รูปแบบพฤติกรรมการบริโภคอาหารของนักศึกษาพยาบาลในจังหวัดอุตรดิตถ์: การวิเคราะห์กลุ่มแฝง
Main Article Content
บทคัดย่อ
พฤติกรรมการบริโภคอาหารที่ไม่เหมาะสมอาจก่อให้เกิดโรคอ้วนและโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง ทำให้ภาครัฐต้องเสียค่าใช้จ่ายอย่างมหาศาลในการควบคุมและป้องกัน นักศึกษาพยาบาลเป็นผู้ที่มีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมสุขภาพและเป็นผู้นำทางสุขภาพ การวิจัยในครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาพฤติกรรมการบริโภคอาหารและรูปแบบพฤติกรรมการบริโภคอาหารนักศึกษาพยาบาลในจังหวัดอุตรดิตถ์ การศึกษาในครั้งนี้เป็นการวิจัยแบบบรรยาย (descriptive research) กลุ่มตัวอย่างทั้งหมดเป็นนักศึกษาพยาบาลจำนวน 323 ราย เครื่องมือวิจัยเป็นแบบสอบถามพฤติกรรมการบริโภคอาหาร วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิตพรรณา และการวิเคราะห์กลุ่มแฝง (latent class analysis) ในการหารูปแบบการบริโภคอาหารของนักศึกษาพยาบาล ผลการวิจัยพบว่า มีพฤติกรรมการบริโภคอาหารเหมาะสมปานกลาง (3.24 ± .42) และผลการวิเคราะห์กลุ่มแฝงของรูปแบบพฤติกรรมการบริโภคอาหาร 31 รายการ ผลการวิเคราะห์พบว่าพฤติกรรมการบริโภคอาหารของนักศึกษาแบ่งออกเป็น 3 รูปแบบ นักศึกษาพยาบาลมีแนวโน้มการบริโภคอาหารแบบที่ 3 มากที่สุด ร้อยละ 54.1 คือ บริโภคอาหารนอกบ้าน เลือกรับประทานอาหารที่มีคุณค่าโภชนาการ เช่น ผัก ผลไม้ และดื่มน้ำสะอาดวันละ 6 – 8 แก้ว ดังนั้นการศึกษาในครั้งนี้สามารถอธิบายรูปแบบพฤติกรรมการบริโภคอาหารของนักศึกษาพยาบาลได้ และเป็นข้อมูลต่อผู้บริหารในการการพัฒนาโปรแกรมการสร้างเสริมสุขภาพแก่นักศึกษาพยาบาลให้มีคุณภาพชีวิตที่ดีและเป็นแบบอย่างที่ดีแก่ประชาชนต่อไป
Article Details
บทความและรายงานวิจัยในวารสารพยาบาลกระทรวงสาธารณสุข เป็นความคิดเห็นของ ผู้เขียน มิใช่ของคณะผู้จัดทำ และมิใช่ความรับผิดชอบของสมาคมศิษย์เก่าพยาบาลกระทรวงสาธารณสุข ซึ่งสามารถนำไปอ้างอิงได้
เอกสารอ้างอิง
2. Kunee N. Literature review: the current situation and care model of non-communicable diseases. Nontaburi: Institute of Medical Research and Teachnology Assement;2014.
3. Chaingkuntod S, Mattavangkul C, Junjalearn K, Hongkrailert N, Romnukul N, Udomsri T, et al. Knowledge, attitude, consumers’ behaviors and the media influence on consumers’ behaviors of Phasicharoen persons. Bangkok: The sustainabillty of well-being for Thai people;2013.
4. Social Statistic Division. The 2017 Food Consumption Behavior Survey. In: Social statistic division, National statistical office.2018.
5. Samutachak B, Kanchanachitra M. What drives consumerism in Thai youth? Thammasat journal. 2014;33(1):46-69.
6. Buangam N, Haupsomboon T, Prapalimrangsee P, Boonsong A, Wattanakorn K, Korket S. Factors related to behaviors regarding high cholesterol diets consuming among nursing students. Journal of Prachomklao College of Nursing, Phetchaburi Province.2019;2(1):18-29.
7. Musikthong J, Sriyuktasuth A, Kongkar R, Sangwichaipat N. Nutritional knowledge, attitude towards food, food consumption behavior, and nutritional status in faculty of nursing Mahidol University. Nursing Science Journal of Thailand 2010;28(3):40-9.
8. Sinthukot P, Dolsamer K, Monthawee S, Wongtienlai K, Piaseu N. The relationship between the knowlege and the attitude about food, the health behavior and the nutritional status of the nurse students at Royal Thai Navy College of Nursing. Royal Thai Navy Medical Journal.2019;46(2):336-53.
9. Kongsted A, Nielsen AM. Latent class analysis in health research. Journal of physiotherapy. 2017;63(1):55-8.
10. Maytapattana M. Factors associated with food consumption behavior of nursing students. The Journal of Faculty of Nursing Burapha University.2017;25(3):20-9.
11. Collins LM, Lanza ST. Latent class and latent transition analysis: with applications in the social, behavioral, and health sciences: John Wiley & Sons;2009.
12. Uzhova I, Woolhead C, Timon CM, O’Sullivan A, Brennan L, Peñalvo JL, et al. Generic meal patterns identified by latent class analysis: insights from NANS (National Adult Nutrition Survey). Nutrients. 2018;10(3):310.
13. Maas MK, Bray BC, Noll JG. Online sexual experiences predict subsequent sexual health and victimization outcomes among female adolescents: a latent class analysis. Journal of youth and adolescence.2019;48(5):837-49.
14. Ortíz-Barrios LB, Granados-García V, Cruz-Hervert P, Moreno-Tamayo K, Heredia-Ponce E, Sánchez-García S. The impact of poor oral health on the oral health-related quality of life (OHRQoL) in older adults: the oral health status through a latent class analysis. BMC oral health.2019;19(1):141.
15. Yorlets RR, Iverson KR, Leslie HH, Gage AD, Roder-DeWan S, Nsona H, et al. Latent class analysis of the social determinants of health-seeking behaviour for delivery among pregnant women in Malawi. BMJ global health.2019;4(2):e000930.
16. Chaitokkei S. Factors affecting food consumption behaviors of adults in northeastern Thailand. Research and Development Journal Loei Rajabphat University.2018;13(45):68-78.
17. Nylund KL, Asparouhov T, Muthén BO. Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study. Structural equation modeling: A multidisciplinary Journal.2007;14(4):535-69.
18. Green L, Kreuter M. Health program planning: an educational and ecological approach. 2005. NY: McGraw-Hill Higher Education;2015.