Please use this identifier to cite or link to this item: http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/12167
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorApiradee, Lim-
dc.contributor.authorBenjamin Atta Owusu-
dc.date.accessioned2019-03-29T07:43:51Z-
dc.date.available2019-03-29T07:43:51Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/12167-
dc.descriptionThesis (M.Sc.(Applied Mathematics))--Prince of Songkla University, 2016th_TH
dc.description.abstractThe first 28 days of life- the neonatal period is the most vulnerable time for a child’s survival. Neonatal mortality has seen a downward trend in recent years. Understanding the risk factors associated with neonatal mortality at the neonatal unit is important because it allows inferences about the quality of care. The main objective of this study was to determine the neonatal mortality rate and to provide information on the risk factors that affects the survival of neonates at the neonatal unit of a tertiary health facility and to present a mathematical model for explaining such factors. Secondary data were obtained from the neonatal unit of a hospital over a seventeen-month period, from January 2013 through to May 2014. The data was classified into two, based on the place of delivery of these neonates. Logistic regression models were fitted to the two datasets to assess the association between neonatal death and its risk factors. Another logistic regression model was fitted to the combined dataset in order to investigate the general risk factors of neonatal death at the neonatal unit. The probability density functions and likelihood functions associated with the logistics regression models were verified for regularity. Fisher’s scoring optimization algorithm was used to estimate the parameters of the logistic regression models and Newton Raphson’s method with Marquardt damping algorithm was used to estimate adjusted proportions of the variables. Each logistic regression model was further assessed for asymptotic normality using the normal quantile-quantile plots. Using Receiver Operating Characteristics plots, the predictive power of the models were also estimated. Asymptotic analysis of the likelihood function for the logistic regression model, showed that, the function satisfied all the regularity conditions for the existence and uniqueness of maximum likelihood estimates. The estimates were also found to be asymptotically normal and consistent for interpreting the neonatal mortality for the different datasets. Birth weight, 5 minute Apgar score and discharge diagnosis were found to be the main risk factors associated with neonatal death among babies who were delivered at different health facilities and referred to the unit. These three variables together with gestational age were significantly associated with mortality of babies who were not referred from different facilities. The place of delivered of the neonates also had significant effect on their survival chances at the neonatal unit. The overall mortality rate at the neonatal unit is very high. There is the need for urgent attention and interventions to help reduced the risk associated with these neonates. ยี่สิบแปดวันแรกของทารกแรกเกิด คือช่วงเวลาที่เสี่ยงมากที่สุดสำหรับการรอดชีวิตของทารก อัตราการตายของทารกแรกเกิดมีแนวโน้มลดลงเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา สิ่งสำคัญคือความเข้าใจในปัจจัยเสี่ยงที่มีความสัมพันธ์กับอัตราการตายของทารกแรกเกิด ณ หน่วยบริบาลทารกแรกเกิด เพราะแสดงถึงคุณภาพของการดูแลทารกแรกเกิด วัตถุประสงค์หลักของการศึกษาในครั้งนี้ คือ เพื่อระบุอัตราการตายของทารกแรกเกิดและค้นหาปัจจัยเสี่ยงที่ส่งผลต่อการอยู่รอดของทารก ในระดับตติยภูมิสถานพยาบาลที่เข้ารับการรักษา ด้วยการนำตัวแบบทางคณิตศาสตร์มาใช้ในการอธิบายความสัมพันธ์ของปัจจัยดังกล่าว ข้อมูลทุติยภูมิได้รับจากหน่วยบริบาลทารกแรกเกิด ในช่วงเวลา 17 เดือน จากมกราคม ปี 2556 ถึง พฤษภาคม ปี 2557 จำแนกข้อมูลออกเป็น 2 กลุ่ม ตามกับสถานที่คลอดของทารก สร้างตัวแบบการถดถอยลอจิสติกสำหรับข้อมูลทั้ง 2 กลุ่ม เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างการตายของทารกแรกเกิดและปัจจัยเสี่ยง และสร้างตัวแบบการถดถอยลอจิสติกสำหรับข้อมูลทั้งหมด เพื่อหาปัจจัยเสี่ยงต่อการตายของทารกแรกเกิด ณ หน่วยบริบาลทารกแรกเกิด ตรวจสอบฟังก์ชันความน่าจะเป็น และฟังก์ชันความควรจะเป็นที่สัมพันธ์กับตัวแบบการถดถอยลอจิสติก ใช้กระบวนการ Fisher’s scoring เพื่อหาค่าเหมาะสมที่สุดในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบการถดถอยลอจิสติก และวิธี Newton Raphson’s ด้วยขั้นตอนวิธีการของ Marquardt damping ในการประมาณค่าสัดส่วนที่ปรับค่าของตัวแปร ตัวแบบลอจีสติกแต่ละตัวแบบ ตรวจสอบข้อตกลงของการแจกแจงปกติของค่าความคลาดเคลื่อนด้วยการสร้าง Normal quantile-quantile plot และตรวจสอบความกลมกลืนและการทำนายของตัวแบบด้วยการสร้าง Receiver Operating Characteristics plots การวิเคราะห์เชิงเส้นกำกับสำหรับฟังก์ชันความควรจะเป็นสำหรับตัวแบบการถดถอยลอจิสติก แสดงให้เห็นว่าเป็นไปตามข้อตกลงของตัวแบบในทุกเงื่อนไข ที่ได้จากการประมาณค่าเดียวของค่าความควรจะเป็นสูงสุด การประมาณค่าที่ได้ถือว่าเป็นเชิงเส้นกำกับปกติ และมีความสอดคล้องสำหรับการอธิบายการตายของทารกในกลุ่มข้อมูลที่แตกต่างกัน น้ำหนักทารกแรกคลอด คะแนนการประเมินสภาวะทารกแรกเกิดใน 5 นาที และผลการวินิจฉัยก่อนออกจากหน่วยสถานพยาบาล พบว่าเป็นปัจจัยเสี่ยงที่มีความสัมพันธ์กับการตายของทารกที่คลอดในสถานพยาบาลต่าง ๆ แล้วถูกส่งต่อมาที่หน่วยบริบาลทารกแรกเกิด ตัวแปรดังกล่าวข้างต้นทั้ง 3 ตัวแปร และอายุครรภ์มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการตายของทารกที่ไม่ได้ส่งต่อจากสถานพยาบาลอื่น สถานที่คลอดของทารกแรกเกิดเป็นปัจจัยหนึ่งที่มีผลอย่างมีนัยสำคัญต่อโอกาสการรอดของทารกในหน่วยบริบาลทารกแรกเกิด อัตราการตายทารกแรกเกิดในภาพรวม ณ หน่วยบริบาลทารกแรกเกิดยังคงสูงมาก จึงจำเป็นที่จะต้องคำนึงและให้การช่วยเหลือเพื่อลดภาวะเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นกับทารกแรกเกิดth_TH
dc.language.isoen_USth_TH
dc.publisherPrince of Songkla University, Pattani Campusth_TH
dc.subjectNeonatal Mortalityth_TH
dc.titleModeling Neonatal Mortality in a Teaching Hospital in Ghanath_TH
dc.title.alternativeแบบจำลองการตายของทารกแรกเกิดในโรงเรียนแพทย์ประเทศกานาth_TH
dc.typeThesisth_TH
dc.contributor.departmentFaculty of Sciecnce and Technology (Mathematics and Computer Science)-
dc.contributor.departmentคณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์-
Appears in Collections:746 Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TC1552.pdf2.12 MBAdobe PDFView/Open


Items in PSU Knowledge Bank are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.