ผลของโปรแกรมการจัดตารางปฏิบัติงานผ่านแอปพลิเคชันมือถือต่อคุณภาพชีวิตการทำงานตามการรับรู้ของพยาบาลห้องผ่าตัดในโรงพยาบาลตติยภูมิ
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทนำ: การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยกึ่งทดลองแบบสองกลุ่มวัดผลก่อนและหลัง จัดกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมในระดับโรงพยาบาลแบบไม่สุ่ม เปรียบเทียบคุณภาพชีวิตการทำงานตามการรับรู้ของพยาบาลห้องผ่าตัดระหว่างกลุ่มที่ได้รับโปรแกรมจัดตารางผ่านแอปพลิเคชันมือถือกับกลุ่มควบคุม และเปรียบเทียบก่อนและหลังในกลุ่มทดลอง วัสดุและวิธีการ: กลุ่มตัวอย่างเป็นพยาบาลห้องผ่าตัดจากโรงพยาบาลสองแห่ง รวม 42 คน คัดเลือกแบบเจาะจง กลุ่มละ 21 คน เครื่องมือวิจัย ได้แก่ โปรแกรมจัดตารางผ่านแอปพลิเคชันมือถือ และแบบสอบถามการรับรู้คุณภาพชีวิตการทำงาน (S-CVI/Ave = .86, Cronbach’s alpha = .91) วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติ independent-samples t-test และ paired-samples t-test กำหนดระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ .05 ผลการวิจัย: พบว่า ภายหลังได้รับโปรแกรม กลุ่มทดลองมีคะแนนคุณภาพชีวิตการทำงานโดยรวมอยู่ในระดับมาก ( = 4.04, SD = .13) สูงกว่ากลุ่มควบคุมที่อยู่ในระดับปานกลาง (
= 3.39, SD = .20) และสูงกว่าคะแนนก่อนได้รับโปรแกรม (
= 3.29, SD = .34) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยผลต่างค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มเท่ากับ 0.65 (95% CI 0.55–0.76, Cohen’s d = 3.97) และผลต่างค่าเฉลี่ยก่อน-หลังในกลุ่มทดลองเท่ากับ 0.76 (95% CI 0.61–0.90, Cohen’s dz = 2.31) สรุปผล: ผลการวิจัยเบื้องต้นบ่งชี้ว่าโปรแกรมอาจมีความสัมพันธ์กับคุณภาพชีวิตการทำงานที่ดีขึ้นของพยาบาลห้องผ่าตัด อย่างไรก็ตาม การมีเพียงหนึ่งโรงพยาบาลต่อกลุ่มจำกัดการแยกผลของโปรแกรมจากปัจจัยเฉพาะสถาบัน ผู้บริหารทางการพยาบาลจึงอาจพิจารณานำแนวคิดของโปรแกรมไปประยุกต์ใช้ในหน่วยงานที่มีบริบทใกล้เคียง และติดตามประเมินผลก่อนขยายการใช้งาน
Downloads
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความในวารสารนี้อยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ของ กรมแพทย์ทหารบก และเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
ท่านสามารถอ่านและใช้งานเพื่อวัตถุประสงค์ทางการศึกษา และทางวิชาการ เช่น การสอน การวิจัย หรือการอ้างอิง โดยต้องให้เครดิตอย่างเหมาะสมแก่ผู้เขียนและวารสาร
ห้ามใช้หรือแก้ไขบทความโดยไม่ได้รับอนุญาต
ข้อความที่ปรากฏในบทความเป็นความคิดเห็นของผู้เขียนเท่านั้น
ผู้เขียนเป็นผู้รับผิดชอบต่อเนื้อหาและความถูกต้องของบทความของตนอย่างเต็มที่
การนำบทความไปเผยแพร่ซ้ำในรูปแบบสาธารณะอื่นใด ต้องได้รับอนุญาตจากวารสาร
เอกสารอ้างอิง
World Health Organization. State of the world’s nursing 2025: investing in education, jobs, leadership and service delivery. Geneva: World Health Organization; 2025.
Shin S, Park JH, Bae SH. Nurse staffing and nurse outcomes: a systematic review and meta-analysis. Nurs Outlook. 2018;66(3):273-82. doi:10.1016/j.outlook.2017.12.002.
Lasater KB, Muir KJ, Sloane DM, McHugh MD, Aiken LH. Alternative models of nurse staffing may be dangerous in high-stakes hospital care. Med Care. 2024;62(7):434-40. doi:10.1097/MLR.0000000000001990.
TCIJ Editorial Board. [Rocket Media Lab: Thailand’s nursing crisis: understaffing, heavy workloads, high resignation rates, and insufficient numbers of newly trained nurses] [Internet]. Chiang Mai: Thai Civil Rights and Investigative Journalism; 2026 Apr 3 [cited 2026 Jul 17]. Available from: https://www.tcijthai.com/news/2026/4/scoop/14965. Thai.
Dall’Ora C, Ball J, Recio-Saucedo A, Griffiths P. Characteristics of shift work and their impact on employee performance and wellbeing: a literature review. Int J Nurs Stud. 2016;57:12-27. doi:10.1016/j.ijnurstu.2016.01.007.
Li Y, Xiang D, Jiang Y, Gu S. Understanding burnout among operating room nurses: a qualitative study. Front Public Health. 2025;13:1604631. doi:10.3389/fpubh.2025.1604631.
Association of periOperative Registered Nurses. Guidelines for perioperative practice. Denver (CO): AORN, Inc.; 2021.
Brooks BA, Anderson MA. Defining quality of nursing work life. Nurs Econ. 2005;23(6):319-26, 279.
Bureau of Digital Health, Office of the Permanent Secretary, Ministry of Public Health. [Smart hospital assessment manual for fiscal year 2026]. Nonthaburi: Office of the Permanent Secretary, Ministry of Public Health; 2026. Thai.
Epstein M, Arakelian E, Tucker P, Dahlgren A. Managing sustainable working hours within participatory working time scheduling for nurses and assistant nurses: a qualitative interview study with managers and staffing assistants. J Nurs Manag. 2023;2023:8096034. doi:10.1155/2023/8096034.
Sinprasit P. [The development of nursing staffing in internal medicine unit using smartphone application, Somdech Phra Pinklao Hospital] [master’s thesis]. Bangkok: Chulalongkorn University; 2023. doi:10.58837/CHULA.THE.2023.158.Thai.
Aksu M, Dinç L. Designing and piloting a mobile application for fair and objective nurse scheduling: a design-based study. BMC Nurs. 2025;24:784. doi:10.1186/s12912-025-03370-9.
Inchingolo AD, Inchingolo AM, Fatone MC, Ferrante L, Casamassima L, Trilli I, et al. Guidelines for reducing the adverse effects of shift work on nursing staff: a systematic review. Healthcare (Basel). 2025;13(17):2148. doi:10.3390/healthcare13172148.
Dall’Ora C, Saville C, Rubbo B, Turner L, Jones J, Griffiths P. Nurse staffing levels and patient outcomes: a systematic review of longitudinal studies. Int J Nurs Stud. 2022;134:104311. doi:10.1016/j.ijnurstu.2022.104311.
Bärnighausen T, Røttingen JA, Rockers P, Shemilt I, Tugwell P. Quasi-experimental study designs series-paper 1: introduction: two historical lineages. J Clin Epidemiol. 2017;89:4-11. doi:10.1016/j.jclinepi.2017.02.020.
Shadish WR, Cook TD, Campbell DT. Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference. Boston (MA): Houghton Mifflin; 2002.
Whiting-O’Keefe QE, Henke C, Simborg DW. Choosing the correct unit of analysis in medical care experiments. Med Care. 1984;22(12):1101-14. doi:10.1097/00005650-198412000-00005.
Donner A, Klar N. Design and analysis of cluster randomization trials in health research. London: Arnold; 2000.
Reeves BC, Wells GA, Waddington H. Quasi-experimental study designs series-paper 5: a checklist for classifying studies evaluating the effects on health interventions-a taxonomy without labels. J Clin Epidemiol. 2017;89:30-42. doi:10.1016/j.jclinepi.2017.02.016.
Haynes AB, Haukoos JS, Dimick JB. TREND reporting guidelines for nonrandomized/quasi-experimental study designs. JAMA Surg. 2021;156(9):879-80. doi:10.1001/jamasurg.2021.0552.
Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang AG. Statistical power analyses using G*Power 3.1: tests for correlation and regression analyses. Behav Res Methods. 2009;41(4):1149-60. doi:10.3758/BRM.41.4.1149.
Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Hillsdale (NJ): Lawrence Erlbaum Associates; 1988.
Gupta KK, Attri JP, Singh A, Kaur H, Kaur G. Basic concepts for sample size calculation: critical step for any clinical trials! Saudi J Anaesth. 2016;10(3):328-31. doi:10.4103/1658-354X.174918.
Thailand Nursing and Midwifery Council. [Announcement of the Thailand Nursing and Midwifery Council on the policy on nurses’ working hours for patient safety]. Bangkok: Thailand Nursing and Midwifery Council; 2017. Thai.
Nursing Division, Office of the Permanent Secretary, Ministry of Public Health. [Standards and quality assessment of perioperative nursing services]. Nonthaburi: Nursing Division, Office of the Permanent Secretary, Ministry of Public Health; 2025. Thai.
Likert R. A technique for the measurement of attitudes. Arch Psychol. 1932;22(140):1-55.
Best JW, Kahn JV. Research in education. 10th ed. Harlow (UK): Pearson Education Limited; 2014.
Polit DF, Beck CT, Owen SV. Is the CVI an acceptable indicator of content validity? Appraisal and recommendations. Res Nurs Health. 2007;30(4):459-67. doi:10.1002/nur.20199.
Killip S, Mahfoud Z, Pearce K. What is an intracluster correlation coefficient? Crucial concepts for primary care researchers. Ann Fam Med. 2004;2(3):204-8. doi:10.1370/afm.141.
Leyrat C, Morgan KE, Leurent B, Kahan BC. Cluster randomized trials with a small number of clusters: which analyses should be used? Int J Epidemiol. 2018;47(1):321-31. doi:10.1093/ije/dyx169.
Adams G, Gulliford MC, Ukoumunne OC, Eldridge S, Chinn S, Campbell MJ. Patterns of intra-cluster correlation from primary care research to inform study design and analysis. J Clin Epidemiol. 2004;57(8):785-94. doi:10.1016/j.jclinepi.2003.12.013.
Shiri R, Karhula K, Turunen J, Koskinen A, Ropponen A, Ervasti J, et al. The effect of using participatory working time scheduling software on employee well-being and workability: a cohort study analysed as a pseudo-experiment. Healthcare (Basel). 2021;9(10):1385. doi:10.3390/healthcare9101385.
Gerlach M, Renggli FJ, Bieri JS, Sariyar M, Golz C. Exploring nurse perspectives on AI-based shift scheduling for fairness, transparency, and work-life balance. BMC Nurs. 2025;24:1161. doi:10.1186/s12912-025-03808-0.
Peršolja M. Effects of nurses’ schedule characteristics on fatigue: an integrative review. Nurs Manage. 2023;54(4):28-37. doi:10.1097/01.NUMA.0000921904.11222.11.