ความสัมพันธ์ระหว่างแบบแผนความเชื่อทางด้านสุขภาพและการเข้ารับวัคซีนเข็มกระตุ้น เพื่อป้องกันโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของประชาชนในจังหวัดชัยภูมิ

Main Article Content

เดชาวัต ครองสมบัติ
ปกกมล เหล่ารักษาวงษ์
นาฎนภา หีบแก้ว ปัดชาสุวรรณ์

บทคัดย่อ

แบบแผนความเชื่อทางด้านสุขภาพ (Health Belief Model; HBM) เป็นทฤษฎีทางจิตวิทยาที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจของบุคคลที่แสวงหาแนวทางเพื่อปฏิบัติตามคำแนะนำและปรับเปลี่ยนพฤติกรรมสุขภาพแบบองค์รวมให้เป็นไปได้ในทิศทางที่ดีและเหมาะสมซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะในปัจจุบันที่มีการแพร่ระบาดของโรคโควิด-19 ซึ่งทำให้ประชาชนเจ็บป่วยและเสียชีวิตเพิ่มมากขึ้น การรับวัคซีนเข็มกระตุ้นสามารถลดความรุนแรงและการเสียชีวิตจากโรคโควิด-19 ได้ แต่พบว่าประชาชนบางกลุ่มยังมีความลังเลใจในการที่จะเข้ารับวัคซีนเข็มกระตุ้น การศึกษานี้เป็นการวิจัยแบบภาคตัดขวางเชิงวิเคราะห์มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา 1) อัตราการรับวัคซีนเข็มกระตุ้นป้องกันโรคติดเชื้อโควิด-19 2) ระดับการรับรู้แบบแผนความเชื่อทางด้านสุขภาพเกี่ยวกับการเข้ารับวัคซีนเข็มกระตุ้น และ 3) ความสัมพันธ์ระหว่าง HBM และการเข้ารับวัคซีนเข็มกระตุ้น กลุ่มตัวอย่าง คือ ประชาชนจังหวัดชัยภูมิจำนวน 1,872 ราย โดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน เก็บข้อมูลโดยใช้แบบสอบถาม ระหว่างเดือน มกราคม ถึง เมษายน 2566 และวิเคราะห์ด้วยสถิติเชิงพรรณนาและการวิเคราะห์การถดถอยลอจิสติกอย่างง่าย


ผลการศึกษาพบว่า กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่มีอัตราการรับวัคซีนเข็มกระตุ้น ร้อยละ 91.24 และการรับรู้ความเชื่อทางด้านสุขภาพโดยรวม อยู่ในระดับปานกลาง (gif.latex?\bar{X} = 112.99, S.D = 14.80) เมื่อจำแนกรายด้าน พบว่า ด้านการรับรู้โอกาสเสี่ยง (gif.latex?\bar{X} = 20.20, S.D = 4.00) และการรับรู้ความสามารถของตนเอง (gif.latex?\bar{X} = 11.15, S.D = 2.28) อยู่ในระดับมาก ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการเข้ารับวัคซีนเข็มกระตุ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ได้แก่ การรับรู้โอกาสเสี่ยงของการติดเชื้อ (OR = 2.11, 95%CI =1.08-4.12, p-value = 0.028) การรับรู้ประโยชน์ (OR = 3.64, 95%CI = 2.04-6.48, p-value < 0.001) และการรับรู้ความสามารถของตนเอง (OR = 3.38, 95%CI = 1.91-6.00, p-value < 0.001) การศึกษาครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่า หน่วยงานภาครัฐควรสร้างแนวทางและพัฒนาช่องทางการสื่อสารเพื่อให้ประชาชนรับรู้ข้อมูลข่าวสารเกี่ยวกับวัคซีนเข็มกระตุ้นภูมิคุ้มกันโรคโควิด-19 เพื่อป้องกันการติดเชื้อและความรุนแรง

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

บท
บทความวิจัย

References

กรมการแพทย์. (2565). แนวทางเวชปฏิบัติ วินิจฉัย การรักษา และการป้องกันโรคติดเชื้อในโรงพยาบาลกรณีโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019. สืบค้นจาก https://covid19.dms.go.th/backend/Content/Content_File/Content_File/Covid_Health/Attach/25650518154445PM_CPG_COVID19_v.23_n _20220518.pdf.

กรมควบคุมโรค. (2564). แนวทางการให้วัคซีนโควิด-2019 ในสถานการณ์ระบาดปีของประเทศไทย. สืบค้นจาก https://ddc.moph.go.th/uploads/files/1729520210301021023.pdf

กรมควบคุมโรค. (2565). สถิติและรายงานจำนวนผู้ป่วยโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของประเทศไทย. สืบค้นจาก https://ddc.moph.go.th/covid19dashboard/dashboard/main.

กรมวิทยาศาสตร์การแพทย์. (2566). สถานการณ์การเฝ้าระวังสายพันธุ์โควิด 19 และสายพันธุ์ที่เฝ้าติดตามในประเทศไทย. สืบค้นจาก https://www3.dmsc.moph.go.th/post-view/1878.

ณัฐพร มาอุ่น, และวลัยพร รัตนเศรษฐ. (2565). ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อการเข้าถึงการรับความช่วยเหลือในนโยบายฉีดวัคซีนของกลุ่มผู้สูงอายุ ในเขตเทศบาลนครนนทบุรี. วารสารบัณฑิตศึกษา มหาวิทยาลัยบัณฑิตย์, 10(3), 420-429.

สำนักงานสาธารณสุขจังหวัดชัยภูมิ (2565). ข้อมูลผู้ป่วยและวัคซีนเกี่ยวกับโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019. สืบค้นจาก https://datastudio.google.com/u/0/reporting/e0f9f7f4-07b8-42b0- bf67-fe8ebc65a0fa/page/z9qlC.

อุดม ลิขิตวรรณวุฒิ. (2564). ข้อโต้เถียงเกี่ยวกับการฉีดวัคซีน (โควิด) กระตุ้น. สืบค้นจาก http://www.tncathai.org/images/NCAB/ncab-article119.pdf.

Bar-On, Y. M., Goldberg, Y., Mandel, M., Bodenheimer, O., Freedman, L., Kalkstein, N., ... & Huppert, A. (2021). Protection of BNT162b2 vaccine booster against Covid-19 in Israel. New England Journal of Medicine, 385(15), 1393-1400.

Becker, M. H., Maiman, L. A., Kirscht, J. P., Haefner, D. P., & Drachman, R. H. (1977). The health belief model and prediction of dietary compliance: A field experiment. Journal of Health and Social Behavior, 18(4), 348-366.

Best, J. W. (1977). Research in Education. (3rd Ed). Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, Inc.

Chen, H., Li, X., Gao, J., Liu, X., Mao, Y., Wang, R., ... & Dai, J. (2021). Health belief model perspective on the control of COVID-19 vaccine hesitancy and the promotion of vaccination in China: web-based cross-sectional study. Journal of Medical Internet Research, 23(9), e29329.

Delpech, P. A., & Haynes-Smith, G. (2015). Breast self-examination and health beliefs in Grenadian women. Cancer Nursing, 38(5), E54-E59.

Elling, R., Whittemore, R., & Green, M. (1960). Patient participation in a pediatric program. Journal of Health and Human Behavior, 1(3), 183-191.

Heinzelmann, F. (1962). Factors in prophylaxis behavior in treating rheumatic fever: An exploratory study. Journal of Health and Human Behavior, 3(2), 73-81.

Hess, S., Lancsar, E., Mariel, P., Meyerhoff, J., Song, F., Van den Broek-Altenburg, E., ... & Zuidgeest, M. H. (2022). The path towards herd immunity: Predicting COVID-19 vaccination uptake through results from a stated choice study across six continents. Social Science & Medicine, 298, 114800.

Hsieh, F. Y., Bloch, D. A., & Larsen, M. D. (1998). A simple method of sample size calculation for linear and logistic regression. Statistics in Medicine, 17(14), 1623-1634.

Jamieson, S., (2004). Likert scales: How to (ab)use them. Medical Education, 38(12), 1217- 1218.

Juno, J. A., & Wheatley, A. K. (2021). Boosting immunity to COVID-19 vaccines. Nature-Medicine, 27(11), 1874-1875.

Kitro, A., Sirikul, W., Piankusol, C., Rirermsoonthorn, P., Seesen, M., Wangsan, K., ... & Sapbamrer, R. (2021). Acceptance, attitude, and factors affecting the intention to accept COVID-19 vaccine among Thai people and expatriates living in Thailand. Vaccine, 39(52), 7554-7561.

Likert, R.A. (1932). Technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 140, 1-55.

Malik, A. A., McFadden, S. M., Elharake, J., & Omer, S. B. (2020). Determinants of COVID-19 vaccine acceptance in the US. EClinicalMedicine, 26, 100495.

Mahmud, I., Kabir, R., Rahman, M. A., Alradie-Mohamed, A., Vinnakota, D., & Al-Mohaimeed, A. (2021). The health belief model predicts intention to receive the COVID-19 vaccine in Saudi Arabia: results from a cross-sectional survey. Vaccines, 9(8), 864.

Rosenstock, I. M., Strecher, V. J., & Becker, M. H. (1988). Social learning theory and the health belief model. Health Education Quarterly, 15(2), 175-183.

Seangpraw, K., Pothisa, T., Boonyathee, S., Ong-Artborirak, P., Tonchoy, P., Kantow, S., ... & Choowanthanapakorn, M. (2022). Using the Health Belief Model to Predict Vaccination Intention Among COVID-19 Unvaccinated People in Thai Communities. Frontiers in Medicine, 9, 1-9.

Shmueli, L. (2021). Predicting intention to receive COVID-19 vaccine among the general population using the health belief model and the theory of planned behavior model. BMC Public Health, 21(1), 1-13.

Wang, Y., Duan, L., Li, M., Wang, J., Yang, J., Song, C., ... & Xu, J. (2022). COVID-19 Vaccine Hesitancy and Associated Factors among Diabetes Patients: A Cross-Sectional Survey in Changzhi, Shanxi, China. Vaccines, 10(1), 129.

World Health Organization. (2022a). Situation Dashboard. Retrieved from https://covid19.who.int/measures.

World Health Organization. (2022b). WHO Coronavirus Vaccine Dashboard. Retrieved from https://covid19.who.int/?mapFilter=vaccinations.

World Health Organization. (2023). WHO Coronavirus Dashboard. Retrieved from https://covid19.who.int/mapFilter/cases.