ปัจจัยทำนายการยอมรับวัคซีน COVID-19 ในบุคลากรทางการแพทย์ของโรงพยาบาลสงขลา
คำสำคัญ:
ปัจจัยทำนาย , วัคซีนโควิด, การยอมรับ, บุคลากรทางการแพทย์บทคัดย่อ
การวิจัยนี้เป็นแบบเชิงวิเคราะห์ภาคตัดขวาง (Cross-sectional Analytic study) เพื่อศึกษาปัจจัยทำนายการยอมรับวัคซีน COVID-19 ในบุคลากรทางการแพทย์โรงพยาบาลสงขลา เก็บข้อมูลระหว่างวันที่ 1 กุมภาพันธ์ ถึง 30 เมษายน พ.ศ. 2564 โดยใช้แบบสอบถามที่สร้างขึ้น มีค่าความตรงเชิงเนื้อหาค่า IOC รายตัวแปรระหว่าง 0.6 - 1.0 และได้ค่าความเชื่อมั่น Cronbach’s Alpha เท่ากับ 0.85 แบ่งเป็น วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ จำนวน ร้อยละ (Percentage) ค่าเฉลี่ย (Mean)
ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) วิเคราะห์ปัจจัยทำนายการยอมรับฉีดวัคซีน COVID-19 โดยใช้สถิติวิเคราะห์ถดถอยเชิงพหุคูณทีละขั้นตอน (Stepwise multivariate linear regression) ที่ระดับความเชื่อมั่น 0.05 ผลพบบุคลากรตอบแบบสอบถามทั้งหมด 488 คน มีการยอมรับวัคซีนร้อยละ 56.56 ปัจจัยทำนายการยอมรับวัคซีน COVID-19 คือ ฉีดวัคซีนไข้หวัดใหญ่ตามฤดูกาลในปีที่ผ่านมา บุคคลที่เชื่อถือแนะนำให้ฉีดวัคซีน COVID-19 ไม่เกิดอาการไม่พึงประสงค์จากวัคซีนไข้หวัดใหญ่ บุคลากรด้านสำนักงาน เพศชาย ความเสี่ยงต่อการติดเชื้อ COVID-19 ขณะปฏิบัติงานลดลง สถานภาพคู่/อยู่ด้วยกัน
มีผลทำให้มีผู้ป่วยใหม่ลดลง ซึ่งสามารถทำนายได้ร้อยละ 30.00 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.001
การสร้างการยอมรับวัคซีนในบุคลากรทางการแพทย์ ควรมุ่งเน้นในกลุ่มที่ไม่ได้ฉีดวัคซีนไข้หวัดใหญ่ตามฤดูกาลในปีที่ผ่านมา เกิดอาการไม่พึงประสงค์จากวัคซีนไข้หวัดใหญ่ บุคลากรที่ดูแลผู้ป่วย บุคลากรผู้หญิง ผู้ที่มีสถานภาพโสด โดยให้บุคคลที่บุคลากรมีความเชื่อถือช่วยในการกระตุ้นให้ตระหนักถึงประโยชน์ของวัคซีนในการช่วยลดจำนวนผู้ป่วยและลดความเสี่ยงติดเชื้อ COVID-19 ขณะปฏิบัติงาน
References
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
Desye, B (2022). Prevalence and Determinants of COVID-19 Vaccine Acceptance Among Healthcare Workers: A Systematic Review. Front. Public Health 10:941206.
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175-191.
Gadoth, A., Halbrook, M., Martin-Blais, R., Gray, A., Tobin, N., Ferbas, K., … Rimoin, A. (2020). Assessment of COVID-19 vaccine acceptance among healthcare workers. in Los Angeles.
Hair, J.F., Black, B.B., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2010). Multivariate Data Analysis: A global perspective 7th ed. New Jersey: Pearson Printice Hall.
Kabamba, N.M., Kabamba, N.L., Ngoie, M.G., Banza, D. B., Mbidi, M.J., Luhata, LC., … & Mukamba, M.E. (2020). Acceptability of Vaccination Against COVID-19 Among Healthcare Workers in the Democratic Republic of the Congo. Pragmatic and observational research, 11, 103–109.
Lazarus, J., Ratzan, S., Palayew, A., Gostin, L., Larson, H., Rabin, K., … El-Mohandes, A. (2021). A global survey of potential acceptance of a COVID-19 vaccine. Nature Medicine, 27(2), 225-228.
MacDonald, N. E. (2015). Vaccine hesitancy: Definition, scope and determinants. Vaccine, 33(34), 4161–4164.
Nasiri, M.J., Haddadi, S., Tahvildari, A., Farsi, Y., Arbabi, M., Hasanzadeh, S., Jamshidi, P., … Mirsaeidi, M. (2020) COVID-19 Clinical Characteristics, and Sex-Specific Risk of Mortality: Systematic Review and Meta-Analysis. Front. Med. 7:459.
Nguyen, T., Holdt, H.K., Brehaut, J.C., Hoe, E., Wilson K. (2011). Acceptance of a pandemic influenza vaccine: a systematic review of surveys of the general public. Infect Drug Resist. 4, 197-207.
Randolph, H. E., & Barreiro, L. B. (2020). Herd Immunity: Understanding COVID-19. Immunity, 52(5), 737–741.
Wang, J., Jing, R., Lai, X., Zhang, H., Lyu, Y., Knoll, M. D. & Fang, H. (2020). Acceptance of COVID-19 Vaccination during the COVID-19 Pandemic in China. Vaccines, 8(3), 482.
Wang, K., Wong, E., Ho K. F., Cheung, A., Chan, E., Yeoh, E. K. & Wong, S. (2020). Intention of nurses to accept coronavirus disease 2019 vaccination and change of intention to accept seasonal influenza vaccination during the coronavirus disease 2019 pandemic: A cross-sectional survey. Vaccine, 38(45), 7049–7056.
Wang, L., Wang, Y., Cheng, X., Li X., Yang, Y. & Li, J. (2022). Acceptance of coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines among healthcare workers: A meta-analysis. Front. Public Health 10:881903.
World Health Organization. (2021)(a). COVID-19 vaccine tracker and landscape. Retrieved February 12, 2021 from https://www.who.int/publications/m/item/draft-landscape-of-COVID-19-candidate-vaccines
World Health Organization. (2021)(b). IHR Emergency Committee on Novel Coronavirus (2019-nCoV). Retrieved February 12, 2021 from https://www.who.int/director-general/speeches /detail/ who-director-general-s-statement-on-ihr-emergency-committee-on-novel-coronavirus -(2019-ncov)
World Health Organization. (2021)(c). WHO's 'Vaccine Explained' series. Retrieved November 28, 2022 from https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/covid-19-vaccines/explainers
Youssef, D., Abou-Abbas, L., Berry, A., Youssef, J., Hassan, H. (2022). Determinants of acceptance of Coronavirus disease-2019 (COVID-19) vaccine among Lebanese health care workers using health belief model. PLoS ONE, 17(2): e0264128.
Additional Files
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2023 วารสารมหาวิทยาลัยนราธิวาสราชนครินทร์
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
