การพัฒนาแบบจำลองการแพร่โรคไข้เลือดออกในสภาวะการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและภูมิทัศน์ ในพื้นที่ท่องเที่ยวและเขตเมืองของจังหวัดภูเก็ต

ผู้แต่ง

  • สุรชาติ โกยดุลย์ สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 11 นครศรีธรรมราช

คำสำคัญ:

การพัฒนาแบบจำลอง, โรคไข้เลือดออก, สภาพภูมิอากาศ, ภูมิทัศน์, เขตเมือง, การพัฒนาแบบจำลอง, โรคไข้เลือดออก, สภาพภูมิอากาศ, ภูมิทัศน์, เขตเมือง, พื้นที่ท่องเที่ยว

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) วิเคราะห์ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพลวัตประชากรยุงลายพาหะนำโรค 2) สร้างแบบจำลองการแพร่โรคไข้เลือดออก รูปแบบการศึกษาเป็นการวิจัยโดยการสังเกตเชิงวิเคราะห์แบบการศึกษากึ่งทดลอง กลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาประกอบด้วยอาคารบ้านเรือนในพื้นที่เขตเมืองและพื้นที่ท่องเที่ยวจาก 3 อำเภอของจังหวัดภูเก็ต พื้นที่ศึกษา 6 แห่ง รวมทั้งหมด 740 หลัง [อำเภอเมือง: 1) ตำบลตลาดใหญ่/ตลาดเหนือ ชุมชนตลาดใหญ่ 120 หลัง 2) ตำบลราไวย์ ชุมชนบ้านไทยใหม่ 123 หลัง อำเภอกะทู้: 3) ตำบลป่าตอง ชุมชนบ้านนาใน 121 หลัง 4) ตำบลกมลา ชุมชนบ้านนอกเล 121 หลัง อำเภอถลาง: 5) ตำบลเชิงทะเล ชุมชนบ้านบางเทานอก 126 หลัง 6) ตำบลสาคู ชุมชนบ้านบางม่าเหลา 129 หลัง] พื้นที่ศึกษาจำนวนทั้งหมด 6 แห่ง ซึ่งเป็นพื้นที่เขตเมืองและพื้นที่ท่องเที่ยวที่ได้รับการคัดเลือกโดยใช้เกณฑ์พิจารณา 2 ประการ ประกอบด้วย 1) ข้อมูลภูมิทัศน์และรูปแบบสิ่งปลูกสร้าง การใช้ประโยชน์ที่ดิน และสภาพเศรษฐกิจสังคม 2) ขอบเขตของพื้นที่ศึกษาซึ่งสัมพันธ์กับขอบเขตพื้นที่การปกครอง ดำเนินการศึกษาระหว่างปี 2561 – 2562 ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่า ปัจจัยด้านสภาพภูมิทัศน์ สภาพภูมิศาสตร์ และสภาพนิเวศวิทยาสิ่งแวดล้อมของอาคารบ้านเรือนที่ส่งผลต่อจำนวนและความชุกชุมของยุงลายและการอุบัติของโรคไข้เลือดออก ผลการจำแนกและวิเคราะห์ลักษณะการใช้ประโยชน์ที่ดินของจังหวัดภูเก็ตจากข้อมูลภาพถ่ายทางอากาศหรือภาพถ่ายดาวเทียม สรุปได้เป็น 9 ประเภทหลัก ได้แก่ พื้นที่การเกษตรมากที่สุด รองลงมาคือประเภทป่าไม้ พื้นที่ชุมชนเมือง รีสอร์ท สนามกอล์ฟ ทะเลและชายหาด พื้นที่การค้า พื้นที่แหล่งน้ำ และพื้นที่ปศุสัตว์ ตามลำดับ ผลการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอุบัติการณ์ผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกกับปัจจัยทางด้านภูมิประเทศ   ในด้านระดับความสูงจากทะเลปานกลาง สรุปได้ว่าผู้ป่วยเกือบทั้งหมดอยู่ในเขตระดับความสูงไม่เกิน 100 เมตร สอดคล้องกับลักษณะภูมิประเทศประเภทระดับความลาดชันของพื้นที่โดยส่วนใหญ่พบในเขตพื้นที่ราบ ในขณะที่ความสัมพันธ์ระหว่างอุบัติการณ์ผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกกับปัจจัยทางด้านภูมิอากาศในเรื่องปริมาณน้ำฝนรวมรายปี พบว่าความสัมพันธ์อาจเป็นไปในทิศทางแปรผันด้านบวก กล่าวคือ พื้นที่ทางด้านทิศใต้ส่วนใหญ่ปรากฏในเขตอำเภอเมืองภูเก็ตและอำเภอกะทู้จะแสดงค่าปริมาณน้ำฝนมาก และลดลงเมื่อมีตำแหน่งเลื่อนขึ้นไปทางทิศเหนือคืออำเภอถลาง สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกเมื่อจำแนกรายอำเภอพบว่าอำเภอเมืองภูเก็ตมีผู้ป่วยจำนวนมากที่สุดในทุกปี ข้อค้นพบจากการวิจัยเหล่านี้มีนัยสำคัญต่อการเฝ้าระวัง ป้องกัน ควบคุมโรคไข้เลือดออกล่วงหน้า และสามารถประยุกต์ใช้ในการพัฒนาให้เกิดรูปแบบและแนวทางการจัดการโรคติดต่อนำโดยแมลงผสมผสานอย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน

References

World Health Organization. Dengue-Global Situation. [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2023 [Cited 2024 May 5]. Available from: https://www.who.int/emergencies/disease-outbreak-news/item/2023-DON498.

สุรชาติ โกยดุลย์. An Eco-Bio-Social Approach To Assess Dengue Transmission Dynamics in Thailand.[วิทยานิพนธ์ปริญญาเอกปรัชญาดุษฎีบัณฑิต]. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยมหิดล; 2553. 211 หน้า.

Neira M, Erguler K, Ahmady-Birgani H, AL-Hmoud ND, Fears R, Gogos C, et al. Climate change and human health in the Eastern Mediterranean and Middle East: Literature review, research priorities and policy suggestions. Environ Res 2023;216:114537.

Koyadun S, Butraporn P, Kittayapong P. Ecologic and sociodemographic risk determinants for dengue transmission in urban areas in Thailand. Interdiscip Perspect Infect Dis 2012: 2012;907494.

Gubler DJ. Dengue, urbanization and globalization: the unholy trinity of the 21stcentury. Trop Med Health 2011;39(4 Suppl):3-11.

Thammapalo S, Chongsuvivatwong V, Geater A, Dueravee M. Environmental factors and incidence of dengue fever and dengue haemorrhagic fever in an urban area, Southern Thailand. Epidemiol Infect 2008;136:135-143.

Tozan Y, Sjödin H, Muñoz ÁG, Rocklöv J. Transmission dynamics of dengue and chikungunya in a changing climate: do we understand the eco-evolutionary response? Expert Rev Anti Infect Ther. 2020;18(12):1187-93.

สุรชาติ โกยดุลย์, อดิศักดิ์ ภูมิรัตน์. นิเวศระบาดวิทยาและพลวัตการแพร่ไวรัสเด็งกี่. วารสารสาธารณสุขมหาวิทยาลัยบูรพา 2565;17(1);44-57.

Pasin C, Halloran ME, Gilbert PB, Langevin E, Ochiai RL, Pitisuttithum P, et al. Periods of high dengue transmission defined by rainfall do not impact efficacy of dengue vaccine in regions of endemic disease. PLoS One 2018;13(12):1-16.

Rahman KM, Sharker Y, Rumi RA, Khan MI, Shomik MS, Rahman MW, et al. An Association

between Rainy Days with Clinical Dengue Fever in Dhaka, Bangladesh: Findings from a Hospital Based Study. Int J Environ Res Public Health 2020;17(24):1-9.

Ibrahim Abdulsalam F, Yimthiang S, La-Up A, Ditthakit P, Cheewinsiriwat P, Jawjit W. Association between climate variables and dengue incidence in Nakhon Si Thammarat Province, Thailand. Geospat Health 2021;16(2):1-14.

Chumpu R, Khamsemanan N, Nattee C. The association between dengue incidences and provincial-level weather variables in Thailand from 2001 to 2014. PLoS One 2019 Dec 26;14(12):1-14.

Rahman MS, Ekalaksananan T, Zafar S, Poolphol P, Shipin O, Haque U, et al. Ecological, Social, and Other Environmental Determinants of Dengue Vector Abundance in Urban and Rural Areas of Northeastern Thailand. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(11):5971.

Saifur RG, Dieng H, Hassan AA, Salmah MC, Satho T, Miake F, et al. Changing domesticity of Aedes aegypti in northern Peninsular Malaysia: reproductive consequences and potential epidemiological implications. PLoS One 2012; 7(2):e30919.

Meyer WB, Turner II BL. Human population growth and land-use/cover change. Annu Rev Ecol Syst 1992; 23(1):93–61.

Pakaya, R., Daniel, D., Widayani, Utarini A. Spatial model of Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) risk: scoping review. BMC Public Health 2023;23(2448):1-16.

Akter R, Hu W, Naish S, Banu S, Tong S. Joint effects of climate variability and socioecological factors on dengue transmission: epidemiological evidence. Trop Med Int Health 2017;22(6):656-69.

Zellweger RM, Cano J, Mangeas M, Taglioni F, Mercier A, Despinoy M, et al. Socioeconomic and environmental determinants of dengue transmission in an urban setting: An ecological study in Nouméa, New Caledonia. PLoS Negl Trop Dis 2017;11(4):e0005471.

Bekoe C, Pansombut T, Riyapan P, Kakchapati S, Phon-On A. Modeling the Geographic Consequence and Pattern of Dengue Fever Transmission in Thailand. J Res Health Sci. 2016;17(2):378.

Chen Y, Zhao Z, Li Z, Li W, Li Z, Guo R, Yuan Z, et al. Spatiotemporal Transmission Patterns and Determinants of Dengue Fever: A Case Study of Guangzhou, China. Int J Environ Res Public Health. 2019;16(14):2486.

Wu C, Wong PJY. Dengue transmission: mathematical model with discrete time delays and estimation of the reproduction number. J Biol Dyn 2019;13(1):1-25.

de Los Reyes VAA, Escaner JML. Dengue in the Philippines: model and analysis of parameters affecting transmission. J Biol Dyn 2018;12(1):894-912.

Saima A, Jin Z. Simulations and fractional modeling of dengue transmission in Bangladesh. Math Biosci Eng 2023;20(6):9891-922.

Romero-Leiton JP, Acharya KR, Parmley JE, Arino J, Nasri B. Modelling the transmission of dengue, zika and chikungunya: a scoping review protocol. BMJ Open. 2023;13(9):e074385.

Ninphanomchai S, Chansang C, Hii YL, Rocklöv J, Kittayapong P. Predictiveness of disease risk in a global outreach tourist setting in Thailand using meteorological data and vector-borne disease incidences. Int J Environ Res Public Health. 2014;11(10):10694-709.

กองโรคติดต่อนำโดยแมลง กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. สถานการณ์โรคติดต่อนำโดยแมลง [อินเทอร์เน็ต]. 2566 [เข้าถึงเมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2566]. เข้าถึงได้จาก https://drive.google.com/drive/folders/1TTaSvaYYamVwA5Ig7ATZJmIcHBuGXOSb.

สุรชาติ โกยดุลย์. นวัตกรรมการเฝ้าระวังเชื้อไวรัสเด็งกี่ ไวรัสชิคุนกุนยา และไวรัสซิกา ในยุงลายบ้าน Aedes aegypti และ ยุงลายสวน Aedes albopictus. วารสารวิชาการสาธารณสุข 2565;31(6);1071-84.

Karl S, Halder N, Kelso JK, Ritchie SA, Milne GJ. A spatial simulation model for dengue virus infection in urban areas. BMC Infect Dis 2014;14:447.

Abdul-Ghani R, Mahdy MAK, Al-Eryani SMA, Fouque F, Lenhart AE, Alkwri A, et al. Impact of population displacement and forced movements on the transmission and outbreaks of Aedes-borne viral diseases: Dengue as a model. Acta Trop 2019;197:105066.

Liu K, Hou X, Wang Y, Sun J, Xiao J, Li R, et al. The driver of dengue fever incidence in two high-risk areas of China: A comparative study. Sci Rep 2019;9(1):19510.

Downloads

เผยแพร่แล้ว

31-07-2024