ridm@nrct.go.th   ระบบคลังข้อมูลงานวิจัยไทย   รายการโปรดที่คุณเลือกไว้

คะแนนความเสี่ยงโรคเบาหวานสำหรับคนไทย

หน่วยงาน สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข

รายละเอียด

ชื่อเรื่อง : คะแนนความเสี่ยงโรคเบาหวานสำหรับคนไทย , Thai Diabetes Risk Score
นักวิจัย : วิชัย เอกพลากร , Vichai Aekplakorn , พงษ์อมร บุนนาค , Pongamorn Bunnag , ปิยะมิตร ศรีธรา , Piyamitr Sritara , สายัณห์ ชีพอุดมวิทย์ , Sayan Cheepudomvit , สุกิจ แย้มวงศ์ , Sukit Yamwong , รัชตะ รัชตะนาวิน , Rajata Rajatanavin
คำค้น : คะแนนความเสี่ยง , โรคเบาหวานแบบไทย , diabetes risk score , healthy lifestyles
หน่วยงาน : สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข
ผู้ร่วมงาน : ศูนย์เวชศาสตร์ชุมชน, คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี , Community Medicine Center , ภาควิชาอายุรศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี , Department of Medicine, Faculty of Medicine, Ramathibodi Hospital, Bangkok
ปีพิมพ์ : 2550
อ้างอิง : วารสารวิจัยระบบสาธารณสุข. 1,3-4 (ต.ค-ธ.ค.2550) : 262-267 , 0858-9437 , http://hdl.handle.net/11228/177
ที่มา : -
ความเชี่ยวชาญ : -
ความสัมพันธ์ : -
ขอบเขตของเนื้อหา : ไทย
บทคัดย่อ/คำอธิบาย :

การทำนายความเสี่ยงโรคเบาหวานในบุคคลทั่วไปเป็นวิธีหนึ่งที่อาจนำไปร่วมใช้ในมาตรการควบคุมโรคเบาหวานในชุมชน การใช้คะแนนความเสี่ยงโรคเบาหวานประเมินความเสี่ยงโรคเบาหวานเป็นวิธีง่าย สะดวกกว่าการเจาะเลือดตรวจตัวแปรเสริมต่างๆ และใช้กันในหลายประเทศในปัจจุบัน ผู้วิจัยได้สังเคราะห์แบบทำนายนี้ขึ้นจากข้อมูลการศึกษาไปข้างหน้าในกลุ่มพนักงานการไฟฟ้าแห่งประเทศไทย ปัจจัยที่ใช้ในการทำนาย ได้แก่ อายุ, เพศ, ดัชนีมวลกาย, ความยาวเส้นรอบเอว, แรงดันเลือด และประวัติโรคเบาหวานในครอบครัว คะแนนแต่ละตัวแปรคำนวณได้จากสัมประสิทธิ์ของการสมการสหสัมพันธ์ การทดสอบความสามารถในการทำนายความเสี่ยงโรคเบาหวานพบว่ามีความถูกต้องร้อยละ 75 ผู้วิจัยเสนอว่าแบบทำนายชุดนี้สามารถนำไปใช้ในการประเมินความเสี่ยงโรคเบาหวานของแต่ละบุคคล และเป็นประโยชน์ในการควบคุมป้องกันโรคเบาหวานแบบปฐมภูมิต่อไป

The diabetes risk score is a simple tool for predicting the probability that individuals will develop diabetes mellitus in the future. This paper introduces the Thai diabetes risk score calculated from data obtained from a previous study of cardiovascular disease in a cohort of employees of the Electricity Generating Authority of Thailand. The scores were derived from coefficients in the logistic regression model. Variables which significantly predicted the diabetes incidence included age, sex, body mass index, waist circumference, blood pressure and family history. The predictive performance of the tool was 75 percent. This simple tool could be used to identify those who are at high risk of diabetes and encourage them to follow healthy lifestyles.

บรรณานุกรม :
วิชัย เอกพลากร , Vichai Aekplakorn , พงษ์อมร บุนนาค , Pongamorn Bunnag , ปิยะมิตร ศรีธรา , Piyamitr Sritara , สายัณห์ ชีพอุดมวิทย์ , Sayan Cheepudomvit , สุกิจ แย้มวงศ์ , Sukit Yamwong , รัชตะ รัชตะนาวิน , Rajata Rajatanavin . "คะแนนความเสี่ยงโรคเบาหวานสำหรับคนไทย."
    นนทบุรี : สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข, 2550. Print.