ปัจจัยทำนายคุณภาพการนอนหลับของผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลว

Abstract

ปัญหาการนอนหลับเป็นปัญหาที่พบได้บ่อยและส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยภาวะหัวใจ   ล้มเหลว การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสามารถในการทำนายของปัจจัยด้านความรุนแรงของโรค อาการซึมเศร้า การสนับสนุนทางสังคม ต่อคุณภาพการนอนหลับของผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลว กลุ่มตัวอย่าง คือ ผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลวที่มารับการตรวจและติดตามการรักษาที่แผนกผู้ป่วยนอก โรงพยาบาลระดับตติยภูมิแห่งหนึ่งในเขตกรุงเทพมหานคร จำนวน 77 คน ที่ผ่านการคัดกรองแล้วไม่พบความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะอุดกั้นทาง  เดินหายใจขณะหลับ เครื่องมือที่ใช้ประกอบด้วย แบบสอบถามข้อมูลส่วนบุคคล แบบประเมินคุณภาพการนอนหลับพิทสเบอร์ก แบบสอบถามความรู้สึกหลากหลายมิติเกี่ยวกับความช่วยเหลือทางสังคม และแบบสอบถามเพื่อประเมินความรุนแรงของภาวะซึมเศร้า วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติถดถอยพหุคูณ

ผลการศึกษาพบว่า กลุ่มตัวอย่างมีค่าเฉลี่ยของคุณภาพการนอนหลับไม่ดี (x̅ = 6.28, SD = 4.51) ส่วนใหญ่ไม่มีอาการซึมเศร้า การสนับสนุนทางสังคมอยู่ในระดับปานกลาง ความรุนแรงของโรค อาการซึมเศร้า และการสนับสนุนทางสังคมสามารถร่วมกันทำนายคุณภาพการนอนหลับในผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลวได้ร้อยละ 65.2 และอาการซึมเศร้าเป็นตัวแปรเดียวที่สามารถทำนายคุณภาพการนอนหลับของผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลวได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (β = .731, p < .001

จากการศึกษามีข้อเสนอแนะว่า พยาบาลและทีมสุขภาพควรมีการประเมินอาการซึมเศร้าและคุณภาพการนอนหลับของผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลว เพื่อนำไปสู่การหาแนวทางในการจัดการปัญหาการนอนหลับและส่งเสริมให้ผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลวมีคุณภาพการนอนหลับที่ดีต่อไป

Factors Predicting Quality of Sleep in Patients with Heart Failure

Sleep problems are common in patients with heart failure, and have a negative impact on their quality of life. This study aims to investigate the predictability of the severity of disease, depression symptoms, and social support in regards to the quality of sleep in patients with heart failure.

The study sample consisted of 77 patients with heart failure who followed up at the outpatient department at a tertiary hospital in Bangkok. Data were collected by using 4 questionnaires; personal data questionnaire, the Pittsburgh Quality of Sleep Index, the Revised-Multidimensional Scale of Perceived Social Support, and the Thai Depression Inventory. Data analysis was conducted by using multiple regression analysis.

The findings revealed that the mean scores of overall quality of sleep of the sample were at a poor level (x̅ = 6.28, SD = 4.51).  Most of them did not suffer from depressive symptoms, while their perceptions of social support were at a moderate level. Moreover, the severity of disease, depressive symptoms, and social support could co-predict variance in the quality of sleep of patients with heart failure by 65.2%. Depressive symptoms were the only variable that could predict quality of sleep of patients with heart failure with statistical significance (β = 0.731, p < 0.001).

            From the findings, the researchers recommended that nurse and healthcare team should assess depressive symptoms and quality of sleep in patients with heart failure. This will lead to further  plan for management of sleep problems to promote quality of sleep in this group of patients.