Factors Affecting the Initiation of Tuberculosis Treatment in Patients with Pulmonary Tuberculosis at Thungsong Hospital

Main Article Content

Wayukun Wiwitanabhorn

Abstract

Pulmonary tuberculosis diagnosis remains challenging issues at Thungsong Hospital, where diagnostic practice primarily relies on clinical history, chest radiography, and confirmation by acid-fast bacilli (AFB) smear microscopy. This study aimed to identify factors associated with initiation of pulmonary tuberculosis treatment within 3 working days after patients presented for care. A retrospective cross-sectional study was conducted using medical records of 180 registered pulmonary tuberculosis patients treated between 2021 and 2023. Associations between demographic characteristics, clinical manifestations, AFB smear results, Xpert MTB/RIF molecular assay results, chest radiographic findings, and internists’ decisions to initiate treatment were analyzed in relation to time to treatment initiation. Descriptive statistics, Fisher's exact test, and logistic regression analysis were applied.


Of the 180 patients, 76 (42.22%) initiated treatment within 3 days, whereas 104 (57.78%) started treatment after 3 days. Positive AFB smear results and diagnosis by an internist were significantly associated with treatment initiation within 3 days (p < 0.05). In contrast, clinical symptoms and chest radiographic findings were not significantly associated with early treatment initiation.


These findings indicate that rapid laboratory confirmation and physician confidence in clinical decision-making play crucial roles in timely initiation of anti-tuberculosis therapy, which is essential for reducing disease transmission and supporting the End TB Strategy of the World Health Organization.

Article Details

How to Cite
Wiwitanabhorn, W. . (2026). Factors Affecting the Initiation of Tuberculosis Treatment in Patients with Pulmonary Tuberculosis at Thungsong Hospital. Journal of Medicine, Nursing and Public Health Research, 1(1), e7291. retrieved from https://he05.tci-thaijo.org/index.php/jmnpr/article/view/7291
Section
Original Articles

References

กองวัณโรค. แนวทางการควบคุมวัณโรคประเทศไทย พ.ศ.2564. พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพฯ: กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข; 2564.

กมล แก้วกิติณรงค์, วรพงศ์ นาสมทรง, กำพล สุวรรณพิมลกุล, ณสิกาญจน์ อังคเศกวินัย, อัญชลี อวิหิงสานนท์, วิภา รีชัยพิชิตกุล, และคณะ. แนวทางเวชปฏิบัติวัณโรคระยะแฝง พ.ศ.2566. พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพฯ: กองวัณโรค กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข; 2566.

มยุรา กุสุมภ์, ศรีประพา เนตรนิยม, เพชรวรรณ พิ่งรัศมี, ผลิน กมลวัทน์, อังคณา ฉายประเสริฐ, สุรัคเมธ มหาศิริมงคล, และคณะ. แนวทางบริหารจัดการและการปฏิบัติทางห้องปฏิบัติการด้านวัณโรค. พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพฯ: กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข; 2562.

พุทาธาอาตย์ ว. ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับความล่าช้าในการรักษาผู้ป่วยวัณโรคปอดเสมหะพบเชื้อรายใหม่จังหวัดบึงกาฬ. วารสารวิจัยสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น. 2560;10(3):65–75.

Kant S, Singh AK, Parmeshwaran GG, Haldar P, Malhotra S, Kaur R. Delay in initiation of treatment after diagnosis of pulmonary tuberculosis in a primary health care setting: eight year cohort analysis from district Faridabad, Haryana, North India. Rural Remote Health. 2017;17(3):4158. doi: 10.22605/RRH4158.

Paynter S, Hayward A, Wilkinson P, Lozewicz S, Coker R. Patient and health service delays in initiating treatment for patients with pulmonary tuberculosis: retrospective cohort study. Int J Tuberc Lung Dis. 2004;8(2):180–5.

Ji H, Xu J, Wu R, Chen X, Lv X, Liu H, et al. Cut-off points of treatment delay to predict poor outcomes among new pulmonary tuberculosis cases in Dalian, China: a cohort study. Infect Drug Resist. 2021;14:5521–30. doi: 10.2147/IDR.S346375.

Gebreegziabher SB, Bjune GA, Yimer SA. Total delay is associated with unfavorable treatment outcome among pulmonary tuberculosis patients in West Gojjam Zone, Northwest Ethiopia: a prospective cohort study. PLoS One. 2016;11(7):e0159579. doi: 10.1371/journal.pone.0159579.

Roberts DJ, Mannes T, Verlander NQ, Anderson C. Factors associated with delay in treatment initiation for pulmonary tuberculosis. ERJ Open Res. 2020;6(1):00161-2019. doi: 10.1183/23120541.00161-2019.

Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. J Clin Epidemiol. 1996;49(12):1373–9.

Vittinghoff E, McCulloch CE. Relaxing the rule of ten events per variable in logistic and Cox regression. Am J Epidemiol. 2007;165(6):710–8.