ความเชื่อมโยงระหว่างปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 กับจำนวนผู้ป่วยด้วยโรคจากมลพิษทางอากาศของอำเภอเมืองนครรราชสีมา จังหวัดนครราชสีมา
คำสำคัญ:
ตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป, ปริมาณฝุ่นละอองขนาดน้อยกว่า 2.5 ไมครอน, จำนวนผู้ป่วยด้วยโรคจากมลพิษทางอากาศ, จังหวัดนครราชสีมาบทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิเคราะห์เชิงนิเวศวิทยาแบบอนุกรมเวลา มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองความเชื่อมโยงระหว่างปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 กับจำนวนผู้ป่วยด้วยโรคจากมลพิษทางอากาศในพื้นที่อำเภอเมือง จังหวัดนครราชสีมา โดยเก็บรวบรวมข้อมูลรายเดือนย้อนหลังตั้งแต่ปี พ.ศ. 2565 ถึง 2568 รวมระยะเวลา 44 เดือน ข้อมูลปริมาณ PM2.5 ได้จากระบบ CAMS Global Reanalysis และข้อมูลจำนวนผู้ป่วยรวบรวมจากระบบคลังข้อมูลด้านการแพทย์และสุขภาพ (HDC) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยแบบจำลองเชิงเส้นนัยทั่วไป (Generalized Linear Model: GLM) กำหนดฟังก์ชันเชื่อมโยงแบบ Log-link และเลือกรูปแบบการกระจายตามความเหมาะสมของข้อมูล ได้แก่ Quasi-Poisson และ Negative Binomial ผลการศึกษาพบว่า ปริมาณ PM2.5 เฉลี่ยในพื้นที่ศึกษาอยู่ที่ 30.40 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ซึ่งสูงกว่าค่ามาตรฐานเฉลี่ยรายปีของประเทศไทย แบบจำลองพบว่าปริมาณ PM2.5 มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงจำนวนผู้ป่วยอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p < 0.05) ในกลุ่มโรคทางเดินหายใจ โดยการเพิ่มขึ้นของ PM2.5 ทุก ๆ 1 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ส่งผลให้อัตราส่วนอุบัติการณ์ (Incidence Rate Ratio: IRR) ของผู้ป่วยโรคหลอดลมอักเสบเพิ่มขึ้นร้อยละ 3 (IRR = 1.03, p = 0.043) และโรคจมูกอักเสบเรื้อรังเพิ่มขึ้นร้อยละ 2 (IRR = 1.02, p = 0.036) สำหรับกลุ่มโรคปอดบวมแม้ตัวแบบภาพรวมมีความเหมาะสม (Model Fit, p < 0.001) แต่ปริมาณ PM2.5 ยังไม่พบความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติในฐานะปัจจัยอิสระเดี่ยว (p = 0.315) สรุปได้ว่าแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นสามารถระบุความเสี่ยงของการเจ็บป่วยจากฝุ่น PM2.5 ในพื้นที่ได้อย่างเป็นรูปธรรม หน่วยงานสาธารณสุขและท้องถิ่นสามารถนำค่าอัตราส่วนอุบัติการณ์ไปใช้ในการเตรียมความพร้อมด้านทรัพยากร สื่อสารความเสี่ยงเชิงรุก และวางแผนการเฝ้าระวังสุขภาพของประชาชนในช่วงวิกฤตมลพิษทางอากาศเพื่อความปลอดภัยและคุณภาพชีวิตที่ดีของชุมชน
เอกสารอ้างอิง
กรรณิการ์ คงบุญเกียรติ, และสมศักดิ์ เทียมเก่า. 2562. PM 2.5 มลภาวะทางอากาศกับโรคหลอดเลือดสมอง. วารสารประสาทวิทยาศาสตร์ ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ, 14(1), 1-7.
กรวิภา ปุนณศิริ, อำพร บุศรังษี, เบญจวรรณ ธวัชสุภา, ทิพย์กมล ภูมิพันธ์, ณัฎฐกานต์ ฉัตรวิไล, และ ณัฏฐา ฐานีพานิชสกุล. (2564ก). ปัจจัยที่ส่งผลต่อคุณภาพอากาศในครัวเรือนในพื้นที่เขตเมืองและเขตชนบท กรณีศึกษาจังหวัดนครราชสีมา. วารสารการส่งเสริมสุขภาพและอนามัยสิ่งแวดล้อม, 44(4), 20-31.
กรวิภา ปุนณศิริ, เบญจวรรณ ธวัชสุภา, ณัฏฐกานต์ ฉัตรวิไล, และทิพย์กมล ภูมิพันธ์. (2564ข). การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพจากคุณภาพอากาศในครัวเรือนในพื้นที่เขตเมืองและเขตชนบท กรณีศึกษา จังหวัดนครราชสีมา. นนทบุรี: กองประเมินผลกระทบต่อสุขภาพ กรมอนามัย กระทรวงสาธารณสุข.
ประกาศคณะกรรมการสิ่งแวดล้อมแห่งชาติ เรื่อง กำหนดมาตรฐานคุณภาพอากาศในบรรยากาศโดยทั่วไป พ.ศ. 2569. (21 มกราคม พ.ศ. 2569). ราชกิจจานุเบกษา. เล่ม 143 ตอนพิเศษ 20 ง หน้า 20-24.
ผุสดี ชูชีพ, วัฒนา ชยธวัช, และพิลาส สว่างสุนทรเวศย์. (2567). ความเชื่อมโยงจำนวนผู้ป่วยด้วยโรคที่เกี่ยวข้องกับมลพิษทางอากาศกับคุณภาพอากาศ อำเภอเมืองนครราชสีมา. วารสารศูนย์อนามัยที่ 9, 18 (2), 473-484.
พิยดา นาภูวงค์, ชนัญกาญจน์ แสงประสาน, สมบูรณ์ ชาวชายโขง, และธนวรรณณ์ วงศ์จิรัฐิติ. (2568). การพยากรณ์ปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 ในจังหวัดนครราชสีมาด้วยตัวแบบอนุกรมเวลาและการเรียนรู้ของเครื่องจักร. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี, 27(2), 52-63.
ภัควัฒน์ ทองแสง. (2560). การจำแนกแหล่งกำเนิดฝุ่นขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมครอน ในพื้นที่เขตเมืองนครราชสีมา โดยใช้แบบจำลอง PMF [วิทยานิพนธ์ปริญญาวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต]. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี.
ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร. (16 กุมภาพันธ์ 2569). รายงานมาตรฐาน สถานะสุขภาพ การป่วยด้วยโรคจากมลพิษทางอากาศ อำเภอเมือง นครราชสีมา 2565 - 2569.
สุทธิศักดิ์ เด่นดวงใจ. (2563). ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 รายวันในอากาศกับการมารับการรักษาด้วยโรคกลุ่มระบบทางเดินหายใจและระบบหลอดเลือด ณ โรงพยาบาลราชบุรี อ.เมือง จ.ราชบุรี. [วิทยานิพนธ์ปริญญาโท]. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
สำนักข่าว กรมประชาสัมพันธ์. (2565). ข่าวสิ่งแวดล้อม: โคราช เดินเครื่องปฎิบัติการทั้งจังหวัดกำจัดฝุ่น PM2.5 หลังค่าฝุ่นพิษเกินมาตรฐานในข่วง 3ปีที่ผ่านมา. https://en.mahidol.ac.th/envinews/933-pm2-5-3
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.). (2569). แบบตรวจสอบกิจกรรม/งานวิจัยเข้าข่ายการวิจัยในมนุษย์.
Copernicus Atmosphere Monitoring Service. (2020). CAMS global reanalysis (EAC4) monthly averaged fields [Data set]. Atmosphere Data Store (ADS). https://doi.org/10.24381/d58bbf47
Gallucci, M. (2019). GAMLj: General analyses for linear models (Version 3.6.5). [jamovi module]. https://gamlj.github.io/
Hilbe, J. M. (2011). Negative binomial regression (2nd ed.). Cambridge University Press.
Inness, A., Ades, M., Agustí-Panareda, A., Barré, J., Benedictow, A., Blechschmidt, A.-M., Dominguez, J.J., Engelen, R., Eskes, H., Flemming, J., Huijnen, V., Jones, L., Kipling, Z., Massart, S., Parrington, M., Peuch, V.-H., Razinger, M., Remy, S., Schulz, M., & Suttie, M. (2019). The CAMS reanalysis of atmospheric composition. Atmospheric Chemistry and Physics. 19(6), 3515–3556. https://doi.org/10.5194/acp-19-3515-2019
Karuchit, S., Watcharenwong, A., Boonfruang, S., & Kongritti, N. (2025). PM2.5 Emission Inventory of Urban Areas in Nakhonchaiburin Provincial Cluster. Science and Engineering Connect, 48(4), 325–345.
https://ph04.tci-thaijo.org/index.php/SEC/article/view/10821
McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized linear models (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC.
R Core Team. (2024). R: A Language and environment for statistical computing. (Version 4.4) [Computer software]. Retrieved from https://cran.r-project.org. (R packages retrieved from CRAN snapshot 2024-08-07).
Rothman, K. J., Greenland, S., & Lash, T. L. (2008). Modern epidemiology (3rd ed.). Lippincott Williams & Wilkins.
Sangkham, S., Phairuang, W., Sherchan, S.P., Pansakun, N., Munkong, N., Sarndhong, S., Islam, A., & Sakunkoo, P. (2024). An update on adverse health effects from exposure to PM2.5. Environ. Adv. 18, 100603. https://doi.org/10.1016/j.envadv. 2024.100603.
The jamovi project (2024). jamovi. (Version 2.6) [Computer Software]. https://www.jamovi.org.
TomTom Traffic Index. (2025). Nakhon Ratchasima traffic report for 2025. https://www.tomtom.com/traffic-index/city/nakhon-ratchasima
