ผู้บริหารทางการพยาบาลกับการใช้ข้อมูลมหัต
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ข้อมูลมหัต(Big data)หมายถึงจำนวนหรือปริมาณข้อมูลที่มีจำนวนมากมีความยากในการจัดเก็บประมวลผลและวิเคราะห์ฐานข้อมูลผ่านวิธีการแบบดั้งเดิมเกี่ยวข้องกับกระบวนต่างๆในการระบุและการแปลผลข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกใหม่มีคุณลักษณะที่สำคัญ 3 ประการ คือ ปริมาณ ความหลากหลาย และ ความเร็ว ซึ่งมีความเกี่ยวเนื่องกัน นอกจากนี้ประเภทของข้อมูลมหัต(Big data)ทางด้านสุขภาพที่ใช้กันแพร่หลายในปัจจุบัน สามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ประเภท คือ 1) ข้อมูลที่มีโครงสร้าง 2) ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และ 3) ข้อมูลกึ่งโครงสร้างปัจจุบันข้อมูลมหัต(Big data)ไม่ได้ถูกจำกัดเฉพาะในแง่มุมใดแง่มุมหนึ่งเท่านั้นแต่กลับถูกใช้อย่างแพร่หลายในทุกๆ ด้านรวมทั้งด้านสุขภาพพยาบาลเป็นกลุ่มบุคคลที่มีโอกาสเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลมหัต(Big data)ได้มากที่สุดกลุ่มหนึ่งเนื่องจากพยาบาลเป็นผู้ซึ่งได้ชื่อว่าเป็นหนึ่งในหัวใจสำคัญของระบบบริการสุขภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้บริหารทางการพยาบาลทั้ง 3 ระดับ ได้แก่ ผู้บริหารทางการพยาบาลระดับต้นเป็นพยาบาลวิชาชีพที่อยู่ในตำแหน่งบริหารระดับหน่วยงานใช้ข้อมูลมหัต(Big data)ด้านกำหนดตัวชี้วัดผลลัพธ์การพยาบาลและผลลัพธ์ด้านผู้ใช้บริการผู้บริหารทางการพยาบาลระดับกลาง เป็นพยาบาลวิชาชีพที่อยู่ในตำแหน่งบริหารระดับรองลงมาจากผู้บริหารการพยาบาลระดับสูงใช้ข้อมูลมหัต (Big data) จากรายงานของผู้บริหารระดับต้น เพื่อวางแผนยุทธศาสตร์ระยะสั้นและระยะยาว และผู้บริหารการพยาบาลระดับสูงตำแหน่งบริหารสูงสุดของสายบังคับบัญชาในฝ่ายการพยาบาลใช้ข้อมูลมหัต(Big data) ในการวางแผนเพื่อผลักดันหรือปรับเปลี่ยนแนวทางการปฏิบัติในระดับนโยบาย บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายการใช้ข้อมูลมหัต(Big data) ในบริบทต่างๆ ของผู้บริหารทางการพยาบาลในระดับต่างๆ รวมถึงข้อเสนอแนะสำหรับผู้บริหารทางการพยาบาลในแต่ละระดับในการพิจารณาถึงความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูลก่อนนำมาใช้งาน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Ahmad, M., Hani, S. H. B., Sabra, M. A., & Almahmoud, O. (2023). Big data can help prepare nurses and improve patient outcomes by improving quality, safety, and outcomes. Frontiers of Nursing, 10(2). 241-248.
Bangkok Bank. (2022). ‘Big Data’, a big issue that SME entrepreneurs pay attention to in order to survive in the battleground in the digital age. Retrieved 8 June 2023 form https://www.bangkokbanksme.com/en/8sme1-big-
data-smes-need-to-pay-attention. [In Thai].
Boonyoung, N. (2010). Nursing strategic plan. Thai Journal of Nursing Council, 25(2), 18-27. [In Thai].
Chaichana, I. (2022). What is social listening? Why importance and how?. Retrieved 14 October 2023 form https://bigdata.go.th/data-for-business/what-is-social-listening/. [In Thai].
Dash, S. Shakyawar, S. K, Sharma, M., & Kaushik, S. (2019). Big data in healthcare: management, analysis and future prospects. Journal of Big Data, 6(54). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0217-0.
Davison, C. B. (2015). Addressing the challenges of teaching big data in technical education. The CTE Journal, 3(1), 43-50.
Englebright, J., & Caspers, B. (2016). The role of the chief nurse executive in the big data revolution. Nurse Leader, 14(4), 280-284.
Gleason, K. T., & Himmelfarb, C. R. D. (2017). Big data: Contributions, limitations, and implications for cardiovascular nurses. The Journal of cardiovascular nursing, 32(1), 4-6.
Onchawiang, D., & Thamma, D. (2021). Bigdata and the development of manpower potential. Manpower Potential Development Journal for Eastern Economic Corridor, 1(2). 27-44. [In Thai].
Phisanchana, P. (2022). Thai customas big data. Retrieved 11 November 2023 form https://www.customs.go.th. [In Thai].
Preechakoon, B., Molek, R., Chuwongin, D., Gongmuang, P., & Sombutboon, M. (2020). Nursing in data technology Era. J Chulabhorn Royal Acad, 3(1), 19-39. [In Thai].
Sathira-angura, T., Leelawongs, S., Srisuthisak, S., Puttapitukpol, S., Yonchoho, N., & Jamsomboon, K. (2021). Development of nursing administration model in the COVID-19 outbreak situation. Journal of Health Science, 30(2), 320-333. [In Thai].
Sharma, S. K., & Rani, R. (2020). Nurse-to-patient ratio and nurse staffing norms for hospitals in India: a critical analysis of national benchmarks. J Family Med Prim Care, 9 (6), 2631–2637.
Sitakalin, P. (2014). Benchmarking with hospital management. School of health science’s e-pamphlet. Retrieved 7
February 2023 form https://www.stou.ac.th/schools/shs/booklet/book572/Hospital572.pdf. [In Thai].
Smallwood, C. D. (2020). Monitoring big data during mechanical ventilation in the ICU. RESPIRATORY CARE, 65(6), 894-910. https://doi: 10.4187/respcare.07500.
Stifter, J., Yao, Y., Lodhi, M. K., Lopez, K. D., Khokhar, A., Wilkie, D. J., …Keenan, G. M. (2015). Nurse continuity and hospital-acquired pressure ulcers: a comparative analysis using an electronic health record “big data” set. Nursing Research, 64(5), 361-371.
Subrahmanya, S. V. G., Shetty, D. K., Patil, V., Hameed, B. Z., Paul, R., Smriti, K., …Somani, B. K. (2022). The role of data science in healthcare advancements: applications, benefits, and future prospects. Irish Journal of Medical Science, 191(4), 1473-1483.
Thailand Nursing and Midwifery Council. (2018). Announcement of the nursing and midwifery council on the nursing and midwifery council's policy on manpower in the nursing team. Retrieved 18 March 2023 from https://www.tnmc.or.th/images/userfiles/files/003(1).pdf.
Zhu, R., Han, S., Su, Y., Zhang, C., Yu, Q., & Duan, Z. (2019). The application of big data and the development of nursing science: A discussion paper. International Journal of Nursing Sciences, 6(2), 229-234.
http:// doi.org/10.1016/j.ijnss.2019.03.001.
