ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุ จังหวัดเพชรบุรี

ผู้แต่ง

  • อุมาพร วรรณโสธร สาขาวิชาการพยาบาลเวชปฏิบัติชุมชน สาขาวิชาพยาบาลศาสตร์ มหาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช
  • สุทธีพร มูลศาสตร์ สาขาวิชาพยาบาลศาสตร์ มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช
  • ขจิตพรรณ กฤตพลวิมาน สาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช

DOI:

https://doi.org/10.60099/jtnmc.v41i02.277530

คำสำคัญ:

ผู้สูงอายุ , พฤติกกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล , การดูแลสุขภาพ

บทคัดย่อ

บทนำ ปัจจุบันประเทศไทยมีสัดส่วนผู้สูงอายุเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องและได้เข้าสู่สังคมสูงอายุอย่างสมบูรณ์แล้ว อีกทั้งมีแนวโน้มจะก้าวเข้าสู่สังคมสูงอายุระดับสุดยอด (super-aged society) ในอนาคตอันใกล้ ทำให้ประเด็นด้านสุขภาพและคุณภาพชีวิตของผู้สูงอายุเป็นเรื่องสำคัญเร่งด่วน โดยเฉพาะบทบาทของเทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ ซึ่งมีการประยุกต์ใช้อย่างแพร่หลาย ทั้งนี้ การยอมรับและการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในกลุ่มผู้สูงอายุยังคงเผชิญข้อจำกัดจากหลายปัจจัย อาทิ อายุ การศึกษา รายได้ ประสบการณ์ การใช้เทคโนโลยี ตลอดจนเจตติและอิทธิพธิพลทางสังคม ดังนั้น การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับและ การใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุจึงมีความจำเป็น เพื่อให้สามารถออกแบบแนวทาง หรือมาตรการที่ตอบโจทย์ความต้องการของผู้สูงอายุได้อย่างแท้จริง นำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีสุขภาพที่ใช้งานง่าย เหมาะสม และสอดคล้องกับบริบทของผู้สูงอายุไทย เพื่อให้เทคโนโลยีสุขภาพเป็นปัจจัยสำคัญที่สนับสนุนให้ผู้สูงอายุสามารถดูแลตนเองได้อย่างเหมาะสม พร้อมทั้งเสริมสร้างคุณภาพชีวิตที่ดีในสังคมสูงอายุ 

วัตถุประสงค์การวิจัย การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุ และ 2) เพื่อศึกษาปัจจัยทำนายพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีลิดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของปัจจัยส่วนบุคคล และปัจจัยด้านการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลในผู้สูงอายุ 

การออกแบบการวิจัย การศึกษาครั้งนี้เป็นการวิจัยแบบพรรณนาเชิงทำนาย โดยประยุกต์ใช้กรอบแนวคิดแบบจำลองการยอมรับเทคโนโลยีฉบับที่ 2 (Technology Acceptance Model 2, TAM2) ในการศึกษา ปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุ อธิบายว่าพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีของบุคคลเกิดจากกระบวนการรับรู้ (cognitive appraisal) และอิทธิพลจากสภาพแวดล้อมทางสังคม โดยต่อยอดจาก TAM ดั้งเดิมและเพิ่มองค์ประกอบที่สามารถอธิบายพฤติกรรมในชีวิตจริง ได้อย่างครอบคลุมยิ่งขึ้น โดย TAM2 แบ่งองค์ประกอบสำคัญออกเป็น 2 กลุ่ม ได้แก่ ปัจจัยด้านอิทธิพลทางสังคม และปัจจัยด้านกระบวนการรับรู้ทางปัญญา 

วิธีดำเนินการวิจัย กลุ่มตัวอย่างเป็นสมาชิกชมรมผู้สูงอายุจังหวัดเพชรบุรี อายุ 60 ปีขึ้นไป จำนวน 250 คน ได้จากการสุ่มแบบหลายขั้นตอน กำหนดขนาดตัวอย่างตามแนวทางของ แฮร์ และคณะ เครื่องมือวิจัยประกอบด้วย 1) แบบสอบถามข้อมูลทั่วไป 2) แบบสอบถามการรับรู้เกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ประกอบด้วย การรับรู้ประโยชน์ของเทคโนโลยีดิจิทัล และการรับรู้ความง่ายในการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล 3) แบบสอบถามอิทธิพลทางสังคมในการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล 4) แบบสอบถามเจตติเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล และ 5) แบบสอบถามพฤติกรรมการใช้เทคโนโลอีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ เครื่องมือผ่านการตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหา โดยผู้ทรงคุณวุฒิ 6 ท่าน ได้ค่าดัชนีความตรงเชิงเนื้อหา ส่วนที่ 2-5 เท่ากับ .92, 89, 1.00. .98, และ 95 ตามลำดับ และทดสอบความเที่ยงได้ค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค เท่ากับ.91,.91, 96, .94, และ.96 ตามลำดับ เก็บรวมรวมข้อมูลโดยกลุ่มตัวอย่างตอบแบบสอบถามด้วยตัวเอง วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงพรรณนา และสถิติเชิงอนุมาน ได้แก่ การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบเป็นขั้นตอน

ผลการวิจัย กลุ่มตัวอย่างผู้สูงอายุ จำนวน 250 คน มีอายุระหว่าง 60-92 ปี = 69.01, SD= 7.22) มากกว่าครึ่งเป็นผู้สูงอายุวัยต้น (ร้อยละ 56.40) ระดับการศึกษาที่พบมากเป็นอันดับแรก คือประถมศึกษา (ร้อยละ 50.80) อาชีพที่พบมากเป็นอันดับแรก คือแม่บ้าน (ร้อยละ 24.40) ส่วนใหญ่มีรายได้ 500-10,000 บาท (ร้อยละ 81.20) มีประสบการณ์การใช้เทคโนโลยี มากกว่า 6 ปีขึ้นไป (ร้อยละ 68.80) อุปกรณ์ดิจิทัลที่ใช้มากที่สุดคือโทรศัพท์มือถือ (ร้อยละ 94.40) นอกจากนี้ กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่มีโรคประจำตัว (ร้อยละ 77.20) โดยโรคที่พบมากสามอันดับแรก ได้แก่ โรคความดันโลหิตสูง (ร้อยละ 69.43) โรคไขมันในเลือดสูง (ร้อยละ 49.74) และโรคเบาหวาน (ร้อยละ 34.72) พฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุอยู่ในระดับปานกลาง (M = 2.76, SD = 1.12) เมื่อพิจารณาเป็นรายด้าน พบว่า ด้านการสื่อสารทางสุขภาพ เป็นด้านที่มีการใช้งานมากที่สุด รองลงมาคือ การแสวงหาข้อมูลสุขภาพ และด้านการติดตามและจัดการสุขภาพ ซึ่งผู้สูงอายุใช้เทคโนโลยีในการตรวจสอบข้อมูลสุขภาพพื้นฐานของตนเองเป็นระยะ ขณะที่ด้านการส่งเสริมสุขภาพ และธุรกรรมออนไลน์ทางสุขภาพ เช่น การเล่นเกมฝึกสมอง การสั่งซื้อผลิตภัณฑ์สุขภาพ รวมถึงการจองคิว ตรวจรักษาหรือรับยา พบว่าเป็นด้านที่มีการใช้งานน้อยที่สุด ผลการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบบเป็นขั้นตอน พบว่า ปัจจัยที่ร่วมทำนายพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุได้อย่างมีนัยสำคัญ ได้แก่ อิทธิพลทางสังคมในการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล (B = 288,p p < .001) เจตติเกี่ยวกับการใช้เทคโลยีดิจิทัล (B = .253,p < .001) การรับรู้ความง่ายในการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล (B = .175, p = .002) อายุ (B = -.143,p= 002) ประสบการณ์การใช้เทคโนโลยี (B=.120,p= .009) และการศึกษา (B= 110.p=.015) โดยร่วมกันทำนายพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สงอายุได้ร้อยละ 52.9 (Adjused R2 = .529, p < .015)

ข้อเสนอแนะ พยาบาลเวชปฏิบัติชุมชนสามารถนำผลการวิจัยไปใช้ในการวางแผนและดำเนินกิจกรรม ส่งเสริมพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุ โดยสร้างแรงสนับสนุนทางสังคมจากครอบครัว เพื่อน และอาสาสมัครสาธารณสุข เสริมเจตคติและความมั่นใจในการใช้เทคโลยีผ่านการสื่อสารสุขภาพเชิงบวก และจัดอบรมการใช้เทคโนโลยีสุขภาพที่เข้าใจง่าย เหมาะสมกับศักยภาพของผู้สูงอายุ

Downloads

Download data is not yet available.

เอกสารอ้างอิง

United Nations.World Population Prospects 2024: summary of results. UN DESA/POP/2024/TR/ NO. 9. New York: United Nations; 2024. Available from: https://population.un.org/wpp/assets/Files/WPP2024_Summary-of-Results.pdf

Office of the National Economic and Social Development Council. Situation of Thai elderly and projection towards a super-aged society. Bangkok: NESDC; 2023. Available from: https://www.nesdc.go.th (in Thai)

Ministry of Public Health. Health at a Glance Thailand 2022–2023. Nonthaburi: Ministry of Public Health; 2024. Available from: https://spd.moph.go.th/wp-content/uploads/2024/10/V16_Health-ata-glance-TH_book-1.pdf (in Thai)

Ministry of Public Health. eHealth Strategy, Ministry of Public Health (2017 – 2026). Information and Communication Technology Center, Office of the Permanent Secretary, Ministry of Public Health (Thailand); 2017. Available from: https://ops.moph.go.th/public/download/eHealth_Strategy_THAI_16NOV17.pdf?utm_source=chatgpt.com

Institute for Population and Social Research, Mahidol University. Thai Health 2024: The silent health threat in Thai society. Nakhon Pathom: Institute for Population and Social Research, Mahidol University; 2024. Available from: https://www.thaihealthreport.com/assets/file_book/603-ThaiHealthReport-2024-ENG.pdf

National Statistical Office. Key findings on ICT use among older adults, 2023. Bangkok: National Statistical Office; 2023. Available from: https://www.nso.go.th/nsoweb/storage/survey_detail/2024/20240923135129_64500.pdf (in Thai)

Department of older person. Blue Book Application. 2024. Available from: https://www.dop.go.th/th/know/16/1026?utm_source=chatgpt.com (in Thai)

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. https://doi.org/10.2147/CIA.S268606. PMID: 33061336

Chaiyin T. Factors associated with technology acceptance among older adults in Songkhla Province. Hat Yai: Prince of Songkla University; 2561. Available from: https://kb.psu.ac.th/items/7af71894-4f05-4c7e-a207-8354af45c890 (in Thai)

Thanakijborisut Y. Analyzing factors affecting the use of digital technology to improve the quality of life of older adults. University of the Thai Chamber of Commerce Journal Humanities and Social Sciences. 2024;44(3):66-91. Available from: https://so06.tci-thaijo.org/index.php/utccjournalhs/article/view/273093

Venkatesh V, Davis FD. A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies. Manage Sci. 2000;46(2):186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926

Department of Medical Services, Ministry of Public Health. Guidelines for essential and appropriate health screening for the public. Nonthaburi: Department of Medical Services; 2022. Available from: https://www.dms.go.th/backend/Content/Content_File/Publication/Attach/25650201111409AM_Medical%20Examination%201-02-2022%20final.pdf (in Thai)

Hair JF, Black WC, Babin BJ. Multivariate data analysis: a global perspective. 7th ed. Upper Saddle River (NJ): Pearson Education; 2010.

National Statistical Office. The use of information and communication technology (ICT) by the elderly. Bangkok: National Statistical Office; 2023 . Available from: https://www.nso.go.th/nsoweb/nso/survey_detail/jv?set_lang=en (in Thai)

Moolsart S, Kritpolviman KM. Self‑Health Monitoring by Smart Devices and Ontology Technology for Older Adults with Uncontrolled Hypertension: Quasi‑Experimental Study. JMIR Nurs. 2025;8:e73386. https://doi.org/10.2196/73386. Available from: https://nursing.jmir.org/2025/1/e73386/

Boonchom S. Interpretation of using data collection instruments with rating scales [Internet]. Journal of Educational Measurement, Mahasarakham University. 2018 Nov 9 [cited 2026 Mar 29]. Available from: https://so02.tci-thaijo.org/index.php/jemmsu/article/view/154477/112393

Burns N, Grove SK. The practice of nursing research: appraisal, synthesis, and generation of evidence. 7th ed. St. Louis: Saunders Elsevier; 2013.

Panpaeng S, Panpaeng T, Mahanupaproj K. Appropriate information technology for elderly in Mae Hong Son province [Thesis]. Chiang Mai: Chiang Mai Rajabhat University; 2018. Available from: http://cmruir.cmru.ac.th/handle/123456789/1270 (in Thai)

Buasamrit L. The relationship between online media use and health promotion behaviors among older adults in Bangkok [Thesis]. 2020. Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD). Available from: https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/3668 (in Thai)

Xu L, Li P, Hou X, Yu H, Tang T, Liu T, et al. Middle-aged and elderly users’ continuous usage intention of health maintenance-oriented WeChat official accounts: empirical study based on a hybrid model in China. BMC Med Inform Decis Mak. 2021;21:257. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01625-4. PMID: 34479566

Sinsornvorapat N. Factors affecting the adoption of the elderly care robot innovation in Bangkok [Master’s thesis on the Internet]. Bangkok: Thammasat University; 2022. https://doi.org/10.14457/TU.the.2022.67 (in Thai)

Wattatham S, Dami D, Nakpan S, Noothongmark K, Nuseng N, Kaewbubha P, et al. Digital technology acceptance among older adults in Southern Thailand. J Nurs Council. 2023;38(4):45–60. Available from: https://so03.tci-thaijo.org/index.php/KRUjournal/article/view/274664/183881 (in Thai)

Bhanityanakorn K, Tangsuvannrangsee T, Nienvitoon S, Kantajan S. Digital marketing and technology adoption affecting healthy food consumption for the elderly in Bangkok. Interdisciplinary Social Sciences and Communication Journal. 2023;6 (2):25-36. https://doi.org/10.14456/issc.2023.22. (in Thai)

Ugalde C, Acosta‑Uriguen M‑I, Carvallo JP. Social media usage by elderly: application of technology acceptance model. Brazilian J Dev. 2023;9(1): 5902–5918. doi:10.34117/bjdv9n1‑401. Available from: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/56905

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2026-04-09

รูปแบบการอ้างอิง

1.
วรรณโสธร อ, มูลศาสตร์ ส, กฤตพลวิมาน ข. ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุ จังหวัดเพชรบุรี. J Thai Nurse Midwife Counc [อินเทอร์เน็ต]. 9 เมษายน 2026 [อ้างถึง 31 สิงหาคม 2026];41(02):281-98. available at: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/TJONC/article/view/277530

ฉบับ

ประเภทบทความ

Research Articles