi prediktor independen. Sensitivitas, spesifisitas, nilai prediktif positif (PPV), dan nilai prediktif negatif (NPV) untuk mengetahui perbedaan dari kombinasi faktor predictor independen. Mortalitas. Kami menggunakan SPSS versi 20.0 untuk melakukan semua analisis statistik. Tingkat signifikansi ditetapkan 0,05 (2 ekor).

3. Hasil Secara keseluruhan, ada 627 pasien yang ikut serta dalam penelitian ini, 27 pasien (4,3%) dilaporkan meninggal. Pasien dengan mortalitas cenderung lebih tua daripada pasien tanpa mortalitas (mean ± standar deviasi: 77 ± 7,45 vs 73,95 ± 6,19, P=.046). Ada kecenderungan tingkat kematian meningkat pada kelompok usia yang lebih tua [lansia muda (65-74 tahun), lansia cukup tua (75-84 tahun), lansia tua (≥85 tahun); 3,1% : 4,9% : 10.4%. Tidak ada perbedaan signifikan pada perbedaan jenis kelamin. Pasien dengan mortalitas mengalami peningkatan yang signifikan pada persentase koma berat, hipotensi, dyspnea, anemia, penurunan hematokrit, hepatitis berat, kerusakan ginjal, penurunan albumin, pemanjangan APTT, bakteremia, gagal napas, komorbiditas diabetes mellitus, penyakit ginjal kronis, penyakit arteri koroner, dan terbaring di tempat tidur. Sedangkan pada pasien tanpa mortalitas terkait dengan jumlah hitung leukosit yang tinggi dan sensitivitas protein C-reaktif tinggi (hs-CRP). Tingkat mortalitas pada masingmasing kelompok A, B, dan C adalah 0%, 0,3%, dan 48%. Kami menggunakan variabel dengan P <.1 pada uji analisis univariat untuk dilakukan analisis regresi logistik multivariate untuk menganalisis prediktor independen mortalitas. Variabel terkait adalah lansia tua, koma berat, hipotensi, diabetes melitus, immobilitas kronis, WBC, anemia, hepatitis berat, hs-CRP, dan gagal ginjal. Dari hasil analisis regresi logistik multivariate didapatkan 4 prediktor mortalitas sebagai berikut : koma berat [(AOR): 11,36; 95% kepercayaan diri interval (CI): 1.89-68.19], terbaring di tempat tidur (AOR: 10.46; 95% CI: 1,5869,16), hepatitis berat (AOR: 96,08; 95% CI: 14.11- 654,39), dan gagal ginjal

(AOR: 6.03; 95% CI: 1,50-24,246). Metode bootstrap juga menunjukkan signifikan pada 4 prediktor independen mortalitas (P <.05). Hosmer-Lemeshow Uji goodness of fit menunjukkan hasil yang signifikan terhadap 4 prediktor independen mortalitas (semua P>.1). Keempat prediktor independen mortalitas juga signifikan pada pasien geriatri DD dengan hipertensi. Selanjutnya, kami menggabungkan 4 prediktor independen mortalitas untuk memprediksi kematian. Sensitivitas, spesifisitas, PPV, dan NPV pada pasien dengan prediktor ≥1 masingmasing nilainya 70,37%, 88,17%, 21,11%, dan 98,51%, dan untuk pasien dengan prediktor ≥ 2, masing-masing nilainya 33,33%, 99,44%, 57,14%, dan 98,51%. Karena tidak ada pasien dengan prediktor ≥ 3, kami tidak dapat mengevaluasi kinerjanya.

4. Diskusi Tingkat mortalitas pasien geriatri DD yang dilaporkan oleh CDC Taiwan adalah 4,3%, lebih tinggi dari populasi umum (0,5%).[15] Kecenderungan peningkatan mortalitas terjadi pada ketiga kelompok usia. Karena perbedaan tingkat keparahan, distribusi pasien, dan definisi DD, terdapat perbedaan antara studi

laporan mortalitas geriatri DD dengan yang tercantum dalam literatur.

Sebuah studi di pusat kesehatan tersier lainnya di Taiwan melaporkan bahwa pasien geriatri DD memiliki tingkat mortalitas 7,6% yang secara signifikan lebih tinggi daripada pada pasien nongeriatrik (0,8%, P = 0,006).[16] Studi lain di Puerto Rico melaporkan angka kematian 0,9% pada pasien geriatri (umur >65 tahun), yang secara signifikan lebih tinggi 0,1% dari usia muda (umur 2-18 tahun).[17] Meski terdapat perbedaan, beberapa penelitian telah membuktikan bahwa usia tua merupakan faktor risiko terjadinya kematian setelah infeksi akibat penurunan fungsi fisiologis dan peningkatan komorbiditas.[16,18-20] Adanya koma dapat memprediksi mortalitas pada pasien geriatri DD. Perubahan status mental seperti letargi dan gelisah adalah salah satu tanda peringatan yang menunjukkan infeksi DD yang lebih serius.[5] Namun, perubahan status mental sulit untuk diketahui, sehingga kami menggunakan koma berat sebagai variabel dalam penelitian ini agar dapat menjadi lebih praktis dalam praktik klinis, terutama saat terjadi wabah

DD dengan waktu terbatas untuk pelaksanaan pelayanan kesehatan. Koma berat telah diakui sebagai prediktor buruk untuk prognosis pada pengobatan pasien geriatri. Misalnya, sebuah penelitian tentang demam pada geriatri yang dilaporkan oleh unit gawat darurat bahwa keadaan koma berat dapat memprediksi terjadinya mortalitas.[9] Koma berat meningkatkan risiko 10 kali lipat terjadinya kematian pada pasien geriatri dibandingkan dengan pasien geriatri tanpa koma berat.[9] Studi lain melaporkan bahwa koma berat memprediksi mortalitas pada pasien dengan krisis hiperglikemi.[12] Odds ratio untuk mortalitas pada pasien dengan dan tanpa koma berat adalah 6,6 (95% CI: 1,8-24,0).[12] Terbaring di tempat tidur, skor ECOG 4,[13] adalah prediktor independen mortalitas dalam penelitian ini. Skala Karnofsky adalah salah satu metode lain untuk mengevaluasi[21]; namun, metode ini lebih kompleks dan tidak praktis dibanding dengan skor ECOG untuk diaplikasikan pada pasien suspek DD pada unit gawat darurat atau klinik rawat jalan. Terbaring di tempat tidur adalah bentuk berat dari kelemahan dan penurunan fungsi seseorang.[22] Beberapa penelitian melaporkan bahwa kelemahan dapat memprediksi moralitas pada geriatri, termasuk hasil dari pembedahan,[23-26] dan oleh karena itu mengenali dan perawatan lansia yang mengalami kelemahan adalah suatu hal penting pada geriatri.[26] Hepatitis berat menunjukkan risiko kematian tertinggi, dengan AOR 96,08 dalam penelitian ini. Cedera hepar tidak jarang terjadi pada pasien DD akibat virus yang menyerang sel hepar secara langsung atau karena virus yang mempengaruhi perubahan sistem imun.[27] Kami mendefinisikan hepatitis berat sebagai AST>1000U/L, pada pedoman WHO 2009 tentang demam berdarah, hepatitis berat adalah salah satu kriteria demam dengue berat.[14] Sebuah studi DD melaporkan bahwa 95% pasien rawat inap mengalami peningkatan AST (rata-rata 174IU/L; IQR: 87-371.5 IU/L) dan 86% mengalami peningkatan glutamat piruvat transaminase (rata-rata 88,50 IU/L; IQR: 43,25-188IU/L).[28] Selain itu, peningkatan AST> 300 IU/L pada pasien DD terkait dengan lama rawat inap dan tingkat mortalitas yang lebih tinggi.[28]

Penyakit ginjal kronis dikaitkan dengan semua penyebab kematian.[29] Dalam penelitian ini, kami mendefinisikan gagal ginjal sebagai kreatinin serum >2mg/dL dan dapat digunakan untuk memprediksi mortalitas pada pasien geriatri DD. Kami tidak mengklasifikasikan gagal ginjal menjadi akut ataupun kronis karena sebagian besar pasien tidak memiliki data-data mereka sebelumnya. Meski demikian, hasil dalam penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya bahwa baik gagal ginjal akut ataupun kronis terkait dengan mortalitas pada DD.[5,16,29] Hipotensi, kebocoran plasma, ginjal yang mengalami penuaan, dan bakteremia diprediksi menjadi penyebab gagal ginjal akut pada pasien geriatri DD.[16,30] Dengan bertambahnya usia, geriatri rentan terhadap beragam penyakit glomerular dan tubulus-interstisial, serta penyakit ginjal vaskular dan arteriol.[16] Meski penelitian ini memberikan metode baru untuk memprediksi kematian dan membantu mengambil keputusan pada geriatri DF, masih terdapat beberapa keterbatasan. Pertama, data yang dikumpulkan hanya berasal dari satu pusat kesehatan dan beberapa kasus dengan kondisi yang lebih parah dibanding dengan pasien di rumah sakit lain karena CMMC adalah pusat pelayanan kesehatan tersier yang bertanggung jawab atas kasus kritis pada daerah endemik, yang mungkin tidak mencerminkan gambaran secara umum untuk semua pasien geriatri. Interpretasi dalam penelitian ini mungkin tidak sesuai untuk pasien di fasilitas pelayanan kesehatan primer atau sekunder. Kedua, beberapa data tidak lengkap karena penelitian ini menggunakan desain retrospektif. Ketiga, hasil penelitian ini mungkin tidak dapat digeneralisasikan untuk rumah sakit atau negara lain dan studi lebih lanjut diperlukan untuk memastikan hasil penelitian ini.

5. Kesimpulan Penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat mortalitas pada pasien geriatri DD adalah 4,3%. Berikut ini 4 prediktor independen telah diidentifikasi untuk dapat memprediksi mortalitas pada geriatric DD: koma berat, terbaring di tempat tidur, hepatitis berat (AST >1000U/L), dan kerusakan ginjal (serum kreatinin >2mg/dL). Pasien geriatri DD tanpa faktor prediktor, tingkat kelangsungan hidup

adalah 98,51% sedangkan pada geriatri dengan ≥ 2 prediktor angka kelangsungan hidupnya 57,14%. Metode baru ini sederhana dan praktis serta dapat membantu pemberi layanan kesehatan untuk membuat keputusan, terutama saat terjadi wabah.

References [1] Gibbons RV, Vaughn DW. Dengue: an escalating problem. BMJ 2002; 324:1563–6. [2] Pinheiro FP, Corber SJ. Global situation of dengue and dengue haemorrhagic fever, and its emergence in the Americas. World Health Stat Q 1997;50:161–9. [3] Thein TL, Leo Y-S, Lee VJ, et al. Validation of probability equation and decision tree in predicting subsequent dengue hemorrhagic fever in adult dengue inpatients in Singapore. Am J Trop Med Hyg 2011;85:942–5. [4] Gubler DJ. Epidemic dengue/dengue hemorrhagic fever as a public health, social and economic problem in the 21st century. Trends Microbiol 2002;10:100– 3. [5] World Health Organization 2012. Handbook for Clinical Management of Dengue. Available at: http://www.wpro.who.int/mvp/documents/ handbook_for_clinical_management_of_dengue.pdf. Accessed October 12, 2016. [6] Rowe EK, Leo YS, Wong JG, et al. Challenges in dengue fever in the elderly: atypical presentation and risk of severe dengue and hospitalacquired infection. PLoS Negl Trop Dis 2014;8:e2777. [7] Chi-Mei Medical Center. Introduction. Available from http://www. chimei.org.tw/index_c.htm. Accessed October 10, 2016. [8] Chung MH, Chu FY, Yang TM, et al. Hypotension, bedridden, leukocytosis, thrombocytopenia and elevated serum creatinine predict mortality in geriatric patients with fever. Geriatr Gerontol Int 2015;15: 834–9. [9] Chung MH, Huang CC, Vong SC, et al. Geriatric fever score: a new decision rule for geriatric care. PLoS One 2014;9:e110927.

[10] Katz E, Carpenter CR. Meldon SW, Ma OJ, Woolard R. Fever and immune function in the elderly. Geriatric Emergency Medicine McGraw- Hill, United States of America:2004;55–69. [11] Dellinger RP, Levy MM, Rhodes A, et al. Surviving Sepsis Campaign Guidelines Committee including The Pediatric SubgroupSurviving sepsis campaign: international guidelines for management of severe sepsis and septic shock, 2012. Intensive Care Med 2013;39:165–228. [12] Huang CC, Kuo SC, Chien TW, et al. Predicting the hyperglycemic crisis death (PHD) score: a new decision rule for emergency and critical care. Am J Emerg Med 2013;31:830–4. [13] Oken MM, Creech RH, Tormey DC, et al. Toxicity and response criteria of the Eastern CooperativeOncologyGroup. J ClinOncol 1982;5: 649–56. [14] Lee LK, Gan VC, Lee VJ, et al. Clinical relevance and discriminatory value of elevated liver aminotransferase levels for dengue severity. PLoS Negl Trop Dis 2012;6:e1676. [15] Taiwan Centers for Disease Control. Available at: http://www.cdc.gov. tw/. Accessed July 30, 2016. [16] Lee IK, Liu JW, Yang KD. Clinical and laboratory characteristics and risk factors for fatality in elderly patients with dengue hemorrhagic fever. Am J Trop Med Hyg 2008;79:149–53. [17] García-Rivera EJ, Rigau-Pérez JG. Dengue severity in the elderly in Puerto Rico. Revista Panamericana de Salud P_ublica 2003;13:362–8. [18] Doggett DL, Chang MP, Makinodan T, et al. Cellular and molecular aspects of immune system aging. Mol Cell Biochem 1981;37:137–56. [19] Finkelstein MS. Aging immunocytes and immunity. Characteristics and significance. Clin Geriatr Med 1985;1:899–911. [20] Goldstein S. The biology of aging. N Engl J Med 1971;285:1120–9. [21] Karnofsky DA, Burchenal JH. MacLeod CM. The clinical evaluation of chemotherapeutic agents in cancer. Evaluation of Chemotherapeutic Agents Columbia University Press, New York:1949;196.

[22] Martínez-Sellés M, Vidán MT, López-Palop R, et al. Spanish Society of Cardiology Section on Geriatric Cardiology “Endstage heart disease in the elderly” working group. End-stage heart disease in the elderly. Rev Esp Cardiol 2009;62:409–21. [23] García-González JJ, García-Peña C, Franco-Marina F, et al. A frailty index to predict the mortality risk in a population of senior Mexican adults. BMC Geriatr 2009;9:47. [24] Kim SW, Han HS, Jung HW, et al. Multidimensional frailty score for the prediction of postoperative mortality risk. JAMA Surg 2014;149: 633–40. [25] Buchman AS, Wilson RS, Bienias JL, et al. Change in frailty and risk of death in older persons. Exp Aging Res 2009;35:61–82. [26] Fairhall N, Langron C, Sherrington C, et al. Treating frailty-a practical guide. BMC Med 2011;9:83. [27] Wong M, Shen E. The utility of liver function tests in dengue. Ann Acad Med Singapore 2008;37:82–3. [28] Pancharoen C, Thisyakorn U. Neurological manifestations in dengue patients. Southeast Asian J Trop Med Public Health 2001;32:341–5. [29] Tonelli M, Wiebe N, Culleton B, et al. Chronic kidney disease and mortality risk: a systematic review. J Am Soc Nephrol 2006;17:2034–47. [30] Druml W, Lax F, Grimm G, et al. Acute renal failure in the elderly. Clin Nephrol 1994;41:342–9. Huang et al. Medicine (2017) 96:37 Medicine