อิทธิพลของการระบาดโรคโควิด 19 ต่อจำนวนผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ในประเทศไทย ปี พ.ศ. 2563–2565 : การวิเคราะห์เชิงอนุกรมเวลา

ผู้แต่ง

  • ชรัฐพร จิตรพีระ กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข
  • ศศิธันว์ มาแอเคียน กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข
  • ศุภณัฐ วงศานุพัทธ์ กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข

คำสำคัญ:

ไข้หวัดใหญ่, การระบาดของโรคโควิด 19, ประเทศไทย, การวิเคราะห์เชิงอนุกรมเวลา

บทคัดย่อ

ความเป็นมา: การระบาดของโรคโควิด 19 ได้สร้างภาระต่อ สุขภาพกาย สุขภาพจิต เศรษฐกิจ และระบบการรักษาพยาบาล มาตรการควบคุมการระบาดของโรคโควิด 19 เช่น การสวมหน้ากาก การปิดเมือง และการเว้นระยะห่างทางสังคม มีเป้าหมายเพื่อควบคุมการแพร่กระจายของโรคโควิด 19 แต่มาตรการเหล่านี้ได้ส่งผลต่ออุบัติการณ์ของโรคทางเดินหายใจอื่น ๆ รวมถึงไข้หวัดใหญ่ด้วยเช่นกัน การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อทราบผลกระทบของการระบาดและมาตรการควบคุมโรคโควิด 19 ต่อการรายงานโรคไข้หวัดใหญ่ โดยทำการเปรียบเทียบจำนวนผู้ป่วยที่ได้จากการพยากรณ์และจำนวนรายงานผู้ป่วยถ่วงน้ำหนักระหว่างปี พ.ศ. 2563-2565
วิธีการศึกษา: การศึกษานี้เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิด้วยวิธีการวิเคราะห์เชิงอนุกรมเวลา โดยใช้ข้อมูลจำนวนผู้ป่วย ไข้หวัดใหญ่ ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2557–2565 จากระบบเฝ้าระวังโรค รายงาน 506 (รง.506) (รหัส 15) และฐานข้อมูล Health Data Center หรือ 43 แฟ้ม (รหัส ICD–10 J10–J11) ดำเนินการคำนวณ จำนวนรายงานผู้ป่วย (รหัส ICD–10 J10–J11) คำนวณจำนวนรายงานผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ถ่วงน้ำหนัก (Weighted R506) โดย ใช้สัดส่วนที่แตกต่างกันของจำนวนผู้ป่วยในฐานข้อมูลระบบเฝ้าระวังโรค รง.506 และฐานข้อมูล 43 แฟ้ม เป็นตัวถ่วงน้ำหนัก จากนั้นดำเนินการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ในช่วงปี พ.ศ. 2563–2565 โดยการสร้างแบบจำลองโดยวิธี Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) และเลือกแบบจำลองที่มีค่า Mean Absolute Percentage Error (MAPE) และ Root Mean Squared Error (RMSE) ต่ำสุด ในการพยากรณ์จะใช้ข้อมูล 85% ของข้อมูลผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ Weighted R506 ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2557–2562 เพื่อการฝึกแบบจำลอง ส่วนการทดสอบค่าพยากรณ์ที่ได้จะใช้ข้อมูล 15% ของข้อมูลผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ Weighted R506 ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2563–2565 ในการรายงานจะแสดงความแตกต่างระหว่างจำนวนผู้ป่วยที่ได้จาการพยากรณ์ (Expected incidence) กับจำนวนผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ Weighted R506 (Observed incidence)
ผลการศึกษา: จำนวนผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ในทั้ง 2 ฐานข้อมูล มีจำนวนลดลงในช่วงเกิดการระบาดของโรคโควิด 19 จากการพยากรณ์พบว่า Expected incidence สูงกว่า Observed incidence 1,237,380 ราย
อภิปรายผล: จำนวนผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ที่คาดการณ์สูงกว่าจำนวนผู้ป่วยที่ได้รับรายงาน สาเหตุหนึ่งน่าจะเกิดจากมาตรการควบคุมโรคโควิด 19 จึงควรมีการสนับสนุนให้ประชาชนยังปฏิบัติตนตามมาตรการป้องกันโรคโควิด 19 เพื่อลดอุบัติการณ์ของโรคไข้หวัดใหญ่

References

World Health Organization. Mental Health and COVID-19: Early evidence of the pandemic’s impact: Scientific brief, 2 March 2022 [Internet]. 2022 [cited 2023 Mar 3]. Available from: https://www.who.int/publications/i/item/WHO-2019-nCoV-Sci_Brief-Mental _health-2022.1

World Bank. Chapter 1. The economic impacts of the COVID-19 crisis [Internet]. 2022 [cited 2023 Mar 3]. Available from: https://www.worldbank.org/en/publication/wdr2022/brief/chapter-1-introduction-the-economic-impacts-of-he-COVID-19-crisis

Inoue K, Ohira Y, Takeshita H. The risk of the collapse of public health centres under the current system to prevent the spread of COVID-19. Int Marit Health. 2020;71(2):149.

Li Y, Liang M, Gao L, Ayaz Ahmed M, Uy JP, Cheng C, et al. Face masks to prevent transmission of COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Am J Infect Control. 2021;49(7):900–6.

Onyeaka H, Anumudu CK, Al–Sharify ZT, Egele-Godswill E, Mbaegbu P. COVID-19 pandemic: A review of the global lockdown and its far–reaching effects. Sci Prog. 2021;104(2):368504211019854.

Guner R, Hasanoglu I, Aktas F. COVID-19: Prevention and control measures in community. Turk J Med Sci. 2020;50(SI–1):571–7.

Centers for Disease Control and Prevention. Healthy Habits to Help Protect Against Flu [Internet]. 2021 [cited 2023 Mar 3]. Available from: https://www.cdc.gov/flu/prevent/actions-prevent-flu.htm

Shokri A, Moradi G, Moradpour F, Mohamadi Bolbanabad A, Younesi F, Daftarifard P, et al. Influenza incidence overlapped with COVID-19 or under COVID-19 control measures. Immun Inflamm Dis. 2022;10(8):e672.

Tran LK, Huang DW, Li NK, Li LM, Palacios JA, Chang HH. The impact of the COVID-19 preventive measures on influenza transmission: molecular and epidemiological evidence. Int J Infect Dis. 2022; 116:11–3.

Zhang K, Misra A, Kim PJ, Moghadas SM, Langley JM, Smieja M. Rapid disappearance of influenza following the implementation of COVID-19 mitigation measures in Hamilton, Ontario. Can Commun Dis Rep. 2021; 47(4):202–9.

Department of Disease Control, Ministry of Public Health Thailand. COVID-19 Weekly Updated Situation [Internet]. 2023 [cited 2023 Mar 3]. Available from: https://covid19.ddc.moph.go.th/ (in Thai)

Tourism Authority of Thailand Newsroom. Thailand further eased nationwide COVID-19 controls from 1 June 2022 [Internet]. Bangkok: Tourism Authority of Thailand; 2022. Available from: https://www.tatnews.org/2022/05/thailand-further-eased-nationwide-COVID-19-controls-from-1-june-2022/ (in Thai)

Tourism Authority of Thailand Newsroom. Night-time restrictions currently imposed in 29 provinces Bangkok: Tourism Authority of Thailand; 2021. Available from: https://www.tatnews.org/2021/05/ night-time-restrictions-imposed-in-a-number-of-thai-provinces/ (in Thai)

Tourism Authority of Thailand Newsroom. More provinces added to ‘dark-red zone’ as part of the COVID-19 control efforts Bangkok: Tourism Authority of Thailand; 2021. Available from: https://www.tatnews.org/2021/06/more-provinces-added-to-dark-red-zone-as-part-of-the-COVID-19-control-efforts/ (in Thai)

Division of Epidemiology, Department of Disease Control Thailand. Annual epidemiological surveillance report 2019. Nonthaburi: Division of Epidemiology, Department of Disease Control; 2019. (in Thai)

Division of Epidemiology, Department of Disease Control Thailand. Communicable Diseases Surveillances in Thailand: Reviews and Mapping [Internet]. 2009 [cited 2023 Mar 3]. Available from: https://kb.hsri.or.th/dspace/bitstream/handle/11228/2800/hs1631.pdf

Zhou Q, Hu J, Hu W, Li H, Lin GZ. Interrupted time series analysis using the ARIMA model of the impact of COVID-19 on the incidence rate of notifiable communicable diseases in China. BMC Infect Dis. 2023;23(1):375. doi:10.1186/s12879-023-08229-5

Sirikhetkon S. Evaluation of the coronavirus disease 2019 surveillance system in Bangkok. TJPHE. 2022; 2(1):34–8.

Olsen SJ, Azziz-Baumgartner E, Budd AP, Brammer L, Sullivan S, Pineda RF, et al. Decreased Influenza Activity During the COVID-19 Pandemic — United States, Australia, Chile, and South Africa, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69:1305–9.

Lu Y, Wang Y, Shen C, Luo J, Yu W. Decreased incidence of influenza during the COVID-19 pandemic. Int J Gen Med. 2022;15:2957–62.

Soo RJJ, Chiew CJ, Ma S, Pung R, Lee V. Decreased influenza incidence under COVID-19 control measures, Singapore. Emerg Infect Dis. 2020;26(8):1933–5.

Yorsaeng R, Suntronwong N, Thongpan I, Chuchaona W, Lestari FB, Pasittungkul S, et al. The impact of COVID-19 and control measures on public health in Thailand, 2020. PeerJ. 2022;10:e12960.

Rajatanavin N, Tuangratananon T, Suphanchaimat R, Tangcharoensathien V. Responding to the COVID-19 second wave in Thailand by diversifying and adapting lessons from the first wave. BMJ Glob Health. 2021 Jul;6(7):e006178. doi: 10.1136/bmjgh-2021-006178.

Triukose S, Nitinawarat S, Satian P, Somboonsavatdee A, Chotikarn P, Thammasanya T, et al. Effects of public health interventions on the epidemiological spread during the first wave of the COVID-19 outbreak in Thailand. PLoS One. 2021;16(2): e0246274.

Suntronwong N, Thongpan I, Chuchaona W, Budi Lestari F, Vichaiwattana P, Yorsaeng R, et al. Impact of COVID-19 public health interventions on influenza incidence in Thailand. Pathog Glob Health. 2020;114(5):225–7.

Donnino MW, Moskowitz A, Thompson GS, Heydrick SJ, Pawar RD, Berg KM, et al. Comparison between Patients Hospitalized with Influenza and COVID-19 at a Tertiary Care Center. J Gen Intern Med. 2021;36(6):1689–95.

Downloads

เผยแพร่แล้ว

2023-08-04