Elderly Behavior Analysis to Organize Appropriate Rehabilitation Activity Packages Using Data Mining Techniques
Main Article Content
Abstract
The purposes of this research article were 1) to study and collect data on rehabilitation activities for the elderly in Mueang District, Chiang Mai Province; and 2) to organize appropriate rehabilitation activities for the elderly using the K-Mode Clustering technique. This was the survey research. The sample consisted of 400 elderly individuals from 4 communities in Mueang District, Chiang Mai Province. This survey study was conducted using a stratified random sampling technique. Data were collected using a content validity questionnaire with a reliability of 0.90. Data were analyzed using descriptive statistics, Chi-square, and clustering analysis using K-Mode Clustering technique. The research results found that 1) the elderly needed a variety of activities according to their basic factors and health status. They were divided into 5 activity groups based on the concept of “5 Happiness”: health, recreation, integrity, cognition, and peacefulness; 2) K-Mode Clustering technique divided the elderly into 4 subgroups in each activity group. The Health Group had an average Silhouette Score of 0.182 and consisted of 25.8% of the elderly, with 68.4% liking exercise activities. The Recreation Group had an average Silhouette Score of 0.187 and consisted of 19.4% of the elderly, with 71.2% enjoying music and art activities. The Integrity Group had an average Silhouette Score of 0.172 and consisted of 16.1% of the elderly, with 64.3% liking social service activities. The Cognition Group had an average Silhouette Score of 0.184 and consisted of 22.6% of the elderly, with 75.5% liking learning activities. And the Peacefulness Group had an average Silhouette Score of 0.175 and had 16.1 percent of the elderly, with 69.8 percent liking mental relaxation activities.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
1. เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงพิมพ์กับวารสารวิจยวิชาการ ถือเป็นข้อคิดเห็น และความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใด ๆ
2. บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิจยวิชาการ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิจยวิชาการ หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่ง ส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อการกระทำการใด ๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารวิจยวิชาการก่อนเท่านั้น
References
กรมกิจการผู้สูงอายุ. (2567). สถิติผู้สูงอายุ. เข้าถึงได้จาก http://www.dop.go.th/th/ know/side/1/1/335
กรมสุขภาพจิต กระทรวงสาธารณสุข. (2565). คู่มือความสุข 5 มิติสำหรับผู้สูงอายุ (ฉบับปรับปรุง). กรุงเทพฯ : โรงพิมพ์ชุมนุมสหกรณ์การเกษตรแห่งประเทศไทย จำกัด.
ทิพย์กานดา คันธวงศ์. (2563). การประยุกต์ใช้หลักอายุสสธรรมในการสร้างเสริมสุขภาวะผู้สูงอายุ ตำบลหนองหอย อำเภอเมือง จังหวัดเชียงใหม่. วารสารปัญญา, 27(1), 1-12.
Angeles, M. (2022). Quality of life of elderly with vascular illness and the level of depression in 4 Barangays in Malabon, Philippines. EGen Official Conference Proceedings. Retrieved from https://papers.iafor.org/submission63424/
Sim, J. E., Yang, Y. S., Jeong, Y. J., Park, S. H. & Park, B. S. (2024). The effectiveness of domestic elderly nursing simulation education over the past decade. The Korean Society for Health and Nursing Convergence, 1(1), 41-50.
Smolen, T. & Benova, L. (2023). Comparing autoencoder and isolation forest in network anomaly detection. Proceeding of the 33rd Conference of Fruct Association. Retrieved from https://fruct.org/publications/volume-33/fruct 33/files/Smo.pdf
Tang, B., Li, Z., Hu, S., & Xiong, J. (2022). Economic implications of health care burden for elderly population. Inquiry: A Journal of Medical Care Organization, Provision and Financing, 59, Article 469580221121511. Retrieved from https://doi.org/10.1177/00469580221121511
Wei, H. (2022). Quality information management system of health and elderly care enterprises based on data mining algorithm. International Conference on Artificial Intelligence of Things and Crowdsensing (AIoTCs), 461-465.