Development of a COVID-19 surveillance system in Kalasin Province

Abstract

Coronavirus disease 2019 is a new emerging disease causing a global outbreak. For more than 2 years, the Ministry of Public Health has adjusted the management of COVID-19 to an endemic disease. From October 1, 2022 onwards and designated as a communicable disease that must be monitored according to the Communicable Diseases Act 2015, results of analysis of operations, surveillance, prevention, and control of coronavirus disease 2019 (COVID-19) with Discovered from several important operations, therefore, the development of the coronavirus disease 2019 surveillance system in order to continue effective disease surveillance operations during the transition to endemic disease of the disease. Infection with Coronavirus 2019 is a mixed methods research study, divided into 2 phases: Phase 1 studies the context and structure of the Coronavirus Disease 2019 surveillance system, and Phase 2 is to develop and evaluate the effectiveness of the COVID19 surveillance system in Kalasin Province area.

The research results found that Factors affecting surveillance operations for coronavirus disease 2019 include success in performing tasks, time, and professional status. livelihood Statistically significant at the .001 level. Evaluation of the 2019 Coronavirus Disease Surveillance System, Kalasin Province. In terms of qualitative characteristics, it was found that the surveillance process was not complicated. Can be easily practiced Follow the guidelines correctly. Operators cooperate in reporting. Every hospital administrator gives importance to It is also useful in controlling disease. Can prevent the spread of viruses. But some practitioners still do not understand the definition of the disease. Disease reporting variables such as date of illness onset As for the quantitative characteristics, it was found that the sensitivity and predictive value were positive. representativeness of data calculated as 100.00 percent, while the timeliness of the process was only 49.49 percent. Factors related to infection with coronavirus 2019 include contact with a confirmed patient with coronavirus disease 2019 in the 14 days before the onset of illness (ORadj = 5.81, 95%CI 3.53-6.19) Male (ORadj = 1.78, 95%CI 1.16-2.09) The workplace has a hand washing station with soap. or 70% alcohol gel or disinfectant (ORadj = 0.31, 95%CI 0.19-0.50) The operational network at every level of the area has a clear role in operations. The second phase of research is operational under the PAOR concept, conducted in 2 cycles, from developing a surveillance system for coronavirus disease 2019 to developing a sustainable disease and health hazard surveillance system under the “Kalasin SMART SAT” mechanism. Considering the results of the development of the Coronavirus Disease 2019 Surveillance System in Kalasin Province, it was found that the Coronavirus Disease 2019 Surveillance System, when transitioning into a disease requiring surveillance according to the Communicable Diseases Act 2015, was therefore developed to be consistent. with guidelines for operating a disease and other health hazard surveillance system The current structure and operating methods of the surveillance system have reduced work steps from the past. In addition, it is an online system. Data Quality is accurate in all data reported, including variables such as gender, age, but it was found that there was less accuracy in reporting the variables of the subdistrict in which the patient began to become ill. Statistically significant (p-value

โรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 เป็นโรคอุบัติใหม่ซึ่งเกิดการระบาดทั่วโลก เป็นระยะเวลามากกว่า 2 ปี กระทรวงสาธารณสุขจึงเตรียมพร้อมปรับการบริหารจัดการโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) สู่โรคประจำถิ่น ตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคม 2565 เป็นต้นไปและกำหนดให้เป็นโรคติดต่อที่ต้องเฝ้าระวังตามพระราชบัญญัติโรคติดต่อ พ.ศ.2558 ผลการวิเคราะห์การดำเนินงานเฝ้าระวัง ป้องกัน ควบคุมโรคฯ ระดับจังหวัดในพื้นที่จังหวัดกาฬสินธุ์มีค้นพบจากการดำเนินงานที่สำคัญหลายประการ ดังนั้น การพัฒนาระบบเฝ้าระวังโรคฯ จังหวัดกาฬสินธุ์ เพื่อให้เกิดการดำเนินงานเฝ้าระวังโรคที่มีประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องในระยะที่มีการเปลี่ยนผ่านสู่โรคประจำถิ่น เป็นการศึกษาวิจัยแบบผสมผสาน (Mixed Methods) จำแนกเป็น 2 ระยะ ได้แก่ ระยะที่ 1 ศึกษาบริบท โครงสร้างของระบบเฝ้าระวังโรคฯ และระยะที่ 2 พัฒนาและประเมินประสิทธิภาพของระบบเฝ้าระวังโรคฯ จังหวัดกาฬสินธุ์

ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่มีผลต่อการดำเนินงานเฝ้าระวังโรคฯ ได้แก่ ความสำเร็จในการปฏิบัติงาน เวลา สถานภาพของวิชาชีพ ชีวิตความเป็นอยู่ มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .001 การประเมินระบบเฝ้าระวังโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 จังหวัดกาฬสินธุ์ ด้านคุณลักษณะเชิงคุณภาพ พบว่า ขั้นตอนการเฝ้าระวังไม่ซับซ้อน สามารถปฏิบัติง่าย ปฏิบัติตามแนวทางได้อย่างถูกต้อง ผู้ปฏิบัติงานให้ความร่วมมือในการรายงาน ผู้บริหารโรงพยาบาลทุกแห่งให้ความสำคัญ อีกทั้งมีประโยชน์ในการควบคุมโรค ป้องกันการแพร่กระจายของเชื้อไวรัสได้ แต่ผู้ปฏิบัติงานบางส่วนที่ยังไม่เข้าใจในนิยามโรค ตัวแปรการรายงานโรค เช่น วันที่เริ่มป่วย ส่วนคุณลักษณะเชิงปริมาณ พบว่า ความไว ค่าพยากรณ์บวก ความเป็นตัวแทนของข้อมูล คิดเป็นร้อยละ 100.00 ส่วนความทันเวลาดำเนินการได้เพียง ร้อยละ 49.49 ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ได้แก่ การสัมผัสผู้ป่วยยืนยันโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ในช่วง 14 วันก่อนเริ่มป่วย (ORadj = 5.81, 95%CI 3.53-6.19) เพศชาย (ORadj = 1.78, 95%CI 1.16-2.09) สถานที่ทำงานมีจุดบริการล้างมือด้วยสบู่ หรือแอลกอฮอล์เจล 70% หรือน้ำยาฆ่าเชื้อโรค (ORadj = 0.31, 95%CI 0.19-0.50) เครือข่ายการดำเนินงานในระดับพื้นที่ทุกระดับมีบทบาทการทำงานที่ชัดเจนในการปฏิบัติงาน การวิจัยระยะที่ 2 เป็นการเชิงปฏิบัติการ ภายใต้แนวคิด PAOR ดำเนินการ 2 วงรอบ จากการพัฒนาระบบเฝ้าระวังโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 สู่การพัฒนาระบบเฝ้าระวังโรคและภัยสุขภาพอย่างยั่งยืน ภายใต้กลไก “Kalasin SMART SAT” เมื่อพิจารณาผลการพัฒนาระบบเฝ้าระวังโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 จังหวัดกาฬสินธุ์ พบว่า ระบบเฝ้าระวังโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 เมื่อเปลี่ยนผ่านเข้าสู่โรคที่ต้องเฝ้าระวังตามพระราชบัญญัติโรคติดต่อ พ.ศ. 2558 จึงถูกพัฒนาให้สอดคล้องกับแนวทางการดำเนินงานระบบเฝ้าระวังโรคและภัยสุขภาพอื่นๆ โดยโครงสร้างและวิธีการดำเนินงานระบบเฝ้าระวังในปัจจุบันมีขั้นตอนการทำงานที่ลดลงจากอดีต อีกทั้งเป็นระบบออนไลน์ คุณภาพข้อมูล (Data Quality) มีความถูกต้องของข้อมูลทั้งหมดที่รายงาน ได้แก่ ตัวแปร เพศ อายุ แต่พบว่ามีการรายงานตัวแปรตำบลที่เริ่มป่วยถูกต้องน้อยลง อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p-value