ความหนาแน่นเชิงพื้นที่และการบริการการแพทย์ฉุกเฉิน กับประเภทการใช้ประโยชน์อาคาร เขตบางพลัด (Spatial density, Emergency Medical Services (EMS) and building utilization types of Bang Phlat district)

Main Article Content

พรเพิ่ม แซ่โง้ว (Pornperm Saengow)
ปราโมทย์ ภาภักดี (Pramote Papukdee)
มรกต วรชัยรุ่งเรือง (Morakot Worachairungreung)
คธาวุฒิ ไวยสุศรี (Katawut Waiyasusri)
ณยศ กุลพานิช (Nayot Kulpanich)

Abstract

บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาช่วงเวลาและความเจ็บป่วยกับประเภทการใช้ประโยชน์อาคารของการให้บริการการแพทย์ฉุกเฉิน 2) วิเคราะห์แบบรูปเชิงพื้นที่และความหนาแน่นของการให้บริการการแพทย์ฉุกเฉิน ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์จะเป็นข้อมูลการแจ้งเหตุฉุกเฉินวิกฤตระดับสีแดงปี พ.ศ. 2559 ของโรงพยาบาลวชิรพยาบาล วิธีการวิเคราะห์จะใช้สถิติ t-test เพื่อหาความแตกต่างระหว่างการโทรแจ้งเหตุของผู้ป่วยฉุกเฉินกับผู้บาดเจ็บฉุกเฉินของแต่ละช่วงเวลา ส่วนการวิเคราะห์แบบรูปเชิงพื้นที่และความหนาแน่น จะใช้ดัชนีย่านใกล้เคียงเฉลี่ย และการวิเคราะห์ความหนาแน่นแบบเคอเนล ผลการศึกษา พบว่า พื้นที่เขตบางพลัด มีอาการเจ็บป่วยระดับวิกฤตสีแดงประเภทผู้ป่วยฉุกเฉินมากกว่าผู้บาดเจ็บฉุกเฉิน โดยผู้ป่วยฉุกเฉินช่วงเวลากลางวันมีจำนวนครั้งการแจ้งเหตุมากกว่ากลางคืนเกิดขึ้นในพื้นที่และการใช้ประโยชน์อาคารประเภทที่อยู่อาศัย อีกทั้งการโทรแจ้งเหตุช่วงเวลากลางวันกับช่วงเวลากลางคืน มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 โดยแบบรูปเชิงพื้นที่ของการโทรแจ้งเหตุจะกระจุกตัวรวมกลุ่มหนาแน่นมากบริเวณที่พักอาคารที่อยู่อาศัย


This article aimed to 1) investigate times, illness and building utilization types of emergency medical services, and 2) analyze pattern and density of emergency medical services by analysing the emergency response data in critical level (red) 2016 of Vajira Hospital with t-test in order to identify the difference in emergency calls between emergency patients and trauma patients in each time. Average Nearest Neighbour Index and Kernel Density Analysis were used to analyse the spatial pattern and density. The results found that in Bang Phlat District Area the number of critical emergency patients (red label) was higher than trauma patients. The number of reports on emergency patients in the daytime was higher than at nighttime and occurred in residential building utilization areas. Moreover, the number of emergency calls during the daytime and at nighttime was significantly different at a statistical level of 0.05 with the high density of the spatial pattern of emergency calls at residential building areas.

Article Details

Section
บทความวิจัย (Research Articles)

References

Bangkok Emergency Medical Service Center. (2019). Annual Report 2019 (รายงานประจำปี 2562). Bangkok: Bangkok Emergency Medical Service Center.

Khatib, O. (‎2004)‎. Noncommunicable Diseases: Risk Factors and Regional Strategies for Prevention and Care. EMHJ - Eastern Mediterranean Health Journal, 10(‎6)‎: 778-788.

MacQuillan, E. L., Curtis, A. B., Baker, K. M., Paul, R., & Back, Y. O. (2016). Using GIS Mapping to Target Public Health Interventions: Examining Birth Outcomes Across GIS Techniques. Journal of Community Health, 42(2017): 633-638.

Paul, O. O., Joseph, M., Pamela, N. T., Peter M. M., Victor, A. A., Mike, E., Emelda, A. O., & Robert, W. S. (2018). Access to Emergency Hospital Care Provided by The Public Sector in Sub-Saharan Africa in 2015: A Geocoded Inventory and Spatial Analysis. The Lancet Glob Health, 6(3): 342-350.

Robert, H. F., & Thomas, A. S. (2014). Epidemiology for Public Health Practice (5th ed.). Sudbury, Massachusetts: Jones and Bartlett Publishers.

Srichahapak, Siranee, Triamethawuttikrai, Kittichok, Amonrotworawat, Watcharee, Prueksa, Maturose, Paisarn, Krongthong, Thongkrot, Nuan-ra-ong, Wattananon, Wilaiwan, & Kiatwunwong, Laddawan. (2019). Operational Model of Emergency Medical System for the Elderly in Long Term Care Fund, Khon Kaen Province (รูปแบบการพัฒนาระบบบริการการแพทย์ฉุกเฉินสำหรับผู้สูงอายุ ภายใต้กองทุนระบบการดูแลระยะยาว จังหวัดขอนแก่น). Nonburi: National Institute for Emergency Medicine.

Tapabut, Kankittima, Chaiyakarm, Thanyarat, Suwanlee, Savittri Ratanopad, & Som-ard, Jaturong. (2018). Application of Geographic Information System to the Allocation of Emergency Medical Service in the Elderly in Chuen Chom District, Mahasarakham Province (การประยุกต์ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์สร้างแบบจำลองเพื่อจัดสรรจุดจอดรถฉุกเฉินสำหรับบริการผู้สูงอายุ อำเภอชื่นชม จังหวัดมหาสารคาม). Thai Science and Technology Journal, 27(3): 381-394.

The Bureau of Registration Administration. (2020). Population and House Statistics - Population by Age. [Online]. Retrieved on January 2020, from http://stat.dopa.go.th/stat/statnew/upstat_age.php

World Health Organization. (2017). Preventing Noncommunicable Diseases (NCDs) by Reducing Environmental Risk Factors. Geneva: World Health Organization.