การประยุกต์ใช้การบูรณาการข้อมูลหน่วยบริการระดับจังหวัดในการเพิ่มประสิทธิภาพ ระบบช่องทางด่วนโรคหลอดเลือดสมอง เพื่อการพัฒนาการบริการด้านสุขภาพและการกำหนดนโยบาย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทนำ:โรคหลอดเลือดสมองเป็นสาเหตุหลักของการเสียชีวิตและความพิการทั่วโลก ส่งผลกระทบอย่างมากต่อบุคคลและสังคม การจัดการระบบบริการสุขภาพให้มีประสิทธิภาพและตอบสนองอย่างทันท่วงทีเป็นความท้าทายสำคัญ ระบบช่องทางด่วนโรคหลอดเลือดสมองได้ถูกจัดตั้งขึ้นในหลายพื้นที่ แต่ยังคงมีปัญหาที่ต้องแก้ไขในหลายหน่วยบริการ การบูรณาการข้อมูลจากทุกภาคส่วนเป็นเครื่องมือสำคัญในการจัดการโรคหลอดเลือดสมองและกำหนดนโยบาย ช่วยสร้างความเข้าใจความต้องการด้านสุขภาพของประชาชน ประสานงานการให้บริการ สนับสนุนการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล และให้บริการที่มีประสิทธิภาพแก่ผู้ป่วย วิธีการศึกษา:การศึกษานี้ใช้วิธีวิจัยเชิงสำรวจ โดยประยุกต์ใช้โมเดลเส้นทางและการบูรณาการข้อมูลระดับจังหวัด เพื่อพัฒนาระบบช่องทางด่วนโรคหลอดเลือดสมองระดับจังหวัด ผลการศึกษา: พบว่าสามารถสร้างโมเดลระดับจังหวัดที่ประกอบด้วยโมดูลหลัก ได้แก่ 1) การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ 2) การแสดงภาพรวมการให้บริการ 3) การค้นหากิจกรรมและการสนับสนุน และ 4) การนำเสนอข้อมูลสำคัญในรูปแบบแดชบอร์ดเพื่อการทำงานร่วมกัน สรุป:โมเดลนี้ครอบคลุมเส้นทางการให้บริการ ผ่านการค้นหากิจกรรมและจุดเน้นการสนับสนุน ช่วยให้ผู้เกี่ยวข้องสามารถทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงการควบคุมและกำหนดนโยบายการจัดการที่เหมาะสมได้อย่างเป็นรูปธรรม การใช้โมเดลเส้นทางและการบูรณาการข้อมูลระดับจังหวัดสามารถนำไปสู่ความสำเร็จในการพัฒนาระบบช่องทางด่วนโรคหลอดเลือดสมองระดับจังหวัดได้
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความนี้ได้รับการเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) ซึ่งอนุญาตให้ผู้อื่นสามารถแชร์บทความได้โดยให้เครดิตผู้เขียนและห้ามนำไปใช้เพื่อการค้าหรือดัดแปลง หากต้องการใช้งานซ้ำในลักษณะอื่น ๆ หรือการเผยแพร่ซ้ำ จำเป็นต้องได้รับอนุญาตจากวารสารเอกสารอ้างอิง
Clift, K., Scott, L., Johnson, M., & Gonzalez, C. (2014). Leveraging geographic information systems in an integrated health care delivery organization. Perm J, 18(2), 71-75.
Girotra, T., Lekoubou, A., Bishu, K. G., & Ovbiagele, B. (2020). A contemporary and comprehensive analysis of the costs of stroke in the United States. Journal of the neurological sciences, 410, 116643.
Hillier, A. E., & Culhane, D. P. (2005). Integrating and distributing administrative data to support community change. The Handbook of community practice, 647-658.
Kuriakose, C., Shifafiya, M. N., Tharakan, N. S., Sattanathan, K., & Kumar, R. S. (2016). A prospective study of clinical profile of stroke in a tertiary care hospital. Asian J Pharm Clin Res, 9(3), 1-4.
Ménard, L., Blanc, I., Beloin-Saint-Pierre, D., Gschwind, B., Wald, L., Blanc, P., Ranchin, T., Hischier, R., Gianfranceschi, S., & Smolders, S. (2012). Benefit of GEOSS interoperability in assessment of environmental impacts illustrated by the case of photovoltaic systems. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 5(6), 1722-1728.
Moat, K. A., Wicks, M., & Wilson, M. G. (2016). Integrating Data Across Sectors for Public Service Improvement in Ontario.
Mould, G., & Bowers, J. (2011). Roles of pathway-based models and their contribution to the redesign of health-care systems. International Journal of Care Pathways, 15(3), 90-97.
Ning, M., Cao, J., Lopez, M., Sarracino, D. A., McMullin, D., Buonanno, F. S., Wang, X., & Lo, E. H. (2013). Abstract TP66: Quantitative Proteomic Profile of Tissue Plasminogen Activator (tPA) Responders. In: Am Heart Assoc.
WSO. (2022). Global Stroke Fact Sheet 2022. Int. J. Stroke, 17, 478.
Ramudhin, A., Chan, E., & Mokadem, A. (2006). A framework for the modelling, analysis and optimization of pathways in healthcare. 2006 International Conference on Service Systems and Service Management,
Strilciuc, S., Grad, D. A., Radu, C., Chira, D., Stan, A., Ungureanu, M., Gheorghe, A., & Muresanu, F.-D. (2021). The economic burden of stroke: a systematic review of cost of illness studies. Journal of Medicine and Life, 14(5), 606.
Wantaka, C., Kitidumrongsuk, P., Soontornpipit, P., & Sillabutra, J. (2018). Design and development of data model for stroke FAST track system. 2018 International Electrical Engineering Congress (iEECON),
Zhu, Y., & Ferreira, J. (2015). Data integration to create large-scale spatially detailed synthetic populations. Planning support systems and smart cities, 121-141.
Ziegler, P., & Dittrich, K. R. (2007). Data integration—problems, approaches, and perspectives. In Conceptual modelling in information systems engineering (pp. 39-58). Springer.
