ระบาดวิทยาเชิงพื้นที่และปัจจัยแวดล้อมทางกายภาพที่เกี่ยวข้องกับการระบาดของโรคไข้เลือดออก กรณีศึกษาจังหวัดปทุมธานี
คำสำคัญ:
ระบาดวิทยาเชิงพื้นที่, ไข้เลือดออก, ปัจจัยแวดล้อมทางกายภาพบทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการกระจายตัวเชิงพื้นที่และปัจจัยแวดล้อมทางกายภาพ ที่เกี่ยวข้องกับการระบาดของโรคไข้เลือดออกจังหวัดปทุมธานี รูปแบบการศึกษาแบบ Retrospective cohort study กลุ่มตัวอย่างคือ ข้อมูลผู้ป่วยไข้เลือดออกจังหวัดปทุมธานีตั้งแต่เดือนธันวาคม 2562 ถึงธันวาคม 2563 จากโปรแกรม R506 เก็บข้อมูลทุติยภูมิจากสำนักงานสาธารณสุขจังหวัดปทุมธานี สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 4 จังหวัดสระบุรี กรมอุตุนิยมวิทยา และกรมควบคุมโรค สถิติที่ใช้ ในการวิจัย คือ การวิเคราะห์การถดถอยแบบปัวซอง ผลการศึกษา พบว่ากลุ่มตัวอย่างผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกทั้งหมด 429 คนเป็นเพศชายจำนวน 226 คน (ร้อยละ 52.7) เพศหญิง 203 คน (ร้อยละ 47.3) จําแนกตามกลุ่มอายุพบว่าส่วนใหญ่อยู่ในช่วง 6-18 ปี ร้อยละ 49.0 อายุเฉลี่ย 22.76±17.08 ปี อาชีพที่พบผู้ป่วยสูงสุด คือ นักเรียน (ร้อยละ 53.9)การกระจายตัวของผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกอยู่ในทุกพื้นที่ พบมากในอำเภอมีลักษณะความเป็นเมืองมากกว่าชนบท ปัจจัยที่เกี่ยวข้องโรคไข้เลือดออกของจังหวัดปทุมธานีในช่วงเดือนธันวาคม 2562 ถึง ธันวาคม 2563 คือ ค่าดัชนีลูกน้ำยุงลาย(HI) Incidence rate ratio (IRR)เท่ากับ 1.03 (95 % CI:1.01-1.06) และเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง10 ปี (ปี 2553-2562) ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับอัตราป่วยโรคไข้เลือดออกคือ ค่าคะแนนความเสี่ยง ค่า IRR = 2.15,(95 % CI: 1.85-2.51) และไม่พบความสัมพันธ์กับปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม ได้แก่ ค่าดัชนีลูกน้ำยุงลาย (HI)อุณหภูมิ ความชื้นสัมพัทธ์ปริมาณน้ำฝนและความหนาแน่นประชากร การเฝ้าระวังโรคในพื้นที่เขตเมืองที่มีประชากรหนาแน่นจำเป็นต้องดำเนินการตามมาตรการ อย่างใกล้ชิดและเข้มงวด และสถานศึกษาควรมีการเฝ้าระวังและให้ความรู้นักเรียนในการป้องกันการเกิดโรคไข้เลือดออกเป็นประจำ
เอกสารอ้างอิง
Department of Disease Control. Urban Dengue Unit Guideline. Bangkok: The agricultural Co-operative Federation of Thailand; 2018. (in Thai)
Pediatric Infectious Disease Society of Thailand. Advice to the public regarding the use of the dengue fever vaccine as a tool for disease prevention and control in Thailand. [Internet]. [cited 2019 December 20] Available from https://www.pidst.or.th/A580.html
Koranat Chune, Warangkana Chankong, Theerawut Thammakun. Factors AffectingthePerformance of Problem-SolvingDengue Haemorrhagic Fever of Personnel Sub –district Health Promoting Hospital in Redundant Epidemic Areas, Nakhon Si Thammarat Province. TJPHS 2022; Vol.5 No.1: page 93-106 (in Thai)
Ministry of public health. MOU Cooperation in Environmental Management to Control Aedes Aedes Mosquitoes, No. 3, Year 2019-2023. [Internet]. 2019. [cited 2019 December 26] Available from https://www.chanthaburi.go.th/newsdepartment/detail/22.
Usawadi Thawara.(Mosquito vectors). In: Usawadi Thawara, Chakkawan Chomphusri, Suwattana Siri-on, Sukanya Purothakanon, editors. Biology and control of insects that are a public health problem. 4th ed. Bangkok: D-ONE BOOKS; 2553. p. 1-24. (in Thai)
Pathum Thani Provincial Health Office. (2019,20 November). Report on mosquito sensitivity to chemicals Guidelines for chemical resistance management and criteria to support spraying of aerosol chemicals on cars. No 0032/8494 On 20 November 2019. (in Thai)
Division of Vector Borne Diseases. Dengue fever situation Report, week 50. [Internet]. 2019. [cited 2019 December 20] Available from https://drive.google.com/drive/folders/1TTaSvaYYamVwA5Ig7ATZJmIcHBuGXOSb.
Division of Vector Borne Diseases. Dengue fever forecast report for the year 2020. [Internet].2020. [cited 2020 June 18] Available from https://ddc.moph.go.th/thaivbd.
The office of disease prevention and control 6 Chonburi. Forecast of areas at risk for dengue fever in the eastern region in 2012. 2012.
Suangsuda Kongmang. Application of Geographic Information System. For epidemiological surveillance. Built Environment Inquiry, 9(1), 76–89. (in Thai)
Withanage GP., Gunawardana M., Viswakula SD., Samaraweera K., Gunawardena NS., Hapugoda MD.,Multivariate spatio-temporal approach to identify vulnerable localities in dengue risk areas using Geographic Information System (GIS). Sci Rep. 2021;11(1):4080.
Pathum Thani Provincial Health Office. Epidemiological surveillance report for December 2019. 2019.
Winai Panoan. Knowledge and skill in preventing and controlling dengue hemorrhagic fever ot health volunteer in Pai District, Maehongson Province. Ganesha journal 2019; 15(2): 149-59. (in Thai)
Kanchana Youngkhao, Kanyarat Sa Kaeo. Dengue hemorrhagic fever forecasted by 5 dimension dart user in 9th Regional Health Area,2015. Disease control journal Volume 49 No. 3 July-September 2023. (in Thai)
Zambrano LI, Rodriguez E, Espinoza-Salvado IA, Fuentes-Barahona IC, Lyra de Oliveira T, Luciano da Veiga G, et al. Spatial distribution of dengue in Honduras during 2016-2019 using a geographic information systems (GIS)-Dengue epidemic implications for public health and travel medicine. Travel Med Infect Dis. 2019;10151: 1-10.
Anderson DJ, Rojas LF, Watson S, Knelson LP, Pruitt S, Lewis SS, Sexton DJ; CDC Prevention Epicenters Program. Identification of novel risk factors for community-acquired Clostridium difficile infection using spatial statistics and geographic information system analyses. PLoS One. 2017 May 16;12(5):e0176285. doi: 10.1371/journal.pone.0176285. PMID: 28510584; PMCID: PMC5433765.
Chanchainarong Songkasri. Model Forecasting of Dengue Haemorrhagic Fever Diseases in Office of Diseases Prevention and Control 6 Khonkaen Province,2012. Journal The Office of Diseases Prevention and Control 6 Khonkaen 2013; 20(1): 65-81. (in Thai)
Warang Noisukserm. The Geographic Information System for Dengue Haemorrhagic Fever Surveillance in Bangkok Metropolis. Koch Cha Sarn Journal of Science 2017; 39(1): 23-37. (in Thai)
Worawit Tidthian, Thawisak Thongbu, Usarad Tidthian. Risk factors of dengue fever affecting the determination of risk areas at the sub-district level of the Health. Journal of disease prevention and control: DPC.2 Phitsanulok 2021;8(1):56-68. (in Thai)
Zainab N., Tariq A.,Siddiqui S.. Development of Web-Based GIS Alert System for Informing Environmental Risk of Dengue Infections in Major Cities of Pakistan. Geosfera Indonesia 2021;6(1):77-96.
Siddiq A, Shukla N, Pradhan B. Predicting dengue fever transmission using machine learning methods. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM); 2021 Dec 13-16; Singapore, Singapore; 2021. p. 21-6.
Oraya Preechapanich , Suda Thernmontri. A Geographic Information System for Supporting the Surveillance of Dengue Infection in Songkhla Province. Thaksin.J 2015;18(3): 161-69. (in Thai)
Jaturong Somard, Savittri Ratanopad Suwanlee, Niruwan Turnbull, Tammanoon Phommat. Analyzing dengue fever risk areas using geographic information systems in Dome Pradis Sub-district, Nam Yuen District, Ubon Ratchathani Province. J Med Health Sci 2017;24(3): 65-76.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2023 วารสารโรคและภัยสุขภาพ สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ประกาศเกี่ยวกับลิขสิทธิ์
|
บทความที่เผยแพร่ในวารสารโรคและภัยสุขภาพสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์ ถือว่าเป็นผลงานทางวิชาการหรือการวิจัย และวิเคราะห์ ตลอดจนเป็นความเห็นส่วนตัวของผู้เขียน ไม่ใช่ความเห็นของสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์ หรือกองบรรณาธิการแต่ประการใด ผู้เขียนต้องรับผิดชอบต่อบทความของตน |
นโยบายความเป็นส่วนตัว
|
ชื่อและที่อยู่ อีเมล์ ที่ระบุในวารสารโรคและภัยสุขภาพสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์ จะใช้เพื่อระบุตามวัตถุประสงค์ของวารสารเท่านั้น และจะไม่นำไปใช้สำหรับวัตถุประสงค์อื่น หรือต่อบุคคลอื่น |


