ผลของการใช้รูปแบบการบันทึกข้อมูลการคัดแยกผู้ป่วยต่อความสัมพันธ์ระหว่าง ระดับความรุนแรงและความเป็นไปได้ ความพึงพอใจต่อการใช้เว็บแอปพลิเคชัน
คำสำคัญ:
การคัดแยกผู้ป่วย, ความสัมพันธ์ระดับความรุนแรง, บันทึกข้อมูลการคัดแยก, เว็บแอปพลิเคชันบทคัดย่อ
การคัดแยกผู้ป่วยด้วยเทคโนโลยีช่วยในการคัดแยกผู้ป่วยช่วยสนับสนุนการตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์ ช่วยลดข้อผิดพลาดในการคัดแยกได้ อีกทั้ง ช่วยลดอัตราการเกิดการคัดแยกที่ต่ำกว่าความเป็นจริงและ การคัดแยกที่สูงกว่าความเป็นจริง ซึ่งเป็นปัญหาที่สำคัญในการคัดแยกผู้ป่วยในสถานการณ์ฉุกเฉิน ส่งผลกระทบโดยตรงต่อคุณภาพการรักษาพยาบาล สอดคล้องกับความต้องการทางการแพทย์ของแต่ละรายอย่างทันท่วงที
การวิจัยมีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลของการคัดแยกกับระดับความรุนแรงของการเจ็บป่วย ความเป็นไปได้ ความพึงพอใจในการใช้รูปแบบการบันทึกข้อมูลการคัดแยกผู้ป่วยบนระบบปฏิบัติการ เว็บแอปพลิเคชัน กลุ่มตัวอย่าง ประกอบด้วย พยาบาลวิชาชีพ จำนวน 7 ราย ที่ทำงานที่จุดคัดแยกและบันทึกข้อมูลการคัดแยกผู้ป่วย จำนวน 312 ราย ในช่วงระยะเวลา 3 เดือน ระหว่างเดือนมีนาคม - พฤษภาคม พ.ศ. 2567
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณใช้สถิติสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสเปียร์แมน เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างสัญญาณชีพกับระดับความรุนแรงของการเจ็บป่วย ส่วนข้อมูลเชิงคุณภาพที่ได้จากการสัมภาษณ์ของผู้ใช้งานหลังการใช้เว็บแอปพลิเคชันใช้การวิเคราะห์เนื้อหา
ผลการวิจัยเชิงปริมาณพบ 1) ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างค่าความดันโลหิตซิสโตลิกกับชีพจร (rs=-0.40, p<0.05) และค่าความดันโลหิตไดแอสโตลิกกับชีพจร (rs=-0.14, p<0.05) 2) ความสัมพันธ์เชิงบวก ระดับปานกลางระหว่างค่าความดันโลหิตซิสโตลิกกับค่าความดันโลหิตไดแอสโตลิก (rs=0.47, p<0.05) และ 3) ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างค่าความอิ่มตัวของออกซิเจนในเลือดกับระดับความรุนแรงของการเจ็บป่วย (rs=0.16, p<0.05) ความเป็นไปได้ในการนำใช้รูปแบบการบันทึกการคัดแยกผู้ป่วยบนระบบปฏิบัติการฯ มีคะแนนเฉลี่ยสูง (M=4.51, SD=0.50) ขณะที่ความพึงพอใจของผู้ใช้รูปแบบการบันทึกการคัดแยกผู้ป่วยบนระบบปฏิบัติการฯ ก็ได้รับคะแนนระดับมากที่สุด (M=4.54, SD=0.51) ส่วนผลการวิจัยเชิงคุณภาพ สรุปได้ 3 ประเด็นหลัก 1) ลดภาระงานและคัดแยกผู้ป่วยได้ง่ายขึ้น 2) ลดความเครียดและแรงกดดันในการตัดสินใจ และ 3) ความมั่นใจในการคัดแยกเพิ่มขึ้น
ผลการวิจัยแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างสัญญาณชีพกับความรุนแรงของการเจ็บป่วย และประสิทธิภาพของรูปแบบการบันทึกการคัดแยกผู้ป่วยบนระบบปฏิบัติการฯ ที่ใช้งานได้จริงและผู้ใช้มีความพึงพอใจสูง ยังช่วยลดภาระงาน ลดความเครียดในการตัดสินใจ และเพิ่มความมั่นใจในการคัดแยกผู้ป่วยในภาวะเร่งด่วน
เอกสารอ้างอิง
Çetin SB, Cebeci F, Eray O. The effect of computer-based decision support system on emergency department triage: non-randomised controlled trial. Int Emerg Nurs 2023 Sep;70:101341.
Bullard MJ, Musgrave E, Warren D, Unger B, Skeldon T, Grierson R, et al. Revisions to the Canadian emergency department triage and acuity scale (CTAS) guidelines 2016. CJEM 2017 Jul;19(S2):S18-27.
Gilboy N, Tanabe P, Travers D, Rosenau AM. Emergency severity index (ESI): a triage tool for emergency department care, version 4: implementation handbook. Rockville (MD): AHRQ; 2012.
Promton M, Wangsrikhun S, Sukonthasarn A. Effect of using computer assisted instruction for emergency department triage on nurses’ triage accuracy. Nurs J. 2019;46(1):65–74. (in Thai)
Alumran A, Alkhaldi O, Aldroorah Z, Alsayegh Z, Alsafwani F, Almaghraby N. Utilization of an electronic triage system by emergency department nurses. J Multidiscip Healthc. 2020 Mar 31;13:339–44.
Peta D, Day A, Lugari WS, Gorman V, Pajo VM. Triage: a global perspective. J Emerg Nurs 2023 Nov;49(6):814-25.
Tyler S, Olis M, Aust N, Patel L, Simon L, Triantafyllidis C, et al. Use of artificial intelligence in triage in hospital emergency departments: a scoping review. Cureus 2024 May 8;16(5):e59906.
Chen W, Linthicum B, Argon NT, Bohrmann T, Lopiano K, Mehrotra A, et al. The effects of emergency department crowding on triage and hospital admission decisions. Am J Emerg Med 2020;38(4):774-9.
Choosri N, Kungsuwan S. Feasibility study of using mobile application to support triage and diagnosis clinical decisions for pediatricians: user-centered design approach. Digit Health 2023 Sep;9:20552076231203930.
Khubrani FY, Al-Qahtani MF. Association between emergency department overcrowding and mortality at a teaching hospital in Saudi Arabia. Open Public Health J 2020 Dec 31;13(1):756-62.
Kim HJ, Kang HY, Kim HR. Development of a web-based Korean triage and acuity scale learning program for emergency department nurses. Comput Inform Nurs 2021;39(11):821-7.
Østervang C, Lassen A, Schmidt T, Coyne E, Dieperink KB, Jensen CM. Development of a health information system to promote emergency care pathways: a participatory design study. Digit Health 2022;8:20552076221145856.
Meearee F, Wattanakorn K. The situation of emergency patient triage among professional nurses in the emergency department of one community hospital in the western region. JNHR 2024;25(3):e272000. (in Thai)
Zakeri H, Saleh LA, Niroumand S, Ziadi-Lotfabadi M. Comparison the emergency severity index and manchester triage system in trauma patients. Bull Emerg Trauma 2022 Apr;10(2):65-70.
Goulet H, Andre S, Der Sahakian G, Freund Y, Khelifi G, Claessens YE, et al. Accuracy of oxygen tissue saturation values in assessing severity in patients with sepsis admitted to emergency departments. Eur J Emerg Med 2014 Aug;21(4):266-71.
Sedgwick P. Spearman’s rank correlation coefficient. BMJ 2014 Nov 28;349:g7528.
Sirichan N, Pearkao C. Effect of injured patients from first responders at the scene of an accident: nursing intervention and recording of support activities on the web application operating system. Thai J Emerg Med 2023;5(2):30-41. (in Thai)
Alsallum SJ, Lasloom SS, Aldughaysh MM, Alghobari BH, Al Sallum DO, Alyami HD, et al. Triage-Related Interventions for Enhancing Patient Flow in Emergency Departments. Adv Clin Exp Med 2022 Dec 18;9(4):123-30.
Wireklint SC, Elmqvist C, Göransson KE. An updated national survey of triage and triage related work in Sweden: a cross-sectional descriptive and comparative study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 2021 Jul 3;29(1):89.
Maiti D, Easow TM, Jyothi R. Enhancing triage systems in emergency units: an extensive review. RJNS. 2024;14(2):10–6.
Porto BM. Improving triage performance in emergency departments using machine learning and natural language processing: a systematic review. BMC Emerg Med 2024 Nov 18;24(1):219.
Zaboli A, Ausserhofer D, Sibilio S, Toccolini E, Bonora A, Giudiceandrea A, et al. Effect of the emergency department assessment of chest pain score on the triage performance in patients with chest pain. Am J Cardiol 2021 Dec 15;161:12-8.
Kongensgaard FT, Fløjstrup M, Lassen A, Dahlin J, Brabrand M. Are 5-level triage systems improved by using a symptom based approach? a Danish cohort study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 2022 Apr 25;30(1):31.
National Institute of Emergency Medicine. Emergency medicine situation report. Bangkok: National Institute of Emergency Medicine;2022. (in Thai)
Phaken C, Pearkao C, Potisopha W, Angkasith P. Evaluation of a web application for nursing records of multiple trauma patients in an emergency department. J Emerg Trauma Shock 2022 Oct 1;15(4):167-72.
Jongudomkarn D. Qualitative research in the context of nurses’ daily. J Nurs Sci Health [internet]. 2024 Feb 1 [cited 2025 May 4];47(1):1-14. Available from: https://he01.tci-thaijo.org/index.php/nah/article/view/268694 (in Thai)
Lathum K, Pearkao C. The study of emergency patient triage quality at Srinagarind Hospital. In: Graduate School, Khon Kaen University, editor. Proceedings of the National and International Graduate Research Conference 2017. Khon Kaen: Khon Kaen University;2017:p.1035–46. (in Thai)
Komaenthammasophon C, Pachinburavan M, Chokesuwattanaskul R. Heart rate variability and mortality in critically ill COVID-19 pneumonia patients. Heliyon 2024 Aug 15;10(15):e34842.
Malak MZ, Al-Faqeer NM, Yehia DB. Knowledge, skills, and practices of triage among emergency nurses in Jordan. Int Emerg Nurs 2022 Nov;65:101219.
Sangchan W, Jittharn A. User satisfaction assessment with digital emergency triage systems in a Secondary Hospital. J Nurs Sci 2019;38(1):45-54. (in Thai)
Wangsrikhun S. Quality Improvement of patient triage at emergency departments. Nurs J CMU 2018;45(3):158-69. (in Thai)
Da’Costa A, Teke J, Origbo JE, Osonuga A, Egbon E, Olawade DB. Ai-driven triage in emergency departments: A review of benefits, challenges, and future directions. Int J Med Inform 2025;197:105838.
Choi H, Tak SH, Song Y, Park J. Nurses’ perspectives on the adoption of new smart technologies for patient care: focus group interviews. BMC health serv res 2025 Dec;25(1):391.
Huter K, Krick T, Domhoff D, Seibert K, Wolf-Ostermann K, Rothgang H. Effectiveness of digital technologies to support nursing care: results of a scoping review. J Multidiscip Healthc 2020 Dec 9;13:1905-26.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารพยาบาลศาสตร์และสุขภาพ
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
วารสารพยาบาลศาสตร์และสุขภาพเป็นเจ้าของลิขสิทธิ์ในการเผยแพร่ผลงานที่ตีพิมพ์ห้ามผู้ใดนำบทความที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารพยาบาลศาสตร์และสุขภาพไปเผยแพร่ในลักษณะต่าง ๆ ดังนี้ การนำบทความไปเผยแพร่ออนไลน์ การถ่ายเอกสารบทความเพื่อกิจกรรมที่ไม่ใช่การเรียนการสอน การส่งบทความไปตีพิมพ์เผยแพร่ที่อื่น ยกเว้นเสียแต่ได้รับอนุญาตจากวารสารพยาบาลศาสตร์และสุขภาพ
