ประสิทธิผลของโปรแกรมแจ้งเตือนการพักสายตาตามหลักการ 20-20-20 ต่อกลุ่มอาการคอมพิวเตอร์วิชั่นซินโดรม ในบุคลากรสายสนับสนุนโรงพยาบาล

เอกก์  ขุนพล; ศุภกร ตุลย์ไตรรัตน์

ผู้แต่ง

เอกก์ ขุนพล สถาบันอาชีวเวชศาสตร์และสิ่งแวดล้อม โรงพยาบาลนพรัตนราชธานี
ศุภกร ตุลย์ไตรรัตน์ สถาบันอาชีวเวชศาสตร์และสิ่งแวดล้อม โรงพยาบาลนพรัตนราชธานี

คำสำคัญ:

กลุ่มอาการจอภาพคอมพิวเตอร์, กฎ 20-20-20, ซอฟต์แวร์แจ้งเตือนพักสายตา, บุคลากรสายสนับสนุนโรงพยาบาล

บทคัดย่อ

วัตถุประสงค์: บุคลากรสายสนับสนุนในโรงพยาบาลเป็นกลุ่มเสี่ยงสำคัญต่อกลุ่มอาการจอภาพคอมพิวเตอร์ (Computer Vision Syndrome: CVS) เนื่องจากการปฏิบัติงานหน้าจอต่อเนื่องเป็นเวลานาน การพักสายตาตามกฎ 20-20-20 เป็นวิธีที่ได้รับการยอมรับ แต่การขาดเครื่องมือช่วยเตือนมักทำให้ขาดความต่อเนื่องในการปฏิบัติ ในการศึกษานี้สนใจศึกษาประสิทธิผลของการใช้ซอฟต์แวร์แจ้งเตือนอัตโนมัติ ตามหลักการ 20-20-20 ต่อระดับความรุนแรงของกลุ่มอาการ CVS ในบุคลากรสายสนับสนุนโรงพยาบาล วิธีการศึกษา: การศึกษากึ่งทดลอง (Quasi-experimental study) นี้ดำเนินการในกลุ่มบุคลากรสายสนับสนุนจำนวน 43 คน ที่ปฏิบัติงานหน้าจอคอมพิวเตอร์มากกว่า 4 ชั่วโมงต่อวัน ในโรงพยาบาลแห่งหนึ่งในกรุงเทพมหานคร เครื่องมือที่ใช้คือซอฟต์แวร์ EyeLeo ติดตั้งบนคอมพิวเตอร์เพื่อแจ้งเตือนให้พักสายตาทุก 20 นาที เป็นเวลา 3 สัปดาห์ ประเมินผลลัพธ์ด้วยแบบสอบถาม CVS-Q ฉบับภาษาไทย ในระยะก่อนการทดลอง สัปดาห์ที่ 2 และสัปดาห์ที่ 3 วิเคราะห์ข้อมูลเปรียบเทียบความแตกต่างของคะแนนเฉลี่ยด้วยสถิติ Repeated Measures ANOVA ผลการศึกษา: ผลการศึกษาพบว่า คะแนนความรุนแรงเฉลี่ยของกลุ่มอาการ CVS ลดลงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติภายหลังการใช้โปรแกรม (p < 0.001) โดยความชุกของกลุ่มอาการ CVS ลดลงจากร้อยละ 100 ในระยะเริ่มต้น เหลือร้อยละ 97.7 ในสัปดาห์ที่ 2 และลดลงเหลือร้อยละ 41.9 ในสัปดาห์ที่ 3 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิผลของการสะสมระยะเวลาในการปรับพฤติกรรมสรุป: การประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์แจ้งเตือนพักสายตาตามกฎ 20-20-20 มีประสิทธิผลในการลดความรุนแรงและความชุกของกลุ่มอาการ CVS ได้อย่างมีนัยสำคัญ จึงควรส่งเสริมให้นำมาใช้เป็นมาตรการทางอาชีวอนามัยเพื่อส่งเสริมสุขภาพบุคลากรในโรงพยาบาล

เอกสารอ้างอิง

Kahal F, Al Darra A, Torbey A. Computer vision syndrome: a comprehensive literature review. Future Sci OA 2025;11(1):2476923.

Almuqrashi A, Al-Noumani H, Al-Abri F, Al-Hinai H, Bani Oraba H. The prevalence of computer vision syndrome and associated factors among university students in Oman: a cross-sectional study. BMC Public Health 2025;25(1):2668.

Anbesu EW, Lema AK. Prevalence of computer vision syndrome: a systematic review and meta-analysis. Sci Rep 2023;13(1):1801.

Wangsan K, Upaphong P, Assavanopakun P, Sapbamrer R, Sirikul W, Kitro A, et al. Self-reported computer vision syndrome among Thai university students in virtual classrooms during the COVID-19 pandemic: prevalence and associated factors. Int J Environ Res Public Health 2022;19(7):3996.

Tingsa T, Chaikittiporn C, Pongpan S. Predictive factors affecting severe computer vision syndrome among support staff at universities in Lampang, Thailand. Open Public Health J 2025;18.

Castro VYA, García TAM, Gavilán BKY, Rojas BRS, Miguel KAZ, García JSC. Computer vision syndrome and associated factors among administrative workers at a private university, 2024. Multidiscip Sci J 2026;8(4):2026275.

Heiting G. Worker productivity and computer vision syndrome [Internet]. 2019 [cited 2026 Feb 6]. Available from: https://shorturl.asia/QjpUP

Joy J. New report estimates $151 billion in health system, productivity costs due to unmanaged screen time in 2023 [Internet]. 2024 [cited 2026 Feb 6]. Available from: https://shorturl.asia/5wTA6

Wilda RD, Permatasari H, Rachmawati U. The effectiveness of the 20-20-20 rule in managing computer vision syndrome among workers: a systematic review. Indones J Glob Health Res 2025;7(3):305–10.

Alghamdi W, Alrasheed SH. Impact of an educational intervention using the 20/20/20 rule on computer vision syndrome. Afr Vision Eye Health 2020;79(1).

Narmatha S, Balaji P, Muthamizhselvi M. A study to assess the effectiveness of 20-20-20 rule to prevent eye strain among IT workers at selected IT company, Puducherry. Quest J Med Dent Sci Res 2024;11(6):154-9.

Barzegari S, ArabKermani Z, Mahmoudvand Z, Arpaci I, Shabani F, Najafi AH. Prevalence and contributing factors of computer vision syndrome among university students in Iran: a cross-sectional study. BMC Ophthalmol 2025;25(1):501.

Rosenfield M. Computer vision syndrome: a review of ocular causes and potential treatments. Ophthalmic Physiol Opt 2011;31(5):502–15.

Daruis DDI, Osman H, Sukadarin EH, Mustaffa F, Ardimansyah H, Sain ZM, et al. Increasing blink rates: reducing dried eye symptoms with eye rest-break application. MJPHM 2020;20(Suppl 1):186–91.

Occupational Safety and Health Administration (OSHA). eTools: computer workstations – workstation components – monitors [Internet]. 2000 [cited 2025 Dec 5]. Available from: https://shorturl.asia/Z2yMl

กรมสวัสดิการและคุ้มครองแรงงาน. ประกาศกรมสวัสดิการและคุ้มครองแรงงาน เรื่อง มาตรฐานความเข้มของแสงสว่าง. ราชกิจจานุเบกษา เล่มที่ 135, ตอนพิเศษ 39 ง (ลงวันที่ 21 กุมภาพันธ์ 2561).

Talens-Estarelles C, Cerviño A, García-Lázaro S, Fogelton A, Sheppard A, Wolffsohn JS. The effects of breaks on digital eye strain, dry eye and binocular vision: testing the 20-20-20 rule. Cont Lens Anterior Eye 2023;46(2):101744.

Kumar S, Pandey H. Impact of 20-20-20 rule and daily reminders in relieving digital eye strain. Int J Sci Healthc Res 2024;9(2):339-51.

Domkin D, Forsman M, Richter HO. Effect of ciliary-muscle contraction force on trapezius muscle activity during computer mouse work. Eur J Appl Physiol 2019;119(2):389-97.

Aggarwala KRG. Ocular accommodation, intraocular pressure, development of myopia and glaucoma: role of ciliary muscle, choroid and metabolism. Med Hypothesis Discov Innov Ophthalmol 2020;9(1):66-70.

Cardona G, García C, Serés C, Vilaseca M, Gispets J. Blink rate, blink amplitude, and tear film integrity during dynamic visual display terminal tasks. Curr Eye Res 2011;36(3):190-7.

Hirota M, Uozato H, Kawamorita T, Shibata Y, Yamamoto S. Effect of incomplete blinking on tear film stability. Optom Vis Sci 2013;90(7):650-7.