อุบัติการณ์และการวิเคราะห์เชิงพื้นที่วัณโรคปอดรายใหม่ จังหวัดยโสธร ปี พ.ศ. 2565–2567

ผู้แต่ง

  • ชิตณรงค์ เชื้อบัณฑิต นักศึกษาหลักสูตรสาธารณสุขศาสตรมหาบัณฑิต กลุ่มวิชาวิทยาการระบาด คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
  • สุพจน์ คำสะอาด สาขาวิชาวิทยาการระบาดและชีวสถิติ คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
  • อรยา สาหัส สำนักงานสาธารณสุขอำเภอท่าอุเทน จังหวัดนครพนม

คำสำคัญ:

อุบัติการณ์, การวิเคราะห์เชิงพื้นที่, วัณโรคปอดรายใหม่

บทคัดย่อ

หลักการและวัตถุประสงค์: อุบัติการณ์ผู้ป่วยวัณโรครายใหม่และผู้ป่วยที่กลับเป็นซ้ำที่ขึ้นทะเบียนรับการรักษามีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้น การประยุกต์ใช้ระบบภูมิสารสนเทศร่วมกับการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงพื้นที่ จึงเป็นแนวทางหนึ่งที่สามารถช่วยสนับสนุนการวางแผน ติดตาม และตัดสินใจในการดำเนินงานด้านการป้องกันและควบคุมวัณโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ การศึกษาในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาปัจจัยเชิงพื้นที่ที่อาจเกี่ยวข้องกับการเกิดวัณโรค และเพื่อวิเคราะห์อุบัติการณ์ของวัณโรคปอดรายใหม่ จังหวัดยโสธร ระหว่างปี พ.ศ. 2565-2567

วิธีการศึกษา: การศึกษาในครั้งนี้เป็นการศึกษาแบบ Analytical retrospective cohort study โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยวัณโรคปอดรายใหม่ ที่มีภูมิลำเนาอยู่ในจังหวัดยโสธร และได้รับการวินิจฉัยและขึ้นทะเบียนในระบบรายงานข้อมูลวัณโรคแห่งประเทศไทย ระหว่างวันที่ 1 มกราคม 2565 – 31 ธันวาคม 2567 จำนวน 1,432 คน (ครอบคลุมพื้นที่ 79 ตำบล) ในจังหวัดยโสธร ปัจจัยที่ศึกษา ได้แก่ ข้อมูลส่วนบุคคล (อายุ เพศ ที่อยู่ อาชีพ รายได้ครัวเรือนต่อปี โรคประจำตัว และผลตรวจ Acid-Fast Bacilli; AFB) ภูมิอากาศ และสิ่งแวดล้อม โดยประเมินหาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ กับอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ ด้วยสถิติ Getis-Ord Gi* Moran’s I และ Anselin Local Moran’s I (LISA) พร้อมทั้งคำนวณอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ และนำเสนอช่วงเชื่อมั่น 95% (95% CI)

ผลการศึกษา: พบว่า อัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ จังหวัดยโสธร ระหว่างปี พ.ศ. 2565-2567 ทั้งสองเพศเท่ากับ 19.1 คนต่อประชากรแสนคนต่อปี  (95%CI=18.05-20.14) เมื่อเปรียบเทียบระหว่างเพศ เพศชายมีอัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่สูงกว่าเพศหญิง (เพศชาย= 27.4 คนต่อประชากรแสนคนต่อปี 95%CI=25.64-29.18; เพศหญิง=11.0 คนต่อประชากรแสนคนต่อปี 95%CI=9.90-12.14) เมื่อวิเคราะห์อุบัติการณ์จำแนกรายตำบล พบว่า ตำบลน้ำคำใหญ่ มีอัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่สูงที่สุด (age standardized rate; ASR=57.1, 95%CI= 33.95-80.32) รองลงมาคือ ตำบลในเมือง (ASR=55.8, 95%CI=40.89-70.77) และตำบลฟ้าหยาด (ASR=44.3, 95%CI=19.08-50.53) ตามลำดับ อัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่เพศหญิง พบว่า มีอัตราอุบัติการณ์สูงที่สุดที่ตำบลฟ้าห่วน (ASR=27.6, 95%CI=10.30-44.87) รองลงมาคือตำบลเหล่าไฮ (ASR=24.8, 95%CI=0.45-49.18) และตำบลโพธิ์ไทร (ASR=21.4, 95%CI=7.76-34.99) ตามลำดับ

ผลการวิเคราะห์เชิงพื้นที่โดยใช้สถิติ Getis-Ord Gi* พบความสัมพันธ์เชิงพื้นที่กับการเกิดวัณโรคปอดรายใหม่ในจังหวัดยโสธร ระหว่างปี พ.ศ. 2565-2567 พบมีการรวมกลุ่มในลักษณะของ High Clustering อย่างชัดเจนในหลายพื้นที่ ซึ่งหมายถึงพื้นที่ที่มีอัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่สูงเมื่อเทียบกับพื้นที่โดยรอบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยพื้นที่ที่ตรวจพบการรวมกลุ่มในลักษณะดังกล่าว ได้แก่ ตำบลศรีฐาน ตำบลกู่จาน ตำบลคูเมือง ตำบลผือฮี และตำบลค้อวัง

ผลการวิเคราะห์เชิงพื้นที่โดยใช้สถิติ Moran’s I และ LISA พบว่าความชุกของโรคโควิด-19 มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่กับการเกิดวัณโรคปอดรายใหม่ในจังหวัดยโสธร ปี พ.ศ. 2565-2567 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p-value=0.042) โดยมีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่แบบทิศทางตรงกันข้าม (Moran’s I = -0.080) ซึ่งบ่งชี้ว่า พื้นที่ที่มีความชุกของโรคโควิด-19 ในระดับสูงจะพบอัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ในระดับต่ำ และผลการวิเคราะห์ LISA พบคลัสเตอร์แบบ High-High คือ พื้นที่ที่มีความชุกโรคโควิด-19 ในระดับสูงจะพบอัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ในระดับสูง ที่ตำบลกู่จาน นอกจากนี้ค่าเฉลี่ยฝุ่นละอองขนาดเล็กที่มีขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอน

มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่กับการเกิดวัณโรคปอดรายใหม่ในจังหวัดยโสธร ปี พ.ศ. 2565-2567 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p-value<0.001) โดยมีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่แบบทิศทางตรงกันข้าม (Moran’s I = -0.108) ซึ่งบ่งชี้ว่า พื้นที่ที่มีค่าเฉลี่ยฝุ่นละอองขนาดเล็กที่มีขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอนในระดับสูงจะพบอัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ในระดับต่ำ และผลการวิเคราะห์ LISA พบคลัสเตอร์แบบ High- High คือ พื้นที่ที่มีค่าเฉลี่ยฝุ่นละอองขนาดเล็กที่มีขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอนในระดับสูงจะพบอัตราอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ในระดับสูง ที่ตำบลกู่จาน

สรุป: การศึกษาครั้งนี้พบความชุกของโรคโควิด-19 และค่าเฉลี่ยฝุ่นละอองขนาดเล็กที่มีขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอน มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่กับการเกิดวัณโรคปอดรายใหม่ โดยอุบัติการณ์วัณโรคปอดรายใหม่ในจังหวัดยโสธรเฉลี่ย ปี พ.ศ. 2565-2567 ทั้งสองเพศ เท่ากับ 19.1 คนต่อประชากรแสนคนต่อปี ซึ่งต่ำกว่าอุบัติการณ์วัณโรคระดับประเทศ เนื่องจากระดับประเทศมีการเก็บข้อมูลทั้งวัณโรครายใหม่และกลับเป็นซ้ำ ผลการศึกษานี้สามารถใช้เป็นข้อมูลเชิงนโยบายในการกำหนดแนวทางคัดกรองวัณโรคปอดในพื้นที่เสี่ยง และสนับสนุนการควบคุมปัจจัยสิ่งแวดล้อมที่อาจเกี่ยวข้องกับการแพร่กระจายของโรค ควรมีการส่งเสริมการคัดกรองวัณโรคเชิงรุกในประชาชนกลุ่มเสี่ยง รวมถึงการจัดหน่วยบริการเคลื่อนที่เพื่อเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงบริการสุขภาพของประชาชนในพื้นที่ที่มีอุบัติการณ์วัณโรคปอดสูง

เอกสารอ้างอิง

กรมควบคุมมลพิษ. (2566). รายงานสถานการณ์และการจัดการปัญหามลพิษทางอากาศและเสียงของประเทศไทย ปี 2566. ค้นเมื่อ 10 มิถุนายน 2568, จาก https://www.pcd.go.th/publication/33068/

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2565). แนวทางการควบคมวัณโรคประเทศไทย พ.ศ. 2564 (พิมพ์ครั้งที่ 2). กรุงเทพฯ: อักษรกราฟฟิคแอนด์ดีไซน์.

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2566). แนวทางการควบคมวัณโรคประเทศไทย พ.ศ. 2566. กรุงเทพฯ: อักษรกราฟฟิคแอนด์ดีไซน์.

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2567). สถานการณ์และการดำเนินงานวัณโรคของประเทศไทย ปี พ.ศ. 2562-2566. กรุงเทพฯ: อักษรกราฟฟิคแอนด์ดีไซน์.

กระทรวงมหาดไทย. (2567). จำนวนประชากรรายอายุ. ค้นเมื่อ 20 กุมภาพันธ์ 2568, จาก https://stat.bora.dopa.go.th/stat/statnew/statMONTH/statmonth/#/mainpage

กองวัณโรค กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2566). แผนปฏิบัติการระดับชาติ ด้านการต่อต้านวัณโรค ระยะที่ 2 (พ.ศ. 2566-2570). กรุงเทพฯ: อักษรกราฟฟิคแอนด์ดีไซน์.

กองวัณโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2567). .ฐานข้อมูลวัณโรคของประเทศไทย (NTIP). ค้นเมื่อ 6 กันยายน 2567, จาก https://ntip-ddc.moph.go.th/uiform/Login.aspx

สำนักงานสาธารณสุขจังหวัดยโสธร. (2566). รายงานประจำปี 2566 สสจ.ยโสธร. ค้นเมื่อ 6 9 มิถุนายน 2567, จาก https://yasothon.moph.go.th/ssjyasothon/FrontEnd/read_pdf-reportyearly.php?id=21

Amsalu, E., Liu, M., Li, Q., Wang, X., Tao, L., Liu, X., et al. (2019). Spatial-temporal analysis of tuberculosis in the geriatric population of China: An analysis based on the Bayesian conditional autoregressive model. Archives of Gerontology and Geriatrics, 83, 328-337.

Berra, T. Z., Ramos, A. C. V., Alves, Y. M., Tavares, R. B. V., Tartaro, A. F., Nascimento, M. C. D., et al. (2022). Impact of COVID-19 on Tuberculosis Indicators in Brazil: A Time Series and Spatial Analysis Study. Tropical Medicine and Infectious Disease, 7(9), 247.

Boyle, P., & Parkin, D.M. (1991). Cancer registration: Principles and methods, Statistical methods for registries. IARC Scientific Publications, (95), 126-158.

Byrne, A. L., Marais, B. J., Mitnick, C. D., Lecca, L., & Marks, G. B. (2014). Tuberculosis and chronic respiratory disease: a systematic review. International Journal of Infectious Diseases, 23, 138-146.

Corbett, E. L., Churchyard, G. J., Clayton, T. C., Williams, B. G., Mulder, D., Hayes, R. J., et al. (2000). HIV infection and silicosis: The impact of two potent risk factors on the incidence of mycobacterial disease in South African miners. AIDS, 14(17), 2759-2768.

Cuboia, N., Reis-Pardal, J., Pfumo-Cuboia, I., Manhiça, I., Mutaquiha, C., Nitrogénio, L., et al. (2024). Spatial distribution and determinants of tuberculosis incidence in Mozambique: A nationwide Bayesian disease mapping study. Retrieved June 13, 2024, from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877584523000692.

Environmental Systems Research Institute. (2023). How hot spot analysis (Getis-Ord Gi) works. Retrieved June 9, 2024, from https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.3/tool-reference/spatial-statistics/h-how-hot-spot-analysis-getis-ord-gispatialstati.htm#:~:text=The%20Hot%20Spot%20Analysis%20tool,the%20context%20of%20neighboring%20features.

Getahun, M., Beyene, D., Mollalign, H., Diriba, G., Tesfaye, E., Yenew, B., et al. (2024). Population structure and spatial distribution of Mycobacterium tuberculosis in Ethiopia. Retrieved June 9, 2024, from https://www.nature.com/articles/s41598-024-59435-3.

Guo, T., Tian, S., Xin, H., Du, J., Cao, X., Feng, B., et al. (2024). Impact of fine particulate matter on latent tuberculosis infection and activetuberculosis in older adults: A population-based multicentre cohort study. Retrieved August 19, 2024, from https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/22221751.2024.2302852?scroll=top&needAccess=true#abstract.

Gurp, M., Rood, E., Fatima, R., Joshi, P., Verma, S. C., Khan, A. H., et al. (2020). Finding gaps in TB notifications: spatial analysis of geographical patterns of TB notifications, associations with TB program efforts and social determinants of TB risk in Bangladesh, Nepal and Pakistan. Retrieved June 19, 2024, from https://link.springer.com/article/10.1186/s12879-020-05207-z

He, W. C., Ju, K., Gao, Y. M., Zhang, P., Zhang, Y. X., Jiang, Y., et al. (2020). Spatial inequality, characteristics of internal migration, and pulmonary tuberculosis in China, 2011-2017: A spatial analysis. Retrieved August 19, 2024, from https://link.springer.com/article/10.1186/s40249-020-00778-0

Huang, G., Xu, Z., Bai, L., Liu, J., Yu, S., & Yao, H. (2024). Spatiotemporal analysis of tuberculosis in the Hunan Province, China, 2014-2022. Retrieved August 19, 2024, from https://www.frontiersin.org/journals/public-health/articles/10.3389/fpubh.2024.1426503/full

Hwang, S. S., Kang, S., Lee, J. Y., Lee, J. S., Kim, H. J., Han, S. K., et al. (2014). Impact of outdoor air pollution on the incidence of tuberculosis in the Seoul metropolitan area, South Korea. The Korean Journal of Internal Medicine, 29(2), 183-190.

Joob, B., & Wiwanitkit, V. (2019). Incidence of pulmonary tuberculosis and particulate matter 2.5 pollutant level: The association analysis for 2019 air pollution crisis, Bangkok Thailand. Biomedical and Biotechnology Research Journal, 3(2), 126-128.

Kumwichar, P., & Chongsuvivatwong, V. (2023). COVID-19 pneumonia and the subsequent risk of getting active pulmonary tuberculosis: a population-based dynamic cohort study using national insurance claims databases. Retrieved September 19, 2024, from https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S2589-5370%2823%2900002-0

Li, H., Ge, M., & Zhang, M. (2022). Spatio-temporal distribution of tuberculosis and the effect of environmental factors in China. Retrieved August 19, 2024, from https://link.springer.com/article/10.1186/s12879-022-07539-4

Liu, F., Zhang, Z., Chen, H., & Nie, S. (2020). Associations of ambient air pollutants with regional pulmonary tuberculosis incidence in the central Chinese province of Hubei: a Bayesian spatial-temporal analysis. Retrieved August 19, 2024, from https://ehjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12940-020-00604-y?utm.

Luo, D., Wang, L., Zhang, M., Martinez, L., Chen, S., Zhang, Y., et al. (2024). Spatial spillover effect of environmental factors on the tuberculosis occurrence among the elderly: A surveillance analysis for nearly a dozen years in eastern China. BMC Public Health, 24(1), 209.

MacPherson, P., Khundi, M., Nliwasa, M., Choko, A. T., Phiri, V. K., Webb, E. L., et al. (2019). Disparities in access to diagnosis and care in Blantyre, Malawi, identified through enhanced tuberculosis surveillance and spatial analysis. Retrieved June 30, 2024, from https://bmcmedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12916-019-1260-6.

Madao, E. P., Hermawati, E., Putri, N. A. A., & Makful, M. R. (2024). Evaluating spatial analysis of tuberculosis prevalence to identify priority districts or municipalities that need policy attention in West Java. Retrieved June 9, 2024, from https://journal.ugm.ac.id/v3/BKM/article/view/12160.

Molemans, M., Kayaert, L., Olislagers, Q., Abrahams, S., Berkowitz, N., Mohr-Holland, E., et al. (2024). Neighbourhood factors and tuberculosis incidence in Cape Town: A negative binomial regression and spatial analysis. Tropical Medicine & International Health, 29(7), 599-611.

Pai, M., Behr, M. A., Dowdy, D., Dheda, K., Divangahi, M., Boehme, C. C., et al. (2016). Tuberculosis. Retrieved August 19, 2024, from https://www.nature.com/articles/nrdp201676

Pan, S., Chen, L., Xin, X., Li, S., Zhang, Y., Chen, Y., et al. (2024). Spatiotemporal analysis and seasonality of tuberculosis in Pudong New Area of Shanghai, China, 2014-2023. BMC Infectious Diseases, 24(1), 761.

Shimeles, E., Enquselassie, F., Aseffa, A., Tilahun, M., Mekonen, A., Wondimagegn, G., et al. (2019). Risk factors for tuberculosis: A case–control study in Addis Ababa, Ethiopia. Retrieved August 19, 2024, from https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.02 14235.

Torres, M., Carranza, C., Sarkar, S., Gonzalez, Y., Osornio Vargas, A., Black, K., et al. (2019). Urban airborne particle exposure impairs human lung and blood Mycobacterium tuberculosis immunity. Thorax, 74(7), 675-683.

Virojskulchai, T., Dumavibhat, N., Udol, K., Phatharodom, P., & Chansaengpetch, S. (2024). Pulmonary Tuberculosis in Healthcare Workers at a University Hospital: A Significant Burden of Subclinical Disease. The Bangkok Medical Journal, 20(2), 69-69.

Yang, J., Zhang, M., Chen, Y., Ma, L., Yadikaer, R., Lu, Y., et al. (2020). A study on the relationship between air pollution and pulmonary tuberculosis based on the general additive model in Wulumuqi, China. International Journal of Infectious Diseases, 96, 42-47.

Zaidi, S. M. A., Jamal, W. Z., Mergenthaler, C., Azeemi, K. S., Van Den Berge, N., Creswell, J., et al. (2023). A spatial analysis of TB cases and abnormal X-rays detected through active case-finding in Karachi, Pakistan. Retrieved August 19, 2024, from https://www.nature.com/articles/s41598-023-28529-9

Zhu, S., Xia, L., Wu, J., Chen, S., Chen, F., Zeng, F., et al. (2018). Ambient air pollutants are associated with newly diagnosed tuberculosis: A time-series study in Chengdu, China. The Science of the Total Environment, 631-632, 47–55.

Zyl Smit, R. N., Pai, M., Yew, W. W., Leung, C. C., Zumla, A., Bateman, E. D., et al. (2010). Global lung health: the colliding epidemics of tuberculosis, tobacco smoking, HIV and COPD. Retrieved August 19, 2024, from https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20044459/

World Health Organization. (2023a). Global tuberculosis report 2023. Retrieved June 30, 2024, from https://www.who.int/publications/i/item/9789240083851.

World Health Organization. (2023b). Coronavirus disease (COVID-19): Tuberculosis. Retrieved August 16, 2024, from https://www.who.int/news-room/questions-and-answers/item/coronavirus-disease-covid-19-tuberculosis

World Health Organization. (2023c). Tuberculosis. Retrieved August 16, 2024, from https://www.who.int/health-topics/tuberculosis#tab=tab_2

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2025-08-28

รูปแบบการอ้างอิง

เชื้อบัณฑิต ช., คำสะอาด ส., & สาหัส อ. (2025). อุบัติการณ์และการวิเคราะห์เชิงพื้นที่วัณโรคปอดรายใหม่ จังหวัดยโสธร ปี พ.ศ. 2565–2567. วารสารวิจัยสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 18(2), 88–101. สืบค้น จาก https://he01.tci-thaijo.org/index.php/kkujphr/article/view/279710

ฉบับ

ประเภทบทความ

นิพนธ์ต้นฉบับ