ปัจจัยทำนายภาวะซึมเศร้าของนักศึกษาสาขาวิทยาศาสตร์สุขภาพ (Factors Predicting Depression among Health Science Students)

บทคัดย่อ

การวิจัยเชิงพรรณนาชนิดวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงทำนายนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษาความชุกของภาวะซึมเศร้า และปัจจัยทำนายภาวะซึมเศร้า ได้แก่ ความคิดอัตโนมัติทางลบ การครุ่นคิด การแก้ปัญหาทางสังคม และเหตุการณ์ในชีวิตเชิงลบของนักศึกษาสาขาวิทยาศาสตร์สุขภาพ ระดับปริญญาตรีชั้นปีที่ 1-4 จำนวน 400 คน คัดเลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ เครื่องมือ   การวิจัย แบ่งเป็น 6 ส่วน ได้แก่ แบบสอบถามข้อมูลส่วนบุคคล แบบประเมินภาวะซึมเศร้าในวัยรุ่น แบบสอบถามความคิดอัตโนมัติทางลบ แบบสอบถามการแก้ปัญหาทางสังคมของวัยรุ่น แบบสอบถามลักษณะความคิดแบบครุ่นคิด และแบบสอบถามเหตุการณ์ในชีวิตเชิงลบ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน และการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน

                ผลการศึกษาพบว่า นักศึกษาสาขาวิทยาศาสตร์สุขภาพมีภาวะซึมเศร้าคิดเป็นร้อยละ 49.00 จำแนกเป็นภาวะซึมเศร้าเล็กน้อยถึงปานกลางร้อยละ30.75 และภาวะซึมเศร้ารุนแรงร้อยละ 18.25 จากการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน พบว่า ความคิดอัตโนมัติทางลบ การครุ่นคิด การแก้ปัญหาทางสังคม เหตุการณ์ในชีวิตเชิงลบ สามารถร่วมกันทำนายภาวะซึมเศร้าได้ร้อยละ 49.90 (R ²=.499, F=98.431,  p<.001) โดยตัวแปรที่สามารถทำนายภาวะซึมเศร้าในนักศึกษาสาขาวิทยาศาสตร์สุขภาพสูงสุด คือ ความคิดอัตโนมัติทางลบ (β=.477,  p <.001) รองลงมา ได้แก่ การแก้ปัญหาทางสังคม (β=-.191,  p <.001) การครุ่นคิด (β = .154,  p <.001) และเหตุการณ์ในชีวิตเชิงลบ (β = .110,  p<.001) ตามลำดับ โดยสมการทำนายภาวะซึมเศร้าในรูปคะแนนมาตรฐาน คือ  Z _{ภาวะซึมเศร้า} = 0.477Z _{ความคิดอัตโนมัติทางลบ}-0.191Z_{การแก้ปัญหาทางสังคม}+0.154Z _{การครุ่นคิด} + 0.110Z _{เหตุการณ์ในชีวิตเชิงลบ}

ผลการศึกษาในครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่า ภาวะซึมเศร้าของนักศึกษาสาขาวิทยาศาสตร์สุขภาพเป็นประเด็นที่สำคัญและต้องตระหนักถึงเป็นอย่างยิ่ง ซึ่งผู้บริหารและคณาจารย์ที่เกี่ยวข้องควรจัดให้มีบริการส่งเสริมสุขภาพจิตที่มุ่งเน้นการปรับความคิดอัตโนมัติทางลบ การครุ่นคิด เหตุการณ์ชีวิตในทางลบ รวมทั้งส่งเสริมทักษะการแก้ปัญหาทางสังคม

The purposes of this predictive correlational study was to investigate the prevalence       of depression and its predicting factors including negative automatic thoughts, rumination,     social problem solving, and negative life events among 400 undergraduate health science students studying in years 1 to 4. The stratified random sampling was employed to select the sample.     Six research instruments used for data collection were the Student Information Form, Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, Automatic Thought Questionnaire, Social Problem Solving Inventory for Adolescents, Ruminative Thought Style Questionnaire, and Negative Event Scale. The data was analyzed using descriptive statistics, Pearson’s product moment correlation coefficient, and stepwise multiple regression analysis.

                The study findings revealed that 49 percent of the sample had depression.  Among these, 30.75 percent had mild to moderate depression and 18.25 percent had severe depression.   Stepwise multiple regression analysis demonstrated that negative automatic thoughts, rumination, social problem solving, and negative life events significantly predicted 49.90 % of the variance in depression (R²=.499, F=98.431, p <.001). The most significant predicting factor were negative automatic thoughts (β=.477, p<.001) followed by social problem solving (β=-.191, p <.001), rumination (β = .154,  p <.001), and negative life events (β = .110,  p<.001), respectively.             The predicting equation of depression by using standard score was Z _depression = 0.477Z _{negative automatic thoughts}-0.191Z_{social problem solving}+0.154Z _rumination + 0.110Z _{negative life events}.

          The results obtained from this study emphasized the concern toward depression among health science students.  It is an important issue for academic administrators and those who involved to be aware of and promote mental health services aimed at modifying students’ negative automatic thoughts, rumination, and negative life events as well as enhancing their social problem solving skills.