การพัฒนาแบบคัดกรองความเสี่ยงคลอดก่อนกำหนดด้วยตนเองของหญิงตั้งครรภ์
คำสำคัญ:
คลอดก่อนกำหนด, การประเมินตนเอง, การวิจัยและพัฒนาบทคัดย่อ
งานวิจัยและพัฒนานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบคัดกรองความเสี่ยงคลอดก่อนกำหนดด้วยตนเองของหญิงตั้งครรภ์แบ่งการศึกษาเป็นสองระยะ โดยระยะที่ 1 เป็นการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมและทบทวนวรรณกรรม เพื่อนำไปพัฒนาแบบคัดกรองความเสี่ยง ระยะที่ 2 เป็นการตรวจสอบความเชื่อมั่นของแบบคัดกรองความเสี่ยงที่พัฒนาขึ้น คัดเลือกโรงพยาบาลเก็บข้อมูลโดยการสุ่มแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วน กลุ่มตัวอย่างเป็นหญิงตั้งครรภ์ที่เข้ารับบริการฝากครรภ์ในโรงพยาบาลสังกัดสำนักงานสาธารณสุขจังหวัดศรีสะเกษ จำนวน 35 คน สุ่มโดยวิธีคัดเลือกแบบต่อเนื่องตามเกณฑ์ที่กำหนด เก็บข้อมูลโดยใช้แบบคัดกรองความเสี่ยงคลอดก่อนกำหนดที่พัฒนาขึ้นที่มีค่าความตรงตามเนื้อหา เท่ากับ 1 วิเคราะห์ผลโดยใช้สถิติ Inter-rater reliability ด้วยวิธี Test - retest
ผลการศึกษา พบหลักฐานเชิงประจักษ์จากฐานข้อมูล PubMed 1,845 บทความ CINAHL 897 บทความ Scorpus 930 บทความ Google scholar 3,452 บทความ Cochrane 104 บทความ ฐานข้อมูลที่ผ่านการรับรองของ Thai-Journal Citation Index Centre ของประเทศไทย 109 บทความ รวม 9,487 บทความ คัดเลือกตามเกณฑ์คัดเข้าและตัดออกตามเกณฑ์ คงเหลือนำไปเพื่อการพัฒนา 22 บทความ ประกอบด้วยปัจจัยเสี่ยงคลอดก่อนกำหนดจำนวน 33 ข้อ จำแนกเป็น 4 ด้าน ดังนี้ 1) ข้อมูลทั่วไปของหญิงตั้งครรภ์ 2) โรคประจำตัว 3) ประวัติทางสูติกรรม 4) ประวัติการตั้งครรภ์ในปัจจุบัน ปัจจัยเสี่ยงที่หญิงตั้งครรภ์สามารถคัดกรองได้ด้วยตนเอง จำนวน 28 ข้อ โดยให้ตอบว่า “ใช่ หรือ ไม่ใช่” คัดกรองด้วยบุคลากรทางการแพทย์ จำนวน 5 ข้อ ผลการวิเคราะห์ข้อมูลความเชื่อมั่นของแบบคัดกรองด้วยสถิติ Intra – class correlation coefficient พบค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์รายด้านและทั้งฉบับเท่ากับ 1.00 (ICC = 1.00, p < .001) จึงมีความเป็นไปได้ที่จะนำแบบคัดกรองความเสี่ยงคลอดก่อนกำหนดที่พัฒนาขึ้นไปใช้ในทางปฏิบัติ โดยให้หญิงตั้งครรภ์คัดกรองความเสี่ยงด้วยตนเอง อันจะนำไปสู่การดูแลและป้องกันการคลอดก่อนกำหนดที่เหมาะสม อย่างไรก็ตามก่อนนำไปใช้ควรศึกษาความสอดคล้องหรือความแม่นยำของการคัดกรองระหว่างหญิงตั้งครรภ์กับบุคลากรทางการแพทย์ เพื่อเพิ่มความมั่นใจในแบบคัดกรอง
Downloads
เอกสารอ้างอิง
American College of Obstetricians and Gynecologists. Prediction and prevention of spontaneous preterm birth: ACOG practice bulletin, number 234. Obstet Gynecol. 2021;138(2):e65–90.
Jin JH, Lee SA, Yoon SW. Medical utilization and costs in preterm infants in the first 6 years of life after discharge from neonatal intensive care unit: a nationwide population-based study in Korea. J Korean Med Sci. 2022;37(12):e93.
World Health Organization. Preterm birth [Internet]. 2022 [cited 2023 Dec 22]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/preterm-birth
Ministry of Public Health. Health Data Center: Percentage of Thai women giving birth prematurely in fiscal year 2023, Sisaket province [Internet]. 2023 [cited 2022 Jan 22]. Available from: https://ssk.hdc.moph.go.th/hdc/reports/report.php?cat_id=1ed90bc32310b503b7ca9b32af425ae5&id=ecdbfc8b4725386c34623ce99f0f4b8d (in Thai)
Maternal and Child Health Board. Guideline for pregnant women and childbirth, Sisaket. Sisaket: Sisaket Provincial Public Health Office; 2022. (in Thai)
Royal Thai College of Obstetricians and Gynaecologists. RTCOG Clinical practice guideline: 50th Anniversary Edition of the Royal College of Obstetricians and Gynecologists of Thailand. Bangkok: RTCOG; 2022. (in Thai)
Xiu Y, Lin Z, Pan M. Development and validation of a risk prediction model for spontaneous preterm birth. Am J Transl Res. 2024;16(11): 6500-9.
Saade GR, Boggess KA, Sullivan SA, Markenson GR, Iams JD, Coonrod DV, et al. Development and validation of a spontaneous preterm delivery predictor in asymptomatic women. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(5):633.e1-633.e24.
Ferreira A, Bernardes J, Gonçalves H. Risk scoring systems for preterm birth and their performance: a systematic review. J Clin Med. 2023;12(13):4360.
Salunkhe AH, Salunkhe JA, Mohite VR, More U, Pratinidhi AK, Kakade SV. Development of risk scoring scale tool for prediction of preterm birth. Indian J Community Med. 2019;44(2):102–6.
Miller DP, Foley KL, Bundy R, Dharod A, Wright E, Dignan M, et al. Universal screening in primary care practices by self-administered tablet vs nursing staff. JAMA Netw Open. 2022;5(3):e221480.
Toquinto SM, Berglas NF, McLemore MR, Delgado A, Roberts SCM. Pregnant women’s acceptability of alcohol, tobacco, and drug use screening and willingness to disclose use in prenatal care. Women's Health Issues. 2020;30(5):345–52.
Azadnajafabad S, Saeedi Moghaddam S, Rezaei N, Ghasemi E, Naderimagham S, Azmin M, et al. A report on statistics of an online self-screening platform for COVID-19 and its effectiveness in Iran. Int J Health Policy Manag. 2022;11(7):1069–77.
Liu S, Li J, Wan DY, Li R, Qu Z, Hu Y, et al. Effectiveness of eHealth self-management interventions in patients with heart failure: systematic review and meta-analysis. J Med Internet Res. 2022;24(9):e38697.
Sandhu A, Mosli M, Yan B, Wu T, Gregor J, Chande N, et al. Self-screening for malnutrition risk in outpatient inflammatory bowel disease patients using the Malnutrition Universal Screening Tool (MUST). J Parenter Enteral Nutr. 2016;40(4):507–10.
Ubahad C, Supon M. Results of the development of a screening form for premature birth risk, Sisaket province. Sisaket Journal of Research and Health Development. 2023;2(Suppl. 2):73-82. (in Thai)
Nobelius D. Managing R&D processes-focusing on technology development, product development, and their interplay [Dissertation]. Göteborg: Department of Operations Management and Work Organization School of Technology Management and Economics, Chalmers University of Technology; 2020.
Joanna Briggs Institute. Joanna Briggs Institute Reviewers’ Manual: 2014 edition. Adelaide: JBI; 2014.
Pubrica Academy. PCC Research question framework [Internet]. 2025 [cited 2025 Jan 22]. Available from: https://pubrica.com/academy/concepts-definitions/pcc-research-question-framework/
Thanomsieng N. Relative risk & odds ratio. [Internet]. 2015 [cited 2023 Jan 22]. Available from: https://www.coursehero.com/file/44876371/Relative-Risk-Odds-Ratiopdf/ (in Thai)
Joanna Briggs Institute. JBI Levels of evidence [Internet]. 2013 [cited 2022 Aug 10]. Available from: https://kku.world/a8a05
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:71.
Punyapornwithaya V. Sample size calculation using G*power program for research using animals. [Internet]. 2020 [cited 2025 Jan 10]. Available from: https://kku.world/rk39ld (in Thai)
Cohen JM, Uphoff NT. Rural development participation: concepts and measures for project design, implementation and evaluation. Ithaca (NY): Rural Development Committee, Center for International Studies, Cornell University; 1977.
Polit DF, Beck CT. Nursing research: generating and assessing evidence for nursing practice. 10th ed. Philadelphia: Wolters Kluwer Health; 2017.
McHugh ML. Interrater reliability: The kappa statistic. Biochem Med. 2012;22(3):276–82.
Harron K, Verfuerden M, Ibiebele I, Liu C, Kopp A, Guttmann A, et al. Preterm birth, unplanned hospital contact, and mortality in infants born to teenage mothers in five countries: an administrative data cohort study. Paediatr Perinat Epidemiol. 2020;34(6):645–54.
Jiang M, Mishu MM, Lu D, Yin X. A case control study of risk factors and neonatal outcomes of preterm birth. Taiwan J Obstet Gynecol. 2018;57(6):814–8.
Acharya D, Gautam S, Poder TG, Lewin A, Gaussen A, Lee K, et al. Maternal and dietary behavior-related factors associated with preterm birth in Southeastern Terai, Nepal: a cross sectional study. Front Public Health. 2022;10:946657.
Stylianou-Riga P, Kouis P, Kinni P, Rigas A, Papadouri T, Yiallouros PK, et al. Maternal socioeconomic factors and the risk of premature birth and low birth weight in Cyprus: a case-control study. Reprod Health. 2018;15(1):157.
Zong X, Wang H, Yang L, Guo Y, Zhao M, Magnussen CG, et al. Maternal pre-pregnancy body mass index categories and infant birth outcomes: a population-based study of 9 million mother-infant pairs. Front Nutr. 2022;9:789833.
Scott KA, Chambers BD, Baer RJ, Ryckman KK, McLemore MR, Jelliffe-Pawlowski LL. Preterm birth and nativity among Black women with gestational diabetes in California, 2013-2017: a population-based retrospective cohort study. BMC Pregnancy Childbirth. 2020;20(1):593.
Wedlund F, von Wowern E, Hlebowicz J. Increased cesarean section rate and premature birth according to modified WHO maternal cardiovascular risk in pregnant women with congenital heart disease. PLoS One. 2023;18(11):e0294323.
Hanif A, Ashraf T, Pervaiz MK, Guler N. Prevalence and risk factors of preterm birth in Pakistan. J Pak Med Assoc. 2020;70(4):577–82.
Soundarajan P, Muthuramu P, Veerapandi M, Mariappan R. Retrospective study factors related to preterm birth in Government Raja Mirasudar hospital and obstetric and perinatal outcome. International Journal of Reproduction, Contraception, Obstetrics and Gynecology. 2016;5(9):3006–11.
Kinpoon K, Chaiyarach S. The incidence and risk factors for preterm delivery in northeast Thailand. Thai Journal of Obstetrics and Gynaecology. 2021;29(2):100–11. (in Thai)
Liu D, Lin G, Qu M, Alexander JM. Socioeconomic impacts on the intergenerational associations of preterm birth. J Matern Fetal Neonatal Med. 2022;35(25):7173–8.
Suff N, Xu VX, Glazewska-Hallin A, Carter J, Brennecke S, Shennan A. Previous term emergency caesarean section is a risk factor for recurrent spontaneous preterm birth: a retrospective cohort study. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2022;271:108–11
Nyamasege CK, Kimani-Murage EW, Wanjohi M, Kaindi DWM, Ma E, Fukushige M, et al. Determinants of low birth weight in the context of maternal nutrition education in urban informal settlements, Kenya. J Dev Orig Health Dis. 2019;10(2):237–45.
Brhane M, Hagos B, Abrha MW, Weldearegay HG. Does short inter-pregnancy interval predicts the risk of preterm birth in Northern Ethiopia? BMC Res Notes. 2019;12(1):405.
Cavoretto P, Candiani M, Giorgione V, Inversetti A, Abu-Saba MM, Tiberio F, et al. Risk of spontaneous preterm birth in singleton pregnancies conceived after IVF/ICSI treatment: Meta-analysis of cohort studies. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018;51(1):43-53.
Pérez-Molina JJ, González-Cruz MJ, Panduro-Barón JG, Santibáñez-Escobar LP, Quezada-Figueroa NA, Bedolla-Barajas M. Enfermedad periodontal como factor de riesgo adicional asociado con nacimiento pretérmino en México: Un estudio de casos Y controles. Gac Med Mex. 2019;155(2):143–8.
Pun KD, Rishal P, Darj E, Infanti JJ, Shrestha S, Lukasse M, et al. Domestic violence and perinatal outcomes - a prospective cohort study from Nepal. BMC Public Health. 2019;19(1):671.
El-Shahawy O, Labib K, Stevens E, Kahn LG, Anwar W, Oncken C, et al. Exclusive and dual cigarette and hookah smoking is associated with adverse perinatal outcomes among pregnant women in Cairo, Egypt. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(24):12974.
Admon LK, Bart G, Kozhimannil KB, Richardson CR, Dalton VK, Winkelman TNA. Amphetamine- and opioid-affected births: incidence, outcomes, and costs, United States, 2004-2015. Am J Public Health. 2019;109(1):148–54.
Fabricant SP, Greiner KS, Caughey AB. Trauma in pregnancy and severe adverse perinatal outcomes. J Matern Fetal Neonatal Med. 2021;34(18):3070–4.
Ahmadi A, Ramazanzadeh R, Sayehmiri K, Sayehmiri F, Amirmozafari N. Association of Chlamydia trachomatis infections with preterm delivery: a systematic review and meta-analysis. BMC Pregnancy Childbirth. 2018;18(1):240.
Souza RT, Costa ML, Mayrink J, Feitosa FE, Filho EAR, Leite DF, et al. Clinical and epidemiological factors associated with spontaneous preterm birth: a multicentre cohort of low risk nulliparous women. Sci Rep. 2020;10(1):855.
Uwambaye P, Munyanshongore C, Rulisa S, Shiau H, Nuhu A, Kerr MS. Assessing the association between periodontitis and premature birth: a systematic review case-control study. BMC Pregnancy Childbirth. 2021;21(1):204.
Li Y, Fu X, Guo X, Liang H, Cao D, Shi J. Maternal preterm birth prediction in the United States: a case-control database study. BMC Pediatr. 2022;22(1):547.
Kassahun EA, Gebreyesus SH, Tesfamariam K, Endris BS, Roro MA, Getnet Y, Hassen HY, Brusselaers N, Coenen S. Development and validation of a simplified risk prediction model for preterm birth: a prospective cohort study in rural Ethiopia. Sci Rep. 2024;14(1):4845.
Watson HA, Seed PT, Carter J, Hezelgrave NL, Kuhrt K, Tribe RM, Shennan AH. Development and validation of predictive models for QUiPP App v.2: tool for predicting preterm birth in asymptomatic high-risk women. Ultrasound Obstet Gynecol. 2020;55(3):348-56.
Seto MTY, Ko JKY, Cheung KW, To KKW, Hui PW, Lao TT, et al. The accuracy of self-screening of group B streptococcus in pregnant women-a randomized crossover study. J Obstet Gynaecol Can. 2019;41(6):792–7.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารการพยาบาลและการดูแลสุขภาพ
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
