พฤติกรรมสุขภาพกับปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ในสามกลุ่มวัยของประชากรไทยระหว่างการระบาดของโควิด-19
คำสำคัญ:
สุขภาพ, พฤติกรรม, พฤติกรรมเสี่ยง, ความเสี่ยงทางสุขภาพ, โควิด-19บทคัดย่อ
ภูมิหลังและเหตุผล: มาตรการป้องกันและควบคุมโควิด-19 ส่งผลกระทบต่อประชาชน ทำให้มีภาวะเครียด มีพฤติกรรมในการดื่มเครื่องดื่มแอลกอฮอล์และสูบบุหรี่มากขึ้น มีกิจกรรมทางกายลดน้อยลงหรือมีพฤติกรรมเนือยนิ่งเพิ่มขึ้น ทั้งนี้อายุเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อความเชื่อด้านสุขภาพตามหลักการของ health belief model การศึกษาในครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายพฤติกรรมสุขภาพในกลุ่มวัยต่างๆ ในช่วงที่มีการระบาดของโควิด-19 และเปรียบเทียบกับช่วงก่อนการระบาด ระเบียบวิธีศึกษา: การศึกษาภาคตัดขวางจากกลุ่มตัวอย่างจำนวน 7,731 คน ที่เป็นตัวแทนของประชากรไทยอายุ 15 ปีขึ้นไป จากการสุ่มแบบชั้นภูมิหลายขั้นตอนตามเขตสุขภาพ 13 เขต และตามสัดส่วนของประชากรสามกลุ่มอายุ (กลุ่มวัยรุ่น 15-24 ปี กลุ่มวัยทำงาน 25-59 ปี และผู้สูงอายุ 60 ปีขึ้นไป) จำแนกปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมสุขภาพตามกลุ่มช่วงอายุเป็นร้อยละ และวิเคราะห์ความเสี่ยงพฤติกรรมสุขภาพเชิงลบ (พฤติกรรมที่ส่งผลให้สุขภาพแย่ลง) ด้วย ordinal logistic regression ผลการศึกษา: ในช่วงที่มีการระบาดของโควิด-19 ประชากรไทยร้อยละ 33.3 ดื่มเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ ร้อยละ 18.3 สูบบุหรี่ ร้อยละ 73.5 มีพฤติกรรมเนือยนิ่ง ร้อยละ 6.8 มีกิจกรรมทางกายไม่เพียงพอ ร้อยละ 70 รับประทานผักและผลไม้เพียงบางมื้อต่อวัน ร้อยละ 77.0 ดื่มเครื่องดื่มที่มีน้ำตาล และร้อยละ 57.7 รับประทานอาหารจานด่วน เมื่อเปรียบเทียบกับช่วงก่อนการระบาด พบว่า พฤติกรรมสุขภาพของประชาชนดีขึ้นในภาพรวม 3 พฤติกรรม คือดื่มเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ลดลง ดื่มเครื่องดื่มที่มีน้ำตาลลดลง รับประทานอาหารจานด่วนลดลง ส่วนพฤติกรรมที่แย่ลง 5 พฤติกรรม ได้แก่ การสูบบุหรี่ การมีพฤติกรรมเนือยนิ่ง การมีกิจกรรมทางกาย การรับประทานผักและการรับประทานผลไม้ โดยกลุ่มวัยรุ่นอายุ 15-24 ปีมีการเปลี่ยนแปลงในเชิงลบมากที่สุด รองลงมาคือกลุ่มผู้สูงอายุ เมื่อเปรียบเทียบความเสี่ยงของการมีพฤติกรรมสุขภาพเชิงลบต่างๆ โดยใช้กลุ่มวัยรุ่นเป็นกลุ่มอ้างอิง พบว่า กลุ่มวัยทำงานและกลุ่มผู้สูงอายุ มีความเสี่ยงต่อการมีพฤติกรรมเนือยนิ่งเพิ่มขึ้น และการมีกิจกรรมทางกายลดลงน้อยกว่ากลุ่มวัยรุ่น พฤติกรรมการรับประทานอาหารจานด่วนในกลุ่มวัยทำงานและกลุ่มผู้สูงอายุมากกว่ากลุ่มวัยรุ่น นอกจากนี้ กลุ่มผู้สูงอายุยังมีพฤติกรรมการรับประทานผักและผลไม้ลดลงมากกว่ากลุ่มวัยรุ่นอีกด้วย กลุ่มวัยรุ่นรายงานพฤติกรรมสุขภาพไปในเชิงลบเทียบระหว่างช่วงระบาดและก่อนการระบาดของโควิด-19 คิดเป็นสัดส่วนสูงกว่ากลุ่มวัยทำงานและกลุ่มผู้สูงอายุ ใน 4 พฤติกรรม ได้แก่ การมีพฤติกรรมเนือยนิ่งเพิ่มขึ้น การมีกิจกรรมทางกายลดลง การดื่มเครื่องดื่มที่มีน้ำตาลเพิ่มขึ้น และการรับประทานอาหารจานด่วนเพิ่มขึ้น สรุปผลการศึกษา: ในช่วงที่มีการระบาดของโควิด-19 เกิดการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมสุขภาพในเชิงลบในกลุ่มวัยรุ่นมากที่สุด ในขณะที่กลุ่มวัยทำงานและกลุ่มผู้สูงอายุมีความเสี่ยงของการรับประทานอาหารจานด่วนเพิ่มขึ้นมากกว่าวัยรุ่น รัฐควรมีมาตรการที่เฉพาะเจาะจงต่อกลุ่มวัยรุ่นเพื่อจัดการปัจจัยเสี่ยงทางสุขภาพและโอกาสการสร้างสุขภาพใหม่ ตลอดจนมาตรการสร้างเสริมสุขภาพเชิงรุกเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการมีสุขภาพดี
References
Haleem A, Javaid M, Vaishya R. Effects of COVID-19 pandemic in daily life. Curr Med Res Pract. 2020;10(2):78-9.
Mattioli AV, Ballerini Puviani M, Nasi M, Farinetti A. COVID-19 pandemic: the effects of quarantine on cardiovascular risk. Eur J Clin Nutr. 2020 Jun;74(6):852-5.
Douglas M, Katikireddi SV, Taulbut M, McKee M, McCartney G. Mitigating the wider health effects of covid-19 pandemic response. BMJ. 2020 Apr 27;369:m1557.
Cullen W, Gulati G, Kelly BD. Mental health in the COVID-19 pandemic. QJM. 2020 May 1;113(5):311-2.
Kontoangelos K, Economou M, Papageorgiou C. Mental health effects of COVID-19 pandemia: a review of clinical and psychological traits. Psychiatry Investig. 2020 Jun;17(6):491-505.
Vindegaard N, Benros ME. COVID-19 pandemic and mental health consequences: systematic review of the current evidence. Brain Behav Immun. 2020 Oct;89:531-42.
Knell G, Robertson MC, Dooley EE, Burford K, Mendez KS. Health behavior changes during COVID-19 pandemic and subsequent “Stay-at-Home” orders. Int J Environ Res Public Health. 2020 Aug 28;17(17):6268.
Photijak S. The stress rate, stress correlated with the severity of COVID-19 pandemic [Internet]. Nonthaburi: Department of Mental Health, Ministry of Public health, Thailand; 2021 [cited 2021 Jan 29]. Available from: https://www.dmh.go.th/news/view.asp?id=2412. (in Thai)
Sawangsri W, Hasitawech N, Yamma C, Rattanatrai N, Juengsiragulwit D. Perceived stress and depression and their associated factors among COVID-19 patients. J. Ment. Health. Thai. 2021;29(2):114-24.
UNICEF Thailand. Thailand indicated COVID-19 continuously affects Thai children and adolescent mental health [Internet]. Bangkok: UNICEF and Department of Mental Health, Ministry of Public health; 2021 [cited 2022 Jan 29] Available from: https://www.unicef.org/thailand/th/pressreleases/%E0%B8%A2%E0%B8%B9%E0%B8%99%E0%B8%B4%E0%B9%80%E0%B8%8B%E0%B8%9F%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%81%E0%B8%A3%E0%B8%A1%E0%B8%AA%E0%B8%B8%E0%B8%82%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%88%E0%B8%B4%E0%B8%95%E0%B8%8A%E0%B8%B5%E0%B9%89%E0%B9%82%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B4%E0%B8%94-19.
Sidor A, Rzymski P. Dietary choices and habits during COVID-19 lockdown: experience from Poland. Nutrients. 2020 Jun 3;12(6):1657.
Division of Physical Activity and Health, Department of Health. Report of COVID-19 effect on physical activity consideration [Internet]. Nonthaburi: Department of Health, Ministry of Public Health; 2021 [cited 2021 Jan 29] Available from: https://ddc.moph.go.th/uploads/publish/1189020211018043402.pdf. (in Thai)
Electronic Transactions Development Agency, Ministry of Digital Economy and Society. Report of Thai internet user’s behavior 2020 [Internet]. Bangkok: Electronic Transactions Development Agency, Ministry of Digital Economy and Society; 2020 [cited 2021 Jan 29] Available from: https://www.etda.or.th/th/UsefulResource/publications/Thailand-Internet-User-Behavior-2020.aspx. (in Thai)
Gochman, D S. Health behavior research: definitions and diversity. In D. S. Gochman (ed.), Handbook of health behavior research, Vol. I. Personal and social determinants. New York: Plenum Press, 1997.
United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. World population prospects: the 2017 revision, key findings and advance tables. Working paper no. ESA/P/WP/248 ed. 2017.
Rosenstock IM, Strecher VJ, Becker MH. Social learning theory and the health belief model. Health Educ Q. 1988;15(2):175-83.
Davies NG, Klepac P, Liu Y, Prem K, Jit M, Eggo RM, et al. Age-dependent effects in the transmission and control of COVID-19 epidemics. Nat Med. 2020 Aug;26(8):1205-11.
Pieh C, Budimir S, Probst T. The effect of age, gender, income, work, and physical activity on mental health during coronavirus disease (COVID-19) lockdown in Austria. J Psychosom Res. 2020 Sep;136:110186.
Mercadante AR, Law AV. Will they, or won’t they? Examining patients’ vaccine intention for flu and COVID-19 using the health belief model. Res Social Adm Pharm. 2021 Sep;17(9):1596-605.
Wong MCS, Wong ELY, Huang J, Cheung AWL, Law K, Chong MKC, et al. Acceptance of the COVID-19 vaccine based on the health belief model: a population-based survey in Hong Kong. Vaccine. 2021 Feb 12;39(7):1148-56.
Lippi G, Henry BM, Bovo C, Sanchis-Gomar F. Health risks and potential remedies during prolonged lockdowns for coronavirus disease 2019 (COVID-19). Diagnosis (Berl). 2020 May 26;7(2):85-90.
Ammar A, Brach M, Trabelsi K, Chtourou H, Boukhris O, Masmoudi L, et al. Effects of COVID-19 home confinement on eating behaviour and physical activity: results of the ECLB-COVID19 International Online Survey. Nutrients. 2020 May 28;12(6):1583.
Zhang SX, Wang Y, Rauch A, Wei F. Unprecedented disruption of lives and work: health, distress and life satisfaction of working adults in China one month into the COVID-19 outbreak. Psychiatry Res. 2020 Jun;288:112958.
Freiberg A, Schubert M, Romero Starke K, Hegewald J, Seidler A. A rapid review on the influence of COVID-19 lockdown and quarantine measures on modifiable cardiovascular risk factors in the general population. Int J Environ Res Public Health. 2021 Aug 13;18(16):8567.
COVID-19 Information Center. Summary of COVID-19 vaccine data between 2021 February 28 to 2022 August 27 [Internet]. Bangkok: COVI19 Pandemic Situation Management Center; 2021 [cited 2023 May 15] Available from: https://web.facebook.com/photo/?fbid=395194125432251&set=a.106455480972785. (in Thai)
World Health Organization. Physical activity [Internet]. Geneva: WHO headquarters in Geneva; 2022 [cited 2022 Jan 30]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/physical-activity.
Armstrong T, Bull F. Development of the world health organization global physical activity questionnaire (GPAQ). J. Public Health. 2006 Apr;14:66-70.
Bull FC, Al-Ansari SS, Biddle S, Borodulin K, Buman MP, Cardon G, et al. World Health Organization 2020 guidelines on physical activity and sedentary behaviour. Br J Sports Med. 2020 Dec;54(24):1451-62.
Bonevski B, Regan T, Paul C, Baker AL, Bisquera A. Associations between alcohol, smoking, socioeconomic status and comorbidities: evidence from the 45 and Up Study. Drug Alcohol Rev. 2014 Mar;33(2):169-76.
Park JH, Moon JH, Kim HJ, Kong MH, Oh YH. Sedentary lifestyle: overview of updated evidence of potential health risks. Korean J Fam Med. 2020 Nov;41(6):365-73.
Huang R, Ho SY, Wang MP, Lo WS, Lam TH. Sociodemographic risk factors of alcohol drinking in Hong Kong adolescents. J Epidemiol Community Health. 2016 Apr;70(4):374-9.
Malik VS, Willett WC, Hu FB. Global obesity: trends, risk factors and policy implications. Nat Rev Endocrinol. 2013 Jan;9(1):13-27.
Park S, Pan L, Sherry B, Blanck HM. Consumption of sugar-sweetened beverages among US adults in 6 states: Behavioral Risk Factor Surveillance System, 2011. Prev Chronic Dis. 2014 Apr 24;11:E65.
PPTV online. Declared of an adapted legislation for 8 control measure for COVID-19 started Sep 1 to reopen schools, department stores, and restaurants [Internet]. Bangkok: Bangkok Media and Broadcasting; 2021 [cited 2023 May 15] Available from: https://www.pptvhd36.com/news/%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%87/155134. (in Thai)
World Health Organization. Noncommunicable diseases [Internet]. Geneva: WHO Headquarters in Geneva; 2022 [cited 2022 Mar 11] Available from: https://www.who.int/newsroom/factsheets/detail/noncommunicablediseases#:~:text=People%20at%20risk%20of%20NCDs,of%2030%20and%2069%20years.
Jongenelis MI, Pratt IS, Slevin T, Chikritzhs T, Liang W, Pettigrew S. The effect of chronic disease warning statements on alcohol-related health beliefs and consumption intentions among at-risk drinkers. Health Educ Res. 2018 Oct 1;33(5):351-60.
Kaufman AR, Dwyer LA, Land SR, Klein WMP, Park ER. Smoking-related health beliefs and smoking behavior in the National Lung Screening Trial. Addict Behav. 2018 Sep;84:27-32.
Guthold R, Stevens GA, Riley LM, Bull FC. Global trends in insufficient physical activity among adolescents: a pooled analysis of 298 population-based surveys with 16 million participants. Lancet Child Adolesc Health. 2020 Jan;4(1):23-35.
Guthold R, Stevens GA, Riley LM, Bull FC. Worldwide trends in insufficient physical activity from 2001 to 2016: a pooled analysis of 358 population-based surveys with 19 million participants. Lancet Glob Health. 2018 Oct;6(10):e1077-e1086.
Hongchayangkul K, Sutheerawut P, Keawthong Y. Physical activity, guideline for Thai people [Internet]. Songkla: Institute of Health Systems Management. Prince of Songkla University; 2018 [cited 2022 Jan 29] Available from: https://www.pathailand.com/upload/forum/padoc_PA19.pdf. (in Thai)
Thailand Physical Activity Knowledge Development Centre, Institute of Population and Social Research, Mahidol University. Encourage of Thai population physical activity after COVID-19 [Internet]. Bangkok: Institute of Population and Social Research, Mahidol University; 2018 [cited 2022 Mar 11]. Available from: https://resourcecenter.thaihealth.or.th/files/66/30.0.pdf. (in Thai)
Chamrusritthirong A, Gray R, Pattarawanit A, Poonkert S, Thepsuwan S, Thongcharoenchupong N, et al. Report of Thai vegetable and fruit consumption monitoring version 2. 2019 [Internet]. Bangkok: Institute of Population and Social Research, Mahidol University; 2020 [cited 2022 Mar 11] Available from: https://ipsr.mahidol.ac.th/ipsrbeta/FileUpload/PDF/502-FVEB2.pdf. (in Thai)
Commissioner’s Office 1, The Secretariat of The Senate. Report of result of effect of COVID-19 on Thai economic consideration and suggestion for agricultural driving [Internet], Bangkok: The Secretariat of The Senate; 2020 [cited 2022 Mar 11]. Available from: https://www.senate.go.th/document/mSubject/Ext85/85843_0001.pdf. (in Thai)
Zupo R, Castellana F, Sardone R, Sila A, Giagulli VA, Triggiani V, et al. Preliminary trajectories in dietary behaviors during the COVID-19 pandemic: a public health call to action to face obesity. Int J Environ Res Public Health. 2020 Sep 27;17(19):7073.
Chankisean T. Consumption behavior during the first wave of COVID-19 during May-June 2020 [Internet]. Bangkok: The Standard; 2021 [cited 2022 Mar 11]. Available from: https://thestandard.co/line-man-consumer-behavior/. (in Thai)
Electronic Transactions Development Agency, Ministry of Digital Economy and Society. Y-generation ordered foods through online the most and over 40% due to COVID-19 [Internet]. Bangkok: Electronic Transactions Development Agency, Ministry of Digital Economy and Society; 2021 [cited 2022 Mar 11]. Available from: https://www.etda.or.th/th/https/www-etda-or-th/th/newsevents/pr-news/Online-Food-Delivery-Survey-2020.aspx. (in Thai)
Soonthornchawakan N. Age and income inequality in Thailand. Executive Journal [Internet]. 2018 Jun. 26 [cited 2023 May 17];38(1):56-72. Available from: https://so01.tci-thaijo.org/index.php/executivejournal/article/view/103262.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2025 วารสารวิจัยระบบสาธารณสุข

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
วารสารวิจัยระบบสาธารณสุขอยู่ภายใต้การอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น