ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณฝนกับอุบัติการณ์ของโรคไข้ดิน ในเขตสุขภาพที่ 9 ของประเทศไทย

ผู้แต่ง

  • รังสฤษฎ์ สุนัน คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี
  • ดรุณี รอดมา คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี
  • นฤนาท ยืนยง คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี
  • อนุรักษ์ บัวแก้ว คณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี

คำสำคัญ:

โรคไข้ดิน, ปริมาณฝน, เขตสุขภาพที่ 9, อนุกรมเวลาเชิงนิเวศ, แบบจำลอง Quasi-Poisson

บทคัดย่อ

โรคไข้ดิน (Melioidosis) เป็นปัญหาสาธารณสุขที่สำคัญ โดยเฉพาะในภาคตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทย ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม เช่น ปริมาณฝน การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงปริมาณระหว่างปริมาณฝน กับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้ดินรายเดือน ใน 4 จังหวัดของเขตสุขภาพที่ 9 (บุรีรัมย์ ชัยภูมิ นครราชสีมา และสุรินทร์) การศึกษานี้เป็นการวิจัยเชิงสัมพันธ์ในรูปแบบการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเชิงนิเวศ (Ecological time-series analysis) โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิรายเดือน ตั้งแต่เดือนมกราคม 2561 ถึง ธันวาคม 2567 (84 เดือน) ข้อมูลจำนวนผู้ป่วยรวบรวมจากกองระบาดวิทยา และข้อมูลปริมาณฝนจากสถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ การวิเคราะห์ใช้แบบจำลองเชิงเส้นนัยทั่วไป (Generalized linear model) และเลือกใช้แบบจำลอง Quasi-Poisson เนื่องจากข้อมูลมีปัญหา Overdispersion (การกระจายเกินเกณฑ์) อย่างรุนแรงในทุกจังหวัด ผลการศึกษาพบว่า ปริมาณฝนสูงสุด (Maximum rainfall) มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้ดินอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ในจังหวัดนครราชสีมา (p=0.002) และ จังหวัดสุรินทร์ (p=0.001) โดยเมื่อปริมาณฝนสูงสุดเพิ่มขึ้น 1 มิลลิเมตร คาดว่าจำนวนผู้ป่วยในนครราชสีมาจะเพิ่มขึ้น 0.083% และในสุรินทร์เพิ่มขึ้น 0.178% อย่างไรก็ตาม ไม่พบความสัมพันธ์เชิงสถิติในจังหวัดบุรีรัมย์ (p=0.516) และจังหวัดชัยภูมิ (p=0.794)

ผลการวิเคราะห์ชี้ว่า ปัจจัยปริมาณฝนมีผลกระทบต่อการเกิดโรคไข้ดินแตกต่างกันในแต่ละพื้นที่จึงมีข้อเสนอแนะให้ใช้ข้อมูลปริมาณฝนสูงสุดเพื่อสนับสนุนระบบเตือนภัยล่วงหน้าในจังหวัดนครราชสีมาและสุรินทร์ ส่วนในบุรีรัมย์และชัยภูมิเสนอให้มีการศึกษาปัจจัยแวดล้อมอื่นเพิ่มเติม เช่น ความชื้นสัมพัทธ์หรือลักษณะทางกายภาพของดิน

ประวัติผู้แต่ง

รังสฤษฎ์ สุนัน, คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี

อาจารย์

ดรุณี รอดมา, คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี

อาจารย์

นฤนาท ยืนยง, คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี

อาจารย์

อนุรักษ์ บัวแก้ว, คณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี จังหวัดปทุมธานี

อาจารย์

เอกสารอ้างอิง

กรมควบคุมโรค. โรคเมลิออยโดสิส (Melioidosis) [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 2568 ตุลาคม 28]. เข้าถึงได้จาก: https://www.ddc.moph.go.th/disease_detail.php?d=99

เฉลิมพร เทพหัสดิน ณ อยุธยา. ประเมินความเสี่ยงโรคเมลิออยโดสิส (Melioidosis) [อินเตอร์เน็ต]. 2566 [เข้าถึงเมื่อ 2568 กันยายน 17]. เข้าถึงได้จาก: https://odpc9.ddc.moph.go.th/EOC/Content/RRA-15-melioidosis.pdf

Hinjoy S, Hantrakun V, Kongyu S, Kaewrakmuk J, Wangrangsimakul T, Jitsuronk S, et al. Melioidosis in Thailand: Present and Future. Trop Med Infect Dis. 2018;3(2):38. doi: 10.3390/tropicalmed3020038.

Liu X, Pang L, Sim SH, Goh KT, Ravikumar S, Win MS, et al. Association of melioidosis incidence with rainfall and humidity, Singapore, 2003-2012. Emerg Infect Dis. 2015 Jan;21(1):159-62. doi: 10.3201/eid2101.140042.

Pang L, Harris PNA, Seiler RL, Ooi PL, Cutter J, Goh KT, et al. Melioidosis, Singapore, 2003-2014. Emerg Infect Dis. 2018 Jan;24(1):140–3. doi: 10.3201/eid2401.161449.

กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธรณสุข. แพลตฟอร์มเฝ้าระวังโรคดิจิทัล, R506, Melioidosis [อินเตอร์เน็ต]. 2568 [เข้าถึงเมื่อ 2568 กันยายน 17]. เข้าถึงได้จาก: http://doe1.moph.go.th/surdata/disease.php?ds=72

สถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ (องค์การมหาชน). คลังข้อมูลน้ำแห่งชาติ ปริมาณฝนเชิงพื้นที่ รายเดือน รายจังหวัด [อินเตอร์เน็ต]. 2568 [เข้าถึงเมื่อ 2568 กันยายน 17]. เข้าถึงได้จาก: https://data.hii.or.th/en/dataset/spatial-rain

Dobson AJ, Barnett AG. An introduction to Generalized linear models. 4th ed. Boca Raton, FL: CRC Press; 1989.

The jamovi project. jamovi. (Version 2.6) [Computer Software]. 2024 [Cited 2025 Oct 28]. Available from: https://www.jamovi.org

Gallucci M. GAMLj: General analyses for linear models. [jamovi module]. 2019 [Cited 2025 Oct 28]. Available from: https://gamlj.github.io/.

jamovi Stat. Open. Now. Jamovi Desktop [Internet]. 2025 [Cited 2025 Oct 28]. Available from: https://www.jamovi.org/download.html

The Pennsylvania State University. 7.3 – Overdispersion [Internet}. 2025 [Cited 2025 Oct 28]. Available from: https://online.stat.psu.edu/stat504/book/export/html/779

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

08-02-2026

รูปแบบการอ้างอิง

สุนัน ร., รอดมา ด., ยืนยง น., & บัวแก้ว อ. (2026). ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณฝนกับอุบัติการณ์ของโรคไข้ดิน ในเขตสุขภาพที่ 9 ของประเทศไทย. วารสารศูนย์อนามัยที่ 9 : วารสารส่งเสริมสุขภาพและอนามัยสิ่งแวดล้อม, 20(2), 557–567. สืบค้น จาก https://he02.tci-thaijo.org/index.php/RHPC9Journal/article/view/278876

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย