พยากรณ์การเกิดโรคมาลาเรีย ปี 2555 โดยการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ในพื้นที่สาธารณสุขเขต 15 และ 16
วัตถุประสงค์ 1. เพื่อบรรยายลักษณะทางระบาด วิทยาของการเกิดโรค มาลาเรีย ในปี 2546 – เพื่อพยากรณ์การเกิดโรค มาลาเรีย ในปี 2555
ฐานข้อมูล 1. ข้อมูลโรคมาลาเรียจากฐานข้อมูลเฝ้า ระวังทางระบาดวิทยา ( รายงาน 506 ) พ. ศ – โปรแกรมสำเร็จรูปในการวิเคราะห์ ข้อมูล
วิธีการศึกษา 1. เป็นการศึกษาเชิงพรรณนาร่วมกับการ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติ ขั้นสูงบรรยายแนวโน้มจำนวนผู้ป่วยโรค มาลาเรีย พ. ศ พยากรณ์การเกิดโรคเชิงปริมาณ โดย ตัว แปรที่ทำการพยากรณ์ได้แก่จำนวนผู้ป่วย โรคมาลาเรีย วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้อนุกรม เวลา (Time series analysis) แบบ Moving average/Exponential smoothing/Winter/Regression
ผลการศึกษา 1. แนวโน้มทั่วไปของจำนวนผู้ป่วยโรค มาลาเรีย ปี 2546 – 2554 จากรายงานการเฝ้าระวังทางระบาดวิทยาใน พื้นที่สาธารณสุขเขต 15 และ 16 ในรอบ 9 ปี พบผู้ป่วยจำนวนทั้งสิ้น 22,880 ราย ช่วง เดือนที่พบผู้ป่วยสูง คือ เมษายน – กันยายน ซึ่งเดือนมิถุนายนพบผู้ป่วยสูงที่สูดจำนวน 4,543 ราย และ ปี 2549 พบผู้ป่วยสูงที่สุด คือ 3,751 ราย
ผลการศึกษา ( ต่อ ) 2. การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล โรคมาลาเรียเป็นโรคที่มีการเปลี่ยนแปลง ตามฤดูกาล กล่าวคือ มักจะ มีรายงานผู้ป่วยสูงขึ้นในช่วงเดือนเมษายน ซึ่งเป็นช่วงที่ฝนเริ่มตก ถึง เดือนกันยายน ซึ่งเป็นช่วงกลางฤดูฝน แต่ ก็พบผู้ป่วยด้วยโรคมาลาเรีย ได้ตลอดทั้งปี
3. การพยากรณ์แนวโน้มการเกิดโรคในปี 2555 จากโมเดลของวินเตอร์ : Yt = [ β0 + β1 t ] (St) (Ct) (I) จะได้ผู้ป่วยในแต่ละเดือนตามสมการนี้ Yt = [ (-0.37) t ] (St) (Ct) ( 1 ) เมื่อ t= ช่วงเวลาที่มีระยะห่างเท่าๆกัน ( ต่อเนื่องกัน ) Yt= ค่าจริงเมื่อเวลา t ( จำนวนผู้ป่วยในแต่ละ เดือน ) β0= ระยะตัดแกน ( ส่วนประกอบถาวร ) β1= ค่าความชันของแนวโน้ม ( ของข้อมูลชุด นี้ ) St= ค่าดัชนีฤดูกาลที่เปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล เมื่อ t ( 1-12 เดือน ) Ct= ค่าวัฏจักรรอบล่าสุดหารด้วยค่าเฉลี่ย 4 ปี ย้อนหลัง I= ค่าความไม่แน่นอน ( ให้ค่าเท่ากับ 1 ) (192.55) เป็นค่าเริ่มต้นจากข้อมูลชุดนี้ ( ปรับ ให้เรียบยกกำลังสาม ) (-0.37) เป็นค่าแนวโน้มของข้อมูลชุดนี้ ( แยกรายเดือน ในช่วง 9 ปี ) ผลการศึกษา ( ต่อ )
ดังนั้น จะได้จำนวนผู้ป่วยโรคมาลาเรียในแต่ละเดือน ดัง แสดงการคำนวณต่อไปนี้ Y1= [ (-0.37) (1) ] (0.67) =129 ราย Y2= [ (-0.37) (2) ] (0.41) =79 ราย Y3= [ (-0.37) (3) ] (0.45) =86 ราย Y4= [ (-0.37) (4) ] (0.84) =160 ราย Y5= [ (-0.37) (5) ] (2.25) =429 ราย Y6= [ (-0.37) (6) ] (2.46) =468 ราย Y7= [ (-0.37) (7) ] (1.55) =294 ราย Y8= [ (-0.37) (8) ] (0.90) =171 ราย Y9= [ (-0.37) (9) ] (0.55) =104 ราย Y10= [ (-0.37) (10) ] (0.48) =91 ราย Y11= [ (-0.37) (11) ] (0.69) =130 ราย Y12= [ (-0.37) (12) ] (0.68) =128 ราย
ผลการศึกษา ( ต่อ ) ดังนั้น ในปี 2555 คาดว่าน่าจะมีรายงาน ผู้ป่วยโรคมาลาเรียในพื้นที่ สาธารณสุข เขต 15 และ 16 ประมาณ 2,269 ราย โดยเดือนมิถุนายน จะมีรายงานผู้ป่วยสูงสุด ภายใต้สภาวะทาง ภูมิศาสตร์หรือสิ่งแวดล้อม ที่ไม่เปลี่ยนแปลงมากนัก
ผลการศึกษา ( ต่อ ) กราฟแสดงจำนวนผู้ป่วยโรคมาลาเรีย พ. ศ
ผลการศึกษา ( ต่อ ) กราฟแสดงจำนวนผู้ป่วยโรคมาลาเรีย พ. ศ ค่า พยากรณ์ปี 55
การอภิปรายผล การศึกษาสถานการณ์โรคมาลาเรีย ตั้งแต่ปี 2546 – 2554 จากรายงานการ เฝ้าระวังทางระบาดวิทยาของสำนักงานป้องกัน ควบคุมโรคที่ 10 เชียงใหม่ พบว่า จำนวนผู้ป่วยด้วยโรคมาลาเรียในช่วงปี 2546 – 2549 มีแนวโน้มสูงขึ้น แต่ หลังจากนั้นในปี 2550 – 2554 จำนวนผู้ป่วยมี แนวโน้มที่จะลดลง สำหรับในปี 2555 คาดว่าจะพบผู้ป่วยโรคมาลาเรียในพื้นที่ สาธารณสุขเขต 15 และ 16 จำนวน 2,269 ราย เพิ่มขึ้นจากปี 2554 ประมาณ 22 เปอร์เซ็นต์
ข้อคิดเห็น เนื่องจากอนุกรมเวลามีส่วนประกอบถึง 4 ชนิด (TSCI) บางอนุกรม อาจมีส่วนประกอบครบทั้ง 4 ชนิด แต่บาง อนุกรมอาจมีส่วนประกอบ ไม่ครบทั้ง 4 ชนิด ดังในกรณีนี้ซึ่งไม่ทราบ ค่าวัฏจักร ( C ) จึงไม่ได้ นำมาคำนวณในสมการด้วย