ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง

Main Article Content

นงนุช เสือพูมี
วัลทณี นาคศรีสังข์

บทคัดย่อ

ภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุมีความเกี่ยวข้องกับหลายเหตุปัจจัย การวิจัยครั้งนี้เป็นการศึกษาแบบเชิงวิเคราะห์แบบตัดขวางเพื่อวิเคราะห์หาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรังที่มารับบริการสุขภาพในคลินิกโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง NCD Clinic Plus ของโรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบลสวนกล้วย จังหวัดราชบุรี กลุ่มตัวอย่างคือ ผู้สูงอายุที่ได้รับการวินิจฉัยโรคความดันโลหิตสูง เบาหวาน และไขมันในเลือดสูงอย่างน้อยหนึ่งโรค ที่มารับบริการในคลินิก NCD Clinic Plus และมีคุณสมบัติตามที่กำหนดจำนวน 427 ราย เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสัมภาษณ์ผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง และแบบบันทึกข้อมูลอาการทางคลินิกผู้ป่วยจากเวชระเบียน วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงพรรณนาและสถิติถดถอยโลจิสติก นำเสนอค่า OR และ 95% CI ผลการศึกษา พบว่า ความชุกของภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง คิดเป็นร้อยละ 74.90 เป็นเพศหญิงร้อยละ 78.50 พบในกลุ่มผู้สูงอายุตอนต้น (60-69 ปี) และตอนกลาง (70-79 ปี) ร้อยละ 42.40 และ 45.90 ตามลำดับ และพบว่าผู้ป่วยรับประทานยาหลายขนาน ร้อยละ 51.50 สำหรับปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อภาวะเมตาบอลิกซินโดรม พบว่า เพศ ประเภทครอบครัว และการรับประทานยาหลายขนาน เป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรังอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<.05) โดยเพศหญิง อาศัยในครอบครัวสามรุ่น และการรับประทานยาหลายขนาน เพิ่มโอกาสเกิดภาวะเมตาบอลิกซินโดรม 2.91 เท่า (OR=2.91; 95%CI 1.63-5.16) 1.79 เท่า (OR=1.79; 95%CI 1.09-2.95) และ 9.71 เท่า (OR=9.71; 95%CI 5.40-17.4) ตามลำดับ นอกจากนั้น ยังพบว่าผู้สูงอายุตอนปลาย (อายุ 80 ปีขึ้นไป) มีโอกาสเกิดภาวะเมตาบอลิกซินโดรม ลดลง 76.00% (OR=.24; 95%CI .10-.54) ดังนั้น บุคลากรสุขภาพควรให้ความสนใจกับผู้สูงอายุที่เป็นกลุ่มเสี่ยงต่อการเกิดภาวะเมตาบอลิกซินโดรม ซึ่งได้แก่ ผู้หญิงที่อยู่ในช่วงอายุ 60- 79 ปี อาศัยอยู่กับครอบครัวที่มีสมาชิกหลายรุ่น และมีการรับประทานยาหลายขนาน เพื่อดำเนินการป้องกันโรคไม่ติดต่อเรื้อรังให้มีประสิทธิภาพในกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงดังกล่าว

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
1.
เสือพูมี น, นาคศรีสังข์ ว. ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง: ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อภาวะเมตาบอลิกซินโดรมในผู้สูงอายุโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง . NJPH (วารสาร พ.ส.) [อินเทอร์เน็ต]. 31 สิงหาคม 2024 [อ้างถึง 28 ธันวาคม 2025];34(2):190-206. available at: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/tnaph/article/view/270899
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

Kapil U, Khandelwal R, Ramakrishnan L, Khenduja P, Gupta A, Sareen N, et al. Prevalence of metabolic syndrome and associated risk factors among geriatric population living in a high altitude region of rural Uttarakhand, India. J Family Med Prim Care. 2018;7(4):709-16.

Mendoza-Nunez VM, Pulido-Castillo G, Correa-Munoz E, Rosado-Perez J. Effect of a Community Gerontology Program on the Control of Metabolic Syndrome in Mexican Older Adults. Healthcare (Basel).022;10(3).

Dao HHH, Burns MJ, Kha R, Chow CK, Nguyen TN. The Relationship between Metabolic Syndrome and Frailty in Older People: A Systematic Review and Meta-Analysis. Geriatrics (Basel). 2022;7(4).

Assuncao N, Sudo FK, Drummond C, de Felice FG, Mattos P. Metabolic Syndrome and cognitive decline in the elderly: A systematic review. PLoS One. 2018;13(3):e0194990.

Merchant RA, Chan YH, Lim JY, Morley JE. Prevalence of Metabolic Syndrome and Association with Grip Strength in Older Adults: Findings from the HOPE Study. Diabetes Metab Syndr Obes.

;13:2677-86.

Naik J, Reddy K, Reddy B, Basha D. Prevalence and risk factors for metabolic syndrome in urban elderly: community study from Tirupati, Chittoor district, Andhra Pradesh, India. International Journal of Community Medicine and Public Health. 2016:2106-11.

Ngoc HN, Kriengsinyos W, Rojroongwasinkul N, Aekplakorn W. Prevalence of Metabolic Syndrome and Its Prediction by Simple Adiposity Indices in Thai Adults. Journal of Health Science and Medical Research. 2021.

Yang C, Jia X, Wang Y, Fan J, Zhao C, Yang Y, et al. Trends and influence factors in the prevalence,intervention, and control of metabolic syndrome among US adults, 1999-2018. BMC Geriatr.022;22(1):979.

Bakhtiari A, Hashemi M, Hosseini SR, Omidvar S, Bijani A, Khairkhah F. The Relationship between Depression and Metabolic Syndrome in the Elderly Population: The Cohort Aging Study. Iranian journal of psychiatry. 2018;13(4):230-8.

Tsou M-T, Chang BC-C. Sex differences in metabolic syndrome of metropolitan elderly people in Northern Taiwan. Journal of Clinical Gerontology and Geriatrics. 2013;4(2):42-50.

Patel AY, Shah P, Flaherty JH. Number of medications is associated with outcomes in the elderly patient with metabolic syndrome. J Geriatr Cardiol. 2012;9(3):213-9.

Ersoy S, Engin VS. Risk factors for polypharmacy in older adults in a primary care setting: a cross-sectional study. Clin Interv Aging. 2018;13:2003-11.

Zhao Y, Yan H, Yang R, Li Q, Dang S, Wang Y. Prevalence and determinants of metabolic syndrome among adults in a rural area of Northwest China. PLoS One. 2014;9(3):e91578.

Mumme KD, Conlon C, von Hurst PR, Jones B, de Seymour JV, Stonehouse W, et al. Associations between dietary patterns and the metabolic syndrome in older adults in New Zealand: the REACH study.

r J Nutr. 2022;128(9):1806-16.

Subias-Perie J, Navarrete-Villanueva D, Fernandez-Garcia AI, Moradell A, Gesteiro E, Perez-Gomez J, et al. Prevalence of Metabolic Syndrome and Association with Physical Activity and Frailty Status in Spanish Older Adults with Decreased Functional Capacity: A Cross-Sectional Study. Nutrients.

;14(11).

Kim YJ. Association of Family Composition and Metabolic Syndrome in Korean Adults Aged over 45 Years Old. Asian Nurs Res (Korean Soc Nurs Sci). 2015;9(4):349-55.

Pirkle CM, Wu YY, Zunzunegui MV, Gomez JF. Model-based recursive partitioning to identify risk

clusters for metabolic syndrome and its components: findings from the International Mobility in Aging

Study. BMJ Open. 2018;8(3):e018680.

Alkhawaldeh A, M AL, Rayan A, Abdalrahim A, Musa A, Eshah N, et al. Application and Use of

Andersen’s Behavioral Model as Theoretical Framework: A Systematic Literature Review from 2012-

Iran J Public Health. 2023;52(7):1346-54.

Merlo J, Wagner P, Ghith N, Leckie G. An Original Stepwise Multilevel Logistic Regression Analysis of Discriminatory Accuracy: The Case of Neighbourhoods and Health. PLoS One. 2016;11(4):e0153778.

Pierdomenico SD, Pierdomenico AM, Di Tommaso R, Coccina F, Di Carlo S, Cuccurullo F, et al. Metabolic Syndrome and Cardiovascular Risk in Elderly Treated Hypertensive Patients. Am J Hypertens.

;29(3):365-71.

Sinha N, Bhattacharya A, Deshmukh PR, Panja TK, Yasmin S, Arlappa N. Metabolic syndrome among elderly care-home residents in southern India: A cross-sectional study. WHO South-East Asia journal of public health. 2016;5(1):62-9.

Ge H, Yang Z, Li X, Liu D, Li Y, Pan Y, et al. The prevalence and associated factors of metabolic

syndrome in Chinese aging population. Sci Rep. 2020;10(1):20034.

Nomura K, Eto M, Ogawa S, Kojima T, Iijima K, Nakamura T, et al. Association between low muscle mass and metabolic syndrome in elderly Japanese women. PLoS One. 2020;15(12):e0243242.

Van Ancum JM, Jonkman NH, van Schoor NM, Tressel E, Meskers CGM, Pijnappels M, et al. Predictors of metabolic syndrome in community-dwelling older adults. PLoS One. 2018;13(10):e0206424.

Moore JX, Chaudhary N, Akinyemiju T. Metabolic Syndrome Prevalence by Race/Ethnicity and Sex in the United States, National Health and Nutrition Examination Survey, 1988-2012. Prev Chronic Dis.

;14:E24.

Tsou M-T. Association of Education, Health Behaviors, Concerns, and Knowledge with Metabolic

Syndrome among Urban Elderly in One Medical Center in Taiwan. International Journal of Gerontology.

;11(3):138-43.

Gouveia ER, Gouveia BR, Marques A, Peralta M, Franca C, Lima A, et al. Predictors of Metabolic

Syndrome in Adults and Older Adults from Amazonas, Brazil. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(3).

McCarthy K, Laird E, O’Halloran AM, Fallon P, O’Connor D, Ortuno RR, et al. An examination of the prevalence of metabolic syndrome in older adults in Ireland: Findings from The Irish Longitudinal Studyon Ageing (TILDA). PLoS One. 2022;17(9):e0273948.

Kumkong M, Suwanaraj M, Saetiew S. Food and Nutritional Management Model for Older Adults using the Mother’s Food Guideline: A Case Study of the Elderly Club, Boromarajonani College of Nursing Songkhla. The Southern College Network Journal of Nursing and Public Health. 2018;5(3).

Lillich FF, Imig JD, Proschak E. Multi-Target Approaches in Metabolic Syndrome. Front Pharmacol.

;11:554961.

Oh C, No J. The Quality of a Traditional Dietary Pattern in Relation to Metabolic Syndrome in Elderly South Koreans. J Obes Metab Syndr. 2018;27(4):254-61.

Marinho FS, Moram CBM, Rodrigues PC, Leite NC, Salles GF, Cardoso CRL. Treatment Adherence

and Its Associated Factors in Patients with Type 2 Diabetes: Results from the Rio de Janeiro Type 2

Diabetes Cohort Study. J Diabetes Res. 2018;2018:8970196.

Hla LSP, Pongthavornkamol K, Wattanakitkrileart D, Orathai P. Factors Influencing Adherence to

Therapeutic Regimens among People with Type 2 Diabetes Mellitus in Yangon, Myanmar. Journal of

Population and Social Studies. 2018;26(4):262-80.