ผลการใช้รูปแบบการวางแผนจำหน่ายต่อผลลัพธ์ทางสุขภาพในผู้สูงอายุ หลังผ่าตัดทำทางเบี่ยงหลอดเลือดหัวใจ

นิภาพร แทบทับ

ผู้แต่ง

นิภาพร แทบทับ โรงพยาบาลตรัง จังหวัดตรัง

คำสำคัญ:

การวางแผนจำหน่าย, ผู้สูงอายุ, การผ่าตัดทำทางเบี่ยงหลอดเลือดหัวใจ, ผลลัพธ์ทางสุขภาพ

บทคัดย่อ

ความเป็นมาและวัตถุประสงค์ ผู้ป่วยสูงอายุที่ได้รับการผ่าตัดทำทางเบี่ยงหลอดเลือดหัวใจจำเป็นต้องได้รับการวางแผนจำหน่ายที่มีประสิทธิภาพเพื่อเตรียมความพร้อมในการเปลี่ยนผ่าน การวิจัยครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของการใช้รูปแบบการวางแผนจำหน่ายต่อผลลัพธ์ทางสุขภาพในผู้สูงอายุหลังผ่าตัดทำทางเบี่ยงหลอดเลือดหัวใจ โรงพยาบาลตรัง ที่พัฒนาขึ้นโดยบูรณาการหลัก D-METHOD ร่วมกับทฤษฎีการเปลี่ยนผ่านของเมลิส (Meleis)

วิธีการวิจัย การวิจัยกึ่งทดลองแบบสองกลุ่มวัดผลก่อนและหลังการทดลอง กลุ่มตัวอย่างเป็นผู้ป่วยสูงอายุที่ได้รับการผ่าตัดทำทางเบี่ยงหลอดเลือดหัวใจ ณ โรงพยาบาลตรัง ตั้งแต่วันที่ 29 พฤษภาคม พ.ศ. 2568 ถึง 30 เมษายน พ.ศ. 2569 จำนวน 56 ราย แบ่งเป็นกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม กลุ่มละ 28 ราย ผู้วิจัยดำเนินการคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเฉพาะเจาะจง ตามเกณฑ์ที่กำหนด การจัดกลุ่มตัวอย่างแบ่งตามช่วงเวลา กลุ่มควบคุมได้รับการพยาบาลตามปกติ ส่วนกลุ่มทดลองได้รับการดูแลตามรูปแบบการวางแผนจำหน่ายซึ่งครอบคลุม 3 ระยะ ได้แก่ 1) การประเมินความพร้อมก่อนการเปลี่ยนผ่าน 2) การปฏิบัติการพยาบาลเพื่อเตรียมความพร้อมในการเปลี่ยนผ่าน และ 3) การส่งเสริมบทบาทและการติดตามอย่างต่อเนื่อง เก็บรวบรวมข้อมูลด้านความรู้ ความสามารถในการดูแลตนเอง ระยะเวลานอนโรงพยาบาล ภาวะแทรกซ้อน การกลับมารักษาซ้ำ และคุณภาพชีวิต ณ ระยะ 1 เดือนหลังจำหน่าย เครื่องมือวิจัยได้รับการตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหาโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ค่า IOC เฉลี่ยรวมทั้งฉบับเท่ากับ 0.96 แบบสอบถามความรู้มีความเที่ยงเท่ากับ 0.84 ส่วนแบบสอบถามความสามารถในการดูแลตนเองและคุณภาพชีวิตมีค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาคเท่ากับ 0.82 และ 0.88 ตามลำดับ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา, Mann-Whitney U test และ Fisher’s exact test กำหนดระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ .05

ผลการวิจัย ก่อนการทดลอง กลุ่มควบคุมและกลุ่มทดลองมีคะแนนความรู้และความสามารถ
ในการดูแลตนเองไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p > .05) ภายหลังการทดลอง กลุ่มทดลองมีค่ามัธยฐานคะแนนความรู้ และความสามารถในการดูแลตนเอง สูงกว่ากลุ่มควบคุมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (U = 0.50, p < .001 และ U = 2.00, p < .001 ตามลำดับ) กลุ่มทดลองมีระยะเวลานอนโรงพยาบาลสั้นกว่ากลุ่มควบคุมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (U = 625.00, p < .001) ส่วนอัตราการเกิดภาวะแทรกซ้อน การกลับมารักษาซ้ำภายใน 28 วัน และคุณภาพชีวิตหลังผ่าตัด ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p > .05)

สรุปและข้อเสนอแนะ รูปแบบการวางแผนจำหน่ายที่พัฒนาขึ้นโดยบูรณาการหลัก D-METHOD ร่วมกับทฤษฎีการเปลี่ยนผ่านของ Meleis มีประสิทธิผลในการส่งเสริมผลลัพธ์ทางสุขภาพ โดยช่วยเพิ่มความรู้และความสามารถในการดูแลตนเองของผู้สูงอายุอย่างมีประสิทธิภาพ และลดระยะเวลานอนโรงพยาบาลได้อย่างชัดเจน จึงสามารถนำไปประยุกต์ใช้เป็นมาตรฐานแนวทางการวางแผนจำหน่ายสำหรับผู้สูงอายุหลังผ่าตัดทำทางเบี่ยงหลอดเลือดหัวใจต่อไป

เอกสารอ้างอิง

Chudgar, N.P., Zhu, R., Gray, K.D., Chiu, R., Delacruz Carrera, A., Lang, S.J., Avgerinos, D.V., & Mack, C. A. (2022). Implementing a high-value care discharge protocol in patients undergoing CABG reduces readmission. The Annals of Thoracic Surgery, 113(4), 1112 –1118. https://doi.org/10.1016/j.athoracsur.2021.07.036

Department of Disease Control (2024). Situation report on noncommunicable diseases (NCDs) and related risk factors. Ministry of Public Health.

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, 175 – 191. https://doi.org/10.3758/BF03193146

Heart Center, Trang Hospital. (2024). Annual statistics of patients undergoing cardiovascular and thoracic surgery, 2024. Author.

Lima, A. C. P., Maximiano-Barreto, M. A., Martins, T. C. R., & Luchesi, B. M. (2024). Factors associated with poor health literacy in older adults: A systematic review. Geriatric Nursing, 55, 242 – 254. https://doi.org/10.1016/j.gerinurse.2023.11.016

Liu, J., Li, X., Xie, W., Wang, Y., Xu, Z., Bai, Y.X., Zhou, Q., & Wu, Q. (2023). Risk factors and short-term outcomes of postoperative pulmonary complications in elderly patients after cardiopulmonary bypass. Clinical Interventions in Aging, 19, 31 – 39. https://doi.org/10.2147/CIA.S439601

Mahatnirunkul, S., Tantipiwattanaskul, W., Poompaisanchai, W., Wongsuwan, K., & Prommanarungkul, R. (2002). The World Health Organization Quality of Life-BREF, Thai version (WHOQOL-BREF-THAI). Department of Mental Health, Ministry of Public Health.

Meleis, A. I. (2010). Transitions theory: Middle-range and situation-specific theories in nursing research and practice. Springer Publishing Company.

Neumann, F. J., Sousa-Uva, M., Ahlsson, A., Alfonso, F., Banning, A. P., Benedetto, U., Byrne, R. A., Collet, J. P., Falk, V., Head, S. J., Jüni, P., Kastrati, A., Kolh, P., Kristensen, S. D., Niebauer, J., Richter, D.J., Seferovic, P.M., Sibbing, D., Stefanini, G.O., …& Zembala, M.O. (2019). 2018 ESC/EACTS Guidelines on myocardial revascularization. European Heart Journal, 40(2), 87 – 165. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehy394

Persson, S., Dhingra, K., & Grogan, S. (2018). Attributions of victim blame in stranger and acquaintance rape: A quantitative study. Journal of Clinical Nursing, 27, 13 – 14. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jocn.15241

Riegel, B., Moser, D. K., Buck, H. G., Dickson, V. V., Dunbar, S. B., Lee, C. S., Lennie, T. A., Lindenfeld, J., Mitchell, J. E., Treat-Jacobson, D. J., & Webber, D. E. (2017). Self-care for the prevention and management of cardiovascular disease and stroke: A scientific statement for healthcare professionals from the American Heart Association. Journal of the American Heart Association, 6(9), e006997. https://doi.org/10.1161/JAHA.117.006997

Thepsuriyanont, S., Sayasathit, J., Tangpanawong, J., Soodasud, T., Prasitpapada, Y., & Konkam, K. (2022). Effects of a transitional care program on knowledge and self-care behavior among patients undergoing cardiac surgery. Thai Journal of Cardio-Thoracic Nursing, 33(1), 167 – 182. https://he02.tci-thaijo.org/index.php/journalthaicvtnurse/article/view/251300

The Society of Thoracic Surgeons of Thailand. (2024). Thailand cardiac surgery statistics 2021–2023. Author. https://thaists.or.th/home

Wang, X., Zhang, Y., Huang, T., Yang, R., Cheng, H., Wang, H., Yin, H., & Lyu, J. (2023). Developing an explainable machine learning model to predict the mechanical ventilation duration of patients with ARDS in intensive care units. Heart & Lung, 58, 74 – 81. https://doi.org/10.1016/j.hrtlng.2022.11.005

World Health Organization. (2024). The top 10 causes of death. Author. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death