การพัฒนาการให้คะแนนเพื่อการวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังในโรงพยาบาลศรีสะเกษ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
หลักการและเหตุผล: การวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังที่ถูกต้องมีความสำคัญต่อการรักษา ตามเกณฑ์การวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังจำเป็นต้องอาศัยผลการตรวจ spirometry แต่ในประเทศไทยมีข้อจำกัดในการตรวจ spirometry เนื่องจากการตรวจดังกล่าวไม่สามารถทำได้ในทุกโรงพยาบาล ส่วนการตรวจ peak expiratory flow rate (PEFR) ด้วยเครื่อง peak flow meter สามารถทำได้ง่ายกว่าและทำได้ทุกโรงพยาบาล
วัตถุประสงค์: เพื่อพัฒนาเครื่องมือการให้คะแนนเพื่อการวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังโดยอาศัยข้อมูลจากแบบสอบถามร่วมกับค่า PEFR ของผู้ป่วย
วิธีการศึกษา: งานวิจัยนี้มีรูปแบบเป็น cross sectional analytical study, prospective data collection โดยผู้เข้าร่วมวิจัยจะได้รับการประเมินโดยแบบสอบถาม ได้รับการตรวจ PEFR และ spirometry จากนั้นนำข้อมูลมาหาตัวแปร (predictor) ในการวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง โดยอาศัย multivariable logistic regression ในตัวแปรที่มีความสำคัญต่อการวินิจฉัยการเกิดโรค แล้วใช้ค่า coefficient ที่ต่ำที่สุดมาหารรวบเพื่อสร้างคะแนนการวินิจฉัย แล้วตัดแบ่งกลุ่มคะแนนเพื่อจำแนกผู้ร่วมวิจัยออกเป็น 2 กลุ่มคือผู้ที่เป็นโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังและไม่เป็นโรค จากนั้นหาค่าความไว ความจำเพาะ ค่าพยากรณ์บวก และค่าพยากรณ์ลบ
ผลการศึกษา: มีผู้เข้าร่วมโครงการวิจัยจำนวน 196 คน ได้รับคัดเลือกให้เข้าร่วมวิจัย 141 คน เป็นโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง 39 คน (ร้อยละ 27.7) โรคหืด 100 คน (ร้อยละ 70.9) โรคหลอดลมพอง 2 คน (ร้อยละ 1.4) ตัวแปรที่มีความสำคัญต่อการวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังได้แก่ อายุที่เริ่มมีอาการระบบทางเดินหายใจ ≥40 ปี ประวัติเคยเป็นวัณโรคปอดในอดีต ประวัติสูบบุหรี่ และค่า PEFR น้อยกว่าร้อยละ 80 ของค่ามาตรฐานในเพศ อายุ และความสูงเดียวกัน (<80% predicted) เมื่อให้การวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังถ้ามีคะแนนรวมจากตัวแปรดังกล่าว ≥11 คะแนน พบว่ามีความไวร้อยละ 100.0 (91.0-100.0) ความจำเพาะร้อยละ 66.7 (56.6-75.7) ค่าพยากรณ์บวกร้อยละ 53.4 (41.4-65.2) ค่าพยากรณ์ลบร้อยละ 100.0 (94.7-100.0)
สรุป: การใช้คะแนนโดยอาศัยประวัติจากแบบสอบถามร่วมกับค่า PEFR <80% predicted เป็นเครื่องมือที่มีความไวสูงในการวินิจฉัยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง ซึ่งมีประโยชน์ในการช่วยคัดกรองโรคดังกล่าวเบื้องต้นในผู้ป่วยที่มีอาการระบบทางเดินหายใจ โดยเฉพาะในโรงพยาบาลชุมชนที่มีข้อจำกัดในการตรวจ spirometry
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
Safiri S, Carson-Chahhoud K, Noori M, Nejadghaderi SA, Sullman MJM, Ahmadian Heris J, et al. Burden of chronic obstructive pulmonary disease and its attributable risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019: results from the Global Burden of Disease Study 2019. BMJ 2022;378:e069679. doi: 10.1136/bmj-2021-069679.
National Health Security Office. Report of asthma and COPD project outcomes in 2012. [Internet]. [cited 2018 Jan 23]. Available from: http://www.nhso.go.th/frontend/NewsInformation Detail.aspr?newsld=Njgy
Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease. Report Global strategy for the diagnosis, management, and prevention of chronic obstructive pulmonary disease 2018. n.p. : Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease; 2018.
Tiyaworanan K. Spirometry test results and factors associated with quality of spirometry test in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) at Sisaket hospital. Srinagarind Med J 2016;31(6):348-54.
Jackson H, Hubbard R. Detecting chronic obstructive pulmonary disease using peak flow rate: cross sectional survey. BMJ 2003;327(7416):653-4. doi: 10.1136/bmj.327.7416.653.
Thorat YT, Salvi SS, Kodgule RR. Peak flow meter with a questionnaire and mini-spirometer to help detect asthma and COPD in real-life clinical practice: a cross-sectional study. NPJ Prim Care Respir Med 2017;27(1):32. doi: 10.1038/s41533-017-0036-8.
Price DB, Tinkelman DG, Halbert RJ, Nordyke RJ, Isonaka S, Nonikov D, et al. Symptom-based questionnaire for identifying COPD in smokers. Respiration 2006;73(3):285-95. doi: 10.1159/000090142.
Price DB, Tinkelman DG, Nordyke RJ, Isonaka S, Halbert RJ, COPD Questionnaire Study Group. Scoring system and clinical application of COPD diagnostic questionnaires. Chest 2006;129(6):1531-9. doi: 10.1378/chest.129.6.1531.
Stanley AJ, Hasan I, Crockett AJ, van Schayck OC, Zwar NA. COPD Diagnostic Questionnaire (CDQ) for selecting at-risk patients for spirometry: a cross-sectional study in Australian general practice. NPJ Prim Care Respir Med 2014;24:14024. doi: 10.1038/npjpcrm.2014.24.
Pagano L, McKeough Z, Wootton S, Zwar N, Dennis S. Accuracy of the COPD diagnostic questionnaire as a screening tool in primary care. BMC Prim Care 2022;23(1):78. doi: 10.1186/s12875-022-01685-z.
Román-Conejos E, Palazón-Bru A, Folgado-de la Rosa DM, Sánchez-Molla M, Rizo-Baeza MM, Gil-Guillén V, et al. A scoring system to detect fixed airflow limitation in smokers from simple easy-to-use parameters. Sci Rep 2018;8(1):13329. doi: 10.1038/s41598-018-31198-8.
Dejsomritrutai W, Nana A, Maranetra KN, Chuaychoo B, Maneechotesuwan K, Wongsurakiat P, et al. Reference spirometric values for healthy lifetime nonsmokers in Thailand. J Med Assoc Thai 2000;83(5):457-66. PMID: 10863890
Miller MR, Hankinson J, Brusasco V, Burgos F, Casaburi R, Coates A, et al. Standardisation of spirometry. Eur Respir J 2005;26(2):319-38. doi: 10.1183/09031936.05.00034805.
Global Initiative for Asthma. Report Global Strategy for Asthma Management and Prevention 2022. n.p. : Global Initiative for Asthma; 2022.
Barreiro TJ, Perillo I. An approach to interpreting spirometry. Am Fam Physician 2004;69(5):1107-14. PMID: 15023009