Pertanyaan Umum

P: Pada prakteknya, secara klinis, saya lebih suka menggunakan kemungkinan satu tahun-mengapa saya menggunakan kemungkinan sepuluh tahun?

J: Untuk anak muda yang sehat (dengan angka kematian rendah) kemungkinan satu tahun itu kurang lebih sama dengan 10% dari nilai kemungkinan 10 tahun. Jadi, seseorang dengan 40% kemungkinan patah tulang 10 tahun kira-kira akan memiliki kemungkinan sebesar 4% dari nilai kemungkinan 1 tahun. Namun dalam hal ini, angka persentase yang lebih tinggi akan lebih mudah dipahami oleh pasien dan klinisi.

P: Apakah faktor resiko sama pentingnya antara pria, wanita maupun antara pasien dengan perbedaan lokasi geografis?

J: Faktor resiko berlaku sama bagi pria dan wanita di berbagai negara dari segi resiko relatif. Namun, resiko absolutnya akan sangat berbeda karena resiko patah tulang absolut dan resiko kematian absolut juga berbeda untuk berbagai usia.Selain itu, faktor resiko memiliki tujuan yang bervariasi tergantung dari usia (riwayat keluarga, misalnya), atau ada tidaknya faktor resiko lain. Misalnya, nilai BMI yang rendah juga memiliki faktor resiko yang sangat kecil apabila dihitung dengan mengunakan nilai BMD.

P: Faktor resiko klinis membutuhkan jawaban Ya atau Tidak. Namun, dua buah patah tulang klinis memiliki resiko yang lebih besar daripada satu buah patah tulang. Mengapa hal ini tidak diperhitungkan?

J: Kita mengetahui bahwa banyak faktor resiko klinis tampaknya memiliki dampak ketergantungan pada faktor jumlah. Selain sejumlah patah tulang yang telah terjadi, model tersebut juga meliputi faktor resiko karena merokok, menggunakan glukokortikoid, dan mengkonsumsi minuman beralkohol. Model ini diperoleh berdasarkan informasi yang lazim dijumpai di semua kelompok negara yang turut berperan dalam penciptaan model ini namun,belum dijumpai informasi yang lebih rinci akan hal ini.. Artinya, kita perlu melakukan pertimbangan klinis pada saat menginterpretasi hasilnya. Dosis glukokortikoid yang lebih tinggi dari dosis normal akan menghasilkan kemungkinan yang lebih tinggi dari hasil yang ditunjukkan. Sebaliknya, dosis yang lebih rendah akan memberi hasil kemungkinan yang lebih rendah pula.

P: Faktor resiko klinis membutuhkan jawaban Ya atau Tidak. Namun demikian, penggunaan dosis yang tinggi pada glukokortikoid secara oral akan membawa resiko yang lebih besar dibandingkan penggunaan dengan dosis normal. Mengapa hal ini tidak diperhitungkan?

J: Resiko ini tidak dihitung sebab ada alasan yang mendasari jawaban atas pertanyaan tersebut di atas. Dosis glukokortikoid yang lebih tinggi dari dosis normal akan menghasilkan kemungkinan yang lebih tinggi dari hasil yang ditunjukkan. Sebaliknya, dosis yang lebih rendah akan memberi hasil kemungkian yang lebih rendah pula. Sebagai referensi, penyesuaian dosis glukokortikoid dapat dilihat di Kanis et al, 2012 (lihat daftar referensi).

P: Adanya riwayat patah tulang belakang memiliki resiko yang lebih besar daripada riwayat patah tulang lengan bawah. Bagaimana hal ini dapat dihitung di dalam algoritma?

J: Resiko tersebut tidak dihitung sebab ada alasan yang mendasari jawaban atas pertanyaan tersebut. Namun perlu di catat bahwa adanya riwayat patah tulang belakang baik morphometric maupun asymptomatic (tanpa gejala) memiliki resiko yang kira-kira sama besar dengan riwayat patah tulang lainnya. Sedangkan riwayat patah tulang belakang klinis memiliki resiko yang jauh lebih besar. (lihat daftar referensi, Johnell et al 2006).

P: Petanda bone turnover diketahui memiliki korelasi dengan resiko patah tulang yang tidak tergantung oleh nilai BMD. Bisakah petanda tersebut digunakan sesuai dengan model?

J: Nilai petanda bone turnover yang tinggi memang berhubungan dengan resiko patah tulang yang tidak tergantung oleh nilai BMD. Namun demikian, belum ada kesepakatan dalam analisa referensi/pustaka maupun masih terbatasnya pengalaman berskala internasional yang dapat menjawab bahwa kedua hal tersebut saling berkaitan.Sehingga interpretasi atas hasil yang diperoleh dari keterkaitan dua hal tersebut perlu dipertimbangkan secara klinis.

P: Bagaimana perhitungan ini dilakukan pada etnis minoritas?

J: Perhitungan tersebut tidak dilakukan, kecuali di Amerika Serikat dan Singapore yang memiliki informasi epidemiologi yang cukup untuk membuat pertimbangan yang tepat.

P: Negara saya belum terwakili? Apa yang seharusnya saya lakukan?

J: Gunakan negara dengan data epidemiologi osteoporosis yang paling mendekati data di negara anda. Negara dengan resiko yang sangat tinggi diwakili oleh Denmark dan Swedia.. Negara dengan resiko rendah diwakili oleh Lebanon .dan Tiongkok. Model-model baru diharapkan dapat dibuat/dikembangkan dan tersedia di versi selanjutnya. Lakukan pendekatan dengan Perhimpunan Osteoporosis negara anda.

P: Mengapa saya tidak bisa menggunakan perangkat ini untuk menghitung resiko patah tulang pasien yang berusia 30 tahun?

J: Model ini di bentuk berdasarkan data riil yang diperoleh dari kohort populasi di seluruh dunia dengan kisaran batasan usia. Jika anda memasukkan data usia dibawah 40 tahun, maka perangkat ini akan menghitung kemungkinan patah tulang untuk usia 40 tahun. Anda harus menggunakan pertimbangan klinis untuk menginterpretasi resikonya.

P: Untuk faktor resiko klinis, nilai yang terlewatkan (misalnya, kategori yang tidak diketahui) tidak tersedia dalam program ini. Apa yang seharusnya saya lakukan?

J: Nilai yang terlewatkan memang tidak tersedia dalam program kami. Saat menghitung kemungkinan resiko patah tulang dalam kurun waktu 10 tahun, setiap pertanyaan (kecuali pertanyaan tentang nilai BMD) diasumsikan mempunyai jawaban. Jika anda tidak mempunyai informasi yang relevan, misalnya informasi tentang riwayat keluarga, maka anda sebaiknya memberikan jawaban TIDAK.

P: Mengapa tidak melaporkan adanya kemungkinan pada semua patah tulang osteoporosis? Hal ini bisa memberikan nilai yang lebih besar.

J: Penggabungan seluruh data patah tulang osteoporosis akan menimbulkan masalah karena adanya keterbatasan informasi epidemiologi. Menurut data dari negara Swedia, penggabungan data patah tulang major lainnya (misalnya patah tulang panggul, patah tulang femur lainnya dan patah tulang tibia) akan menambah nilai hingga 10 % (misalnya, pasien dengan nilai kemungkinan patah tulang osteoporosis major sebesar 5% akan menjadi 5.5% dengan adanya penggabungan data tersebut). Menggabungkan data patah tulang iga akan menghasilkan nilai yang bahkan jauh lebih besar lagi.Sehingga, patah tulang osteoporosis menjadi sulit untuk didiagnosa.

P: Mengapa tidak memasukkan data JATUH yang merupakan faktor resiko klinis yang sudah pasti untuk patah tulang?

J: Ada 2 alasan untuk pertanyaan tersebut. Yang pertama, data kohort yang digunakan untuk menciptakan model yang melibatkan faktor JATUH, hasilnya sangat berbeda sehingga tidak memungkinkan untuk membuat satu ukuran baku. Kedua, meskipun hal ini dapat dilakukan, terapi dengan menggunakan obat-obatan masih belum terbukti dapat mengurangi resiko patah tulang pada pasien yang memiliki riwayat jatuh.Sebuah model penilaian resiko harus bisa mengidentifikasi resiko yang dapat ditekan bila dilakukan pengobatan. Perlu dicatat bahwa model FRAX dibuat dengan mempertimbangkan semua level resiko jatuh pada pasien sehingga, meskipun bukan variabel yang harus dimasukkan ke dalam program, resiko jatuh juga dihitung dalam perhitungan FRAX.

P: Mengapa anda mengabaikan patah tulang hasil diagnosa X-ray dan hanya fokus pada patah tulang belakang klinis?

J: Riwayat patah tulang morphometric sama pentingnya dengan riwayat patah tulang osteoporosis yang lain dan dapat dimuat kedalam model FRAX. Namun,hasil/outputnya tidak memasukkan kemungkinan patah tulang morphometric.Model seperti ini bersifat konservatif karena signifikansi klinisnya masih mengundang kontroversi (lain halnya dengan memprediksi kemungkinan resiko patah tulang). Namun demikian, hal ini tidak mempengaruhi kriteria pasien yang layak untuk mendapatkan terapi.

P: Bagaimana saya memutuskan untuk menentukan pasien yang akan menjalani terapi?

J: Perhitungan FRAX tidak menjelaskan pasien mana yang akan menjalani terapi karena yang digunakan adalah pertimbangan klinis. Di berbagai negara, terdapat panduan yang dibuat berdasarkan pendapat para ahli dan/atau berdasarkan prinsip ekonomi kesehatan.

P: T-score apa yang seharusnya saya muat kedalam model FRAX?

J: Anda harus memasukkan T-score leher Femur dari standar referensi (database NHANES III untuk wanita Kaukasia berusia 20-29 tahun yang sudah direkomendasikan secara luas -T (WHO)-score). T-score dari database setempat atau rentang referensi etnik tertentu akan memberikan hasil yang salah. Perlu dicatat bahwa rentang referensi ini juga digunakan untuk pria (misalnya database NHANES III wanita Kaukasia berusia 20-29 tahun). Jika anda tidak yakin dengan besaran T-score, masukkan produsen mesin DXA beserta hasil BMD-nya. T(WHO)-score akan muncul dengan sendirinya.

P: Bisakah saya menggunakan nilai BMD yang dihitung pada nilai total femur atau lumbar spine dan bukan pada nilai BMD leher femur?

J: Tidak. Model ini dibentuk berdasarkan data riil dari kohort populasi yang memiliki nilai leher Femur. T-score dan Z-score bervariasi sesuai dengan teknologi (mesin) yang digunakan dan area tulang yang di ukur.

P: Saya melihat seorang pasien dengan T-score lumbar spine yang jauh lebih rendah dibandingkan T-score leher Femur-nya . Apakah FRAX akan menghitung kemungkinan patah tulang yang terlalu rendah (underestimate) pada pasien ini?

J: Ya. Namun perlu dicatat bahwa FRAX juga akan menghitung kemungkinan patah tulang yang sangat tinggi pada pasien bilamana T-score lumbar spine-nya jauh lebih tinggi dibandingkan dengan T-score leher Femur BMD. Kesenjangan T-score ini dapat disesuaikan menurut referensi Leslie et al, 2010 (lihat FRAX Help References).

P: Tingkat/jumlah patah tulang dan usia harapan hidup selalu berubah. Bagaimana dampaknya terhadap FRAX?

J: Segala perubahan yang signifikan akan mempengaruhi akurasi pada model FRAX ini sehingga FRAX perlu disesuaikan dari waktu ke waktu.