cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2020.843
title: การทำนายการเกิดภาวะตัวเหลืองที่่ต้องกลับมารับการส่องไฟในทารกเกิดครบกำหนดที่่มีสุขภาพแข็งแรง

description: ที่มา: Kernicterus เป็นภาวะสมองถูกทำลายอย่างถาวรจากการที่มีระดับบิลิรูบินในเลือดสูงมากในทารกแรกเกิด ซึ่งสามารถป้องกันการเกิดภาวะนี้ด้วยการรักษาภาวะตัวเหลืองด้วยการส่องไฟทันที การศึกษานี้จึงต้องการทำนายโอกาสของทารกที่มีอาการตัวเหลืองต้องได้รับการส่องไฟที่อายุมากกว่า 48 ชม.วิธีการศึกษา: เป็นการศึกษาไปข้างหน้า โดยเก็บข้อมูลของทารกที่มีสุขภาพแข็งแรงที่เกิดที่รพ.ธรรมศาสตร์ระหว่างวันที่ 1 มิถุนายน พศ. 2560 ถึงวันที่ 19 เมษายน พศ. 2561 จานวน 2841 คน จากเวชระเบียนเพื่อหาปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการเกิดภาวะตัวเหลืองในทารก โดยทารกทุกรายจะได้รับการตรวจระดับบิลิรูบินในเลือดที่อายุ 48 ชั่วโมง และทำการวิเคราะห์หาปัจจัยเสี่ยงด้วย การวิเคราะห์ถดถอยพหุโลจิสติกส์ และเปรียบเทียบความแม่นยำในการทำนายด้วยกราฟเส้นโค้ง (receiver operator characteristic curve; ROC curve)ผลการศึกษา: มีทารกจานวน 115 ราย (ร้อยละ3.8) ที่มีอาการตัวเหลืองต้องได้รับการส่องไฟที่อายุมากกว่า 48 ชม. โดยพบว่าปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการเกิดภาวะตัวเหลือง ได้แก่ การที่มีระดับบิลิรูบินในเลือดก่อนกลับบ้านอยู่ในช่วงความเสี่ยงสูง (adjusted odd ratio [OR] 80.36, 95% confidence interval [CI] 37.47-172.36, p&lt;0.01) และ ช่วงความเสี่ยงสูงปานกลาง (OR 9.71, 95% CI 4.91-19.21, p&lt;0.01) ทารกที่มีอายุครรภ์ 37-38 สัปดาห์ (OR 4.26, 95%CI 2.7-6.71, p&lt; 0.01) มารดาผ่าตัดคลอดบุตร (OR 2.44, 95% CI 1.6-3.73, p&lt;0.01) และทารกที่มีน้ำหนักตัวลดลงมากกว่าร้อยละ 5 ที่อายุ 2 วัน (OR 1.76, 95%CI 1.09-2.86, p=0.02) สาหรับความแม่นยำในการทำนายโดยใช้ปัจจัยทั้งหมดมารวมกัน (AUC=0.859, 95% CI= 0.82- 0.89) มี(2)ความแม่นยำมากกว่าการใช้เฉพาะระดับบิลิรูบินในเลือดก่อนกลับบ้านเพียงอย่างเดียว (AUC=0.793, 95% CI= 0.76- 0.83) อย่างมีนัยสาคัญทางสถิติสรุปผลการศึกษา: การใช้ระดับบิลิรูบินในเลือดก่อนกลับบ้านร่วมกับปัจจัยเสี่ยงทางคลินิก (อายุครรภ์ วิธีการคลอด ร้อยละของน้ำหนักที่ลดลงเมื่ออายุ 2 วัน) สามารถใช้ทำนายโอกาสของทารกที่มีอาการตัวเหลืองต้องได้รับการส่องไฟที่อายุมากกว่า 48 ชม.
DOI: 10.14457/tu.the.2020.844
title: ความสัมพันธ์ของดัชนีพฤติกรรมการให้อาหารกับภาวะโภชนาการของทารกและเด็กเล็ก

description: ความสำคัญและที่มา: ดัชนีพฤติกรรมการให้อาหารทารกและเด็กเล็ก (Infant and young child feeding index; ICFI) เป็นการให้คะแนนอย่างง่ายเพื่อประเมินการบริโภคอาหารตามวัยของทารกและเด็กเล็กอายุ 6-36 เดือน โดยอ้างอิงตามเกณฑ์ขององค์การอนามัยโลก งานวิจัยนี้ทำขึ้นเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างการประเมินการให้อาหารสำหรับทารกและเด็กเล็กในประเทศไทยโดยการใช้ค่าคะแนน ICFI และภาวะโภชนาการระเบียบวิธีวิจัย: ประกอบด้วยการซักประวัติพื้นฐานจากผู้ปกครองของเด็กเล็กและทารก อายุ 6-36 เดือนที่มารับบริการที่คลินิกเด็กสุขภาพดีของรพ.ธรรมศาสตร์จำนวน 304 ราย ประเมินพฤติกรรมการให้อาหารโดยใช้แบบสอบถาม และประเมินการเจริญเติบโตเพื่อนำไปหาค่า Z-score ของน้ำหนักตามเกณฑ์อายุ (WAZ) ความยาว/ส่วนสูงตามเกณฑ์อายุ (LAZ/HAZ) น้ำหนักตามเกณฑ์ความยาว/ส่วนสูง (WLZ/WHZ) และดัชนีมวลกาย (BAZ) เพื่อนำไปหาความสัมพันธ์กับ ICFI และสุ่มทารกและเด็กเล็กจำนวน 30 ราย เพื่อเก็บข้อมูลปริมาณพลังงานสารอาหารที่ได้รับในแต่ละวันนำมาเปรียบเทียบกับคะแนน ICFIผลการวิจัย: ค่าคะแนน ICFI เฉลี่ยในทารกและเด็กเล็กทั้งหมด เท่ากับ 6.14±1.63 โดยคะแนน ICFI ในทารกอายุ 6-8 เดือน มีค่าต่ำที่สุด เด็กที่ได้รับนมแม่มีค่าคะแนน ICFI สูงกว่ากลุ่มที่ไม่ได้รับนมแม่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับคะแนน ICFI อย่างมีนัยสำคัญ ได้แก่ อายุและปริมาณนมที่กิน คะแนน ICFI มีความสัมพันธ์แบบผกผันกับ WAZ WLZ/WHZ และ BAZ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (beta=-0.13,p=0.037; beta= -0.17, p=0.01; beta=-0.15, p=0.026 ตามลำดับ) และการได้รับนมแม่มีความสัมพันธ์แบบผกผันกับค่า WAZ, LAZ/HAZ, WLZ/WHZ และ BAZ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สรุป: ICFI มีความสัมพันธ์กับปริมาณสารอาหารที่ทารกและเด็กเล็กได้รับในแต่ละวัน แต่ไม่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนีดังกล่าวและภาวะโภชนาการในกลุ่มประชากรที่ทำการศึกษา เนื่องจากปัจจัยการเลี้ยงลูกด้วยนมแม่ และปริมาณนมวัวที่ได้รับ ส่งผลต่อภาวะโภชนาการ ทำให้ภาวะโภชนาการไม่มีความสัมพันธ์อย่างเป็นเหตุผลกับพฤติกรรมการให้อาหารตามวัย
DOI: 10.14457/tu.the.2020.845
title: คะแนนทำนายความเสี่ยงการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันในผู้ป่วยวิกฤตศัลยกรรม

description: ที่มาของการวิจัย: ภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันมีอุบัติการณ์เพิ่มขึ้นในผู้ป่วยทั่วโลก เช่นเดียวกันกับในผู้ป่วยวิกฤตศัลยกรรม การสร้างคะแนนทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันสามารถช่วยในการค้นหาผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะดังกล่าว อย่างไรก็ตามคะแนนทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันส่วนใหญ่สร้างมาจากผู้ป่วยผ่าตัดระบบหัวใจและหลอดเลือด จึงเป็นวัตถุประสงค์ในการวิจัยชิ้นนี้เพื่อที่จะสร้างคะแนนทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันสำหรับผู้ป่วยวิกฤตศัลยกรรมที่ผ่านการผ่าตัดใหญ่ทั่วไปที่ไม่ใช่การผ่าตัดระบบหัวใจและหลอดเลือดระเบียบวิธีการวิจัย: คะแนนทำนายความเสี่ยงสร้างมาจากฐานข้อมูล Thai Surgical Intensive Care Unit (Thai-SICU) Study คัดเลือกตัวแปรที่ส่งผลต่อภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันด้วยวิธีการวิเคราะห์ถดถอยสหสัมพันธ์แบบพหุ (multivariable regression analysis) เพื่อสร้างคะแนนทำนายการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันภายใน 7 วันแรกของการเข้ารับการรักษาตัวในหออภิบาล กำหนดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันนิยามตามเกณฑ์ซีรัมครีเอตินินของ Kidney Disease Improving Global Outcomes - 2012 (KDIGO - 2012) Guideline คุณสมบัติการจำแนกผู้ป่วยโดยคะแนนทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันทดสอบโดยพื้นที่ใต้โค้ง (area under the Receiver Operating Curve, AuROC) และจำแนกคะแนนทำนายความเสี่ยงตามโอกาสการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันรายงานด้วยค่า positive likelihood ratio (LHR+) ซึ่งประกอบด้วยระดับน้อย (0 - 2.5 คะแนน) ปานกลาง (3.0 - 8.5 คะแนน) และมาก (9.0 - 16.5 คะแนน) ตามลำดับ ผลการศึกษาวิจัย: ผู้ป่วยวิกฤตศัลยกรรมที่ได้รับการคัดเลือกเข้าสู่การสร้างคะแนนทำนายความเสี่ยงมีจำนวนทั้งสิ้น 3,474 ราย โดยมีอุบัติการณ์ของภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันร้อยละ 9.6 (333 ราย) จากการวิเคราะห์ด้วยการวิเคราะห์ถดถอยสหสัมพันธ์แบบพหุพบตัวทำนายซึ่งประกอบด้วย อายุ, ความรุนแรงแรกรับในหออภิบาลประเมินจาก Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) non-renal score, ภาวะพิษเหตุติดเชื้อแรกรับในหออภิบาล, การผ่าตัดแบบฉุกเฉิน, ปริมาตรเลือดที่สูญเสียระหว่างการผ่าตัด, และปริมาตรปัสสาวะระหว่างการผ่าตัด ปัจจัยเหล่านี้นำมาสร้างคะแนนทำนายความเสี่ยงที่มีคะแนนเต็มรวมเท่ากับ 16.5 คะแนน โดยมีความสารถในการจำแนกภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันในผู้ป่วยวิกฤตศัลยกรรมรายงานด้วย AuROC มีค่าเท่ากับ 0.839; 95%CI, 0.825-0.852 การทดสอบความเที่ยงตรงภายในด้วยวิธีการ bootstrapping จำนวน 1,000 รอบ มีค่า AuROC เท่ากับ 0.821; 95%CI, 0.797-0.845 และมีค่า AuROC เท่ากับ 0.706; 95%CI, 0.638-0.768 จากการทดสอบความเที่ยงตรงภายนอก สำหรับค่า LHR+ ต่อการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันแบ่งเป็นระดับน้อย ปานกลาง มาก และมากที่สุดมีค่า 0.117 (0.063-0.200), 0.927 (0.745-1.148), และ 6.126 (4.752-7.877) ตามลำดับ สรุปผลการวิจัย: คะแนนทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันที่สร้างขึ้นสำหรับผู้ป่วยวิกฤตศัลยกรรมที่ผ่านการผ่าตัดใหญ่ยกเว้นการผ่าตัดระบบหัวใจและหลอดเลือดมีคุณสมบัติค่อนข้างดี โดยผู้วิจัยหวังว่าคะแนนทำนายความเสี่ยงที่สร้างขึ้นนี้สามารถช่วยในการค้นหาผู้ป่วยวิกฤตศัลยกรรมที่เสี่ยงต่อภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลัน ซึ่งคะแนนทำนายความเสี่ยงที่ได้สร้างขึ้นนี้น่าจะสามารถประกอบการตัดสินใจในการให้การดูแลรักษาอย่างใกล้ชิดตั้งแต่ช่วงระหว่างการผ่าตัดและในช่วงที่เข้ารับการรักษาตัวในหออภิบาล
DOI: 10.14457/tu.the.2020.846
title: เกณฑ์ทำนายภาวะสมองพิการในทารกแรกเกิดทางคลินิก

description: ที่มา: ภาวะสมองพิการ (Cerebral palsy) เป็นภาวะที่ทำให้ผู้ป่วยเกิดพัฒนาการช้า ส่งผลกระทบต่อการช่วยเหลือตนเอง ภาวะสมองพิการมีปัจจัยความเสี่ยงหลายอย่าง อย่างไรก็ตามยังไม่มีการสรุปความเสี่ยงทั้งหมดหรือคะแนนการทำนายความเสี่ยงที่จะเกิดภาวะสมองพิการสำหรับทารกแรกเกิด ทำให้การตรวจพบโรคและการรักษาล่าช้าเกิดภาวะแทรกซ้อนที่ไม่สามารถแก้ไขได้วัตถุประสงค์: เพื่อหาปัจจัยเสี่ยงทั้งหมดและสร้างชุดคะแนนการทำนายสำหรับการประเมินความเสี่ยงของทารกแรกเกิดต่อการเกิดภาวะสมองพิการ คัดกรองทารกแรกเกิดที่มีความเสี่ยงสูงเพื่อทำการติดตามอย่างใกล้ชิดเพื่อทำการรักษาที่ทันท่วงที ลดการเกิดภาวะแทรกซ้อนวิธีการศึกษา: ศึกษาเชิงย้อนหลังในเด็กอายุ 0-2 ปี ที่เกิดในโรงพยาบาลธรรมศาสตร์ระหว่างปี 2548-2557 ใช้การถดถอยลอจิสติกพหุคูณเปรียบเทียบความเสี่ยงปริกำเนิดระหว่างเด็กปกติ (กลุ่มควบคุม) และเด็กภาวะสมองพิการ (กลุ่มศึกษา) เลือกตัวทำนายด้วยพื้นที่ใต้โค้ง ROC (AuROC), อัตราออด (OR), 95% CI, ค่า p-value, และลักษณะทางคลินิก จัดชุดการทำนายใช้การถดถอยลอจิสติก ทำการ calibration, validation และจัดกลุ่มเพื่อแบ่งระดับความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะสมองพิการผลการศึกษา: ความพิการแต่กำเนิดของสมอง ความพิการแต่กำเนิดที่ไม่ใช่ระบบสมอง การตั้งครรภ์แฝด ภาวะน้ำหนักแรกเกิดน้อย และการติดเชื้อในกระแสเลือดในทารกแรกเกิด เป็นความเสี่ยงในชุดการทำนายการเกิดภาวะสมองพิการโดยมีคะแนนในแต่ละตัวแปรเท่ากับ 3, 1.5, 1, 2, 2.5 ตามลำดับ มีค่า AuROC เท่ากับ 0.86 (95% CI 0.79-0.92) จัดกลุ่มทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะสมองพิการเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงต่ำ ปานกลางและสูง คือ ที่ระดับคะแนน ≤1, 1.5-3 และ ≥3.5 ตามลำดับสรุป: ชุดการทำนายการเกิดภาวะสมองพิการนี้มีความแม่นยำในการทำนายการเกิดภาวะสมองพิการในทารกแรกเกิด หากทารกแรกเกิดได้คะแนนอยู่ในกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงต้องมีการเฝ้าระวังและติดตามอย่างใกล้ชิด
DOI: 10.14457/tu.the.2020.847
title: ปัจจัยการทำนายความต้องการการได้รับเลือดปริมาณมากในผู้ป่วยอุบัติเหตุในประเทศไทย

description: ที่มาและวัตถุประสงค์ : อุบัติเหตุเป็นปัญหาสาธารณสุขที่สำคัญ ผู้ป่วยที่ประสบอุบัติเหตุส่วนใหญ่เสียชีวิตในช่วงแรกเนื่องจากการเสียเลือดมาก ซึ่งในการดูแลผู้ป่วยนี้จำเป็นที่จะต้องได้รับเลือดปริมาณมาก การมีเกณฑ์เพื่อใช้ทำนายว่าผู้ป่วยรายใดจำเป็นต้องใช้เลือดปริมาณมากมีประโยชน์อย่างมากทางคลินิก แต่ในปัจจุบันเกณฑ์ทำนายที่มีมักใช้ตัวแปรที่ต้องใช้เวลามากในการได้ข้อมูลในบริบทของประเทศไทย รวมถึงเมื่อนำเกณฑ์ที่พัฒนามาจากประเทศอื่นมาทดสอบในประเทศ กลับไม่ได้ผลการทำนายที่ดี การศึกษานี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างเกณฑ์ทำนายเพื่อทำนายการได้รับเลือดปริมาณมาก แบบวิจัย ผู้ป่วย และการวัดผล : การศึกษานี้เป็นการศึกษาแบบ retrospective cohort โดยศึกษาในผู้ป่วยทุกรายที่เข้าเกณฑ์ trauma activation criteria ได้แก่ 1. ความดันโลหิตขณะหัวใจบีบตัว &lt; 90 มิลลิเมตรปรอท 2.บาดเจ็บจากการถูกยิงบริเวณลำตัว 3.ถูกแทงบริเวณช่องอกและช่องท้อง 4.อัตราการหายใจ &lt; 12/นาที หรือ &gt; 30/min 5.อัตราการเต้นของหัวใจ &gt;120/นาที 6.Glasgow coma scale score(GCS) ≤8 7.ตรวจพบของเหลวในช่องท้องหรือช่องเยื่อหุ้มหัวใจ จาก Focused assessment with sonography in trauma(FAST) ตั้งแต่มกราคม 2555 ถึง 2561 กำหนดให้การได้รับเลือดปริมาณมากหมายถึงการได้รับเลือด &gt; 10 ถุงใน 24 ชั่วโมงหรือได้รับเลือด &gt; 4 ถุงใน 4 ชั่วโมง ข้อมูลผู้ป่วย สัญญาณชีพแรกรับ ข้อมูลการบาดเจ็บ และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการจะถูกนำมาวิเคราะห์ที่มีตัวแปรเดียว และตัวแปรทุกตัวที่มีค่า P &lt;0.2 จะได้รับการคัดเลือกเพื่อไปวิเคราะห์พหุตัวแปร การให้คะแนนของแต่ละตัวแปรจะได้มากจากค่า coefficient และนำข้อมูลมาวิเคราะห์หาความไว ความจำเพาะ อัตราส่วนความน่าจะเป็น และค่าพื้นที่ใต้โค้ง จากนั้นทดสอบภายในด้วยวิธี Bootstrap replicationsผลการศึกษา : ผู้ป่วยทั้งหมด 867 รายอยู่ในการศึกษา โดยมีผู้ป่วย 102 ราย(ร้อยละ 11.8) ได้รับเลือดปริมาณมาก เกณฑ์ทำนายการได้รับเลือดปริมาณมาก ประกอบด้วย อายุ≥60 ปีได้ 3 คะแนน BE≤-10mEq/Lได้ 2.5 คะแนน Lactate&gt;4mmol/Lได้ 2 คะแนน และอัตราการเต้นของหัวใจ ≥ 105/นาทีได้ 1คะแนน โดยเมื่อใช้คะแนนที่ ≥ 4 คะแนนเป็นจุดตัดจะมีพื้นที่ใต้โค้ง 0.845 (95%CI 0.781 และ 0.909) เกณฑ์ทำนายมีอัตราส่วนความน่าจะเป็น 6.72 เมื่อทำการทดสอบภายในได้พบพื้นที่ใต้โค้ง 0.826 (95%CI 0.745-0.906)สรุปผลการวิจัย : เกณฑ์ทำนายที่ได้จากงานวิจัยมีความสามารถในการทำนายการได้รับเลือดปริมาณมากที่ดีและตัวแปรที่ใช้เป็นตัวแปรที่สามารถได้ข้อมูลอย่างรวดเร็ว
DOI: 10.14457/tu.the.2020.848
title: เครื่องมือช่วยวินิจฉัยโรคปวดหลังส่วนล่างจากการทำงานสำหรับผู้ปฏิบัติงานในโรงพยาบาล

description: ที่มา: การปวดหลังส่วนล่างในผู้ปฏิบัติงานในโรงพยาบาลพบความชุกค่อนข้างสูง เนื่องจากงานมีความต้องการทางกายภาพที่แตกต่างกันอย่างมาก เวลาในการพักผ่อนน้อย รวมถึงกิจกรรมต่าง ๆ นอกงานด้วย เมื่อบุคลากรเกิดอาการปวดหลังส่วนล่างมาตรวจรับการรักษา และมาขอรับการวินิจฉัยโรคเพื่อยื่นขอรับค่าทดแทน ยังเป็นข้อจำกัดของการวินิจฉัยโรคปวดหลังส่วนล่างจากการทำงานที่ยังไม่มีเครื่องมือที่ช่วยในการวินิจฉัย มีแต่ข้อแนะนำเบื้องต้นวิธีการศึกษา: รูปแบบการรวบรวมข้อมูลศึกษาในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง กลุ่มตัวอย่างประกอบด้วยผู้ปฏิบัติงานในโรงพยาบาลสระบุรีที่ทำงานสัมผัสผู้ป่วย ได้ทำแบบคัดกรองอาการปวดหลังส่วนล่าง และมีอาการปวดหลังส่วนล่างจำนวน 220 คน ได้รับการประเมินความถี่ในการทำกิจกรรมเป้าหมายและกิจกรรมอื่นในงาน รวมถึงการประเมินทางการยศาสตร์ วินิจฉัยโรคปวดหลังส่วนล่างจากการทำงานโดยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ เป็นแพทย์อาชีวเวชศาสตร์ 3 ท่าน มีความเห็นตรงกันในการวินิจฉัยวินิจฉัยโรคปวดหลังส่วนล่างจากการทำงาน 86 คน ไม่ใช่จากงาน 134 คน หาปัจจัยทำนายจากการถดถอยพหุโลจิสติก และทำเป็นคะแนนเสี่ยงเพื่อช่วยวินิจฉัยผลการศึกษา: เครื่องมือสำหรับช่วยวินิจฉัยการปวดหลังส่วนล่างจากการทำงาน ประกอบด้วยตัวทำนาย ได้แก่ ระยะเวลาที่มีอาการปวดหลังส่วนล่าง (0-6 เดือน คะแนนเท่ากับ 0, 7-12 เดือน คะแนนเท่ากับ 2, มากกว่า 12 เดือน คะแนนเท่ากับ 2.5), การมีปัญหาเกี่ยวกับหลังส่วนล่างในระยะเวลา 7 วันที่ผ่านมา (ไม่ปวด คะแนนเท่ากับ 0, ปวดคะแนนเท่ากับ 1.5), การก้ม (0-30 องศา คะแนนเท่ากับ 0, 31-60 องศา คะแนนเท่ากับ 2, มากกว่า 60 องศา คะแนนเท่ากับ 2.5), การเอี้ยวตัว (0-15 องศา คะแนนเท่ากับ 0, 16-30 องศา คะแนนเท่ากับ 1, มากกว่า 30 องศา คะแนนเท่ากับ 2), การเอียงตัวไปด้านข้าง (0-15 องศา คะแนนเท่ากับ 0, 16-30 องศา คะแนนเท่ากับ 1.5, มากกว่า 30 องศา คะแนนเท่ากับ 2) และการเอื้อมมือ (0-60 ซม. คะแนนเท่ากับ 0, 61-90 ซม. คะแนนเท่ากับ 1.5, มากกว่า 90 ซม. คะแนนเท่ากับ 2.5) เครื่องมือนี้สามารถช่วยวินิจฉัยโรคปวดหลังส่วนล่างจากการทำงานได้ดี (AuROC 99.0%, 95%CI; 84.8-93.5%) ค่าความแม่นยำ (LHR+) ของคะแนนเสี่ยงระดับต่ำ (&lt;6 คะแนน) เป็น 0 และ 16.8 (95%CI; 8.0-35.6) ในคะแนนเสี่ยงระดับสูง (&gt;8 คะแนน)สรุปผลการศึกษา: 6 ตัวทำนายโรคปวดหลังส่วนล่างจากการทำงานเป็นเครื่องมือช่วยแพทย์อาชีวเวชศาสตร์ในการวินิจฉัยโรคปวดหลังส่วนล่างจากการทำงานในบุคลากรทางการแพทย์และสาธารณสุข
DOI: 10.14457/tu.the.2020.849
title: การพยากรณ์ผลลัพธ์ทางคลินิกหลังการผ่าตัดของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมจากเครือข่ายสถาบันมะเร็งแห่งชาติ

description: ที่มา: โมเดลที่ใช้พยากรณ์ผลลัพธ์ทางคลินิกในผู้ป่วยมะเร็งเต้านมที่พัฒนาจากข้อมูลประเทศตะวันตก มีความถูกต้องแม่นยำน้อยลงเมื่อนำมาใช้กับคนเอเชียและคนไทย ในปัจจุบันยังไม่มีโมเดลทางสถิติหรือเกณฑ์ทำนายทางคลินิกซึ่งสร้างจากข้อมูลของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมในประเทศไทยวัตถุประสงค์: เพื่อสร้างโมเดลทางสถิติสำหรับพยากรณ์โอกาสรอดชีพจากทุกสาเหตุ (overall survival) โอกาสปลอดจากโรค (disease-free survival) และโอกาสการเกิดผลลัพธ์ทางคลินิกที่เกิดเป็นอันดับแรก (first occurring clinical outcome) ระหว่างการกลับเป็นซ้ำเฉพาะที่ (locoregional recurrence) การแพร่กระจาย (distant recurrence) และการเสียชีวิตจากทุกสาเหตุ (all causes of death)วิธีการศึกษา: เป็นการวิจัยเชิงพยากรณ์ชนิดโมเดลพยากรณ์ เก็บข้อมูลผู้ป่วยโรคมะเร็งเต้านมรายใหม่ที่ได้รับการรักษาด้วยการผ่าตัดตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2553 ถึง 31 ธันวาคม 2554 และได้เข้ารับการรักษาที่สถาบันมะเร็งแห่งชาติ หรือโรงพยาบาลมะเร็งภูมิภาค ทั้งสิ้น 2,025 ราย ติดตามผลลัพธ์ทางคลินิกจนถึงวันที่ 1 ม.ค. 2560 โดยมีปัจจัยพยากรณ์ประกอบด้วย ปัจจัยด้านผู้ป่วย (Patient) ได้แก่ อายุเมื่อวันวินิจฉัย (วันที่ได้รับการผ่าตัด), สภาวะการมีประจำเดือน ปัจจัยด้านมะเร็ง (Tumor) ได้แก่ ระยะของโรคมะเร็ง (pathological staging), ชนิดของมะเร็งเต้านม (histological type), ขนาดก้อนมะเร็ง, histological grade, lympho-vascular invasion, การกระจายของมะเร็งมาที่ต่อมน้ำเหลืองบริเวณรักแร้, estrogen receptor, progesterone receptor, human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2) ปัจจัยด้านการรักษา (Treatment) ได้แก่ ชนิดของการผ่าตัด การได้รับยาเคมีบาบัด การได้รับรังสีรักษา การได้รับฮอร์โมนบำบัด ใช้การวิเคราะห์แบบ flexible parametric survival model และ competing risk model ในการพยากรณ์ผลลัพธ์ทางคลินิก และใช้การวิเคราะห์แบบ multiple imputation ในปัจจัยพยากรณ์ที่มี missing data แสดงความสามารถในการพยากรณ์ด้าน discrimination และ calibration ผลการศึกษา: ความสามารถด้าน discrimination ของโมเดลพยากรณ์โอกาสรอดชีพจากทุกสาเหตุ มีค่า C-statistic = 0.710 และ 0.699 หลังทำ internal validation, มีค่า D-statistic = 1.266 และ 1.177 หลังทำ internal validation ส่วนความสามารถด้าน calibration ของโมเดลพยากรณ์โอกาสปลอดจากโรคมีค่า C-statistic = 0.694 และ 0.685 หลังทำ internal validation, มีค่า D-statistic = 1.181 และ 1.096 หลังทำ internal validation จากกราฟ calibration plot และ calibration curves ที่เวลา 5 ปีหลังผ่าตัด พบว่าโอกาสรอดชีพและโอกาสปลอดจากโรคจากการพยากรณ์ใกล้เคียงกับโอกาสที่เกิดขึ้นจริงของผู้ป่วย สำหรับโมเดลพยากรณ์โอกาสการเกิดผลลัพธ์ทางคลินิกที่เกิดเป็นอันดับแรกพบว่าความสามารถด้าน discrimination และ calibration ลดลงค่อนข้างมากหลังทำ internal validationสรุปผลการศึกษา: โมเดลที่ใช้พยากรณ์ผลลัพธ์ทางคลินิกในผู้ป่วยมะเร็งเต้านมที่สร้างจากข้อมูลคนไทยมีความสามารถในการพยากรณ์โอกาสรอดชีพและโอกาสปลอดจากโรคอยู่ในเกณฑ์ดี ควรนำโมเดลทางสถิตินี้ไปทำการ external validation ในกลุ่มผู้ป่วยมะเร็งเต้านมอื่น และเปรียบเทียบความสามารถในการพยากรณ์ระหว่างโมเดลทางสถิติของการศึกษานี้กับโมเดลอื่น ๆจากต่างประเทศ
DOI: 10.14457/tu.the.2020.850
title: เปรียบเทียบโมเดลทางสถิติที่ใช้สร้างเกณฑ์ทางคลินิกในการทำนายการเกิด advanced colorectal neoplasms ในผู้ป่วยไทยที่ไม่มีอาการ

description: ที่มา: โมเดลที่ใช้ในการทำนายการเกิด advanced colorectal neoplasia (ACN) ในผู้ป่วยไทยที่ไม่มีอาการแสดงมีหลายโมเดล โดยตัวแปรที่ใช้ในการทำนายเกิด ACN มีความแตกต่างกันในแต่ละโมเดล เพื่อคัดเลือกผู้ป่วยให้ได้รับการส่องกล้องลำไส้ใหญ่ ในการคัดกรองมะเร็งลำไส้ใหญ่และลำไส้ตรงวัตถุประสงค์: เพื่อเปรียบเทียบโมเดลในการทำนายการเกิด ACN ระหว่างโมเดล binomial logistic regression, โมเดล polytomous logistic regression และโมเดล classification and regression tree ในคนไทยที่ไม่มีอาการแสดงวิธีการศึกษา: เป็นการศึกษาแบบ cross-sectional ในผู้ป่วยไทยที่ไม่มีอาการแสดง จำนวน 1,311 คน เพื่อพัฒนาโมเดลทำนาย ACN ปัจจัยที่คาดว่าจะสามารถสร้างคะแนนทำนายการเกิด ACN ได้แก่ เพศ อายุ ดัชนีมวลกาย ประวัติครอบครัวสายตรงเป็นมะเร็งลำไส้ใหญ่และลำไส้ตรง ประวัติดื่มแอลกอฮอล์ ประวัติการสูบบุหรี่ โรคเบาหวาน และการตรวจพบเลือดปนปื้อนในอุจจาระ ในการวิเคราะห์ binomial logistic regression, polytomous logistic regression และ classification and regression tree เปรียบเทียบประสิทธิภาพในการทำนายการเกิด ACN โดยการพิจารณาพื้นที่ใต้โค้ง ROC (AuROC) ระหว่างโมเดลทำนายการเกิด ACN โดยแบ่งตัวแปรตามเป็น 2 แบบ คือ แบบ 2 กลุ่ม คือ ACN กับ Non-ACN และ แบบ 3 กลุ่ม คือ ACN, ความเสี่ยงปานกลาง และความเสี่ยงปกติผลการศึกษา: จากผลการศึกษา พบ ผลส่องกล้องลำไส้ใหญ่เป็น ACN จำนวน 53 ราย คิดเป็น ร้อยละ 4.04 เมื่อพิจารณากรณีที่ผลส่องกล้องลำไส้ใหญ่แบ่งเป็น 2 กลุ่ม ปัจจัยที่สามารถทำนายการเกิด ACN ในโมเดล binomial logistic regression ได้แก่ อายุ ดัชนีมวลกาย ประวัติการดื่มแอลกอฮอล์ ประวัติการสูบบุหรี่ และผลตรวจพบการปนเปื้อนในอุจจาระ โดยสามารถทำนายการเกิด ACN โดยการพิจารณาค่า AuROC เท่ากับ 0.774 (95% CI: 0.706-0.842) โมเดล classification and regression tree ได้แก่ เพศ ดัชนีมวลกาย ประวัติการดื่มแอลกอฮอล์ ประวัติการสูบบุหรี่ และผลตรวจพบการปนเปื้อนในอุจจาระ โดยสามารถทำนายการเกิด ACN จากการพิจารณาค่า AuROC เท่ากับ 0.765 (95% CI: 0.698-0.832) เมื่อเปรียบเทียบความสามารถในการทำนายการเกิด ACN ทั้งสองโมเดลไม่แตกต่างกัน (p-value = 0.712) ในกรณีแบ่งเป็น 3 กลุ่ม ปัจจัยที่สามารถทำนายการเกิด ACN ในโมเดล polytomous logistic regression ได้แก่ เพศ อายุ ดัชนีมวลกาย ประวัติการสูบบุหรี่ และผลตรวจพบการปนเปื้อนในอุจจาระ โดยสามารถทำนายการเกิด ACN โดยการพิจารณาค่า AuROC เท่ากับ 0.767 (95% CI: 0.695-0.839) ส่วนโมเดล classification and regression tree ได้แก่ เพศ ดัชนีมวลกาย ประวัติการดื่มแอลกอฮอล์ ประวัติการสูบบุหรี่ และผลตรวจพบการปนเปื้อนในอุจจาระ โดยสามารถทำนายการเกิด ACN โดยการพิจารณาค่า AuROC เท่ากับ 0.675 (95% CI: 0.599-0.751). โดยพบว่า โมเดล โมเดล polytomous logistic regression มีความสามารถในการทำนายการเกิด ACN สูงกว่าโมเดล classification and regression tree อย่างมีนัยสำคัญทาสถิติ (p-value = 0.009)สรุปผลการศึกษา: โมเดล binomial logistic regression และโมเดล classification and regression tree มีความสามารถในการทำนายการเกิด ACN แบบแบ่งผลการส่องกล้องลำไส้ใหญ่เป็น 2 กลุ่ม ไม่แตกต่างกัน แต่เมื่อพิจารณาในกรณีที่แบ่งผลการส่องกล้องลำไส้ใหญ่เป็น 3 กลุ่ม พบว่า โมเดล Polytomous logistic regression สามารถทำนายการเกิด ACN สูงกว่าโมเดล classification and regression tree
DOI: 10.14457/tu.the.2020.851
title: ประสิทธิผลของวัคซีนไข้หวัดใหญ่ในการป้องกันโรคติดเชื้อระบบทางเดินหายใจชนิดเฉียบพลันในหญิงตั้งครรภ์ จังหวัดนครพนม

description: ความสำคัญ: หญิงตั้งครรภ์เป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเจ็บป่วยและเสียชีวิตด้วยโรคไข้หวัดใหญ่ เนื่องจากการตั้งครรภ์ทำให้การตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกันลดลง ทารกแรกเกิดจากมารดาติดเชื้อไข้หวัดใหญ่ช่วงตั้งครรภ์โดยเฉพาะในรายที่มารดามีอาการป่วยรุนแรงจะมีความเสี่ยงต่อการเกิดผลลัพธ์การตั้งครรภ์ที่ไม่พึงประสงค์เพิ่มขึ้น วิธีการศึกษา: เป็นการศึกษาเชิงสังเกตแบบติดตามไปข้างหน้าในอาสามัคร 1,726 คน ในช่วง มิถุนายน 2561 – พฤษภาคม 2562 วัตถุประสงค์หลักเพื่อเปรียบเทียบอุบัติการณ์ของโรคติดเชื้อในระบบทางเดินหายใจชนิดเฉียบพลันระหว่างหญิงตั้งครรภ์ที่ได้รับและไม่ได้รับวัคซีนป้องกันไข้หวัดใหญ่ (กลุ่มละ 863 คน) วิเคราะห์ข้อมูลด้วย multivariable Poisson regression และควบคุมอิทธิพลของตัวแปรกวนโดยใช้ propensity score matching วัตถุประสงค์รองคือศึกษาการสร้างแอนติบอดีตอบสนองต่อวัคซีนไข้หวัดใหญ่เปรียบเทียบระหว่างการได้รับและไม่ได้รับวัคซีนทั้งในหญิงตั้งครรภ์และไม่ได้ตั้งครรภ์จำนวน 132 คน ด้วยวิธี HI assay โดยตรวจเลือดก่อนได้รับวัคซีน และเมื่อ 28 วันและ 180 วันหลังจากได้รับวัคซีนหรือเมื่อคลอด และทำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย multilevel regression โดยมีการควบคุมตัวแปรกวนผลการศึกษา: การฉีดวัคซีนไข้หวัดใหญ่ในหญิงตั้งครรภ์สามารถป้องกันการเกิด ARI ในหญิงตั้งครรภ์ได้ร้อยละ 16 (95% CI -10%, 35%) ป้องกันไข้หวัดใหญ่ที่มีผลทางห้องปฎิบัติการยืนยันได้ร้อยละ 65 (95% CI 38%, 81%) ป้องกันการเกิดปอดอักเสบได้ร้อยละ 81 (95% CI 43%, 94%) ปอดอักเสบที่พบเชื้อไข้หวัดใหญ่ได้ร้อยละ 87 (95% CI -6%, 98%) การคลอดทารกน้ำหนักต่ำกว่าเกณฑ์ได้ร้อยละ 26 (95% CI -6%, 48%) และการคลอดก่อนกำหนดได้ร้อยละ 11 (95%CI -29%, 38%) การสร้างแอนติบอดีตอบสนองต่อวัคซีนป้องกันไข้หวัดใหญ่ในหญิงตั้งครรภ์และไม่ได้ตั้งครรภ์เมื่อควบคุมตัวแปรกวนพบว่า หลังจากให้วัคซีน 28 วัน ค่า GMT เพิ่มขึ้นทั้งสองกลุ่มในระดับที่ไม่แตกต่างกัน สามารถสร้างแอนติบอดีตอบสนองต่อเชื้อไข้หวัดใหญ่ในวัคซีนทั้งสามสายพันธุ์ในระดับที่ป้องกันโรคได้มากกว่าร้อยละ 80 ไม่แตกต่างกัน และค่า GMT ที่ลดลงหลังจากให้วัคซีนแล้ว 180 วันยังคงเหลือมากกว่าระดับแอนติบอดีไตเตอร์ที่ป้องกันโรคได้ (≥ 1:40) ทั้งหญิงตั้งและไม่ตั้งครรภ์ สรุป: การให้วัคซีนไข้หวัดใหญ่ในหญิงตั้งครรภ์มีประสิทธิผลป้องกันการเจ็บป่วยด้วยโรคติดเชื้อระบบทางเดินหายใจชนิดเฉียบพลันได้และมีผลดีต่อผลลัพธ์ของการตั้งครรภ์ การให้วัคซีนในระหว่างตั้งครรภ์สามารถกระตุ้นการสร้างแอนติบอดีตอบสนองต่อวัคซีนไข้หวัดใหญ่ในระดับที่ป้องกันโรคได้ไม่แตกต่างจากหญิงที่ไม่ได้ตั้งครรภ์
DOI: 10.14457/tu.the.2020.852
title: เกณฑ์การทำนายภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันในผู้ป่วยหัวใจขาดเลือดเฉียบพลันชนิดเอสทียกที่ได้รับการรักษาหลอดเลือดโคโรนารีย์ผ่านสายสวนหัวใจ

description: ที่มา: ภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลัน (Acute Kidney Injury: AKI) เป็นภาวะแทรกซ้อนที่สำคัญที่อาจเกิดขึ้นได้ในผู้ป่วยหัวใจขาดเลือดเฉียบพลันชนิดเอสทียก (STEMI) ที่ได้รับการรักษาหลอดเลือดโคโรนารีย์ผ่านสายสวนหัวใจ (primary PCI: PPCI) ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยในระยะยาว เกณฑ์ทำนายทางคลินิกที่ใช้ในปัจจุบันสร้างขึ้นจากข้อมูลผู้ป่วยหัวใจขาดเลือดทั้งชนิดเฉียบพลันและไม่เฉียบพลันซึ่งยังไม่จำเพาะเจาะจงมากนักและเกณฑ์ทำนายทางคลินิกที่สร้างจากข้อมูลในผู้ป่วยที่เป็นชาวเอเชียยังมีไม่มากวิธีการศึกษา: เป็นการศึกษารูปแบบ prognostic prediction rule เก็บข้อมูลย้อนหลังที่สถาบันโรคทรวงอกของประเทศไทย รวบรวมข้อมูลผู้ป่วยหัวใจขาดเลือดเฉียบพลันชนิดเอสทียกทุกรายที่ได้รับการรักษาหลอดเลือดโคโรนารีย์ผ่านสายสวนหัวใจ ตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคม 2557 ถึง 30 กันยายน 2562 จำแนกผู้ป่วยเป็น 2 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มที่มีภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันและไม่มีภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลัน สร้างเกณฑ์ทำนายทางคลินิก PPCI-AKI score โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์จากการวิเคราะห์สมการถดถอยแบบ multivariable logistic regression ประเมินคุณสมบัติของเครื่องมือด้วย ความสามารถในการจำแนกผลลัพธ์ที่ศึกษา วิเคราะห์ความแม่นยำของเกณฑ์ทำนายด้วยสถิติ Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit และตรวจสอบความเที่ยงตรงภายในโดยใช้เทคนิคของ bootstrapping นำเสนอความสามารถในการทำนายด้วยพื้นที่ใต้โค้ง ROC และ Risk curveผลการศึกษา: ผู้ป่วยหัวใจขาดเลือดเฉียบพลันชนิดเอสทียกที่ได้รับการรักษาหลอด-เลือดโคโรนารีย์ผ่านสายสวนหัวใจ 1,617 ราย มีภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลัน 195 ราย (ร้อยละ 12.1) และไม่มีภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลัน 1,422 ราย (ร้อยละ 87.9) สร้างเกณฑ์ทำนายภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลัน ประกอบด้วย 8 ตัวแปร ได้แก่ อายุ, baseline creatinine, ค่า LVEF&lt;40%, multivessel PCI treated, การใช้ thrombus aspiration catheter, การใช้ IABP, ภาวะ shock และภาวะ congestive heart failure ก่อนและระหว่างการทำหัตถการ โดยเกณฑ์ทำนายทางคลินิกมีคะแนนตั้งแต่ 0-21.5 คะแนน มีความสามารถในการทำนายภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันโดยมีพื้นที่ใต้โค้ง ROC เท่ากับ 0.78 (95% CI: 0.75-0.82)สรุปผลการศึกษา: PPCI-AKI score ที่สร้างขึ้นใหม่นี้มีความสามารถในการทำนายภาวะไตบาดเจ็บเฉียบพลันได้ดีในผู้ป่วยหัวใจขาดเลือดเฉียบพลันชนิดเอสทียกที่ได้รับการรักษาหลอดเลือดโคโรนารีย์ผ่านสายสวนหัวใจ
DOI: 10.6084/m9.figshare.18583934
title: Similar magnetic enhancement mechanisms between Chinese loess and alluvial sediments from the Teruel Basin, NE Spain, and paleoclimate implications

description: This dataset includes paleomagnetic and environmental mangetism data from the Villalba Alta section of the Teruel Basin, NE Spain.