HEALTH_Vol34No2

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HEALTH

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∫∑«‘∑¬“°“√ (original article) ‡ªìπ√“¬ß“πº≈°“√»÷°…“ §âπ§«â“ «‘®—¬ ¢ÕߺŸâ‡¢’¬π ´÷Ë߉¡à‡§¬µ’æ‘¡æå„π «“√ “√Õ◊Ë𠧫√ª√–°Õ∫¥â«¬À—«¢âÕ‡√◊ËÕßµ“¡≈”¥—∫µàÕ‰ªπ’È ™◊ËÕ‡√◊ËÕß ™◊ËÕ‡®â“¢Õß∫∑§«“¡ ∫∑§—¥¬àÕ‡ªìπ¿“…“‰∑¬·≈– ¿“…“Õ—ß°ƒ… ∫∑π” «—µ∂ÿª√– ߧå¢Õß°“√»÷°…“ «‘∏’°“√»÷°…“ º≈°“√»÷°…“ √ÿª Õ¿‘ª√“¬ ¢âÕ‡ πÕ·π– ·≈–‡Õ° “√ Õâ“ßÕ‘ß Õ“®¡’°‘µµ‘°√√¡ª√–°“»√–À«à“ß √ÿª·≈–‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß°Á‰¥â §«“¡¬“«¢Õ߇√◊ËÕ߉¡à§«√‡°‘π 10 Àπâ“æ‘¡æå ∫∑§«“¡ª√‘∑—»πå (review article) ‡ªìπ∫∑§«“¡∑’ˇ¢’¬π®“°°“√√«∫√«¡§«“¡√Ÿâ‡√◊ËÕß„¥‡√◊ËÕßÀπ÷Ëß ®“° «“√ “√À√◊ÕÀπ—ß ◊Õµà“ßÊ ∑—ßÈ „π·≈–µà“ߪ√–‡∑» ª√–°Õ∫¥â«¬ ∫∑𔧫“¡√Ÿ‡â °’¬Ë «°—∫‡√◊ÕË ß∑’πË ”¡“‡¢’¬π «‘∏°’ “√ ◊∫§âπ¢âÕ¡Ÿ≈ ‡π◊ÈÕÀ“∑’Ë∑∫∑«π ∫∑«‘®“√≥å ·≈–‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß §«“¡¬“«¢Õ߇√◊ËÕ߉¡à§«√‡°‘π 8 Àπâ“æ‘¡æå ∫∑§«“¡æ‘‡»… (special article) ‡ªìπ∫∑§«“¡ª√–‡¿∑°÷Ëß∫∑§«“¡ª√‘∑—»πå°—∫∫∑§«“¡∑—Ë«‰ª∑’ˉ¡à ¡∫Ÿ√≥å æÕ∑’Ë®–∫√√®ÿ‡¢â“‡ªìπ∫∑§«“¡™π‘¥„¥™π‘¥Àπ÷Ëß ‡ªìπ∫∑ —¡¿“…≥å À√◊Õ∫∑§«“¡· ¥ß¢âÕ§‘¥‡ÀÁπ‡°’Ë¬«‚¬ß°—∫‡Àµÿ°“√≥å ªí®®ÿ∫π— ∑’ÕË ¬Ÿ„à 𧫓¡ π„®¢Õß¡«≈™π‡ªìπ摇»…®“°ºŸ‡â ™’¬Ë «™“≠„π·µà≈– “¢“π—πÈ Ê §«“¡¬“«¢Õ߇√◊ÕË ß‰¡à§«√‡°‘π 10 Àπâ“ æ‘¡æå ∫∑§«“¡∑—Ë«‰ª (general article) ‡ªìπ∫∑§«“¡ª√–‡¿∑§«“¡√Ÿâ‡©æ“–‡√◊ËÕß∑’Ë∂Ÿ°À¬‘∫¬°¡“𔇠πÕ ‚¥¬‡æ‘Ë¡ ‡µ‘¡§«“¡√Ÿ„â À¡àÊ À√◊Õ‡ªìπ°“√𔇠πÕ√“¬ß“πº≈°“√»÷°…“«‘®¬— ∑’¬Ë ß— ‰¡à‡ √Á® ¡∫Ÿ√≥å ∑’µË Õâ ß»÷°…“µàÕ‡æ◊ÕË ‡°Á∫¢âÕ¡Ÿ≈‡æ‘¡Ë ‡µ‘¡ À√◊Õ»÷°…“‡ √Á®·≈â« °”≈—߇µ√’¬¡µâπ©∫—∫ ¡∫Ÿ√≥å √“¬ß“𧫓¡°â“«Àπâ“¢Õß‚§√ß°“√ √“¬ß“πº≈»÷°…“«‘®—¬‚¥¬ —߇¢ª À√◊Õ‡ªìπ∫∑§«“¡∑’Ë¡’ª√–‡¥Áπ∑’ˉ¥â√—∫§«“¡ π„®Õ¬Ÿà„πªí®®ÿ∫—π ¡’§«“¡¬“«‰¡à‡°‘π 10 Àπâ“æ‘¡æå ª°‘≥°– (miscellany) ‡ªìπ∫∑§«“¡‡∫Á¥‡µ√Á¥ ∑’Ë¡’§«“¡À≈“°À≈“¬ Õ“∑‘‡™àπ ∫∑§«“¡∑’Ëπà“√Ÿâ ¢âÕ§‘¥‡ÀÁπ ¢âÕ‡ πÕ·π–∑—Ë«‰ª §«“¡¬“«‰¡à§«√‡°‘π 5 Àπâ“æ‘¡æå ‡√◊ËÕß·ª≈ (translated article) ‡ªìπ∫∑§«“¡∑’Ë·ª≈ À√◊Õ‡√’¬∫‡√’¬ß¡“®“°∫∑§«“¡«‘™“°“√ À√◊Õ∫∑§«“¡ Õ◊ËπÊ ∑’ˇªìπ‡√◊ËÕßπà“ π„®®“°¿“…“µà“ߪ√–‡∑» ‚¥¬®–µâÕß¡’°“√¢Õ≈‘¢ ‘∑∏‘Ï·ª≈®“°‡®â“¢Õßµâπ©∫—∫π—ÈπÊ °àÕ𠧫“¡ ¬“«¢Õ߇√◊ËÕ߉¡à§«√‡°‘π 5 Àπâ“æ‘¡æå ∫∑§«“¡¬àÕ (abstract article) ¬àÕ∫∑§«“¡®“°º≈°“√«‘®—¬„À¡àÊ ·π–π” ‘Ëß∑’Ëπà“ π„®µà“ßÊ §«“¡¬“«¢Õß ‡√◊ËÕ߉¡à§«√‡°‘π 5 Àπâ“æ‘¡æå

2. °“√‡µ√’¬¡µâπ©∫—∫ ™◊ËÕ‡√◊ËÕß §«√ —Èπ°–∑—¥√—¥„À≥℮§«“¡∑’˧√Õ∫§≈ÿ¡ µ√ß«—µ∂ÿª√– ߧå·≈–‡π◊ÈÕ‡√◊ËÕß ™◊ËÕ‡√◊ËÕßµâÕß¡’∑—Èß¿“…“‰∑¬ ·≈–¿“…“Õ—ß°ƒ… ™◊ÕË ºŸ‡â ¢’¬π (‡®â“¢Õß∫∑§«“¡) „Àâ¡∑’ ß—È ¿“…“‰∑¬·≈–¿“…“Õ—ß°ƒ… (‰¡à„™â§”¬àÕ) æ√âÕ¡∑—ßÈ Õ¿‘‰∏¬µàÕ∑⓬™◊ÕË ·≈– ∂“∫—π∑’Ë∑”ß“πÕ¬Ÿà ∫∑§—¥¬àÕ §◊Õ°“√¬àÕ‡π◊ÈÕÀ“ ”§—≠ ‡Õ“‡©æ“–∑’Ë®”‡ªìπ‡∑à“π—Èπ √–∫ÿµ—«‡≈¢ ∂‘µ‘‡©æ“–∑’Ë ”§—≠ „™â¿“…“√—¥°ÿ¡


HEALTH

3. √Ÿª·∫∫°“√‡¢’¬π‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß

HA L T H HAE LA TL H TH H E A L T HH E A LHTEHHA EL AT HLHTE H E HEALTH H E A L T H

‡ªìπª√–‚¬§ ¡∫Ÿ√≥å ·≈–‡ªìπ√âÕ¬·°â« ‰¡à·∫à߇ªìπ¢âÕÊ §«“¡¬“«‰¡à‡°‘π 15 ∫√√∑—¥ ‚¥¬„Àâ§√Õ∫§≈ÿ¡∂÷ß«—µ∂ÿª√– ß§å «— ¥ÿ·≈–«‘∏’°“√ º≈·≈–«‘®“√≥å À√◊Õ¢âÕ‡ πÕ·π–(Õ¬à“߬àÕ) ‰¡àµâÕß¡’‡™‘ßÕ√√∂Õâ“ßÕ‘ß∂÷߇հ “√Õ¬Ÿà„π∫∑§—¥¬àÕ ∫∑§—¥¬àÕ µâÕ߇¢’¬π∑—Èß¿“…“‰∑¬·≈–¿“…“Õ—ß°ƒ… ∫∑π” Õ∏‘∫“¬§«“¡‡ªìπ¡“ ·≈–§«“¡ ”§—≠¢Õߪí≠À“∑’Ë∑”°“√«‘®—¬ »÷°…“ §âπ§«â“ ¢ÕߺŸâÕ◊Ëπ∑’ˇ°’ˬ«¢âÕß «—µ∂ÿª√– ߧå¢Õß°“√«‘®—¬ ¡¡µ‘∞“π ·≈–¢Õ∫‡¢µ¢Õß°“√«‘®—¬ ‡π◊ÕÈ ‡√◊ÕË ß §«√„™â¿“…“‰∑¬„Àâ¡“°∑’ Ë ¥ÿ ·≈–„™â¿“…“∑’‡Ë ¢â“„®ßà“¬ —πÈ °–∑—¥√—¥ ·µà™¥— ‡®π ‡æ◊ÕË ª√–À¬—¥‡«≈“¢ÕߺŸÕâ “à π „™â§”¬àÕµâÕ߇¢’¬π§”‡µÁ¡‰«â§√—Èß·√°°àÕπ «‘∏’°“√¥”‡π‘πß“π Õ∏‘∫“¬«‘∏’°“√¥”‡π‘π°“√«‘®—¬ ‚¥¬°≈à“«∂÷ß·À≈àß∑’Ë¡“¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈ «‘∏’°“√√«∫√«¡¢âÕ¡Ÿ≈ «‘∏’ °“√‡≈◊Õ° ÿࡵ—«Õ¬à“ß ·≈–°“√„™â‡§√◊ËÕß¡◊Õ„π°“√«‘®—¬ µ≈Õ¥®π«‘∏’°“√«‘‡§√“–Àå¢âÕ¡Ÿ≈ À√◊Õ„™âÀ≈—° ∂‘µ‘¡“ª√–¬ÿ°µå º≈/º≈°“√¥”‡π‘πß“π Õ∏‘∫“¬ ‘Ëß∑’ˉ¥âæ∫®“°°“√«‘®—¬ ‚¥¬‡ πÕÀ≈—°∞“π¢âÕ¡Ÿ≈Õ¬à“߇ªìπ√–‡∫’¬∫ æ√âÕ¡·ª≈ §«“¡À¡“¬¢Õߺ≈∑’˧âπæ∫À√◊Õ«‘‡§√“–Àå ·≈â«æ¬“¬“¡ √ÿª‡ª√’¬∫‡∑’¬∫°—∫ ¡¡ÿµ‘∞“π∑’Ë«“߉«â «‘®“√≥å §«√‡¢’¬πÕ¿‘ª√“¬º≈«à“‡ªìπ‰ªµ“¡ ¡¡µ‘∞“π∑’˵—È߉«âÀ√◊Õ‰¡à ‡æ’¬ß„¥ ·≈–§«√Õâ“ßÕ‘ß∂÷ß∑ƒ…Æ’ À√◊Õ º≈°“√¥”‡π‘πß“π¢ÕߺŸâ∑’ˇ°’ˬ«¢âÕߪ√–°Õ∫¥â«¬ √ÿª (∂â“¡’) §«√‡¢’¬π √ÿª‡°’ˬ«°—∫§«“¡‡ªìπ¡“ ·≈–§«“¡ ”§—≠¢Õߪí≠À“ «—µ∂ÿª√– ß§å ¢Õ∫‡¢µ°“√«‘®—¬ «‘∏’°“√«‘®—¬Õ¬à“ß —ÈπÊ √«¡∑—Èߺ≈°“√«‘®—¬ ( √ÿª„Àâµ√ߪ√–‡¥Áπ) ¢âÕ‡ πÕ·π– ¢âÕ‡ πÕ∑’ËÕ“®π”º≈°“√«‘®—¬‰ª„™â„À⇪ìπª√–‚¬™πå À√◊Õ„Àâ¢âÕ‡ πÕ·π–ª√–‡¥Áπªí≠À“∑’Ë “¡“√∂ ªØ‘∫—µ‘‰¥â ”À√—∫°“√«‘®—¬µàÕ‰ª ‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß 1) ºŸâ‡¢’¬πµâÕß√—∫º‘¥™Õ∫„𧫓¡∂Ÿ°µâÕߢÕ߇հ “√ °“√Õâ“ßՑ߇հ “√„™â√–∫∫ Vancouver 2) °“√Õâ“ßՑ߇հ “√„¥„Àℙ⇧√◊ËÕßÀ¡“¬‡™‘ßÕ√√∂‡ªìπÀ¡“¬‡≈¢‚¥¬„™âÀ¡“¬‡≈¢ 1 ”À√—∫‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ßÕ—π¥—∫·√° ·≈–‡√’¬ßµàÕ‰ªµ“¡≈”¥—∫ ∂⓵âÕß°“√Õâ“ßÕ‘ß´È”Ê „Àâ„™âÀ¡“¬‡≈¢‡¥‘¡

HEALTH

3.1 °“√Õâ“ßÕ‘ß«“√ “√ √Ÿª·∫∫¡’¥—ßπ’È ≈”¥—∫∑’Ë. ™◊ËÕºŸâ·µàß. ™◊ËÕ‡√◊ËÕß. ™◊ËÕ«“√ “√ ªï∑’Ëæ‘¡æå ; ªï∑’Ë : Àπâ“·√° - Àπâ“ ÿ¥∑⓬ «“√ “√¿“…“Õ—ß°ƒ… „Àâ„™â™◊ËÕπ“¡ °ÿ≈¢÷Èπ°àÕ𠵓¡¥â«¬Õ—°…√¬àÕ¢Õß™◊ËÕ „™â™◊ËÕ«“√ “√‡ªìπ™◊ËÕ¬àÕµ“¡√–∫∫ Index Medicus «“√ “√¿“…“‰∑¬ ™◊ËÕºŸâ·µàß„Àâ„™â™◊ËÕ‡µÁ¡ µ“¡¥â«¬π“¡ °ÿ≈ ·≈–„™â™◊ËÕ«“√ “√‡ªìπµ—«‡µÁ¡ „π°√≥’∑’˺Ÿâ·µà߉¡à‡°‘π 6 §π „Àâ„ à™◊ËÕºŸâ·µàß∑ÿ°§π §—Ëπ¥â«¬‡§√◊ËÕßÀ¡“¬®ÿ≈¿“§ (,) ·µà∂â“¡’ 7 §πÀ√◊Õ¡“°°«à“π—Èπ „Àâ„ à™◊ËÕ 3 §π·√° ·≈⫇µ‘¡ et al.(«“√ “√¿“…“Õ—ß°ƒ…) À√◊Õ ·≈–§≥– («“√ “√¿“…“‰∑¬) µ—«Õ¬à“ß 1.Muangsapaya W, Winichagoon P, Fucharoen S, Pootrakul P, Wasi P. Improved Technique for detecting intraerythrocytic inclusion bodies in thalassemic trait. J. Med Assoc Thai 1985 ; 68 : 43-45. 2.°µ‘°“ ¿«¿Ÿµ“ππ∑å ≥ ¡À“ “√§“¡, «‘…‘…¬å»—°¥‘Ï ÿ¢ –Õ“¥, °π°«√√≥ · π‰™¬ ÿ√‘¬“ ·≈–§≥–. °“√ µ√«®°√Õߌ’‚¡≈‚°≈∫‘πÕ’ ‚¥¬«‘∏’°“√µ°µ–°Õπ¥â«¬¥’´’‰Õæ’„π°≈ÿࡪ√–™“°√∑’ˉ¡à¡’¿“«–´’¥. «“√ “√‡∑§π‘§°“√·æ∑¬å ·≈–°“¬¿“æ∫”∫—¥ 2536 ; 51 : 39-43.


HA L T H HAE LA TL H TH H E A L T HH E A LHTEHHA EL AT HLHTE H E HEALTH H E A L T H

HEALTH 3.2

°“√Õâ“ßÕ‘ßÀπ—ß ◊ÕÀ√◊Õµ”√“ √Ÿª·∫∫¡’¥—ßπ’È √Ÿª·∫∫Õâ“ßÕ‘ßÀπ—ß ◊ÕÀ√◊Õµ”√“ºŸâ·µà߇¢’¬π∑—È߇≈à¡ ≈”¥—∫∑’Ë. ™◊ËÕºŸâ·µàß. ™◊ËÕÀπ—ß ◊Õ. §√—Èß∑’Ëæ‘¡æå. ‡¡◊Õß∑’Ëæ‘¡æå : ”π—°æ‘¡æå ; ªï∑’Ëæ‘¡æå 1.Richard EB, Victon CV. Nelson Textbook of Pediatrics. 12th ed. Philadelphia : W.B. Saunders; 1987. 2.»‘√‘°ÿ≈ Õ‘»√“πÿ√—°…å ·≈–§≥–. √“¬ß“π°“√«‘®—¬‡√◊ËÕßæ—≤π“°“√¢Õ߇¥Á° °“√ à߇ √‘¡æ—≤π“¢Õ߇¥Á° ‚¥¬§√Õ∫§√—«. °√ÿ߇∑æ¡À“π§√ : ‚√ßæ‘¡æåÕߧ尓√ ߇§√“–Àå∑À“√ºà“π»÷°; 2534. √Ÿª·∫∫Õâ“ß∫∑Àπ÷Ëß„πÀπ—ß ◊ÕÀ√◊Õµ”√“ ≈”¥—∫∑’Ë. ™◊ËÕºŸâ·µàß. ™◊ËÕ‡√◊ËÕß. „π : ™◊ËÕ∫√√≥“∏‘°“√, ∫√√≥“∏‘°“√. ™◊ËÕÀπ—ß ◊Õ. §√—Èß∑’Ëæ‘¡æå. ‡¡◊Õß∑’Ëæ‘¡æå : ”π—°æ‘¡æå ; ªï∑’Ëæ‘¡æå. Àπâ“·√° - Àπâ“ ÿ¥∑⓬ 1.Wood WG. Hemoglobin analysis. in : Weatheral DJ, ed. The thalassemias. New York : Churchill Livingstone; 1983. p. 31-53. 2. ÿ ¢‘ µ ‡ºà “ «— ¥‘Ï . √–∫“¥«‘ ∑ ¬“¢Õ߇¥Á ° µ“¬§≈Õ¥. „π : ÿ ¢‘ µ ‡ºà “ «— ¥‘Ï , ∫√√≥“∏‘ ° “√. ‡¥Á°µ“¬§≈Õ¥. æ‘¡æå§√—Èß∑’Ë 3. °√ÿ߇∑æ¡À“π§√ : ¿“§«‘™“ Ÿµ‘»“ µ√å - π√’‡«™«‘∑¬“ §≥–·æ∑¬»“ µ√å ®ÿÓ≈ß°√≥å ¡À“«‘∑¬“≈—¬; 2531.Àπâ“ 1-32.

4. °“√ àßµâπ©∫—∫

5. °“√√—∫‡√◊ËÕßµâπ©∫—∫ 5.1 ‡√◊ËÕß∑’Ë√—∫‰«â °Õß∫√√≥“∏‘°“√®–·®âßµÕ∫√—∫„À⺟⇢’¬π∑√“∫ 5.2 ‡√◊ËÕß∑’ˉ¡à‰¥â√—∫°“√æ‘®“√≥“≈ßæ‘¡æå °Õß∫√√≥“∏‘°“√®–·®âß„Àâ∑√“∫ ·µà®–‰¡à àßµâπ©∫—∫§◊π 5.3 ‡√◊ËÕß∑’ˉ¥â√—∫°“√æ‘®“√≥“≈ßæ‘¡æå °Õß∫√√≥“∏‘°“√®– àß«“√ “√„À⺟⇢’¬π ‡√◊ËÕß≈– 3 ‡≈à¡

§«“¡√—∫º‘¥™Õ∫

HEALTH

4.1 „Àâæ‘¡æåÀπⓇ¥’¬«≈ß∫π°√–¥“… ¢π“¥ A4 (21.6 x 27.9 ´¡.)·≈– à߇հ “√¡“æ√âÕ¡°—∫·ºàπ diskette ´÷ßË æ‘¡æåµπâ ©∫—∫‡Õ° “√ 4.2 ¿“æª√–°Õ∫ ∂Ⓡªìπ¿“æ≈“¬‡ âπµâÕ߇¢’¬π¥â«¬À¡÷°¥”∫π°√–¥“…¢“« ∂Ⓡªìπ¿“æ∂à“¬§«√‡ªìπ¿“æ ‰≈¥å À√◊ÕÕ“®„™â¿“æ ’¢π“¥‚ª °“√奷∑π°Á‰¥â À√◊Õ‡ªìπ¿“æ∑’Ë∫—π∑÷°„π·ºàπ ´’¥’ °“√‡¢’¬π§”Õ∏‘∫“¬„À⇢’¬π·¬°µà“ßÀ“° Õ¬à“‡¢’¬π≈ß„π¿“æ §«√°”°—∫À¡“¬‡≈¢¢Õß¿“æª√–°Õ∫ ‡æ◊ËÕ°“√®—¥‡√’¬ßæ‘¡æ剥âÕ¬à“ß∂Ÿ°µâÕß 4.3 °“√ à߇√◊ËÕßµ’æ‘¡æå„Àâ àßµâπ©∫—∫ 3 ™ÿ¥ æ√âÕ¡√Ÿª∂à“¬‡®â“¢Õß∫∑§«“¡¢π“¥ 1 π‘È« ®”π«π 1 √Ÿª æ√âÕ¡√–∫ÿ ∂“π∑’ÕË ¬Ÿà À¡“¬‡≈¢‚∑√»—æ∑å ∂÷ß ∫√√≥“∏‘°“√∫√‘À“√«“√ “√°“√ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“æ·≈–Õπ“¡—¬ ‘ßË ·«¥≈âÕ¡ ”π—°∑’ªË √÷°…“ °√¡Õπ“¡—¬ °√–∑√«ß “∏“√≥ ÿ¢ ∂.µ‘«“ππ∑å Õ.‡¡◊Õß ®.ππ∑∫ÿ√’ 11000

∫∑§«“¡∑’≈Ë ßæ‘¡æå„π«“√ “√°“√ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“æ·≈–Õπ“¡—¬ ‘ßË ·«¥≈âÕ¡ ∂◊Õ«à“‡ªì𧫓¡‡ÀÁπ à«πµ—«¢Õß ºŸâ ‡ ¢’ ¬ π §≥–∫√√≥“∏‘ ° “√‰¡à ®”‡ªì π µâ Õ ß‡ÀÁ π ¥â « ¬ ºŸâ ‡ ¢’ ¬ πµâ Õ ß√— ∫ º‘ ¥ ™Õ∫µà Õ ∫∑§«“¡¢Õßµπ‡Õß §≥–∫√√≥“∏‘°“√¡’ ‘∑∏‘Ï®–·°â ‰¢¢âÕ§«“¡„Àâ∂Ÿ°µâÕßµ“¡À≈—°¿“…“·≈–§«“¡‡À¡“– ¡‰¥â


INSTRUCTION FOR AUTHORS Thailand Journal of Health Promotion and Environmental Health welcomes all kinds of articles related to health promotion and environmental health, i.e. editorials, review articles, letter to editor, or short communications. Each article must not be published elsewhere before, and length of the article should not exceed 8 pages. Manuscripts should be typed in double space on one side of white A4 papers. On the first page should appear the author没s name, affiliation and a running title. The abstract should be on the second page. The body of the article will begin from the third page. The structure of original article should be in the following order : introduction, objective materials and methods, results, discussion, conclusion, acknowledgment and references. Each table or figure should be prepared on the separate sheet. Photographic prints must be in black and white, sharp with high contrast, and the size should not be smaller than the postcard size. Reference should be in order according to the Vancouver System (see the following examples) : 1.Muangsapaya W, Winichagoon P, Fucharoen S, Pootrakul P, Wasi P. Improved Technique for detecting intraerythrocytic inclusion bodies in thalassemic trait. J. Med Assoc Thai 1985 ; 68 : 43-45. 2.Richard EB, Victon CV. Nelson Textbook of Pediatrics. 12th ed. Philadelphia : W.B.Saunders ; 1987. 3.Wood WG. Hemoglobin analysis. in : Weatheral DJ, ed. The thalassemias. New York : Churchill Livingstone ; 1983.p. 31-53. If a reference has more than one author, all authors没 names should be listed. However, if there are more than 7 authors, only three names are required, and the rest of them are to be represented by 霉et al没. Abbreviations should be based on the U.S. National Library of Medicine in Index Medicus. One copy and a word-processing disk of the manuscript should be sent to the Editor at the following address : Bureau of Technical Advisors, Department of Health, Ministry of Public Health, Tiwanond Rd, Nonthaburi, 11000 Thailand. All submissions will be acknowledged by the Editorial Board. Those unaccepted will also be notified. The editors reserve right to edit all manuscripts for proper publication according to the format of the Journal. Three copies of the Journal will be supplied to principal author after the publication.


Õߧåª√–°Õ∫¢Õß∫∑«‘∑¬“°“√∑’Ë¡’¡“µ√∞“π 1. 3. 1. 2.

2. 3.

™◊ËÕ‡√◊ËÕ߉∑¬/Õ—ß°ƒ… ∫∑§—¥¬àÕ/ABSTRACT µâÕ߉¡à¬“«‡°‘π‰ª ·≈–µâÕ߉¡à¡’À—«¢âÕ·≈–¬àÕÀπâ“¡“° √ŸªºŸâ‡¢’¬π™◊ËÕ·≈–µ”·Àπàß∑’Ë™—¥‡®π

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HEALTH „∫ ¡— § √ ¡“™‘ ° / ¡“™‘ ° Õÿ ª ∂— ¡ ¿å ○

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Vol.34 No.2 April - June

2011 ªï∑’Ë 34 ©∫—∫∑’Ë 2 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

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11

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83

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91

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* ∑Ÿµ â«¡°√¡Õπ“¡—¬, «π𓬧” THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH A p r i l - J u n e 2 0 1 1

11


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¡À—»®√√¬å â«¡‰∑¬ (Amazing Toilet)

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HEALTH

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

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‡∑§‚π‚≈¬’¡“º ¡º “π°—π®πæ—≤π“¡“‡ªìπ∑“ß ‡≈◊Õ°¢Õß·ºπæ—≤π“°”≈—ß°“√º≈‘µ‰øøÑ“ (®“°π’È ®–¢Õ‡√’¬°‚¥¬¬àÕ«à“ ·ºπ PDP) ∑’Ë¡’ à«πº ¡ ¢Õß°”≈—ߺ≈‘µµ‘¥µ—Èß (À√◊Õ Installed capacity) ¢Õ߇∑§‚π‚≈¬’µà“ßÊ ·µ°µà“ß°—π‰ªµ“¡»—°¬¿“æ ∑’ˇÀ¡“– ¡¢Õ߇∑§‚π‚≈¬’µà“ßÊ ‡æ◊ËÕ„Àâ “¡“√∂ ∫√√≈ÿ‡ªÑ“À¡“¬ (°) °“√ √â“ߧ«“¡¡—Ëπ§ß¢Õß √–∫∫‰øøÑ“ ·≈– (¢) °“√≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ °√–®°√âÕ¬≈– 15 (‡√’¬°«à“·ºπ 15%) ·≈–√âÕ¬≈– 30 (‡√’¬°«à“·ºπ 30%) ®“°√–¥—∫·π«‚π⡪°µ‘ (BAU) µ“¡·ºπæ— ≤ π“°”≈— ß °“√º≈‘ µ ‰øøÑ “ ©∫—∫æ.». 2553 (À√◊Õ·ºπ PDP2010) ‚¥¬¡’∑—Èß ∑“߇≈◊Õ°∑’Ë¡’ (‡√’¬°«à“ ·ºπ Nuke) ·≈–‰¡à¡’‚√ß ‰øøÑ“π‘«‡§≈’¬√å (‡√’¬°«à“·ºπ No-Nuke) ¥—ßπ—Èπ πÕ°®“°·ºπ PDP-2010 ·≈â«®÷ß¡’·ºπ 15%Nuke, 15%-NoNuke, 30%-Nuke, 30%-No Nuke ·≈–·ºπ∑’˧“¥«à“πà“®–≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´ ‡√◊Õπ°√–®°‰¥â¡“°∑’Ë ÿ¥ (‡√’¬°«à“ ·ºπ Maximum) √«¡∑—ÈßÀ¡¥®÷ß¡’∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ ¢Õß·ºπ PDP ∑—Èß ‘Èπ 6 ·ºπ ´÷Ëß¡’ à«πº ¡µà“ß°—π ¥—ß · ¥ß„πµ“√“ß∑’Ë 1 ·≈–¿“æ∑’Ë 1

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° ¢ § HIA µ“√“ß∑’Ë 1 ¢âÕ¡Ÿ≈°”≈—ß°“√º≈‘µµ‘¥µ—Èß∑’ˇæ‘Ë¡¢÷Èπ¢Õß·µà≈–‡∑§‚π‚≈¬’„π∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ ¢Õß·ºπ PDP °”≈—ß°“√º≈‘µµ‘¥µ—Èß„πªï 2030 (‡¡°–«—µµå) Present PDP2010 15%- 15%- 30%- 30%- Maxi(2010) Nuke NoNuke Nuke NoNuke mum

Technology

1. Combined Cycle NG - EGAT 2. Combined Cycle NG - IPP 3. NGCC LNG - EGAT 4. Thermal NG - EGAT 5. Thermal NG - IPP 6. Coal - IPP 7. Coal - EGAT 8. Lignite - EGAT 9. Fuel oil 10. Diesel 11. Gas Turbine 12. Hydro 13. Import - Hydro 14. Import - Lignite 15. Import - Malaysia 16. Co-generation - Gas 17. Co-generation - Coal 18. Biomass 19. Biogas 20. Municipal Solid Waste 21. Wind 22. Solar PV 23. Solar Thermal 24. Mini and Micro-hydro 25. DSM and EE 26. Nuclear 27. Coal + CCS Total

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

6,866 9,225 0 2,160 1,580 1,347 0 2,180 364 4 120 3,424 1,260 0 300 1,503 370 1,017 75 55 343 7 7 45 1,162 0 0

13,200 6,868 1,600 0 0 2,547 7,200 1,080 315 4 0 3,936 9,827 1,842 300 7,144 0 2,796 176 183 1,366 642 466 281 240 5,000 0

13,200 6,068 1,600 0 0 2,547 3,200 1,080 315 4 0 3,936 9,827 1,842 300 7,144 0 2,796 176 183 1,366 642 466 281 6,347 5,000 0

13,200 6,068 1,600 0 0 2,547 3,200 1,080 315 4 0 3,936 9,827 1,842 300 7,144 0 3,888 556 527 2,166 1,958 614 675 10,578 0 0

13,200 14,000 6,068 6,868 1,600 1,600 0 0 0 0 2,007 2,007 0 0 810 810 315 315 4 4 0 0 3,936 3,936 6,827 6,827 1,842 1,842 300 300 7,144 7,144 0 0 3,888 5,646 556 562 527 527 2,166 2,333 1,958 2,251 614 464 675 905 10,578 13,223 5,000 0 0 0

10,000 6,868 1,600 0 0 2,007 0 0 315 4 0 3,936 6,827 1,842 300 7,144 0 5,646 562 527 2,333 2,251 464 905 13,223 5,000 0

33,414 67,013 68,320 72,025 70,015 71,564 71,754

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


°“√ª√–‡¡‘πº≈°√–∑∫‡™‘߬ÿ∑∏»“ µ√å¢Õß∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ „π·ºπæ—≤π“°”≈—ߺ≈‘µ‰øøÑ“œ

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µ“√“ß∑’Ë 2 §à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï¢Õß°”≈—ß°“√º≈‘µæ÷Ë߉¥â·≈– Load factor ¢Õß·µà≈–‡∑§‚π‚≈¬’ Technology 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Combined Cycle NG - EGAT Combined Cycle NG - IPP NGCC LNG - EGAT Thermal NG - EGAT Thermal NG - IPP Coal - IPP Coal - EGAT Lignite - EGAT Fuel oil

√âÕ¬≈–¢Õß°”≈—ß°“√º≈‘µæ÷Ë߉¥â 90 90 90 90 90 90 90 90 90

√âÕ¬≈–¢Õß™—Ë«‚¡ß°“√‡¥‘π‡§√◊ËÕßµàÕªï 75 75 70 75 75 85 85 85 20

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° ¢ § HIA µ“√“ß∑’Ë 2 §à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï¢Õß°”≈—ß°“√º≈‘µæ÷Ë߉¥â·≈– Load factor ¢Õß·µà≈–‡∑§‚π‚≈¬’ (µàÕ) Technology 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

20

√âÕ¬≈–¢Õß°”≈—ß°“√º≈‘µæ÷Ë߉¥â

Diesel Gas Turbine Hydro Import - Hydro Import - Lignite Import - Malaysia Co-generation - Gas Co-generation - Coal Biomass Biogas Municipal Solid Waste Wind Solar PV Solar Thermal Mini and Micro-hydro DSM and EE Nuclear Coal + CCS

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

90 90 40 70 90 90 85 85 70 50 60 20 40 40 40 75 90 90

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

√âÕ¬≈–¢Õß™—Ë«‚¡ß°“√‡¥‘π‡§√◊ËÕßµàÕªï 55 65 17 40 75 35 75 75 60 50 40 30 30 30 60 62 85 90


°“√ª√–‡¡‘πº≈°√–∑∫‡™‘߬ÿ∑∏»“ µ√å¢Õß∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ „π·ºπæ—≤π“°”≈—ߺ≈‘µ‰øøÑ“œ

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° ¢ § HIA °√–∑∫∑—Èß„π¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡·≈–¥â“π‡»√…∞°‘® —ߧ¡∑’Ë®–‡°‘¥¢÷Èπ„π°“√º≈‘µ‰øøÑ“®“°‡∑§‚π‚≈¬’ µà“ßÊ ‚¥¬º≈°√–∑∫„π¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡·≈– —ߧ¡ §√Õ∫§≈ÿ¡∂÷ß°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®°, °ä“´ ´—≈‡øÕ√剥ÕÕ°‰´¥å, ÕÕ°‰´¥å¢Õ߉π‚µ√‡®π, ΩÿπÉ , ª√Õ∑, µâπ∑ÿπº≈°√–∑∫¿“¬πÕ°, ·≈–°“√®â“ßß“π Õπ÷Ëß §à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï∑—ÈßÀ¡¥π’ȧ”π«≥®“°

∞“π°“√ª√–‡¡‘πº≈°√–∑∫·∫∫§√∫«ß®√™’«‘µÀ√◊Õ Life-Cycle Assessment °≈à“«§◊Õ §”π«≥º≈ °√–∑∫µ—Èß·µà°“√®—¥À“‡™◊ÈÕ‡æ≈‘ß ¡“®π°√–∑—Ëß∂÷ß °“√º≈‘ µ ‰øøÑ “ ´÷Ë ß · ¥ß√“¬≈–‡Õ’ ¬ ¥§à “ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï∑’Ë„™â„π°“√§”π«≥§√—Èßπ’È · ¥ß„𠵓√“ß∑’Ë 3 º≈°√–∑∫Õ’°¥â“πÀπ÷Ëߧ◊Õ º≈°√–∑∫∑“ß

µ“√“ß∑’Ë 3 §à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡·≈– —ߧ¡¢Õß·µà≈–‡∑§‚π‚≈¬’ GHG Technology 1. Combined Cycle NG - EGAT 2. Combined Cycle NG - IPP 3. NGCC LNG - EGAT 4. Thermal NG - EGAT 5. Thermal NG - IPP 6. Coal - IPP 7. Coal - EGAT 8. Lignite - EGAT 9. Fuel oil 10. Diesel 11. Gas Turbine 12. Hydro 13. Import - Hydro 14. Import - Lignite 15. Import - Malaysia 16. Co-generation - Gas 17. Co-generation - Coal 18. Biomass 19. Biogas 20. Municipal Solid Waste 21. Wind 22. Solar PV 23. Solar Thermal 24. Mini and Micro-hydro 25. DSM and EE 26. Nuclear 27. Coal + CCS

22

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

SO2

NOx

TSP

Hg

g/kWh g/kWh g/kWh g/kWh g/kWh 512 0.314 1.25 0.01 0.001 512 0.314 1.25 0.01 0.001 512 0.314 1.25 0.01 0.001 512 0.314 1.25 0.01 0.001 512 0.314 1.25 0.01 0.001 960 3.76 3.79 0.329 0.36 960 3.76 3.79 0.329 0.36 1200 5.27 5.8 0.618 0.042 770 4.9 2.9 0.247 0.013 650 1.285 2.9 0.247 0.013 512 0.314 1.25 0.01 0.001 15 0.007 0.02 0.005 0 15 0.007 0.02 0.005 0 1200 5.27 5.8 0.618 0.042 443 0.314 1.25 0.01 0.001 343 0.21 0.838 0.007 0.001 643.2 2.5192 2.5393 0.2303 0.36 46 0.302 2.5 0.2 0.002 -33 0.068 1.944 0.1 0.002 57.5 0.3775 3.125 0.25 0.0025 10 0.069 0 0.005 0 30 0.023 0.008 0.017 0 30 0.023 0.008 0.017 0 2 0.001 0.01 0.001 0 0 0 0 0 0 170 0 0 0 0 0 3.76 3.79 0.329 0.36

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

External Job creation cost Baht/ (Job-Year/TWh) kWh 0.79 250 0.79 250 0.79 125 0.79 125 0.79 125 2.76 185 2.76 185 4.04 370 2.67 125 2.67 125 0.79 250 0.39 40 0.39 0 4.04 0 0.79 0 0.47 500 1.656 370 0.63 733 0 733 0.7875 733 0.14 1,200 0.05 35,500 0.05 35,500 0.13 120 0 500 1 75 0.63 250


°“√ª√–‡¡‘πº≈°√–∑∫‡™‘߬ÿ∑∏»“ µ√å¢Õß∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ „π·ºπæ—≤π“°”≈—ߺ≈‘µ‰øøÑ“œ

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µâπ∑ÿπ°“√≈ß∑ÿπ„π·µà≈–ªï ´÷ËßÀ“°¡’Õ—µ√“°“√ ‡√’ ¬ π√Ÿâ Ÿ ß À¡“¬∂÷ ß µâ π ∑ÿ π °“√≈ß∑ÿ π ∑’Ë ≈ ¥≈ß √«¥‡√Á « °«à “ ‡∑§‚π‚≈¬’ ∑’Ë ¡’ Õ— µ √“°“√‡√’ ¬ π√Ÿâ µË” (µ“√“ß∑’Ë 4) 3. º≈°√–∑∫¢Õß∑“߇≈◊ Õ °„π°“√ æ—≤π“°”≈—ߺ≈‘µ‰øøÑ“

µ“√“ß∑’Ë 4 §à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï¥â“π‡»√…∞»“ µ√å¢Õß·µà≈–‡∑§‚π‚≈¬’

Technology

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26.

Combined Cycle NG - EGAT Combined Cycle NG - IPP NGCC LNG - EGAT Thermal NG - EGAT Thermal NG - IPP Coal - IPP Coal - EGAT Lignite - EGAT Fuel oil Diesel Gas Turbine Hydro Import - Hydro Import - Lignite Import - Malaysia Co-generation - Gas Co-generation - Coal Biomass Biogas Municipal Solid Waste Wind Solar PV Solar Thermal Mini and Micro-hydro DSM and EE Nuclear

µâπ∑ÿπ µâπ∑ÿπ µâπ∑ÿπ Õ—µ√“°“√ —¥ à«π«—µ∂ÿ¥‘∫ —¥ à«π«—µ∂ÿ¥‘∫ —¥ à«π«—µ∂ÿ¥‘∫ °“√≈ß∑ÿπ O&M ‡™◊ÈÕ‡æ≈‘ß ‡√’¬π√Ÿâ „πª√–‡∑» „πª√–‡∑» „πª√–‡∑» ”À√—∫°“√ ”À√—∫ O&M ”À√—∫‡™◊ÈÕ‡æ≈‘ß ≈ß∑ÿπ (million (THB/ (THB/ (% per (%) (%) (%) THB/ KWh) KWh) annum) MW)

27 0.1 25 0.1 25 0.1 25 0.1 63 0.18 63 0.18 45 0.11 27 0.14 55 1.86 25 0.1 23.15 0.13 0 0 0 0 0 0 36 0.12 40 0.12 55.502 0.51 80.75 1.2 83.253 0.765 56.64 0.65 190.429 0.03 190.429 0.03 61.833 0.62 25 0.5 111 0.44 111 0.42

1.125 1.6875 1.125 1.125 0.67 0.67 0.57 1.571 3.023 1.125 0 1.65 1.5 1.6 1.182 0.704 0.786 0 1.179 0 0 0 0 0 0.5 0.67

0.42 0.42 0.2 0.2 0.55 0.55 0.1 0.1 0.1 0.2 1 1 0.1 0.42 2 2 2 2 2 2 2 2 1 -1 0.25 2

30 30 30 30 30 30 50 30 40 30 40 0 0 0 30 30 50 70 40 40 50 50 70 50 10 20

85 85 85 85 85 85 90 85 85 85 90 0 0 0 85 85 90 85 85 85 85 85 90 85 50 70

30 10 30 30 10 10 80 10 10 30 0 0 0 0 30 10 80 0 80 0 0 0 0 0 10 10

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23


° ¢ § HIA ‡¡◊ËÕπ”∑“߇≈◊Õ°¢Õß·ºπ PDP ∑—Èß 6 ·ºπ ¡“∑”°“√«‘‡§√“–Àåº≈°√–∑∫¥â“πµà“ßÊ ‚¥¬°“√ §”π«≥µ“¡§à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï∑’Ë°≈à“«∂÷ߢâ“ßµâπ ·≈– ·¬°º≈°√–∑∫¢Õß∑“߇≈◊Õ°¢Õß·ºπæ—≤π“°”≈—ß °“√º≈‘µ‰øøÑ“ÕÕ°‡ªìπ 3 ¥â“π§◊Õ 1) º≈°√–∑∫¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ º≈°√–∑∫¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡∑’Ë ”§—≠∑’Ë ÿ¥§◊Õ º≈°√–∑∫µàÕ°“√≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®° ´÷ßË º≈°“√§”π«≥µ“¡¿“æ∑’Ë 4 æ∫«à“ ·ºπ15%-

Nuke ·≈–·ºπ15%-NoNuke ®–™à«¬≈¥°“√ ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®°®“°·ºπ PDP2010 ‰¥â ª√–¡“≥√âÕ¬≈– 14.4 ·≈– 17.5 µ“¡≈”¥—∫ °≈à“« §◊Õ ≈¥≈ß®“°·ºπ PDP2010 ∑’˪≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ °√–®° 186.6 ≈â“πµ—π/ªï „πªï§.». 2030 ‡À≈◊Õ 159.8 ≈â“πµ—π/ªï ·≈– 153.9 ≈â“πµ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡≈”¥—∫ à«π·ºπ 30%-Nuke ·≈–·ºπ 30%NoNuke ®–™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®°

®“°·ºπ PDP2010 ‰¥âª√–¡“≥√âÕ¬≈– 29.9 ·≈– 30.1 µ“¡≈”¥—∫ ‡À≈◊Õ°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®° 130.9 ·≈– 130.4 ≈â“πµ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡ ≈”¥— ∫ ·ºπ∑“߇≈◊ Õ °∑—È ß Õß·ºπ “¡“√∂™à « ¬ √— ° …“√–¥— ∫ °“√ª≈à Õ ¬°ä “ ´‡√◊ Õ π°√–®°®“°°“√ º≈‘µ‰øøÑ“„ÀâÕ¬Ÿ„à π√–¥—∫§àÕπ¢â“ߧß∑’Ë ”À√—∫·ºπ Maximum ®– “¡“√∂™à « ¬≈¥°“√ª≈à Õ ¬°ä “ ´ ‡√◊Õπ°√–®°‰¥â√âÕ¬≈– 40 ®“°·ºπ PDP À√◊Õ ‡À≈◊Õ°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®° 111.56 ≈â“πµ—π/

ªï „πªï§.». 2030 πÕ°®“°°“√ª≈à Õ ¬°ä “ ´‡√◊ Õ π°√–®° ‡π◊ËÕß®“°°“√≈¥ —¥ à«π¢Õß°“√º≈‘µ‰øøÑ“®“° ∂à“πÀ‘π≈ß ·ºπ∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ ®÷ߙ૬≈¥°“√ ª≈àÕ¬¡≈¿“«–∑“ßÕ“°“»≈߉¥âÕ¬à“ß¡“°„π¿“æ∑’Ë 5 ‚¥¬·ºπ 15%-Nuke ·≈–·ºπ 15%-NoNuke “¡“√∂≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´´—≈‡øÕ√剥ÕÕ°‰´¥å≈ß ‰¥âª√–¡“≥√âÕ¬≈– 25.7 ·≈–√âÕ¬≈– 25.2 À√◊Õ ≈¥≈ß®“° 441,700 µ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


°“√ª√–‡¡‘πº≈°√–∑∫‡™‘߬ÿ∑∏»“ µ√å¢Õß∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ „π·ºπæ—≤π“°”≈—ߺ≈‘µ‰øøÑ“œ

·ºπ PDP2010 ≈߇À≈◊Õ 328,090 ·≈– 330,630 µ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡≈”¥—∫ à«π·ºπ 30%Nuke ·≈–·ºπ 30%-NoNuke “¡“√∂≈¥°“√ ª≈àÕ¬°ä“´´—≈‡øÕ√剥ÕÕ°‰´¥å≈߉¥âª√–¡“≥√âÕ¬≈– 51.3 ·≈–√âÕ¬≈– 49.9 µ“¡≈”¥—∫ ·≈–·ºπ Maximum ®–™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®°≈ß√âÕ¬ ≈– 59.0 „π à«π¢ÕßÕÕ°‰´¥å¢Õ߉π‚µ√‡®π ·ºπ

15%-Nuke ·≈–·ºπ 15%-NoNuke “¡“√∂ ≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´ÕÕ°‰´¥å¢Õ߉π‚µ√‡®π ≈߉¥â ª√–¡“≥√âÕ¬≈– 18.3 ·≈–√âÕ¬≈– 15.03 À√◊Õ≈¥ ≈ß®“° 652,200 µ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡·ºπ PDP2010 ≈߇À≈◊Õ 532,750 ·≈– 554,150 µ—π/ ªï „πªï§.». 2030 µ“¡≈”¥—∫ à«π·ºπ 30%-Nuke ·≈–·ºπ 30%-NoNuke “¡“√∂≈¥°“√ª≈àÕ¬ °ä“´ÕÕ°‰´¥å¢Õ߉π‚µ√‡®π ≈߉¥âª√–¡“≥√âÕ¬≈–

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33.0 ·≈–√âÕ¬≈– 27.5 µ“¡≈”¥—∫ ·≈–·ºπ Maximum ®–™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®°≈ß√âÕ¬ ≈– 37.9 (¿“æ∑’Ë 6) πÕ°‡Àπ◊Õ®“°π—πÈ µ“¡¿“æ∑’Ë 7 ·ºπ 15%Nuke ·≈–·ºπ 15%-NoNuke “¡“√∂≈¥°“√ ª≈àÕ¬ΩÿÉπ≈–ÕÕß≈߉¥âª√–¡“≥√âÕ¬≈– 23.6 ·≈– √âÕ¬≈– 19.6 À√◊Õ≈¥≈ß®“° 41,670 µ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡·ºπ PDP2010 ≈߇À≈◊Õ 31,820 ·≈– 33,510 µ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡≈”¥—∫ à«π·ºπ 30%-Nuke ·≈–·ºπ 30%-NoNuke “¡“√∂ ≈¥°“√ª≈àÕ¬ΩÿÉπ≈–ÕÕß≈߉¥âª√–¡“≥√âÕ¬≈– 44.7 ·≈–√âÕ¬≈– 40.0 µ“¡≈”¥—∫ ·≈–·ºπ Maximum ®–™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®°≈ß√âÕ¬≈– 49.5 ÿ¥∑⓬„π¥â“πº≈°√–∑∫ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ °“√ ≈¥°“√„™â ∂à “ πÀ‘ π ≈߬— ß ¡’ à « 𠔧— ≠ „π°“√≈¥ ª√‘¡“≥ “√ª√Õ∑ªπ‡ªóÕô π„π ‘ßË ·«¥≈âÕ¡ ‚¥¬·ºπ 15%-Nuke ·≈–·ºπ 15%-NoNuke “¡“√∂ ™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬ª√Õ∑≈߉¥âª√–¡“≥√âÕ¬≈– 39.4 À√◊Õ≈¥≈ß®“° 27.20 µ—π/ªï „πªï§.». 2030 µ“¡ ·ºπ PDP2010 ≈߇À≈◊Õ 16.48 µ—π/ªï „πªï§.». 26

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°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

2030 à«π·ºπ 30%-Nuke ·≈–·ºπ 30%NoNuke “¡“√∂≈¥°“√ª≈à Õ ¬ª√Õ∑≈߉¥â ª√–¡“≥√âÕ¬≈– 76.5 ·≈– ·≈–·ºπ Maximum ®–™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬ª√Õ∑≈߉¥â√âÕ¬≈– 77.5(¿“æ ∑’Ë 8) °≈à“«‚¥¬ √ÿª ·ºπ∑“߇≈◊Õ°„π°“√º≈‘µ ‰øøÑ“ “¡“√∂™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬°ä“´‡√◊Õπ°√–®° ≈߉¥â‡ªìπÕ¬à“ß¡“° ‚¥¬ “¡“√∂≈¥≈߉¥â√Õâ ¬≈– 15 ·≈–√âÕ¬≈– 30 µ“¡‡ªÑ“À¡“¬ ·≈– “¡“√∂≈¥≈ß ‰¥â Ÿß ÿ¥∂÷ß√âÕ¬≈– 40 ∑“߇≈◊Õ°¢Õß·ºπµà“ßÊ ¬—ß ¡’ à«π™à«¬„Àâ≈¥°“√ª≈àÕ¬¡≈¿“«–®“°°“√º≈‘µ ‰øøÑ “ „π¥â “ πµà “ ßÊ ≈߉¥â ¥â « ¬ Õ¥§≈â Õ ß°— ∫ √“¬ß“π≈à“ ÿ¥¢Õß Intergovernmental Panel on Climate Change ∑’Ë√–∫ÿ°“√‡æ‘Ë¡ —¥ à«π¢Õß æ≈—ßß“πÀ¡ÿπ‡«’¬π πÕ°®“°®–™à«¬≈¥°“√ª≈àÕ¬ °ä“´‡√◊Õπ°√–®°≈ß·≈â« ¬—ߙ૬≈¥º≈°√–∑∫®“° ¡≈¿“«–∑“ßÕ“°“» ·≈–™à«¬≈¥º≈°√–∑∫∑“ß ÿ¢¿“æ≈߉¥â¥â«¬


°“√ª√–‡¡‘πº≈°√–∑∫‡™‘߬ÿ∑∏»“ µ√å¢Õß∑“߇≈◊Õ°µà“ßÊ „π·ºπæ—≤π“°”≈—ߺ≈‘µ‰øøÑ“œ

2) º≈°√–∑∫¥â“π‡»√…∞°‘® ‘Ëß∑’Ëπà“ π„®‡ªìπÕ¬à“߬‘Ëߧ◊Õ ∑“߇≈◊Õ°¢Õß ·ºπ PDP ¬— ß ™à « ¬ √â “ ߺ≈ª√–‚¬™πå ∑ “ß ‡»√…∞°‘ ® Õ’ ° ¥â « ¬ ‚¥¬®“°°“√º ¡º “π∑“ß ‡≈◊Õ°∑’Ë¡’µâπ∑ÿπµË” ‡™àπ °“√®—¥°“√¥â“𧫓¡ µâÕß°“√„™â‰øøÑ“ ·≈–∑“߇≈◊Õ°∑’Ë¡’°“√„™âªí®®—¬ °“√º≈‘µ¿“¬„πª√–‡∑» ‡™àπ °“√æ—≤π“æ≈—ßß“π À¡ÿπ‡«’¬π ∑”„Àâ∑“߇≈◊Õ°¢Õß·ºπ PDP “¡“√∂ ™à«¬≈¥¿“√–°“√π”‡¢â“≈߉¥âª√–¡“≥ 100,000 500,000 ≈â“π∫“∑„π·µà≈–∑“߇≈◊Õ° µ≈Õ¥√–¬– ‡«≈“ 20 ªï ‚¥¬·ºπ 30%-NoNuke ®–™à«¬≈¥ ¿“√–°“√π”‡¢â“≈߉¥â¡“°∑’ Ë ¥ÿ §◊Õ≈¥≈ß√âÕ¬≈– 16.9 À√◊ Õ ≈¥≈ß®“° 3.16 ≈â “ π≈â “ π∫“∑µ“¡·ºπ PDP2010 ≈߇À≈◊Õ 2.63 ≈â“π≈â“π∫“∑ µ≈Õ¥ √–¬–‡«≈“ 20 ªï √Õß≈ß¡“§◊Õ ·ºπ 15%-NoNuke ∑’Ë¡’¿“√–°“√π”‡¢â“ 2.68 ≈â“π≈â“π∫“∑ „π à « π¢Õß°“√ √â “ ߺ≈‘ µ ¿— ≥ ±å ¡ «≈√«¡ ¿“¬„πª√–‡∑» æ∫«à“ ·ºπ Maximum ¡’ à«π„π °“√ √â“ߺ≈‘µ¿—≥±å¡«≈√«¡¿“¬„πª√–‡∑» Ÿß∑’ Ë ¥ÿ 5.40 ≈â“π≈â“π∫“∑ À√◊Õ‡æ‘¡Ë ¢÷πÈ √âÕ¬≈– 5.6 ®“°·ºπ

PDP2010 ´÷Ë ß ¡’ à « π √â “ ߺ≈‘ µ ¿— ≥ ±å ¡ «≈√«¡ ¿“¬„πª√–‡∑» 5.11 ≈â“π≈â“π∫“∑ √Õß≈ß¡“§◊Õ ·ºπ 30%-NoNuke (‡æ‘Ë¡¢÷Èπ√âÕ¬≈– 5.0) ·≈– ·ºπ 30%-Nuke (¿“æ∑’Ë 9) À“°¡’°“√π”µâπ∑ÿπ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡À√◊Õµâπ∑ÿπ º≈°√–∑∫¿“¬πÕ°¡“§”π«≥¥â«¬ (¿“æ∑’Ë 10) æ∫«à “ ·ºπ 30%-NoNuke ®–¡’ µâ π ∑ÿ π º≈ °√–∑∫¿“¬πÕ°µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 5.93 ≈â“π≈â“π∫“∑ „π√–¬–‡«≈“ 20 ªï ≈¥≈ß√âÕ¬≈– 21.0 ®“°·ºπ PDP2010 (´÷Ëß¡’µâπ∑ÿπº≈°√–∑∫¿“¬πÕ° 7.18 ≈â“π≈â“π∫“∑) √Õß≈ß¡“§◊Õ ·ºπ Maximum ·≈– ·ºπ 30%-Nuke ‡¡◊Ë Õ π”µâ π ∑ÿ π ∑“ß ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡¡“√«¡°— ∫ µâπ∑ÿπ∑“߇»√…∞°‘®æ∫«à“ ·ºπ 30%-NoNuke ®– ¡’µâπ∑ÿπº≈°√–∑∫‚¥¬√«¡µË” ÿ¥ „π√–¬–‡«≈“ 20 ªï ‚¥¬¡’µâπ∑ÿπ‚¥¬√«¡≈¥≈ß 1.51 ≈â“π≈â“π∫“∑ ‡¡◊ËÕ‡ª√’¬∫‡∑’¬∫°—∫·ºπ PDP2010 À√◊Õ≈¥≈ß √âÕ¬≈– 10.0 ®“°·ºπ PDP2010 °≈à“«‚¥¬ √ÿª ∑“߇≈◊Õ°¢Õß·ºπæ—≤π“ °”≈—ß°“√º≈‘µ‰øøÑ“®–¡’ «à π™à«¬≈¥¿“√–°“√π”‡¢â“

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

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‡ª√’¬∫‡∑’¬∫°—∫·ºπ PDP2010 ∑’Ë¡’°“√®â“ßß“π ‡æ’¬ß 197,396 µ”·Àπàß/ªï „πªï‡¥’¬«°—π ∑“ß ‡≈◊Õ°¢Õß·ºπ∑’Ë¡’°“√®â“ßß“π√Õß≈ß¡“§◊Õ ·ºπ Maximum ·≈–·ºπ 15%-NoNuke (¿“æ∑’Ë 11) º≈¢Õß°“√ª√–‡¡‘πº≈°√–∑∫„π à«π°“√®â“ßß“π ∑’ˇæ‘Ë¡¢÷Èππ’È Õ¥§≈âÕß°—∫ª√– ∫°“√≥å®√‘ß∑’ˇ°‘¥ ¢÷Èπ„πª√–‡∑»‡¬Õ√¡π’ ‚¥¬ºŸâ·∑π¢Õß°√–∑√«ß ‘Ëß ·«¥≈â Õ ¡ °“√Õπÿ √— ° …å ∏ √√¡™“µ‘ ·≈–§«“¡ ª≈Õ¥¿—¬¢Õ߇¬Õ√¡π’ Mr. Kai Schlegelmilch ‰¥â 𔇠πÕ„π°“√ —¡¡π“ ç∑“ßÕÕ°æ≈—ßß“π¬—Ë߬◊π ‡æ◊ËÕ·°âªí≠À“°“√‡ª≈’ˬπ·ª≈ß¿Ÿ¡‘Õ“°“»: ¡ÿ¡ ¡Õß®“°‡¬Õ√¡π’·≈–‰∑¬ ‡¡◊ÕË «—π∑’Ë 9 ¡‘∂πÿ “¬π æ.». 2554 «à“ °“√æ—≤π“æ≈—ßß“πÀ¡ÿπ‡«’¬π„π√–¬– 10 ªï∑’˺à“π¡“ ¡’º≈„À⇰‘¥°“√®â“ßß“π‡æ‘Ë¡¢÷Èπ®“° 160,500 µ”·Àπàß„πªï§.». 2000 ¡“‡ªìπ 367,400 µ”·Àπàß„πªï §.». 2010

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燰√Á¥§«“¡√Ÿâ...∑“ß ∂‘µ‘é ©∫—∫π’È §≥–∫√√≥“∏‘°“√«“√ “√°“√ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“æ·≈–Õπ“¡—¬ ‘ßË ·«¥≈âÕ¡‰¥âπ”‡√◊ÕË ß °“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈ ®“°π“ß “«æ‘¡æå√¿— ‡µÁßµ√–°Ÿ≈‡®√‘≠ ·Àà ß Àπà « ¬√–∫“¥«‘ ∑ ¬“§≈‘ π‘ ° ∂“π à ß ‡ √‘ ¡ °“√«‘ ®— ¬ §≥–·æ∑¬»“ µ√å »‘ √‘ √ “™æ¬“∫“≈ ¡À“«‘∑¬“≈—¬¡À‘¥≈ ¡“·≈°‡ª≈’ˬπ‡√’¬π√Ÿâ°—∫∑à“π ¡“™‘°«“√ “√œ ´÷Ë߇ÀÁπ«à“¬—ß¡’π—°«‘®—¬À√◊Õπ—° «‘™“°“√∫“ß∑à“π∑’Ë¡—°‡≈◊Õ°π”‡ πÕ§à“ ∂‘µ‘æ√√≥π“À√◊Õ°“√‡≈◊Õ°„™â ∂‘µ‘∑¥ Õ∫„π°“√∑”°“√ »÷°…“«‘®—¬‚¥¬¡‘‰¥â∑”°“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈‡∫◊ÈÕßµâπ‡æ◊ËÕ§«“¡∂Ÿ°µâÕß àߺ≈„À⇰‘¥ §«“¡‰¡à‡À¡“– ¡„π¢âÕ √ÿª√“¬ß“πº≈°“√»÷°…“ ¥—ßπ—È𠧫“¡√Ÿâ‡°’ˬ«°—∫°“√µ√«® Õ∫°“√·®° ·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈µàÕ‰ªπ’È®–‡ªìπª√–‚¬™πå·°à∑à“π ¡“™‘°«“√ “√œ ‡æ◊Ëՙ૬°—π √â“ß¡“µ√∞“πß“π «‘®—¬„Àâ§ß§ÿ≥¿“欑Ëߢ÷Èπ ·≈–‡™àπ‡§¬ À“°∑à“π ¡“™‘°«“√ “√œ π—°«‘™“°“√ √«¡∑—Èß∑à“πºŸâ π„® ¡’ §«“¡ª√– ߧ宖√à«¡ àß·ß৑¥ ·≈–¡ÿ¡¡Õߧ«“¡√Ÿâ∑“ß ∂‘µ‘‡æ◊ËÕ‡ªìπ°“√‡√’¬π√Ÿâ√à«¡°—π §≥– ∫√√≥“∏‘°“√œ ¬‘π¥’µâÕπ√—∫ Ÿàæ◊Èπ∑’Ë·Ààß°“√‡√’¬π√Ÿâ ≥ §Õ≈—¡πåπ’È...

°“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈ æ‘¡æå√¿— ‡µÁßµ√–°Ÿ≈‡®√‘≠*

°

“√𔇠πÕ§à“ ∂‘µ‘æ√√≥π“ ”À√—∫ ¢âÕ¡Ÿ≈µàÕ‡π◊ËÕß ‡™àπ Õ“¬ÿ √–¥—∫ πÈ”µ“≈„π‡≈◊Õ¥ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß √–¥—∫§«“¡¥—π ‚≈À‘µ ‡ªìπµâπ à«π„À≠à𬑠¡π”‡ πÕ§à“°≈“ß ·≈– §à“°“√°√–®“¬ ‰¥â·°à §à“‡©≈’ˬ ·≈– à«π‡∫’Ë¬ß ‡∫π¡“µ√∞“𠵓¡≈”¥—∫ ‚¥¬¡’‡ß◊ËÕπ‰¢«à“°“√ 𔇠πÕ§à“ ∂‘µ‘æ√√≥π“®–‡À¡“– ¡‡¡◊ËÕ¢âÕ¡Ÿ≈ ‡À≈à“π—Èπ¡’°“√·®°·®ßª°µ‘ À√◊Õ·¡â·µà„π°“√ ∑¥ Õ∫ ¡¡µ‘∞“π∑“ß ∂‘µ‘ ‚¥¬°“√„™â ∂‘µ‘ t-test, °“√«‘‡§√“–À姫“¡·ª√ª√«π(One-way Analysis of Variance) À√◊Õ ∂‘µ‘Õ‘ßæ“√“¡‘‡µÕ√åÕ◊ËπÊ °Á®–¡’¢âÕµ°≈߇∫◊ÈÕßµâπ¢Õß°“√„™â ∂‘µ‘π—Èπ ´÷Ëß¡—° ®–‡°’ˬ«¢âÕß°—∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈‡ ¡Õ ·≈– ®–„™â ∂‘µ‘Õ‘ßæ“√“¡‘‡µÕ√å ‰¥â°ÁµàÕ‡¡◊ËÕ¢âÕ¡Ÿ≈(µ—«

·ª√º≈≈—æ∏å) ¡’°“√·®°·®ßª°µ‘ ®÷ß®–∑”„Àâº≈ °“√∑¥ Õ∫ ¡¡µ‘∞“π‰¥â¢âÕ √ÿª∑’Ë∂Ÿ°µâÕß ‡æ√“–©–π—Èπ ‰¡à«à“®–‡ªìπ°“√𔇠πÕ§à“ ∂‘µ‘æ√√≥π“ À√◊Õ·¡â·µà°“√∑¥ Õ∫ ¡¡µ‘∞“π ®÷ߧ«√¡’°“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢Õßµ—«·ª√ ‡À≈à“π—Èπ°àÕπ«à“¡’°“√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘À√◊Õ‰¡à ‡æ◊ËÕ„™â ”À√—∫°“√µ—¥ ‘π„®„π°“√‡≈◊Õ°π”‡ πÕ §à“ ∂‘µ‘ À√◊Õ°“√‡≈◊Õ°„™â ∂‘µ‘ ”À√—∫°“√∑¥ Õ∫ ∑’ˇÀ¡“– ¡ ‚¥¬°“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢Õß µ—«·ª√«à“¡’°“√·®°·®ßª°µ‘À√◊Õ‰¡à “¡“√∂ µ√«® Õ∫‰¥â 2 «‘∏’ ¥—ßπ’È 1. °“√æ‘®“√≥“‡∫◊ÈÕßµâπ (Informal tests) - °“√æ‘ ® “√≥“®“°§à “ ∂‘ µ‘ ‡ ™‘ ß

*Àπ૬√–∫“¥«‘∑¬“§≈‘π‘° ∂“π à߇ √‘¡°“√«‘®—¬ §≥–·æ∑¬»“ µ√廑√‘√“™æ¬“∫“≈ ¡À“«‘∑¬“≈—¬¡À‘¥≈ THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH A p r i l - J u n e 2 0 1 1

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‡°√Á¥§«“¡√Ÿâ...∑“ß ∂‘µ‘ æ√√≥π“ °“√æ‘®“√≥“®“°§à“ ∂‘µ‘‡™‘ßæ√√≥π“ “¡“√∂æ‘®“√≥“‰¥â®“°§à“‡©≈’ˬ à«π‡∫’ˬ߇∫π ¡“µ√∞“π(SD) ·≈–®“°§à“¡—∏¬∞“π ‚¥¬∑’ËÀ“° æ∫«à“§à“ SD ¡’§à“¡“°°«à“§√÷ËßÀπ÷ËߢÕß§à“‡©≈’ˬ À√◊ Õ À“°æ∫«à “ §à “ ‡©≈’Ë ¬ ¡’ §à “ Ÿ ß À√◊ Õ µË” °«à “ §à “ ¡—∏¬∞“π Õ“®®–· ¥ß‰¥â«à“¢âÕ¡Ÿ≈¡’≈—°…≥–°“√ ·®°·®ß·∫∫‰¡àª°µ‘ °“√æ‘®“√≥“®“°§à“§«“¡‚¥àß (Kurtosis) ·≈–§à“§«“¡‡∫â (Skewness) ¥—ßπ’È - §à“§«“¡‚¥àß (Kurtosis) · ¥ß „Àâ‡ÀÁπ∂÷ߧ«“¡ Ÿß¢Õ߇ âπ‚§âß®“°°“√·®°·®ß ¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈ ∂â“§à“§«“¡‚¥àß¡’§à“‡∑à“ 3 · ¥ß«à“ °“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈¡’§«“¡‚¥àßæÕ‡À¡“–µ“¡ ≈—°…≥–¢Õß°“√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘ ∂â“À“°§à“ §«“¡‚¥àß¡’§à“πâÕ¬°«à“ 3 · ¥ß«à“°“√·®°·®ß ¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈¡’≈—°…≥–·∫πÀ√◊Õ‡µ’Ȭ ∂â“§à“§«“¡ ‚¥àß¡“°°«à“ 3 · ¥ß«à“¢âÕ¡Ÿ≈¡’≈—°…≥–‚¥àßÀ√◊Õ Ÿß·À≈¡ ´÷ËßÀ“°¢âÕ¡Ÿ≈®–¡’≈—°…≥–°“√·®°·®ß ·∫∫ª°µ‘§«√®–¡’§à“§«“¡‚¥à߇¢â“„°≈â 3 - §à“§«“¡‡∫â (Skewness) ‡ªìπ§à“ ∑’Ë · ¥ß„Àâ ‡ ÀÁ π ∂÷ ß §«“¡º‘ ¥ ª°µ‘ ¢ Õߢâ Õ ¡Ÿ ≈ ∂â “ ‡ â 𠂧â ß §«“¡∂’Ë ‡ ∫â ‰ ª∑“ß´â “ ¬À√◊ Õ ‡∫â ≈ ∫ (skewed to the left À√◊Õ negative skew) ·≈â« Mean<Median <Mode · ¥ß«à“¢âÕ¡Ÿ≈ à«π „À≠à ¡’ §à “ ¡“°(Õ“®‡ªì π §à “ º‘ ¥ ª°µ‘ ∑’Ë µâ Õ ßÀ“ “‡Àµÿ·≈–À“∑“ß·°â ‰¢‰¥â) ∂Ⓡ âπ‚§âߧ«“¡∂’Ë ‰ª∑“ߢ«“À√◊Õ‡∫⢫“ (skewed to the right À√◊Õ positive skew) ·≈– Mode<Median<Mean · ¥ß«à“¢âÕ¡Ÿ≈ à«π„À≠à¡’§à“πâÕ¬ °“√æ‘ ® “√≥“§«“¡‡∫â „ Àâ æ‘ ® “ √ ≥ “ ‡§√◊ËÕßÀ¡“¬ ¥—ßπ’È Skewness = - · ¥ß«à“ ‡∫â´â“¬ Skewness = 0 · ¥ß«à“ ‰¡à¡’§«“¡‡∫â 32

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

Skewness = + · ¥ß«à“ ‡∫⢫“ - °“√æ‘®“√≥“®“°°√“ø °“√µ√«® Õ∫¥Ÿ ° “√·®°·®ß¢Õß ¢â Õ ¡Ÿ ≈ ®“°°√“ø “¡“√∂∑”‰¥â À ≈“¬«‘ ∏’ ‡ ™à 𠇥’¬«°—𠇙àπ °√“øŒ‘ ‚µ·°√¡(Histogram), Box-plot, Stem-and-leaf, Normal probability plot, Q-Q plot ‡ªìπµâπ À“°æ‘®“√≥“ ®“°°√“ø·≈â«æ∫«à“¡’≈—°…≥–°“√·®°·®ß¢Õß ¢âÕ¡Ÿ≈∑’ˉ¡à ¡¡“µ√ °Á· ¥ß«à“¢âÕ¡Ÿ≈Õ“®®–¡’°“√ ·®°·®ß·∫∫‰¡àª°µ‘‰¥â ¥—ß¿“æ∑’Ë 1 2. °“√∑¥ Õ∫∑“ß ∂‘ µ‘ (Formal tests) „π°“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈ ®“°°√“ø À√◊Õ§à“ ∂‘µ‘‡™‘ßæ√√≥π“ ‡ªìπ‡æ’¬ß °“√µ√«® Õ∫‡∫◊ÈÕßµâπ∑’Ë∑”„Àâ∑√“∫≈—°…≥–°“√ ·®°·®ß¢Õߢâ Õ ¡Ÿ ≈ ‡∑à “ π—È π À“°®–µâ Õ ß √ÿ ª «à“¢âÕ¡Ÿ≈¡’°“√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘À√◊Õ‰¡à ®–µâÕß ∑”°“√∑¥ Õ∫∑“ß ∂‘ µ‘ ´÷Ë ß ∂‘ µ‘ ∑’Ë „ ™â „ π°“√ ∑¥ Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈∑’πË ¬‘ ¡„™â‚¥¬∑—«Ë ‰ª ‰¥â·°à Kolmogorov-Smirnov test(Lilliefors significance correction) ®–„™â∑¥ Õ∫°“√ ·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈°√≥’∑µ’Ë «— Õ¬à“ß¡’¢π“¥„À≠à(n> 50) ·≈– Shapiro-Wilk test ®–„™â∑¥ Õ∫°“√ ·®°·®ß¢Õߢâ Õ ¡Ÿ ≈ °√≥’ ∑’Ë µ— « Õ¬à “ ß¡’ ¢ π“¥ ‡≈Á°(n≤50)∑—Èßπ’Ⱥ≈°“√∑¥ Õ∫¢Õß∑—Èß Õßµ—« Õ“®®–‰¡àµ√ß°—π‰¥â ∑—ßÈ π’‡È π◊ÕË ß®“° Shapiro-Wilk test ¡’§«“¡‰«µàÕ§à“¢âÕ¡Ÿ≈∑’Ë¡’§«“¡º‘¥ª°µ‘¡“° ®÷ß∑”„Àâ‚Õ°“ ∑’˺≈°“√∑¥ Õ∫®–æ∫«à“¢âÕ¡Ÿ≈¡’ °“√·®°·®ß·∫∫‰¡àª°µ‘‰¥â ‚¥¬ºŸâ«‘®—¬§«√®– æ‘®“√≥“°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈®“°§à“ ∂‘µ‘‡™‘ß æ√√≥π“·≈–°√“ø√à«¡¥â«¬

¢—ÈπµÕπ°“√∑¥ Õ∫ ¡¡µ‘∞“π °“√·®°·®ß


°“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈

¿“æ∑’Ë 1 °“√·®°·®ß·∫∫‡∫⢫“ ·∫∫ª°µ‘ ·≈–·∫∫‡∫â´â“¬ ‡∫⢫“ (skewed to the right À√◊Õ positive skew)

ª°µ‘ (normal)

‡∫â´â“¬ (skewed to the left À√◊Õ negative skew)

°“√∑¥ Õ∫°“√·®°·®ß®–¡’¢—ÈπµÕπ„π °“√∑¥ Õ∫‡™àπ‡¥’¬«°—π°—∫°“√∑¥ Õ∫ ¡¡µ‘∞“π ¥—ßπ’È 1. µ—Èß ¡¡µ‘∞“π ¡ µ‘∞“πÀ≈—°(H0) : √–¥—∫πÈ”µ“≈ „π‡≈◊Õ¥ ¡’°“√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘ ¡¡µ‘ ∞ “π∑“߇≈◊ Õ °(HA) : √–¥—∫ πÈ”µ“≈„π‡≈◊Õ¥ ‰¡à¡°’ “√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘

2. ‡≈◊Õ° ∂‘µ‘∑’Ë„™â „π°“√∑¥ Õ∫ ‡≈◊Õ°„™â ∂‘µ‘ Kolmogorov-Smirnov test À√◊Õ Shapiro-Wilk test 3. °”Àπ¥√–¥—∫π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ∑‘ ’Ë 0.05 4. §”π«≥§à“ ∂‘µ‘·≈– p-value 5. µ—¥ ‘π„®·≈– √ÿªº≈ p-value ≤α · ¥ß«à“ µ—«·ª√ x ‰¡à¡°’ “√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘

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‡°√Á¥§«“¡√Ÿâ...∑“ß ∂‘µ‘ p-value >α · ¥ß«à“ µ—«·ª√ x ¡’°“√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘

”À√—∫°“√∑¥ Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈·≈–°¥

§” —Ëß„π‚ª√·°√¡SPSS 1. ‡ªî¥‚ª√·°√¡ SPSS ·≈–‰ø≈å¢âÕ¡Ÿ≈ „π‡¡πŸ ∫ “√å ‡ ≈◊ Õ ° Analyze➱Descriptive Statistics➱Explore...

2. Àπâ “ µà “ ߧ” —Ë ß Explore „Àâ ‡ ≈◊ Õ ° µ—«·ª√µàÕ‡π◊ËÕß∑’˵âÕß°“√∑¥ Õ∫°“√·®°·®ß „ à≈߉ª„π™àÕß Dependent List (µ—«·ª√µàÕ‡π◊ÕË ß ‡™àπ Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° ‡ªìπµâπ) 1 ´÷Ëß„π∑’Ëπ’ȵ—«·ª√∑’Ë µâÕß°“√∑¥ Õ∫§◊Õ√–¥—∫πÈ”µ“≈„π‡≈◊Õ¥ (FBS)

Continue 5 ➱OK 6 5. º≈≈—æ∏å¢Õß‚ª√·°√¡ SPSS ®“°º≈≈——æ∏å¢Õß‚ª√·°√¡ SPSS æ∫«à“ √ – ¥— ∫ πÈ” µ “ ≈ „ π ‡ ≈◊ Õ ¥ ¡’ §à “ ‡ © ≈’Ë ¬ ‡ ∑à “ °— ∫ 137.4(SD=9.0) ·≈–¡’§à“§«“¡‚¥àß ·≈–§«“¡ ‡∫â‡∑à“°—∫ -0.488 ·≈– 0.089 µ“¡≈”¥—∫ · ¥ß „Àâ ‡ ÀÁ π «à “ √–¥— ∫ πÈ” µ“≈„π‡≈◊ Õ ¥πà “ ®–¡’ ° “√ ·®°·®ßª°µ‘ ´÷Ëß Õ¥§≈âÕß°—∫º≈°“√∑¥ Õ∫ ¡¡µ‘∞“π®“°µ“√“ß Test of Normality ‚¥¬ º≈¢Õß Kolmogorov-Smirnov ¡’ §à “ pvalue=0.200 ·≈–®“° Shapiro-Wilk ¡’§à“ pvalue=0.129 ´÷Ëß¡“°°«à“§à“√–¥—∫π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘ 0.05 ¥—ßπ—Èπ ®÷ß √ÿª‰¥â«à“√–¥—∫πÈ”µ“≈„π ‡≈◊Õ¥¡’°“√·®°·®ß·∫∫ª°µ‘ (¥—ßµ“√“ß)

√ÿª 3. „π™àÕß Display ‡≈◊Õ° Both 2 ·≈– „π‡¡πŸ„Àâ‡≈◊Õ° Plots... 3 4. „π‡¡πŸ Plots ®–ª√“°ØÀπ⓵à“ߥ—ß √Ÿª„Àâ‡≈◊Õ° Normality Plots with tests 4 34

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

‡æ◊ËÕ§«“¡∂Ÿ°µâÕߢÕߺ≈°“√»÷°…“®“° °“√‡≈◊Õ°„™â ∂‘µ‘æ√√≥π“„π°“√𔇠πÕ¢âÕ¡Ÿ≈ ·≈–°“√ √ÿ ª º≈°“√»÷ ° …“®“°°“√„™â ∂‘ µ‘ ∑ ¥ Õ∫‰¥â‡À¡“– ¡ ºŸâ«‘®—¬§«√¡’°“√µ√«® Õ∫°“√ ·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈‡∫◊ÈÕßµâπ°àÕπ∑ÿ°§√—Èß ∑—Èßπ’ÈÕ“® æ‘®“√≥“®“°°√“ø À√◊Õ°“√∑¥ Õ∫∑“ß ∂‘µ‘


°“√µ√«® Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈

Descriptives FBS(mg%)

Statistic 137.4022 135.0703 139.7341 137.3339 137.7900 81.485 9.02692 120.64 158.59 37.95 14.21 .089 -.488

Mean 95% Confidence Interval Lower Bound for Mean Upper Bound 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis

Std.Error 1.16537

.309 .608

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic df Sig. FBS

.093

60

Shapiro-Wilk Statistic df

.200*

.969

60

Sig. .129

a.Lilliefors Significance Correction *.This is a lower bound of the true significance. ‡°’ˬ«°—∫°“√·®°·®ßª°µ‘¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈ À“°æ∫ «à“¢âÕ¡Ÿ≈‰¡à¡’°“√·®°·®ßª°µ‘ ºŸâ«‘®—¬§«√®– ‡≈◊Õ°„™â ∂‘µ‘æ√√≥π“ ·≈– ∂‘µ‘∑¥ Õ∫„Àâ‡À¡“– ¡ ∂â “ ºŸâ «‘ ®— ¬ µâ Õ ß°“√„™â ∂‘ µ‘ ∑ ¥ Õ∫·∫∫Õ‘ ß æ“√“¡‘‡µÕ√å·µà¢Õâ ¡Ÿ≈‰¡à¡°’ “√·®°·®ßª°µ‘ ºŸ«â ®‘ ¬— §«√®–∑”°“√·ª≈ߢâÕ¡Ÿ≈(Transformation)

æ√âÕ¡∑—ßÈ ∑¥ Õ∫°“√·®°·®ß¢ÕߢâÕ¡Ÿ≈∑’‰Ë ¥â∑”°“√ ·ª≈ß·≈â « «à “ ¡’ ° “√·®°·®ßª°µ‘ À √◊ Õ ‰¡à À“° ·ª≈ߢâÕ¡Ÿ≈·≈â«·µà¢âÕ¡Ÿ≈¬—ߧ߉¡à¡’°“√·®°·®ß ª°µ‘ ºŸâ«‘®—¬§«√„™â ∂‘µ‘∑¥ Õ∫·∫∫‰¡àÕ‘ßæ“√“¡‘ ‡µÕ√å

‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß 1.Armitage P., Berry G., and Matthews J.N.S., Statistical method in medical research.4th ed, Oxford: Blackwell; 2002. 2. Beth Dawson-Saunders, Trapp RG. Basic and clinical biostatistics. Prentice Hell International Inc;1990 3.Chan YH. Basic statistics for doctors-Biostatistics 101:Data Presentation. Singapore Med J 2003;44(6):280-5 4.Zar JH. Biostatistical analysis. 4th ed, New Jersey:Prentice-Hall;1999. HEALTH THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH A p r i l - J u n e 2 0 1 1

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √

∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ º≈°“√ª√—∫ª√ÿß ¿“槫“¡‡ªìπÕ¬Ÿà·≈– ¿“æ°“√∑”ß“π¢Õ߇°…µ√°√ µ”∫≈‰∑¬∫ÿ√’ Õ”‡¿Õ∑à“»“≈“ ®—ßÀ«—¥π§√»√’∏√√¡√“™ ¥â«¬‚ª√·°√¡ WIND

®”πߧå ∏π–¿æ ª√.¥. (√–∫“¥«‘∑¬“) ÿ¿“«√√≥ ÿ¢ªí≠ «∑.∫. (Õ“™’«Õπ“¡—¬·≈–§«“¡ª≈Õ¥¿—¬) Õ“∑‘µ¬å ‘ßÀå¢√≥å «∑.∫. (Õ“™’«Õπ“¡—¬·≈–§«“¡ª≈Õ¥¿—¬) ”π—°«‘™“ À‡«™»“ µ√å·≈– “∏“√≥ ÿ¢»“ µ√å ¡À“«‘∑¬“≈—¬«≈—¬≈—°…≥å

∫∑§—¥¬àÕ °“√»÷°…“‡™‘ߪؑ∫—µ‘°“√§√—Èßπ’È¡’«—µ∂ÿª√– ߧå‡æ◊ËÕ ”√«®·≈–»÷°…“º≈°“√ª√—∫ª√ÿß ¿“槫“¡‡ªìπÕ¬Ÿà ·≈–°“√∑”ß“π¢Õ߇°…µ√°√‚¥¬‡∑§π‘§ WIND (Work Improvement in Neighborhood Development) „π¥â“π ¿“æ∑’Ëæ—°Õ“»—¬ Õ“À“√°“√°‘π °“√®—¥°“√§à“„™â®à“¬·≈–§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫‡æ◊ËÕπ∫â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡„π °“√∑”ß“π ·≈–°“√¥Ÿ·≈ ÿ¢¿“æ ∑”°“√ ”√«®·≈–‡√’¬π√Ÿâµ—«Õ¬à“ß°“√®—¥ ¿“槫“¡‡ªìπÕ¬Ÿà·≈– ¿“æ°“√ ∑”ß“π∑’Ë¥’·≈–®ÿ¥∑’˧«√ª√—∫ª√ÿß Õ¬à“ß≈– 3 ®ÿ¥ ¿“¬„π°≈ÿà¡ æ√âÕ¡π”‡ πÕ·ºπ°“√ª√—∫ª√ÿß„π·µà≈–§√—« ‡√◊Õπ·≈–µ‘¥µ“¡º≈°“√ª√—∫ª√ÿßÀ≈—߇¢â“√à«¡‚§√ß°“√ 3 —ª¥“Àå ‚¥¬¡’‡°…µ√°√‡¢â“√à«¡‚§√ß°“√ ®”π«π 20 §√—«‡√◊Õπ º≈°“√»÷°…“ æ∫«à“ ®”π«π§√—«‡√◊Õπ∑’˧«√∑”°“√ª√—∫ª√ÿß ¿“槫“¡‡ªìπÕ¬Ÿà·≈– ¿“æ°“√ ∑”ß“π®“°°“√ ”√«®·≈–§«“¡§‘¥‡ÀÁπ¢Õß ¡“™‘°¿“¬„π°≈ÿà¡¡’∑—ÈßÀ¡¥ 11 §√—«‡√◊Õπ ®”π«π 30 ®ÿ¥∑’˧«√ ª√—∫ª√ÿß º≈°“√ª√—∫ª√ÿßÀ≈—߇¢â“√à«¡‚§√ß°“√ 3 —ª¥“Àå æ∫«à“‡°…µ√°√‰¥âª√—∫ª√ÿ߇ √Á® ‘Èπ∑—ÈßÀ¡¥ 22 ®ÿ¥ ‰¥â·°à ªí≠À“ ¿“æ∫â“π∑’Ëæ—°Õ“»—¬ 11 ®ÿ¥ √Õß≈ß¡“¥â“π ¿“æ·«¥≈âÕ¡„π°“√∑”ß“π·≈–Õ“À“√°“√°‘π ¥â“π ≈– 5 ®ÿ¥ ·≈–‰¥âª√—∫ª√ÿß°“√®—¥∑”∫—≠™’§√—«‡√◊Õπ 1 §√Õ∫§√—« ‚¥¬¿“æ√«¡‡°…µ√°√ “¡“√∂ª√—∫ª√ÿß ¿“槫“¡‡ªìπÕ¬Ÿà·≈–°“√∑”ß“π¥â«¬«‘∏’°“√∑’Ëßà“¬Ê ‚¥¬„™â°≈¬ÿ∑∏å°“√¡’ à«π√à«¡·≈–‡∑§π‘§ WIND Õ’°∑—Èß “¡“√∂‡√’¬π√Ÿâµ—«Õ¬à“ß∑’Ë¥’®“°‡æ◊ËÕπ∫â“π æ√âÕ¡¡’§«“¡§‘¥√‘‡√‘Ë¡·≈–π”∑√—欓°√∑’Ë¡’Õ¬Ÿà¿“¬„π∫â“πÀ√◊Õ∑âÕß ∂‘Ëπ¡“„™â‰¥âÕ¬à“߇À¡“– ¡ §” ”§—≠: °“√ª√—∫ª√ÿß ¿“æ°“√∑”ß“π, ‡°…µ√°√, WIND

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Output of Safety, Health and Working Conditions Improvement among Farmers by WIND Program, Thaiburi, Thasala District, Nakhon Si Thammarat Province Chamnong Thanapop Ph.D. (Epidemiology) Supawan Sukpan B.Sc. (Occupational Health and Safety) Arthit Singkhorn B.Sc. (Occupational Health and Safety) School of Allied Health Sciences and Public Health, Walailak University

Abstract This study was conducted among twenty farmers based on willingness to join the research in order to explore and improve safety, health and working conditions using Working Improvement in Neighbourhood Development (WIND). All subjects attended participatory training workshop such as walk-through with the checklist at workplace and family dwelling, group discussion based on the checklist results and present improvement idea to come up with a list of three priority actions for improvement. Based on group discussions, it was found that eleven of farmersû households needed improvement in safety, health and working conditions. After 3 weeks of the training, these trained farmers implemented 22 of 30 improvements needed. There were: 11 improvements in safe use electricity and family dwelling, 5 improvements in both working condition and food sanitations, and only one improvement in family accounting, In conclusion, the trained farmers can learn and share practical improvement ideas in their group. They can implement improvements with own initiatives by using locally available and low-cost materials to improve the quality of their lives and work as following WIND technique. Keyword: Working conditions improvement, Farmers, WIND

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0 3 3 1

20 17 17 19

2 4 6

18 16 14

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20 20 20

THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH A p r i l - J u n e 2 0 1 1

41


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4. ¿“æ·«¥≈âÕ¡„π°“√∑”ß“π (µàÕ) 4.10 „™âÕÿª°√≥åªÑÕß°—πÕ—πµ√“¬ à«π∫ÿ§§≈ ‡™àπ ∂ÿß¡◊Õ Àπâ“°“° ªÑÕß°—π “√‡§¡’ 4.11 ¡’°“√∑”§«“¡ –Õ“¥¡◊Õ √à“ß°“¬ ·≈–‡ ◊Èպⓠ∑—π∑’À≈—ß ®“°„™â “√‡§¡’„π·µà≈–§√—Èß 5. °“√¥Ÿ·≈ ÿ¢¿“æ 5.1 ¡’°“√ «¡„ à‡ ◊ÈÕ·¢π¬“«·≈–À¡«°¢≥–∑”ß“π°≈“ß·¥¥ 5.2 ¡’°“√ «¡√Õ߇∑â“À√◊ÕÕÿª°√≥åÕ◊ËπÊ ‡æ◊ËÕªÑÕß°—πÕ—πµ√“¬·≈– ªÑÕß°—π‚√§∑’ËÕ“®‡°‘¥¢÷Èπ√–À«à“ß∑”ß“π 5.3 ¡’∑’Ë„π√à¡„Àâπ—Ëßæ—°„π∫√‘‡«≥∑’Ë∑”ß“π 5.4 ¡’‡«≈“À¬ÿ¥æ—°„π√–À«à“ß™à«ß‡«≈“∑”ß“π 5.5 ¡’πÈ” –Õ“¥‰«â„™â¥◊Ë¡√–À«à“ß∑”ß“πÕ¬à“ßæÕ‡æ’¬ß 5.6 ¡’ÀâÕß â«¡„°≈â∫√‘‡«≥∑’Ë∑”ß“π·≈–µâÕßÀà“ß®“°·À≈àßπÈ”

®”π«π§√—«‡√◊Õπ ‰¡à¡/’ µâÕß ‰¡àµâÕß ‰¡à„™â ª√—∫ª√ÿß ª√—∫ª√ÿß

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14

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20

15

5

0

20

20 20

0 0

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20 20

14 17 20 20

6 3 0 0

0 0 0 0

20 20 20 20

µ“√“ß∑’Ë 2 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õß°“√ª√—∫ª√ÿß ¿“槫“¡‡ªìπÕ¬Ÿà·≈– ¿“æ°“√∑”ß“π¢Õ߇°…µ√

À¡«¥ Õ“À“√°“√°‘π ¿“æ∫â“πÀ√◊Õ∑’Ëæ—°Õ“»—¬ °“√®—¥°“√§à“„™â®à“¬ ¿“æ·«¥≈âÕ¡„π°“√∑”ß“π √«¡

®”π«π (√âÕ¬≈–) ®ÿ¥∑’˵âÕߪ√—∫ª√ÿß ®ÿ¥∑’ˉ¥âª√—∫ª√ÿß 7 (23.3) 13 (43.3) 2 (6.7) 8 (26.7) 30 (100.0)

§—¥·¬°¢¬–ÕÕ°‡ªìπ¢¬–‡ªï¬° ¢¬–·Àâß ·≈–¢¬– Õ—πµ√“¬ ‡æ◊ËÕßà“¬µàÕ°“√°”®—¥ ∫“ߧ√—«‡√◊Õπ‰¥â 𔇻…Õ“À“√ „∫‰¡â ·≈–¡Ÿ≈ —µ«å¡“∑”ªÿܬÀ¡—° ‡æ◊ËÕ„™âª√–‚¬™πå„π°“√‡æ“–ª≈Ÿ°„π§√—«‡√◊Õπ ∫“ß §√—«‡√◊Õπ‰¥â§—¥·¬°·≈–√«∫√«¡¢¬–‰«â¢“¬ - ¥â“πÕ“À“√°“√°‘π Õÿª°√≥凧√◊ËÕß §√—«‡§√◊ËÕß„™â«“ß°√–®“¬µ“¡®ÿ¥µà“ßÊ ‰¡à‰¥â·¬° µ“¡ª√–‡¿∑¢Õß°“√„™âß“π ´÷Ë߬“°µàÕ°“√À¬‘∫„™â ‡°…µ√°√‰¥âª√—∫ª√ÿß‚¥¬®—¥‡°Á∫Õÿª°√≥凧√◊ËÕß 42

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

5 (71.4) 11 (84.6) 1 (50.0) 5 (62.5) 22 (73.3)

®ÿ¥∑’¬Ë ß— ‰¡à‰¥â ª√—∫ª√ÿß 2 (28.5) 2 (15.3) 1 (50.0) 3 (37.5) 8 (26.6)

§√—«·¬°µ“¡ª√–‡¿∑°“√„™âß“π ‰¥â·°à ‡§√◊ËÕߪ√ÿß √ «— µ ∂ÿ ¥‘ ∫ À√◊ Õ à « πª√–°Õ∫‡æ◊Ë Õ „™â ª √–°Õ∫ Õ“À“√‰«â „ π∫√‘ ‡ «≥‡¥’ ¬ «°— π ‡æ◊Ë Õ ßà “ ¬µà Õ °“√ ª√–°Õ∫Õ“À“√ ‡§√◊ËÕߧ√—«™π‘¥∑’Ë¡’ÀŸ·¢«π ‡™àπ À¡âÕ °√–∑– ‰¥â®—¥‡°Á∫‚¥¬·¢«π∫π√“«µ–ªŸ∑’Ë µÕ°µ‘¥°—∫ºπ—ß∑’Ë –Õ“¥ ‚¥¬π” à«π∑’Ë„™â„ àÕ“À“√ À—π‡¢â“ºπ—߇æ◊ÕË ªÑÕß°—π°“√ªπ‡ªóÕô π¢ÕßΩÿπÉ ≈–ÕÕß ”À√—∫‡§√◊ËÕߧ√—«™π‘¥∑’ˉ¡à¡’ÀŸ·¢«π ‡™àπ ∑—ææ’ µ–À≈‘« ‰¥â®—¥‡°Á∫‰«â„π¿“™π–À√◊Õ„ à‰«â„πµ–°√â“


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The Evaluation on Application of Clean Technology for Efficient Utilization of Boiler in Nakornping Hospital Prakit Prakhunkorn

General Management Officer, Senior Professional Level

Nakornping Hospital ,Chiang Mai

Abstract The purpose of this quasi-experimental study was to compare before and after application of clean technology for efficiency utilization of boiler in Nakornping Hospital to assess the feasibility of applying alternatives to improve boiler efficiency. The tools used for this study were the initial status review form and questionnaires. Data were collected from March to May 2010. The data collection was carried out by inspection and an assessment of clean technology used. In addition , problems and obstacle were investigated using brainstorming. The result of this study revealed that the appropriate alternatives after application of clean technology comprised of improvement of combustion, steam leakers repairing and blow down controlling. After implementation, the boiler efficiency increased from 75% to 84.7%, diesel consumption decreased was 3,711 liters per month which was equivalent to saving of 113,750 bath per month, and waste produced from boiler also decreased. The results showed that application of clean technology improved the boiler efficiency and also saved cost and energy. The important key successes were the support and great efforts from the top manager and working team , good management administration by proper operation, adequate budget allocation and the cooperation of personel in all levels. Keywords : Clean Technology / Boiler / combustion

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°“√ª√–‡¡‘πº≈°“√„™â‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥‡æ◊ËÕ°“√ª√—∫ª√ÿߪ√– ‘∑∏‘¿“æÀ¡âÕ‰ÕπÈ”„π‚√ß欓∫“≈π§√æ‘ߧå

µ“√“ß∑’Ë 1 √“¬°“√‡¥‘π ”√«® ¢âÕ —߇°µ

·π«∑“ß·°â ‰¢

1. ∑àÕ‰ÕπÈ”√—«Ë 2. Õÿª°√≥å·≈°‡ª≈’Ë¬π§«“¡√âÕπ ∑’ˇ§√◊ËÕßÕ∫ºâ“™”√ÿ¥∫àÕ¬ Ê 3. “¬¬“ß¡’πÈ”√—«Ë 4. ‰ â°√Õߪíö¡≈¡Õÿ¥µ—π 5. πÈ”§Õπ‡¥π‡ ∑∂Ÿ°ª≈àÕ¬∑‘Èß 6. æ∫°äÕ°πÈ”√—«Ë

‡ª≈’ˬπ«“≈嫉ÕπÈ”, ·°â‰¢√Õ¬√—Ë« µ√«® Õ∫§«“¡¥—π‰ÕπÈ”∑’Ë„™â°—∫‡§√◊ËÕßÕ∫ºâ“ ‡ª≈’ˬπÀ√◊ÕÕÿ¥√Õ¬√—Ë« ∑”§«“¡ –Õ“¥‰ â°√Õß π”πÈ”§Õπ‡¥π‡ ∑°≈—∫¡“„™â„À¡à ‡ª≈’ˬπ°äÕ°πÈ”

≈Ÿ°∫“»°å‡¡µ√ °“√„™â‰øøÑ“‡©≈’ˬ 19,301 Àπ૬/ ‡¥◊Õπ √“§“‰øøÑ“‡©≈’ˬÀπ૬≈– 3.29 ∫“∑ ‡©≈’ˬ ºŸâªÉ«¬ 1 §π¡’°“√„™â‰øøÑ“ 129 Àπ૬ °“√„™â πÈ”¡—π¥’‡´≈ ”À√—∫À¡âÕ‰ÕπÈ” ‡©≈’ˬ 11,833 ≈‘µ√/ ‡¥◊Õπ √“§“§à“πÈ”¡—π¥’‡´≈‡©≈’¬Ë ≈‘µ√≈– 25.75 ∫“∑ ‡©≈’ˬºŸâªÉ«¬ 1 §π¡’°“√„™âπÈ”¡—π¥’‡´≈‡æ◊ËÕ´—°ºâ“ Õ∫ºâ“ ·≈–Õÿª°√≥åª√“»®“°‡™◊ÕÈ ”À√—∫À¡âÕ‰ÕπÈ” 3.79 ≈‘µ√ ¥—ß· ¥ß„πµ“√“ß∑’Ë 2 1.2.3 °“√®— ¥ ≈”¥— ∫ §«“¡ ”§— ≠ ®“°°“√ª√–‡¡‘π‡∫◊ÈÕßµâπ ® “ ° º ≈ ° “ √ µ √ « ® ª √ – ‡ ¡‘ π ‡ ∫◊È Õ ß µâ π

‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥ ‰¥âπ”¡“®—¥≈”¥—∫§«“¡ ”§—≠ ‚¥¬æ‘®“√≥“®“°‡°≥±å º≈°√–∑∫‡™‘߇∑§π‘§ ´÷Ëß ‡πâπ„π‡√◊ÕË ßª√– ‘∑∏‘¿“æ°“√∑”ß“π¢ÕßÀ¡âÕ‰ÕπÈ” ‚¥¬‡©æ“–°“√ª√—∫ª√ÿߪ√– ‘∑∏‘¿“æ°“√‡º“‰À¡â °“√§«∫§ÿ¡°“√‚∫≈å«¥“«πå °“√´àÕ¡√Õ¬√—Ë«¢Õß ‰ÕπÈ” ·≈–§«“¡√Ÿâ§«“¡ “¡“√∂¢Õ߇®â“Àπâ“∑’˺Ÿâ ¥Ÿ·≈√–∫∫‰ÕπÈ” º≈°√–∑∫‡™‘߇»√…∞»“ µ√å ‡πâπ „π‡√◊ËÕß¡Ÿ≈§à“ªí®®ÿ∫—π ÿ∑∏‘ (Net Present Value; NPV) Õ—µ√“º≈µÕ∫·∑π ÿ∑∏‘ (Internal Rate of Return; IRR) ·≈–√–¬–‡«≈“§◊π∑ÿπ (Pay Back Period) ·≈–º≈°√–∑∫ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ ‡πâπ„π‡√◊ËÕß

µ“√“ß∑’Ë 2 °“√„™âæ≈—ßß“π„π‚√ß欓∫“≈π§√æ‘ߧå √“¬°“√

°“√„™âπÈ” (Àπ૬=≈Ÿ°∫“»°å‡¡µ√) °“√„™â‰øøÑ“ (Àπ૬=Àπ૬) °“√„™âπÈ”¡—π¥’‡´≈ ”À√—∫À¡âÕπÈ” (Àπ૬=≈‘µ√)

ª√‘¡“≥°“√„™â‡©≈’¬Ë (Àπ૬/‡¥◊Õπ)

√“§“‡©≈’ˬ (∫“∑/Àπ૬)

ª√‘¡“≥°“√„™â‡©≈’¬Ë (Àπ૬µàÕ§π)

19,301

0.47

6.18

403,960

3.29

129

11,833

25.75

3.79

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ‡ªì π °“√ª√–‡¡‘ π º≈°√–∑∫∑’Ë Õ “®‡°‘ ¥ ¢÷È π µà Õ ‘Ë ß ·«¥≈âÕ¡„π¥â“π§ÿ≥¿“æÕ“°“» §ÿ≥¿“æπÈ” ·≈– °“√„™â‡™◊ÈÕ‡æ≈‘ß æ∫«à“ ≈”¥—∫∑’Ë 1 °“√®—¥°“√ æ≈—ßß“π‰øøÑ“ ≈”¥—∫∑’Ë 2 °“√„™âπÈ”¡—π¥’‡´≈ ”À√—∫À¡âÕ‰ÕπÈ” ·≈–≈”¥—∫∑’Ë 3 °“√®—¥°“√πÈ” ¥—ß· ¥ß„πµ“√“ß∑’Ë 3 ·µà‡π◊ËÕß®“°°“√®—¥°“√ æ≈—ßß“π‰øøÑ“¢Õß‚√ß欓∫“≈°”≈—ßÕ¬Ÿà√–À«à“ß °“√¥”‡π‘ π °“√ ®÷ ß ‡≈◊ Õ °∑’Ë ® –∑”°“√ª√–‡¡‘ π

≈–‡Õ’ ¬ ¥°“√„™â æ ≈— ß ß“π®“°πÈ” ¡— π ¥’ ‡ ´≈ ”À√— ∫ À¡âÕ‰ÕπÈ” ‡π◊Ë Õ ß®“°º≈°√–∑∫‡™‘ ß ‡∑§π‘ § ‡ªì π µ— « °”Àπ¥ª√– ‘∑∏‘¿“æ¢ÕßÀ¡âÕ‰ÕπÈ” º≈°√–∑∫ ¥â“π‡»√…∞»“ µ√凪ìπ‡§√◊ËÕß®Ÿß„®ºŸâ∫√‘À“√ ·≈– º≈°√–∑∫¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡‡ªìπ‡√◊ËÕß∑’Ë‚√ß欓∫“≈ „À⧫“¡ ”§—≠‡ªìπª°µ‘Õ¬Ÿà·≈â«

µ“√“ß∑’Ë 3 °“√®—¥≈”¥—∫§«“¡ ”§—≠®“°°“√ª√–‡¡‘π‡∫◊ÈÕßµâπ √“¬°“√

πÈ” ‰øøÑ“ πÈ”¡—π¥’‡´≈ ( ”À√—∫À¡âÕ‰ÕπÈ”) §–·ππ∂à«ßπÈ”Àπ—°

º≈°√–∑∫‡™‘ß ‡∑§π‘§ A

º≈°√–∑∫‡™‘ß ‡»√…∞»“ µ√å B

º≈°√–∑∫ ‘Ëß º≈√«¡§–·ππ ·«¥≈âÕ¡ (Ax3)+(Bx2)+(Cx1) C

1 2 1

1 3 2

2 2 2

3

2

1

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3 1 2

À¡“¬‡Àµÿ: §–·ππ∂à«ßπÈ”Àπ—°¢ÕßÀπ૬ߓπ°”Àπ¥„Àâ º≈°√–∑∫‡™‘߇∑§π‘§ ‡∑à“°—∫ 3 º≈°√–∑∫‡™‘߇»√…∞»“ µ√å ‡∑à“°—∫ 2 º≈°√–∑∫ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ ‡∑à“°—∫ 1

1.3 °“√ª√–‡¡‘π≈–‡Õ’¬¥ (Assessment) ®“°°“√‡¥‘π ”√«®æ∫«à“ 1.3.1 ∂“π∑’˵—Èß À¡âÕ‰ÕπÈ”¢Õß ‚√ß欓∫“≈µ—ÈßÕ¬Ÿà∑‘»µ–«—πµ°¢Õß‚√ß欓∫“≈ ‚¥¬µ—ÈßÕ¬Ÿà„π à«π π—∫ πÿπ∫√‘°“√√—°…“欓∫“≈ ¢Õß‚√ß欓∫“≈ ≈—°…≥–‡ªìπÕ“§“√™—Èπ‡¥’¬« ºπ—ß ªŸπ 2 ¥â“π à«π∑’ˇÀ≈◊Õ‡ªìπ≈Ÿ°°√ß À≈—ߧ“ Ÿß „™â °√–‡∫◊ÈÕß¡ÿßÀ≈—ߧ“ ¡’°“√√–∫“¬Õ“°“»§àÕπ¢â“ߥ’ ‚≈àß ·≈–‚ª√àß 1.3.2 √“¬≈–‡Õ’¬¥À¡âÕ‰ÕπÈ” ‡ªìπ À¡âÕ‰ÕπÈ”™π‘¥ À¡âÕ‰ø·∫∫·π«πÕπ ¬’ÀË Õâ York52

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

Shipley √ÿàπ 27424 º≈‘µªï §.». 2000 ‚¥¬∫√‘…—∑ ‡§ ∑’ ‡Õ™ ¢π“¥ 100 ·√ß¡â“ º≈‘µ‰ÕπÈ” 1.5 µ—π µàÕ™—«Ë ‚¡ß (1,500 °°./™¡.) æ◊πÈ ∑’√Ë ∫— §«“¡√âÕπ 400 µ“√“ßøÿ µ „™â πÈ” ¡— π ¥’ ‡ ´≈‡ªì 𠇙◊È Õ ‡æ≈‘ ß 25.9 ·°≈≈Õπ/™¡. «—¥Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ Front End 150 Õß»“ ‡´≈‡´’¬ Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ Rear End 250 Õß»“‡´≈‡´’¬ Õÿ≥À¿Ÿ¡µ‘ «— À¡âÕ‰ÕπÈ” 50-70 Õß»“‡´≈‡´’¬ §«“¡ ¥—π 100 psi °“√„™âß“π‚¥¬‡©≈’¬Ë 8 ™—«Ë ‚¡ß/«—π ‰¡à¡’ √–∫∫ÕÿàππÈ”ªÑÕπ µ√«® Õ∫ª√– ‘∑∏‘¿“æ°“√‡º“ ‰À¡â‰¥â 78 ‡ªÕ√凴Áπµå Õÿ≥À¿Ÿ¡‘‰Õ‡ ’¬ 300 Õß»“ ‡´≈‡´’¬ Õÿ≥À¿Ÿ¡‘·«¥≈âÕ¡ 41.1 Õß»“‡´≈‡´’¬


°“√ª√–‡¡‘πº≈°“√„™â‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥‡æ◊ËÕ°“√ª√—∫ª√ÿߪ√– ‘∑∏‘¿“æÀ¡âÕ‰ÕπÈ”„π‚√ß欓∫“≈π§√æ‘ߧå

ÕÕ°´‘ ‡ ®π„π°ä “ ´‰Õ‡ ’ ¬ 7.1 ‡ªÕ√å ‡ ´Á π µå §“√å∫Õπ‰¥ÕÕ°‰´¥å„π°ä“´‰Õ‡ ’¬ 12 ‡ªÕ√凴Áπµå §à“§«“¡√âÕπ¢Õ߇™◊ÈÕ‡æ≈‘ß 10,500 kCal/kg 1.3.3 ¿“æ°“√∑”ß“π¢ÕßÀ¡âÕ‰Õ πÈ” ¿“æ∑—«Ë ‰ª æ∫«à“ ¿“æ¢Õßµ—«À¡âÕ‰ÕπÈ” ªí¡ö πÈ”·≈–Õÿª°√≥姫∫§ÿ¡√–¥—∫πÈ” Burner ·≈– √–∫∫‰øøÑ“ Õ¬Ÿà„π ¿“æª°µ‘ ·µà‡¡◊ËÕ∑”°“√µ√«® Õ∫‚¥¬«‘∏’ Hydrostatic Test ª√“°Ø«à“ ¡’ πÈ”´÷¡√—Ë«∑’Ë®ÿä∫ª≈“¬∑àÕ‰ø‡≈Á° ’¢Õ߇ª≈«‰ø·≈– ’¢Õߧ«—π æ∫«à“ §«— π ®“°ª≈à Õ ß‰Õ‡ ’ ¬ ¡’ ’ ¢ “« ‡ª≈«‰ø¡’ ° “√ ‡§≈◊ËÕπ‰À«√ÿπ·√ß¡’§«—π ’¢“« ¿“æ©π«π¢Õß∑àÕ à߉ÕπÈ” Õ¬Ÿà„π ¿“æ¥’ æ∫«à“¡’°“√√—Ë«‰À≈¢Õ߉ÕπÈ” 2 ®ÿ¥§◊Õ √—Ë« ®“°ª≈“¬∑àÕ∑’ˉ¡à‰¥âµàÕ‡¢â“Õÿª°√≥å„™â‰ÕπÈ” ‡ âπ ºà“»Ÿπ¬å°≈“ߪ√–¡“≥ 5 ¡‘≈≈‘‡¡µ√ ·≈–∑àÕÀ≈—ß ‡§√◊ÕË ß´—°ºâ“‡ âπºà“»Ÿπ¬å°≈“ߪ√–¡“≥ 2 ¡‘≈≈‘‡¡µ√ °“√µ√«®«— ¥ §ÿ ≥ ¿“æµ√«®«— ¥ §ÿ≥¿“æπÈ” æ∫«à“ πÈ”ªÑÕπ ¡’ TDS 137 ppm Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ 30 Õß»“‡´≈‡´’¬ ·≈–πÈ”„πÀ¡âÕπÈ” TDS 288 ppm Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ 110 Õß»“‡´≈‡´’¬

1.4 °“√»÷ ° …“§«“¡‡ªì 𠉪‰¥â ‚§√ß°“√‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥ (Feasibility Study) 1.4.1 ∑“߇≈◊Õ°‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥ º≈°“√ª√–™ÿ¡√–¥¡ ¡Õß æ∫«à“ ¡’ ∑“߇≈◊Õ° 5 ∑“߇≈◊Õ° ‰¥â·°à 1. °“√ª√—∫ª√ÿß ª√– ‘∑∏‘¿“æ°“√‡º“‰À¡â 2. °“√≈¥°“√ Ÿ≠‡ ’¬ §«“¡√âÕπºà“πºπ—ßÀ¡âÕ‰ÕπÈ” 3. °“√§«∫§ÿ¡°“√ ‚∫≈å«¥“«πå 4. °“√´àÕ¡√Õ¬√—Ë«¢Õ߉ÕπÈ” ·≈– 5. Àÿâ¡©π«π°—𧫓¡√âÕπ °“√æ‘®“√≥“∑“߇≈◊Õ° ‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥·≈–‚Õ°“ ¥—ß· ¥ß„πµ“√“ß∑’Ë 4 ´÷Ëß “¡“√∂∑”‰¥â∑—π∑’ 3 ∑“߇≈◊Õ° ‰¥â·°à °“√ ª√—∫ª√ÿߪ√– ‘∑∏‘¿“æ°“√‡º“‰À¡â °“√§«∫§ÿ¡ °“√‚∫≈å«¥“«πå ·≈–°“√´àÕ¡√Õ¬√—Ë«¢Õ߉ÕπÈ” 1.4.2 °“√ª√–‡¡‘𧫓¡‡À¡“– ¡ ·≈–§«“¡‡ªìπ‰ª‰¥â ®“°°“√ª√–™ÿ ¡ √–¥¡ ¡Õ߉¥â §— ¥ ‡≈◊ Õ °∑“߇≈◊ Õ °‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥‚¥¬æ‘ ® “√≥“ ‡©æ“–∑“߇≈◊Õ°∑’Ë “¡“√∂∑”‰¥â∑—π∑’√à«¡°—∫°“√ »÷°…“‡æ‘Ë¡‡µ‘¡π”¡“ª√–‡¡‘𧫓¡‡À¡“– ¡·≈– §«“¡‡ªì 𠉪‰¥â „π¥â “ πª√– ‘ ∑ ∏‘ ¿ “æ∑—È ß °“√

µ“√“ß∑’Ë 4 °“√æ‘®“√≥“∑“߇≈◊Õ°‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥·≈–‚Õ°“

∑“߇≈◊Õ°‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥ 1. ª√—∫ª√ÿߪ√– ‘∑∏‘¿“æ°“√‡º“‰À¡â 2. ≈¥°“√ Ÿ≠‡ ’¬§«“¡√âÕπºà“πºπ—ßÀ¡âÕ‰ÕπÈ” 3. §«∫§ÿ¡°“√‚∫≈å«¥“«πå 4. ´àÕ¡√Õ¬√—Ë«¢Õ߉ÕπÈ”‚¥¬‡©æ“–Õ¬à“߬‘Ëß ∫√‘‡«≥«“≈å«·≈–¢âÕµàÕµà“ßÊ 5. Àÿâ¡©π«π°—𧫓¡√âÕπ à«π¢ÕßÀ¡âÕ‰ÕπÈ” ∑’˵àÕ‡¢â“Õÿª°√≥å∑’Ë„™â‰ÕπÈ” §«“¡¬“« ª√–¡“≥ 1 øÿµ

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ª√—∫ª√ÿߪ√– ‘∑∏‘¿“æ°“√‡º“‰À¡â °“√§«∫§ÿ¡ °“√‚∫≈å«¥“«πå ·≈–°“√´àÕ¡√Õ¬√—Ë«¢Õ߉ÕπÈ” ¡’ §«“¡‡À¡“– ¡·≈–‡ªì 𠉪‰¥â ¡ “°∑’Ë ÿ ¥ ‡¡◊Ë Õ æ‘®“√≥“„π·µà≈–ª√–‡¥Áπ æ∫«à“ª√–‡¥Áπ¡’§–·ππ „π√–¥— ∫ ‡À¡“– ¡¡“° ‰¥â · °à °“√ª√— ∫ ª√ÿ ß ª√– ‘∑∏‘¿“æ°“√‡º“‰À¡â·≈–°“√´àÕ¡√Õ¬√—Ë«¢Õß ‰ÕπÈ” ”À√—∫ª√–‡¥Áπ∑’Ë¡’§–·ππ„π√–¥—∫‡À¡“– ¡ª“π°≈“ß ‰¥â·°à 1) °“√§«∫§ÿ¡°“√‚∫≈å«¥“«πå ´÷Ëß TDS ∑’˵√«®«—¥‰¥âµË”°«à“‡°≥±å§«“¡‡À¡“– ¡¡“° ·≈– 2) §«“¡√Ÿâ§«“¡ “¡“√∂¢Õ߇®â“ Àπâ “ ∑’Ë ºŸâ § «∫§ÿ ¡ √–∫∫‡æ√“–„π°“√∫”√ÿ ß √— ° …“ À¡âÕ‰ÕπÈ”·≈–·°â‰¢ªí≠À“‡∫◊ÈÕßµâπ¬—ßµâÕßÕ“»—¬ §Ÿà ¡◊ Õ · ≈ – §” · π – π” ® “ ° ºŸâ ‡ ™’Ë ¬ « ™ “ ≠ ¥â “ 𠇻√…∞»“ µ√å ∑—Èß°“√ª√—∫ª√ÿߪ√– ‘∑∏‘¿“æ°“√ ‡º“‰À¡â °“√§«∫§ÿ¡°“√‚∫≈å«¥“«πå ·≈–°“√´àÕ¡ √Õ¬√—Ë«¢Õ߉ÕπÈ” ¡’§«“¡‡À¡“– ¡·≈–‡ªìπ‰ª‰¥â ¡“°∑’Ë ÿ¥ ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“„π·µà≈–ª√–‡¥Áπ æ∫«à“∑ÿ° ª√–‡¥Áπ¡’§–·ππ„π√–¥—∫‡À¡“– ¡¡“° ∑—Èß NPV IRR ·≈– Payback Period ¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ ¡’ §«“¡‡À¡“– ¡·≈–‡ªìπ‰ª‰¥â¡“°∑’Ë ÿ¥ ‡æ√“–‡¡◊ËÕ ª√– ‘ ∑ ∏‘ ¿ “æ°“√‡º“‰À¡â ¡∫Ÿ √ ≥å °Á ® –ª≈à Õ ¬ ¡≈æ‘… Ÿà ‘Ëß·«¥≈âÕ¡πâÕ¬ Õÿ≥À¿Ÿ¡‘πÈ”®“°∑àÕπÈ”∑‘Èß ®“°À¡âÕ‰ÕπÈ”‡¡◊ÕË ∫”∫—¥·≈⫉¡à‡°‘π¡“µ√∞“π ·≈– °“√„™â‡™◊ÈÕ‡æ≈‘ß≈¥≈ß ·≈–¥â“π°“√∫√‘À“√®—¥°“√ ∑—Èßπ‚¬∫“¬¥â“π‡∑§‚π‚≈¬’ –Õ“¥ °“√ π—∫ πÿπ ¥â“π∫ÿ§≈“°√«— ¥ÿ/Õÿª°√≥å/ ·≈–ß∫ª√–¡“≥ °“√ ◊ÕË “√·≈–«‘∏°’ “√ ◊ÕË “√ °“√®—¥µ—ßÈ §≥–°√√¡°“√/ ¡’ ° “√ª√–™ÿ ¡ √–¥¡ ¡Õß/µ‘ ¥ µ“¡ª√–‡¡‘ π º≈ ∑—»π§µ‘∑’Ë¥’µàÕ‚§√ß°“√ §«“¡√Ÿâ¢ÕߺŸâ∫√‘À“√·≈–ºŸâ ∑’ˇ°’ˬ«¢âÕßæ∫«à“¡’§«“¡‡À¡“– ¡·≈–‡ªìπ‰ª‰¥â ¡“°∑’ Ë ¥ÿ ‡¡◊ÕË ‡ª√’¬∫‡∑’¬∫§«“¡‡À¡“– ¡∑—ßÈ 4 ¥â“π æ∫«à“∑—ßÈ ¥â“πª√– ‘∑∏‘¿“æ ¥â“π‡»√…∞»“ µ√å ¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ ·≈–¥â“π∫√‘À“√®—¥°“√ ¡’§«“¡‡À¡“– ¡·≈–§«“¡‡ªì 𠉪‰¥â ¡ “°∑’Ë ÿ ¥ ‚¥¬¥â “ π 54

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

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¿“«– Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ®—ßÀ«—¥√“™∫ÿ√’

Metabolic Syndrome of Health Personnel in Photharam Hospital,Ratchaburi Province Wanlee Theeranantachai Photharam Hospital Ratchaburi Province

Registered Nurse

Abstract The objective of this research was to study the metabolic syndrome among health personnel in Photharam Hospital, Ratchaburi Province. This descriptive research use data from the result of annual health examination in 2009. The sample group includes 717 health personnel who were working in Photharam Hospital and underwent annual health examination. Data analysis was obtained by means of percentage, mean and standard deviation. It was found that most of the sample group received annual health examination was from the Household Hygiene Center, there were more female than male, aged over 35 years and the abnormality mostly found was allergy. Moreover, most of this group had normal BMI, waist size and normal blood pressure level. While, in terms of the laboratory result, it was also found that they had normal HDLc, TG and FBS. When considered the metabolic syndrome in 43 health personnel who had a waist size more than the standard criteria, it was found that the majority of the sample group were working in the Household Hygiene Center and Financial Unit, more female than male, aged over 35 years and they had a history of hypertension, BMI over 25.00, blood pressure level less than 130/85 mm.Hg controlled by anti-hypertension drugs. In terms of the laboratory result, it was found that the majority of the sample group had abnormal HDLc, TG and FBS. Annual study of health and metabolic syndrome in personnel should be conducted so as to compare health status and increase health awareness; particularly in the group of abnormal results. Various activities should be performed in harmony of individual lifestyle to improve good health and decrease metabolic syndrome.

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ §◊Õ Àπ૬ߓπ»Ÿπ¬å√°— …凧À– √—∫∫√‘°“√ √âÕ¬≈– 7.9 √Õß≈ß¡“§◊ Õ °≈ÿà ¡ ß“π‡¿ — ™ °√√¡ √— ∫ ∫√‘ ° “√ √âÕ¬≈– 5.7 »—≈¬°√√¡ √—∫∫√‘°“√ √âÕ¬≈– 4.2 ·≈– Àπ૬ߓπÕ◊πË Ê µ“¡≈”¥—∫ ‡¡◊ÕË ®”·π°µ“¡‡æ» æ∫ «à“°≈ÿ¡à µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ‡ªìπ‡æ»À≠‘ß √âÕ¬≈– 78.5 ‡æ»™“¬ √âÕ¬≈– 21.5 πÕ°®“°π’Èæ∫«à“ °≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’Õ“¬ÿ 35 ªï·≈– Ÿß°«à“ √âÕ¬≈– 57.2 ·≈–°≈ÿà¡∑’Ë¡’Õ“¬ÿπâÕ¬°«à“ 35 ªï √âÕ¬≈– 42.8

‚¥¬°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß ¡’Õ“¬ÿ‡©≈’ˬ 38.42 ªï Õ“¬ÿµË” ÿ¥ ‡∑à“°—∫ 19 ªï ·≈–Õ“¬ÿ Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 60 ªï °“√¡’ ‚√§ª√–®”µ—« æ∫«à“ °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ‡ªìπ ‚√§¿Ÿ¡‘·æâ √âÕ¬≈– 28.7 √Õß≈ß¡“§◊Õ ‚√§§«“¡ ¥—π‚≈À‘µ Ÿß √âÕ¬≈– 24.0 ‰¢¡—π„π‡ âπ‡≈◊Õ¥ Ÿß √âÕ¬≈– 10.5 ·≈–‚√§Õ◊ËπÊ º≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï 2552 ¢Õß ∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡

µ“√“ß∑’Ë 1 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õß°“√µ√«® ÿ¢¿“æ∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡®”·π°µ“¡ ≈—°…≥– à«π∫ÿ§§≈ ≈—°…≥– à«π∫ÿ§§≈ Àπ૬ߓπ 1 »Ÿπ¬å√—°…凧À– 2 ‡¿ —™°√√¡ 3 »—≈¬°√√¡ 4 Õ“¬ÿ√°√√¡À≠‘ß 5 °ÿ¡“√‡«™°√√¡ 6 °“√‡ß‘π·≈–æ— ¥ÿ 7 ºŸâªÉ«¬πÕ° 8 Õ“¬ÿ√°√√¡™“¬ 9 ICU 10 ÀâÕßºà“µ—¥ 11 Õÿ∫—µ‘‡Àµÿ ©ÿ°‡©‘π 12 LAB 13 ®à“¬°≈“ß 14 ∑—πµ°√√¡ 15 æ—≤π“√–∫∫∫√‘°“√ ÿ¢¿“æ 16 Õ◊ËπÊ ‡æ» ™“¬ À≠‘ß Õ“¬ÿ πâÕ¬°«à“ 35 ªï 35 ªï·≈– Ÿß°«à“ Mean = 38.42 S.D. = 10.15 Min = 19.00 Max = 60.00 62

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

®”π«π 717 57 41 30 28 25 25 24 24 23 23 23 21 20 18 13 322

N = 717 √âÕ¬≈– 100.0 7.9 5.7 4.2 3.9 3.5 3.5 3.3 3.3 3.2 3.2 3.2 2.9 2.8 2.5 1.8 45.1

154 563

21.5 78.5

307 410

42.8 57.2


¿“«– Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ®—ßÀ«—¥√“™∫ÿ√’

µ“√“ß∑’Ë 1 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õß°“√µ√«® ÿ¢¿“æ∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡®”·π°µ“¡ ≈—°…≥– à«π∫ÿ§§≈ (µàÕ) ≈—°…≥– à«π∫ÿ§§≈ ª√–«—µ‘ ‚√§ª√–®”µ—« (1 §πæ∫¡“°°«à“ 1 ‚√§) ¿Ÿ¡‘·æâ §«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ‰¢¡—π„π‡≈◊Õ¥ Ÿß °√–‡æ“–Õ“À“√·≈–≈”‰ â ‡∫“À«“π °≈â“¡‡π◊ÈÕ °√–¥Ÿ°·≈–¢âÕ ÀÕ∫À◊¥ ‰¡‡°√π ‰∑√Õ¬¥å À—«„®·≈–À≈Õ¥‡≈◊Õ¥ ¡Õßµ’∫ ‚≈À‘µ®“ß·≈–G6 PD ‰«√— µ—∫Õ—°‡ ∫∫’ ¡–‡√Á߇µâ“π¡ ‚√§‰µ Õ◊ËπÊ ‡™àπ ‡°“µå ≈¡™—° º‘«Àπ—ß Micro Adenoma Pituitary Gland

º≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï 2552 ¢Õß ∫ÿ § ≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ª√–°Õ∫¥â « ¬ ¥—™π’¡«≈°“¬ (BMI) √Õ∫‡Õ« §«“¡¥—π‚≈À‘µ §«“¡¥—π‚≈À‘µ√à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡ ¥— π ‚≈À‘ µ √–¥— ∫ ‡Õ™-¥’ - ·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ (HDLc) √–¥—∫‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å (TG) ·≈– √–¥—∫ πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√(FBS) ®“°°“√»÷°…“ (µ“√“ß∑’Ë 2) æ∫«à“°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’√–¥—∫¥—™π’¡«≈°“¬ (BMI) µË”°«à“ 25.00 √âÕ¬≈– 70.8 ·≈–√–¥—∫¥—™π’¡«≈°“¬ 25.00 ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 29.2 ‚¥¬°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß ¡’ ¥—™π’¡«≈°“¬‡©≈’ˬ 23.16 ¥—™π’¡«≈°“¬µË” ÿ¥ ‡∑à“°—∫ 15.24 ·≈–¥—™π’¡«≈°“¬ Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 37.95

®”π«π

√âÕ¬≈–

201 49 41 18 17 15 13 10 9 8 8 3 2 2 2 4

100.0 28.7 24.0 10.5 9.9 8.8 7.6 5.8 5.3 4.7 4.7 1.8 1.2 1.2 1.2 2.3

‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“√Õ∫‡Õ« æ∫«à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π „À≠à¡√’ Õ∫‡Õ«ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ßπâÕ¬°«à“ 32.0 π‘«È À√◊Õ 80 ‡´πµ‘‡¡µ√ ‡æ»™“¬πâÕ¬°«à“ 36.0 π‘«È À√◊Õ 90 ‡´πµ‘‡¡µ√ √âÕ¬≈– 73.1 ·≈–√Õ∫‡Õ«‡°‘π§à“ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß 32.0 π‘È«À√◊Õ 80 ‡´πµ‘‡¡µ√ ¢÷Èπ‰ª ‡æ»™“¬ 36.0 π‘È« À√◊Õ 90 ‡´πµ‘‡¡µ√ ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 26.9 ‚¥¬°≈ÿ¡à µ—«Õ¬à“ß¡’√Õ∫‡Õ«‡©≈’¬Ë 30.30 √Õ∫‡Õ«µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 21.00 π‘È« ·≈– √Õ∫‡Õ« Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 47.00 π‘È« §«“¡¥—π‚≈À‘µ æ∫«à“ °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’§«“¡¥—π‚≈À‘µ µË”°«à“ 130/85 mm.Hg √â Õ ¬≈– 89.5 ·≈–130/85 mm.Hg ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 10.5 °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß∑’Ë¡’ ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß·≈–‰¥â√—∫¬“≈¥§«“¡¥—π

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ µ“√“ß∑’Ë 2 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õߺ≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ º≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï

®”π«π

N = 717 √âÕ¬≈–

√–¥—∫¥—™π’¡«≈°“¬ : BMI < 25.00 ≥ 25.00 Mean = 23.16 S.D. = 4.04 Min = 15.24 Max = 37.95

671 475 196

100.0 70.8 29.2

√–¥—∫√Õ∫‡Õ« (π‘È«) ‡æ»À≠‘ß < 32.0 / ‡æ»™“¬ < 36.0 ‡æ»À≠‘ß ≥ 32.0 / ‡æ»™“¬ ≥ 36.0 Mean = 30.30 S.D. = 4.03 Min = 21.00 Max = 47.00

635 464 171

100.0 73.1 26.9

√–¥—∫§«“¡¥—π‚≈À‘µ (mm.Hg) < 130/85 ≥ 130/85

677 606 71

100.0 89.5 10.5

°“√‰¥â√—∫¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ ‰¡à‰¥â√—∫¬“ ‰¡à¡’ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ‰¥â√—∫¬“ ¡’ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß

677 676 41

100.0 94.3 5.7

√–¥—∫§«“¡¥—π‚≈À‘µ (mm.Hg) √à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ < 130/85 ·≈–‰¡àæ∫ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ≥ 130/85 √à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ

679 588 91

100.0 86.6 13.4

√–¥—∫ HDLc (mg./dl.) ‡æ»À≠‘ß > 50.0 / ‡æ»™“¬ > 40.0 ‡æ»À≠‘ß ≤ 50.0 / ‡æ»™“¬ ≤ 40.0 Mean = 54.81 S.D. = 12.14 Min = 24.00 Max = 94.00

399 271 128

100.0 67.9 32.1

√–¥—∫ TG (mg./dl.) < 150 ≥ 150 Mean = 118.79 S.D. = 105.99 Min = 37.00 Max = 1719.00

399 318 81

100.0 79.7 20.3

√–¥—∫ FBS (mg./dl.) < 100 ≥ 100 Mean = 92.30 S.D. = 25.41 Min = 51.00 Max = 365.00

395 365 30

100.0 82.5 17.5

¿“«– Metabolic Syndrome ‡ªìπ ‰¡à‡ªìπ

350 43 307

100.0 12.3 87.7

64

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


¿“«– Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ®—ßÀ«—¥√“™∫ÿ√’

æ∫√âÕ¬≈– 5.7 ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“√–¥—∫§«“¡¥—π‚≈À‘µ √à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ æ∫ «à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’§«“¡¥—π‚≈À‘µ µË”°«à“ 130/85 mm.Hg ·≈–‰¡à¡ª’ √–«—µ§‘ «“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß √âÕ¬≈– 86.6 ·≈–§«“¡¥—π‚≈À‘µ 130/85 mm.Hg ¢÷Èπ‰ª √à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ √âÕ¬≈– 13.4 ”À√—∫º≈µ√«®∑“ßÀâÕߪؑ∫—µ‘°“√ æ∫«à“ °≈ÿ¡à µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠ࡇ’ Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß 50.0 ¡°./¥≈. ¢÷È𠉪 ‡æ»™“¬ 40.0 ¡°./¥≈. ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 67.9 ·≈–¡’‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ µË”°«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß 50.0 ¡°./¥≈.·≈–µË”°«à“ ‡æ»™“¬ 40.0 ¡°./¥≈.·≈–µË”°«à“ √âÕ¬≈– 32.1 ‚¥¬°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß¡’‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ ‡©≈’¬Ë 54.81 ¡°./¥≈. ‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 24.0 ¡°./¥≈. ·≈–‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 94.0 ¡°./¥≈. ‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å æ∫ «à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å Õ¬Ÿà„π √–¥—∫ª°µ‘ §◊յ˔°«à“150 ¡°./¥≈. √âÕ¬≈– 79.7 ·≈–¡’‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å ߟ °«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ 150 ¡°./ ¥≈. ¢÷Èπ‰ª√âÕ¬≈– 20.3 ‚¥¬°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß ¡’‰µ√°≈’ ‡´Õ‰√¥å ‡©≈’ˬ 118.79 ¡°./¥≈. ‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 37.00 ¡°./¥≈. ·≈–‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 1719.00 ¡°./¥≈. √–¥—∫πÈ”µ“≈ ¢≥–Õ¥Õ“À“√ æ∫«à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’ πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√ Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ª°µ‘ §◊յ˔°«à“ 100 ¡°./¥≈. √âÕ¬≈– 82.5 ·≈–¡’πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥ Õ“À“√ Ÿß°«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ 100 ¡°./¥≈. ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 17.5 ‚¥¬°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß¡’√–¥—∫πÈ”µ“≈¢≥– Õ¥Õ“À“√ ‡©≈’ˬ 92.30 ¡°./¥≈. √–¥—∫πÈ”µ“≈ ¢≥–Õ¥Õ“À“√ µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 51.00 ¡°. /¥≈. ·≈– √–¥—∫πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√ Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 365.00 ¡°./¥≈. ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“ ¿“«– Metabolic Syn-

drome µ“¡‡°≥±å¢Õß Àæ—π∏å‡∫“À«“π‚≈° (International Diabetes Federation) ´÷Ë ß æ‘®“√≥“¿“«–Õâ«π≈ßæÿß∑ÿ°√“¬√à«¡°—∫§«“¡º‘¥ ª°µ‘ ∑“ß Metabolism Õ’°Õ¬à“ßπâÕ¬ ÕߢâÕ„π ’Ë ¢âÕ ®“°°“√»÷°…“æ∫«à“ °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ‰¡àæ∫¿“«– Metabolic Syndrome √âÕ¬≈– 87.7 ·≈–æ∫¿“«– Metabolic Syndrome √âÕ¬≈– 12.3 ‡¡◊ÕË æ‘®“√≥“ ¿“«– Metabolic Syndrome µ“¡‡°≥±å¢Õß Àæ—π∏å‡∫“À«“π‚≈°(International Diabetes Federation) ´÷Ë ß æ‘ ® “√≥“ ¿“«–Õâ«π≈ßæÿß∑ÿ°√“¬‚¥¬∑ÿ°§π¡’√Õ∫‡Õ«µ—Èß·µà 32 π‘È«À√◊Õ 80 ‡´πµ‘‡¡µ√¢÷Èπ‰ª „π‡æ»À≠‘ß ·≈– √Õ∫‡Õ«µ—Èß·µà 36 π‘È«À√◊Õ 90 ‡´πµ‘‡¡µ√¢÷Èπ‰ª„π ‡æ»™“¬ √à«¡°—∫§«“¡º‘¥ª°µ‘ ∑“ß Metabolism Õ’°Õ¬à“ßπâÕ¬ ÕߢâÕ„π ’Ë¢âÕ ®“°°“√»÷°…“æ∫«à“ ∫ÿ § ≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ æ∫«à “ ¡’ ¿ “«– Metabolic Syndrome ®”π«π 43 §π µ—«·ª√ ∑’Ë𔇠πÕª√–°Õ∫¥â«¬¢âÕ¡Ÿ≈ à«π∫ÿ§§≈ ‰¥â·°à Àπ૬ߓπ ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ‡æ» ·≈– Õ“¬ÿ ¢âÕ¡Ÿ≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï ‰¥â·°à ¥—™π’¡«≈ °“¬ (BMI) §«“¡¥—π‚≈À‘µ §«“¡¥—π‚≈À‘µ√à«¡ °—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ√–¥—∫ ‡Õ™¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ √–¥—∫‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å ·≈– √–¥—∫πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√ ®“°°“√»÷°…“ (µ“√“ß∑’Ë 3) æ∫«à“°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ªØ‘∫µ— ß‘ “π„πÀπ૬ߓπ√—°…凧À– √â Õ ¬≈– 18.6 √Õß≈ß¡“§◊ Õ °“√‡ß‘ π ·≈–æ— ¥ÿ √âÕ¬≈– 14.0 欓∏‘«‘∑¬“§≈‘π‘° √âÕ¬≈– 9.3 ·≈– Àπ૬ߓπÕ◊ËπÊ µ“¡≈”¥—∫ ‡æ»À≠‘ß¡“°°«à“‡æ» ™“¬ √âÕ¬≈– 81.4 °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’Õ“¬ÿ 35 ªï·≈– Ÿß°«à“√âÕ¬≈– 97.7 Õ“¬ÿ‡©≈’ˬ 48.67 ªï Õ“¬ÿ πâÕ¬ ÿ¥‡∑à“°—∫ 34 ªï Õ“¬ÿ¡“° ÿ¥‡∑à“°—∫ 60 ªï ·≈– °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß √âÕ¬≈– 69.8

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ®“°°“√»÷°…“ (µ“√“ß∑’Ë 4) æ∫«à“°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß∑’Ë¡’¿“«– Metabolic Syndrome √–¥—∫ ¥—™π’¡«≈°“¬ (BMI) µË”°«à“ 25.00 √âÕ¬≈– 16.3 ·≈–√–¥—∫¥—™π’¡«≈°“¬ 25.00 ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 83.7 ‚¥¬°≈ÿ¡à µ—«Õ¬à“ß ¡’¥™— π’¡«≈°“¬‡©≈’¬Ë 28.40 ¥—™π’ ¡«≈°“¬µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 23.34 ·≈–¥—™π’¡«≈°“¬ Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 37.95 ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“‡ âπ√Õ∫‡Õ« æ∫ «à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß ¡’√Õ∫‡Õ«‡©≈’ˬ 35.38 π‘È« √Õ∫ ‡Õ«µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 32.00 π‘È« ·≈– √Õ∫‡Õ« Ÿß ÿ¥

‡∑à“°—∫ 42.00 π‘È« §«“¡¥—π‚≈À‘µ æ∫«à“°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’§«“¡¥—π‚≈À‘µ µË”°«à“ 130/ 85 mm.Hg √âÕ¬≈– 64.3 ·≈–130/85 mm.Hg ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 35.7 °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß∑’Ë¡’ª√–«—µ‘§«“¡ ¥—π‚≈À‘µ Ÿß·≈–‰¥â√—∫¬“≈¥§«“¡¥—π æ∫√âÕ¬≈– 30.2 ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“√–¥—∫§«“¡¥—π‚≈À‘µ√à«¡°—∫ °“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ æ∫«à“°≈ÿà¡ µ— « Õ¬à “ ß à « π„À≠à ¡’ § «“¡¥— π ‚≈À‘ µ 130/85 mm.Hg ¢÷È π ‰ª √à « ¡°— ∫ °“√√— ∫ ª√–∑“π¬“≈¥

µ“√“ß∑’Ë 3 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡∑’¡Ë ¿’ “«– Metabolic Syndrome ®”·π°µ“¡ ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π∫ÿ§§≈ N = 43 ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π∫ÿ§§≈ Àπ૬ߓπ √—°…凧À– °“√‡ß‘π·≈–æ— ¥ÿ 欓∏‘«‘∑¬“§≈‘π‘° ®à“¬°≈“ß æ‘‡»… Õ“¬ÿ√°√√¡™“¬ ‡¿ —™°√√¡ ‡«™√–‡∫’¬π ¬“π¬πµå ÀâÕߧ≈Õ¥·≈–Ω“°§√√¿å Õ◊ËπÊ ‰¥â·°à æ—≤π“√–∫∫∫√‘°“√ ÿ¢¿“æ ‚¿™π“°“√ Ÿµ‘π√’‡«™°√√¡ ºŸâªÉ«¬πÕ° ∑—πµ°√√¡ «‘ —≠≠’ ‰µ‡∑’¬¡ ‡æ» ™“¬ À≠‘ß Õ“¬ÿ πâÕ¬°«à“ 35 ªï 35 ªï·≈– Ÿß°«à“ Mean = 48.26 S.D. = 6.41 Min = 34.00 Max = 59.00 ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ‡ªìπ ‰¡à‡ªìπ

66

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

®”π«π

√âÕ¬≈–

43 8 6 4 3 3 2 2 2 2 2 9

100.0 18.6 14.0 9.3 7.0 7.0 4.7 4.7 4.7 4.7 4.7 20.6

43 8 35 43 1 42

100.0 18.6 81.4 100.0 2.3 97.7

43 30 13

100.0 69.8 30.2


¿“«– Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ®—ßÀ«—¥√“™∫ÿ√’

µ“√“ß∑’Ë 4 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡∑’¡Ë ¿’ “«– Metabolic Syndrome ®”·π°µ“¡ º≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï N = 43 √âÕ¬≈–

º≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï

®”π«π

√–¥—∫¥—™π’¡«≈°“¬ : BMI < 25.00 ≥ 25.00 Mean = 28.40 S.D. = 3.13 Min = 23.34 Max = 37.95 √–¥—∫√Õ∫‡Õ« (π‘È«) ‡æ»À≠‘ß ≥ 32.0 / ‡æ»™“¬ ≥ 36.0 Mean = 35.37 S.D. = 2.60 Min = 32.00 Max = 42.00 √–¥—∫§«“¡¥—π‚≈À‘µ (mm.Hg) < 130/85 ≥ 130/85 °“√‰¥â√—∫¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ ‰¡à‰¥â√—∫¬“ ‰¡à¡’ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ‰¥â√—∫¬“ ¡’ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß √–¥—∫§«“¡¥—π‚≈À‘µ (mm.Hg) √à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ < 130/85 ·≈–‰¡àæ∫ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ≥ 130/85 √à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ √–¥—∫ HDLc (mg./dl.) ‡æ»À≠‘ß > 50.0 / ‡æ»™“¬ > 40.0 ‡æ»À≠‘ß ≤ 50.0 / ‡æ»™“¬ ≤ 40.0 Mean = 45.07 S.D. = 9.63 Min = 28.00 Max = 72.00 √–¥—∫ TG (mg./dl.) < 150 ≥ 150 Mean = 221.12 S.D. = 251.43 Min = 63.00 Max = 1719.00 √–¥—∫ FBS (mg./dl.) < 100 ≥ 100 28 65.1 Mean = 122.40 S.D. = 58.68 Min = 83.00 Max = 365.00

43 7 36

100.0 16.3 83.7

43 43

100.0 100.0

42 27 15 43 30 13 43 19 24 43 11 32

100.00 64.3 35.7 100.0 69.8 30.2 100.0 44.2 55.8 100.0 25.6 74.4

43 15 28

100.0 34.9 65.1

43 15

100.0 34.9

§«“¡¥—π‚≈À‘µ √âÕ¬≈– 55.8 §«“¡¥—π‚≈À‘µ µË”°«à“ 130/85 mm.Hg ·≈–‰¡à¡ª’ √–«—µ§‘ «“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß √âÕ¬≈– 44.2 ”À√—∫º≈µ√«®∑“ßÀâÕߪؑ∫—µ‘°“√ æ∫«à“

°≈ÿ¡à µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ Õ¬Ÿà„π√–¥—∫µË”°«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß 50.0 ¡°./¥≈.·≈–µË”°«à“ ‡æ»™“¬ 40.0 ¡°./¥≈.·≈– µË”°«à“ √âÕ¬≈– 74.4 ·≈–√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ 50.0 ¡°./¥≈. ¢÷Èπ‰ª ‡æ»™“¬ 40.0 ¡°. /¥≈. ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 25.6 ‚¥¬°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß¡’‡Õ™-¥’·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ ‡©≈’ˬ 45.07 ¡°./¥≈. ‡Õ™¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 28.0 ¡°./ ¥≈. ·≈–‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 72.0 ¡°./¥≈. ‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å æ∫«à“ °≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ Ÿß °«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ 150 ¡°./¥≈. ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 65.1 ·≈–√–¥—∫ª°µ‘ §◊յ˔°«à“150 ¡°./¥≈. √âÕ¬ ≈– 34.9 ‚¥¬°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß ¡’‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å ‡©≈’ˬ 221.12 ¡°./¥≈. ‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 63.00 ¡°./¥≈. ·≈–‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 1719.00 ¡°./¥≈. √–¥—∫πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√ (FBS) æ∫«à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’πÈ”µ“≈¢≥– Õ¥Õ“À“√ Ÿß°«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ 100 ¡°./¥≈. ¢÷È𠉪 √âÕ¬≈– 65.1 ·≈–πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√ Õ¬Ÿà„π √–¥—∫ª°µ‘ §◊յ˔°«à“ 100 ¡°./¥≈. √âÕ¬≈– 34.9 ‚¥¬ °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß ¡’√–¥—∫πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√ ‡©≈’¬Ë 122.40 ¡°./¥≈. √–¥—∫πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√ µË” ÿ¥‡∑à“°—∫ 83.00 ¡°./¥≈. ·≈–√–¥—∫πÈ”µ“≈ ¢≥–Õ¥Õ“À“√ Ÿß ÿ¥‡∑à“°—∫ 365.00 ¡°./¥≈.

√ÿª·≈– Õ¿‘ª√“¬º≈ ·≈–¢âÕ‡ πÕ·π– °“√»÷°…“§√—Èßπ’È¡’«—µ∂ÿª√– ߧå‡æ◊ËÕ»÷°…“ ¿“«– Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß æ¬“∫“≈‚æ∏“√“¡ ®—ßÀ«—¥√“™∫ÿ√’ §≥–ºŸâ«‘®—¬ ‰¥â ‡°Á∫√«∫√«¡¢âÕ¡Ÿ≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï 2552 ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ®”π«π 717 §π ·≈â«π”¢âÕ¡Ÿ≈∑’‰Ë ¥â¡“«‘‡§√“–Àå¥â«¬ ∂‘µ‡‘ ™‘ßæ√√≥π“ ´÷Ë߉¥â·°à Õ—µ√“ à«π√âÕ¬≈– §à“‡©≈’ˬ‡≈¢§≥‘µ ·≈– §à“‡∫’ˬ߇∫π¡“µ√∞“π ‚¥¬ √ÿªº≈°“√»÷°…“ ¥—ßπ’È

√ÿªº≈°“√»÷°…“ º≈°“√»÷°…“æ∫«à“ °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß∑’ˉ¥â√—∫ 68

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

°“√µ√«® ÿ¢¿“æ®”π«π¡“°∑’Ë ÿ¥ §◊Õ Àπà«¬ß“π »Ÿπ¬å√—°…凧À– √Õß≈ß¡“§◊Õ °≈ÿà¡ß“π‡¿ —™°√√¡ »—≈¬°√√¡ ·≈–Àπ૬ߓπÕ◊ËπÊ °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß ‡ªìπ ‡æ»À≠‘ß ¡“°°«à“‡æ»™“¬ à«π„À≠à ¡’Õ“¬ÿ 35 ªï ·≈– Ÿß°«à“ ‚√§ª√–®”µ—«∑’Ëæ∫¡“°∑’Ë ÿ¥§◊Õ ‚√§ ¿Ÿ¡‘·æâ √Õß≈ß¡“§◊Õ ‚√§§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß ‰¢¡—π „π‡≈◊Õ¥ Ÿß ·≈–‚√§Õ◊ËπÊ πÕ°®“°π’È æ∫«à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’ ¥—™π’¡«≈°“¬(BMI) Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ª°µ‘ §◊յ˔°«à“ 25.00 ¡’√Õ∫‡Õ«ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ßπâÕ¬°«à“ 32.0 π‘«È ‡æ»™“¬πâÕ¬°«à“ 36.0 ¡’§«“¡¥—π‚≈À‘µ µË”°«à“ 130/85 mm.Hg °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß∑’Ë¡’ª√–«—µ‘§«“¡ ¥—π‚≈À‘µ Ÿß·≈–‰¥â√∫— ¬“≈¥§«“¡¥—π æ∫√âÕ¬≈– 5.7 ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“√–¥—∫§«“¡¥—π‚≈À‘µ√à«¡°—∫°“√√—∫ ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ æ∫«à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’§«“¡¥—π‚≈À‘µ µË”°«à“ 130/85 mm.Hg ·≈–‰¡à¡’ª√–«—µ‘§«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß º≈µ√«®∑“ßÀâÕߪؑ∫—µ‘°“√ æ∫«à“°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à¡’‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß 50.0 ¡°./¥≈. ¢÷È𠉪 ‡æ»™“¬ 40.0 ¡°./¥≈. ¢÷πÈ ‰ª ¡’‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ µË”°«à“150 ¡°./¥≈. ¡’√–¥—∫ πÈ” µ“≈¢≥–Õ¥Õ“À“√Õ¬Ÿà „ π√–¥— ∫ ª°µ‘ §◊ Õ µË” °«à“100 ¡°./¥≈. ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“ ¿“«– Metabolic Syndrome µ“¡‡°≥±å ¢Õß Àæ—π∏å‡∫“À«“π‚≈° (International Diabetes Federation)´÷Ë ß æ‘®“√≥“¿“«–Õâ«π≈ßæÿß∑ÿ°√“¬‚¥¬∑ÿ°§π¡’√Õ∫ ‡Õ«µ—Èß·µà 32 π‘È«À√◊Õ 80 ‡´πµ‘‡¡µ√¢÷Èπ‰ª „π ‡æ»À≠‘ ß ·≈–√Õ∫‡Õ«µ—È ß ·µà 36 π‘È « À√◊ Õ 90 ‡´πµ‘‡¡µ√¢÷Èπ‰ª„π‡æ»™“¬ √à«¡°—∫§«“¡º‘¥ª°µ‘ ∑“ß Metabolism Õ’°Õ¬à“ßπâÕ¬ ÕߢâÕ„π ’¢Ë Õâ ®“° °“√»÷°…“ æ∫«à“°≈ÿ¡à µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à‰¡àæ∫¿“«– Metabolic Syndrome √âÕ¬≈– 87.7 ·≈–æ∫¿“«– Metabolic Syndrome √âÕ¬≈– 12.3 À√◊Õ 43 §π


¿“«– Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ®—ßÀ«—¥√“™∫ÿ√’

‡¡◊ÕË æ‘®“√≥“ ¿“«– Metabolic Syndrome µ“¡‡°≥±å¢Õß Àæ—π∏å‡∫“À«“π‚≈°(International Diabetes Federation) ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß æ¬“∫“≈‚æ∏“√“¡∑—Èß 43 §π ´÷Ëß°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß∑ÿ° §π¡’√Õ∫‡Õ«‡°‘π§à“∑’Ë°”Àπ¥¥—ß°≈à“« æ∫«à“°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ªØ‘∫µ— ß‘ “π„πÀπ૬ߓπ√—°…凧À– °“√‡ß‘π·≈–æ— ¥ÿ ‡ªìπ‡æ»À≠‘ß¡“°°«à“‡æ»™“¬ ∑—ÈßÀ¡¥¡’Õ“¬ÿ 34 ªï¢÷Èπ‰ª ·≈– à«π„À≠à ¡’ª√–«—µ‘ §«“¡¥—π‚≈À‘µ Ÿß πÕ°®“°π’È°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π „À≠à¡’√–¥—∫¥—™π’¡«≈°“¬ 25.00 ¢÷Èπ‰ª ¡’§«“¡ ¥— π ‚≈À‘ µ µË” °«à “ 130/85 mm.Hg ·µà ‡ ¡◊Ë Õ æ‘ ® “√≥“√–¥— ∫ §«“¡¥— π ‚≈À‘ µ √à « ¡°— ∫ °“√√— ∫ ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ æ∫«à“°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’§«“¡¥—π‚≈À‘µ 130/85 mm.Hg ¢÷È𠉪 √à«¡°—∫°“√√—∫ª√–∑“π¬“≈¥§«“¡¥—π‚≈À‘µ ”À√—∫º≈µ√«®∑“ßÀâÕߪؑ∫—µ‘°“√ æ∫«à“°≈ÿà¡ µ—«Õ¬à“ß à«π„À≠à ¡’‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈ Õ¬Ÿà„π√–¥—∫µË”°«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß 50.0 ¡°./¥≈.·≈–µË”°«à“ ‡æ»™“¬ 40.0 ¡°./¥≈.·≈– µË”°«à“ ‰µ√°≈’‡´Õ‰√¥å Õ¬Ÿ„à π√–¥—∫ Ÿß°«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ 150 ¡°./¥≈. ¢÷Èπ‰ª √–¥—∫πÈ”µ“≈¢≥–Õ¥ Õ“À“√ (FBS) Ÿß°«à“√–¥—∫ª°µ‘ §◊Õ 100 ¡°./ ¥≈. ¢÷Èπ‰ª

Õ¿‘ª√“¬º≈ °“√»÷°…“¿“«– Metabolic Syndrome ‚¥¬„™â‡°≥±å¢Õß NCEP ATPIII ·≈–‡ âπ√Õ∫ ‡Õ«¢Õߧπ‡Õ‡™’ ¬ ¢Õß∫ÿ § ≈“°√‚√ß欓∫“≈ ‚æ∏“√“¡æ∫«à“ ¡’¿“«–¥—ß°≈à“« √âÕ¬≈– 12.3 ´÷Ëß æ∫πâÕ¬°«à“°“√»÷°…“¢Õß Interasia ∑’Ë»÷°…“„π ª√–™“°√‰∑¬∑—Ë«ª√–‡∑»∑’ËÕ“¬ÿµ—Èß·µà 35 ªï¢÷Èπ‰ª ®”π«π 5,091 √“¬ æ∫§«“¡™ÿ°√âÕ¬≈– 29.3 ‚¥¬ „™â‡°≥±å‡¥’¬«°—π „π∑”πÕ߇¥’¬«°—π¬—ßæ∫«à“ ¿“«–Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß

欓∫“≈‚æ∏“√“¡æ∫πâ Õ ¬°«à “ °“√»÷ ° …“„π ª√–™“°√°≈ÿࡵà“ßÊ Õ“∑‘ √“¬ß“π°“√«‘®—¬‡√◊ËÕß ‚√§Õâ « π≈ßæÿ ß „πºŸâ ¡ “√— ∫ ∫√‘ ° “√µ√«® ÿ ¢ ¿“æ ª√–®”ªï ≥ ‚√ß欓∫“≈ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“滟π¬å Õπ“¡—¬∑’Ë 9 æ‘…≥ÿ‚≈° æ.».2551®”π«π 206 √“¬ ¡’ºŸâ‰¥â√—∫°“√«‘π‘®©—¬‚√§Õâ«π≈ßæÿß √âÕ¬≈– 32.1 æπ—°ß“π°“√‰øøÑ“ΩÉ“¬º≈‘µ„π°√ÿ߇∑æœ ‡¡◊ËÕ ªïæ.».2538 Õ“¬ÿ√–À«à“ß 35 - 54 ªï ®”π«π 3,499 √“¬ æ∫§«“¡™ÿ°¢Õß Metabolic Syndrome √âÕ¬≈– 21.5 ¢≥–∑’Ë¢âÕ¡Ÿ≈¢Õߪ√–‡∑» ‘ߧ‚ª√åæ∫ √âÕ¬≈– 17.9 à«πª√–‡∑» À√—∞Õ‡¡√‘°“§«“¡™ÿ° ¢Õß‚√§π’È æ ∫‰¥â ª √–¡“≥√â Õ ¬≈– 25 ¢Õß ª√–™“°√∑—Èߪ√–‡∑» πÕ°®“°π’È∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ æ∫¿“«– Metabolic Syndrome „π‡æ»À≠‘ß ¡“°°«à“‡æ»™“¬ Õ¥§≈âÕß°—∫°“√»÷°…“¢Õß Interasia ∑’Ë»÷°…“„πª√–™“°√‰∑¬∑—Ë«ª√–‡∑» ·≈–√“¬ß“π°“√«‘®—¬‡√◊ËÕß‚√§Õâ«π≈ßæÿß„πºŸâ¡“√—∫ ∫√‘°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï ≥ ‚√ß欓∫“≈ àß ‡ √‘¡ ÿ¢¿“滟π¬åÕπ“¡—¬∑’Ë 9 æ‘…≥ÿ‚≈° æ.».2551 ·µà‰¡à Õ¥§≈âÕß°—∫°“√»÷°…“°≈ÿࡪ√–™“°√æπ—° ß“π°“√‰øøÑ“ΩÉ“¬º≈‘µ„π°√ÿ߇∑æœ ‡¡◊ËÕªïæ.». 2538 ´÷Ëßæ∫¿“«– Metabolic Syndrome „π ‡æ»™“¬¡“°°«à“‡æ»À≠‘ß à«π§«“¡º‘¥ª°µ‘„π 4 ¢âÕ¢ÕßMetabolic Syndrome ∑’Ëæ∫‰¥â∫àÕ¬¡“°∑’Ë ÿ¥ æ∫ Õ¥§≈âÕß°—π ∑—ßÈ °“√»÷°…“¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ °“√ »÷°…“¢Õß Interasia ∑’Ë»÷°…“„πª√–™“°√‰∑¬∑—Ë« ª√–‡∑» ·≈–√“¬ß“π°“√«‘®—¬‡√◊ËÕß‚√§Õâ«π≈ßæÿß„π ºŸâ ¡ “√— ∫ ∫√‘ ° “√µ√«® ÿ ¢ ¿“æª√–®”ªï ≥ ‚√ß æ¬“∫“≈ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“滟π¬åÕπ“¡—¬∑’Ë 9 æ‘…≥ÿ‚≈° §◊Õ¿“«–∑’Ë√–¥—∫‡Õ™-¥’-·Õ≈ ‚§‡≈ ‡µÕ√Õ≈µË” ‡™à𠇥’¬«°—π §◊Õ√âÕ¬≈– 32.1 ¡“°°«à“√âÕ¬≈– 50 ·≈– √âÕ¬≈– 85.0 µ“¡≈”¥—∫

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“‡ âπ√Õ∫‡Õ«µ“¡‡°≥±å¢Õß §π‡Õ‡™’¬ ∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡¡’‡ âπ √Õ∫‡Õ«‡°‘π§à“ª°µ‘ §◊Õ ‡æ»À≠‘ß 32.0 π‘«È À√◊Õ 80 ‡´πµ‘ ‡ ¡µ√¢÷È π ‰ª ‡æ»™“¬ 36.0 π‘È « À√◊ Õ 90 ‡´πµ‘‡¡µ√¢÷Èπ‰ª æ∫√âÕ¬≈– 26.9 ´÷ËßπâÕ¬°«à“ °“√»÷°…“¢Õß Interasia ∑’Ë»÷°…“„πª√–™“°√ ‰∑¬∑—Ë«ª√–‡∑» ·≈– √“¬ß“π°“√«‘®—¬‡√◊ËÕß‚√§ Õâ«π≈ßæÿß„πºŸ¡â “√—∫∫√‘°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï ≥ ‚√ß欓∫“≈ à ß ‡ √‘ ¡ ÿ ¢ ¿“滟 π ¬å Õ π“¡— ¬ ∑’Ë 9 æ‘…≥ÿ‚≈° §◊Õ √âÕ¬≈– 35.8 ·≈– 38.8 µ“¡≈”¥—∫ ®“°°“√»÷°…“¿“«– Metabolic Syndrome ¢Õß∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡ ®—ßÀ«—¥√“™∫ÿ√’ æ.». 2552 ·≈–°“√∑∫∑«π«√√≥°√√¡µà“ßÊ æ∫ «à“∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈‚æ∏“√“¡¡’°“√‡°‘¥¿“«– Metabolic Syndrome §«“¡º‘¥ª°µ‘„π 4 ¢âÕ¢Õß Metabolic Syndrome ∑’Ëæ∫‰¥â∫àÕ¬¡“°∑’Ë ÿ¥ ·≈–‡ âπ√Õ∫‡Õ«∑’ˇ°‘π§à“ª°µ‘ πâÕ¬°«à“ª√–™“°√ °≈ÿà¡Õ◊ËπÊ ∑’Ë¡’°“√»÷°…“‰«â ∑—Èßπ’ÈÕ“®‡ªìπ‡æ√“–‚√ß æ¬“∫“≈‚æ∏“√“¡‡ªìπÀπ÷Ëß„πÕߧå°√∑’˵√–Àπ—° ∂÷ߪí≠À“ ”§—≠¥—ß°≈à“« √«¡∑—È߉¥â¥”‡π‘π°“√ µ“¡π‚¬∫“¬·≈–°≈¬ÿ∑∏åµà“ßÊ ‡æ◊ËÕ à߇ √‘¡·≈– √â“߇ √‘¡¿“«– ÿ¢¿“æ„π√Ÿª·∫∫µà“ßÊ µ√“∫®π ªí®®ÿ∫—πæ√âÕ¡∑—ÈßÀ“·π«∑“ß„À¡àÊ ∑’Ë Õ¥§≈âÕß ·≈–‡À¡“– ¡‡æ◊Ë Õ π”‰ª Ÿà ° “√¡’ ÿ ¢ ¿“æ∑’Ë ¥’ ¢ Õß ∫ÿ§≈“°√„πÕߧå°√

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‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß 1. DeFronzo RA, Ferrannini E. Insulin resistance: a multifaceted syndrome responsible for NIDDM, obesity, hypertension, dyslipidemia and atherosclerotic cardiovascular disease. Diabetes Care 1991;014: 173-9419. 2. Grundy SM, Brewer Jr B, Cleeman JI, et al. Definition of metabolic syndrome: report of the National Heart, Lung and Blood Institute/American Heart Association Conference on scientific issues related to definition. Circulation 2004; 109: 433-8 3. Park YW, Zhu S, Palaniappan L, et al. The metabolic syndrome: prevalence and associated risk factor findings in the US population from the national health and nutrition examination survey, 19881994. Arch Intern Med 2003;163:427-36 4. Deurenberg-Yap M, Yian TB, Kai CS, Deurenberg P, van Staveren WA. Manifestation of cardiovascular risk factors at low levels of body mass index and waist-to-hip ratio in Singaporean Chinese. Asia Pacific J Clin Nutr 1999;8:177-83 5. ™—¬™“≠ ¥’‚√®π«ß»å. Metabolic Syndrome (‚√§Õâ«π≈ßæÿß). “√√“™«‘∑¬“≈—¬Õ“¬ÿ√·æ∑¬å·Ààߪ√–‡∑»‰∑¬ 2549; 23: 5-17. 6.»Ÿπ¬åÕπ“¡—¬∑’Ë 9 æ‘…≥ÿ‚≈°.‚√§Õâ«π≈ßæÿß„πºŸ¡â “√—∫∫√‘°“√µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï ≥ ‚√ß欓∫“≈ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“滟π¬åÕπ“¡—¬∑’Ë 9 æ‘…≥ÿ‚≈° æ.».2551(ÕÕπ‰≈πå). ◊∫§âπ®“° :http://hpc9.anamai.moph.gp.th/resrarch index.php? option=com_content&task=view&id=85&Itemid=48 [2 ¡’π“§¡ 2553] HEALTH

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Health status of students in an ages risk from the discotheque noise exposure. Virat Prawantao Tongpad Donhaoraw Pensri Phawshap Kobchock Wuttichodwanitkit Setha Sutapreeda The Office of Disease Prevention and Control No.9 Phisanuloke Province.

Abstract The objectives of this research were (1) to study the lung function, the audio function and the visual function of students who were at risk from the discotheque noise exposure.(2) to analyze the relationship of those functions by type of school ,personal factors ,and health behavior. 423 students from high level vocational schools were selected using stratified random sampling The instruments used to collect data were the questionnaires and the the lung function, the audio function and the visual function testing instruments. Statistic analysis used were Correlation, Multiple Regression and Logistic Regression tests. The results showed that the average age of students were 18.88, mean of weight was 61.50 kilogram, mean of height was 1.61 meters, 67.30% were women, the knowledge and the attitude at moderate level and high level were 86.0 % and 87.40 % respectively. 7.40 % went to discotheque, the age going to discotheque for the first time was17.44. Regarding health behaviors : 15.10 %, 66.70 %, and 48.00 % of students had smoking, alcohol drinking and exercise habit respectively. 43.30 % of students had mild and moderate level of abnormal lung function 30.80% had abnormal audio function of left ear,37.00% had abnormal audio function of right ear,11.10 % had abnormal visual function. Statistical testing showed that, there were relationship between lung function test and type of school, sex, age , weight ,sleeping, going to discotheque, smoking, alcohol drinking and exercise (p=0.05) And there were not relationship between audio function, visual function and type of school, personal factor and health behavior factors. Keyword : students , discotheque, Noise, lung function, audio function , visual function

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º≈°“√»÷°…“ «‘∏’°“√»÷°…“ °“√«‘®—¬§√—Èßπ’ȇªìπ°“√«‘®—¬·∫∫ ”√«®‡™‘ß «‘‡§√“–Àå¿“§µ—¥¢«“ß(Cross-sectional Analytic Survey) ÿ¡à µ—«Õ¬à“ß·∫∫™—πÈ ¿Ÿ¡‘ (Stratified Random Sampling)„ππ—°‡√’¬π∑’Ë°”≈—ß»÷°…“ “¬ Õ“™’«»÷°…“™—È𠪫 . ªï°“√»÷°…“ 2549-2550 „π ∂“π»÷°…“ 7 ·Ààß ∑’˵—ÈßÕ¬Ÿà„π‡¢µ‡∑»∫“≈‡¡◊Õß æ‘…≥ÿ‚≈° æ‘®‘µ√ Õÿµ√¥‘µ∂å ·æ√à ®”π«π 443 §π ‡§√◊ËÕß¡◊Õ∑’Ë„™â‡ªìπ·∫∫ Õ∫∂“¡ (Question-

¢âÕ¡Ÿ≈∑—Ë«‰ª°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß π— ° ‡√’ ¬ π à « π„À≠à ‡ ªì π ‡æ»À≠‘ ß §‘ ¥ ‡ªì π √âÕ¬≈– 68.3 Õ“¬ÿ 17-22 ªï(‡©≈’ˬ 18.88 ªï ,SD 0.89) πÈ”Àπ—° 38-92 °‘‚≈°√—¡ (‡©≈’ˬ 54.1 °‘‚≈°√—¡,SD 10.1) Ÿß 1.43-1.61(‡©≈’ˬ 1.61 ‡¡µ√,SD 2.6) ∑’ËÕ“»—¬√âÕ¬≈– 96 ‰¡à‰¥âÕ¬Ÿà„°≈â ∂“πª√–°Õ∫°“√ §à“„™â®“à ¬µàÕ‡¥◊Õπ‡©≈’¬Ë 1,542 ∫“∑ ¡’°“√À“√“¬‰¥â‡ √‘¡√–À«à“߇√’¬π√âÕ¬≈– 15.4 ∂“π»÷ ° …“‡√’ ¬ π — ß °— ¥ √— ∞ ∫“≈ √â Õ ¬≈– 85.6

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ‚√߇√’¬πÕ¬Ÿàµ‘¥∂ππ√âÕ¬≈– 77.9 «— ¥ÿ∑’Ë„™â„π°“√ ‡¢’¬π°√–¥“π à«π„À≠à„™âª“°°“‡§¡’§¥‘ ‡ªìπ√âÕ¬≈– 66.9 ºŸâÕÿª°“√–„π°“√»÷°…“‡ªìπ∫‘¥“ À√◊Õ¡“√¥“ √âÕ¬≈– 72.3 ·≈–À“°§à“„™â®à“¬‰¡à‡æ’¬ßæÕ®–¢Õ ®“°ºŸâÕÿª°“√– √âÕ¬≈– 71.9 §«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ ·≈–惵‘°√√¡ √–¥—∫§«“¡√Ÿâ‡°’ˬ«°—∫Õ—πµ√“¬®“°‡ ’¬ß¥—ß æ∫«à“Õ¬Ÿà„π√–¥—∫πâÕ¬ ª“π°≈“ß ·≈–√–¥—∫¡“° ‡∑à“°—∫√âÕ¬≈– 14 ,46.4 ·≈– 39.6 µ“¡≈”¥—∫ à«π ∑— » 𧵑 ‡ ™‘ ß ∫«°‡°’Ë ¬ «°— ∫ ∂“𥑠‚°â ‡ ∏§¢Õß π—°‡√’¬π æ∫«à“Õ¬Ÿà„π√–¥—∫πâÕ¬ ª“π°≈“ß ·≈– √–¥— ∫ ¡“° ‡∑à “ °— ∫ √â Õ ¬≈– 12,69.4 ·≈– 18 惵‘°√√¡∑—Ë«‰ª æ∫«à“ ¡’°“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬πâÕ¬ °«à“ 1 §√—ÈßµàÕ —ª¥“Àå √âÕ¬≈– 52 ‡§¬ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë √âÕ¬≈– 15.1 ‡§¬¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å √âÕ¬≈– 66.7 ·≈– ‡§¬µ√«® ÿ¢¿“æ ª√–®”ªï √âÕ¬ ≈– 15.4 √–¬–‡«≈“°“√πÕπÀ≈—∫‚¥¬‡©≈’¬Ë µàÕ«—π 68 ™—Ë«‚¡ß √âÕ¬≈– 82.61 ‡§¬‡ 欓∫â“/¬“¢¬—π √âÕ¬≈– 0.03 à«π惵‘°√√¡°“√„™â∫√‘°“√¥‘ ‚°â ‡∏§æ∫«à“∫ÿ§§≈„π§√Õ∫§√—«‡§¬‰ª‡∑’¬Ë «¥‘ ‚°â‡∏§ √âÕ¬≈– 18.7 ·≈–π—°‡√’¬π‡§¬‰ª„™â∫√‘°“√¥‘ ‚°â‡∏§ √âÕ¬≈– 37.4 Õ“¬ÿ‡©≈’¬Ë ‡∑’¬Ë «§√—ßÈ ·√° 17.44 ªï ·≈– ∫‘¥“¡“√¥“À√◊ÕºŸâª°§√Õß∑√“∫«à“‰ª‡∑’ˬ«√âÕ¬≈– 31.02 §«“¡∂’Ë„π°“√‰ª¥‘ ‚°â‡∏§ 2 §√—Èß/‡¥◊Õπ ¢÷Èπ‰ª§‘¥‡ªìπ√âÕ¬≈– 17.04 √–¬–‡«≈“‡©≈’ˬ°“√„™â ∫√‘°“√ 2 ™—Ë«‚¡ß¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 80.38 °‘®°√√¡ ·≈–§«“¡√Ÿâ ÷°„π°“√„™â∫√‘°“√ ∂“𥑠‚°â‡∏§ æ∫ «à“¡’°“√‡¢â“‰ªπ—Ëß∑“πÕ“À“√«à“ß ‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡ ·Õ≈°ÕŒÕ≈å √âÕ¬≈– 36.2 π—ßË ¥Ÿ√Õâ ¬≈– 21 ·≈–‡µâπ√” √âÕ¬≈– 19.1 §«“¡√Ÿâ ÷°µàÕ°“√‰¥â√—∫‡ ’¬ß¥—ß ‰¥â Õ“√¡≥å‡√â“„® √âÕ¬≈– 41.77 ¡’§«“¡ ÿ¢ ≈◊¡∑ÿ°¢å πÿ° π“π √âÕ¬≈– 29.74 Õπ÷Ëß®“°°“√ ”√«® ¢âÕ¡Ÿ≈‡°’ˬ«°—∫°“√¡’·≈–„™â‚∑√»—æ∑å¡◊Õ∂◊Õ æ∫«à“ π—°‡√’¬π¡’‚∑√»—æ∑å¡Õ◊ ∂◊Õ„™â§¥‘ ‡ªìπ√âÕ¬≈– 68.56 ¡’ 76

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

·≈–„™â‚∑√»—æ∑å¡◊Õ∂◊Õ¡“·≈⫇ªìπ√–¬–‡«≈“ 1 ªï ¢÷πÈ ‰ª √âÕ¬≈– 76.89 §«“¡∂’„Ë π°“√„™â«π— ≈– 3 §√—ßÈ ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 66.75 ∂“π– ÿ¢¿“æ ∂“π– ÿ ¢ ¿“懰’Ë ¬ «°— ∫ √–∫∫∑“߇¥‘ π À“¬„®æ∫«à“ π—°‡√’¬π¡’Õ“°“√‡ªìπÀ«—¥∫àÕ¬Ê „π √–¬– 12 ‡¥◊Õπ∑’˺à“π¡“ √âÕ¬≈– 22.5 ‡§¬‡ªìπ «—≥‚√§ªÕ¥ √âÕ¬≈– 0.5 ‡§¬‡Õ°´‡√¬åªÕ¥ √âÕ¬≈– 35.2 §à“ ¡√√∂¿“æªÕ¥ FEV1 ‡©≈’¬Ë ‡∑à“°—∫ 81.46 FVC ‡∑à“°—∫ 80.1 ·≈– FEV1/FVC ‡∑à“°—∫ 93.62 º≈°“√∑¥ Õ∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥¢Õß π—°‡√’¬πæ∫«à“Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ª°µ‘ √âÕ¬≈– 56.6 º‘¥ ª°µ‘√–¥—∫‡≈Á°πâÕ¬√âÕ¬≈– 39.6 º‘¥ª°µ‘√–¥—∫ ª“π°≈“ß √âÕ¬≈– 3.8 ·≈–‰¡àæ∫º‘¥ª°µ‘√–¥—∫¡“° ∂“π– ÿ¢¿“懰’ˬ«°—∫°“√‰¥â¬‘π æ∫«à“ π—°‡√’¬π‡§¬‡ªìπÀŸπÈ”Àπ«° √âÕ¬≈– 3.5 ‡ªìπÀ«—¥ ‡®Á∫§Õ∫àÕ¬Ê √âÕ¬≈– 34.00 ‰¥â√∫— Õÿ∫µ— ‡‘ Àµÿ∑»’Ë √’ …–/ ÀŸ√Õâ ¬≈– 7.1 °“√‰¥â¬π‘ ªí®®ÿ∫π— º‘¥ª°µ‘√Õâ ¬≈– 3.08 ¡’≠“µ‘æπ’Ë Õâ ßÀŸ‡ ’¬ À√◊Õ‰¥â¬π‘ ‰¡à™¥— √âÕ¬≈– 6.85 √—∫ ‚∑√»—æ∑噥— ‡®π¥â«¬ÀŸ∑ß—È Õߢâ“ß √âÕ¬≈– 66.7 ·≈– ™Õ∫·§–¢’ÈÀŸ √âÕ¬≈– 71.97 ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π ¢Õßπ—°‡√’¬π∑’˧«“¡∂’Ë 500 - 6000 ‡Œ‘√å∑´åæ∫«à“ ÀŸ¢â“ߴ⓬°“√‰¥â¬‘πº‘¥ª°µ‘√âÕ¬≈– 30.8 ÀŸ¢â“ß ¢«“°“√‰¥â¬‘πº‘¥ª°µ‘√âÕ¬≈– 37 ∂“π– ÿ ¢ ¿“懰’Ë ¬ «°— ∫ °“√¡Õ߇ÀÁ π æ∫ ªí®®ÿ∫—π «¡·«àπ √âÕ¬≈– 2.6 ‡§¬‡ªìπ√‘¥ ’¥«ßµ“ √âÕ¬≈– 0.7 µâÕ‡π◊ÈÕ√âÕ¬≈– 0.5 µâÕ°√–®° µâÕÀ‘π √âÕ¬≈– 0.2 ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ¢Õßπ—°‡√’¬π æ∫«à“°“√¡Õ߇ÀÁ𠵓∫Õ¥ ’ µ“‡¢ ¡√√∂¿“æ °“√¡Õ߇ÀÁπº≈º‘¥ª°µ‘§¥‘ ‡ªìπ√âÕ¬≈– 10.7,0.7,2.4 ·≈– 11.1 µ“¡≈”¥—∫ °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å∑“ß ∂‘µ‘ ¡√√∂¿“æªÕ¥ °“√«‘‡§√“–Àå ¡°“√∂¥∂Õ¬ ¡√√∂¿“æ


ÿ¢¿“æπ—°‡√’¬π«—¬‡ ’ˬߵàÕ°“√‰¥â√—∫º≈°√–∑∫®“°°“√„™â∫√‘°“√ ∂“π∫—π‡∑‘ߪ√–‡¿∑‡ ’¬ß¥—ß

ªÕ¥π— ° ‡√’ ¬ π°— ∫ ªí ® ®— ¬ ª√–‡¿∑‚√߇√’ ¬ π ‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression «‘∏’π”‡¢â“ ®“°µ—«·ª√ 3 µ—« ‰¥â·°à ª√–‡¿∑‚√߇√’¬π(«— ¥ÿ∑’Ë „™â‡¢’¬π°√–¥“π —ß°—¥‚√߇√’¬π·≈– ∂“π∑’˵—Èß „°≈â∂π𠓬À≈—°) æ∫«à“ —¡ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏åæÀÿ (MULTIPLE R) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.126 §à“ —¡ª√– ‘ ∑ ∏å ° “√∑”π“¬∑’Ë ª √— ∫ ·°â (ADJUSTED R SQUARE) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.009 · ¥ß«à“™ÿ¥¢Õß µ—«·ª√∑—Èß 2 µ—« “¡“√∂√à«¡°—πÕ∏‘∫“¬§«“¡

·ª√ª√«π¢Õß ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥â√âÕ¬≈– 0.9 ·µà®“°°“√∑¥ Õ∫π—¬ ”§—≠§à“ADJUSTED R SQUARE æ∫«à“§à“ F ‡∑à“°—∫ 2.233 ∑’Ë√–¥—∫ 0.084 · ¥ß«à“™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”𓬉¡à “¡“√∂ √à«¡°—πÕ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π ¡√√∂¿“æªÕ¥ π— ° ‡√’ ¬ π‰¥â Õ ¬à “ ß¡’ π— ¬ ”§— ≠ ∑“ß ∂‘ µ‘ ‰ ¥â ∑’Ë √ –¥— ∫ §«“¡‡™◊ËÕ¡—Ëπ√âÕ¬≈– 95 (µ“√“ß∑’Ë 1) °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ à « π

µ“√“ß∑’Ë 1 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ —ß°—¥·≈–ª√–‡¿∑ ∂“π »÷°…“‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression √“¬°“√

§à“ ∂‘µ‘

MULTIPLE R R SQUARE ADJUSTED R SQUARE STANDSRD ERROR F SIG

0.126 0.016 0.009 8.52542 2.233 0.084

∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß) °—∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ ‘ ¡— ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏å·∫∫‡æ’¬√å π— æ∫«à“ Õ“¬ÿ ·≈– πÈ”Àπ—° ¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æ

ªÕ¥Õ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑’Ë√–¥—∫ .05 (µ“√“ß∑’Ë 2) °“√«‘‡§√“–Àå ¡°“√∂¥∂Õ¬ ¡√√∂¿“æ ªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(‡æ») ‚¥¬„™â

µ“√“ß∑’Ë 2 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏åªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß) °—∫ ¡√√∂¿“æ ªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Pearson Product Moment Correlation Coefficient ªí®®—¬

®”π«π

r

P-value

Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß

423 423 423

-0.196 -0.192 -0.082

0.000 * 0.000 * 0.092

* —¡æ—π∏åÕ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑’Ë√–¥—∫ 0.05

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ µ—«·ª√∑”𓬇æ»π—°‡√’¬π æ∫«à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï À —¡æ—π∏åæÀÿ (MULTIPLE R) ¢Õßµ—«·ª√∑”𓬠°—∫µ—«·ª√ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ¡’§“à ‡∑à“°—∫ 0.099 §à“ —¡ª√– ‘∑∏å°“√∑”π“¬∑’ªË √—∫·°â (ADJUSTED R SQUARE) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.01 · ¥ß«à“µ—«·ª√ ∑”π“¬‡æ» “¡“√∂Õ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π¢Õß ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥â√âÕ¬≈– 1 ·≈–®“°°“√ ∑¥ Õ∫π— ¬ ”§— ≠ ¢Õß§à “ ADJUSTED R

SQUARE æ∫«à“§à“ F ‡∑à“°—∫ 4.165 ¡’π—¬ ”§—≠∑’Ë√–¥—∫ .05 · ¥ß«à“µ—«·ª√‡æ» “¡“√∂ Õ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π ‰¥âÕ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘‰¥â∑’Ë√–¥—∫§«“¡‡™◊ËÕ ¡—Ëπ√âÕ¬≈– 95 (µ“√“ß∑’Ë 3) §«“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ à « π∫ÿ § §≈(§«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ 惵‘°√√¡°“√πÕπÀ≈—∫) °—∫ ¡√√∂¿“æ ªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ‘ —¡ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏å·∫∫‡æ’¬√å π—

µ“√“ß∑’Ë 3 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(‡æ»)¢Õß π—°‡√’¬π‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression Analysis √“¬°“√

§à“ ∂‘µ‘

MULTIPLE R R SQUARE ADJUSTED R SQUARE STANDSRD ERROR F SIG

0.099 0.01 0.007 8.53077 4.165 0.042

‰¡àæ∫§«“¡ —¡æ—π∏å°—π ∑’Ë√–¥—∫ .05 (µ“√“ß∑’Ë 4) °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ¡√√∂¿“æ

ªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ªí®®—¬æƒµ‘°√√¡‡ ’ˬß(°“√‡§¬ ‡∑’ˬ« ∂“𥑠‚°â‡∏§,°“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë,°“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕß

µ“√“ß∑’Ë 4 §«“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ à « π∫ÿ § §≈(§«“¡√Ÿâ ∑— » 𧵑 惵‘ ° √√¡πÕπÀ≈— ∫ ) °— ∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Pearson Product Moment Correlation Coefficient ªí®®—¬

®”π«π

r

P-value

§«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ °“√πÕπÀ≈—∫

423 423 423

-0.030 -0.192 0.045

0.537 0.081 0.358

¥◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å·≈–°“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬)‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression Analysis «‘∏π’ ”‡¢â“ æ∫«à“ —¡ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏åæÀÿ (MUL78

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

TIPLE R) √–À«à“ß™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”π“¬∑—Èß 4 µ—«·ª√ °—∫µ—«·ª√ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.228 §à“ —¡ª√– ‘∑∏å°“√∑”π“¬∑’˪√—∫·°â (AD-


ÿ¢¿“æπ—°‡√’¬π«—¬‡ ’ˬߵàÕ°“√‰¥â√—∫º≈°√–∑∫®“°°“√„™â∫√‘°“√ ∂“π∫—π‡∑‘ߪ√–‡¿∑‡ ’¬ß¥—ß

JUSTED R SQUARE) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.052 · ¥ß«à“™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”π“¬∑—Èß 4 µ—« “¡“√∂ √à«¡°—πÕ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π¢Õß ¡√√∂¿“æ ªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥â√âÕ¬≈– 5.20 ·≈–®“°°“√∑¥ Õ∫ π—¬ ”§—≠¢Õߧà“ADJUSTED R SQUARE æ∫

«à“§à“ F ‡∑à“°—∫ 5.690 ¡’π¬— ”§—≠∑’√Ë –¥—∫ .05 · ¥ß «à“™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”𓬠“¡“√∂√à«¡°—πÕ∏‘∫“¬ §«“¡·ª√ª√«π ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥âÕ¬à“ß ¡’π¬— ”§—≠∑“ß ∂‘µ∑‘ √’Ë –¥—∫§«“¡‡™◊ÕË ¡—πË √âÕ¬≈– 95 (µ“√“ß∑’Ë 5)

µ“√“ß∑’Ë 5 °“√«‘‡§√“–Àå ¡°“√∂¥∂Õ¬ ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫惵‘°√√¡‡ ’ˬߵàÕ ÿ¢¿“æ ‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression Analysis √“¬°“√

§à“ ∂‘µ‘

MULTIPLE R R SQUARE ADJUSTED R SQUARE STANDSRD ERROR F SIG

.228 .052 .043 8.3890 5.690 .000

¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ ∂“π »÷ ° … “ ( «— ¥ÿ ‡ ¢’ ¬ π ° √ – ¥ “ π , — ß °— ¥ ∂ “ π »÷°…“, ∂“π∑’˵—Èß) ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ,πÈ” Àπ—°, à«π Ÿß,§«“¡√Ÿâ,∑—»π§µ‘ ·≈– 惵‘°√√¡°“√ πÕπÀ≈—∫) 惵‘°√√¡‡ ’ˬߵàÕ ÿ¢¿“æ (°“√‡§¬ ‡∑’ˬ« ∂“𥑠‚°â‡∏§,°“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë,°“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕß ¥◊Ë ¡ º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å , °“√ÕÕ°°”≈— ß °“¬) °— ∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬π‘ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ‰¡àæ∫§«“¡ —¡æ—π∏å°∫— ªí®®—¬¥—ß°≈à“« ∑’√Ë –¥—∫ .05 (µ“√“ß∑’Ë 6) ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ ∂“π »÷ ° … “ ( «— ¥ÿ ‡ ¢’ ¬ π ° √ – ¥ “ π , — ß °— ¥ ∂ “ π »÷°…“, ∂“π∑’˵—Èß) ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ,πÈ” Àπ—°, à«π Ÿß,§«“¡√Ÿâ,∑—»π§µ‘ ·≈– 惵‘°√√¡°“√ πÕπÀ≈—∫) 惵‘°√√¡‡ ’ˬߵàÕ ÿ¢¿“æ (°“√‡§¬

‡∑’ˬ« ∂“𥑠‚°â‡∏§,°“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë,°“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕß ¥◊Ë ¡ º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å , °“√ÕÕ°°”≈— ß °“¬) °— ∫ ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ‰¡àæ∫§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ªí®®—¬¥—ß°≈à“« ∑’Ë√–¥—∫ 0.05 (µ“√“ß∑’Ë 7)

√ÿª·≈–«‘®“√≥åº≈ ® “ ° ° “ √ «‘ ®— ¬ √ÿ ª ‰ ¥â «à “ ªí ® ®— ¬ à « π ∫ÿ § §≈( à « π Ÿ ß §«“¡√Ÿâ ∑— » 𧵑 惵‘ ° √√¡) ª√–‡¿∑ ∂“π»÷°…“(ª√–‡¿∑«— ¥ÿ‡¢’¬π°√–¥“π —ß°—¥ ∂“π»÷°…“ ∂“π∑’˵—Èß„°≈â∂ππ)‰¡à¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ·µàæ∫ªí®®—¬ à«π ∫ÿ§§≈‡©æ“– ‡æ» Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° ·≈–惵‘°√√¡ °“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬ 惵‘°√√¡‡ ’ˬß( °“√‡∑’ˬ« ∂“π∫—π‡∑‘ß °“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë °“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡ ·Õ≈°ÕŒÕ≈å) ¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ·≈–æ∫«à“ªí®®—¬ª√–‡¿∑ ∂“π»÷°…“ ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ µ“√“ß∑’Ë 6 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏åªí®®—¬ ∂“π»÷°…“ ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π∫ÿ§§≈ 惵‘°√√¡‡ ’Ë¬ß °—∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ªí®®—¬

B

S.E.

Sig.

Exp(B)

Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß —ß°—¥‚√߇√’¬π ∑’˵—Èß‚√߇√’¬π §«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ ª√– ∫°“√≥å‡∑’ˬ« °“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬ °“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë °“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å

.010 -.018 -.009 1.317 .342 -.158 -.011 -.107 .012 .714 -.627

.221 .024 .037 .846 .438 .090 .018 .430 .427 .433 .740

.963 .467 .815 .119 .434 .078 .539 .804 .978 .100 .397

1.010 .983 .991 3.732 1.408 .854 .989 .899 1.012 2.041 .534

µ“√“ß∑’Ë 7 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏åªí®®—¬ ∂“π»÷°…“ ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π∫ÿ§§≈ ·≈– 惵‘°√√¡‡ ’Ë¬ß µàÕ ÿ¢¿“æ°—∫ ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ªí®®—¬

B

Õ“¬ÿ .050 πÈ”Àπ—° .052 à«π Ÿß -.120 —ß°—¥‚√߇√’¬π -18.304 ∑’˵—Èß‚√߇√’¬π -2.318 §«“¡√Ÿâ .281 ∑—»π§µ‘ -.046 ª√– ∫°“√≥å‡∑’ˬ« .873 °“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬ -1.330 °“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë 1.004 °“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å -.207

80

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

S.E.

Sig.

Exp(B)

.351 .033 .071 14308.281 1.245 .167 .033 .862 .724 .800 1.379

.888 .114 .093 .999 .063 .094 .168 .311 .066 .209 .881

1.051 1.053 .887 .000 .098 1.324 .955 2.394 .264 2.729 .813


ÿ¢¿“æπ—°‡√’¬π«—¬‡ ’ˬߵàÕ°“√‰¥â√—∫º≈°√–∑∫®“°°“√„™â∫√‘°“√ ∂“π∫—π‡∑‘ߪ√–‡¿∑‡ ’¬ß¥—ß

∫ÿ§§≈ 惵‘°√√¡‡ ’Ë¬ß ‰¡à¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬π‘ ·≈– ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ ®“°º≈°“√»÷°…“∑’Ë ∂“π∑’˵—Èß‚√߇√’¬π „ ° ≈â ∂ π π “ ¬ À ≈— ° ‰ ¡à ¡’ § « “ ¡ — ¡ æ— π ∏å °— ∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥π—È π ‰¡à Õ¥§≈â Õ ß°— ∫ °“√»÷ ° …“ ¢Õß ‘∑∏‘™—¬ ¡ÿàߥ’(6) ∑’Ë»÷°…“Õ—µ√“™ÿ°¢ÕßÕ“°“√ ∑“ß√–∫∫À“¬„®·≈– ¡√√∂¿“æªÕ¥¢Õßπ—°‡√’¬π „πæ◊Èπ∑’Ë∑’Ë¡’Õÿµ “À°√√¡‡À¡◊ÕßÀ‘π·≈–‚¡à∫¥À√◊Õ ¬àÕ¬À‘πæ∫«à“√–¬–Àà“ß ∂“π∑’˵—Èß‚√߇√’¬π¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ·≈–¢Õß«π‘¥“ ®’π »“ µ√å (7) ∑’Ë µ √«® ¡√√∂¿“æªÕ¥·≈–ª√–‡¡‘ π Õ“°“√¢Õß√–∫∫∑“߇¥‘πÀ“¬„®„ππ—°‡√’¬π µ“¡ √–¥—∫¡≈æ‘… æ∫«à“æ◊Èπ∑’Ë∑’Ë¡’¡≈æ‘… Ÿß∫√‘‡«≥√‘¡ ∂ππ — ¡ æ— π ∏å °— ∫ °“√‡ ◊Ë Õ ¡¢Õß ¡√√∂¿“æªÕ¥ π— ° ‡√’ ¬ π ∑—È ß π’È Õ “®‡π◊Ë Õ ß¡“®“°π— ° ‡√’ ¬ π°≈ÿà ¡ ‡ª√’¬∫‡∑’¬∫¢â“ßµâπ ∂“π»÷°…“µ—ÈßÕ¬Ÿà∫√‘‡«≥∑’Ë¡’ ΩÿÉπ·≈–¡≈æ‘…¡“°°«à“ ”À√—∫‡√◊ËÕß‡æ» Õ“¬ÿ πÈ” Àπ—° ¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°∫— ¡√√∂¿“æªÕ¥ Õ¥§≈âÕß °—∫°“√»÷°…“¢Õß ‘∑∏‘™—¬ ¡ÿàߥ’ (6) ·≈– «π‘¥“ ®’π »“ µ√å (7) µ“¡∑’Ë ‰ ¥â »÷ ° …“‰«â ¢â “ ßµâ π à « π 惵‘°√√¡∑’Ë¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æ°“√ ∑”ß“πªÕ¥π—È π º≈°“√«‘ ®— ¬ Õ¥§≈â Õ ß°— ∫ ¢Õß ”π— ° æ— ≤ π“«‘ ™ “°“√ ¡À“«‘ ∑ ¬“≈— ¬ À— « ‡©’ ¬ « ‡©≈‘¡æ√–‡°’¬√µ‘ ∑’Ë»÷°…“ ¡√√∂¿“æ°“√∑”ß“π ªÕ¥¢Õßπ—°»÷°…“Õ“¬ÿ18-25 ªïæ∫«à“ ¡√√∂¿“æ ªÕ¥¥’¢÷ÈπÕ¬Ÿà°—∫°“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬·≈–°“√‰¡à Ÿ∫ ∫ÿÀ√’Ë (8) °“√»÷°…“§√—Èßπ’ȉ¡àæ∫ªí®®—¬„¥ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â ¬‘ π ´÷Ë ß ‰¡à Õ¥§≈â Õ ß°— ∫ °“√ »÷°…“¢Õßπ‘¿“æ√ ‡®√‘≠ƒ∑∏‘Ï ∑’Ë»÷°…“„ππ—° »÷°…“√–¥—∫¡À“«‘∑¬“≈—¬∑“ß¿“§„µâ æ∫«à“ ‡æ» √–¬–Àà“ß®“°∫â“π°—∫∂ππ ·≈–惵‘°√√¡°“√„™â ∫√‘ ° “√ ∂“𥑠‚°â ‡ ∏§¡’ § «“¡ — ¡ æ— π ∏å °— ∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π (9)

¢âÕ‡ πÕ·π– §«√¡’°“√»÷°…“‰ª¢â“ßÀπⓇæ◊ËÕ‡ΩÑ“√–«—ß ÿ¢¿“æ„π°≈ÿà¡π—°‡√’¬π√–¥—∫µà“ßÊ ∑”‡ªìπ∞“π ¢âÕ¡Ÿ≈∑—Ë«∑—Èߪ√–‡∑» ‚¥¬‡©æ“– ¡√√∂¿“æ°“√ ‰¥â¬‘π„π‡¥Á°π—°‡√’¬π´÷Ëßæ∫º‘¥ª°µ‘ Ÿß∂÷ß√âÕ¬≈– 30.8-37 ·≈–»÷ ° …“‰ª¢â “ ßÀπâ “ º≈°√–∑∫µà Õ ÿ¢¿“殓°ªí®®—¬Õ◊Ë𠇙àπ §≈◊Ëπ·¡à‡À≈Á°‰øøÑ“ ®“°°“√„™â‚∑√»—æ∑å¡◊Õ∂◊Õ¢Õ߇¥Á°π—°‡√’¬π‡æ√“– ¢âÕ¡Ÿ≈®“°°“√»÷°…“§√—ßÈ π’æÈ ∫π—°‡√’¬π√âÕ¬≈– 68.56 ¡’ · ≈–„™â ‚ ∑√»— æ ∑å ¡◊ Õ ∂◊ Õ µ≈Õ¥®π»÷ ° …“°≈ÿà ¡ π—°‡√’¬πÕ“™’«»÷°…“∑’Ë¡’°“√„™â “√‡§¡’„π°“√Ωñ° ªØ‘∫—µ‘ß“πÀ√◊Õ°“√‡√’¬π°“√ Õπ.

°‘µµ‘°√√¡ª√–°“» ¢Õ¢Õ∫§ÿ≥ °√¡§«∫§ÿ¡‚√§∑’Ë π—∫ πÿπß∫ ª√–¡“≥ ¢Õ¢Õ∫§ÿ≥Õ“®“√¬å∑ª’Ë √÷°…“‚§√ß°“√«‘®¬— √».¥√.‡©≈‘¡™—¬ ™—¬°‘µµ‘¿√≥å §≥– “∏“√≥ ÿ¢ »“ µ√å ¡À“«‘∑¬“≈—¬¡À‘¥≈ ¥√.π.æ. ¡‡°’¬√µ‘ »‘√‘ √—µπ惰…å ”π—°‚√§®“°°“√ª√–°Õ∫Õ“™’æ·≈– ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡ ¥√.∑«’ »— ° ¥‘Ï »‘ √‘ æ √‰æ∫Ÿ ≈ ¬å §≥– «‘ ∑ ¬“»“ µ√å ¡À“«‘ ∑ ¬“≈— ¬ π‡√»«√ ·≈– ¥√.π.æ.≥√ß§å «ß»å∫“ ºŸâÕ”π«¬°“√ ”π—°ß“π ªÑÕß°—π§«∫§ÿ¡‚√§ ‡®â“Àπâ“∑’˺Ÿâ√—∫º‘¥™Õ∫ß“π Õ“™’«Õπ“¡—¬ ‚√ß欓∫“≈æÿ∑∏™‘π√“™æ‘…≥ÿ‚≈° ‚√ß欓∫“≈‡æ™√∫Ÿ √ ≥å ‚√ß欓∫“≈æ‘ ®‘ µ √ ‚√ß欓∫“≈Õÿ µ √¥‘ µ ∂å ·≈–‚√ß欓∫“≈πà “ π ¢Õ¢Õ∫§ÿ ≥ §≥–§√Ÿ · ≈–π— ° ‡√’ ¬ π «‘ ∑ ¬“≈— ¬ Õ“™’«»÷°…“æ‘…≥ÿ‚≈° «‘∑¬“≈—¬‡∑§π‘§æ“≥‘™¬ °“√ æ‘…≥ÿ‚≈° «‘∑¬“≈—¬‡∑§π‘§·æ√à «‘∑¬“≈—¬‡∑§π‘§ πà “ π «‘ ∑ ¬“≈— ¬ ‡∑§π‘ § æ‘ ®‘ µ √ «‘ ∑ ¬“≈— ¬ ‡∑§π‘ § ‡æ™√∫Ÿ√≥å ·≈–«‘∑¬“≈—¬Õ“™’«»÷°…“Õÿµ√¥‘µ∂å ∑’Ë „À⧫“¡√à«¡¡◊Õ‡ªìπÕ¬à“ߥ’®π∑”„Àâ°“√«‘®—¬ ”‡√Á® µ“¡«—µ∂ÿª√– ߧå∑ÿ°ª√–°“√

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß 1. ÿ«‘∑¬å «‘∫ÿ≈º≈ª√–‡ √‘∞. °“√ “∏“√≥ ÿ¢‰∑¬ æ.». 2544-2547 [√–∫∫ÕÕπ‰≈πå] ·À≈àß∑’Ë¡“ http:// www.moph.go.th/ops/health_48/2544_2547.htm [2550 ,15 °—𬓬π] 2. ”π—°√–∫“¥«‘∑¬“ °√¡§«∫§ÿ¡‚√§. √ÿª√“¬ß“π°“√‡ΩÑ“√–«—ß‚√§ 2548 [√–∫∫ÕÕπ‰≈πå] ·À≈àß∑’Ë¡“ http:// epid.moph.go.th/Homepage_Annual46/WESR47/Group18/Group_18_17.html [2550 ,15 °—𬓬π] 3. ”π—°ß“π ∂‘µ‘·Ààß™“µ‘. µ—«™’È«—¥∑’Ë ”§—≠ 2549 [√–∫∫ÕÕπ‰≈πå] ·À≈àß∑’Ë¡“ http://service.nso.go.th/nso/ nsopublish/indicator/indSur51.pdf [2550 ,15 °—𬓬π] 4. »ÿ¿®‘µ ¡‚πæ‘‚¡°…å µâπ∑ÿπ —ߧ¡¢Õß‚√§¡–‡√Áߪե‡Àµÿ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë µ”√“‡«™»“ µ√å ‘Ëß·«¥≈âÕ¡©∫—∫ ‡©≈‘¡æ√–‡°’¬√µ‘ 72 æ√√…“¡À“√“™“ Àπâ“ 1023 ∫√√≥“∏‘°“√‚¥¬ ¡™—¬ ∫«√°‘µµ‘ ®ÕÀåπ æ’≈Õø∑— °ƒ…Æ“ »√’ ”√“≠ ‡√◊Õπ·°â«°“√æ‘¡æå : °√ÿ߇∑æ¡À“π§√ 5. «—π∑π’¬å æ—π∏åª√– ‘∑∏‘Ï ªí≠À“§ÿ≥¿“æÕ“°“»¿“¬„πÕ“§“√ «“√ “√§«“¡ª≈Õ¥¿—¬·≈– ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ 2540;7(1):57 6. ‘∑∏‘™—¬ ¡ÿàߥ’ 秫“¡™ÿ°¢ÕßÕ“°“√∑“ß√–∫∫À“¬„®·≈– ¡√√∂¿“æªÕ¥¢Õßπ—°‡√’¬π„πæ◊Èπ∑’Ë∑’Ë¡’ Õÿµ “À°√√¡‡À¡◊ÕßÀ‘π·≈–‚¡à ∫¥À√◊Õ¬àÕ¬À‘π ®—ßÀ«—¥ √–∫ÿ√’é «“√ “√°“√ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“æ·≈– Õπ“¡—¬ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ 2547;27(3): 93-101 7. «π‘¥“ ®’π»“ µ√å Õ“°“√¢Õß√–∫∫∑“߇¥‘πÀ“¬„®·≈– ¡√√∂¿“æªÕ¥„π‡¥Á°π—°‡√’¬π°√ÿ߇∑æ¡À“π§√ [√–∫∫ ÕÕπ‰≈πå] ·À≈àß∑’Ë¡“ http://www.research.chula.ac.th /reprints/2550/Jan50/Science 50_01_09.htm [2550 ,15 °—𬓬π] 8. ”π—°æ—≤π“«‘™“°“√ ¡À“«‘∑¬“≈—¬À—«‡©’¬«‡©≈‘¡æ√–‡°’¬√µ‘ ¡√√∂¿“æªÕ¥¢Õßπ—°»÷°…“‡æ»™“¬ [√–∫∫ ÕÕπ‰≈πå] ·À≈àß∑’¡Ë “ http://www.academic.hcu.ac.th/forum/index.asp [2550 ,15 °—𬓬π] 9. π‘¿“æ√ ‡®√‘≠ƒ∑∏‘Ï ªí®®—¬∑’Ë¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π¢Õßπ—°»÷°…“¡À“«‘∑¬“≈—¬„π¿“§„µâ «‘∑¬“π‘æπ∏åª√‘≠≠“«‘∑¬“»“ µ√¡À“∫—≥±‘µ “¢“ ÿ¢»“ µ√åÕµÿ “À°√√¡·≈–§«“¡ª≈Õ¥¿—¬ ∫—≥±‘µ «‘∑¬“≈—¬ : ¡À“«‘∑¬“≈—¬¡À‘¥≈ HEALTH

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


°“√æ—≤π“«‘∏’°“√µ√«®«‘‡§√“–Àå Biomarker ¢ÕߺŸâ —¡º— “√1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑𠉥§≈Õ‚√¡’‡∑π ·≈–‰µ√§≈Õ‚√‡Õ∏‘≈’πœ

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°“√æ—≤π“«‘∏’°“√µ√«®«‘‡§√“–Àå Biomarker ¢ÕߺŸâ —¡º— “√ 1, 2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑𠉥§≈Õ‚√¡’‡∑π ·≈– ‰µ√§≈Õ‚√‡Õ∏‘≈’π ¥â«¬‡∑§π‘§ Gas Chromatoghaphy-Electron Capture Detector-Headspace »‘√‘æ√ ‘ßÀå∑Õß π—°«‘∑¬“»“ µ√å°“√·æ∑¬å™”π“≠°“√ «‘°√¡ ®—π∑–‡π“«å π—°«‘∑¬“»“ µ√å°“√·æ∑¬åªØ‘∫—µ‘°“√ ™≈≥‘°“πµå “¬·°â« π—°«‘™“°“√ “∏“√≥ ÿ¢ ”π—°‚√§®“°°“√ª√–°Õ∫Õ“™’æ·≈– ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ °√¡§«∫§ÿ¡‚√§

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √

Method development for the analysis of biomarker of 1,2-Dichloroethane, Trichloromethane and Trichloroethylene by Gas Chromatoghaphy-Electron Capture Detector-Headspace Siriporn Singthong Senior Medical Scientist Vigrom Janthanao Medical Scientist Chonnikarn Saikaew Public Health Officer Bureau of Occupational and Environmental diseases Department of diseases control

Abstract Nowadays, volatile organic compound (VOCs) are widely used as ingredients in household products such as paints, de-colouring agents, dry-cleaning solutions, cosmetics, insecticide and many other solvents. 1,2-Dichloroehane , Trichloroethylene and Dichloromethane are three of the ten VOCs air pollutants that found exceeded the air qualify standard in Map Ta Pud industrial area. These chemicals do not only have impact on the environment but also are harmful to human health. They have carcinogenic properties. Good analytical technique is important for detecting biomarkers of exposures, since the biomarkers are used for diseases diagnosis, diseases surveillance, and diseases protection. The objective of this study was to develop practical and reliable methods for analyzing the biomarkers of 1,2-Dichloroehane, Trichloroethylene and Dichloromethane. Determination of 1,2-Dichloroehane and Dichloromethane biomarkers in blood sample, and biomarker of Trichloroethylene, Trichloroacetic acid, acted in urine sample were performed. These analytical methods developed and validated using gas chromatography-electron capture-headspace (GC-ECD-HS) with limits of detection (LOD) and limits of quantification (LOQ) of 1,2 Dichloroethane, Trichloroacetic acid and dichloromethane were 0.1, 0.1, 0.01 mg/L and 1.0, 1.0, 0.1 mg/ L respectively. % Recovery of the three substance were 102, 100 and 100 respectively. Precision values in the range of Horwitz 's Ratio (Typical HORRAT) is not more than 1.5 and the concentrations of all three substances. The Linearity and Range of the three methods were in the range 1-15 mg/L, 1-160 mg/L and 0.01-4 mg/L and the correlation 0.9996, 0.9997 and 0.9992 respectively. It was concluded the analytical methods developed to analyze biomarker of the 3 of substances can be used as a standard method.

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

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°“√æ—≤π“«‘∏’°“√µ√«®«‘‡§√“–Àå Biomarker ¢ÕߺŸâ —¡º— “√1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑𠉥§≈Õ‚√¡’‡∑π ·≈–‰µ√§≈Õ‚√‡Õ∏‘≈’πœ

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ture Detection (GC-ECD) ‡ªì π ‡∑§π‘ § ∑’Ë ‡À¡“– ¡ ”À√—∫°“√µ√«®«‘‡§√“–Àå “√ª√–°Õ∫ Õ‘π∑√’¬å∑’Ë¡’§≈Õ√’π‡ªìπ à«πª√–°Õ∫ (organic chlorine compounds) „πµ—«Õ¬à“ß™’«¿“æ [1] ‚¥¬ ¡’À≈—°°“√§◊Õ‡¡◊ËÕ “√Õ‘π∑√’¬å‰Õ√–‡À¬„πµ—«Õ¬à“ß ™’«¿“扥â√—∫§«“¡√âÕπ∑’ˇÀ¡“– ¡®–∂Ÿ° àߺà“π ‡¢â“ Ÿà‡§√◊ËÕß GC ·≈–ºà“π‡¢â“ Ÿà§Õ≈—¡πå™π‘¥ high capacity fused silica capillary ∑”„À⇰‘¥°“√ ·¬°¢Õß “√ ‚¥¬¡’ carrier gas ‡ªìπµ—«æ“ “√ ‡§≈◊ËÕπ∑’˺à“π§Õ≈—¡πå ®“°π—Èπ “√∑’Ë∂Ÿ°·¬°®–ºà“π ‡¢â“ Ÿà‡§√◊ËÕßµ√«®«—¥™π‘¥ electron capture ‡æ◊ËÕ ∑”°“√µ√«®«—¥∑—Èß™π‘¥·≈–ª√‘¡“≥ “√ ®“°π—Èπ®÷ß ¡’°“√ª√–‡¡‘πº≈¥â«¬√–∫∫§Õ¡æ‘«‡µÕ√å °“√µ√«®«‘‡§√“–Àå Biomarker ¢ÕߺŸâ —¡º— “√ 1, 2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑π ¡’ √ “¬ß“π°“√»÷ ° …“∑’Ë ºà “ π¡“∂÷ ß ‡∑§π‘ § °“√µ√«®«‘ ‡ §√“–Àå 1, 2-‰¥§≈Õ‚√Õ’ ‡ ∑π„π ¢Õ߇À≈«·≈–‡π◊ÈÕ‡¬◊ËÕµà“ßÊ ¢Õß√à“ß°“¬ ¥â«¬ ‡∑§π‘§ Gas chromatography/mass spectrophotometry (GC/MS) ‚¥¬∑—Ë « ‰ª¡— ° „™â «‘ ∏’ °“√µ√«®«—¥ 1, 2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑π®“°µ—«Õ¬à“ß Õ“°“» ‡≈◊Õ¥·≈–ªí “«– [2,3,4,5] ´÷Ë߇ªìπ‡∑§π‘§∑’Ë ¡’§«“¡‰« Ÿß¡“° “¡“√∂µ√«®«—¥‰¥â„π™à«ß√–¥—∫ µË”°«à“ ppb à«πÕ’°«‘∏’‡ªìπ°“√µ√«®«—¥‚¥¬«—¥ ®“°°‘®°√√¡°“√∑”ß“π¢Õ߇ÕÁπ‰´¡å GlutathioneS-transferase (GST) ‡æ◊ËÕµ√«®À“ 1, 2-‰¥ §≈Õ‚√Õ’‡∑π„π‡¡Á¥‡≈◊Õ¥·¥ß ·µà‡π◊ËÕß®“°º≈∑’ˉ¥â ¡’§«“¡§≈⓬§≈÷ß°—∫ “√Õ◊Ëπ §◊ÕÕ–‚§√‡≈Õ’π ‚æ√ ‰æ√’πÕÕ°‰´¥å ‰µ√’πÕÕ°‰´¥å ·≈–‡Õ∏‘≈’π‰¥ ‚∫√‰¡¥å ®÷߇ªìπ‰ª‰¡à‰¥â∑’Ë®–„™â GST ‡ªìπµ—«™’È«—¥ ∑“ß™’«¿“æ [6] πÕ°®“°π’Ȭ—߉¡à¡’«‘∏’°“√µ√«® «‘‡§√“–À凡µ“∫Õ‰≈µå¢Õß 1, 2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑π „πªí “«–‡ªìπß“πª√–®” ·¡â«à“®–¡’°“√·π–π” „Àâ„™â 2-§≈Õ‚√‡Õ∏“πÕ≈·≈–‚¡‚π§≈Õ‚√Õ–´‘µ‘°

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„™â‡∑§π‘§ GC/MS À√◊Õ GC/ECD ´÷Ëß “¡“√∂ µ√«®À“‰¥â∑—Èß„π≈¡À“¬„® ‡≈◊Õ¥ ªí “«– πÈ”π¡ ·≈–„π‡π◊ÈÕ‡¬◊ËÕµà“ßÊ [17,18,19,20,21] °“√«‘‡§√“–Àå‚¥¬ „™â headspace ®–¥Ÿ¥™—Èπ°ä“´∑’ËÕ¬Ÿà‡Àπ◊Õµ—«Õ¬à“ß ‡¢â “ Ÿà ‡ §√◊Ë Õ ß GC °“√«‘ ‡ §√“–Àå À “‰µ√§≈Õ‚√ ‡Õ∏“πÕ≈ ·≈– TCA π—Èπ ®–µâÕß∑”‚¥¬„™â‡∑§π‘§ headspace GC/ECD °àÕπ ‡æ◊ËÕ‡ª≈’ˬπ TCA „Àâ ‡ªì π §≈Õ‚√øÕ√å ¡ ®“°π—È π ‡§√◊Ë Õ ß®–∑”°“√ «‘‡§√“–Àå “√„π√Ÿª¢Õ߉µ√§≈Õ‚√‡Õ∏“πÕ≈·≈– §≈Õ‚√øÕ√å¡ ´÷Ëß«‘∏’π’È¡’§«“¡∂Ÿ°µâÕß·≈–·¡à𬔠Ÿß “¡“√∂µ√«®«‘‡§√“–À剥â∂÷ß√–¥—∫ ppb

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«‘∏’°“√»÷°…“ 1. °“√‡µ√’ ¬ ¡ “√≈–≈“¬¡“µ√∞“π (Standard preparation) °“√‡µ√’¬¡ “√≈–≈“¬¡“µ√∞“π¢Õß 1, 2‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑π ‚¥¬≈–≈“¬ 1, 2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑π „π‡¡∑“πÕ≈„Àâ¡’§«“¡‡¢â¡¢âπ 10 g/L ·≈–π” “√≈–≈“¬∑’ˉ¥â¡“‡®◊Õ®“ߥ⫬πÈ”°≈—Ëπ„Àâ¡’§«“¡ ‡¢â ¡ ¢â π 50 mg/L ®“°π—È π π”¡“‡µ√’ ¬ ¡‡ªì π “√≈–≈“¬¡“µ√∞“π„π‡≈◊Õ¥∑’Ë¡’§«“¡‡¢â¡¢âπ 1, 1.5, 2, 2.5, 5, 10, 15 ·≈– 17.5 mg/L °“√‡µ√’¬¡ “√≈–≈“¬¡“µ√∞“π¢Õ߉¥§≈Õ ‚√¡’‡∑π ‚¥¬≈–≈“¬‰¥§≈Õ‚√¡’‡∑π„π‡¡∑“πÕ≈ „Àâ¡’§«“¡‡¢â¡¢âπ 10 g/L ·≈–π” “√≈–≈“¬∑’ˉ¥â


°“√æ—≤π“«‘∏’°“√µ√«®«‘‡§√“–Àå Biomarker ¢ÕߺŸâ —¡º— “√1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑𠉥§≈Õ‚√¡’‡∑π ·≈–‰µ√§≈Õ‚√‡Õ∏‘≈’πœ

¡“‡®◊Õ®“ߥ⫬πÈ”°≈—πË „À⡧’ «“¡‡¢â¡¢âπ 10 mg/L ®“°π—Èππ”¡“‡µ√’¬¡‡ªìπ “√≈–≈“¬¡“µ√∞“π„π ‡≈◊Õ¥∑’Ë¡’§«“¡‡¢â¡¢âπ 0.01, 0.1, 1, 2, 3 ·≈– 4 mg/L °“√‡µ√’ ¬ ¡ “√≈–≈“¬¡“µ√∞“π¢Õ߉µ√ §≈Õ‚√Õ–´‘µ‘°·Õ´‘¥ ‚¥¬≈–≈“¬‰µ√§≈Õ‚√Õ–´‘ µ‘°·Õ´‘¥„ππÈ”°≈—Ëπ„Àâ¡’§«“¡‡¢â¡¢âπ 10 g/L ·≈– π” “√≈–≈“¬∑’Ë ‰ ¥â ¡ “‡®◊ Õ ®“ߥ⠫ ¬ªí “«–„Àâ ¡’ §«“¡‡¢â¡¢âπ 1 g/L ®“°π—Èππ”¡“‡µ√’¬¡‡ªìπ “√≈–≈“¬¡“µ√∞“π„π‡≈◊Õ¥∑’¡Ë §’ «“¡‡¢â¡¢âπ 1, 5, 10, 20, 40, 80 ·≈– 160 mg/L 2. °“√‡°Á∫·≈–‡µ√’¬¡µ—«Õ¬à“ß (Sample preparation) µ—«Õ¬à“߇≈◊Õ¥ ‡°Á ∫ µ— « Õ¬à “ ߇≈◊ Õ ¥ 5 mL „ à „ π vaccutainner tube ∑’¡Ë °’ “√‡§≈◊Õ∫º‘«¿“¬„πÀ≈Õ¥ ¥â«¬ “√°—π‡≈◊Õ¥·¢Áß ‚¥¬¡’™àÕß«à“ß¿“¬„πÀ≈Õ¥ ‡À≈◊ÕÕ¬ŸàπâÕ¬∑’Ë ÿ¥ ·™à‡¬Áπ (4 ÌC) ∑—π∑’°àÕππ” àß À“°®”‡ªìπµâÕ߇°Á∫„πµŸâ‡¬Áππ“π°àÕπ àßµ√«® „Àâ ‡°Á∫‡¢â“™àÕß·¢Áß °“√‡µ√’¬¡µ—«Õ¬à“߇≈◊Õ¥ ”À√—∫«‘‡§√“–Àå ‚¥¬ ªî‡ªµ‡≈◊Õ¥®”π«π 1 mL „ à≈ß„π¢«¥ ”À√—∫ Headspace-Sampler ®“°π—Èπªî¥Ω“¥â«¬®ÿ°¬“ß ´‘≈‘‚§π·≈–Ω“Õ≈Ÿ¡‘‡π’¬¡ ∫’∫„Àâ·πàπ¥â«¬ crimper 𔉪‡¢â “ ‡§√◊Ë Õ ß Headspace-Sampler ‡æ◊Ë Õ ∑”°“√«‘‡§√“–Àå¥â«¬‡∑§π‘§ GC-HS µ—«Õ¬à“ßªí “«– ‡°Á∫µ—«Õ¬à“ßªí “«– 10 mL À“°¬—߉¡à ∑”°“√«‘‡§√“–Àå„π∑—π∑’„À⇰Á∫√—°…“∑’ËÕÿ≥À¿Ÿ¡‘ 4 ÌC “¡“√∂‡°Á∫‰¥âπ“πª√–¡“≥ 1 —ª¥“Àå À“° ‡°Á∫∑’ÕË ≥ ÿ À¿Ÿ¡‘ -20 CÌ “¡“√∂‡°Á∫‰¥âπ“πª√–¡“≥ 2 ‡¥◊Õπ °“√‡µ√’¬¡µ—«Õ¬à“ßªí “«– ”À√—∫°“√«‘ ‡§√“–Àå‚¥¬ªî‡ªµªí “«– 1 mL „ à≈ß„π¢«¥

”À√—∫ Headspace-Sampler ®“°π—Èπªî¥Ω“¥â«¬ ®ÿ°¬“ß´‘≈‘‚§π·≈–Ω“Õ≈Ÿ¡‘‡π’¬¡ ∫’∫„Àâ·πàπ¥â«¬ crimper 𔉪‡¢â“‡§√◊ËÕß Headspace-Sampler ‡æ◊ËÕ∑”°“√«‘‡§√“–Àå¥â«¬‡∑§π‘§ GC-HS 3. °“√«‘‡§√“–À奫⠬‡∑§π‘§ GC-ECDHS (GC-ECD-HS analysis) °“√µ√«®«‘‡§√“–ÀåÀ“ Biomarker ¢ÕߺŸâ —¡º— “√ 1, 2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑𠉵√§≈Õ‚√Õ–´‘ µ‘°·Õ´‘¥·≈–‰¥§≈Õ‚√¡’‡∑𠇧√◊ËÕß¡◊Õ∑’Ë„™â„π°“√ «‘‡§√“–Àå§◊Õ Gas Chromatography (GC) ∑’Ë “¡“√∂«‘‡§√“–Àå¥â«¬«‘∏’ Headspace §Õ≈—¡πå∑’Ë „™â·¬° “√‡ªìπ§Õ≈—¡πå HP-FFAP Polyethylene Glycol TPA, 0.32 mm x 50 m ·≈–„™â Œ’‡≈’¬¡‡ªìπµ—«π”°ä“´ (1.5 mL/min) „π°“√©’¥ µ—«Õ¬à“ß„™â Split mode ∑’ËÕÿ≥À¿Ÿ¡‘ 250 ÌC ‚¥¬ µ—Èß‚ª√·°√¡ column oven ®“° 80 ÌC ∂÷ß 120 ÌC (10 ÌC/min) ·≈–®“° 120 ÌC ∂÷ß 150 ÌC (10 ÌC/ min) „™â‡«≈“ 9 π“∑’ ”À√—∫°“√«‘‡§√“–ÀåÀ“ 1,2‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑π·≈–‰¥§≈Õ‚√¡’‡∑π„π‡≈◊Õ¥ ·≈–„™â ‚ª√·°√¡ column oven 80 ÌC ‡ªìπ‡«≈“ 12 π“∑’ ”À√—∫°“√«‘‡§√“–À創√§≈Õ‚√Õ–´‘µ‘°·Õ´‘¥„π ªí “«– 4. °“√¬◊ π ¬— 𠧫“¡∂Ÿ ° µâ Õ ß¢Õß«‘ ∏’ (Validation of the analytical method) - °“√∑¥ Õ∫À“§à“µË” ÿ¥¢Õß«‘∏«’ ‡‘ §√“–Àå (Limit of detection, LOD) ·≈–§à“µË” ÿ¥∑’Ë ¬Õ¡√—∫‰¥â¢Õß«‘∏«’ ‡‘ §√“–Àå (Limit of quantitation, LOQ) °“√À“§à“ LOD ·≈– LOQ ‚¥¬‡µ√’¬¡ sample blank ·¬°°—π 10 µ—«Õ¬à“ß ®“°π—Èπ®÷ß «‘‡§√“–Àå¥â«¬‡∑§π‘§ GC-ECD-HS ∑’Ëæ—≤π“¢÷Èπ ·≈–§”π«≥À“§à“‡∫’ˬ߇∫π¡“µ√∞“π (SD) ‚¥¬ LOD = Mean ± 3SD LOQ = Mean ± 10SD

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ - °“√∑¥ Õ∫À“§à “ °“√∑”´È” Õ¬à “ ß ·¡à𬔷≈–§«“¡≈”‡Õ’¬ß¢Õß«‘∏’«‘‡§√“–Àå (Precision and Bias) ∑¥ Õ∫‚¥¬«‘ ‡ §√“–Àå µ— « Õ¬à “ ߇≈◊ Õ ¥À√◊ Õ ªí “«–∑’Ë ‡ µ‘ ¡ “√¡“µ√∞“π·µà ≈ –™π‘ ¥ ≈߉ª∑’Ë §«“¡‡¢â¡¢âπ 3 √–¥—∫ (µË” °≈“ß Ÿß) ¥—ßπ’È µ—«Õ¬à“ß ‡≈◊Õ¥∑’ˇµ‘¡ “√¡“µ√∞“π 1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∏π∑’Ë §«“¡‡¢â¡¢âπ 1, 10 ·≈– 15 mg/L µ—«Õ¬à“ß ‡≈◊Õ¥∑’ˇµ‘¡ “√¡“µ√∞“π‰¥§≈Õ‚√¡’‡∏π∑’˧«“¡ ‡¢â ¡ ¢â π 0.1, 1 ·≈– 2 mg/L ·≈–µ— « Õ¬à “ ß ªí “«–∑’ˇµ‘¡ “√¡“µ√∞“π‰µ√§≈Õ‚√Õ–´’µ‘°·Õ ´‘¥∑’˧«“¡‡¢â¡¢âπ 1, 80 ·≈– 160 mg/L ®“° π—Èπ®÷ßπ”¡“«‘‡§√“–À姫“¡‡¢â¡¢âπ≈– 10 ´È” - °“√∑¥ Õ∫À“§«“¡∂Ÿ ° µâ Õ ß¢Õߺ≈ °“√∑¥ Õ∫

°“√µ√«®«‘‡§√“–À嵫— Õ¬à“ß∑’‰Ë ¡à∑√“∫§à“ (Analysis of unknown sample) ∑¥ Õ∫‚¥¬°“√«‘‡§√“–Àåµ—«Õ¬à“߇≈◊Õ¥∑’Ë ‡µ‘¡ “√¡“µ√∞“π 1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∏π∑’˧«“¡‡¢â¡ ¢âπ 10 mg/L µ—«Õ¬à“߇≈◊Õ¥∑’ˇµ‘¡ “√¡“µ√∞“𠉥§≈Õ‚√¡’‡∏π∑’˧«“¡‡¢â¡¢âπ 0.1 mg/L ·≈– µ—«Õ¬à“ßªí “«–∑’ˇµ‘¡ “√¡“µ√∞“π1,2-‰¥§≈Õ ‚√Õ’ ‡ ∏π∑’Ë § «“¡‡¢â ¡ ¢â π 80 mg/L ∑”°“√ «‘‡§√“–À嵫— Õ¬à“ß·µà≈–™π‘¥¥â«¬«‘∏∑’ æ’Ë ≤ — π“¢÷πÈ „À¡àπ’È 10 ´È”„π‡«≈“ 10 «—π‚¥¬«‘‡§√“–Àå«—π≈– 1 §√—Èß (·∑π°“√«‘‡§√“–À嵫— Õ¬à“ß∑’‰Ë ¡à∑√“∫§à“ ‡π◊ÕË ß®“° ‰¡à¡’®”Àπà“¬„π∑âÕßµ≈“¥)

º≈°“√»÷°…“ æ“√“¡‘‡µÕ√å∑’Ë∑”°“√∑¥ Õ∫

§à“¡“µ√∞“π

1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∏π

‰¥§≈Õ‚√¡’‡∏π

‰µ√§≈Õ‚√Õ–´’µ‘°·Õ´‘¥

Linearity (>0.995) Range (§√Õ∫§≈ÿ¡§à“¡“µ√∞“π) Limit of Detection (LOD) Limit of Quantitation (LOQ) Precision Horwitz ûs Ratio

0.9996 1 -15 mg/L (10 mg/L) 0.125 0.183 0.806 (1 mg/L) 0.661 (10 mg/L) 0.544 (15 mg/L) 107 (1 mg/L) 97 (10 mg/L) 100.01 (15 mg/L) 8.48 (1 mg/L) 4.93 (10 mg/L) 3.80 (15 mg/L) 106

0.9992 0.01 - 4 mg/L (0.5 mg/L) 0.014 0.022 0.302 (0.1 mg/L) 0.185 (1 mg/L) 0.403 (2 mg/L) 106 (0.1 mg/L) 97 (1 mg/L) 101 (2 mg/L) 4.72 (0.1 mg/L) 1.95 (1 mg/L) 3.82 (2 mg/L) 104

0.9998 1 -160 mg/L (~75 mg/L) 0.139 0.165 0.625 (1 mg/L) 0.321 (80 mg/L) 0.216 (160 mg/L) 100.83 (1 mg/L) 100.18 (80 mg/L) 100.01 (160 mg/L) 6.55 (1 mg/L) 1.70 (80 mg/L) 1.21 (160 mg/L) 99.970

Accuracy (% Recovery) (90-110) Coefficient of variation (% CV) Analysis of unknown sample (% Recovery)

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


°“√æ—≤π“«‘∏’°“√µ√«®«‘‡§√“–Àå Biomarker ¢ÕߺŸâ —¡º— “√1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∑𠉥§≈Õ‚√¡’‡∑π ·≈–‰µ√§≈Õ‚√‡Õ∏‘≈’πœ

√ÿª·≈–«‘®“√≥åº≈ ®“°°“√∑¥ Õ∫§ÿ ≥ ¡∫— µ‘ µà “ ßÊ „π °√–∫«π°“√¬◊π¬—𧫓¡∂Ÿ°µâÕߢÕß«‘∏’«‘‡§√“–Àå 1,2-‰¥§≈Õ‚√Õ’‡∏π„π‡≈◊Õ¥ ‰¥§≈Õ‚√¡’‡∏π„π ‡≈◊Õ¥·≈–‰µ√§≈Õ‚√Õ–´’µ‘°·Õ´‘¥„πªí “«– ¥â«¬ «‘∏’∑’Ëæ—≤π“¢÷Èππ—Èπ ‡¡◊ËÕæ‘®“√≥“µ“¡§ÿ≥ ¡∫—µ‘∑’Ë πà“‡™◊ËÕ∂◊Õ (Reliability Characteristic) ´÷Ëß®–¥Ÿ §ÿ≥ ¡∫—µ‘∑’Ë Natrella [22] „Àâæ‘®“√≥“§à“ LOD §à“ Precision ·≈–§à“º≈°“√«‘‡§√“–Àåµ—«Õ¬à“ß∑’ˉ¡à ∑√“∫§à“ æ∫«à“«‘∏’«‘‡§√“–Àå∑’ˉ¥âæ—≤π“¢÷Èπ¡“π’ȉ¥â æ‘ ®Ÿ πå·≈â««à“§à“µà“ßÊ ∑’‰Ë ¥âÕ¬Ÿ„à π‡°≥±å∑¬’Ë Õ¡√—∫‰¥â ‚¥¬¡’§à“ LOD ∑’Ë«‘‡§√“–À宓° sample blank ∑’Ë ‡µ‘¡ “√¡“µ√∞“π≈߉ª æ∫«à“«‘∏«’ ‡‘ §√“–Àå 1,2-‰¥ §≈Õ‚√Õ’‡∏π„π‡≈◊Õ¥¡’§à“ LOD ‡∑à“°—∫ 0.125 mg/L «‘∏’«‘‡§√“–À剥§≈Õ‚√¡’‡∏π„π‡≈◊Õ¥¡’§à“ LOD ‡∑à“°—∫ 0.014 mg/L ·≈–«‘∏’«‘‡§√“–À創√ §≈Õ‚√Õ–´’µ‘°·Õ´‘¥„πªí “«–¡’§à“ LOD ‡∑à“°—∫ 0.139 mg/L à«π Precision ¡’§à“ Horwitz ûs Ratio (Typical HORRAT) ´÷Ë߇ªìπ§à“∑’Ë· ¥ß „Àâ‡ÀÁπ∂÷ߧ«“¡·¡àπ¬”¢Õß«‘∏’°“√«‘‡§√“–Àå ®“° °“√»÷°…“æ∫«à“«‘∏’«‘‡§√“–Àå∑’Ëæ—≤π“¢÷Èπ∑—Èß 3 «‘∏’

¡’ §à “ ∑’Ë ®— ¥ Õ¬Ÿà „ π™à « ß 0.5 - 1.5 · ¥ß«à “ «‘ ∏’ «‘‡§√“–Àå∑—Èß 3 «‘∏’¥—ß°≈à“«„π·µà≈–√–¥—∫§«“¡‡¢â¡ ¢âπ (3 √–¥—∫§«“¡‡¢â¡¢âπ) ¡’§«“¡·¡à𬔥’¡“° ‡æ√“–§à“∑’ˉ¥â®—¥Õ¬Ÿà„π™à«ß Typical HORRAT πÕ°®“°π’È Linearity ‰¥â°√“ø¢Õß “√¡“µ√∞“π ‡ âπµ√ß¡’§“à correlation coefficient Ÿß°«à“ 0.995 ·≈–¡’§à“Õ¬Ÿà„π™à«ß∑’˧√Õ∫§≈ÿ¡§à“¡“µ√∞“π¢Õß “√·µà≈–™π‘¥ à«π§ÿ≥ ¡∫—µ‘√Õߧ◊Õ§à“ % Reco very æ∫«à“∑—Èß 3 «‘∏’∑’Ëæ—≤π“¢÷Èπ¡’ % Recovery Õ¬Ÿà„π™à«ß 90-110 % ·≈–§à“ Coefficient of variation (CV) ¡’§à“Õ¬Ÿà„π‡°≥±å∑’ˬա√—∫‰¥â ¥â«¬‡™àπ°—π ¥—ßπ—Èπ®÷ß √ÿª‰¥â«à“«‘∏’«‘‡§√“–Àå 1,2-‰¥ §≈Õ‚√Õ’‡∏π„π‡≈◊Õ¥ ‰¥§≈Õ‚√¡’‡∏π„π‡≈◊Õ¥ ·≈– ‰µ√§≈Õ‚√Õ–´’µ°‘ ·Õ´‘¥„πªí “«–¥â«¬‡∑§π‘§ Gas Chromatography Electron Capture Detection Headspace (GC-ECD-HS) ∑’Ë æ— ≤ π“¢÷È π “¡“√∂π”¡“„™â‰¥â„πÀâÕߪؑ∫—µ‘°“√ ‡æ◊ËÕµ√«® «—¥√–¥—∫°“√ —¡º— “√Õ‘π∑√’¬å‰Õ√–‡À¬ ‡æ◊ËÕ°“√ ‡ΩÑ“√–«—ß ªÑÕß°—π‚√§∑’ˇ°‘¥®“°°“√ª√–°Õ∫Õ“™’æ ·≈–®“° ‘Ëß·«¥≈âÕ¡

‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß 1 Kusakabe T, Saito T, Takeichi S. Headspace solid-phase micro-extraction and gas chromatography with micro-electron capture detection for the measurement of p,pû-DDE in rat whole blood and hair. Tokai J Exp Clin Med. 2003;28(3):131-8. 2. Ashley DL, Bonin MA, Cardinali FL, McCraw JM, Holler JS, Needham LL, et al. Determining volatile organic compounds in human blood from a large sample population by using purge and trap gas chromatography/mass spectrometry. Anal Chem. 1992;64:1021-9. 3. Barkley J, Bunch J, Bursey JT, Castillo N, Cooper SD, Davis JM, et al. Gas chromatography mass spectrometry computer analysis of volatile halogenated hydrocarbons in man and his environment-A multimedia environmental study. Biomed Mass Spectrom. 1980;7:139-7. 4. Wallace LA, Pellizzari E, Hartwell T, Rosenzweig M, Erickson M, Sparacino C, et al. Personal exposure to volatile organic compounds: I. Direct measurements in breathing-zone air, drinking water, food and exhaled breath. Environ Res. 1984;35: 293-9. 5. Wallace L, Pellizzari E, Hartwell T, Zelon H, Sparacino C, Perritt R, et al. Concentrations of 20 volatile organic compounds in the air and drinking water of 350 residents of New Jersey compared with concentrations in their exhaled breath. J Occup Med. 1986;28: 603-8.

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‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


§«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß°“√µ√«®«—¥ΩÿÉπ≈–ÕÕß¢π“¥‰¡à‡°‘π 10 ‰¡§√Õπ ‚¥¬«‘∏’ Gravimetric, Beta-attenuation œ

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √

Correlation of PM10 Measurements Using Gravimetric, Beta-attenuation and Tapered element oscillating microbalance methods Suwanna Kongkawai M.Sc. Auemphorn Mutchimwong Ph.D. Winai Nutmagul Ph.D. faculty of Environment and Resource Studies, Mahidol University Vanisa Surapipith Ph.D. Air Ouality and Noise Management Bureau, Pollution Control Department

Abstract The purpose of this research was to study the correlation of PM10 measurements using Gravimetric High Volume (GHV) which was a reference method and Beta-Attenuation Monitor (BAM) and Tapered Element Oscillating Microbalance (TEOM) which were equivalent methods. The study aimed to define the correction factors for converting PM10 concentrations from equivalent methods to the reference method. The study was also focused on defining the correlation between PM10 measurements and meteorological parameters. The air quality data was obtained from Chokchai 4 and Dindaeng Stations. The air quality data were from the roadside continuous air-monitoring stations operated by Pollution Control Department (PCD) during the years 2001-2009. PM10 measurements on the same date were paired. Therefore, there were 2 pairs of GHV-BAM and GHV-TEOM. All pair data were analyzed using the Simple Linear Regression Analysis for the correlation between methods, and the Stepwise Multiple Regression Analysis was used for the correlation between methods and meteorological parameters. The results clearly showed that PM10 concentrations from a reference method of GHV was higher than equivalent methods of BAM and TEOM with the significant level at 0.01 from both roadside stations. Furthermore, there was a typical linear relation in the similar direction parallel with the empirical equation of GHV=1.45BAM (R2=0.38) and GHV=1.05TEOM (R2=0.64). From this equation the correction factors for converting PM10 values from equivalent methods to the reference method was identified. The correction factors for BAM and TEOM were 1.45 and 1.05 respectively. In addition, there were dissimilarities of correction factors from various countries. The correction factor, measured by TEOM, was usually higher than the correction factor from BAM measurement. However, further study was needed before application because R2 of GHVBAM was lower than 0.5. The correlation between PM10 measurements and meteorological parameters would simply imply that the number of PM10 in the winter would be more stringent than in the summer and the rainy seasons. In addition, wind direction could act as one of vital meteorological parameters for sampling PM10 concentrations in all measurement methods while PM10 values from TEOM was insignificant to relative humidity, but unlikely from GHV and BAM measurements. Key words: Gravimetric high volume, Beta-attenuation, TEOM, PM10 , Correction factor

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Sig.

GHV

Whole Period (2544-2552) Range 10.7-195.2 12.7-136.7 Mean±S.D. 64.4+26.60 46.15+19.6

467

0.01

-

2544-2548 Range Mean±S.D. 2548-2552 Range Mean±S.D. Annual 2544 2545 2546 2547 2548 2549 2550 2551 2552

BAM

¥‘π·¥ß BAM

-

-

-

-

-

12.5-204.1 22.5-128.2 95.46±37.0 53.26±22

-

-

-

-

31.8-223.6 86.74±36.7

-

68.93 59.73 69.97 79.07 64.41 61.59 64.91 56.82 56.50

35.97 34.55 34.39 74.64 54.53 51.06 45.31 43.03 38.85

44 51 47 52 56 54 52 55 56

0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01

97.50 90.61 88.66 111.49 126.59 98.72 87.97 73.86 68.30

43.36 46.13 52.17 75.81 -

TEOM

N

Sig.

-

-

-

-

173

0.01

27.0-204.60 244 79.41±35.40

0.01

114.94 91.13 71.84 69.79 67.61

34 52 43 32 26 56 49 57 56

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0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01

95


∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ®“°µ“√“ß∑’Ë 1 æ∫«à“ °“√µ√«®«—¥‚¥¬ GHV ∑’ Ë ∂“π’‚™§™—¬ 4 ¡’§“à ‡©≈’¬Ë √“¬ªï¢Õß PM10 ‡°‘π¡“µ√∞“π¢Õߪ√–‡∑»‰∑¬∑’Ë°”À𥉫â∑’Ë 50 µg/m3 µ“¡ª√–°“»§≥–°√√¡°“√ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ ·Ààß™“µ‘ ©∫—∫∑’Ë 10 (æ.». 2538)4 „π∑ÿ°ªïµ—Èß·µà 2544-2552 ·≈–®–‡ÀÁ π ‰¥â «à “ º≈∑’Ë ‰ ¥â ® “°°“√ µ√«®«—¥‚¥¬«‘∏’Õâ“ßÕ‘ß (GHV) ®–¡’§à“ Ÿß°«à“«‘∏’ ‡∑’¬∫‡§’¬ß (BAM ·≈– TEOM) Õ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘∑’Ë√–¥—∫ 0.01 ∑—Èß„π¿“æ√«¡µ—Èß·µà ªï 2544-2552 ·≈–‡¡◊ËÕ∑”°“√«‘‡§√“–Àå·¬°‡ªìπ

√“¬ªï °Á„Àâº≈‡™àπ‡¥’¬«°—π ®“°°“√»÷°…“∂÷ߧ«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß«‘∏°’ “√µ√«®«—¥¢Õß·µà≈–§Ÿà º≈∑’‰Ë ¥â §◊Õ «‘∏’°“√µ√«®«—¥·∫∫ GHV, BAM ·≈– TEOM ¡’ §«“¡ —¡æ—π∏å°—π·∫∫‡ âπµ√ß∑—Èß 3 «‘∏’ ¥—ß√Ÿª∑’Ë 1 ·≈– √Ÿª∑’Ë 2 ´÷Ëß· ¥ß„Àâ‡ÀÁπ«à“«‘∏’°“√µ√«®«—¥∑—Èß 3 «‘∏’ ¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—π·≈– “¡“√∂„™â¢âÕ¡Ÿ≈∑’Ë µ√«®«—¥‰¥â¢Õß·µà≈–«‘∏’‡∑’¬∫‡§’¬ß (BAM ·≈– TEOM) ∑”𓬄À⇪ìπ«‘∏’°“√Õâ“ßÕ‘ß (GHV) ‰¥â ‚¥¬¡’ ¡°“√§«“¡ —¡æ—π∏套ßπ’È

GHV = 1.4451 BAM, R2 = 0.38------------(1) ( ∂“π’‚™§™—¬ 4 ·≈– ∂“𒥑π·¥ß) GHV = 1.0534 TEOM, R2 = 0.64------------(2) ( ∂“𒥑π·¥ß) √Ÿª∑’Ë 1 §«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß GHV&BAM ¢Õß 2 ∂“π’

√Ÿª∑’Ë 2 §«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß GHV&TEOM ¢Õß ∂“𒥑π·¥ß

96

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


§«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß°“√µ√«®«—¥ΩÿÉπ≈–ÕÕß¢π“¥‰¡à‡°‘π 10 ‰¡§√Õπ ‚¥¬«‘∏’ Gravimetric, Beta-attenuation œ

2. §«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß«‘∏°’ “√µ√«®«—¥‚¥¬ GHV, BAM ·≈– TEOM °—∫ ªí®®—¬∑“ß Õÿµÿπ‘¬¡«‘∑¬“ ß“π«‘®—¬π’ȉ¥â∑”°“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å ¢Õß«‘∏°’ “√µ√«®«—¥∑—ßÈ 3 «‘∏’ °—∫ªí®®—¬Õÿµπÿ ¬‘ ¡«‘∑¬“ ‰¥â·°à °“√·ºà√—ß ’¢Õߥ«ßÕ“∑‘µ¬å §«“¡°¥Õ“°“»

ª√‘¡“≥Ω𠧫“¡™◊Èπ —¡æ—∑∏å Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ ∑‘»∑“ß≈¡ ·≈–§«“¡‡√Á « ≈¡ ´÷Ë ß ∑”°“√«‘ ‡ §√“–Àå ¥â « ¬°“√ ∂¥∂Õ¬·∫∫æÀÿ§≥ Ÿ (Stepwise Multiple Regression Analysis) ‚¥¬„Àâ«‘∏’°“√µ√«®«—¥·µà≈–«‘∏’ ‡ªì π µ— « ·ª√µ“¡ ·≈–ªí ® ®— ¬ Õÿ µÿ π‘ ¬ ¡«‘ ∑ ¬“‡ªì π µ—«·ª√µâπ º≈ª√“°Ø¥—ßµ“√“ß∑’Ë 2

µ“√“ß∑’Ë 2 ¡°“√§«“¡ —¡æ—π∏å√–À«à“ß«‘∏’°“√µ√«®«—¥∑—Èß 3 «‘∏’ °—∫ ªí®®—¬Õÿµÿπ‘¬¡«‘∑¬“ «‘∏’°“√µ√«®«—¥ GHV 2 Stations Chokchai 4 Station Dindaeng Station BAM 2 Stations Chokchai 4 Station Dindaeng Station (2544 - ¡’.§.2548) TEOM 2 Stations Chokchai 4 Station Dindaeng Station (°.§. 2548-2552)

R2

Sig.

GHV= 185.814-0.101WD-1.005RH-0.177SR GHV= -1647.382-3.349 T-0.667RH+0.446P GHV= 180.408-0.869RH-0.119WD-0.122SR

0.271 0.229 0.254

0.01 0.01 0.01

BAM= 169.605-0.857RH-1.681T-0.06SR-0.031WD BAM= 193.62-3.616T-0.649RH BAM= 156.492-1.15RH-0.049WD-6.676WS-0.070SR

0.257 0.321 0.470

0.01 0.01 0.01

No Data No Data TEOM= -2533.952-0.169WD+3.627P-3.638T

0.397

0.01

¡°“√

®“°µ“√“ß∑’Ë 2 æ∫«à“ªí®®—¬Õÿµÿπ‘¬¡«‘∑¬“ ∑’¡Ë º’ ≈µàÕ°“√µ√«®«—¥¢Õß GHV ‰¥â·°à ∑‘»∑“ß≈¡, §«“¡™◊Èπ —¡æ—∑∏å·≈–°“√·ºà√—ß ’¢Õߥ«ßÕ“∑‘µ¬å ”À√—∫ BAM ªí®®—¬Õÿµÿπ‘¬¡«‘∑¬“∑’Ë¡’º≈ ‰¥â·°à §«“¡™◊Èπ —¡æ—∑∏å, Õÿ≥À¿Ÿ¡‘, °“√·ºà√—ß ’¢Õߥ«ß Õ“∑‘µ¬å·≈–∑‘»∑“ß≈¡ „π¢≥–∑’Ëªí®®—¬∑’Ë¡’º≈µàÕ TEOM ‰¥â·°à ∑‘»∑“ß≈¡, §«“¡°¥Õ“°“»·≈–

Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ ∑’Ë√–¥—∫π—¬ ”§—≠ 0.01 3. §«“¡ —¡æ—π∏å¢Õߪ√‘¡“≥§«“¡‡¢â¡ ¢âπ¢ÕßΩÿÉπ≈–ÕÕß (PM10) °—∫ ƒ¥Ÿ°“≈ °“√»÷°…“§√—Èßπ’ȉ¥â∑”°“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å¢Õߪ√‘¡“≥§«“¡‡¢â¡¢âπ¢ÕßΩÿÉπ≈–ÕÕß (PM10) °—∫ƒ¥Ÿ°“≈ ¥—ß· ¥ß„π√Ÿª∑’Ë 3

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √

PM10 concentrations (ug/m3)

√Ÿª∑’Ë 3 §«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß«‘∏’°“√µ√«®«—¥ °—∫ ƒ¥Ÿ°“≈

®“°√Ÿ ª ∑’Ë 3 · ¥ß§«“¡ — ¡ æ— π ∏å ¢ Õß ª√‘¡“≥§«“¡‡¢â¡¢âπ¢ÕßΩÿÉπ≈–ÕÕß (PM10) °—∫ ƒ¥Ÿ°“≈«à“„π™à«ßƒ¥ŸÀπ“«¡’§«“¡‡¢â¡¢âπ¢ÕßΩÿÉπ ≈–ÕÕß (PM10) Ÿß°«à“„πƒ¥Ÿ√âÕπ°—∫ƒ¥ŸΩπ∑’ˇªì𠇙àππ’ȇæ√“–„π™à«ßƒ¥ŸÀπ“« ¡’§«“¡°¥Õ“°“» Ÿß ¿“æÕ“°“»π‘Ëß ‰¡à‡Õ◊ÈÕµàÕ°“√°√–®“¬µ—«¢Õß “√ ¡≈æ‘…∑“ßÕ“°“»®÷߇ªìπº≈∑”„Àâ§à“§«“¡‡¢â¡¢âπ ¢ÕßΩÿÉπ≈–ÕÕß (PM10) Ÿß°«à“ƒ¥Ÿ°“≈Õ◊Ëπ

«‘®“√≥å º≈∑’ˉ¥â®“°°“√»÷°…“π’È æ∫«à“ §«“¡™◊Èπ „π∫√√¬“°“»¡’º≈µàÕ«‘∏’°“√µ√«®«—¥¢Õß GHV ·≈– BAM ·µà ® –‰¡à ¡’ º ≈µà Õ °“√µ√«®«— ¥ ‚¥¬ TEOM ∑—Èßπ’ȇæ√“– TEOM ¡’°“√„™â§«“¡√âÕπ∑’Ë Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ 50 ÌC ´÷Ë߇ªìπ°“√‰≈àπÈ” §«“¡™◊Èπ·≈– “√∫“ßµ—«∑’ˇªìπÕߧåª√–°Õ∫¢ÕßΩÿÉπ PM10 ‡™àπ ´—≈‡øµ·≈–‰π‡µ√µ ‡ªìπµâπ ÕÕ°‰ª´÷Ëß Õ¥§≈âÕß °—∫ß“π«‘®—¬¢Õß Soutar12 °—∫ Muir13 ∑’Ë„Àâº≈‡™à𠇥’¬«°—π πÕ°®“°π’Ȭ—ß¡’ß“π«‘®—¬¢Õß Price6 °—∫ Chang8 ∑’ˉ¥â°≈à“« π—∫ πÿπ‡Àµÿº≈π’ȉ«â¥â«¬«à“ §à“∑’˵√«®«—¥‰¥â‚¥¬ GHV °—∫ BAM ®–¡’§à“„°≈â 98

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

‡§’¬ß°—π‡¡◊ËÕ§«“¡™◊Èπ —¡æ—∑∏å (RH) µË”°«à“®ÿ¥ À≈Õ¡≈–≈“¬ ·≈– GHV “¡“√∂¥Ÿ¥πÈ”·≈–‡°‘¥ °“√√–‡À¬¢Õßæ«° “√°÷Ë ß √–‡À¬ ∫π°√–¥“… °√Õ߉¥â ®÷ß¡’º≈µàÕ§à“§«“¡‡¢â¡¢âπ¢Õß PM10 ∑’Ë Õà“π‰¥â ¥—ßπ—Èπ®÷ߧ«√√–¡—¥√–«—ß∑’Ë®–„™â¢âÕ¡Ÿ≈∑’ˉ¥â ®“°°“√µ√«®«—¥„π°“√√“¬ß“π‡√◊ËÕߺ≈°√–∑∫µàÕ ÿ¢¿“æÕπ“¡—¬¢Õߪ√–™“™π14 ∂â“„π∫√√¬“°“»¡’ RH Õ¬Ÿà¡“° ®–∑”„ÀâÕߧåª√–°Õ∫¢ÕßΩÿÉπ‡¡◊ËÕ√«¡ °—∫πÈ”„πÕ“°“»®–¡’º≈µàÕ§à“∑’ˉ¥â®“°°“√µ√«®«—¥ ¥â«¬ GHV ¡’§à“ Ÿß¢÷Èπ ·≈– Ÿß°«à“ BAM °—∫ TEOM ‡æ√“–‡π◊ËÕß®“° BAM °—∫ TEOM ¡’ °“√„™â§«“¡√âÕπ‡æ◊ËÕ‰≈àπÈ” §«“¡™◊Èπ ·≈– “√°÷Ëß √–‡À¬ °Á¡°’ “√√–‡À¬ÕÕ°‰ª¥â«¬ ∑”„À⧓à ∑’ÕË “à π‰¥â πâÕ¬°«à“ GHV ´÷Ëßß“π«‘®—¬¢Õßµà“ߪ√–‡∑» ‡™àπ „πª√–‡∑»Õ—ß°ƒ… ∑’ˉ¥â§à“ CF ¢Õß TEOM ‡ªìπ 1.3 ·≈– BAM ‡ªìπ 1.07,10 π—Ëπ· ¥ß‡ªìππ—¬«à“ §à“∑’‰Ë ¥â®“°°“√µ√«®«—¥®“° TEOM µË”°«à“ BAM ‡æ√“–§à“ CF ¢Õß TEOM ¡“°°«à“ BAM „π ¢≥–∑’Ë¢âÕ¡Ÿ≈®“°°“√»÷°…“π’Èæ∫«à“§à“ CF ¢Õß TEOM πâÕ¬°«à“ BAM ‚¥¬∑’Ë CF ¢Õß TEOM ‡∑à“°—∫ 1.05 à«π §à“ CF ¢Õß BAM ‡∑à“°—∫ 1.45


§«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß°“√µ√«®«—¥ΩÿÉπ≈–ÕÕß¢π“¥‰¡à‡°‘π 10 ‰¡§√Õπ ‚¥¬«‘∏’ Gravimetric, Beta-attenuation œ

‡π◊ËÕß®“°§à“ PM10 ∑’˵√«®«—¥‰¥â®“° TEOM ¡’ §à“¡“°°«à“ BAM ·≈–¡’§à“„°≈⇧’¬ß°—∫ GHV ¡“°°«à“ BAM ∑—Èß„π¿“æ√«¡µ≈Õ¥√–¬–‡«≈“ °“√»÷°…“ ·≈–·¬°‡ªìπ√“¬ªï ´÷Ëß„πß“π«‘®—¬π’È ¡’ ¢â Õ ®”°— ¥ ∑’Ë «à “ ¬— ß ‰¡à ‰ ¥â ∑”°“√»÷ ° …“„Àâ § √∫∑ÿ ° ∂“π’µ√«®«—¥∑’Ë¡’Õ¬Ÿà„π°√ÿ߇∑æ¡À“π§√·≈–µà“ß ®— ß À«— ¥ ®÷ ß ¬— ß ‰¡à “¡“√∂ √ÿ ª ‡Àµÿ º ≈¢Õß ‡Àµÿ°“√≥åπ’ȉ¥â ·≈–§‘¥«à“πà“®–¡’ªí®®—¬Õ◊Ëπ∑’ËπÕ° ‡Àπ◊Õ®“°°“√»÷°…“„π§√—Èßπ’ȇ¢â“¡“‡°’ˬ«¢âÕß·≈– ‡ªì𠓇Àµÿ∑’Ë∑”„Àâ§à“∑’˵√«®«—¥‰¥â®“° BAM ¡’ §à“πâÕ¬°«à“ TEOM πÕ°®“°π’È§à“·°â∑’ˉ¥â®“° ß“π«‘®—¬π’Ȭ—ß¡’§«“¡®”‡ªìπµâÕß¡’°“√«‘®—¬‡æ‘Ë¡‡µ‘¡ °àÕπ𔉪„™â‡π◊ÕË ß®“°§à“ R2 ¢Õß GHV °—∫ BAM ¡’§à“µË”°«à“ 0.5

√ÿª §à“∑’ˉ¥â®“°°“√µ√«®«—¥‰¥â‚¥¬«‘∏’Õâ“ßÕ‘ß (GHV) ¡’ §à “ Ÿ ß °«à “ «‘ ∏’ ‡ ∑’ ¬ ∫‡§’ ¬ ß (BAM, TEOM) ·≈–§à“·°â (Correction Factor : CF) ∑’Ë„™â ”À√—∫ª√—∫·°â§à“∑’ˉ¥â®“°°“√µ√«®«—¥‚¥¬ BAM „À⇪ìπ GHV ¡’§à“‡∑à“°—∫ 1.45 ·≈–§à“ ·°â∑’Ë„™â ”À√—∫ª√—∫·°â§à“∑’ˉ¥â®“°°“√µ√«®«—¥‚¥¬ TEOM „À⇪ìπ GHV ¡’§à“‡∑à“°—∫ 1.05 ¥—ßπ—Èπ „π°“√æ‘®“√≥“°“√π”¢âÕ¡Ÿ≈‰ª„™â„π°“√√“¬ß“π §à“¢Õߧ«“¡‡¢â¡¢âπ¢Õß PM10 ∑’ˉ¥â®“°°“√ µ√«®«—¥‚¥¬«‘∏’‡∑’¬∫‡§’¬ß„À⇪ìπ«‘∏’Õâ“ßÕ‘ß §«√¡’ °“√„™â§à“·°â„π°“√ª√—∫·°â§à“°àÕπ‡æ◊ËÕ§«“¡∂Ÿ° µâÕߢÕߢâÕ¡Ÿ≈∑’ˉ¥â®“°°“√µ√«®«—¥¢Õß·µà≈–«‘∏’ ´÷ËßÀπ૬ߓπ∑’ˇ°’ˬ«¢âÕßµâÕß∑”°“√»÷°…“Õ¬à“ß ®√‘ ß ®— ß ‡æ◊Ë Õ ‡ªì π §à “ ·°â ∑’Ë “¡“√∂π”¡“„™â ”À√— ∫ ª√–‡∑»‰∑¬‰¥â πÕ°®“°π’§È “à ∑’‰Ë ¥â®“°°“√µ√«®«—¥ PM10 „π™à«ßƒ¥ŸÀπ“«®–¡’§à“ Ÿß°«à“ƒ¥Ÿ√âÕπ°—∫ƒ¥Ÿ Ωπ ·≈–∑‘ » ∑“ß≈¡‡ªì π ªí ® ®— ¬ Õÿ µÿ π‘ ¬ ¡«‘ ∑ ¬“∑’Ë ”§— ≠ „π°“√µ√«®«— ¥ §«“¡‡¢â ¡ ¢â π ¢Õß PM 10

”À√—∫∑ÿ°«‘∏’°“√µ√«®«—¥‚¥¬∑’˧«“¡™◊Èπ —¡æ—∑∏å ‰¡à¡’º≈µàÕ°“√µ√«®«—¥¢Õß TEOM ‡À¡◊Õπ°—∫ GHV ·≈– BAM ¥—ßπ—Èπ„π°“√«‘‡§√“–Àåº≈°“√ µ√«®«—¥ PM10 ®÷ߧ«√π”Õߧåª√–°Õ∫¢ÕßπÈ”À√◊Õ § « “ ¡ ™◊È π „ π ∫ √ √ ¬ “ ° “ » · ≈ – ªí ® ®— ¬ ∑ “ ß Õÿ µÿ π‘ ¬ ¡«‘ ∑ ¬“¡“æ‘ ® “√≥“√à « ¡¥â « ¬‡æ◊Ë Õ °“√ «‘‡§√“–Àå¢âÕ¡Ÿ≈®–‰¥â‡ªìπ‰ª„π∑‘»∑“ß∑’Ë∂Ÿ°µâÕß ·¡à𬔠¡“°¬‘Ëߢ÷Èπ

¢âÕ‡ πÕ·π–„π°“√«‘®—¬§√—ÈßµàÕ‰ª 1. §«√¡’°“√»÷°…“ªí®®—¬Õ◊Ëπ∑’Ë¡’º≈µàÕ°“√ µ√«®«—¥¢Õß BAM °—∫ TEOM ∑’Ë„Àâº≈°“√ µ√«®«—¥∑’Ë·µ°µà“ß°—π·≈–À“ “‡Àµÿ∑’Ë∑”„Àâ§à“®“° °“√µ√«®«—¥‚¥¬ TEOM Ÿß°«à“ BAM ·≈–¬—ß¡’ §à“„°≈⇧’¬ß°—∫ GHV ¡“°°«à“ BAM 2. §«√∑”°“√»÷ ° …“‡ª√’ ¬ ∫‡∑’ ¬ ∫¢â Õ ¡Ÿ ≈ ∑“ßÕÿµÿπ‘¬¡«‘∑¬“∑’ˉ¥â®“°°“√µ√«®«—¥¢Õß°√¡ Õÿµÿπ‘¬¡«‘∑¬“°—∫°√¡§«∫§ÿ¡¡≈æ‘…«à“¡’º≈µàÕ°“√ µ√«®«—¥ PM10 ¢Õß·µà≈–«‘∏’·µ°µà“ß°—πÀ√◊Õ‰¡à Õ¬à“߉√ ·≈–§«√„™â¢âÕ¡Ÿ≈Õÿµÿπ‘¬¡«‘∑¬“¢ÕßÀπ૬ ß“π„¥∂÷ß¡’§«“¡‡À¡“– ¡µàÕ°“√«‘‡§√“–À姓à PM10

°‘µµ‘°√√¡ª√–°“» °“√»÷ ° …“«‘ ®— ¬ §√—È ß π’È ”‡√Á ® ‰¥â ¥â « ¬§«“¡ °√ÿ≥“ ·≈–™à«¬‡À≈◊Õ®“°∫ÿ§§≈·≈–Àπ૬ߓπ∑’Ë ‡°’ˬ«¢âÕßÀ≈“¬ΩÉ“¬ ¢Õ¢Õ∫§ÿ≥‡®â“Àπâ“∑’Ë¢Õß °√¡§«∫§ÿ¡¡≈æ‘…∑ÿ°∑à“π∑’Ë„À⧫“¡Õπÿ‡§√“–Àå ·≈–Õ”π«¬§«“¡ –¥«°„π‡√◊ËÕߢÕߢâÕ¡Ÿ≈µà“ßÊ ∑’Ë„™â„π°“√∑”«‘®—¬§√—Èßπ’È ·≈–°“√»÷°…“«‘®—¬π’ȇªìπ à«πÀπ÷ËߢÕß‚§√ß°“√«‘®—¬∑’ˉ¥â√—∫°“√ π—∫ πÿπ ∑ÿπÕÿ¥Àπÿπ°“√∑”«‘®—¬®“°À≈—° Ÿµ√«‘∑¬“»“ µ√ ¡À“∫—≥±‘µ “¢“«‘™“‡∑§‚π‚≈¬’°“√∫√‘À“√ ‘Ëß ·«¥≈â Õ ¡ (¿“§æ‘ ‡ »…) §≥– ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡·≈– ∑√—欓°√»“ µ√å ¡À“«‘∑¬“≈—¬¡À‘¥≈

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100 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒


°“√°”®—¥ E.coli „ππÈ”¥◊Ë¡¥â«¬´’‚Õ‰≈µåº ¡‡ß‘π

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √

Removal of E. coli in drinking water using silver-mixed zeolite Supaporn Nakwong Environmental Science Program Faculty of Science and Technology, Thammasat University Prasert Laobusnanant Lecturer Faculty of Public Health, Thammasat University Paradee Chuaybamroong Assistant Professor Department of Environmental Science, Faculty of Science and Technology, Thammasat University

Abstract The capability of silver-mixed zeolite on E. coli removal was performed in this study. Colonies of E. coli were inoculated into a 3-L drinking water and then poured into a silver-mixed zeolite column. Concentrations of E. coli in the poured water (or inlet water) and those in the drained water (or outlet water) were analyzed by means of multiple-tube fermentation technique (5 tubes/concentration) and reported as MPN/100 mL. The results revealed that the silver-mixed zeolite could remove 100% of E. coli from the water from the concentration of 3.7x104 to 3.5x109 MPN/100 mL. The total amount of water used was 86 L. After that, the performance was reduced and E. coli in the outlet water was started to be found. However, the outlet concentration was dramatically less than the inlet concentration. This study, hence, shows the high potential of silver-mixed zeolite in removing the contaminated microorganisms in drinking water. Key Words: E. coli, drinking water contamination, silver-mixed zeolite, microorganism in drinking water

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°“√°”®—¥ E.coli „ππÈ”¥◊Ë¡¥â«¬´’‚Õ‰≈µåº ¡‡ß‘π

Escherichia coli (E. coli) ‡ªìπµ—«∫àß™’È°“√ªπ ‡ªóô Õ π®ÿ ≈‘ π ∑√’ ¬å ® “°√–∫∫∑“߇¥‘ π Õ“À“√ °“√ »÷ ° …“ª√– ‘ ∑ ∏‘ ¿ “æ¢Õß«‘ ∏’ ° “√∫”∫— ¥ ·≈–/À√◊ Õ °”®— ¥ ®ÿ ≈‘ π ∑√’ ¬å ∑’Ë ª π‡ªóô Õ πÕ¬Ÿà „ ππÈ” ®÷ ß π‘ ¬ ¡„™â ®”π«π¢Õß E. coli ‡ªìπµ—«∫àß™’ȥ⫬‡™àπ°—π °“√°”®—¥®ÿ≈‘π∑√’¬å„ππÈ”¥◊Ë¡π—Èππ‘¬¡„™â°“√ ‡µ‘ ¡ §≈Õ√’ π ·µà ‡ π◊Ë Õ ß®“°§≈Õ√’ π “¡“√∂∑” ªØ‘°‘√‘¬“°—∫ “√Õ‘π∑√’¬å„ππÈ”µ“¡∏√√¡™“µ‘ ‡°‘¥ ‡ªìπ “√‰µ√Œ“‚≈¡’‡∑π ·≈–°√¥Œ“‚≈Õ–´‘µ‘°Õ—𠇪ìπ “√°àÕ¡–‡√Áß ·≈– “√°àÕ„À⇰‘¥°“√°≈“¬ æ—π∏ÿå∑’ˇªìπÕ—πµ√“¬µàÕ ‘Ëß¡’™’«‘µ‚¥¬∑—Ë«‰ª1,2 À≈“¬ ª√–‡∑»®÷߇≈‘°„™â§≈Õ√’π„π°“√º≈‘µπÈ”¥◊Ë¡ ·≈â« À—π¡“„™â‡∑§‚π‚≈¬’Õ◊Ëπ·∑𠇙àπ „™â‚Õ‚´π · ß Õ—≈µ√“‰«‚Õ‡≈Áµ ªØ‘°‘√‘¬“√’‡«Õ√å ÕÕ ‚¡ ‘ ‚ø‚µ §–µ–‰≈ ‘ œ≈œ Õ¬à“߉√°Áµ“¡ ‡∑§‚π‚≈¬’‡À≈à“π’È ¬— ß ¡’ ¢â Õ ®”°— ¥ ∑—È ß „π‡√◊Ë Õ ß¢Õß√“§“ ·≈–§«“¡ µâÕß°“√§«“¡√Ÿâ§«“¡‡¢â“„®„π°“√ªØ‘∫—µ‘·≈–°“√ ¥Ÿ·≈√—°…“‡∑§‚π‚≈¬’‡À≈à“π’È®÷߬—ߧ߇ªìπ‡√◊ËÕß∑’Ë ‰°≈µ—«®“°ª√–™“™π∑—Ë«‰ªÕ¬Ÿà‡À¡◊Õπ‡¥‘¡ ‚¥¬ ‡©æ“–Õ¬à“߬‘Ëß„π∑âÕß∂‘Ëπ∑ÿ√°—π¥“√ ·µà∂Ⓡª√’¬∫ ‡∑’¬∫°—∫°“√°√Õß·≈â« «‘∏’°“√°√Õ߇ªìπ ‘Ëßæ◊Èπ ∞“π„π™’«‘µª√–®”«—π¡“°°«à“ “¡“√∂‡¢â“„®·≈– ¥Ÿ·≈√—°…“ßà“¬°«à“°—π¡“° ·µà°“√°√Õß„πªí®®ÿ∫—π ‰¡à«à“®–‡ªìπµ—«°√Õ߇√´‘πÀ√◊Õµ—«°√Õß´’‚Õ‰≈µå ‚¥¬∑—Ë«‰ª‰¡à “¡“√∂°”®—¥‡™◊ÈÕ‚√§∑’˪π‡ªóôÕπ¡“ °— ∫ πÈ” ‰¥â º≈‘ µ ¿— ≥ ±å À π÷Ë ß ´÷Ë ß ¡’ ° “√„™â µ— « °√Õß ´’‚Õ‰≈µå∑’Ë¡’‡ß‘πº ¡Õ¬Ÿà¥â«¬®÷ß∂Ÿ°π”‡¢â“¡“®“° ª√–‡∑»Œ—ß°“√’‡æ◊ËÕ·°âªí≠À“¥—ß°≈à“« ‡π◊ËÕß®“° ‡ß‘ππ—Èπ¡’§ÿ≥ ¡∫—µ‘„π°“√°”®—¥‡™◊ÈÕ®ÿ≈‘π∑√’¬å‰¥â 3,4 §≥–ºŸâ «‘ ®— ¬ ¡’ § «“¡ π„®„π§«“¡ “¡“√∂¢Õß º≈‘µ¿—≥±å¥—ß°≈à“« ®÷߉¥â∑”°“√∑¥ Õ∫‚¥¬‡πâ𠉪∑’°Ë “√°”®—¥ E. coli „ππÈ”¥◊¡Ë ∑’§Ë «“¡‡¢â¡¢âπµà“ßÊ °—π ‚¥¬‡≈Á߇ÀÁπ«à“ª√– ∫°“√≥å·≈–§«“¡√Ÿâ∑’ˉ¥â ®“°°“√»÷°…“´÷Ë߇ªìπ‡æ’¬ß®ÿ¥‡√‘Ë¡µâππ’È ®– “¡“√∂

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ √Ÿª∑’Ë 1 ¢—ÈπµÕπ°“√‡∑πÈ”¥◊Ë¡º ¡ E. coli ≈ß„π∑àÕ´’‚Õ‰≈µåº ¡‡ß‘π·≈–πÈ”∑’ËÕÕ°®“°∑àÕ

coli ªπ‡ªóôÕπ ®“°π—Èπ®÷ß„™âπÈ”¥◊Ë¡ (∑’˺à“π°“√¶à“ ‡™◊Èե⫬√–∫∫√’‡«Õ√å ÕÕ ‚¡ ‘ ·≈–· ßÕ—≈µ√“ ‰«‚Õ‡≈Áµ) ª√‘¡“µ√ 3 ≈‘µ√º ¡¥â«¬‚§‚≈π’¢Õß E. coli (TISTR 780 ¢Õß ∂“∫—π«‘®—¬«‘∑¬“»“ µ√å ·≈–‡∑§‚π‚≈¬’·Ààߪ√–‡∑»‰∑¬) ‡∑≈߉ª„π∑àÕ „ÀâπÈ”‰À≈¥â«¬·√ß‚πâ¡∂à«ß¢Õß‚≈° (√Ÿª∑’Ë 1) ®”π«π¢Õß‚§‚≈π’ E. coli ∑’ˇµ‘¡≈߉ª„π πÈ”¥◊¡Ë π—πÈ „™â°“√‡∑’¬∫°—∫§«“¡¢ÿπà ¢Õß McFarland ‚¥¬„π°“√»÷°…“π’È„™â 0.5-7 McFarland ´÷Ëß ‡∑’¬∫‡∑à“‰¥â°—∫ 1.5x108 - 2.1x109 colony/mL §«“¡¢ÿπà ¢Õß McFarland ¡“®“°°“√„™â 1% BaCl2 ª√‘¡“µ√ 0.05-0.7 mL ª√—∫ª√‘¡“µ√„À⇪ìπ 10 mL ¥â«¬ 1% H2SO4 ·≈â«π”‰ª«—¥§à“°“√¥Ÿ¥ °≈◊ π · ß¥â « ¬‡§√◊Ë Õ ß Spectrophotometer ∑’Ë §«“¡¬“«§≈◊Ëπ 625 nm ‡æ◊ËÕ √â“߇ªìπ calibration curve √–À«à“ß§à“°“√¥Ÿ¥°≈◊π· ß°—∫§«“¡¢ÿπà McFarland ∑’ˇµ√’¬¡‰«â À≈—ß®“°π—Èπ®÷ßπ” E. coli 104 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

∑’Ë·¢«π≈Õ¬„ππÈ”‡°≈◊Õ (ª√“»®“°‡™◊ÈÕ) 0.9% ‰ª «—¥°“√¥Ÿ¥°≈◊π· ß∑’Ë 625 nm ‡™àπ‡¥’¬«°—π‡æ◊ËÕ ‡∑’¬∫‡ªìπ§à“§«“¡¢ÿπà McFarland ·µàÕ¬à“߉√°Áµ“¡ «‘∏¥’ ß— °≈à“«‡ªìπ°“√‡µ√’¬¡§«“¡‡¢â¡¢âπ¢Õß E. coli ·µà‡æ’¬ß§√à“«Ê‡∑à“π—È𠧫“¡‡¢â¡¢âπ∑’Ë„™â„π°“√ §”π«≥ª√– ‘ ∑ ∏‘ ¿ “æ°“√°”®— ¥ E. coli ¢Õß ´’‚Õ‰≈µåº ¡‡ß‘π„π°“√»÷°…“π’È¡“®“°«‘∏’ Multiple-tube fermentation „π™π‘¥ 5 À≈Õ¥/§«“¡ ‡¢â¡¢â𠵓¡ Standard Method5 ‚¥¬°“√»÷°…“ „™â°“√«‘‡§√“–Àå§à“ MPN/100 mL ¢Õß E. coli „ππÈ”∑’ˇ∑≈ß„π§Õ≈—¡πå ‡ª√’¬∫‡∑’¬∫°—∫§à“ MPN/ 100 mL „ππÈ”∑’ˉÀ≈ÕÕ°®“°§Õ≈—¡πå „π°“√ »÷°…“¡’°“√‡®◊Õ®“ߪ√‘¡“µ√πÈ”µ—«Õ¬à“߇ªìπ Serial dilution ‡™àπ 10-2, 10-3, 10-4 mL §à“ MPN ®÷ß µâÕߧŸ≥¥â«¬§à“ dilution factor = 1000 ‡ªìπµâπ Õÿª°√≥凧√◊ËÕß·°â«·≈–¿“™π–∑’Ë„™â¡’°“√¶à“‡™◊ÈÕ ‚√§‡æ◊ËÕªÑÕß°—π°“√ªπ‡ªóôÕπ∑ÿ°§√—Èß ·≈–‡¡◊ËÕ‡ √Á®


°“√°”®—¥ E.coli „ππÈ”¥◊Ë¡¥â«¬´’‚Õ‰≈µåº ¡‡ß‘π

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∑’Ëæ∫„ππÈ”∑’ˉÀ≈ÕÕ°¡“æ∫‰¥âµ—Èß·µàπâÕ¬°«à“ 2 MPN/100 ml „π°“√‡∑§√—Èß∑’Ë 1-6 ®π∂÷ß 1.7 x 104 MPN/100 ml „π°“√‡∑§√—Èß∑’Ë 8-9 ‚¥¬§‘¥ ‡ªìπª√– ‘∑∏‘¿“æ°“√°”®—¥ E. coli ‰¥â 99.99%100% ¥—ßπ’È ®“°µ“√“ß®–‡ÀÁ π ‰¥â «à “ ´’ ‚ Õ‰≈µå º ¡‡ß‘ π “¡“√∂°”®—¥ E. coli §«“¡‡¢â¡¢âπ Ÿßʉ¥âÕ¬à“ß ¡’ª√– ‘∑∏‘¿“æ ‚¥¬‡©æ“–Õ¬à“߬‘Ëß „π°“√‡∑πÈ” ¥◊Ë¡§√—Èß∑’Ë 1 ∂÷ß §√—Èß∑’Ë 6 (§‘¥‡ªìπª√‘¡“µ√πÈ”∑’ˇ∑ ≈߉ª∑—ÈßÀ¡¥ 86 ≈‘µ√ √«¡πÈ”∑’Ë≈â“ߧÕ≈—¡πå¥â«¬) “¡“√∂°”®—¥ E. coli ‰¥â∑—ÈßÀ¡¥ 100% À≈—ß®“° π—Èπ®÷߇√‘Ë¡æ∫ E. coli À≈ÿ¥≈Õ¥ÕÕ°¡“®“°πÈ”∑’Ë ÕÕ°®“°∑àÕ„π§«“¡‡¢â¡¢âπµ—Èß·µà 7.4 MPN/100

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πÈ”‡¢â“ ®”π«πÀ≈Õ¥∑’Ë ‡°‘¥°ä“´ 3-5-3 4-2-3 5-3-3 4-4-2 5-3-3 5-4-4 5-4-3 5-4-5 5-4-3 5-4-5 5-3-3 5-3-4 5-5-5 5-5-5 5-5-4

MPN/100 ml 37,000 38,000 1,800,000 47,000,000 18,000,000 3,500,000,000 2,800,000,000 43,000,000,000 28,000,000,000 4,300,000,000 1,800,000,000 210,000,000 >1,600,000,000 >160,000,000 16,000,000

πÈ”ÕÕ° ®”π«πÀ≈Õ¥∑’Ë ‡°‘¥°ä“´ 0-0-0 0-0-0 0-0-0 0-0-0 0-0-0 0-0-0 0-1-1 3-2-1 3-2-1 0-1-1 1-2-2 0-3-1 5-0-0 5-5-4 5-5-3

ª√– ‘∑∏‘¿“æ

MPN/100 ml <2 <2 <2 <2 <2 <2 36 17,000 17,000 36 10 7.4 23 1,600 920

100% 100% 100% 100% 100% 100% 99.99% 99.99% 99.99% 99.99% 99.99% 99.99% 99.99% 99.99% 99.99%

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ mL ®π∂÷ß 17,000 MPN/100 mL ·µà‡¡◊ËÕ ‡ª√’¬∫‡∑’¬∫°—∫§«“¡‡¢â¡¢âπµ—Èßµâπ·≈â« ´’‚Õ‰≈µå º ¡‡ß‘ππ—Èπ¬—ߧ߄Àâª√– ‘∑∏‘¿“æ∑’Ë®—¥«à“ Ÿß¡“° · ¥ß„Àâ‡ÀÁπ‰¥â«à“ °“√º ¡‡ß‘π≈ß„π´’‚Õ‰≈µå √â“ß §«“¡ “¡“√∂„Àâ°—∫´’‚Õ‰≈µå„π°“√°”®—¥®ÿ≈‘π∑√’¬å ‚¥¬‡©æ“–Õ¬à “ ߬‘Ë ß E. coli „ππÈ” ‰¥â Õ ¬à “ ß¡’ ª√– ‘∑∏‘¿“æ ´÷ßË ºŸ»â °÷ …“‰¥â∑¥≈Õ߇∑πÈ”¥◊¡Ë º ¡ E. coli ≈ß„π§Õ≈—¡πå´’‚Õ‰≈µåª°µ‘∑’ˉ¡à¡’°“√º ¡‡ß‘π ‚¥¬§Õ≈—¡πåπ—Èπ¡’ —¥ à«π·≈–πÈ”Àπ—°∫√√®ÿ‡∑à“°—π ∑ÿ°ª√–°“√ º≈ª√“°Ø«à“§«“¡‡¢â¡¢âπ¢Õß E. coli „ππÈ”∑’ËÕÕ°„°≈⇧’¬ß°—∫ E. coli „ππÈ”∑’ˇ¢â“ · ¥ß «à“√Ÿæ√ÿπ„π´’‚Õ‰≈µåª°µ‘‰¡à “¡“√∂°—°À√◊Õ°”®—¥ E. coli ‰¥â ª√– ‘∑∏‘¿“æ®÷ß¡“®“°‡ß‘π∑’˺ ¡≈߉ª Õ¬à “ ߉√°Á µ “¡ — ¥ à « π¢Õ߇ߑ π ∑’Ë „ ™â · ≈–√“¬≈– ‡Õ’¬¥Õ◊ËπÊ π—Èπ ∫√‘…—∑ºŸâº≈‘µ„πµà“ߪ√–‡∑»‰¡à “¡“√∂®–‡ªî ¥ ‡º¬‰¥â ‡ π◊Ë Õ ß®“°‡ªì 𠧫“¡≈— ∫ ∑“ß°“√§â“ √«¡∂÷߬—߉¡à¡’°“√»÷°…“„π‡√◊ËÕߢÕß °“√°√–µÿπâ ‡æ◊ÕË °“√π”°≈—∫‰ª„™âß“π„À¡à (regeneration) ‡π◊ËÕß®“°¢âÕ¡Ÿ≈®“°∫√‘…—∑ºŸâº≈‘µπ—Èπ ¬—ß‰¡à™¥— ‡®π∂÷ß«‘∏°’ “√«à“ “¡“√∂°√–∑”‰¥âÕ¬à“߉√ °“√»÷°…“π’®È ß÷ °√–∑”‰¥â‡æ’¬ß·§à°“√»÷°…“‡∫◊ÕÈ ßµâπ ´÷Ëß· ¥ß„Àâ‡ÀÁπ«à“°“√º ¡‡ß‘π„π´’‚Õ‰≈µåπ—Èπ‡æ‘Ë¡ ª√– ‘∑∏‘¿“æ°“√°”®—¥®ÿ≈‘π∑√’¬å‰¥â®√‘ß „π·ßà¢Õߧÿ≥¿“æπÈ”∑“ß®ÿ≈™’««‘∑¬“·≈â« ª√–‡∑»‰∑¬¡’¡“µ√∞“πº≈‘µ¿—≥±åÕÿµ “À°√√¡ πÈ”∫√‘‚¿§µ“¡ª√–°“»°√–∑√«ßÕÿµ “À°√√¡ ©∫—∫ ∑’Ë 332 (æ.». 2521) ¡“µ√∞“π§ÿ≥¿“æπÈ”¥◊Ë¡„π ¿“™π–∑’ªË ¥î π‘∑µ“¡ª√–°“»°√–∑√«ß “∏“√≥ ÿ¢ ©∫—∫∑’Ë 135 (æ.». 2534) ·≈–¡“µ√∞“π§ÿ≥¿“æ πÈ” ∫“¥“≈∑’Ë „ ™â ∫ √‘ ‚ ¿§ µ“¡ª√–°“»°√–∑√«ß ∑√—欓°√∏√√¡™“µ‘·≈– ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ (æ.». 2551) ´÷Ë ß ≈â « π·µà °”Àπ¥„Àâ πÈ” ¥◊Ë ¡ µâ Õ ß¡’ ‚ §≈‘ ø Õ√å ¡ ·∫§∑’‡√’¬πâÕ¬°«à“ 2.2 MPN/100 mL ·≈–µâÕß ‰¡à¡’À√◊Õ‰¡àæ∫ E. coli ‡≈¬6 °“√π”º≈‘µ¿—≥±å‰ª 106 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

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‡Õ° “√Õâ“ßÕ‘ß 1. Wang L-S.,. Wei D-B, Wei J., Hu H-Y. Screening and estimating of toxicity formation with photobacterium bioassay during chlorine disinfection of wastewater. Journal of Hazardous Materials 2007:141: 289-294. 2. Ashbolt, N.J. Risk analysis of drinking water microbial contamination versus disinfection byproducts (DBPs). Toxicology 2004:198: 255-262. 3. Kim, J., Pitts, B., Stewart, P. S., Camper, A., Yoon, J. Comparison of the antimicrobial effects of chlorine, silver Ion, and tobramycin on biofilm. Antimicrobial Agents and Chemotherapy 2008:52: 1446-1453. 4. Feng, Q.L., Wu, J., Chen, G.Q., Cui, F.Z., Kim, T.N., Kim, J.O. A mechanistic study of the antibacterial effect of silver ions on Escherichia coli and Staphylococcus aureus. Journal of Biomedical Materials Research Part A2000:52: 662-668 5. Standard Methods. Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater, 20th ed., Amirican Public Health Association, New York;1998. 6. °√¡§«∫§ÿ¡¡≈æ‘…. 2553. ¡“µ√∞“π§ÿ≥¿“æπÈ”. (ÕÕπ‰≈πå)http://www.pcd.go.th/info_serv/ reg_std_water01.html#s1 §âπ‡¡◊ËÕ 4 情¿“§¡ 2553. HEALTH

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JOB SATISFACTION OF PRACTITIONERS AND HEALTH PERSONNEL IN TRAT HOSPITAL Arunsilp Noensathan Trat Hospital

Public Health Technical Officer, Professional Level

Abstract The Purpose of this research were to study job satisfaction level and affect to job satisfaction of practitioners and health personel in Trat Hospital, by theory of Herzberg to conceptual flamework. The samples was practitioners and health personel worked in Trat Hospital more than 6 months amount 258 persons as 35.54 percentages of all practitioners and health personel. The data was collected by the questionnaire. The research findings were, the practitioners and health personel in Trat Hospital were job satisfaction in many level both of that received to assign and an institute, income factor, the period of time works in department now affects the job satisfaction of practitioners and health personel, age, gender, education level, position, duty group, and the period of time in the work in Trat Hospital , had not result to job satisfaction. The practitioners and health personel who had hight motivator factors on the most , there was the job satisfaction more than the personnel who had high motivator factor many level and moderate that statistical significance (p-value < 0.05). The practitioners and health personel who had hight hygiene factors on the most, there were job satisfaction more than the personnel who had the other hygiene factors, that statistical significance (p-value < 0.05). Recommandation : the appropriate to review compensation system, to compared suitable and justice, to adjust work system un overlapping in the work, there were service mind and to work together with team work and activity in hospital, there were good and to maintain, through development to team work were good relation and to be fond of more organization and had criterion to support at the success and progress in the work.

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ∫∑π” ‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ‡ªìπ‚√ß欓∫“≈∑—Ë«‰ª ¢π“¥ 312 ‡µ’¬ß ¡’∫§ÿ ≈“°√„π°“√ªØ‘∫µ— ß‘ “π∑—ßÈ ‘πÈ ®”π«π 726 §π (√“¬ß“πª√–®”ªï‚√ß欓∫“≈ µ√“¥, 2550 : 2) ·≈–„Àâ∫√‘°“√æ◊Èπ∞“π 4 ¥â“π ‰¥â·°à °“√ à߇ √‘¡ ÿ¢¿“æ (Health Promotion) °“√ªÑÕß°—π‚√§ (Health Prevention) °“√√—°…“ 欓∫“≈ (Health Care) ·≈–°“√øóôπøŸ ¿“æ (Rehabililation) ‚¥¬„Àâ∫√‘°“√ª√–™“™π∑—ÈߺŸâ ªÉ«¬πÕ° ºŸâªÉ«¬„π ·≈–≠“µ‘ ´÷ËߺŸâªÉ«¬πÕ° ‰¥â·°à ºŸâªÉ«¬∑’Ë¡“µ√«®√—°…“À√◊Õ¡“√—∫∫√‘°“√ Õ“»—¬Õ¬Ÿà „π®—ßÀ«—¥µ√“¥ ®—ßÀ«—¥„°≈⇧’¬ß ·≈–ª√–‡∑» ‡æ◊ËÕπ∫â“πÀ√◊Õ™“«µà“ß™“µ‘ ‚¥¬‰¡à‰¥â‡¢â“πÕπæ—° √—°…“„π‚√ß欓∫“≈ ‚¥¬‡©≈’¬Ë 588 √“¬µàÕ«—π à«π ºŸâªÉ«¬„π À¡“¬∂÷ß ºŸâªÉ«¬∑’Ë·æ∑¬å√—∫‰«â‡æ◊ËÕ°“√ √—°…“„π‚√ß欓∫“≈ ´÷Ëß¡’ºŸâªÉ«¬„π∑’Ë√—∫„À¡à ‡©≈’ˬ 52 √“¬µàÕ«—π (√“¬ß“πª√–®”ªï‚√ß欓∫“≈µ√“¥, 2550 : 45) ®–‡ÀÁπ‰¥â«à“¡’ºŸâªÉ«¬¡“√—∫∫√‘°“√∑’Ë ‚√ß欓∫“≈µ√“¥‡ªìπ®”π«π¡“° ·≈–„π°“√„Àâ ∫√‘°“√·°àºŸâªÉ«¬πÕ°·µà≈–√“¬π—Èπ ®”‡ªìπµâÕß¡’ Àπ૬ߓπ∑’ˇ°’ˬ«¢âÕßÀ≈“¬Àπ૬ߓπ∑—ÈßÀπ૬ ß“π∑’„Ë Àâ∫√‘°“√∑”∫—µ√ Àπà«¬ß“πºŸªâ «É ¬πÕ° Àπ૬ ß“π∑’Ë„Àâ∫√‘°“√®à“¬¬“ ·≈–Àπ૬ߓπ∑’Ë√—∫‡ß‘𠇪ìπµâπ ·≈–∂â“À“°®”‡ªìπµâÕß√—∫‰«â‡æ◊ËÕ°“√√—°…“ „π‚√ß欓∫“≈À√◊Õ àßµàÕ‡æ◊ËÕ°“√√—°…“ °Á®–¡’ Àπ૬ߓπ∑’ˇ°’ˬ«¢âÕ߇æ‘Ë¡¢÷ÈπÕ’°À≈“¬Àπà«¬ß“π ‡™àπ Àπ૬ߓπ„Àâ∫√‘°“√ºŸªâ «É ¬„π Àπ૬ߓπ∏ÿ√°“√ À√◊ Õ Àπà « ¬ß“π∑’Ë √— ∫ º‘ ¥ ™Õ∫„π°“√ à ß µà Õ ºŸâ ªÉ « ¬ ‡ªìπµâπ ®–‡ÀÁπ‰¥â«à“ºŸâªÉ«¬ 1 √“¬π—Èπ ¡’§«“¡ ‡°’ˬ«¢âÕß°—∫∫ÿ§≈“°√‡°◊Õ∫∑ÿ°Àπ૬ߓπ¢Õß‚√ß æ¬“∫“≈ ¥—ßπ—Èπ®÷ß¡’§«“¡®”‡ªìπ∑’Ë®–µâÕߥŸ·≈ ∫ÿ§≈“°√∑ÿ°√–¥—∫¢Õß‚√ß欓∫“≈„Àâ¡’§«“¡æ÷ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π·≈–‡µÁ¡„®„π°“√„Àâ∫√‘°“√ ‚¥¬ ‡©æ“–Õ¬à “ ߬‘Ë ß ‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ´÷Ë ß ‡ªì π ‚√ß 110 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

欓∫“≈∑’ºË “à π°“√√—∫√Õߧÿ≥¿“æ ( Hospital Accreditation : H.A.) ®“° ∂“∫—πæ—≤π“·≈– √—∫√Õߧÿ≥¿“æ‚√ß欓∫“≈ (æ.√.æ.) ¡“·≈â« ´÷Ëß §«“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ § ≈“°√ ·≈–∫√√¬“°“»„πÕߧ尓√π—È𠇪ìπ à«πÀπ÷Ëß„π °“√ª√–‡¡‘ π §ÿ ≥ ¿“æ‚√ß欓∫“≈ ∑”„Àâ ‚ √ß æ¬“∫“≈‰¥â√—∫°“√√—∫√Õß ‡π◊ËÕß®“°§«“¡æ÷ßæÕ„® ¡’º≈µàÕ°“√∑”ß“π·≈–¬—ß¡’º≈µàÕª√– ‘∑∏‘¿“æ ¢Õßß“π À“°µâÕß°“√„Àâ∫ÿ§≈“°√‚√ß欓∫“≈ µ√“¥∑”ß“π‰¥â ¥’ · ≈–¡’ ª √– ‘ ∑ ∏‘ ¿ “æµ≈Õ¥‰ª ®”‡ªìπµâÕ߇ √‘¡ √â“ߧ«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√ªØ‘∫—µ‘ ß“π„À⠟ߢ÷Èπ (ª√’¬“¿√≥å «ß»åÕπÿµ√‚√®πå, 2544: 121) °≈à“««à“°“√∑”„Àâ∫ÿ§≈“°√¡’§«“¡æ÷ßæÕ„® „π°“√ªØ‘ ∫— µ‘ ß “π∂◊ Õ ‡ªì π À— « „® ”§— ≠ ¢Õß°“√ ∫√‘À“√ß“π ‡æ√“–¡’º≈µàÕª√– ‘∑∏‘¿“æ¢Õßß“π ·≈–§«“¡ ”‡√Á®¢ÕßÕߧ尓√ √«¡∑—Èߧ«“¡ ÿ¢¢Õß ºŸâªØ‘∫—µ‘ß“π¥â«¬ „π∑“ßµ√ß°—π¢â“¡À“°∫ÿ§≈“°√ ‰¡àæ÷ßæÕ„®„π°“√ªØ‘∫—µ‘ß“π ®–‡ªìπº≈„Àâ°“√ ªØ‘∫—µ‘ß“πµË” §ÿ≥¿“æ¢Õßß“π≈¥≈ß ¡’°“√¢“¥ ß“π ≈“ÕÕ° ‚Õπ ¬â“¬ ∑”ß“πº‘¥æ≈“¥ À√◊Õ Õ“®°àÕ„À⇰‘¥ªí≠À“∑“ß«‘π—¬¢÷Èπ‰¥â ¥—ßπ—Èπ À“° ∑√“∫«à“∫ÿ§≈“°√„π·µà≈–√–¥—∫∑’˪ؑ∫—µ‘ß“ππ—Èπ ¡’ §«“¡æ÷ßæÕ„®„πß“πÕ¬Ÿà√–¥—∫„¥®–∑”„À⺟â∫√‘À“√ “¡“√∂𔉪„™â‡æ◊ËÕ‡ªìπ·π«∑“ß„π°“√ª√—∫ª√ÿß ·≈– π—∫ πÿπ„Àâ∫ÿ§≈“°√¡’¢«—≠·≈–°”≈—ß„®„π°“√ ªØ‘ ∫— µ‘ ß “π ´÷Ë ß µ“¡∑ƒ…Æ’ Õßªí ® ®— ¬ ¢Õß ‡ŒÕ√å´‡∫Õ√å° (Herzberg. 1966 : 9 - 11) ª√–°Õ∫¥â«¬ çªí®®—¬ ÿ¢Õπ“¡—¬é (Hygiene factor) À√◊Õ çªí®®—¬¿“¬πÕ°é (Extrinsic factor) À√◊Õ ç ‘ßË ∑’∑Ë ”„À≡àæß÷ æÕ„®é (Dissatisfiers) ·≈– çªí®®—¬®Ÿß„® é (Motivator factor) À√◊Õ çªí®®—¬ ¿“¬„πé (Intrinsic factor) À√◊Õ ç ‘Ëß∑’Ë∑”„Àâæ÷ß æÕ„®é (Satisfiers) ªí®®—¬∑—Èß Õߪ√–°“√π’È¡’ §«“¡ —¡æ—π∏å°—∫≈—°…≥–ß“π∑’Ë∑”„Àâæπ—°ß“π¡’


§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥

§«“¡æ÷ßæÕ„®„πß“π À√◊Õ‰¡àæ÷ßæÕ„®„πß“π µ“¡ ·π«§‘¥¢Õ߇ŒÕ√å´‡∫Õ√å° ·µà≈–ªí®®—¬À√◊Õµ—«·ª√ µà“ß°Á¡’ à«π‡°’ˬ«¢âÕßÀ√◊Õ —¡æ—π∏å°—π ®“°¿“√°‘®¢Õß‚√ß欓∫“≈∑’Ë°≈à“«¢â“ßµâπ ª√–°Õ∫°—∫°√Õ∫·π«§‘¥°“√æ—≤π“§ÿ≥¿“æ°“√ „Àâ∫√‘°“√ ‚¥¬‡©æ“–°“√¥”√ß√—°…“¡“µ√∞“π °“√‡ªìπ‚√ß欓∫“≈∑’˺à“π°“√√—∫√Õߧÿ≥¿“æ ´÷Ëß °“√§ß‰«â„π¡“µ√∞“π¥—ß°≈à“« ¬àÕ¡∑”„À⇰‘¥º≈ °√–∑∫µà Õ ∫ÿ § ≈“°√„πÕß§å ° “√ ‡æ√“–°“√ ‡ª≈’¬Ë π·ª≈ßµà“ß Ê ¬àÕ¡ àߺ≈µàÕ°“√‡ª≈’¬Ë π·ª≈ß «—≤π∏√√¡Õߧ尓√ °√–∫«π°“√∑”ß“π §«“¡§‘¥ ·≈–§«“¡§“¥À«—ß„π°“√∑”ß“π µ≈Õ¥®π§«“¡ æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ§≈“°√ ´÷Ë߇ªì𧫓¡ √Ÿâ ÷°¢Õß∫ÿ§§≈∑’Ë¡’µàÕß“π„π∑“ß∫«° ·≈–‡ªìπ ‘Ëß ”§— ≠ Õ¬à “ ߬‘Ë ß ∑’Ë ® –∑”„Àâ ° “√¥”‡π‘ π ß“π∫√√≈ÿ «—µ∂ÿª√– ß§å ¥—ßπ—Èπ °“√»÷°…“§«“¡æ÷ßæÕ„®„π °“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ § ≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å · ≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ®÷߇ªìπ ‡√◊ÕË ß∑’§Ë «√„À⧫“¡ π„®«à“¡’Õߧåª√–°Õ∫Õ–‰√∫â“ß ∑’Ë àߺ≈„Àâ∫ÿ§≈“°√‡°‘¥§«“¡æ÷ßæÕ„® ·≈–Õß§å ª√–°Õ∫π—Èπ¡’≈—°…≥–∑’Ë ”§—≠Õ¬à“߉√ ‡æ√“–º≈ °“√«‘ ®— ¬ ∑’Ë ‰ ¥â ® –‡ªì π ·π«∑“ß„Àâ ºŸâ ∫ √‘ À “√𔉪 ª√— ∫ ª√ÿ ß ·≈–‡ √‘ ¡ √â “ ߧ«“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√ ∑”ß“π„Àâ°—∫∫ÿ§≈“°√ ∑”„Àâ∫ÿ§≈“°√‡°‘¥§«“¡ æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π·≈– √â“߇ √‘¡∫√√¬“°“»∑’Ë ¥’·°àÕߧ尓√ àߺ≈„Àâß“ππ—Èπ∫√√≈ÿ®ÿ¥¡ÿàßÀ¡“¬ ¢ÕßÕߧ尓√Õ¬à“ß¡’ª√– ‘∑∏‘¿“æ

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«‘∏’°“√»÷°…“ °“√»÷ ° …“«‘ ®— ¬ π’È ‡ªì π °“√«‘ ®— ¬ ‡™‘ ß «‘‡§√“–Àå·∫∫µ—¥¢«“ß (Cross - Sectional Analytical Research) ‚¥¬¡’¢—ÈπµÕπ ¥—ßπ’È ª√–™“°√·≈–°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß 1. ª√–™“°√∑’„Ë ™â„π°“√»÷°…“«‘®¬— §√—ßÈ π’È ‰¥â·°à∫ÿ§≈“°√∑“ߥâ“π°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢ ∑ÿ°√–¥—∫∑’∑Ë ”ß“π„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ®”π«π 726 §π ´÷Ëߪ√–°Õ∫¥â«¬ ·æ∑¬å ∑—πµ·æ∑¬å ‡¿ —™°√ 欓∫“≈ ·≈–¢â“√“™°“√Õ◊πË Ê ®”π«π 476 §π ≈Ÿ°®â“ߪ√–®” ·≈–≈Ÿ°®â“ß™—«Ë §√“« ®”π«π 250 §π (√“¬ß“πª√–®”ªï‚√ß欓∫“≈µ√“¥. 2550 : 2) 2. °≈ÿࡵ—«Õ¬à“ß∑’Ë„™â„π°“√»÷°…“«‘®—¬ ‰¥â·°à ∫ÿ§≈“°√∑“ߥâ“π°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢ ∑ÿ°√–¥—∫∑’∑Ë ”ß“π„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥ µ—ßÈ ·µà 6 ‡¥◊Õπ¢÷Èπ‰ª ®”π«π 258 §π ‰¥â¡“®“°°“√ §”π«≥ ‚¥¬°“√„™â Ÿµ√¢Õß ¬“¡“‡πà (∫ÿ≠∏√√¡ °‘®ª√’¥“∫√‘ ÿ∑∏‘Ï, 2534 : 13 - 14 ; Õâ“ßÕ‘ß®“° Yamane. 1973. Statistics : An Introductory Analysis. P.1088) °”Àπ¥√–¥—∫§«“¡§≈“¥ ‡§≈◊ËÕπ∑’ˬա√—∫‰¥â (p-value < 0.05) ‚¥¬„™â«‘∏’ °“√ ÿࡵ—«Õ¬à“ß·∫∫·∫àß™—Èπ (Stratified Random Sampling) ‡§√◊ËÕß¡◊Õ∑’Ë„™â„π°“√«‘®—¬ ‡§√◊Ë Õ ß¡◊ Õ ∑’Ë „ ™â „ πß“π«‘ ®— ¬ §√—È ß π’È ‡ ªì π ·∫∫ Õ∫∂“¡ (Questionnaires) ∑’Ë ºŸâ «‘ ®— ¬ ¥—¥·ª≈ß¡“®“°°“√»÷°…“∑ƒ…Æ’·≈–º≈ß“π«‘®—¬∑’Ë ‡°’ˬ«¢âÕß ‡æ◊ËÕ‡°Á∫√«∫√«¡¢âÕ¡Ÿ≈„Àâ§√Õ∫§≈ÿ¡ ‡π◊ÈÕÀ“µ“¡°√Õ∫·π«§‘¥·≈–«—µ∂ÿª√– ߧå¢Õß°“√ «‘®¬— ‚¥¬·∫àß·∫∫ Õ∫∂“¡ÕÕ°‡ªìπ 4 à«π ‰¥â·°à ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ ªí®®—¬®Ÿß„®∑’¡Ë º’ ≈µàÕ§«“¡æ÷ßæÕ„® „π°“√∑”ß“π ªí ® ®— ¬ §È” ®ÿ π ∑’Ë ¡’ º ≈µà Õ §«“¡æ÷ ß

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ æÕ„®„π°“√∑”ß“π ·≈–§«“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√ ∑”ß“π¢Õß∫ÿ§≈“°√ ∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢ °“√‡°Á∫√«∫√«¡¢âÕ¡Ÿ≈ ºŸâ«‘®—¬‰¥âª√–™ÿ¡™’È·®ß„Àâ°≈ÿࡵ—«Õ¬à“ßµ“¡ √“¬™◊ËÕ∑’Ë ÿࡉ¥â ®”π«π 258 §π ∑√“∫∂÷ߧ«“¡ À¡“¬¢ÕߢâÕ§”∂“¡·µà≈–¢âÕ À≈—ß®“°π—Èπ®÷ß·®° · ∫ ∫ Õ ∫ ∂ “ ¡ „ Àâ ° ≈ÿà ¡ µ— « Õ ¬à “ ß ‡ æ◊Ë Õ µ Õ ∫ ·∫∫ Õ∫∂“¡ºŸâ«‘®—¬‡ªìπºŸâ‰ª√—∫·∫∫ Õ∫∂“¡§◊π æ√âÕ¡∑—Èß∑”°“√µ√«® Õ∫§«“¡ ¡∫Ÿ√≥å§√∫∂â«π ¢Õß·∫∫ Õ∫∂“¡∑ÿ°™ÿ¥„π«—π‡¥’¬«°—π À“°·∫∫ Õ∫∂“¡™ÿ¥„¥µÕ∫‰¡à ¡∫Ÿ√≥å§√∫∂â«π ºŸâ«‘®—¬®– „À⺟âµÕ∫·∫∫ Õ∫∂“¡™ÿ¥¥—ß°≈à“«µÕ∫‡æ‘Ë¡‡µ‘¡„Àâ §√∫∑ÿ°¢âÕ§”∂“¡ ·≈â«®÷ßπ”·∫∫ Õ∫∂“¡∑ÿ°™ÿ¥ ‰ª≈ß√À— ·≈–∫— π ∑÷ ° „π§Õ¡æ‘ « ‡µÕ√å ¥â « ¬ ‚ª√·°√¡ ”‡√Á®√Ÿª «‘‡§√“–Àå·≈–ª√–¡«≈º≈¢âÕ¡Ÿ≈ ‚¥¬„™â«‘∏’°“√∑“ß ∂‘µ‘ ¥—ßπ’È 1. °“√«‘‡§√“–Àå¢âÕ¡Ÿ≈‡°’ˬ«°—∫ªí®®—¬ à«π ∫ÿ§§≈„π·∫∫ Õ∫∂“¡ à«π∑’Ë 1 ‚¥¬°“√À“§à“ ·®°·®ß§«“¡∂’Ë ·≈–§à“√âÕ¬≈– 2. «‘‡§√“–Àå¢âÕ¡Ÿ≈ªí®®—¬®Ÿß„®·≈–ªí®®—¬ §È”®ÿπ∑’Ë¡’º≈µàÕ§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß ∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥ ‚√ß欓∫“≈µ√“¥ „π·∫∫ Õ∫∂“¡ à«π∑’Ë 2 à«π ∑’Ë 3 ·≈– à«π∑’Ë 4 ‚¥¬°“√À“§à“‡©≈’ˬ‡≈¢§≥‘µ

( X ) ·≈–§à“‡∫’ˬ߇∫π¡“µ√∞“π (S.D) ´÷Ëß¡’ ‡°≥±å°“√«—¥√–¥—∫µ—«·ª√µ“¡·π«§‘¥¢Õ߇∫ ∑å (ƒ∑∏‘√ß§å §ß —¡ƒ∑∏‘Ï. 2549 : 42) ‚¥¬æ‘®“√≥“ ®“°§à“§–·ππ‡©≈’ˬ¥—ßπ’È ∂â“§à“§–·ππ‡©≈’ˬ¡’§à“ 1.00 - 1.80 À¡“¬∂÷ß ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®πâÕ¬∑’Ë ÿ¥ ∂â“§à“§–·ππ‡©≈’ˬ¡’§à“ 1.81 - 2.60 À¡“¬∂÷ß ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®πâÕ¬ ∂â“§à“§–·ππ‡©≈’ˬ¡’§à“ 2.61 - 3.40 À¡“¬∂÷ß ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®ª“π°≈“ß ∂â“§à“§–·ππ‡©≈’ˬ¡’§à“ 3.41 - 4.20 À¡“¬∂÷ß ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®¡“° ∂â“§à“§–·ππ‡©≈’ˬ¡’§à“ 4.21 - 5.00 À¡“¬∂÷ß ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®¡“°∑’Ë ÿ¥ 3. ∑¥ Õ∫§«“¡·µ°µà“ß√–À«à“ßµ—«·ª√ Õ‘ √–´÷Ë߉¥â·°à ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ ªí®®—¬®Ÿß„® ·≈– ªí®®—¬§È”®ÿπ°—∫§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß ∫ÿ § ≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å · ≈– “∏“√≥ ÿ ¢ ‚√ß æ¬“∫“≈µ√“¥‚¥¬„™â ∂‘µ‡‘ ™‘ßÕπÿ¡“≥ t - test (Independent Samples Test) À√◊Õ F - test ·≈– °√≥’∑æ’Ë ∫§«“¡·µ°µà“ß√–À«à“ß§à“‡©≈’¬Ë ¢Õßµ—«·ª√ Õ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘ (p-value < 0.05) ®– «‘‡§√“–À姫“¡·µ°µà“߇ªìπ√“¬§Ÿ¥à «â ¬«‘∏¢’ Õ߇™ø‡øÉ (Scheffe')

µ“√“ß∑’Ë 1 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õß∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢∑’˵Õ∫·∫∫ Õ∫∂“¡ ®”·π°µ“¡ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ (n = 258) ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ 1. Õ“¬ÿ 20 - 29 ªï 30 - 39 ªï 40 - 49 ªï 50 - 59 ªï 112 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

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µ“√“ß∑’Ë 1 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õß∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢∑’˵Õ∫·∫∫ Õ∫∂“¡ ®”·π°µ“¡ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ (n = 258) (µàÕ) ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ 2. ‡æ» ™“¬ À≠‘ß 3. °“√»÷°…“ ª√–∂¡»÷°…“ ¡—∏¬¡»÷°…“ Õπÿª√‘≠≠“ ª√‘≠≠“µ√’ ª√‘≠≠“‚∑ 4. √“¬‰¥â (∫“∑) πâÕ¬°«à“ 10,000 10,000-30,000 ¡“°°«à“ 30,000 5. µ”·Àπàß ¢â“√“™°“√ ≈Ÿ°®â“ߪ√–®” ≈Ÿ°®â“ß™—Ë«§√“« 6. °≈ÿà¡¿“√°‘® ¥â“π°“√欓∫“≈ ¥â“πÕ”π«¬°“√ ¥â“π∫√‘°“√µµ‘¬¿Ÿ¡‘ ¥â“π∫√‘°“√ª∞¡¿Ÿ¡‘·≈–∑ÿµ‘¬¿Ÿ¡‘ ¥â“πæ—≤π“√–∫∫∫√‘°“√ ÿ¢¿“æ 7. √–¬–‡«≈“∑”ß“π„π·ºπªí®®ÿ∫—π 1 - 10 ªï 11 - 20 ªï 21 - 30 ªï 31 - 40 ªï 8. √–¬–‡«≈“°“√∑”ß“π∑’Ë‚√ß欓∫“≈µ√“¥ 1 - 10 ªï 11 - 20 ªï 21 - 30 ªï 31 - 40 ªï

®”π«π(§π)

√âÕ¬≈–

39 22

14.7 85.3

15 58 34 140 11

5.8 22.5 13.2 54.3 4.3

53 189 15

20.5 73.3 5.8

169 47 42

65.5 18.2 16.3

163 35 50 8 2

63.2 13.6 19.4 3.1 0.8

155 62 35 6

60.1 24.0 13.6 2.3

99 77 68 14

38.4 29.8 26.4 5.4

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114 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

14 20 9 14 13 28 8

à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

5.4 7.8 3.5 5.4 5.0 10.9 3.1

209 213 148 148 194 172 186

81.0 82.6 57.4 57.4 75.2 66.7 72.1

35 23 99 84 46 44 61

13.6 8.9 38.4 32.6 17.8 17.1 23.6

3.72 3.88 3.59 3.62 3.75 3.78 3.58


§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥

µ“√“ß∑’Ë 2 ®”π«π·≈–√âÕ¬≈–¢Õߧ«“¡æ÷ßæÕ„®∑’Ë∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ∑’Ë¡’µàÕªí®®—¬¥â“πµà“ß Ê ( n = 258) (µàÕ) ªí®®—¬/√–¥—∫

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4 11 45 30 5 39 44 32

√–¬–‡«≈“∑”ß“π 21 - 30 ªï √âÕ¬≈– 26.4 ®“°µ“√“ß 2 æ∫«à “ ∫ÿ § ≈“°√∑“ß°“√ ·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®¥â“πªí®®—¬ ®Ÿß„®Õ¬Ÿà„π√–¥—∫¡“° ( X = 3.72) ‡¡◊ËÕ‡√’¬ß≈”¥—∫ ®“°¡“°‰ªπâÕ¬ 3 ≈”¥—∫·√° ‰¥â·°à ¥â“𧫓¡ ”‡√Á®„πß“π ( X = 3.88) √Õß≈ß¡“ §◊Õ ¥â“𠧫“¡°â“«Àπâ“„π°“√∑”ß“π ( X = 3.78) ·≈– ¥â“𧫓¡√—∫º‘¥™Õ∫ ( X = 3.75) ¥â“πªí®®—¬ §È”®ÿπ æ∫«à“ ∫ÿ§≈“°√¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®„π√–¥—∫¡“° 3 √–¥—∫·√° ‰¥â·°à ¥â“𧫓¡ —¡æ—π∏å√–À«à“ß ∫ÿ§≈“°√„πÀπ૬ߓπ ( X = 4.01) ¥â“ππ‚¬∫“¬ °“√∫√‘À“√ß“π¢ÕßÀπ૬ߓπ ( X = 3.83) ·≈– ¥â“π°“√∫—ߧ—∫∫—≠™“ ( X = 3.56) µ“¡≈”¥—∫ à«π ¥â“π§à“µÕ∫·∑π¡’§“à ‡©≈’¬Ë §«“¡æ÷ßæÕ„®πâÕ¬∑’ Ë ¥ÿ ( X = 3.18) ”À√—∫ √–¥—∫§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π ¢Õß∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥

1.6 4.3 17.4 11.6 1.9 15.1 17.05 12.4

85 142 186 176 107 193 184 194

32.9 55.0 72.1 68.2 41.5 74.8 71.3 75.2

116 95 24 44 115 26 30 31

45.0 36.8 9.3 17.1 44.6 10.1 11.6 12.0

3.18 3.56 4.01 3.83 3.34 3.89 3.92 3.85

‚√ß欓∫“≈µ√“¥ æ∫«à “ ∫ÿ § ≈“°√¡’ § «“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π‚¥¬√«¡Õ¬Ÿà„π√–¥—∫¡“° ( X = 3.89) ∑—ßÈ „π¥â“πß“π∑’‰Ë ¥â√∫— ¡Õ∫À¡“¬( X = 3.92) ·≈–¥â“πÀπ૬ߓπ ( X = 3.85) ‚¥¬§«“¡æ÷ß æÕ„®¥â“πß“π∑’‰Ë ¥â√∫— ¡Õ∫À¡“¬ 3 ≈”¥—∫·√° ‰¥â·°à °“√∑”ß“π¥â«¬§«“¡µ—Èß„®‡æ◊ËÕ„Àâº≈ß“πÕÕ°¡“¥’ ( X = 4.28) ß“π∑’Ë∑”Õ¬Ÿà‡ªìπß“π∑’Ë¡’‡°’¬√µ‘ (X = 4.14) ·≈–§«“¡æ¬“¬“¡∑’Ë®–√‘‡√‘Ë¡æ—≤π“·≈– ª√—∫ª√ÿßß“π„À⥒¢÷Èπ ( X = 4.11) µ“¡≈”¥—∫ à«π §«“¡æ÷ßæÕ„®¥â“πÀπ૬ߓπ 3 ≈”¥—∫·√° ‰¥â·°à ‡¡◊ËÕ¡’ºŸâ‡¢â“„®‰¡à∂Ÿ°µâÕ߇°’ˬ«°—∫‚√ß欓∫“≈ ®– ™’·È ®ß„Àâ∫§ÿ §≈π—πÈ ‡¢â“„®∑—π∑’À√◊Õ‡¡◊ÕË ¡’‚Õ°“ ( X = 4.14) °“√„À⧫“¡√à«¡¡◊Õ°—∫∑’¡ß“π„πÀπ૬ߓπ ¥â « ¬§«“¡‡µÁ ¡ „® ( X = 4.13) ·≈–°“√√à « ¡ °‘®°√√¡¢ÕßÀπ૬ߓπ„π‚√ß欓∫“≈ ( X = 4.10) à«π¥â“π°“√∑”ß“π´È”´âÕπ°—π„πÀπà«¬ß“π¡’§à“ ‡©≈’ˬ§«“¡æ÷ßæÕ„®πâÕ¬∑’Ë ÿ¥ ( X = 3.10)

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ µ“√“ß∑’Ë 3 °“√∑¥ Õ∫§«“¡·µ°µà“ß√–À«à“ßµ—«·ª√Õ‘ √– ‰¥â·°à ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ ªí®®—¬®Ÿß„® ·≈–ªí®®—¬§È”®ÿπ °—∫§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ªí®®—¬¥â“πµà“ß Ê ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ - Õ“¬ÿ - ‡æ» - °“√»÷°…“ - √“¬‰¥â - µ”·Àπàß - °≈ÿà¡¿“√°‘® - √–¬–‡«≈“∑”ß“π„π·ºπ°ªí®®ÿ∫—π - √–¬–‡«≈“∑”ß“π„π‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ªí®®—¬®Ÿß„® ªí®®—¬§È”®ÿπ

P - value

.545 .476 .063 .022 .055 .135 .009 .115 .000 .000

p - value < 0.005

®“°µ“√“ß 3 ªí®®—¬∑’Ë¡’º≈µàÕ§«“¡æ÷ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π æ∫«à“ ∫ÿ§≈“°√∑’¡Ë √’ “¬‰¥âπÕâ ¬ ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¡“°°«à“∫ÿ§≈“°√∑’Ë ¡’√“¬‰¥â¡“° Õ¬à“ß¡’π¬— ”§—≠∑“ß ∂‘µ∑‘ √’Ë –¥—∫ 0.05 √–¬–‡«≈“∑”ß“π „π·ºπ°ªí®®ÿ∫π— æ∫«à“ ∫ÿ§≈“°√ ∑’Ë¡’√–¬–‡«≈“„π°“√∑”ß“πµ—Èß·µà 30 ªï ¢÷Èπ‰ª ¡’ §«“¡æ÷ ß æÕ„®¡“°°«à “ ∫ÿ § ≈“°√∑’Ë ¡’ √ –¬–‡«≈“ ∑”ß“π‰¡à∂ß÷ 30 ªï Õ¬à“ß¡’π¬— ”§—≠∑“ß ∂‘µ∑‘ √’Ë –¥—∫ 0.05 ”À√—∫ªí®®—¬¥â“πÕ“¬ÿ ‡æ» √–¥—∫°“√»÷°…“ µ”·Àπà ß °≈ÿà ¡ ¿“√°‘ ® ·≈–√–¬–‡«≈“„π°“√ ∑”ß“π„π‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ‰¡à¡’º≈µàÕ§«“¡æ÷ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π ¥â “ πªí ® ®— ¬ ®Ÿ ß „® æ∫«à “ ∫ÿ§≈“°√∑’Ë¡’√–¥—∫§«“¡æ÷ßæÕ„®¥â“πªí®®—¬®Ÿß„®„π √–¥—∫¡“° ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¡“°°«à“ ∫ÿ§≈“°√∑’Ë¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®¥â“πªí®®—¬®Ÿß„®„π√–¥—∫ ª“π°≈“ß Õ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘∑’Ë√–¥—∫ 0.05 116 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

à«π¥â“πªí®®—¬§È”®ÿπ æ∫«à“ ∫ÿ§≈“°√∑’Ë¡’√–¥—∫ §«“¡æ÷ßæÕ„®¥â“πªí®®—¬§È”®ÿπ„π√–¥—∫¡“° ¡’ §«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¡“°°«à“ ∫ÿ§≈“°√∑’Ë¡’ √–¥—∫§«“¡æ÷ßæÕ„®¥â“πªí®®—¬§È”®ÿπ„π√–¥—∫ª“π °≈“ßÕ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘∑’Ë√–¥—∫ 0.05

Õ¿‘ª√“¬º≈ 1. º≈°“√‡ª√’¬∫‡∑’¬∫ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈∑’Ë¡’ º≈µàÕ§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π æ∫«à“ ªí®®—¬ ¥â“π√“¬‰¥â ·≈–√–¬–‡«≈“„π°“√∑”ß“π„π·ºπ° ªí ® ®ÿ ∫— π ∑’Ë · µ°µà “ ß°— π ¡’ § «“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√ ∑”ß“π·µ°µà“ß°—πÕ¬à“ß¡’π¬— ”§—≠∑“ß ∂‘µ∑‘ √’Ë –¥—∫ 0.05 Õ¥§≈âÕß°—∫°“√»÷°…“¢Õß «‘‰≈æ√ ’¥“®‘µµå (2544 : ∫∑§—¥¬àÕ) ∑’Ë»÷°…“§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√ ∑”ß“π¢Õ߇®â“Àπâ“∑’Ë‚√ß欓∫“≈°”°—∫¢Õß√—∞ : »÷°…“‡©æ“–°√≥’‚√ß欓∫“≈∫â“π·æâ« æ∫«à“


§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ§≈“°√∑“ß°“√·æ∑¬å·≈– “∏“√≥ ÿ¢„π —ß°—¥‚√ß欓∫“≈µ√“¥

Õ— µ √“‡ß‘ 𠇥◊ Õ π¢Õ߇®â “ Àπâ “ ∑’Ë ∑’Ë µà “ ß°— π ∑”„Àâ ¡’ §«“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π·µ°µà “ ß°— π ·≈– Õ¥§≈âÕß°—∫°“√»÷°…“¢Õß πæ√—µπå Õ“√¬æ—≤π °ÿ≈ (2540 : ° - ¢) ∑’Ë»÷°…“§«“¡ —¡æ—π∏å √–À«à“ßªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈ ·√ß®Ÿß„®°—∫§«“¡æ÷ß æÕ„®„π°“√ªØ‘∫—µ‘ß“π¢ÕßÀ—«Àπâ“ΩÉ“¬ à߇ √‘¡ ÿ¢ ¿“æ‚√ß欓∫“≈™ÿ¡™π —ß°—¥°√–∑√«ß “∏“√≥ ÿ¢ ∑’Ëæ∫«à“ ª√– ∫°“√≥å°“√∑”ß“π¡’§«“¡ —¡æ—π∏å ∑“ß∫«°°—∫§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√ªØ‘∫—µ‘ß“π à«π ªí®®—¬¥â“πÕ“¬ÿ ‡æ» °“√»÷°…“ ¿“æ°“√¥”√ß µ”·Àπà ß °≈ÿà ¡ ¿“√°‘ ® ·≈–√–¬–‡«≈“„π°“√ ∑”ß“π∑’Ë‚√ß欓∫“≈µ√“¥ ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®µàÕ °“√∑”ß“π‰¡à·µ°µà“ß°—π Õ“®‡ªìπ‡æ√“–°≈ÿà¡ ∫ÿ§≈“°√°≈ÿà¡¥—ß°≈à“«¡’§«“¡§≈⓬§≈÷ß°—π„π¥â“π ªí®®—¬¥—ß°≈à“« ®÷ß∑”„Àâ‰¡à‡°‘¥§«“¡·µ°µà“ß„π ¥â“𧫓¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π 2. º≈°“√‡ª√’¬∫‡∑’¬∫ªí®®—¬®Ÿß„®∑’Ë¡’º≈ µà Õ §«“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õß∫ÿ § ≈“°√ ∑“ß°“√·æ∑¬å · ≈– “∏“√≥ ÿ ¢ „π — ß °— ¥ ‚√ß æ¬“∫“≈µ√“¥ æ∫«à“ ∫ÿ§≈“°√∑’Ë¡’√–¥—∫ªí®®—¬ ®Ÿß„®µà“ß°—π ¡’§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π‚¥¬ √«¡·µ°µà“ß°—πÕ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘∑’Ë√–¥—∫ 0.05 ´÷Ë ß Õ¥§≈â Õ ß°— ∫ ‡ŒÕ√å ´ ‡∫√å ° ·≈–§≥– (Herzberg and et.al.1959 : 9) ∑’Ëæ∫«à“ ªí®®—¬ ®Ÿß„®¡’≈°— …≥– —¡æ—π∏å°∫— ‡√◊ÕË ß¢Õßß“π‚¥¬µ√ß ´÷ßË ‡ªìπ ‘Ëß∑’Ë®Ÿß„®∫ÿ§§≈„Àâ¡’§«“¡µ—Èß„®„π°“√∑”ß“π °àÕ„À⇰‘¥§«“¡æ÷ßæÕ„®„π°“√∑”ß“π ‡™àπ‡¥’¬«°—∫ °“√»÷ ° …“§«“¡æ÷ ß æÕ„®„π°“√∑”ß“π¢Õ߇®â “ Àπâ“∑’ËΩÉ“¬°“√欓∫“≈‚√ß欓∫“≈‡°…¡√“…Ø√å ∫“ß·§ ¢Õß ÿ«√√≥“ ≈’≈–‡»√…∞°ÿ≈ (2542 : ∫∑§—¥¬àÕ) ∑’Ëæ∫«à“ ·√ß®Ÿß„®„π‡√◊ËÕߧ«“¡ ”‡√Á® „π°“√∑”ß“π °“√¬Õ¡√—∫π—∫∂◊Õ §«“¡√—∫º‘¥™Õ∫ §«“¡°â“«Àπâ“„πµ”·Àπàßß“π ·≈–§«“¡¡—Ëπ§ß„π

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118 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

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§≥–»÷°…“¥Ÿß“πª√–°Õ∫¥â«¬ 4 °√–∑√«ß §◊ Õ °√–∑√«ß¡À“¥‰∑¬ °√–∑√«ß ∑√—欓°√∏√√¡™“µ‘·≈– ‘Ëß·«¥≈âÕ¡ °√–∑√«ß Õÿµ “À°√√¡ ·≈–°√–∑√«ß “∏“√≥ ÿ¢ (°√¡ Õπ“¡—¬ °√¡§«∫§ÿ¡‚√§ ”π—°ß“π “∏“√≥ ÿ¢ ®—ßÀ«—¥ ·≈–‚√ß欓∫“≈) ®√‘ßÊ ·≈⫺Ÿâ∑’ˉª »÷°…“¥Ÿß“πµâÕ߇ªìππ—°‡√’¬πÀ√◊Õ‡¬“«™πµ“¡™◊ËÕ ‚§√ß°“√ ·µà√—∞∫“≈≠’˪ÿÉπÕ¬“°„Àâ¢â“√“™°“√∑’Ë ªØ‘∫—µ‘ß“π¥â“π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡®“° 4 °√–∑√«ß¥—ß °≈à“«‰ª»÷°…“¥Ÿß“π °”Àπ¥«à“§«√¡’Õ“¬ÿ‰¡à‡°‘π 35 ªï ·≈–¡’À—«Àπⓧ≥–¥Ÿ·≈‰ªÕ’°™—ÈπÀπ÷Ëß ´÷Ëß À—«Àπⓧ≥–π—Èπ Õ“¬ÿ¡“°°«à“ 35 ªï‰¥â ºŸâ‡¢’¬π ´÷ËßÕ¬Ÿà°√≥’À≈—ß ÿ¥ ®÷߉¥â¡’‚Õ°“ ‰ª»÷°…“¥Ÿß“π „π§√—ßÈ π’È ·≈–∂◊Õ«à“‰¥â√∫— §«“¡√Ÿ∑â ß—È ¥â“π ‘ßË ·«¥≈âÕ¡

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‡«∑’ · ≈°‡ª≈’Ë ¬ π‡√’ ¬ π√Ÿâ ÿ¢¿“æ ·≈–«—≤π∏√√¡¢Õߪ√–‡∑»≠’˪ÿÉπ ®÷ß¢Õ ‡°Á∫∫“ß à«π¡“‡≈à“ Ÿà°—π ∫“ß∑à“πÕ“®‰¥âπ”∫“ß ‘Ë߉ª„™â„π°“√ªØ‘∫—µ‘ß“π‰¥âµàÕ‰ª «—µ∂ÿª√– ߧå¢Õß°“√»÷°…“¥Ÿß“π§√—Èßπ’È ‡æ◊Ë Õ ‡√’ ¬ π√Ÿâ ° “√·°â ‰ ¢ªí ≠ À“¡≈æ‘ … ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡ ®“°Õÿµ “À°√√¡√–¥—∫∑âÕß∂‘Ëπ °“√»÷ ° …“¥Ÿ ß “πª√–°Õ∫¥â « ¬°“√ ∫√√¬“¬«‘™“°“√®”π«π 2 ‡√◊ËÕß ≥ °√ÿß‚µ‡°’¬« ®“°π—Èπ·∫àߧ≥–»÷°…“¥Ÿß“π‡ªìπ 4 °≈ÿà¡ ·¬° °— 𠉪¥Ÿ ß “π∑’Ë ‡ ¡◊ Õ ßµà “ ßÊ §◊ Õ §“«“´“°‘ (Kawasaki Õ¬Ÿ„à π®—ßÀ«—¥ Kanagawa) øŸ®‘ (Fuji Õ¬Ÿà„π®—ßÀ«—¥ Shizuoka) ¬°°–Õ‘®‘ (Yokkaichi Õ¬Ÿà„π®—ßÀ«—¥ Mie) ·≈–§‘µ–§‘«™Ÿ (Kitakyushu Õ¬Ÿà„π®—ßÀ«—¥ Fukuoka) ·≈â«°≈—∫¡“ √ÿª°“√ »÷°…“¥Ÿß“π∑’Ë°√ÿß‚µ‡°’¬«Õ’°§√—ÈßÀπ÷Ëß

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1. ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡°— ∫ ÿ ¢ ¿“æ·≈–‚√§ ¡≈æ‘ … : ‡ªìπª√–‡¥Áπ‡°’Ë¬«°—∫‡ âπ∑“ß∑’Ë ‘Ëß §ÿ°§“¡„π ‘Ëß·«¥≈âÕ¡‡¢â“ Ÿà√à“ß°“¬ à«π∑’ˉ¥â√—∫ º≈°√–∑∫ ¿Ÿ¡‘À≈—ߢÕߪí≠À“ “√‡§¡’ °“√ ‡ª≈’Ë ¬ π·ª≈ß¡“µ√°“√¥â “ π “√‡§¡’ µ “¡§«“¡ ‡À¡“– ¡ °“√ª√–‡¡‘𧫓¡‡ ’¬Ë ߢÕß “√‡§¡’ ‚√§ ¡≈æ‘… §«“¡‡ ’ˬߢÕß “√‡§¡’ √«¡∑—Èß∏“µÿ∑’Ë ®”‡ªìπ·≈–‰¡à®”‡ªìπ·≈–≈—°…≥–¢Õßæ‘…

2. ‚√§∑’Ë ‡ °‘ ¥ ®“°¡≈æ‘ … „πª√–‡∑» ≠’Ë ªÿÉ π: ¡’‡Àµÿ°“√≥å‚√§ ”§—≠∑’ˇ°‘¥„πª√–‡∑» ≠’˪ÿÉ𠇙àπ ‚√§¡‘π“¡“µ– ‚√§Õ‘‰µÕ‘‰µ ·≈–‚√§ ÀÕ∫À◊¥¬°°–Õ‘®‘ ‡ªìπµâπ 3. ¡“µ√°“√·°â ‰¢ªí≠À“¡“∫µ“æÿ¥ 3.1ª√–‡¥Áπªí≠À“„πæ◊πÈ ∑’¡Ë “∫µ“æÿ¥ ¥√. Momoko CHIBA ‡§¬‡¢â“ æ◊Èπ∑’Ë¡“∫µ“æÿ¥·≈– √ÿªª√–‡¥Áπªí≠À“ ¥—ßπ’È 3.1.1 ¢“¥°“√ ◊Ë Õ “√¥â “ π ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡:ºŸâ ª √–°Õ∫°“√æŸ ¥ §ÿ ¬ °— ∫ ™ÿ ¡ ™π·≈– √“™°“√πâÕ¬§√—Èß ∑”„Àâ‰¡à‡¢â“„®´÷Ëß°—π·≈–°—π 3.1.2 ¢“¥§«“¡‡¢â “ „®∑—È ß Õß ΩÉ“¬µàÕ°“√¥”‡π‘π°“√ Mass screening:„π æ◊Èπ∑’Ë¡“∫µ“æÿ¥¡’°“√µ√«® “√‡¡∑“‚∫‰≈∑å¢Õß “√‡∫π´’π„πªí “«– ·≈–µ√«® “√Õ◊Ëπ„π‡≈◊Õ¥ ¥â«¬ ·µàª√–™“™π¡’§«“¡ —∫ π«à“ µ√«®Õ–‰√ „πªí “«–·≈–„π‡≈◊Õ¥ ´÷Ëߪ√–‡∑»≠’˪ÿÉπµ√«® “√‡¡∑“‚∫‰≈∑å°—∫ºŸâªØ‘∫—µ‘ß“πÀ≈—߇≈‘°ß“π ·µà ª√–‡∑»‰∑¬„™â«‘∏’π’È°—∫ª√–™“™π∑—Ë«‰ª ´÷Ë߇ªì𠧔∂“¡Õ¬Ÿ«à “à ‡À¡“– ¡À√◊Õ‰¡à ‡æ√“–‡ ’¬§à“„™â®“à ¬ ‡«≈“ ·≈–·√ßß“π¡“° 3.1.3 ¢âÕ¡Ÿ≈æ◊Èπ∞“π¢Õ߇∫π´’π∑’Ë Õ“®∑”„À⇪ìπ¡–‡√Á߉¥â ·≈–¢âÕ¡Ÿ≈∑’Ë¡’ºŸâ°≈à“««à“ „π®—ßÀ«—¥√–¬Õß¡’®”π«πºŸâ∑’ˇªìπ¡–‡√Áß∫“ß™π‘¥ ¡“°°«à“®—ßÀ«—¥Õ◊Ëπ Õ“®∑”„Àâª√–™“™π«‘µ° ‡°‘π‡Àµÿ ´÷Ëß‚√§¡–‡√Áß¡’√–¬–øí°µ—«§àÕπ¢â“ßπ“π ª√–‡∑»≠’˪ÿÉπ°”Àπ¥„À⇰Á∫º≈°“√µ√«® ÿ¢¿“æ ¢ÕߺŸâªØ‘∫—µ‘°“√¥â“π “√§«∫§ÿ¡æ‘‡»… ( “√°àÕ ¡–‡√Áß) ‡ªìπ√–¬–‡«≈“ 30 ªï ¥—ßπ—Èπ °“√µ√«® «—¥§«“¡‡¢â¡¢âπ¢Õß “√‡∫π´’π„πµÕππ’È ®÷ß ™à«¬Õ–‰√‰¡à‰¥âµàÕ°“√«‘π‘®©—¬§«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß Õ— µ √“ à « π°“√‡ªì π ¡–‡√Á ß ‡¡Á ¥ ‚≈À‘ µ ¢“« ´÷Ë ß “∏“√≥¿—¬·≈–¡≈æ‘…∑“ßÕ“°“»®–‡æ‘Ë¡ Ÿß¢÷Èπ Õ¬à“ß™â“Ê ∂â“¡’¢âÕ¡Ÿ≈°“√µ√«®«—¥¡≈æ‘…Õ“°“»

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2. ªí ≠ À “ ¡ ≈ æ‘ … ‘Ë ß · « ¥ ≈â Õ ¡ ¡“µ√°“√·°â ‰¢ ·≈–°“√¥”‡π‘π°“√¥â“π ‘Ëß ·«¥≈âÕ¡ µ—Èß·µàªï 2443 ‡√‘Ë¡∂¡æ◊Èπ∑’Ë∫√‘‡«≥Ωíòß

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(2) ∂“πª√–°Õ∫°“√ªØ‘∫—µ‘µ“¡ °ÆÀ¡“¬/∫∑∫— ≠ ≠— µ‘ §«∫§ÿ ¡ Õÿ ª °√≥å · ≈– ∂“π∑’ªË ≈àÕ¬ “√¡≈æ‘… ·≈–‡ πÕ√“¬ß“π/¢âÕ¡Ÿ≈ ªÑÕπ√–∫∫°”°—∫¥Ÿ·≈·À≈à߇°‘¥ “∏“√≥¿—¬‚¥¬ Õ—µ‚π¡—µ‘ œ≈œ (3) ª√–™“™π “¡“√∂√â Õ ß‡√’ ¬ π À√◊ Õ ¡’ ¢â Õ ‡√’ ¬ °√â Õ ßµà Õ ∑—È ß ‡¡◊ Õ ß§“«“´“°‘ · ≈– ∂“πª√–°Õ∫°“√ ®“°π—Èπ‡¡◊Õߧ“«“´“°‘À√◊Õ ∂“πª√–°Õ∫°“√®–π”¢â Õ ¡Ÿ ≈ ¡“™’È · ®ßµà Õ ª√–™“™π 2) ¡“µ√°“√ ”À√—∫√∂¬πµå ¡“µ√°“√ ”À√—∫√∂¬πµå ‡™àπ ·ºπ ªÑÕß°—π “∏“√≥¿—¬®“°√∂¬πµå °ÆÀ¡“¬ Nox ·≈– PM (Particular matter) ¢Õß√∂¬πµå √–∫∫ °”Àπ¥√∂¬πµå “∏“√≥¿—¬µË”¢Õß 8 ®—ßÀ«—¥/ ‡¡◊Õß/π§√À≈«ß PM2.5 (Particular matter ¢π“¥ 2.5 ‰¡§√Õπ) ∑’ªË ≈àÕ¬®“°‡§√◊ÕË ß¬πµå¥‡’ ´≈ °Æ¢âÕ∫—ߧ—∫°“√¢—∫√∂‡§√◊ËÕ߬πµå¥’‡´≈ √«¡∑—Èß ¡“µ√°“√µàÕ Ÿâ°—∫¿“«–‚≈°√âÕπ¥â“π°“√¢π àß ·≈–°“√®√“®√ ‡ªìπµâπ

124 ‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554 °√¡Õπ“¡—¬

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3) ¡“µ√°“√ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡‡¢µ™“¬Ωíòß ∑–‡≈§“«“´“°‘ ¡’ ¡ “µ√°“√ ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡‡¢µ™“¬Ωíò ß ∑–‡≈§“«“´“°‘ 3 ¡“µ√°“√ §◊ Õ ¡“µ√°“√ “∏“√≥¿—¬ (°√≥’ “∏“√≥¿—¬∑’Ë√⓬·√ß∑“ß Õÿµ “À°√√¡) ¡“µ√°“√ª√–À¬—¥æ≈—ßß“π (°√≥’ «‘°ƒµ°“√πÈ”¡—π) ·≈–¡“µ√°“√ 3 R (°√≥’ ¿“«–©ÿ ° ‡©‘ π ¥â “ π¢¬–) πÕ°®“°π’È ¬— ß ¡’ ¡“µ√°“√µà Õ µâ “ π¿“«–‚≈°√â Õ π °“√„™â ∑√—欓°√·≈–æ≈—ßß“πÀ¡ÿπ‡«’¬π„À≥âª√–‚¬™πå Õ¬à“ߧÿâ¡§à“ ´÷Ëß°”Àπ¥„À⇡◊Õߧ“«“´“°‘‡ªìπ ‡¡◊ Õ ß∑’Ë ‡ ªì π ¡‘ µ √°— ∫ ‘Ë ß ·«¥≈â Õ ¡‡¡◊ Õ ß·√°¢Õß ª√–‡∑» ¡’°“√°”Àπ¥π‚¬∫“¬ Eco Town ´÷Ëß ‡√‘¡Ë ¥”‡π‘πß“π„π∞“π–‡¢µæ‘‡»… ‘ßË ·«¥≈âÕ¡ “°≈ “√– ”§—≠¢Õß Kawasaki Eco Town ‰¥â·°à ∫√‘…—∑∏ÿ√°‘® à߇ √‘¡°“√æ—≤𓧫“¡‡ªìπ¡‘µ√°—∫ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡¥â«¬µπ‡Õß ∫√‘…—∑∏ÿ√°‘®À≈“¬·Ààß ª√– “πß“π°—π à߇ √‘¡°“√æ—≤𓧫“¡‡ªìπ¡‘µ√ °—∫ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡„π‡¢µ™ÿ¡™π °“√§âπ§«â“«‘®—¬ ‡æ◊Ë Õ ¡ÿà ß √â “ ߧ«“¡‡®√‘ ≠ Õ¬à “ ߬—Ë ß ¬◊ π „Àâ · °à ‡ ¢µ ™ÿ¡™π‚¥¬¡’ ‘Ëß·«¥≈âÕ¡‡ªìπ·°πÀ≈—° ·≈–®—¥ ∑”¢âÕ¡Ÿ≈º≈ß“π¢Õß∫√‘…—∑∏ÿ√°‘®·≈–‡¢µ™ÿ¡™π ‡æ◊ËÕÕÿ∑‘»„À⇪ìπª√–‚¬™πåµàÕ —ߧ¡·≈–ª√–‡∑»∑’Ë °”≈—ßæ—≤π“ 4) ° “ √ ¥” ‡ π‘ π ° “ √ °— ∫ π‘ § ¡ Õÿµ “À°√√¡∑’¡Ë ª’ √‘¡“≥ª≈àÕ¬‰Õ‡ ’¬‡ªìπ»Ÿπ¬å (Kawasaki Zero Emission) °“√¥”‡π‘π°“√°—∫π‘§¡Õÿµ “À°√√¡ ∑’Ë¡’ª√‘¡“≥ª≈àÕ¬‰Õ‡ ’¬‡ªìπ»Ÿπ¬å ‡™àπ °“√ °”Àπ¥„Àâ„™â√∂¬πµå°ä“´∏√√¡™“µ‘ „™âÕÿª°√≥å °”‡π‘¥‰øøÑ“æ≈—ßπÈ”¿“¬„π‚√ßß“π „™â‡§¡’¿—≥±å Õÿµ “À°√√¡·≈–πÈ”À¡ÿπ‡«’¬π √’‰´‡§‘≈°√–¥“… „™â·≈â«∑’Ëπ”¡“„™âÕ’°§√—È߉¥â¬“° (°√–¥“… ’·≈– °√–¥“…‡§≈◊Õ∫øî≈å¡„ œ≈œ) „™â√–∫∫™ÿ∫‚≈À–


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5) ¡“µ√°“√√— ∫ ¡◊ Õ ·°â ‰¢ªí ≠ À“ ¡≈æ‘…¢Õß∑’¡ß“π·≈–°“√ª√– “πß“π°—∫ ™ÿ¡™π °“√¥”‡π‘πß“π„π™ÿ¡™π‡πâπ°“√°â“« ‰ª¥â«¬°—π √–À«à“߇»√…∞°‘®·≈– ‘Ëß·«¥≈âÕ¡„π ‡√◊ËÕßæ≈—ßß“π «‘∂’°“√¥”‡π‘π™’«‘µ °“√®√“®√ ’‡¢’¬« ·≈–¢¬– ‚¥¬µ—Èߧ≥–°√√¡°“√¥”‡π‘π °“√ ·≈–¡’°≈ÿ࡬àÕ¬ 4 °≈ÿà¡ §◊Õ °≈ÿࡧ≥–∫√‘À“√ °≈ÿà¡‚√߇√’¬π °≈ÿࡺŸâ∑”∏ÿ√°‘® ·≈–°≈ÿà¡æ≈‡¡◊Õß Õ’°∑—Èß¡’°≈ÿࡪؑ∫—µ‘°“√∑’Ë√—∫≈Ÿ°≈ß¡“§◊Õ °≈ÿà¡ ¿“«–®√“®√ °≈ÿà¡æ≈—ßß“π· ßÕ“∑‘µ¬å °≈ÿà¡ ª√–À¬—¥‡™◊ÈÕ‡æ≈‘ß ·≈–°≈ÿà¡ Green Consumer ‚¥¬¡’ºŸâª√– “πß“π·≈–¡’°‘®°√√¡µà“ßÊ √«¡∑—Èß ¡’Õߧå°√∑’ˉ¡à· «ßÀ“º≈°”‰√§◊Õ ”π—°ß“π àß ‡ √‘¡ªÑÕß°—π‚≈°√âÕπ¢Õߧ“«“´“°‘√à«¡¥â«¬

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‡«∑’ · ≈°‡ª≈’Ë ¬ π‡√’ ¬ π√Ÿâ ¥â“𧫓¡ª≈Õ¥¿—¬π—Èπ ®–¡’°“√µ√«®‚≈À–Àπ—° (ª√Õ∑ “√ÀπŸ ·§¥‡¡’¬¡ œ≈œ) „π‡∂â“ µ√«® ÿ¢¿“æª√–®”ªï¢Õ߇®â“Àπâ“∑’Ë µ√«® ÿ¢¿“æ 摇»… ”À√—∫‡®â“Àπâ“∑’Ë∑’Ë —¡º— ‚≈À–Àπ—°·≈–ºŸâ∑’Ë ∑”ß“π°≈“ߧ◊π ´÷Ëß°“√∑’Ë®–µ—È߇µ“‡º“¢÷Èπ¡“ —° ·ÀàßÀπ÷Ëß ®–µâÕߪ√–™ÿ¡µ°≈ß°—∫‡¡◊Õß„°≈⇧’¬ß ∂÷ ß §«“¡‡ÀÁ π ™Õ∫°à Õ π √â “ ߇µ“ ‡æ√“–°“√ √–∫“¬Õ“°“»‡ ’¬®“°ª≈àÕß Õ“® àߺ≈‰ª¬—ß ‡¡◊Õß„°≈⇧’¬ß‰¥â

·Ààß∑’Ë 2 §◊Õ‚√ßß“π Plastic Chemical Showa Denko ‡ªì π ‚√ßß“π√’ ‰ ´‡§‘ ≈ æ≈“ µ‘§‡ªìπº≈‘µ¿—≥±åµà“ßÊ ‡™àπ ·Õ¡‚¡‡π’¬ °ä“´§“√å∫Õπ‰¥ÕÕ°‰´¥å (𔉪º≈‘µπÈ”·¢Áß·Àâß) «— ¥ÿ∑’Ë®–𔉪º≈‘µ‡ªìπºâ“ °√–‡ªÜ“ ·≈–Ω“§√Õ∫ ‰ø√∂¬πµå ‡ªìπµâπ

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THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH A p r i l - J u n e 2 0 1 1

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