ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยภูมิอากาศกับอุบัติการณ์ไข้เลือดออกในจังหวัดเชียงใหม่ ประเทศไทย
DOI:
https://doi.org/10.57260/stc.2026.1452คำสำคัญ:
ไข้เลือดออก , ปัจจัยภูมิอากาศ , อัตราส่วนอุบัติการณ์ , ตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป , เชียงใหม่บทคัดย่อ
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยภูมิอากาศ ได้แก่ ปริมาณฝน ความชื้นสัมพัทธ์ และอุณหภูมิ กับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกรายเดือนในจังหวัดเชียงใหม่ โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิ รายเดือนจำนวน 120 เดือน (พ.ศ. 2558–2567) ตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป (Generalized linear model, GLM) ถูกนำมาใช้เพื่อคำนวณอัตราส่วนอุบัติการณ์ (Incidence rate ratio: IRR) ผลการวิเคราะห์พบว่าตัวแบบทวินามลบสองตัวแปรต้น (Negative binomial: NB2) มีความเหมาะสมที่สุด เนื่องจากสามารถจัดการกับปัญหาความแปรปรวนมากกว่าค่าเฉลี่ย (overdispersion) ได้ดี และมีค่าเกณฑ์สารสนเทศของอไคเกะ (AIC) และ เกณฑ์สารสนเทศเบย์เซียน (BIC) ต่ำที่สุด ผล IRR แสดงให้เห็นว่า ความชื้นสัมพัทธ์และอุณหภูมิเป็นตัวแปรที่มีผลต่อจำนวนผู้ป่วยไข้เลือดออกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยความชื้นสัมพัทธ์เพิ่มขึ้น 1% สัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของจำนวนผู้ป่วยประมาณร้อยละ 9–10 และอุณหภูมิเพิ่มขึ้น 1 °C สัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของจำนวนผู้ป่วยประมาณร้อยละ 13–17 ขณะที่ปริมาณฝนไม่พบว่ามีนัยสำคัญ แต่มีบทบาทในการสร้างแหล่งเพาะพันธุ์ของยุงลาย ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลภูมิอากาศเป็นเครื่องมือในการพยากรณ์ความเสี่ยงและการวางแผนมาตรการสาธารณสุขเพื่อป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกในพื้นที่เสี่ยง
Downloads
เอกสารอ้างอิง
กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2569). ระบบรายงานการเฝ้าระวังโรค 506. http://doe1.moph.go.th/surdata/index.php
กรมควบคุมโรค. (2562). รายงานพยากรณ์ โรคไข้เลือดออก ปี 2562. https://ddc.moph.go.th/uploads/publish/1026720200625043825.pdf
พิมลกัลย์ เดชะชัย. (2568). สสจ. เชียงใหม่ เตือน ประชาชน ระมัดระวังและป้องกันตนเองจากโรคติดต่อที่มียุงลายเป็นพาหะ ในระยะนี้. สถานีวิทยุกระจายเสียงแห่งประเทศไทย จังหวัดเชียงใหม่. https://radiochiangmai.prd.go.th/th/content/category/detail/id/57/iid/413283
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.). (2569). แบบตรวจกิจกรรม/งานวิจัยเข้าข่ายการวิจัยในมนุษย์. https://waa.inter.nstda.or.th/stks/pub/ori/docs/20200402-the-scientific-purposes-of-research-and-testing-in-human-inspection-form.pdf
Abu, A. E. I, Becker, M., Accoti, A., Sylla, M., & Dickson, L. B. (2024). Low humidity enhances Zika virus infection and dissemination in Aedes aegypti mosquitoes. mSphere, 9(8), 576075. https://doi.org/10.1101/2024.01.17.576075
Alam, K. E., Ahmed, M. J., Chalise, R., Rahman, M. A., Mathin, T. T., Bhuiyan, M. I. H., Bhandari, P., & Hossain, D. (2025). Time series analysis of dengue incidence and its association with meteorological risk factors in Bangladesh. PLOS ONE, 20(8), 0323238. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0323238
Carrington, L. B., Armijos, M. V., Lambrechts, L., & Scott, T. W. (2013). Fluctuations at a low mean temperature accelerate dengue virus transmission by Aedes aegypti. PLoS Neglected Tropical Diseases, 7(4), 2190. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0002190
Doeurk, B., Leng, S., Long, Z., Maquart, P. O., & Boyer, S. (2025). Impact of temperature on survival, development and longevity of Aedes aegypti and Aedes albopictus (Diptera: Culicidae) in Phnom Penh, Cambodia. Parasites & Vectors, 18(1), 362. https://doi.org/10.1186/s13071-025-06892-y
Gallucci, M. (2019). GAMLj: General analyses for linear models. [jamovi module]. https://gamlj.github.io/
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
Hilbe, J. M. (2014). Modeling Count Data. Cambridge University Press.
Hossain, S. (2023). Generalized Linear Regression Model to Determine the Threshold Effects of Climate Variables on Dengue Fever: A Case Study on Bangladesh. Canadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology, 1, 2131801. https://doi.org/10.1155/2023/2131801
Kaewhan, S., Junpha, J., & Pimpeach, W. (2025). The regional distribution of dengue fever in Thailand and other emerging countries in Southeast Asia: A literature review. Toxicology and Environmental Health Sciences, 17, 327–334. https://doi.org/10.1007/s13530-025-00251-1
National Aeronautics and Space Administration (NASA). (2026). POWER Data Access Viewer: Monthly climatology for Chiang Mai, Thailand (Lat 18.79, Lon 98.98) from 2015 to 2024 [Data set]. NASA Langley Research Center. https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/
R Core Team. (2026). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
Rothman, K. J., Greenland, S., & Lash, T. L. (2008). Modern epidemiology. (3rd ed.). Lippincott Williams & Wilkins.
Sheng, L. J., Rahman, H. A. (2025). Generalized Linear Model Approach on Dengue Incidence in Selangor. In: Embong, A.F., Zainuddin, Z.M., Shabri, A., Yussof, F.N.M. (eds) Mathematics for Sustainable Industry. ISMI 2024. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, vol 496. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-85926-7_16
Singh, P. S., & Chaturvedi, H. K. (2022). A retrospective study of environmental predictors of dengue in Delhi from 2015 to 2018 using the generalized linear model. Sci Rep, 12(1), 8109. https://doi.org/10.1038/s41598-022-12164-x
Singh, S., Lai, C. H., Sulaiman, L. H., Wong, S. F., Jelip, J., Mokhtar, N., Harpham, Q., Tsarouchi, G., & Gill, B. S. (2022). The effects of meteorological factors on dengue cases in Malaysia. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(11), 6449. https://doi.org/10.3390/ijerph19116449
The jamovi project. (2024). jamovi (Version 2.5) [Computer software]. https://www.jamovi.org
Venables, W. N., & Ripley, B. D. (2002). Modern applied statistics with S. (4th ed.). Springer.
Zeileis, A., Kleiber, C., & Jackman, S. (2008). Regression models for count data in R. Journal of Statistical Software, 27(8), 1–25. https://doi.org/10.18637/jss.v027.i08
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสู่ชุมชน
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
1. บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ใน “วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสู่ชุมชน” ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสู่ชุมชน มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่ หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสู่ชุมชน มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่
2. เนื้อหาบทความที่ปรากฏในวารสารเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
