ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ของการเกิดโรคไข้มาลาเรียในประเทศไทย
คำสำคัญ:
ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่, ประเทศไทย, โรคไข้มาลาเรียบทคัดย่อ
โรคไข้มาลาเรียยังเป็นปัญหาสำคัญของประเทศไทย ซึ่งปัจจัยด้านสภาพอากาศและสิ่งแวดล้อมเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการแพร่ระบาดของโรคไข้มาลาเรีย งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการกระจายตัว ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ และปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการเกิดโรคไข้มาลาเรียในประเทศไทย เป็นการศึกษาแบบภาคตัดขวาง (Cross-sectional study) ซึ่งใช้ข้อมูลทุติยภูมิในการศึกษาระหว่างเดือนมกราคม - ธันวาคม พ.ศ. 2564 ประกอบด้วย 1) ข้อมูลผู้ป่วยโรคไข้มาลาเรีย จำนวน 3,628 ราย 2) ข้อมูลด้านสภาพอากาศ และ 3) ข้อมูลด้านพื้นที่และสิ่งแวดล้อม โดยสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ Moran’s I และ Panel regression analysis ผลการศึกษาพบว่า โรคไข้มาลาเรียในประเทศไทยมีการกระจายตัวเชิงพื้นที่อยู่บริเวณภาคเหนือ (จังหวัดแม่ฮ่องสอน) ภาคตะวันตก (จังหวัดตาก จังหวัดกาญจนบุรี จังหวัดราชบุรี จังหวัดเพชรบุรี และจังหวัดประจวบคีรีขันธ์) และภาคใต้ (จังหวัดระนองและจังหวัดยะลา) การเกิดโรคไข้มาลาเรียมีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่แบบกระจายตัว (Dispersed pattern) และไม่พบการกระจุกตัวของโรค (Moran’s I = -0.017) โดยอุณหภูมิต่ำสุดและพื้นที่ป่าไม้มีความสัมพันธ์กับการเกิดโรคไข้มาลาเรีย อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 (coefficient = 0.15 และ 9.11 ตามลำดับ) ดังนั้นควรมีการเฝ้าระวังในพื้นที่แต่ละจังหวัดในช่วงฤดูฝนและฤดูหนาวที่มีอุณหภูมิต่ำ จัดทำแนวทางปฏิบัติด้านการป้องกันโรคไข้มาลาเรียสำหรับผู้ที่อาศัยหรือทำงานในพื้นที่ป่าไม้ พัฒนาระบบการแจ้งเตือนล่วงหน้าสำหรับชุมชนในช่วงฤดูฝน และตรวจคัดกรองเชิงรุกในพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิด
โรคไข้มาลาเรียช่วงเดือนมิถุนายน
เอกสารอ้างอิง
Department of Disease Control, Ministry of Public Health. Guidelines for diagnosis and treatment of malaria in Thailand 2015. 1st ed. Bangkok: The Federation of Agricultural Cooperatives of Thailand Ltd.; 2015.
World Health Organization. Malaria [Internet]. 2023 [cited 2024 Jan 17]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/malaria
World Health Organization. World malaria report 2023 [Internet]. 2023 [cited 2024 Jan 17]. Available from: https://reliefweb.int/attachments/f03b4f2c-af9a-4161-9ee2f2cec1eb3dc8/World%20malaria%20report%202023.pdf
Department of Disease Control, Ministry of Public Health. Malaria elimination program in Thailand [Internet]. 2021 [cited 2024 Jan 18]. Available from: https://malaria.ddc.moph.go.th/malariaR10/report/malaria_doc_support_by_province.php (in Thai).
Vector-Borne Disease Division, Department of Disease Control. Guidelines for malaria elimination for medical and public health personnel in Thailand. 1st ed. Bangkok: Aksorn Graphic and Design Publishing; 2019.
Jongwutiwes S, Thisyakorn U. Malaria. 1st ed. Bangkok: Thana Press Co., Ltd.; 2006.
Vector-Borne Disease Division, Department of Disease Control. Malaria elimination strategy in Thailand 2017–2026. 1st ed. Bangkok: Aksorn Graphic and Design Publishing; 2016.
Chuayray P, Songthap A. The use of Geographic Information Systems (GIS) in public health. The Southern College Network Journal of Nursing and Public Health. 2019;6(3):229-36. (in Thai).
Meteorological Department, Ministry of Digital Economy and Society. Meteorological observation and statistical data [Internet]. 2021 [cited 2024 Sep 1]. Available from: https://data-service.tmd.go.th/cart_list.php
National Statistical Office. Natural resources and environment statistics [Internet]. 2021 [cited 2024 Sep 1]. Available from: https://www.nso.go.th/nsoweb/nso/statistics_and_indicators?order=&search=&impt_sid=&impt_branch=323&impt_group=&impt_subgroup=&year=2564&announcement_date=
Anselin L. Local indicators of spatial association—LISA. Geographical analysis. 1995;27(2):93–115.
Saengnill W, Wongbutdee J. Spatial distribution patterns of malaria in Ubon Ratchathani and SiSa Ket provinces, 2006–2008, editors. Proceedings of the 3rd Academic Conference on Sustainable Rural Development 2013 “Local Communities as the Foundation for ASEAN Development”. 2013 May 9–10; Ubon Ratchathani, Thailand. Ubon Ratchathani University, College of Medicine and Public Health. (in Thai).
Kawaguchi K, Donkor E, Lal A, Kelly M, Wangdi K. Distribution and risk factors of malaria in the Greater Accra Region in Ghana. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(19):12,006.
Vorapani P, Boonpeng S, Pinna C, Deemake P. Data analysis of malaria monitoring system in 5 dimensions in Tak province, years 2013–2017. Journal of Health Science. 2022;31(1):100-11. (in Thai).
Wongbutdee J, Saengnill W. Spatial autocorrelation for malaria hotspots identification in Mekong Basin, Ubon Ratchathani, Thailand. J Med Assoc Thai. 2016;99(9):34–9.
Mohammadkhani M, Khanjani N, Bakhtiari B, Sheikhzadeh K. The relation between climatic factors and malaria prevalence in Kerman, South East of Iran. Parasite Epidemiol Control. 2016;1:205–10.
Kaewpitoon S, Kaewpitoon N. Research report: The application of geographic information system to analyze and detect risk area for an endemic of malaria in Surin Province [Internet]. 2012 [cited 2024 Sep 1]. Available from: http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/bitstream/123456789/5799/1/Fulltext.pdf (in Thai).
Duangkhamsawad A. Spatial economic analysis on the relationship between malaria prevalence and rubber plantation: a case study of northern Thailand. [Master’s thesis]. Chiang Mai: Chiang Mai University; 2013. (in Thai).
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 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 |


