CAUSAL RELATIONSHIP MODEL OF THE COVID-19 PREVENTION BEHAVIOR AMONG THE EARLY ELDERLY
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This research aimed to validate causal relationships of COVID-19 prevention behaviors among the early elderly compared with the empirical data. This study was quantitative research. The sample consisted of 414 early elderly people in Bangkok and the five provinces' perimeters. The early elderly people were randomly selected by multi-stage random sampling. Data were collected using a questionnaire, whose reliability on perceiving severity, perceiving vulnerability, responding efficacy, self-efficacy, prevention motivation, and COVID-19 prevention behaviors was 0.830, 0.841, 0.711, 0.809, 0.881, and 0.853, respectively. Data were analyzed using descriptive statistics and structural equation modeling. The results revealed that the causal relationships model was congruent with the empirical data. Goodness of fit statistics showed: χ2 = 456.10, df = 263, χ2/df = 1.734, GFI = 0.92, AGFI = 0.90, RMSEA = 0.042, and RMR = 0.019. It could explain the total variance of COVID-19 prevention behaviors among the early elderly to 45 percent. This model received the direct effects from protection motivation and perceiving severity, with coefficients of 0.57 and 0.19, respectively. Furthermore, the indirect effects of self-efficacy perception, response efficacy expectation, and perceived vulnerability influenced protection motivation as a mediating variable, with coefficients of 0.25, 0.13, and 0.12, respectively. These ultimately affected COVID-19 prevention behavior. The study results could be used to develop a model to modify COVID-19 prevention behaviors in early elderly people, focusing on the causal factors of protection motivation theory. These five variables were influential in COVID-19 prevention behaviors.
Article Details
References
กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2565). รายงานสถานการณ์ผู้ติดเชื้อ COVID-19 อัพเดทรายวัน. เรียกใช้เมื่อ 8 เมษายน 2565 จาก https://ddc.moph.go.th/covid19-dashboard/
กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2568). โรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19): สถานการณ์ผู้ติดเชื้อโควิด-19 ภายในประเทศ อัพเดทรายสัปดาห์. เรียกใช้เมื่อ 28 มกราคม 2568 จาก https://ddc.moph.go.th/covid19-dashboard/
คณะกรรมการกํากับดูแลรักษาโควิด-19. (2565). แนวทางเวชปฏิบัติการวินิจฉัย ดูแลรักษา และป้องกันการติดเชื้อในโรงพยาบาล กรณีโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) สำหรับแพทย์และบุคลากรสาธารณสุข ฉบับปรับปรุง วันที่ 22 มีนาคม 2565. เรียกใช้เมื่อ 22 มีนาคม 2565 จาก https://shorturl.asia/sjmLe
ณัฐพล เทียมวัน และคณะ. (2565). แบบจำลองความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของพฤติกรรมป้องกันโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของประชาชนวัยทำงานในกรุงเทพมหานคร. วารสารพฤติกรรมศาสตร์, 28(2), 116-136.
พนิดา ประทุมวัน และคณะ. (2565). การประยุกต์ทฤษฎีแรงจูงใจเพื่อป้องกันโรคในการทำนายแรงจูงใจในการปฏิบัติพฤติกรรมป้องกันโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของประชาชนไทย ในเขตสุขภาพที่ 3. Thai Journal of Public Health, 52(3), 294-308.
พูลพงศ์ สุขสว่าง. (2563). โมเดลสมการโครงสร้าง Structural Equation Modeling. (พิมพ์ครั้งที่ 3). ชลบุรี: เอ.พี.บูล ปริ้นท์.
เมธี จินะโกฎิ และการันต์ พงษ์พานิช. (2561). การเปลี่ยนแปลงของระบบหายใจในผู้สูงอายุและการจัดการทางกายภาพบำบัดทรวงอก. วารสารแพทย์ทหารบก, 71(4), 279-283.
รังสรรค์ โฉมยา และกรรณิกา พันธ์ศรี. (2563). ความตระหนักเกี่ยวกับพฤติกรรมการป้องกันการติดต่อโรคไวรัส โคโรนาสายพันธุ์ใหม่ (โควิด-19): การเปรียบเทียบระหว่างวัย. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 39(6), 71-82.
ศูนย์ปฏิบัติการภาวะฉุกเฉิน กรมควบคุมโรค. (2565). รายงานสถานการณ์โรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 โดยศูนย์ปฏิบัติการภาวะฉุกเฉิน กรมควบคุมโรค ฉบับที่ 730. เรียกใช้เมื่อ 2 มกราคม 2565 จาก https://ddc.moph.go.th/viralpneumonia/file/situation/situation-no730-020165.pdf
สมาคมโรคสมองเสื่อมแห่งประเทศไทย. (2561). แบบทดสอบสภาพสมองเบื้องต้นฉบับภาษาไทย MSET10. เรียกใช้เมื่อ 1 มกราคม 2566 จาก https://www.wongpakaran.com/images/sub_1550692605/MSET10_GPsy_8Mar2021.pdf
สุรัยยา หมานมานะ และคณะ. (2563). โรคติดเชื้อโคโรนา 2019 (COVID-19). วารสารบำราศนราดูร, 14(2), 124-133.
อมรรัตน์ จำเนียร และประเสริฐ สายเชื้อ. (2559). การเปลี่ยนของเซลล์ในระบบภูมิคุ้มกันในผู้สูงอายุ. ธรรมศาสตร์เวชสาร, 16(2), 285-296.
อัมนะห์ กูนา และคณะ. (2563). การประเมินภาวะคุกคามของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ในผู้สูงอายุ ตำบลท่าโพธิ์ อำเภอสะเดา จังหวัดสงขลา. วารสารสมาคมวิชาชีพสุขศึกษา, 35(2), 38-48.
Bashirian, S. et al. (2020). Factors associated with preventive behaviours of COVID-19 among hospital staff in Iran in 2020: an application of the Protection Motivation Theory. J Hosp Infect, 105(3), 430-433.
Centers for Disease Control and Prevention. (2021). How to protect yourself and others. Retrieved September 19, 2021, from https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/prevent-getting-sick/prevention.html
European Centre for Disease Prevention and Control. (2023). Questions and answers on COVID-19: Prevention. Retrieved June 13, 2023, from https://www.ecdc.europa.eu/en/covid-19/questions-answers/questions-answers-prevention
Hair, J. F. et al. (2019). Multivariate Data Analysis. (8th ed.). China: RR Donnelly.
Kaspar, K. (2020). Motivations for Social Distancing and App Use as Complementary Measures to Combat the COVID-19 Pandemic: Quantitative Survey Study. J Med Internet Res, 22(8), 1-13.
Khine, M. S. (2013). Application of Structural Equation Modeling in Educational Research and Practice. Netherlands: Sense Publishers.
Kim, J. K. & Crimmins, E. M. (2020). Age differences in the relationship between threatening and coping mechanisms and preventive behaviors in the time of COVID-19 in the United States: Protection Motivation Theory. Res Psychother, 23(3), 239-246.
Kowalski, R. M. & Black, K. J. (2021). Protection Motivation and the COVID-19 Virus. Health Commun, 36(1), 15-22.
Luo, Y. et al. (2020). Factors influencing health behaviours during the coronavirus disease 2019 outbreak in China: an extended information-motivation-behaviour skills model. Public Health, 185(2020), 298-305.
Mihelic, A. et al. (2021). Internal and external drivers for compliance with the COVID-19 preventive measures in Slovenia: The view from general deterrence and protection motivation. PLoS One, 16(11), 1-18.
Pattanrsi, S. & Nguyen, T. P. L. (2021). Access to WASH, Knowledge, Practice, and Protective Motivation Behaviour Toward COVID-19 Pandemic of Urban Marginalized Peoples. Retrieved September 19, 2021, from https://shorturl.asia/by8Jv
Rad, E. R. et al. (2021). Application of the protection motivation theory for predicting COVID-19 preventive behaviors in Hormozgan, Iran: a cross-sectional study. BMC Public Health, 21(1), 1-11.
Rogers, R. W. (1975). A protection motivation theory of fear appeals and attitude change. Journal of Psychology, 91(1), 93-114.
Sand, G. & Bristle, J. (2021). The Relationship of Threat Perceptions and Optimistic Attitude with Protective Behavior in the COVID-19 Crisis. Retrieved February 2, 2021, from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3832914
Schumacker, R. E. & Lomax, R. G. (2016). A beginner’s guide to structural equation modeling . (4th ed.). New York: Taylor & Francis.
World Health Organization. (2021). Advice for the public: Coronavirus disease (COVID-19). Retrieved October 6, 2021, from https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public
World Health Organization. (2022). WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. Retrieved March 22, 2022, from https://covid19.who.int/
World Health Organization. (2025). Coronavirus disease (COVID-19) pandemic. Retrieved January 28, 2025, from https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019
