การพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโรคเฝ้าระวังจากผลกระทบของมลพิษทางอากาศ และความสัมพันธ์กับระดับมลพิษทางอากาศ จังหวัดเชียงราย
Main Article Content
บทคัดย่อ
ความเป็นมา:พ.ศ. 2566 จังหวัดเชียงรายมีจํานวนผู้ป่วยโรคเฝ้าระวังจากผลกระทบของมลพิษทางอากาศ จํานวน 231,390 คน เป็นอันดับสองในเขตสุขภาพที่ 1 รองจากจังหวัดเชียงใหม่การศึกษาผลกระทบดังกล่าวจึงมีความสําคัญต่อการบริหารสาธารณสุขเชิงพื้นที่
วัตถุประสงค์:เพื่อทําการพยากรณ์จํานวนผู้ป่วยรายเดือนด้วยโรคเฝ้าระวังผลกระทบจากมลพิษทางอากาศรวม12 กลุ่มโรคและจํานวนผู้ป่วยรายเดือนโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง ปี พ.ศ. 2567 ด้วยวิธีบ๊อกซ์-เจนกินส์และหาความสัมพันธ์ระหว่างจํานวนผู้ป่วยฯ กับคุณภาพอากาศ
วิธีการศึกษา:รวบรวมข้อมูลจํานวนผู้ป่วยรายเดือนและคุณภาพอากาศจากฐานข้อมูลกระทรวงสาธารณสุขและกรมควบคุมมลพิษตามลําดับสร้างแบบจําลองอนุกรมเวลาARIMAด้วยฟังก์ชั่น auto.arima()และคํานวณสหสัมพันธ์ด้วยโปรแกรมวิเคราะห์สถิติ jamovi
ผลการศึกษา:เมื่อใช้ข้อมูลจํานวนผู้ป่วย 36 เดือน พ.ศ. 2564 ถึง 2566 ได้แบบจําลองพยากรณ์จํานวนผู้ป่วยรายเดือนด้วยโรคเฝ้าระวังผลกระทบจากมลพิษทางอากาศรวม12 กลุ่มโรคARIMA(1,0,1)(1,1,0)12with driftค่าเฉลี่ยร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAPE)6.28และแบบจําลองพยากรณ์จํานวนผู้ป่วยรายเดือนโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12MAPE 7.30 ข้อมูลจํานวนผู้ป่วยฯ และค่าเฉลี่ยรายเดือนของฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 10 ไมครอน (PM10) และ ฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอน (PM2.5) ที่มีข้อมูลตรงกัน คือกรกฎาคม 2563 ถึง ตุลาคม 2566 สหสัมพันธ์สเปียร์แมนจํานวนผู้ป่วยรายเดือนโรคโดยรวมกับ ค่าเฉลี่ยรายเดือน PM10 และ PM2.5มีค่าระหว่าง 0.17 ถึง 0.39 มีความสัมพันธ์กันต่ํามากถึงอย่างอ่อนสหสัมพันธ์สเปียร์แมนจํานวนผู้ป่วยรายเดือนโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังกับค่าเฉลี่ยรายเดือน PM10และ PM2.5 มีค่าระหว่าง0.43ถึง 0.60 (p-value <.001) มีค่าความสัมพันธ์อย่างอ่อน
สรุปและข้อเสนอแนะ:MAPEมีค่าน้อยกว่า 10อยู่ในเกณฑ์ใช้พยากรณ์ได้ดี การตรวจสอบผลการพยากรณ์กับค่าจริงตามรายงานของกระทรวงสาธารณสุขเป็นสิ่งจําเป็นในการพัฒนาแบบจําลองให้มีความแม่นยําสูงขึ้น
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
World Health Organization. Air quality, energy and health [Internet]. 2024 [cited 2024 Jan 15]. Available from: https://www.who.int/teams/environment-climate-change-and-health/air-quality-energy-and-health/health-impacts
Soyiri IN, Reidpath DD. An overview of health forecasting. Environ Health Prev Med. 2013;18(1):1-9.
Zheng YL, Zhang LP, Zhang XL, Wang K, Zheng Y-J. Forecast model analysis for the morbidity of tuberculosis in Xinjiang, China. PLoS ONE. 2015;10(3):e0116832.
Khan N, Arshad A, Azam M, Al-Marshadi AH, Aslam M. Modeling and forecasting the total number of cases and deaths due to pandemic. J Med Virol. 2022;94(4):1592-1605.
Singh T, Kaur A, Katyal SK, Walia SK, Dhand G, Sheoran K, et al. Exploring the relationship between air quality index and lung cancer mortality in India: predictive modeling and impact assessment. Sci Rep. 2023;13(1):20256.
Ministry of Public Health [Internet]. 2024. Standard reporting group >> Illness from air pollution >> Number of sick people, classified by disease group, disease, and month, with diseases related to air pollution Regional Health Office 1 Chiang Rai, 2020 to 2023; 2024 [cited 2024 May 15]. Available from: https://hdcservice.moph.go.th/hdc/reports/report.php?&cat_id=9c64%207c1f31ac73f4396c2cf987e7448a&id=5968980caf87d4518aa9f0263a9299c6#
Department of Provincial Administration. Registration Management Office [Internet]. Pathum Thani: Registration Management Office; c2024. Official population statistics from the civil registration(monthly), population by age, provinces 51 Chiang Mai, 57 Chiang Rai, June 2023; 2024 [cited 2024 May 15]. Available from: https://hdcservice.moph.go.th/hdc/reports/report.php?&cat_id=9c647c1f31ac73f4396c2cf987e7448a&id=5968980caf87d4518 aa9f0263a9299c6#]
Pollution Control Department [Internet]. Bangkok: Pollution Control Department; c2022. Air4Thai Monthly historical data, Northern Region, Chiang Rai -Provincial Office of Natural Resources and Environment Chiang Rai (57T) and Mae Sai District Health Office (73T); 2024 [cited 2024 Jan 15]. Available from: http://air4thai.pcd.go.th/webV3/#/History
Hyndman, R.J. and Athanasopoulos, G.Forecasting: Principles and Practice. 2nd ed. Melbourne: OTexts;2018.
Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ. Forecasting methods and applications. 3rd ed. Delhi: Wiley India;2008
Hyndman R, Athanasopoulos G, Bergmeir C, Caceres G, Chhay L, O'Hara-Wild M, et al. Forecasting functions for time series and linear models. R package version 8.21.1 [Internet]. 2023 [cited 2024 Jan 10]. Available from: https://pkg.robjhyndman.com/forecast/
R a language and environment for statistical computing: reference index [Internet]. Vienna: R Foundation for Statistical Computing; 2010 [cited 2024 Jan 10]. Available from: https://cran.r-project.org
The R Project for Statistical Computing [Internet]. 2024 [cited 2024 Jan 10]; Available from: https://www.r-project.org/
Lewis CD. Industrial and business forecasting methods. Butterworths: London; 2023.
Statistics How To [Internet]. [cited 2024 Jan 10]. Spearman Rank Correlation (Spearman’s Rho): Definition and How to Calculate it. Available from: https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/correlation-coefficient-formula/spearman-rank-correlation-definition-calculate/
The jamovi project. jamovi. (Version 2.3) [Internet]. 2022 [cited 2024 Jan 10]; Available from: https://www.jamovi.org
Chan YH. Biostatistics 104: correlational analysis. Singap Med J. 2003;44(12):614–9.
Mahidol University Central Institutional Review Board (MU-CIRB). Self-Assessment form whether an activity is human subject research which requires ethical approval [Internet]. 2022 [cited 2024 Jan 15]. Available from: https://sp.mahidol.ac.th/th/ethics-human/forms/checklist/2022-Human%20Research%20Checklist-researcher.pdf
Bai L, Lu K, Dong Y, Wang X, Gong Y, Xia Y, et al. Predicting monthly hospital outpatient visits based on meteorological environmental factors using the ARIMA model. Sci Rep. 2023 15;13(1):2691.
Teng Y, Jian Y, Chen X, Li Y, Han B, Wang L. Comparison of three prediction models for predicting chronic obstructive pulmonary disease in China. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2023;18: 2961–9.
Slama A, Sliwczynski A, Woznica J, Zdrolik M, WisnickiB, Kubajek J, et al. Impact of air pollution on hospital admissions with a focus on respiratory diseases: a time-series multi-city analysis. Environ Sci Pollut Res Int. 2019;26(17):16998-17009.