วิกฤติเศรษฐกิจ วิกฤติคน

ในวิกฤติเศรษฐกิจแต่ละครั้ง ผลที่เกิดขึ้นทันที คือ ภาคธุรกิจที่ถูกผลกระทบได้รับความเสียหาย บางบริษัทล้มละลาย บางบริษัทลดจำนวนลูกจ้าง ทำให้มีคนตกงานจำนวนมาก อย่างไรก็ดี ภัยเงียบที่ยังไม่มีการพูดถึงกันมากนัก ก็คือปัญหาความเครียดและปัญหาสุขภาพจิตที่ตามมาเนื่องจากรายได้ลดลงหรือถูกให้ออกจากงานวิกฤติเศรษฐกิจที่เกิดจากการแพร่ระบาดของโควิด-19 ครั้งนี้ มีความแตกต่างจากวิกฤติอื่นที่ผ่านมา เพราะประชาชนเกือบทั้งประเทศต้องเปลี่ยนวิถีการดำเนินชีวิตจากมาตรการป้องกันการระบาด เช่น การปิดเมือง การรักษาระยะห่าง (social distancing) และการกักตัวหากเป็นผู้ที่มีความเสี่ยงสูง รวมถึงยังมีความไม่แน่นอนว่าวิกฤตครั้งนี้จะนานแค่ไหนและจะจบอย่างไร

ส่วนแรกของบทความชิ้นนี้ แสดงภาพแนวโน้มสภาวะสุขภาพจิตในประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลสามชุด ชุดแรกเป็นข้อมูลจากทางการที่รายงานโดยกรมสุขภาพจิต ชุดที่สอง คือ ข้อมูลสำรวจสวัสดิการและอนามัย โดยสำนักงานสถิติ และชุดที่สาม คือ ดัชนีสืบค้น Google (Google Search Index) และเปรียบเทียบตัวชี้วัดและข้อดีข้อเสียของข้อมูลชุดต่าง ๆ ในส่วนที่สอง จะเป็นการทบทวนหลักฐานเชิงประจักษ์ว่าวิกฤตเศรษฐกิจสามารถส่งผ่านมาเป็นปัญหาสุขภาพจิตในช่องทางใดบ้าง และส่วนสุดท้าย จะเป็นการวิเคราะห์ภาพสุขภาพจิตในประเทศไทยเพิ่มเติมจากข้อมูลสำรวจสวัสดิการและอนามัย และ Google Search Index

ข้อมูลทางการที่รายงานโดยกรมสุขภาพจิตนั้น มีตัวชี้วัดหลัก ๆ สามตัว ได้แก่

1. อัตราการฆ่าตัวตายตั้งแต่ปี 2540–2562
2. ข้อมูลจำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับบริการจากหน่วยงานในกรมสุขภาพจิตทั่วประเทศรายปี ตั้งแต่ปี 2558–2563 และ
3. การสำรวจปัญหาสุขภาพจิตของประชากรไทย ซึ่งสำรวจในปี 2556

รูปที่ 1 แสดงภาพอัตราการฆ่าตัวตายต่อประชากรแสนคนและอัตราการเติบโตของเศรษฐกิจในประเทศไทย โดยอัตราการฆ่าตัวตายสูงที่สุดช่วง 2541–2545 ซึ่งเป็นช่วงหลังปัญหาวิกฤติเศรษฐกิจครั้งใหญ่ (วิกฤติต้มยำกุ้งในปี 2540) หลังจากนั้นอัตราการฆ่าตัวตายลดลงมาเรื่อย ๆ จนกระทั่งปี 2553 ที่อัตราการฆ่าตัวตายเริ่มมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงปี 2562 ซึ่งเป็นปีสุดท้ายที่มีการรายงานใน website ของกรมสุขภาพจิต อย่างไรก็ดี กรมสุขภาพจิตได้มีการแถลงว่าในช่วงวิกฤตโควิด-19 ในสองไตรมาสแรกของปี 2563 อัตราการฆ่าตัวตายของคนไทยเพิ่มขึ้นถึงร้อยละ 22 เมื่อเทียบกับปี 2562 ซึ่งเพิ่มขึ้นใกล้เคียงกับช่วงวิกฤตปี 2540¹ และอัตราการฆ่าตัวตายของคนไทยทั้งปี 2563 ยังเพิ่มขึ้นถึง 7.3 คนต่อประชากรแสนคน²

ข้อมูลจำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับบริการทางการแพทย์กับหน่วยงานในสังกัดของกรมสุขภาพจิตทั่วประเทศในปี 2558–2563 มีรายงานว่า จำนวนผู้ป่วยรวมที่เข้ารับบริการทั่วประเทศมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าตัวในช่วงหกปีที่ผ่านมา จาก 1.4 ล้านคนในปี 2558 เป็น 2.7 ล้านคนในปี 2563 (รูปที่ 2 ซ้าย) หากดูจำนวนผู้ป่วยแยกตามประเภทโรค (รูปที่ 2 ขวา) พบว่าจากปี 2558–2563 มีจำนวนผู้ป่วยที่มีอาการติดแอลกอฮอล์และสารเสพติดอื่น ๆ เพิ่มขึ้นถึง 8–10 เท่าตัว ผู้ป่วยที่พยายามฆ่าตัวตายหรือทำร้ายตัวเองเพิ่มขึ้น 5 เท่า และโรคทางจิตเวชอื่น ๆ 2.5 เท่า โรคซึมเศร้า 1.5 เท่า ส่วนจำนวนผู้ป่วยโรคจิตเภทและโรควิตกกังวลโดยรวมน้อยลง อย่างไรก็ดี จำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาที่เพิ่มขึ้น อาจจะมาจากการที่ประเทศไทยมีจำนวนผู้มีปัญหาสุขภาพจิตเพิ่มขึ้น หรือ ผู้มีปัญหาสุขภาพจิตเข้ารับบริการทางการแพทย์มากขึ้น นอกจากนี้ จำนวนผู้เข้ารับบริการที่ลดลงเล็กน้อยในปี 2563 อาจเป็นผลจากมาตการปิดเมืองทำให้ผู้ป่วยบางคนไม่ได้เข้ารับการบริการต่อเนื่อง

ทั้งนี้ การสำรวจในปี 2556 กรมสุขภาพจิต ได้ประเมินอัตราความชุกของปัญหาสุขภาพจิตของประชากรอายุ 15–59 ปี ไว้ที่ร้อยละ 15.7 และกลุ่มที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไปที่ร้อยละ 6.6 นอกจากนี้ ยังได้ประมาณอัตราความชุกของกลุ่มประชากรที่ป่วยด้วยโรคซึมเศร้าไว้ที่ร้อยละ 0.6–1.7 กลุ่มผู้มีความผิดปกติทางพฤติกรรมการดื่มแอลกอฮอล์ที่ร้อยละ 12.4 และกลุ่มที่มีภาวะเสี่ยงฆ่าตัวตายที่ร้อยละ 6.4 อีกทั้งยังพบว่า อัตราการเข้าถึงบริการด้านสุขภาพจิตของผู้ป่วยในไทยยังอยู่ในระดับต่ำมาก ในบางโรคมีอัตราการเข้าถึงไม่ถึงร้อยละ 10 ของผู้ป่วยด้านสุขภาพจิต

สำนักงานสถิติแห่งชาติมีการจัดทำข้อมูลสำรวจอนามัยและสวัสดิการขึ้นทุก ๆ สองปี จากกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนประชากร รูปที่ 3 แสดงสัดส่วนผู้ป่วยเรื้อรังที่มีภาวะซึมเศร้าและจิตเภท โรคพิษสุราที่เพิ่มขึ้นในปี 2552–2562 โดยสัดส่วนผู้ป่วยด้วยโรคซึมเศร้าและจิตเภทปรับตัวสูงขึ้นจาก 27 คนต่อประชากรหมื่นคนในปี 2552 เป็น 34 คนต่อประชากรหมื่นคนในปี 2562 และสัดส่วนผู้ป่วยโรคพิษสุราเรื้อรังปรับตัวเพิ่มขึ้นจาก 2 เป็น 5 คนต่อประชากรหมื่นคน ซึ่งภาพนี้ตรงกับข้อมูลทางการที่ชี้ว่า ผู้ป่วยซึมเศร้าและจิตเภท และผู้ป่วยโรคพิษสุราเรื้อรังมีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างมาก อย่างไรก็ดี จำนวนผู้ป่วยนอกที่ได้รับการวินิจฉัยว่ามีอาการเครียด ไมเกรน และนอนไม่หลับ กลับมีจำนวนลดลง

ข้อดีของข้อมูลสำรวจชุดนี้ คือ เป็นตัวอย่างจากการสุ่มระดับประเทศ และมีรายละเอียดของกลุ่มตัวอย่างในมิติอื่น ๆ ด้วย เช่น รายได้ อาชีพ ครอบครัว และสุขภาวะในด้านอื่น ๆ ซึ่งเราจะกล่าวถึงในส่วนที่สาม อย่างไรก็ดี ข้อมูลชุดนี้มีข้อจำกัดในเรื่องความต่อเนื่องของข้อมูล เนื่องจากมีการจัดเก็บข้อมูลเว้นช่วงทุกสองปี โดยปีล่าสุดที่มีการจัดเก็บข้อมูล คือ ปี 2562 จึงทำให้เราไม่สามารถใช้ข้อมูลเพื่อสะท้อนภาพผลกระทบของวิกฤตโควิดซึ่งเกิดขึ้นในปี 2563 ได้

ดัชนีสืบค้นจาก Google เป็นดัชนีตามปริมาณการค้นหาคำสืบค้นที่คนใช้ใน Google ซึ่งข้อมูลนี้ครอบคลุมผู้ใช้ Google ทั้งหมด โดยผู้วิจัยสามารถกำหนดคำสืบค้น ความถี่ข้อมูล ช่วงเวลา และประเทศที่ต้องการได้ โดยดัชนีสืบค้นนี้สามารถเข้าถึงจาก trends.google.com

ในยุคนี้มีปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “Doctor Google” นั่นคือ คนใช้ Google เพื่อสืบค้นข้อมูลเกี่ยวกับโรคต่าง ๆ เพื่อวินิจฉัยตนเองมากขึ้น งานวิจัยใหม่ ๆ จึงได้นำ Google Search Index มาเป็น proxy ของการเกิดโรคระบาด โดยนักวิจัยพบว่าปริมาณการสืบค้นเกี่ยวกับโรคจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนผู้ป่วย เช่น ในช่วงฤดูไข้หวัดก็มีการค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับไข้หวัดเพิ่มมากขึ้น (Ginsberg et al, 2009) นอกจากนี้ ปัจจุบันนักเศรษฐศาสตร์ก็ได้เริ่มมีการนำ Google Search Index มาใช้อย่างแพร่หลายขึ้น เช่น การทำ Nowcasting สำหรับอัตราการว่างงาน (Choi and Varian, 2012) หรือตัวชี้วัดของโรคซึมเศร้า (Tefft, 2011)

ในรูปที่ 4 หากเราลองนำ Google Search Index มาช่วยขยายภาพสภาวะสุขภาพจิตของประเทศไทยโดยใช้ความถี่รายเดือน โดยกำหนดเกณฑ์คำค้นหาที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพจิต 5 คำ ได้แก่

1. โรคเครียด
2. วิตกกังวล
3. โรคซึมเศร้า
4. โรคนอนไม่หลับ และ
5. ฆ่าตัวตาย

เราพบว่า คำค้นหาที่มีปริมาณมากที่สุดสองอันดับแรก คือ “ฆ่าตัวตาย” และ “โรคซึมเศร้า” โดยตลอดทั้งอนุกรมมีปริมาณการค้นหา “ฆ่าตัวตาย” มากที่สุด แต่ในช่วงปี 2560–2563 กลับพบปริมาณการค้นหา “โรคซึมเศร้า” มากที่สุด⁴ ซึ่งดัชนีสืบค้น “โรคซึมเศร้า” มีปริมาณการสืบค้นเพิ่มขึ้นถึงสี่เท่าตัวในช่วงสี่ปีสุดท้าย ในขณะที่จำนวนผู้ป่วยด้วยโรคซึมเศร้าจากข้อมูลสำรวจเพิ่มขึ้นเล็กน้อย และจำนวนผู้ใช้บริการที่เป็นโรคซึมเศร้าจากข้อมูลทางการเพิ่มขึ้นเพียงร้อยละ 50

ข้อดีของ Google Search Index คือ มีความถี่สูง สะท้อนสถานการณ์ล่าสุดได้อย่างรวดเร็วโดยมีข้อมูลถึงปัจจุบัน รวมถึงมีความสะดวกในการจัดเก็บ แต่ก็มีข้อควรระวังสองข้อ หนึ่ง ตัวดัชนีอาจจะมีความผิดพลาดเพราะมีเรื่องอื่นที่เกี่ยวข้องกับคำที่ใช้ค้นหา เช่น การค้นคำว่า “ฆ่าตัวตาย” อาจจะไม่จำเป็นต้องสื่อถึงสภาวะสุขภาพจิต เพราะไม่ใช่ทุกคนที่ค้นคำว่า “ฆ่าตัวตาย” เป็นคนที่มีความคิดจะฆ่าตัวตาย แต่อาจจะเป็นเพราะกำลังหาข่าวเกี่ยวกับบุคคลที่มีชื่อเสียงที่เพิ่งฆ่าตัวตาย และสอง ตัวข้อมูลไม่ได้เป็นตัวแทนประชากรทั้งประเทศ เนื่องจากคนบางกลุ่มเข้าไม่ถึงเทคโนโลยี หรือบางคนที่เข้าถึง ก็ไม่ได้ใช้ Google เป็นประจำ

จากภาพทั้งหมดนี้ เราพอเห็นได้ว่าข้อมูลทั้งสามแหล่ง น่าจะสามารถนำมาประกอบกันเพื่อสะท้อนภาพแนวโน้มเกี่ยวกับสถานการณ์สุขภาพจิตในประเทศไทยได้ ยกตัวอย่างเช่น หากสนใจ สถานการณ์ผู้ป่วยโรคซึมเศร้า การใช้ข้อมูลทางการเพียงอย่างเดียว จะทำให้ตีความว่า จำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาโรคซึมเศร้าในปี 2563 นั้นลดลงเมื่อเปรียบเทียบกับปี 2562 ในทางตรงข้าม ข้อมูล Google Search Index กลับแสดงถึงการสืบค้นโรคซึมเศร้าที่เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงเวลาเดียวกัน จึงอาจจะเป็นไปได้ว่าจำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับบริการที่ลดลงส่วนหนึ่งมาจากมาตรการปิดเมืองหรือการหลีกเลี่ยงที่จะไปโรงพยาบาล

การศึกษาปัจจัยที่ก่อให้เกิดผลกระทบต่อสุขภาพจิตนั้นไม่ง่ายนัก หากเรามีเพียงข้อมูลภาคตัดขวาง เราอาจไม่สามารถทราบได้ว่าปัจจัยใดเกิดขึ้นก่อน ยกตัวอย่างเช่น หากพบความสัมพันธ์ว่า ผู้มีรายได้ต่ำมีปัญหาสุขภาพจิตมากกว่า ก็บอกไม่ได้ว่า การมีรายได้ต่ำก่อให้เกิดปัญหาสุขภาพจิต หรือผู้มีปัญหาทางสุขภาพจิตมีความสามารถในการจัดการกับความกดดันทางเศรษฐกิจและสังคมด้อยลง จึงมีโอกาสตกงานหรือไม่สามารถเลือกงานได้มากนักจึงมีรายได้ต่ำ

เนื่องจากข้อมูลในประเทศไทยที่มีการนำมาศึกษายังเป็นข้อมูลภาคตัดขวาง งานส่วนใหญ่จึงเป็นเพียงการแสดงความสัมพันธ์ แต่ไม่ได้เป็นการดูสาเหตุที่แท้จริงนัก ในส่วนนี้ เราขอนำเสนอหลักฐานเชิงประจักษ์จากงานศึกษาในต่างประเทศเป็นหลัก โดยบางงานมีการใช้ข้อมูลที่ติดตามบุคคลคนเดิมตั้งแต่ก่อนมีปัญหาสุขภาพจิต จึงทำให้สามารถพอทำการศึกษาที่ระบุชี้สาเหตุได้ แต่บางงานยังเป็นเพียงการดูความสัมพันธ์

ในบทความนี้ เราแบ่งปัจจัยที่มีความเกี่ยวข้องกับปัญหาสุขภาพจิตออกเป็น 4 กลุ่ม ได้แก่

1. ปัจจัยมหภาค ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงมาจากภายนอกและไม่เกี่ยวกับการกระทำของบุคคลนั้น ๆ เช่น ภาวะเศรษฐกิจ สังคม สิ่งแวดล้อม
2. ปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมที่เกี่ยวข้องกับบุคคล เช่น รายได้ อาชีพ สภาพความเป็นอยู่
3. ปัจจัยที่เป็นลักษณะบุคลิกของคนที่ต่างกัน แม้จะอยู่ในสังคมที่เหมือนกัน และมีรายได้เท่ากัน และ
4. ปัจจัยเกี่ยวกับมาตรการปิดเมือง และการกักตัว

งานวิจัยหลายชิ้นพบว่าภาวะเศรษฐกิจที่แย่ลงมีผลลัพธ์ทางลบต่อสุขภาพจิตของคนในทุกช่วงวัย และส่งผลให้มีอัตราการตายที่เกี่ยวข้องกับปัญหาสุขภาพจิตสูงขึ้น Ruhm (2002) พบว่าอัตราการฆ่าตัวตายในสหรัฐอเมริกาเพิ่มขึ้นร้อยละ 1.3 เมื่ออัตราการว่างงานของรัฐเพิ่มขึ้นร้อยละ 1 Schaller and Stevens (2015) ใช้ข้อมูลที่ติดตามบุคคลเดิมพบว่าการสูญเสียงานและรายได้ส่งผลให้คนรายงานว่าสุขภาพและสุขภาพจิตแย่ลง และมีข้อจำกัดในการทำกิจกรรมเพิ่มขึ้น Charles and DeCicca (2008) พบว่าภาวะตลาดแรงงานที่แย่ลง ทำให้คนมีพฤติกรรมที่ไม่ดีต่อสุขภาพมากขึ้น โดยเฉพาะกลุ่มเปราะบางมีน้ำหนักเพิ่มขึ้นและสุขภาพจิตที่แย่ลง Mclnerney and Mellor (2012) พบว่าภาวะเศรษฐกิจที่ไม่ดีไม่ได้ส่งผลกระทบต่อคนทำงานเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบต่อผู้สูงวัยด้วย ซึ่งน่าจะเป็นเพราะผลตอบแทนจากการลงทุนเป็นรายได้ที่สำคัญหลังเกษียณของผู้สูงวัยบางกลุ่ม ความไม่แน่นอนของผลตอบแทนจึงก่อให้เกิดความเครียด

Lund (2010) ทบทวนงานศึกษา 115 ชิ้นในประเทศกลุ่มรายได้ขั้นกลางหรือต่ำ พบว่าร้อยละ 70 พบความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างความผิดปกติทางจิตกับความยากจน Lehtinen et al. (2002) และ Fryers et al. (2005) ศึกษาประเทศกลุ่มยุโรปพบว่าสัดส่วนของผู้มีความผิดปกติทางจิต โรควิตกจริต หรือซึมเศร้านั้นค่อนข้างสูงในคนการศึกษาต่ำ ตกงาน อายุมาก และ ผู้ที่มีการสนับสนุนทางสังคมน้อย

Pollard et al. (2001) พบว่า คนที่เผชิญกับความไม่แน่นอนเกี่ยวกับสถานการณ์การจ้างงานและบทบาททางอาชีพ มักรายงานว่าสุขภาพจิตของตนเองแย่ลงมากกว่ากลุ่มอื่น นอกจากนี้ ยังมีงานวิจัยที่พบว่าความกังวลทางด้านการเงินโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มที่ยากจน ทำให้ประสิทธิภาพในการรับรู้และการตัดสินใจลดลง (Mani et al., 2013; Shah et al.ม 2012) ซึ่งหากความสามารถในการตัดสินใจลดลงอาจทำให้คนออกมาจากกับดักความยากจนได้ยากขึ้น

นอกจากนี้ ในช่วงวิกฤตโรคระบาดครั้งนี้ อาชีพบุคลากรทางการแพทย์ยังมีโอกาสพบปัญหาสุขภาพจิตสูง เพราะต้องทำงานกับผู้ป่วยโควิดโดยตรง Matsuo et al. (2020) พบว่าในประเทศญี่ปุ่นช่วงแรกที่เริ่มมีการระบาดของโรคโควิด-19 บุคลากรทางการแพทย์มีสัดส่วนการ burnout ซึ่งมีอาการคาบเกี่ยวกับโรคซึมเศร้า มากถึงร้อยละ 30 โดยพยาบาลเป็นกลุ่มที่มีอัตราการ burnout สูงที่สุด

ความอดทนต่อความไม่แน่นอน (tolerance to uncertainty) เป็นบุคลิกส่วนบุคคลที่มีความสัมพันธ์ต่อภาวะสุขภาพจิต Rettie and Daniels (2020) ใช้ข้อมูลของสหราชอาณาจักร พบว่าในภาวะที่มีความไม่แน่นอนสูง คนที่มีความอดทนต่อความไม่แน่นอนต่ำจะประสบกับทุกขภาวะทางจิตใจมากกว่า และกลุ่มเปราะบางมีโอกาสป่วยทางจิตเภทรุนแรงกว่ากลุ่มอื่น Lehtinen et al. (2002) พบว่ากลุ่มผู้หญิงและผู้ที่แยกตัวออกจากสังคมมักจะมีปัญหาสุขภาพจิตมากกว่ากลุ่มอื่น Voitsidis et al. (2020) พบว่า ช่วงปิดเมืองในกรีซในหน้าร้อนที่ผ่านมา ผู้ที่มีระดับความอดทนต่อความไม่แน่นอนต่ำมีสัดส่วนป่วยด้วยอาการโรคซึมเศร้าแบบรุนแรงมากกว่ากลุ่มอื่น โดยความกลัวและวิตกกังวลเกี่ยวกับโรคโควิดเป็นปัจจัยหลักของความไม่แน่นอน

Brooks et al. (2020) ทบทวนงานศึกษาเกี่ยวกับผลของการกักตัวต่อสุขภาพจิตทั้งช่วงก่อนวิกฤตโควิดและช่วงโควิดจากงานวิจัยจำนวน 3,166 ชิ้น พบว่าผู้ที่โดนกักตัวมักมีอาการผิดปรกติทางจิตเพิ่มขึ้น อาทิ ความวุ่นวายทางอารมณ์ ความกลัว วิตกกังวลใจ ซึมเศร้า โมโหง่าย นอนไม่หลับ และ มีอาการ post-traumatic stress นอกจากนี้ งานวิจัยจากหลาย ๆ ประเทศ ที่มีการปิดเมือง อาทิ สหราชอาณาจักร (ONS, 2020) ญี่ปุ่น (Yamamura and Tsutsui, 2020) และ อิตาลีและสวีเดน (Tubadji et al, 2020) ก็พบปัญหาสุขภาพจิตเพิ่มมากขึ้นในช่วงปิดเมือง

ในกรณีสหราชอาณาจักร มีงานศึกษาพบว่าในช่วงปิดเมือง 1 ใน 4 ของประชากรมีอาการวิตกจริตและซึมเศร้า และร้อยละ 14 มีอาการป่วยซึมเศร้ารุนแรง (Rettie and Daniels, 2020) นอกจากนี้ คนหนุ่มสาวยังมีความคิดที่จะฆ่าตัวตายเพิ่มขึ้นสูงกว่ากลุ่มอื่นในช่วงปิดเมือง (Wise, 2020) ในกรณีสหรัฐอเมริกา Czeisler et al (2020) พบว่าในช่วงปิดเมือง 4 ใน 10 ของผู้ตอบแบบสอบถามมีอาการผิดปรกติทางจิตหรือทางพฤติกรรม เช่น มีความคิดจะฆ่าตัวตาย หรือ การใช้สารเสพติดมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มอายุ 18–24 ปี และชนกลุ่มน้อย (minority ethnic group) อย่างไรก็ดี การให้ timeline ที่ชัดเจนในการปิดเมือง และการให้ข้อมูลถึงประโยชน์ต่อสังคมในการกักตัวสามารถช่วยบรรเทาทุกขภาวะทางจิตใจที่เกิดจากการปิดเมืองหรือกักตัวได้ (Rettie and Daniels, 2020)

สำหรับประเทศไทยนั้น ยังไม่ได้มีการศึกษาผลของมาตรการปิดเมืองหรือกักตัวต่อปัญหาสุขภาพจิตมากนัก รวมถึงยังไม่มีข้อมูลที่ติดตามบุคคลเดิม ในส่วนนี้ เราจึงนำเสนอเพียงข้อเท็จจริงเพิ่มเติมเกี่ยวกับปัจจัยมหภาค และปัจจัยด้านภาวะเศรษฐกิจและสังคมจากข้อมูลการสำรวจสวัสดิการและอนามัยในปี 2562

จากรูปที่ 1 เราพอเห็นความสัมพันธ์ระหว่างภาวะเศรษฐกิจและอัตราการฆ่าตัวตาย แต่จากงานวิจัยในต่างประเทศ ความไม่แน่นอนดูจะเป็นอีกปัจจัยที่ส่งผลต่อปัญหาสุขภาพจิต ในรูปที่ 5 เราได้ลองนำดัชนีสืบค้น “โรคซึมเศร้า” มาพิจารณาควบคู่กับดัชนีความไม่แน่นอนระดับภาพรวม 3 ด้านจากงานศึกษาของ Apaitan et al., (2020) ได้แก่ ความไม่แน่นอนทางการเงิน (financial uncertainty) ปัจจัยมหภาค (macroeconomic uncertainty) และทางการเมือง (political uncertainty) และพบว่า ดัชนีสืบค้นโรคซึมเศร้ามีการเคลื่อนไหวสอดคล้องกับดัชนีความไม่แน่นอนทางมหภาคและทางการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ด้านการเงิน แต่อาจไม่ค่อยมีความสัมพันธ์กับดัชนีความไม่แน่นอนทางการเมืองมากเท่าใดนัก⁵

จากข้อมูลภาคตัดขวางของประเทศไทย เราพบความสัมพันธ์ที่น่าสนใจ 4 ประการ

1. สภาวะสุขภาพจิตของชายไทยน่าเป็นห่วงกว่าหญิงไทย ไม่ว่าจะเป็นอัตราการฆ่าตัวตายหรือจำนวนผู้ป่วยเรื้อรังที่มีอาการโรคซึมเศร้าและจิตเภท รูปที่ 6 (ซ้าย) เปรียบเทียบอัตราการฆ่าตัวตาย ซึ่งของผู้ชายอยู่ประมาณ 10 คนต่อประชากรแสนคน เทียบกับของผู้หญิง 3 คนต่อประชากรแสนคน ซึ่งในต่างประเทศเกือบทุกประเทศก็พบภาพเดียวกันว่าอัตราการฆ่าตัวตายในเพศชายมากกว่าเพศหญิง แต่อัตราส่วนนี้ในประเทศไทยค่อนข้างสูงเมื่อเทียบกับประเทศอื่น⁶ ส่วนจำนวนผู้ป่วยซึมเศร้า ผู้ป่วยชายคิดเป็นร้อยละ 65 ของผู้ป่วยทั้งหมด ภาพดังกล่าวสอดคล้องกับการศึกษาโดยสำนักงานเลขานุการคณะกรรมการสุขภาพจิตแห่งชาติ (2556) ที่พบว่า ประชากรชายเป็นกลุ่มเสี่ยงที่จะพบปัญหาด้านสุขภาพจิตมากกว่าหญิง ทั้งนี้ ภาพนี้ตรงกันข้ามกับงานศึกษาของต่างประเทศ ซึ่งมักจะพบปัญหาสุขภาพจิตในผู้หญิงมากกว่า

2. ประชากรในช่วงอายุ 30–49 ปี เป็นกลุ่มที่มีอัตราฆ่าตัวตายและภาวะซึมเศร้าสูงกว่ากลุ่มอื่น (รูปที่ 6 ขวา และ รูปที่ 7 ขวา) ซึ่งในต่างประเทศโดยมากกลับพบภาพตรงข้าม โดยทั่วโลกมีอัตราการฆ่าตัวตายสูงที่สุดในกลุ่มประชากรอายุ 70 ปีขึ้นไป และรองลงมาในกลุ่ม 50–69 ปี⁷ นอกจากนี้ Lehtinen et al. (2005) พบว่าจาก 8 ใน 11 ประเทศในยุโรป สุขภาพจิตของคนแย่ลงตามอายุที่มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

3. เมื่อเปรียบเทียบกลุ่มที่ไม่มีงานทำและกลุ่มที่มีงานทำ⁸ กลุ่มที่ไม่มีงานทำมีสัดส่วนผู้ที่มีความวิตกกังวล และสัดส่วนของผู้ป่วยเรื้อรังด้วยโรคซึมเศร้าและจิตเภทสูงกว่า (รูปที่ 7) ซึ่งภาพนี้สอดคล้องกับการสำรวจของสำนักงานสถิติแห่งชาติในปี 2558 อย่างไรก็ดี ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น เราไม่ทราบว่าการมีปัญหาสุขภาพจิตทำให้ตกงาน หรือการตกงานทำให้เกิดปัญหาสุขภาพจิต

4. ผู้ที่อาศัยอยู่ในครอบครัวกับสมาชิกหลายคนมีสัดส่วนการป่วยด้วยโรคซึมเศร้า และจิตเภทน้อยกลุ่มอื่น (รูปที่ 8) ความสัมพันธ์นี้สอดคล้องกับงานของ กิตติรัตนไพบูลย์และคณะ (2563) ที่พบว่าระดับสุขภาพจิตที่ดีมีความสัมพันธ์กับปัจจัยสนับสนุนทางสังคมและการสนับสนุนของครอบครัวอย่างมีนัยสำคัญ และสอดคล้องกับงานในต่างประเทศที่พบว่าผู้ที่มีระดับการสนับสนุนทางสังคมน้อยมักมีปัญหาสุขภาพจิตมากกว่า (Lehtinen et al. 2005)

ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา ปัญหาสุขภาพจิตของไทยมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นมาตลอดแต่ยังไม่ได้เพิ่มอย่างรวดเร็วนัก แม้ว่าจะยังไม่มีการเผยแพร่ตัวเลขทางการของสภาวะสุขภาพจิตหลังจากวิกฤตโควิด 19 แต่จากงานศึกษาในอดีตและตัวเลขจากแหล่งอื่น ก็ได้เตือนว่าวิกฤตครั้งนี้น่าจะทำให้ปัญหาสุขภาพจิตเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ข้อมูลทางการที่ถูกนำมาใช้จับสภาวะสุขภาพจิตของประเทศนั้น มาจากอัตราการฆ่าตัวตายและจำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาปัญหาสุขภาพจิต แม้ตัวเลขนี้จะเป็นภาพระดับประเทศ แต่ก็ยังมีความล่าช้าและอัตราฆ่าตัวตายก็เป็นผลที่แก้ไขไม่ได้แล้ว ส่วนการจะใช้จำนวนผู้ป่วยโรคซึมเศร้าเป็นสัญญาณเตือนสำหรับวิกฤตโควิดครั้งนี้ก็อาจจะมีข้อจำกัด เพราะผู้ป่วยส่วนหนึ่งอาจจะหลีกเลี่ยงการไปโรงพยาบาล เพราะเห็นว่าปัญหาสุขภาพจิตไม่ใช่เรื่องฉุกเฉินนัก

ในงานนี้ เรานำเสนอข้อมูลทางเลือกอีกแหล่งหนึ่ง คือ ดัชนีสืบค้น หรือ Google Search Index ซึ่งอาจสามารถนำมาใช้ในการเฝ้าระวังปัญหาสุขภาพจิต (rapid indicator) ได้เนื่องจากเป็นข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน มีค่าใช้จ่ายต่ำ และครอบคลุมผู้ที่ไม่ได้เข้ารับการรักษาในสถานพยาบาล ซึ่งอาจจะเป็นการช่วยจับควัน ก่อนที่ผู้ที่มีปัญหาซึมเศร้าจะเข้ารับการรักษา หรือมีปัญหารุนแรงขึ้นไปจนถึงฆ่าตัวตาย ทั้งนี้ การใช้ดัชนีตัวนี้ ยังต้องการการศึกษาเพิ่มเติมถึงความถูกต้อง การพัฒนาคำสืบค้นที่ดี รวมถึงความครอบคลุมเพราะประชากรส่วนหนึ่งอาจจะไม่ได้ใช้เทคโนโลยี หรือ Google Search engine

ท้ายนี้ การแก้ปัญหาสุขภาพจิตตั้งแต่ต้นทางว่าสาเหตุมาจากอะไร ยังต้องการข้อมูลที่ดี ในต่างประเทศพอจะมีข้อมูลที่มีติดตามบุคคลเดิม ตั้งแต่ยังไม่มีปัญหาสุขภาพจิตจนมีปัญหาสุขภาพจิต จึงทำให้พอศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องที่มีการเปลี่ยนแปลงได้ ประเทศไทยยังมีข้อจำกัดด้านข้อมูลซึ่งส่วนมากเป็นการสำรวจภาคตัดขวาง จึงทำให้ศึกษาได้เพียงความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ และปัญหาสุขภาพจิต แต่ไม่สามารถทราบได้ว่า ปัจจัยเหล่านี้ก่อให้เกิดปัญหาสุขภาพจิต หรือการมีปัญหาสุขภาพจิตนั้นเกิดขึ้นก่อนและส่งต่อไปเป็นปัจจัยดังกล่าว ดังนั้น การพัฒนาข้อมูลเพื่อศึกษาเพิ่มเติมถึงสาเหตุและต้นตอของปัญหาสุขภาพจิตที่แท้จริงต่อไปจึงเป็นเรื่องสำคัญ

Apaitan, T., Luangaram, P., & Manopimoke, P. (2020). Uncertainty and Economic Activity: Does it Matter for Thailand?, PIER Discussion Paper No. 130

Brooks, S. K., Webster, R. K., Smith, L. E., Woodland, L., Wessely, S., Greenberg, N., & Rubin, G. J. (2020). The psychological impact of quarantine and how to reduce it: Rapid review of the evidence. Lancet, 395, 912–920. http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30460-8

Charles, K. K., & Decicca, P. (2008). Local labor market fluctuations and health: is there a connection and for whom?. Journal of health economics, 27(6), 1532–1550. https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.2008.06.004

Choi Hyunyoung, and Hal Varian (2012) “Predicting the present with Google Trends,” Economic Record, Vol. 88, No. s1, June, pp. 2–9

Czeisler MÉ, Lane RI, Petrosky E, et al. Mental Health, Substance Use, and Suicidal Ideation During the COVID-19 Pandemic — United States, June 24–30, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2020;69:1049–1057. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6932a1external icon.

Fryers T, Melzer D, Jenkins R, Brugha T. The distribution of the common mental disorders: Social inequalities in Europe. Journal of Public Mental Health. 2005;1(14) page numbers: 1–12.

Ginsberg, J., Mohebbi, M. H., Patel, R. S., Brammer, L., Smolinski, M. S., & Brilliant, L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457(7232), 1012–1014.

Lehtinen V, Sohlman B, Kovess-Masfety V. Level of positive mental health in the European Union: Results from the Eurobarometer 2002 survey. ClinPractEpidemiolMentHealth. 2005;1(9):1–7.

Lund C, Breen A, Flisher A, Kakuma R, Corrigall J, Joska J, et al. Poverty and common mental disorders in low and middle income countries: A systematic review. Social Science & Medicine. 2010;71:517–28.

Mani, A., S. Mullainathan, E. Shar, and J. Zhao (2013a, August). Poverty Impedes Cognitive Function. Science 341 (6149), 976.

Matsuo, T., Kobayashi, D., Taki, F., Sakamoto, F., Uehara, Y., Mori, N., and Fukui, T. (2020). Prevalence of Health Care Worker Burnout During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic in Japan. JAMA Network Open 3, e2017271-e2017271.

McInerney, M., & Mellor, J. M. (2012). Recessions and seniors’ health, health behaviors, and healthcare use: Analysis of the Medicare Current Beneficiary Survey. Journal of health economics, 31(5), 744–751.

ONS, 2020, ‘Personal and economic well-being in Great Britain: May 2020’, London: Office for National Statistics, accessed 4 June 2020. https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/wellbeing/bulletins/personalandeconomicwellbeingintheuk/may2020,

Pollard, T. M. (2001). Changes in mental well-being, blood pressure and total cholesterol levels during workplace reorganization: The impact of uncertainty. Work & stress, 15(1), 14–28.

Rettie, H., & Daniels, J. (2020). Coping and tolerance of uncertainty: Predictors and mediators of mental health during the COVID-19 pandemic. American Psychologist. Advance online publication. http://dx.doi.org/10.1037/amp0000710

Ruhm, C. J. (2000). Are recessions good for your health?. The Quarterly journal of economics, 115(2), 617–650.

Schaller, J., & Stevens, A. H. (2015). Short-run effects of job loss on health conditions, health insurance, and health care utilization. Journal of health economics, 43, 190–203.

Shah, A. K., S. Mullainathan, and E. Shar (2012, November). Some consequences of having too little. Science (New York, N.Y.) 338 (6107), 682{685.

Sullivan, D., Von Wachter, T., 2009. Job displacement and mortality: an analysis using administrative data. The Quarterly Journal of Economics 124 (3), 1265–1306.

Tefft, N. (2011). Insights on unemployment, unemployment insurance, and mental health. Journal of Health Economics, 30(2), 258–264.

Tubadji, A., F. Boy and D. Webber, 2020, Narrative economics, public policy and mental health, Covid Economics, Issue 20, 109–131, 20 May 2020, CEPR Press

Voitsidis, P., Nikopoulou, V. A., Holeva, V., Parlapani, E., Sereslis, K., Tsipropoulou, V., … & Diakogiannis, I. (2020). The mediating role of fear of COVID‐19 in the relationship between intolerance of uncertainty and depression. Psychology and Psychotherapy: Theory, Research and Practice.

Wise Jacqui. Covid-19: Suicidal thoughts increased in young adults during lockdown, UK study finds BMJ 2020; 371 :m4095

Yamamura, E. and Y. Tsutsui, 2020, Impact of the state of emergency declaration for Covid-19 on preventative behaviours and mental conditions in Japan: Difference in difference