การวิจัยครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความเหนื่อยล้า ของผู้ดูแลผู้ป่วยบาดเจ็บศีรษะในระยะพักฟื้น ความสัมพันธ์ ระหว่างแรงสนับสนุนทางสังคม ปัจจัยบางประการ ได้แก่ ระยะเวลาที่ดูแลผู้ป่วย จำนวนชั่วโมงที่ดูแลผู้ป่วยต่อวัน และระดับความพิการของผู้ป่วยกับความเหนื่อยล้าของผู้ดูแล และหาตัวทำนายความเหนื่อยล้าของผู้แล กลุ่มตัวอย่างที่ ศึกษาเป็นผู้ที่ดูแลผู้ป่วยซึ่งพาผู้ป่วยมาติดตามการรักษาที่ คลินิกศัลยกรรมประสาท แผนกผู้ป่วยนอก โรงพยาบาล มหาราชนครเชียงใหม่ ระหว่างเดือนพฤษภาคมถึงเดือน กรกฎาคม 2539 จำนวน 50 ราย เครื่องมือที่ใช้ในการ วิจัยประกอบด้วยแบบบันทึกข้อมูลส่วนบุคคล แบบวัดแรง สนับสนุนทางสังคมของสายพิณ เกษมกิจวัฒนา (2536) ซึ่งมีความเชื่อมั่นเท่ากับ .91 แบบประเมินระดับความ พิการของผู้ป่วยที่ผู้วิจัยสร้างขึ้นและแบบวัดความเหนื่อยล้า ของผู้ดูแลที่ผู้วิจัยดัดแปลงมาจากแบบวัดความเหนื่อยล้า ของไปเปอร์ (Piper, 1986) หาความเที่ยงตรงตาม เนื้อหาโดยให้ผู้ทรงคุณวุฒิตรวจสอบ และนำแบบประเมิน ระดับความพิการของผู้ป่วยไปหาค่าความเชื่อมั่นของการ สังเกตได้เท่ากับ 1.0 และแบบวัดความเหนื่อยล้านำไป หาค่าความเชื่อมั่นโดยใช้สัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค ได้เท่ากับ .87 การวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลส่วนบุคคลของกลุ่มตัวอย่าง นำมาแจกแจงความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบน มาตรฐานหาความสัมพันธ์ของตัวแปรโดยใช้สัมประสิทธิ์ สหสัมพันธ์ของเพียร์สันเลือกตัวทำนายความเหนื่อยล้าโดยการ วิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน ผลการวิเคราะห์ข้อมูลพบว่า 1. ผู้ดูแลผู้ป่วยบาดเจ็บศีรษะในระยะพักฟื้นมีความ เหนื่อยล้าโดยรวมอยู่ในระดับปานกลางเมื่อพิจารณาความ เหนื่อยล้าเป็นรายด้านพบว่า มีความเหนื่อยล้าด้านพฤติกรรม ด้านร่างกาย และด้านจิตใจอยู่ในระดับปานกลาง และมีความ เหนื่อยล้าด้านสติปัญญาและความนึกคิดอยู่ในระดับเล็กน้อย 2. แรงสนับสนุนทางสังคมมีความสัมพันธ์ทางลบกับ ความเหนื่อยล้าของผู้ดูแลผู้ป่วยบาดเจ็บศีรษะในระยะพักฟื้น อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .001 (r = -.5055) 3. จำนวนชั่วโมงที่ดูแลผู้ป่วยต่อวันและระดับความ พิการของผู้ป่วยมีความสัมพันธ์ทางบวกกับความเหนื่อยล้าของ ผู้ดูแลผู้ป่วยบาดเจ็บศีรษะในระยะพักฟื้น อย่างมีนัยสำคัญทาง สถิติที่ระดับ .001 (r = .7042, .8033 ตามลำดับ) 4. ระยะเวลาที่ดูแลผู้ป่วยไม่มีความสัมพันธ์ กับ ความเหนื่อยล้าของผู้ดูแลผู้ป่วยบาดเจ็บศีรษะในระยะพักฟื้น 5. ผลการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน พบว่าระดับความพิการของผู้ป่วยและแรงสนับสนุนทางสังคม สามารถทำนายความเหนื่อยล้าได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ ระดับ .0001