ความสัมพันธ์ระหว่างการยอมรับเทคโนโลยี เครือข่ายทางสังคม และความเสี่ยงการหกล้ม กับกิจกรรมทางกายในผู้สูงอายุที่มีความผิดปกติของ กล้ามเนื้อ กระดูกและข้อ ในช่วงสถานการณ์การระบาดของโควิด-19

จารุพร  ไชยวงศา; อินทิรา รูปสว่าง; สุภาพ อารีเอื้อ

doi:10.60099/jtnmc.v38i01.259465

ผู้แต่ง

จารุพร ไชยวงศา โรงเรียนพยาบาลรามาธิบดี คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล
อินทิรา รูปสว่าง โรงเรียนพยาบาลรามาธิบดี คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล
สุภาพ อารีเอื้อ โรงเรียนพยาบาลรามาธิบดี คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล

DOI:

https://doi.org/10.60099/jtnmc.v38i01.259465

คำสำคัญ:

การยอมรับเทคโนโลยี, เครือข่ายสังคมออนไลน์, ความเสี่ยงการหกล้ม, กิจกรรมทางกาย, ผู้สูงอายุ

บทคัดย่อ

บทนำ: การระบาดของโควิด-19 ส่งผลต่อผู้สูงอายุ ทั้งด้านการติดต่อสื่อสาร เครือข่ายทางสังคม กิจกรรม ทางกาย และสุขภาพที่ไม่พึงประสงค์ โดยเฉพาะผู้สูงอายุที่มีความผิดปกติของกล้ามเนื้อ กระดูกและข้อ ที่มีข้อจำกัดในการเคลื่อนไหว การนำเทคโนโลยีมาใช้ในการสื่อสารด้านสุขภาพจึงเป็นอีกทางเลือกในการให้บริการ อย่างไรก็ตามการศึกษาในผู้สูงอายุยังมีจำกัด

วัตถุประสงค์การวิจัย: เพื่อศึกษาการยอมรับเทคโนโลยี เครือข่ายทางสังคม ความเสี่ยงการหกล้ม และ กิจกรรมทางกาย และศึกษาความสัมพันธ์ของการยอมรับเทคโนโลยี เครือข่ายทางสังคม และความเสี่ยงการหกล้ม กับกิจกรรมทางกายในผู้สูงอายุที่มีความผิดปกติของกล้ามเนื้อ กระดูกและข้อ ในช่วงการระบาดของโควิด-19

การออกแบบการวิจัย: การวิจัยเชิงบรรยาย วิเคราะห์ความสัมพันธ์

วิธีดำเนินการวิจัย: กลุ่มตัวอย่างเป็นผู้สูงอายุที่ได้รับวินิจฉัยความผิดปกติของกล้ามเนื้อ กระดูกและข้อ โดยแพทย์ออร์โธปิดิกส์ และเข้ารับบริการตรวจรักษาที่หน่วยตรวจผู้ป่วยนอกออร์โธปิดิกส์ หรือรับบริการด้วย ระบบโทรเวช ของโรงพยาบาลมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งในกรุงเทพฯ จำนวน 194 ราย คัดเลือกแบบเจาะจงตาม เกณฑ์คัดเข้า เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ประกอบด้วย แบบสอบถามข้อมูลส่วนบุคคล แบบประเมินการยอมรับ เทคโนโลยีของผู้สูงอายุ 14 ข้อ แบบวัดเครือข่ายทางสังคมของลูบเบน 6 ข้อ แบบประเมินความเสี่ยงการหกล้ม 12 ข้อ และแบบประเมินกิจกรรมทางกายอย่างเร็ว เครื่องมือวิจัยได้รับการตรวจสอบคุณภาพ ดัชนีความตรงตาม เนื้อหา เท่ากับ .92, .93, .90 และ .95 ตามลำดับ ความเที่ยง ของแบบประเมินการยอมรับเทคโนโลยีของผู้สูงอายุ 14 ข้อ และแบบวัดเครือข่ายทางสังคมของลูบเบน 6 ข้อ ได้สัมประสิทธิ์แอลฟ่าครอนบาค เท่ากับ .86 และ .86 ตามลำดับ ส่วนแบบประเมินความเสี่ยงในการหกล้ม และแบบประเมินกิจกรรมทางกายอย่างเร็ว ได้ ค่าสัมประสิทธิ์โคเฮนแคปปา เท่ากับ .67 และ .92 ตามลำดับ เก็บรวบรวมข้อมูลโดยการสัมภาษณ์แบบมีโครงสร้าง วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติบรรยาย และสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สเปียร์แมน กำหนดระดับนัยสำคัญเท่ากับ .05

ผลการวิจัย: กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่ (ร้อยละ 96.91) มีการยอมรับเทคโนโลยีมาก (M = 110.08, SD = 14.39) ร้อยละ 61.34 ไม่มีความเสี่ยงในการแยกตัวทางสังคม (M = 14.85, SD = 5.42) ร้อยละ 48.97 พบความเสี่ยงในการหกล้ม (M = 3.81, SD = 3.10; Median = 3) และ ร้อยละ 96.39 มีกิจกรรมทางกายน้อยกว่าระดับ ปกติ (M = 3.51, SD = 0.98) ผลการวิเคราะห์ความสัมพันธ์พบว่า การยอมรับเทคโนโลยี และเครือข่ายทางสังคม มีความสัมพันธ์ทางบวกในระดับต่ำกับกิจกรรมทางกาย อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (r = .167, r = .179, ตามลำดับ) ส่วนความเสี่ยงการหกล้ม มีความสัมพันธ์ทางลบในระดับต่ำกับกิจกรรมทางกาย (r = -.163; p < .05)

ข้อเสนอแนะ: บุคลากรสุขภาพโดยเฉพาะพยาบาลเวชปฏิบัติผู้สูงอายุสามารถนำข้อค้นพบนี้ไปใช้ โดยส่งเสริมการยอมรับเทคโนโลยีและเครือข่ายทางสังคม รวมถึงประเมินความเสี่ยงการหกล้ม เพื่อวางแผน การพยาบาลที่ช่วยส่งเสริมกิจกรรมทางกายของผู้สูงอายุที่มีความผิดปกติของระบบกล้ามเนื้อ กระดูกและ ข้ออย่างมีประสิทธิภาพ

Downloads

Download data is not yet available.

เอกสารอ้างอิง

Gomez-Belda AB, Fernandez-Garces M, Mateo-Sanchis E, Madrazo M, Carmona M, Piles-Roger L, et al. COVID-19 in older adults: what are the differences with younger patients?. Geriatr Gerontol Int. 2021; 21(1): 60-5.

Pinto AJ, Dunstan DW, Owen N, Bonfa E, Gualano B. Combating physical inactivity during the COVID-19 pandemic. Nat Rev Rheumatol. 2020; 16(7): 347-8.

Mikkola TM, von Bonsdorff MB, Salonen MK, Simonen M, Pohjolainen P, Osmond C, et al. Body composition as a predictor of physical performance in older age: A ten-year follow-up of the Helsinki Birth Cohort Study. Arch Gerontol Geriatr. 2018; 77: 163-8.

Williams A, Kamper SJ, Wiggers JH, O’Brien KM, Lee H, Wolfenden L, et al. Musculoskeletal conditions may increase the risk of chronic disease: a systematic review and meta-analysis of cohort studies. BMC Med. 2018; 16(1): 167. doi: 10.1186/s12916-018-1151-2

Blyth FM, Noguchi N. Chronic musculoskeletal pain and its impact on older people. Best Pract Res Clin Rheumatol. 2017; 31(2): 160-8.

Hicks C, Levinger P, Menant JC, Lord SR, Sachdev PS, Brodaty H, et al. Reduced strength, poor balance and concern about falls mediate the relationship between knee pain and fall risk in older people. BMC Geriatr. 2020; 20(1): 94. doi: 10.1186/s12877- 020-1487-2.

Fallon N, Brown C, Twiddy H, Brian E, Frank B, Nurmikko T, et al. Adverse effects of COVID-19-related lockdown on pain, physical activity and psychological well-being in people with chronic pain. Br J Pain. 2021; 15(3): 357-68.

Hoffman GJ, Malani PN, Solway E, Kirch M, Singer DC, Kullgren JT. Changes in activity levels, physical functioning, and fall risk during the COVID-19 pandemic. J Am Geriatr Soc. 2022; 70(1): 49-59.

Forsman AK, Nordmyr J, Matosevic T, Park AL, Wahlbeck K, McDaid D. Promoting mental wellbeing among older people: technology-based interventions. Health Promot Int. 2018; 33(6): 1042-54.

Strutt PA, Johnco CJ, Chen J, Muir C, Maurice O, Dawes P, et al. Stress and coping in older Australians during COVID-19: health, service utilization, grandparenting, and technology use. Clin Gerontol. 2022; 45(1): 106-19.

Srivastav AK, Khadayat S, Samuel AJ. Mobile-based health apps to promote physical activity during COVID-19 lockdowns. J Rehabil Med Clin Commun. 2021; 4: 1000051. doi: 10.2340/20030711-1000051.

Padala KP, Jendro AM, Wilson KB, Padala PR. Technology use to bridge the gap of social distancing during COVID-19. J Geriatr Med Gerontol. 2020; 6(2): 10.23937/2469-5858/1510092. doi: 10.23937/2469-5858/1510092.

Han M, Tan XY, Lee R, Lee JK, Mahendran R. Impact of social media on health-related outcomes among older adults in singapore: qualitative study. JMIR Aging. 2021; 4(1): e23826. doi: 10.2196/23826.

Matteucci I. Sport, physical activity and social health in older adults. caring with technology in the COVID-19 pandemic. Int Rev Sociol Sport. 2022;57(6): 960-79.

Doraiswamy S, Jithesh A, Mamtani R, Abraham A, Cheema S. Telehealth use in geriatrics care during the COVID-19 pandemic-a scoping review and evidence synthesis. Int J Environ Res Public Health. 2021; 18(4): 1755. doi: 10.3390/ijerph18041755.

Chen K, Lou VWQ. Measuring Senior Technology Acceptance: development of a brief, 14-item scale. Innov Aging. 2020; 4(3): igaa016. doi: 10.1093/ geroni/igaa016.

Knippenberg E, Timmermans A, Palmaers S, Spooren A. Use of a technology-based system to motivate older adults in performing physical activity: a feasibility study. BMC Geriatr. 2021; 21(1): 81. doi: 10.1186/ s12877-021-02021-3.

Hulley SB, Cummings SR, Browner WS, Grady D, Newman TB. Designing clinical research: an epidemiologic approach. 4th ed. Philadelphia, PA: Lippincott Williams and Wilkins; 2013. p.79.

Aree-Ue S, Youngcharoen P. The 6-Item Cognitive Function Test-Thai Version: psychometric property testing. Rama Nurs J. 2020; 26(2): 188–202. (in Thai)

Chang Q, Sha F, Chan CH, Yip PSF. Validation of an abbreviated version of the Lubben Social Network Scale (“LSNS-6”) and its associations with suicidality among older adults in China. PLoS One. 2018; 13(8): e0201612. doi: 10.1371/journal.pone.0201612.

Centers for Disease Control and Prevention. STEADI older adult fall prevention [Internet]. 2017 [cited 2022 Sep 15]. Available from: https://www.cdc.gov/steadi/

Topolski TD, LoGerfo J, Patrick DL, Williams B, Walwick J, Patrick MB. The Rapid Assessment of Physical Activity (RAPA) among older adults. Prev Chronic Dis. 2006; 3(4): A118.

Aree-Ue S, Roopsawang I, Thiamwong L, Kwan RYC. Technology acceptance, face mask wearing behavior, health status, and quality of life among older persons with musculoskeletal conditions during COVID-19 pandemic. Unpublished report, 2021.

O’Connell M, Haase K, Cammer A, Peacock S, Cosco T, Holtslander L. Older adults’ acceptance of technology during the pandemic: the COVID Technology Acceptance Model (TAM). Innov Aging. 2021; 5(Suppl 1): 1012. doi: 10.1093/geroni/igab046.3628.

Hauk N, Göritz AS, Krumm S. The mediating role of coping behavior on the age-technostress relationship: a longitudinal multilevel mediation model. PLoS One. 2019; 14(3): e0213349. doi: 10.1371/journal. pone.0213349.

Afrin N, Honkanen R, Koivumaa-Honkanen H, Sund R, Rikkonen T, Williams L, et al. Role of musculoskeletal disorders in falls of postmenopausal women. Osteoporos Int. 2018; 29(11): 2419-26.

Khadilkar SS. Musculoskeletal disorders and menopause. J Obstet Gynaecol India. 2019; 69(2): 99-103.

Hirase T, Okita M, Nakai Y, Akaida S, Shono S, Makizako H. Pain and physical activity changes during the COVID-19 state of emergency among Japanese adults aged 40 years or older: a cross-sectional study. Medicine (Baltimore). 2021; 100(41): e27533. doi: 10.1097/MD.0000000000 027533.

Ha J, Park HK. Factors affecting the acceptability of technology in health care among older korean adults with multiple chronic conditions: a cross-sectional study adopting the senior technology acceptance model. Clin Interv Aging. 2020; 15: 1873-81.

Hong M, De Gagne JC, Shin H. Social networks, health promoting-behavior, and health-related quality of life in older Korean adults. Nurs Health Sci. 2018; 20(1): 79-88.

Mani R, Adhia DB, Leong SL, Vanneste S, De Ridder D. Sedentary behaviour facilitates conditioned pain modulation in middle-aged and older adults with persistent musculoskeletal pain: a cross-sectional investigation. Pain Rep. 2019; 4(5): e773. doi: 10.1097/PR9.000000000000 0773.

Quintela Cardoso-Carmo PJ, Pontes César AM, Santos MR, de Carvalho MJ. Fall risk prediction model for older men and women based on ambulatory physical activity level – a cross-sectional population-based study from the Oporto Region. Balt J Health Phys Act. 2022; 14(1): Article3. https://doi.org/10.29359/BJHPA.14.1.03

Naumov AV, Khovasova NO, Moroz VI, Tkacheva ON. Falls and pathology of the musculoskeletal system in the older age groups. Zh Nevrol Psikhiatr Im S S Korsakova. 2020; 120(2), 7-14.