Forecasting the number of maternal deaths from childbirth in Thailand

Authors

  • ธิดีพร พันธุ์บ้านแหลม
  • Vadhana Jayathavaj Faculty of Allied Health Sciences, Pathumthani University 0000-0002-3547-667X
  • พิศมร กองสิน

Keywords:

Forecasting, Maternal deaths from childbirth, The Grey System Theory

Abstract

Maternal death is an indicator of maternal well-being, access to health services, and the adequacy of health service facilities. Maternal mortality data indicates risk factors for pregnancy and birth and directly points to women's overall health and indirectly their socio-economic conditions. This research aims to forecast the number of maternal deaths from childbirth in Thailand in fiscal year 2024 using the Ministry of Public Health's statistical reports, standard reporting group, cause of illness, or death report on deaths according to 298 disease groups (hospital base) with data from fiscal years 2014 to 2023 spanning 10 years and containing 3 groups: 242: Other complications of pregnancy and birth; 243: Birth of a singleton pregnancy; and 244: Complications mainly seen in the postpartum period and other obstetric conditions. Using the Gray System Theory, the GM(1,1) model and the GM(1,1) expanded model with periodic correction model (EPC), the results showed that the GM(1,1) EPC model has the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) in all disease groups. Predictive value of the number of maternal deaths in fiscal year 2024, disease group 242: other complications of pregnancy and birth, there were 29 people, a decrease from fiscal year 2023, 33.32 percent, and 243: births of singleton pregnancies, there were 27 people, a decrease from fiscal year 2023, 23.86 percent, while 244: complications that were mostly found during the afterbirth and other obstetric conditions that were not specified in detail, there were 46 people, an increase of 17.84 percent from fiscal year 2023.

Author Biography

Vadhana Jayathavaj, Faculty of Allied Health Sciences, Pathumthani University

-

References

กระทรวงสาธารณสุข. (2567). กลุ่มรายงานมาตรฐาน >> สาเหตุการป่วย/ตาย >> รายงานการตายตาม 298 กลุ่มโรค (hospital base). สืบค้นวันที่ 9 มีนาคม 2567. จาก https://hdcservice.moph .go.th/hdc/reports/report.php?&cat_id=491672679818600345dc1833920051b2&id=b4e a22252bb533f3f9225dfcab83d 43a#

ยงเจือ เหล่าศิริถาวร. (ม.ป.ป.). การตายของมารดาในประเทศไทย. สถานการณ์สุขภาพในประเทศไทย ฉบับที่ 2 สำนักงานพัฒนาระบบข้อมูลข่าวสารสุขภาพ. สืบค้นวันที่ 9 มีนาคม 2567. จาก https://www .hiso.or.th/hiso/picture/bro/PDF/lesson2.pdf

พงศ์ศุลี จีระวัฒนรักษ์. (2566). ชี้เป้าภาระโรค ลดความเสี่ยงการตายและภาระโรคของมารดา เวทีสัมมนาออนไลน์ “ชี้เป้าภาระโรค: ลดเสี่ยง เตรียมพร้อมเพื่อลูกรัก”. สืบค้นวันที่ 9 มีนาคม 2567. จาก https://www. thaihealth.or.th/ชี้เป้าภาระโรค-ลดความเส/

ศูนย์ส่งเสริมจริยธรรมการวิจัย, มหาวิทยาลัยมหิดล. (2565). แบบประเมินตนเอง เข้าข่ายการวิจัยในคนหรือไม่ (Eng, Thai). สืบค้นวันที่ 9 มีนาคม 2567. จาก https://sp.mahidol.ac.th/th/ethics-human/forms/ checklist/2022-Human%20Research%20Checklist-researcher.pdf

สำนักบริหารการทะเบียน กรมการปกครอง. (2567). จำนวนการเกิด, สถิติจำนวนการเกิด ตุลาคม พ.ศ. 2565 ถึง กันยายน 2566. สืบค้นวันที่ 9 มีนาคม 2567. จาก https://stat.bora.dopa.go.th/stat/statnew/statMONTH/statmonth/#/view

สำนักส่งเสริมสุขภาพ กระทรวงสาธารณสุข. (2563). ตัวชี้วัดเฝ้าระวัง สำนักส่งเสริมสุขภาพ 2566. สืบค้นวันที่ 9 มีนาคม 2567. จาก https://hp.anamai.moph.go.th/th/report-kpi-2566

Andrés D. (2023). Error metrics for time series forecasting. Retrieved 24 March 2024, from: https://mlpills.dev/time-series/error-metrics-for-time-series-forecasting/

Hyndman RJ., and Athanasopoulos G. (2021). Forecasting: principles and practice. (3rd edition). Melbourne: OTexts.

Lewis CD. (1982). Industrial and business forecasting methods: a practical guide to exponential smoothing and curve fitting. London: Butterworth.

Leung XY., Islam RM, Adhami M, Ilic D, McDonald L, Palawaththa S, et al. (2023). A systematic review of dengue outbreak prediction models: Current scenario and future directions. PLoS Negl Trop Dis., 17(2), e0010631.

Lin YH, Chiu CC, Lin YJ, and Lee PC. (2013). Rainfall prediction using innovative grey model with the dynamic index. Journal of Marine Science and Technology, 21(1), 63-75.

Liu S. (2021). Grey system theory and its application. 9th ed. Beijing: Science Press.

Liu S, and Lin Y. (2010). Grey systems theory and applications. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag.

Rajia S, Sabiruzzaman M, Islam MK, Hossain MG, and Lestrel PE. (2019). Trends and future of maternal and child health in Bangladesh. PLoS One, 14(3), e0211875. doi: 10.1371/journal.pone.0211875.

Tu CJ, Pan Q, Jiang CM, Tu YX, and Zhang SH. (2023). Trends and predictions in the physical shape of Chinese preschool children from 2000 to 2020. Frontiers in Public Health, 11,1148415. DOI 10.3389/fpubh.2023.1148415.

Wang Y, Shen Z, Jiang Y. (2019). Analyzing maternal mortality rate in rural China by Grey-Markov model. Medicine (Baltimore),98(6),e14384. doi: 10.1097/MD.0000000000014384

World Health Organization. (2023). Trends in maternal mortality 2000 to 2020: estimates by WHO, UNICEF, UNFPA, World Bank Group and UNDESA/Population Division. Retrieved 24 March 24, from: https://data.unicef.org/resources/trends-in-maternal-mortality-2000-to-2020/

Zhang W., and Zhao Z. (2021). Analysis and Prediction of Maternal and Child Health Level in Urban and Rural Areas Based on GM(1,1) Model. Advances in Applied Mathematics, 10(7), 2511-2518.

Zhao D, Zhang H, Cao Q, Wang Z, He S, Zhou M. and Zhang R. (2022). The research of ARIMA, GM(1,1), and LSTM models for prediction of TB cases in China. PLoS One, 17(2), e0262734. doi: 10.1371/journal.pone.0262734.

Downloads

Published

2024-08-31

How to Cite

พันธุ์บ้านแหลม ธ., Jayathavaj, V., & กองสิน พ. . (2024). Forecasting the number of maternal deaths from childbirth in Thailand. Journal of Public Health and Innovation, 4(2), 38–51. retrieved from https://he01.tci-thaijo.org/index.php/J-PHIN/article/view/270435