การพัฒนาศักยภาพการเข้าถึงสวัสดิการทางสังคมและการใช้ประโยชน์เทคโนโลยีดิจิทัลในกลุ่มผู้สูงอายุ
คำสำคัญ:
ผู้สูงอายุ, เทคโนโลยีสุขภาพดิจิทัล, การเข้าถึงสวัสดิการ, ความพึงพอใจ, ทักษะดิจิทัลบทคัดย่อ
บทความนี้ศึกษาปัจจัยที่เป็นอุปสรรคต่อการเข้าถึงบริการสวัสดิการของผู้สูงอายุและศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจของผู้สูงอายุต่อการใช้งานเทคโนโลยีสุขภาพดิจิทัลในประเทศไทย ใช้วิธีวิจัยแบบผสมผสาน โดยเก็บข้อมูลเชิงปริมาณจากกลุ่มตัวอย่างผู้สูงอายุจำนวน 2,005 คน ทั่วประเทศ และสัมภาษณ์เชิงลึกผู้สูงอายุ 40 คน จาก 4 จังหวัด ประกอบด้วย จังหวัดขอนแก่น ลำปาง พระนครศรีอยุธยา และสงขลา ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพและสกัดเนื้อหาออกเป็น 5 ด้าน ได้แก่ ความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีพื้นฐาน การยอมรับและความเข้าใจต่อเทคโนโลยีสุขภาพ ความพึงพอใจต่อการใช้งานเทคโนโลยี การปรับเปลี่ยนพฤติกรรมสุขภาพจากการใช้เทคโนโลยี และศักยภาพของเทคโนโลยีต่อการดูแลสุขภาพในกลุ่มผู้สูงอายุ จากนั้นวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณโดยใช้สถิติการถดถอยพหุคูณ ผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่เป็นอุปสรรคต่อการเข้าถึงบริการสวัสดิการของผู้สูงอายุ 2 อันดับแรกคือ ปัญหาด้านสุขภาพโดยมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ (B = 0.121, p < 0.001) และความกังวลในการใช้เทคโนโลยี (B = 0.048, p = 0.024) อย่างไรก็ตาม การใช้เทคโนโลยีสามารถลดความกังวลได้อย่างมีนัยสำคัญ (B = 2.358, p = 0.026) สำหรับปัจจัยที่ทำให้ผู้สูงอายุพึงพอใจการใช้งานเทคโนโลยีสุขภาพดิจิทัลเพิ่มขึ้นคือ การเข้าถึงบริการสวัสดิการที่มีประสิทธิภาพ (B = -0.073, p = 0.001) แต่ไม่มีผลอย่างมีนัยสำคัญต่อความพึงพอใจในการใช้งานเทคโนโลยี (B = -0.011, p = 0.279)
เอกสารอ้างอิง
ชาญณรงค์ ธีระโรจนารัตน์. (2564). อิทธิพลของการเปิดรับสื่อและการยอมรับนวัตกรรมนาฬิกาเพื่อสุขภาพที่มีต่อความตั้งใจซื้อของผู้บริโภคที่จะก้าวสู่วัยผู้สูงอายุ [วิทยานิพนธ์นิเทศศาสตรมหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/7941/
บุญทิพย์ สิริธรังศรี และ ชุติวัฒน์ สุวัตถิพงศ์. (2566). ผู้สูงอายุในยุคดิจิทัล: ความท้าทายทางสุขภาพ. วารสารสุขภาพและอาหารเชิงสร้างสรรค์, 1(1), 51-63. https://he03.tci-thaijo.org/index.php/JHFC/article/view/605
วรินทร คุปตวาทิน. (2566). ผู้สูงอายุกับเทคโนโลยี. วารสารวิชาการสถาบันเทคโนโลยีแห่งสุวรรณภูมิ (สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์), 9(1), 328-334. https://so04.tci-thaijo.org/index.php/svittj/article/view/262404
สุรสิงห์ สมบัติ สุรนาถวัชวงศ์ และ สุภาภรณ์ สุดหนองบัว. (2565). การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลกับการดูแลสุขภาพของผู้สูงอายุในสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019. วารสารเทคโนโลยีภาคใต้, 15(12), 129-138. https://so04.tci-thaijo.org/index.php/journal_sct/article/download/254109/174804/
Ahmad, A., Rasul, T., Yousaf, A., & Zaman, U. (2020). Understanding factors influencing elderly diabetic patients’ continuance intention to use digital health wearables: Extending the technology acceptance model (TAM). Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(3), 81. https://doi.org/10.3390/joitmc6030081
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Anantanasuwong, D. (2021). Population ageing in Thailand: Critical issues in the twenty-first century. In M. S. Yu, & T. P. Chen (Eds.), Education for the elderly in the Asia Pacific (pp. 31-56). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-1108-4_3
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Chanyawudhiwan, G., & Mingsiritham, K. (2022). An analysis of elderly use of digital technology in thailand. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 16(7), 173-181. https://doi.org/10.3991/ijim.v16i07.28755
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Elo, S., & Kyngäs, H. (2008). The qualitative content analysis process. Journal of Advanced Nursing, 62(1), 107-115. https://doi.org/10.1111/j.1365-2648.2007.04569.x
Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th ed.). SAGE.
Frishammar, J., Essén, A., Bergström, F., & Ekman, T. (2023). Digital health platforms for the elderly? Key adoption and usage barriers and ways to address them. Technological Forecasting and Social Change, 189, 122319. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122319
Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). The discovery of grounded theory: Strategies for qualitative research. Aldine.
Global Market Insights. (2023). Digital health market size, share and growth analysis, 2023-2032.
Ha, J., & Park, H. K. (2020). Factors affecting the acceptability of technology in health care among older korean adults with multiple chronic conditions: A cross-sectional study adopting the senior technology acceptance model. Clinical Interventions in Aging, 15, 1873-1881. https://doi.org/10.2147/CIA.S268606
Kaewninprasert, K., Yamaqupta, N., Rungwaraphong, P., & Gapkird, M. (2023). The study of digital technology preparation for the aging society. Journal of Accountancy and Management, 15(2), 147-159. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/mbs/article/view/253286
Kaewsamrit, A., Boontanon, N., Burnrangsri, R., Kamnuengkiattiwong, S., & Hanrob, S. (2023). The development of digital elderly health book (DEHB) program for elderly using, Thailand. Journal of Health Science and Alternative Medicine, 5(3), 1-9. https://he01.tci-thaijo.org/index.php/jhealthscialternmed/article/view/264580
Klimova, B., & Poulova, P. (2018). Older people and technology acceptance. In J. Zhou, & G. Salvendy (Eds.), Human aspects of IT for the aged population. Acceptance, communication and participation. ITAP 2018 (pp. 85-94). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92034-4_7
Li, J., Ma, Q., Chan, A. H., & Man, S. S. (2019). Health monitoring through wearable technologies for older adults: Smart wearables acceptance model. Applied Ergonomics, 75, 162-169. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2018.10.006
Ma, Q., Chan, A. H. S., & Chen, K. (2016). Personal and other factors affecting acceptance of smartphone technology by older Chinese adults. Applied Ergonomics, 54, 62-71. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2015.11.015
Mulati, N., Aung, M. N., Field, M., Nam, E. W., Ka, C. M. H., Moolphate, S., Lee, H., Goto, Y., Kweun, N. H., Suda, T., Koyanagi, Y., Nagamine, Y., & Yuasa, M. (2022). Digital-based policy and health promotion policy in Japan, the Republic of Korea, Singapore, and Thailand: A scoping review of policy paths to healthy aging. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(24), 16995. https://doi.org/10.3390/ijerph192416995
Pallant, J. (2020). SPSS survival manual: A step-by-step guide to data analysis using IBM SPSS (6th ed.). Routledge.
Pang, C., Wang, Z. C., McGrenere, J., Leung, R., Dai, J., & Moffatt, K. (2021). Technology adoption and learning preferences for older adults: Evolving perceptions, ongoing challenges, and emerging design opportunities. Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI’21 (pp. 1-15). ACM. https://doi.org/10.1145/3411764.3445702
Phulkerd, S., Thapsuwan, S., Chamratrithirong, A., & Gray, R. S. (2021). Influence of healthy lifestyle behaviors on life satisfaction in the aging population of Thailand: A national population-based survey. BMC Public Health, 21, 43. https://doi.org/10.1186/s12889-020-10032-9
Rogers, E. M. (2010). Diffusion of innovations (5th ed.). Simon and Schuster.
Talukder, M. S., Sorwar, G., Bao, Y., Ahmed, J. U., & Palash, M. A. S. (2020). Predicting antecedents of wearable healthcare technology acceptance by elderly: A combined SEM-Neural Network approach. Technological Forecasting and Social Change, 150, 119793. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119793
The WHOQOL Group. (1998). Development of the World Health Organization WHOQOL-BREF quality of life assessment. Psychological Medicine, 28(3), 551-558. https://doi.org/10.1017/s0033291798006667
Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model. Information Systems Research, 11(4), 342-365. https://doi.org/10.1287/isre.11.4.342.11872
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178. https://doi.org/10.2307/41410412
Xie, L., Zhang, S., Xin, M., Zhu, M., Lu, W., & Mo, P. K.-H. (2022). Electronic health literacy and health-related outcomes among older adults: A systematic review. Preventive Medicine, 157, 106997. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2022.106997
Yamada, T., Chen, C. -C., Murata, C., Hirai, H., Ojima, T., Kondo, K., & Harris III, J. R. (2015). Access disparity and health inequality of the elderly: Unmet needs and delayed healthcare. International Journal of Environmental Research and Public Health, 12(2), 1745-1772. https://doi.org/10.3390/ijerph120201745
Yamane, T. (1973). Statistics: An introductory analysis (3rd ed.). Harper & Row.
Yu-Huei, C., Ja-Shen, C., & Ming-Chao, W. (2019). Why do older adults use wearable devices: A case study adopting the senior technology acceptance model (STAM). 2019 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology. PICMET (pp. 1-8). https://doi.org/ 10.23919/PICMET.2019.8893767
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารกิจการสื่อสารดิจิทัล

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ปรากฏในวารสารกิจการสื่อสารดิจิทัล เป็นลิขสิทธิ์ของสำนักงาน กสทช. ซึ่งสำนักงาน กสทช. เปิดโอกาสให้สาธารณะหรือบุคคลทั่วไปสามารถนำผลงานไปเผยแพร่ คัดลอก หรือตีพิมพ์ซ้ำได้ ภายใต้สัญญาอนุญาตแบบเปิด (Creative Commons: CC) โดยมีเงื่อนไขสำหรับผู้ที่นำผลงานไปใช้ต้องระบุอ้างอิงแหล่งที่มา (Attribution: BY) ห้ามดัดแปลง (NoDerivatives: ND) และต้องไม่ใช้เพื่อการค้า (NonCommercial: NC) เว้นแต่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากสำนักงาน กสทช.
อนึ่ง ข้อความ ตาราง และภาพที่ปรากฏในบทความซึ่งได้รับการตอบรับให้ตีพิมพ์และเผยแพร่ในวารสารนี้เป็นความคิดเห็นของผู้นิพนธ์ โดยไม่ผูกพันต่อ กสทช. และสำนักงาน กสทช. หากมีความผิดพลาดใด ๆ ผู้นิพนธ์แต่ละท่านต้องรับผิดชอบบทความของตนเองแต่เพียงผู้เดียว ไม่เกี่ยวข้องกับ กสทช. และสำนักงาน กสทช. แต่ประการใด