ปัจจัยอุตุนิยมวิทยาที่สัมพันธ์กับการเกิดโรคมือ เท้า ปาก โรคเมลิออยโดสิส โรคเลปโตสไปโรสิส และโรคพิษจากเห็ดในจังหวัดเชียงใหม่ ประเทศไทย

ผู้แต่ง

  • ฉัตรสิริ ฉัตรภูติ สาขาการพยาบาลอนามัยชุมชน คณะพยาบาลศาสตร์ มหาวิทยาลัยชินวัตร
  • วัฒนา ชยธวัช สาขาการแพทย์แผนไทย คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยปทุมธานี
  • พุทธิพงษ์ จรูญสิริพันธ์ สาขาวิศวกรรมพลังงานใหม่ คณะวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยชินวัตร

คำสำคัญ:

ปัจจัยอุตุนิยมวิทยา, ความสัมพันธ์, โรคติดเชื้อ

บทคัดย่อ

ปัจจัยอุตุนิยมวิทยามีผลต่ออุบัติการณ์และการแพร่กระจายของโรคในประเทศไทย ได้แก่ โรคมือ เท้า ปาก (HFMD) โรคเลปโตสไปโรสิส โรคเมลิออยโดสิส และโรคพิษจากเห็ด การศึกษานี้เป็นการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยากับจำนวน ผู้ป่วยโรคติดเชื้อในจังหวัดเชียงใหม่ ข้อมูลอุตุนิยมวิทยาได้มาจากศูนย์อุตุนิยมวิทยาภาคเหนือ ส่วนข้อมูลรายงานผู้ป่วยโรค HFMD โรคเมลิออยโดสิส โรคเลปโตสไปโรสิส และโรคพิษจากเห็ด ได้มาจากสำนักระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค ช่วงเวลาที่ศึกษาเป็นระยะเวลา 90 เดือน ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2560 ถึงเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2567 การวิเคราะห์ทางสถิติประกอบด้วย สถิติเชิงพรรณนา การทดสอบ Shapiro-Wilk การหา Pearson’s correlation และการวิเคราะห์แบบ generalized linear model โดยใช้โปรแกรมวิเคราะห์สถิติ Jamovi ร่วมกับโมดูล GAMLj - general analyses linear models ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุด คือ แบบจำลองควอซี-ปัวซง สำหรับโรคมือเท้าปาก ($R^2 = 0.198$ ชั่วโมงแสงแดด: $\text{IRR} = 0.786, p < 0.05$) และเลปโตสไปโรสิส ($R^2 = 0.198$, ความชื้นสัมพัทธ์: $\text{IRR} = 1.060, p < 0.05$) และแบบจำลองทวินามลบ สำหรับโรคเห็ดพิษ ($R^2 = 0.438$, ความชื้นสัมพัทธ์: $\text{IRR} = 1.073, p < 0.05$; ความกดอากาศ: $\text{IRR} = 0.780, p < 0.05$) ปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยามีความสัมพันธ์กับโรคมือเท้าปาก โรคเลปโตสไปโรสิส และพิษจากเห็ดในจังหวัดเชียงใหม่ แต่ไม่พบแบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับโรคเมลิออยโดสิส ข้อจำกัดหลักคือ การใช้ข้อมูลรายเดือน ซึ่งอาจไม่สามารถจับพลวัตแบบมีเวลาหน่วงหรือความแปรปรวนรายวันได้

Downloads

Download data is not yet available.

เอกสารอ้างอิง

Centers for Disease Control and Prevention. Hand, foot, and mouth disease (HFMD) [Internet]. 2024 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://www.cdc.gov/hand-foot-mouth/about/index.html

Zhu Z, Cai J, Feng Y, Gu L, Guan X, Liu N, et al. Association between air pollution, meteorological factors and hand, foot, and mouth disease incidence in Zhejiang province: a Bayesian spatio-temporal modelling study. Atmos Environ 2024;336:120745.

Musa HI, Hassan L, Panchadcharam C, Zakaria Z, Aziz SA. Correlations between melioidosis seroprevalence in livestock and meteorological factors in peninsular Malaysia. J Anim Health Prod 2024;12(4):562-73.

Guo Z, Wang Y, Li Y, Zhou L. Impact of meteorological factors on the incidence of hand-foot-mouth disease in Yangzhou from 2017 to 2022: a time series study. Front Public Health 2023;10(11):1278516.

Peng H, Chen Z, Cai L, Liao J, Zheng K, Li S, et al. Relationship between meteorological factors, air pollutants and hand, foot and mouth disease from 2014 to 2020. BMC Public Health 2022;22:998.

Wahid NAA, Suhaila J, Rahman HA. Effect of climate factors on the incidence of hand, foot, and mouth disease in Malaysia: A generalized additive mixed model. Infect Dis Model 2021;6:997-1008.

Min N, Ong YHB, Han AX, Ho SX, Yen EWP, Ban KHK, et al. An epidemiological surveillance of hand foot and mouth disease in paediatric patients and in community: A Singapore retrospective cohort study, 2013-2018. PLOS Negl Trop Dis 2021;15:e0008885.

Centers for Disease Control and Prevention. Clinical overview of melioidosis [Internet]. 2024 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://www.cdc.gov/melioidosis/hcp/clinical-overview/index.html

Zheng W, Kuang S, Zhong C, Zhou J, Long W, Xiao S, et al. Risk factors for melioidosis mortality and epidemics: a multicentre, 10-year retrospective cohort study in Northern Hainan. Infect Dis Ther 2023;12(3):951-64.

Wongbutdee J, Saengnil W, Jittimanee J, Panomket P, Saenwang P. The association between the mapping distribution of melioidosis incidences and meteorological factors in an endemic area: Ubon Ratchathani, Thailand (2009–2018). J Nat Sci CMUJ 2021;20(4):e2021083.

Centers for Disease Control and Prevention. Clinical overview of leptospirosis [Internet]. 2024 [cited 2025 Apr 10]. Available from:https://www.cdc.gov/leptospirosis/hcp/clinical-overview/index.html

Cunha M, Costa F, Ribeiro G, Carvalho M, Reis R, Nery Jr N, et al. Rainfall and other meteorological factors as drivers of urban transmission of leptospirosis. PLOS Negl Trop Dis 2022;16:e0007507.

Desvars A, Jégo S, Chiroleu F, Bourhy P, Cardinale E, Michault A. Seasonality of human leptospirosis in Reunion Island (Indian Ocean) and its association with meteorological data. PLOS ONE 2011;6(5):e20377.

Pawar SD, Kore MR, Athalye A, Thombre PA. Seasonality of leptospirosis and its association with rainfall and humidity in Ratnagiri, Maharashtra. Int J Health Sci 2018;7:37–40.

Rees EM, Batista ML, Kama M, Kucharski AJ, Lau CL, Lowe R. Quantifying the relationship between climatic indicators and leptospirosis incidence in Fiji: a modelling study. PLOS Glob Public Health 2023;3(10):e0002400.

O’Malley BF, O’Malley R. Merck Manual professional version: mushroom poisoning [Internet]. 2022 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://www.merckmanuals.com/professional/injuriespoisoning/poisoning/mushroom-poisoning

Xiong S, Wu A, Weng L, Zhang L, Wu M, Li H, et al. Study on the correlation betweenthe number of mushroom poisoning cases and meteorological factors based on the generalized additive model in Guizhou Province, 2023. BMC Public Health 2023;24(1):2628.

Meteorological Information Division, Northern Regional Meteorological Center, Thai Meteorological Department. Monthly meteorological data from the Northern Regional Meteorological Station (Chiang Mai Station), Mueang District, Chiang Mai Province [Internet]. 2024 [cited 2025 Jan 5]. Available from: https://drive.google.com/drive/folders/1ApWc-82J2YEUplI0QjlbufIxS6Iaa7_w

Bureau of Epidemiology, Department of Disease Control, Ministry of Public Health. National disease surveillance (Report 506), communicable diseases: HFM, melioidosis, leptospirosis, and mushroom poisoning [Internet]. 2024 [cited 2025 Jan 5]. Available from: http://doe.moph.go.th/surdata/index.php17

Melato C. An Introduction to the Shapiro-Wilk test for normality [Internet]. 2023 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://builtin.com/data-science/shapiro-wilktest

Statistics Solutions. Correlation (Pearson, Kendall, Spearman) [Internet]. 2026 [cited 2026 Apr 5]. Available from: https://www.statisticssolutions.com/free-resources/directory-of-statistical-analyses/correlation-pearson-kendall-spearman/

Walker JA. Statistics for the experimental biologist a guide to best (and worst) practices. Chapter 20 generalized linear models I: count data [Internet]. 2024 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://www.middleprofessor.com/files/applied-biostatistics_bookdown/_book/generalized-linear-models-i-count-data.html

Sarakarn P, Jumparway D. Coverage and flexibility: issues should be considered for analyzing by generalized linear model in health science research. Thai Health Science Journal and Community Public Health 2020;3(2):144-58.

Gallucci M. GAMLj: General analyses for linear models [Internet]. 2019 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://gamlj.github.io/

Jamovi Stat Open Now. Jamovi desktop, download and install jamovi onto your computer [Internet]. 2024 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://www.jamovi.org/

Gallucci M, Jonathon LJ. Introducing GAMLj: GLM, LME and GZLMs in jamovi [Internet]. 2024 [cited 2025 Apr 10]. Available from:https://blog.jamovi.org/2018/11/13/introducing-gamlj.html

MU Central-IRB (MU-CIRB). Self-Assessment form whether an activity is human subject research which requires ethical approval [Internet]. 2022 [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://sp.mahidol.ac.th/th/ethics-human/forms/checklist/2022-Human%20Research%20Checklist-researcher.pdf

Mahidol University. Announcement of Mahidol University on guidelines for research projects that do not qualify as human research, 2022 [Internet]. [cited 2025 Apr 10]. Available from: https://sp.mahidol.ac.th/th/LAW/policy/2565-MU-Non-Human.pdf

Yang F, Ma Y, Liu F, Zhao X, Fan C, Hu Y, et al. Short-term effects of rainfall on childhood hand, foot and mouth disease and related spatial heterogeneity: evidence from 143 cities in mainland China. BMC Public Health 2020;20(1):1528.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2026-09-14

วิธีการอ้างอิง