@article{ตันติโกสุม_2016, title={การทำนายการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจด้วยแบบประเมิน เพศ อายุ และประเภทของอาการแน่นหน้าอก}, volume={29}, url={https://he01.tci-thaijo.org/index.php/phn/article/view/48572}, abstractNote={<p>การศึกษาวิจัยเชิงทำนาย เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเรื่องเพศ อายุ ประเภทของอาการแน่นหน้าอก กับการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจ และ เพื่อตรวจสอบหาความสามารถในการทำนายการเกิดโรคหัวใจและ หลอดเลือด โดยใช้รูปแบบการวินิจฉัยเพื่อทำนายการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจตาม Diamond-Forrester model กลุ่มตัวอย่าง คือ ผู้ป่วยที่ได้รับการวินิจฉัยว่ามีภาวะเสี่ยงต่อการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจและจำเป็นต้องได้รับการตรวจโดยการฉีดสีทางหลอดเลือดแดง (Coronary Angiogram: CAG) ในโรงพยาบาลตติยภูมิ จำนวน 113 ราย เครื่องมือ 1) แบบประเมินข้อมูลส่วนบุคคล 2) แบบประเมินอาการแน่นหน้าอก short version rose angina ซึ่ง ผู้วิจัยแปลเป็นภาษาไทยให้เหมาะสม 3) รูปแบบ Diamond-Forrester model เพื่อทำนายการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจ 4) ผลการฉีดสีทางหลอดเลือดแดง (CAG) วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติหาความสัมพันธ์ พอยด์ ไบซีเรียล (Point Biserial Correlation) และ เพียร์สัน (Pearson correlation) และ Logistic model for case เพื่อทำนายการเกิด โรคหัวใจและหลอดเลือดจาก Diamond-Forrester model</p><p>ผลการศึกษาพบว่า ผู้เข้าร่วมการวิจัยจำนวน 113 คน เป็นเพศชาย 66 คน (ร้อยละ 58.4) เพศหญิง 47 คน (ร้อยละ 41.6) อายุเฉลี่ย 64.25 ± 10.61 ( 65-75 ปี), แบบประเมิน Short version Rose angina ที่ผู้วิจัยแปล เป็นภาษาไทยมีความตรงตามเนื้อหาเท่ากับ 0.91และความเที่ยง ครอนบาคแอลฟ่าเท่ากับ 0.80 , ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเรื่องเพศ อายุ ประเภทของอาการแน่นหน้าอก กับการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจ พบว่า อายุ และ ชนิด ของอาการแน่นหน้าอก มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p-value < .05) แต่เพศไม่มีความสัมพันธ์ และค่าความสามารถในการทำนายของแบบประเมินเมื่อเทียบกับผลการฉีดสีหลอดเลือด พบ Sensitivity = 95.23% (60 คน จาก 63 คน) และ Specificity =2.00% (1 คนจาก 50 คน) โดยมี Positive Predictive Value (PPV) = 55.05% Negative Predictive Value (NPV) = 25.00% และ Accuracy=55.98%</p><p>จากผลการวิจัยแบบประเมินสามารถทำนายว่าเป็นโรคหลอดเลือดหัวใจถูกต้องสูงมาก (95.23%) และ ทำนายว่าไม่เป็นโรคหลอดเลือดหัวใจ ถูกต้อง ค่อนข้างต่ำ (2.00%) ความถูกต้องแม่นยำของแบบประเมินต่อการทำนายการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจเป็นสิ่งสำคัญ เพราะผลการประเมินที่ถูกต้องจะช่วยเป็นตัวระบุโอกาสการเกิดโรคหลอดเลือดหัวใจหรือไม่ ระดับความรุนแรงอย่างไร เพื่อบุคลากรทางการแพทย์จะได้ให้การรักษาที่ถูกต้อง รวดเร็ว ต่อไป</p><p> </p><p><strong>PREDICTION OF CORONARY ARTERY DISEASE WITH THE ASSESSMENT TOOL OF GENDER AGE AND TYPE OF CHEST-PAIN</strong></p><p>This predictive study aims to determine the correlation between factors in gender, age , type of chest-pain and Coronary Artery Disease (CAD), and to examine the predictability of CAD using the Diamond-Forrester model. Participants included 113 who had risk in cardiovascular patients and need to received Coronary Angiogram (CAG) in a tertiary hospital.</p><p>The instruments were: 1) the assessment in personal data, 2) Thai short-version of the Rose Angina questionnaire, 3) Diamond-Forrester model and 4) the result of Coronary Angiogram (CAG). Data were analyzed using statistical Point biserial and Pearson correlation between of gender, age, type of chest pain and coronary artery disease. Logistic model for case was used to determine the sensitivity and specificity from the Diamond-Forrester model.</p><p>Participants included 113 patients with coronary artery disease were male= 66(58.34%) and female=47(41.6%), mean age of group was 64.25 ±10.61 (65-75 years), Thai short -version of the Rose angina questionnaire had high content validity 0.91 and reliability were 0.80 ,the correlation found that gender factor and type of chest pain had a statistically significantly effects on CAD (p-value < .05), but sex factor had not. The sensitivity and specificity of the Diamond-Forrester model were 95.23% (60 of 63), 2.00% (1 of 50) respectively. Positive predictive value (PPV) was 55.05% ,Negative predictive value (NPV) was 25.00%, and accuracy=55.98%</p><p>In conclusion, the prediction of coronary artery disease was very high sensitivity (95.23%) and the prediction of non-coronary artery disease has low specificity (2.00%). The accuracy of CAD prediction was essential for healthcare providers to accurately diagnose CAD, identify the severity of condition, and promptly treat CAD patients.</p>}, number={3}, journal={Journal of Public Health Nursing}, author={ตันติโกสุม ปชาณัฎฐ์}, year={2016}, month={Jan.}, pages={19–33} }