Dengue Hemorrhagic Fever Prevention and Control ModelUsing GIS with Linebot Technology in Chaiyaphum Province

Abstract

This study was development research, with the objective to develop the model for DHF prevention and control using GIS combined with Linebot technology in Chaiyaphum Province. The study was divided into four phases as follows: Phase 1: Analyzing areas at risk for a DHF outbreak used GIS. Phase 2: Studying factors influencing people's DHF prevention and control behavior. Phase 3: Developing the model for DHF prevention and control using GIS combined with Linebot technology. Phase 4: Evaluating the model for DHF prevention and control model. The tools used include a GIS program, LINE Official Account, Google Sheets, Looker Studio Overview program, and a questionnaire on experts' opinions regarding factors affecting DHF outbreaks. Data collection involved both primary and secondary methods. For the analysis of areas at risk for a DHF outbreak using ArcView, as well as the analysis of data, descriptive statistics were used such as frequency, percentage, mean, standard deviation, maximum value, minimum value, inferential statistics such as McNemar's test and content analysis

The study results were summarized as follows: 1) Phase 1 identified six factors affecting the outbreak of DHF in Chaiyaphum province, included the prevalence of Aedes mosquito larvae, recurrent DHF areas, the 5-year DHF morbidity rate, Type water container with Aedes mosquito larvae, population migration, and population density. High-risk areas included Chatturat District and Phu Khiao District. 2) Phase 2 identified that the most influential factor on DHF prevention and control behavior among the people of Chaiyaphum Province was the regular survey and destroy of Aedes mosquito larvae every 7 days (mean score at 4.4, S.D. = 0.6). The overall behavior for the prevention and control of DHF among the population also demonstrated a high level (mean score of 4.5, S.D. = 0.7). Upon examining individual items, it was identified that the behavior of using mosquito net or screen net had the highest level (mean score at 4.8, S.D. = 0.6). 3) Phase 3: Developed the model for DHF prevention and control using GIS combined with Linebot technology. The model included six menus for disease situation, DHF reporting system, DHF control system, 3-3-1 measures, Aedes mosquito larvae survey system, DHF occurrence GIS and successful disease control and knowledge bank. The model was designed to help officials manage disease control problems in real time. Commanded by Chatbot AI, this system assists officials in managing disease control issues promptly. It provides detailed information on the DHF situation, reporting system, notification system, worksite images, dashboard, disease control activities, GIS location coordinates, and the knowledge bank. The model emphasizes the implementation of disease prevention and control measures following the 3-3-1 protocol. 4) Phase 4 findings indicated that after implementing the model for preventing and controlling DHF during an outbreak for 8 consecutive weeks (equivalent to 2 generations of the outbreak), there were a total of 45 patients identified. Interestingly, it was observed that the number of patients decreased continuously, with fewer patients reported during the second generation (last 4 weeks) compared to the first generation (first 4 weeks) of the outbreak. When comparing the morbidity rates of DHF before and after the model was implemented, it was found that they were significantly (p-value

การศึกษานี้เป็นวิจัยเชิงพัฒนา มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนารูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออก โดยใช้ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ร่วมกับเทคโนโลยีไลน์บอท พื้นที่จังหวัดชัยภูมิ แบ่งการศึกษาออกเป็น 4 ระยะ ดังนี้ ระยะที่ 1 วิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงต่อการระบาดของโรคไข้เลือดออกโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ระยะที่ 2 ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกของประชาชน ระยะที่ 3 พัฒนารูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกโดยใช้ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ร่วมกับเทคโนโลยีไลน์บอท และระยะ 4 ประเมินผลรูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกที่พัฒนาขึ้น เครื่องมือที่ใช้ คือ โปรแกรมระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์, LINE Official Account, Google Sheets, โปรแกรม Looker Studio Overview แบบสอบถามความเห็นของผู้เชี่ยวชาญที่มีต่อปัจจัยที่มีผลต่อการระบาดของโรคไข้เลือดออก รูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกที่พัฒนาขึ้น และแบบประเมินผลการใช้งานรูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออก การเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยการเก็ข้อมูลแบบปฐมภูมิ และแบบทุติยภูมิ สำหรับการวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงต่อการระบาดของโรคไข้เลือดออกโดยใช้ ArcView ส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลปัใช้สถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าสูงสุด ค่าต่ำสุด สถิติเชิงอนุมาน ได้แก่ การทดสอบของแมคนีมาร์ และการวิเคราะห์เชิงเนื้อหา ผลการศึกษา พบดังนี้ 1) ระยะที่ 1 ผลพบว่าปัจจัยที่มีผลต่อการระบาดของโรคไข้เลือดออกในพื้นที่จังหวัดชัยภูมิ มี 6 ปัจจัย ประกอบด้วย 1) ความชุกของลูกน้ำยุงลาย 2) พื้นที่ระบาดโรคไข้เลือดออกซ้ำซาก 3) อัตราป่วยด้วยโรคไข้เลือดออก 5 ปีย้อนหลัง 4) ภาชนะขังน้ำที่พบลูกน้ำยุงลาย 5) การเคลื่อนย้ายประชากร และ 6) ความหนาแน่นของประชากร โดยผลการวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงต่อการระบาดของโรคไข้เลือดออกระดับสูง มี 2 อำเภอ ได้แก่ อำเภอจัตุรัสและอำเภอภูเขียว 2) ระยะที่ 2 พบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อพฤติกรรรมการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกของประชาชนจังหวัดชัยภูมิสูงที่สุด คือ ปัจจัยการสำรวจและกำจัดแหล่งเพาะพันธุ์ลูกน้ำ ยุงลายทุก 7 วัน จะสามารถป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกได้ ค่าเฉลี่ย 4.4 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.6 อยู่ในระดับมาก ด้านพฤติกรรมการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกของประชาชนภาพรวม อยู่ในระดับมาก ค่าเฉลี่ย 4.5 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.7 เมื่อพิจารณารายข้อพบว่าข้อที่มีค่าเฉลี่ยสูงสุด คือ พฤติกรรมการนอนในมุ้งหรือนอนห้องที่มีมุ้งลวด ค่าเฉลี่ย 4.8 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.6 อยู่ในระดับมาก 3) ระยะที่ 3 พบว่า ผลการพัฒนารูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออก โดยใช้ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ร่วมกับเทคโนโลยีไลน์บอท ด้วยการวิเคราะห์ปัญหาสนทนากลุ่มของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย 21 คน มีความคิดเห็นด้วยมากที่สุด คือ ประเด็นปัญหาด้านประสิทธิภาพของการควบคุมไข้เลือดออก ตามมาตรการ 3-3-1 รูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออกที่พัฒนาขึ้นใช้ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ร่วมกับเทคโนโลยีไลน์บอท มี 6 เมนู ประกอบด้วย 1) สถานการณ์การเกิดโรค 2) ระบบรายงานการเกิดโรค 3) ระบบการควบคุมโรคตามาตรการ 3-3-1 4) ระบบการสำรวจลูกน้ำยุงลาย 5) GIS การเกิดโรคและการควบคุมโรคสำเร็จ และ 6) คลังความรู้ ลักษณะเป็นแพลตฟอร์มบริหารจัดการเพื่อป้องกันควบคุมไข้เลือดออกแบบเรียลไทม์ ใช้งานโดยคำสั่ง Chat bot AI สามารถช่วยให้เจ้าหน้าที่จัดการปัญหาควบคุมโรคได้ทันท่วงที พร้อมแสดงข้อมูลรายละเอียดของสถานการณ์ไข้เลือดออก ระบบรายงาน ระบบแจ้งเตือน ภาพหน้างาน Dashboard กิจกรรมควบคุมโรค พิกัดตำแหน่ง GIS และคลังความรู้ โดยกำหนดให้ดำเนินการป้องกันและควบคุมโรคตามมาตรการ 3-3-1 4) ระยะที่ 4 พบว่า อัตราป่วยด้วยโรคไข้เลือดออกหลังนำรูปแบบไปใช้งานสำหรับป้องกันและควบคุมไข้เลือดออกในกรณีเกิดการระบาด จำนวน 8 สัปดาห์ต่อเนื่อง (2 Generations ของการระบาด) มีจำนวนผู้ป่วย 45 ราย โดยพบว่าจำนวนผู้ป่วยลดลงอย่างต่อเนื่อง และช่วง Generations ที่ 2 ของการระบาด (4 สัปดาห์หลัง) มีจำนวนผู้ป่วยน้อยกว่าช่วง Generations แรกของการระบาด (4 สัปดาห์แรก) เมื่อเปรียบเทียบอัตราป่วยโรคไข้เลือดออกก่อนและหลังการนำรูปแบบไปใช้งาน พบว่า มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ส่วนดัชนีลูกน้ำยุงลายหลังนำรูปแบบไปใช้งาน พบว่า ส่วนใหญ่ค่าดัชนีลูกน้ำยุงลายรายสัปดาห์ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย HI และ ค่าเฉลี่ย HI = 40.14 [0-83.33], และ ค่า CI = 22.66 [0-66.67] และด้านประสิทธิภาพของรูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออก โดยใช้ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ร่วมกับเทคโนโลยีไลน์บอท ตามมาตรการ 3-3-1 หลังนำไปใช้งาน พบว่า เมื่อพิจารณารายข้อ สามารถดำเนินกิจกรรมได้ครบถ้วนสมบูรณ์มากที่สุด คือ การพ่นสเปรย์กระป๋อง/สารเคมีที่บ้านผู้ป่วย ร้อยละ 91.1 โดยองค์ประกอบที่มีดำเนินการได้ดีที่สุด คือ องค์ประกอบด้านความทันเวลาในการรายงานผู้ป่วยตั้งแต่แพทย์วินิจฉัยจนถึงพื้นที่รับทราบภายใน 3 ชั่วโมง ส่วนใหญ่ทำครบถ้วนสมบูรณ์ ร้อยละ 86.67 ดังนั้นจะเห็นได้ว่า รูปแบบการป้องกันและควบคุมโรคไข้เลือดออก โดยใช้ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ร่วมกับเทคโนโลยีไลน์บอทที่พัฒนาขึ้นสามารถลดอัตราป่วย ค่าดัชนีลูกน้ำยุงลาย และรูปแบบนี้สามรถช่วยให้การรายงานผู้ป่วยตั้งแต่แพทย์วินิจฉัยจนถึงพื้นที่รับทราบได้ทันเวลาในภายใน 3 ชั่วโมง และสามารถดำเนินการควบคุมโรคตามมาตรการ 3-3-1 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นรูปแบบที่พัฒนาขึ้นนี้สามารถใช้แก้ไขปัญหาโรคไข้เลือดออกได้ จึงควรนำรูปแบบนี้ไปตอบโต้ภาวะฉุกเฉินในสถานการณ์การระบาดของโรคไข้เลือดออกต่อไป