การนำผลการประเมินระบบเฝ้าระวังมาใช้ในการพัฒนาระบบเฝ้าระวังโรคไข้หวัดใหญ่ เพื่อเสริมสร้างประสิทธิภาพการป้องกันและควบคุมโรค ของโรงพยาบาลบางปะหัน จังหวัดพระนครศรีอยุธยา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบเฝ้าระวังโรคไข้หวัดใหญ่ของโรงพยาบาลบางปะหัน และพัฒนาระบบแจ้งเตือนผู้ป่วยสงสัยอัตโนมัติผ่านแอปพลิเคชัน Telegram เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการป้องกันและควบคุมโรค รูปแบบการศึกษาเป็นการวิจัยเชิงพัฒนา โดยประยุกต์ใช้แนวคิดการวิจัยเชิงปฏิบัติการร่วมกับการศึกษาแบบกึ่งทดลองเปรียบเทียบก่อนและหลังการพัฒนา (quasi-experimental before-after design) ทำการเปรียบเทียบข้อมูลระยะก่อนการพัฒนา (1 มิถุนายน พ.ศ. 2564 - 31 พฤษภาคม พ.ศ. 2565) และระยะหลังการพัฒนา (1 มิถุนายน พ.ศ. 2567 - 31 พฤษภาคม พ.ศ. 2568) เครื่องมือที่พัฒนาขึ้นคือระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติ (Telegram Bot) ที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลโรงพยาบาล (HOSxP) เพื่อคัดกรองผู้ป่วยสงสัยตามนิยามโรค วิเคราะห์คุณลักษณะของระบบเฝ้าระวังเชิงปริมาณ ได้แก่ ค่าความไว (sensitivity) ค่าพยากรณ์บวก (positive predictive value: PPV) และความทันเวลาในการรายงาน (timeliness) รวมถึงคุณลักษณะเชิงคุณภาพ ได้แก่ การยอมรับ (acceptability) ความยากง่าย (simplicity) และความมั่นคงของระบบ (stability) โดยใช้สถิติ chi-square test, Fisher’s exact test และ Mann-Whitney U test ผลการศึกษาพบว่าภายหลังการพัฒนาระบบ ค่าความไวของระบบเฝ้าระวังเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติจากร้อยละ 4.78 เป็นร้อยละ 42.16 (p < 0.001) ค่าพยากรณ์บวกเพิ่มขึ้นจากร้อยละ 23.81 เป็นร้อยละ 91.21 (p < 0.001) และระยะเวลาเฉลี่ยในการรายงานโรคลดลงจาก 3.76 วัน เหลือ 1.55 วัน (p < 0.001) ในด้านคุณลักษณะเชิงคุณภาพพบว่าบุคลากรมีการยอมรับระบบเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยด้านการถ่ายทอดความรู้และแนวทางปฏิบัติ รวมถึงการมีคู่มือและการประสานงานที่สามารถทำงานทดแทนกันได้เพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 100 (p < 0.05) สรุปได้ว่าระบบแจ้งเตือนผู้ป่วยสงสัยอัตโนมัติผ่านแอปพลิเคชัน Telegram สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของระบบเฝ้าระวังโรคไข้หวัดใหญ่ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับผู้ป่วย ลดความล่าช้าในการรายงาน และสนับสนุนการตอบสนองต่อการระบาดได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ระบบดังกล่าวจึงเป็นต้นแบบของระบบเฝ้าระวังดิจิทัลที่เหมาะสมกับบริบทของโรงพยาบาลชุมชนในการยกระดับงานระบาดวิทยาและการควบคุมโรค
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Buckeridge DL. Outbreak detection through automated surveillance: a review of the determinants of detection. J Biomed Inform. 2007;40(4):370-9.
Epidemiology unit, Phra Nakhon Si Ayutthaya provincial public health office (TH). Summary of the epidemiological surveillance disease situation in Phra Nakhon Si Ayutthaya province, October 2022. Phra Nakhon Si Ayutthaya: Phra Nakhon Si Ayutthaya provincial public health office; 2022. p. 4-7. (in Thai)
Uyeki TM, Bernstein HH, Bradley JS, Englund JA, File TM Jr, Fry AM, et al. Clinical practice guidelines by the Infectious diseases Society of America: 2018 update on diagnosis, treatment, chemoprophylaxis, and institutional outbreak management of seasonal influenza. Clin Infect Dis. 2019;68(6):e1-47.
Mertz D, Kim TH, Johnstone J, Lam PP, Science M, Kuster SP, et al. Populations at risk for severe or complicated influenza illness: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2013;347:f5061.
World Health Organization. Early detection, assessment and response to acute public health events: implementation of early warning and response with a focus on event-based surveillance. Geneva: WHO; 2014.
Centers for Disease Control and Prevention (US). Updated guidelines for evaluating public health surveillance systems: recommendations from the Guidelines Working Group. MMWR recomm rep. 2001;50(RR-13):1-35.
Chopkatanyu A, Saengsawang C, Thepparat T, Kaesaman S, Malae S. Evaluation of the influenza surveillance system in Narathiwat Province, 2019. Weekly epidemiological surveillance report. 2021;52(43):621-33. (in Thai)
Department of disease control, Ministry of public health (TH). Thailand case definitions. Nonthaburi: Department of disease control; 2020. (in Thai)
Division of epidemiology, Department of disease control, Ministry of public health (TH). Case definitions and guidelines for reporting dangerous communicable diseases and communicable diseases under surveillance in Thailand. Bangkok: Canna graphic; 2020. p. 72-4. (in Thai)
Drewe JA, Hoinville LJ, Cook AJ, Floyd T, Stärk KD. Evaluation of animal and public health surveillance systems: a systematic review. Epidemiol Infect. 2012;140(4):575-90.
Thacker SB, Berkelman RL. Public health surveillance in the United States. Epidemiol Rev. 1988;10:164-90.
Department of disease control, Ministry of public health (TH). Annual epidemiological surveillance report 2022. Nonthaburi: Department of disease control; 2023. (in Thai)
Department of disease control, Ministry of public health (TH). Guideline for disease surveillance and investigation (SRRT Manual). Nonthaburi: Bureau of epidemiology, Department of disease control; 2022. (in Thai)
Kemmis S, McTaggart R. The action research planner. 3rd ed. Victoria: Deakin University Press; 1988.
Centers for disease control and prevention (US). Overview of influenza surveillance in the United States. Atlanta: Centers for Disease Control and Prevention; 2022.
World Health Organization. Rapid influenza diagnostic tests (RIDTs): laboratory guidance. Geneva: World Health Organization; 2011.
World Health Organization. WHO global epidemiological surveillance standards for influenza. Geneva: World Health Organization; 2013.
Sudana O, Paramartha A, Wirdiani A, Rusjayanthi D. Design and implementation of Telegram Bot for integrated hospital Information system. Jurnal Sains dan Teknologi. 2022;11(1):165-174.
