ปัจจัยทำนายจำนวนวันนอนโรงพยาบาลในผู้ป่วยที่รับการผ่าตัดทางนรีเวช

Abstract

การวิจัยเชิงบรรยายนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยทำนายจำนวนวันนอนโรงพยาบาลของผู้ป่วยที่ผ่าตัดทางนรีเวช กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาเป็นผู้ป่วยที่รับการผ่าตัดทางนรีเวช จำนวน 120 คน เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บข้อมูลเป็นแบบบันทึกข้อมูลที่เก็บจากเวชระเบียนที่พัฒนาโดยผู้วิจัย ประกอบด้วย ข้อมูลส่วนบุคคล โรค การผ่าตัด ภาวะแทรกซ้อน และจำนวนวันนอนโรงพยาบาล วิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานโดยใช้สถิติบรรยายและวิเคราะห์ปัจจัยทำนายโดยใช้สถิติถดถอย ผลการวิจัยพบว่า อายุของกลุ่มตัวอย่างอยู่ระหว่าง 19-88 ปี อายุเฉลี่ย 53 ปี (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 11.09) จำนวนวันนอนโรงพยาบาลของผู้ป่วยผ่าตัดทางนรีเวชอยู่ระหว่าง 75-305 ชั่วโมง เฉลี่ย 108.23 ชั่วโมง (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 28.90) ปัจจัยที่สามารถทำนายจำนวนวันนอนโรงพยาบาลของผู้ป่วยผ่าตัดทางนรีเวช ได้แก่ อายุ สภาพผู้ป่วยก่อนผ่าตัด ระยะเวลาในการดมยา สภาวะโรคร่วม และผลการตรวจค่าอิเล็กโทรไลต์ โดยปัจจัยเหล่านี้สามารถทำนายจำนวนวันนอนโรงพยาบาลได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ P = 0.000, 0.000, 0.003, 0.004 และ 0.004 ตามลำดับ ขณะที่ปริมาณการสูญเสียเลือดและผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการสามารถทำนายจำนวนวันนอนโรงพยาบาลได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ P = 0.032 และ 0.013 ตามลำดับ ผลการวิจัยสามารถนำไปใช้ในการลดปัจจัยที่ทำให้จำนวนวันนอนโรงพยาบาลของผู้ป่วยนานขึ้น เพื่อเพิ่มการหมุนเวียนการใช้เตียงภายในหอผู้ป่วยนรีเวชเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

Aims and Background: Length of stay in the hospital is the main indicator for nursing service administration. To manage the bed occupying is necessary for super tertiary hospital in providing effectively patients care. Aim of this research was to study factors predicting prolonged length of stay in gynecological patients underwent surgery. Methods: This study was descriptive research. Samples included 120 women who admitted for surgery in Ramathibodi Hospital during January – December 2013.The instrument was the personal health and operative data which was developed by the investigators. Data were collected from patient medical records and were analyzed by descriptive and multiple regression statistic. Results: Results showed that age of 120 patients ranged from 19 to 88, mean 53.00 (SD = 11.09). Length of stay varied from 75 to 305 hours, mean 108.23 (SD = 28.90) hours. In addition results found that age, ASA classification, anesthesia period, comorbidity status, and electrolyte imbalance could predict the hospital length of stay (P = 0.000, 0000, 0.003, 0.004, 0.004), whereas estimated blood loss and abnormal laboratory result before operation could predict the hospital length of stay (P = 0.032, 0.013). Conclusion: Findings from the study can be used as evidence-based to provide and improve effectively bed occupying in tertiary hospital for gynecological patients receiving operation.