1 research outputs found

    Factors Influencing Patient Health Behaviors for Delaying the Progress in Stage 3 - 4 Chronic Kidney Disease Patients at Khlongkhlung Hospital, Khampangphet Province

    Get PDF
    Objective: To determine level of health behaviors for delaying chronic kidney disease (CKD), functional health literacy, self-efficacy perception and social support acquisition, and factors that influenced the health behaviors for delaying CKD progression in patients with CKD stage 3 and 4. Method: This predictive correlation research included a sample of 240 stage 3 and 4 CKD patients, who were treated at CKD Clinic, Khlongkhlung Hospital, Khampangphet province. The study instrument was self-administered questionnaire. The obtained data were analyzed by descriptive statistics and step-wise multiple regression analysis. Results: The study population possessed functional health literacy, self-efficacy perception, social support acquisition and health behaviors for delaying CKD progression at the highest level. Results from the step-wise multiple regression analysis revealed that factors of self-efficacy perception, social support acquisition, mean monthly income and functional health literacy together could predict 27.00% (R2 = 0.270) of the health behaviors for delaying CKD progression with statistical significance (P-value < 0.001). The best factor that could predict health behaviors for delaying CKD progression was perceived self-efficacy (b = 0.321, P-value < 0.001), social support acquisition (b = 0.177, P-value = 0.006), mean monthly income (b = -0.158, P-value = 0.006) and functional health literacy (b = 0.143, P-value = 0.023). Conclusion: Public health professionals should promote the increase in the level of perceived self-efficacy and health literacy in CKD patients, as well as encourage families to be part of patient care, to better health behavior change for delaying CKD progression. Keywords: health behavior, chronic kidney disease, health literacy, self-efficacy, social supportāļšāļ—āļ„āļąāļ”āļĒāđˆāļ­ āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒ: āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ°āļĨāļ­āđ„āļ•āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄ āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ‰āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļ‚āļąāđ‰āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļŠāļĄāļĢāļĢāļ–āļ™āļ°āđāļŦāđˆāļ‡āļ•āļ™ āļāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđāļĢāļ‡āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ āđāļĨāļ°āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļœāļĨāļ•āđˆāļ­āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ°āļĨāļ­āđ„āļ•āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāđ‚āļĢāļ„āđ„āļ•āđ€āļĢāļ·āđ‰āļ­āļĢāļąāļ‡āļĢāļ°āļĒāļ°āļ—āļĩāđˆ 3 - 4 āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē: āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļŦāļēāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ—āļģāļ™āļēāļĒ (Predictive correlation research) āļĄāļĩāļāļĨāļļāđˆāļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ„āļ·āļ­ āļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāđ‚āļĢāļ„āđ„āļ•āđ€āļĢāļ·āđ‰āļ­āļĢāļąāļ‡āļĢāļ°āļĒāļ°āļ—āļĩāđˆ 3 - 4 āļ—āļĩāđˆāļĄāļēāļĢāļąāļšāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ„āļĨāļīāļ™āļīāļāđ‚āļĢāļ„āđ„āļ•āđ€āļĢāļ·āđ‰āļ­āļĢāļąāļ‡ āđ‚āļĢāļ‡āļžāļĒāļēāļšāļēāļĨāļ„āļĨāļ­āļ‡āļ‚āļĨāļļāļ‡ āļˆāļąāļ‡āļŦāļ§āļąāļ”āļāļģāđāļžāļ‡āđ€āļžāļŠāļĢ āļˆāļģāļ™āļ§āļ™ 240 āļĢāļēāļĒ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļ•āļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡ āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļŠāļīāļ‡āļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļē āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāļžāļŦāļļāļ„āļđāļ“āđāļšāļšāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™ (Step-wise multiple regression analysis) āļœāļĨāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē: āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ‰āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļ‚āļąāđ‰āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļŠāļĄāļĢāļĢāļ–āļ™āļ°āđāļŦāđˆāļ‡āļ•āļ™ āļāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđāļĢāļ‡āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ āđāļĨāļ°āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ°āļĨāļ­āđ„āļ•āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļ”āļĒāļĢāļ§āļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļđāļ‡āļĄāļēāļāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāļžāļŦāļļāļ„āļđāļ“āđāļšāļšāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™ āļžāļšāļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļŠāļĄāļĢāļĢāļ–āļ™āļ°āđāļŦāđˆāļ‡āļ•āļ™ āļāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđāļĢāļ‡āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ āļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒāļ•āđˆāļ­āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ‰āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļ‚āļąāđ‰āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™āļ—āļģāļ™āļēāļĒāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ°āļĨāļ­āđ„āļ•āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ„āļ”āđ‰āļĢāđ‰āļ­āļĒāļĨāļ° 27.00 (R2 = 0.270) āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ™āļąāļĒāļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī (P-value < 0.001) āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļŠāļĄāļĢāļĢāļ–āļ™āļ°āđāļŦāđˆāļ‡āļ•āļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļģāļ™āļēāļĒāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ°āļĨāļ­āđ„āļ•āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” (b = 0.321, P-value < 0.001) āļĢāļ­āļ‡āļĨāļ‡āļĄāļē āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ āļāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđāļĢāļ‡āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ (b = 0.177, P-value = 0.006) āļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒāļ•āđˆāļ­āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ (b = -0.158, P-value = 0.006) āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ‰āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļ‚āļąāđ‰āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ (b = 0.143, P-value = 0.023) āļ•āļēāļĄāļĨāļģāļ”āļąāļš āļŠāļĢāļļāļ›: āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ°āļĨāļ­āđ„āļ•āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāđ‚āļĢāļ„āđ„āļ•āđ€āļĢāļ·āđ‰āļ­āļĢāļąāļ‡āļĢāļ°āļĒāļ°āļ—āļĩāđˆ 3 - 4 āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļģāđ„āļ”āđ‰āđ‚āļ”āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļŠāļĄāļĢāļĢāļ–āļ™āļ°āđāļŦāđˆāļ‡āļ•āļ™āđƒāļ™āļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ āļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāđƒāļŦāđ‰āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĢāļąāļ§āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ”āļđāđāļĨāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ‰āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāđ‚āļĢāļ„āđ„āļ•āđ€āļĢāļ·āđ‰āļ­āļĢāļąāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļ­āļąāļ™āļˆāļ°āļ™āļģāđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāļŠāļ°āļĨāļ­āđ„āļ•āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āđ„āļ› āļ„āļģāļŠāļģāļ„āļąāļ: āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļž, āđ‚āļĢāļ„āđ„āļ•āđ€āļĢāļ·āđ‰āļ­āļĢāļąāļ‡, āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ‰āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļž, āļŠāļĄāļĢāļĢāļ–āļ™āļ°āđāļŦāđˆāļ‡āļ•āļ™, āđāļĢāļ‡āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„
    corecore