TÜRKİYE'DE EĞİTİM VE ARAŞTIRMA HASTANELERİ PERFORMANSININ TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

Year 2019, Volume: 8 Issue: 2, 72 - 85, 13.12.2019

Arzu Yiğit

Abstract

Bulgular: Araştırma verilerinden elde edilen bulgulara göre hastanelerin ortalama performans puanı 0,4647 olarak tespit edilmiştir. Analiz sonucunda, en yüksek puana sahip hastanenin 0,7270 performans puanı ile Giresun Üniversitesi Prof. Dr. A. İlhan Özdemir Hastanesi, en düşük puana sahip hastanenin ise 0,2577 performans puanı ile Gülhane Eğitim ve Araştırma Hastanesi olduğu saptanmıştır. İller bazında en düşük performans puanı ortalaması 0,3395, 0,3682, 0,4493, 0,4819, 0,5057 ile sırasıyla, İzmir, Ankara, İstanbul, Antalya ve diğer illere ait olduğu saptanmıştır. Sonuç: Türkiye’de Sağlık Bakanlığı’na bağlı eğitim ve araştırma hastaneleri performans düzeyinin genel olarak nüfusun az olduğu illerde faaliyet gösteren, personel ve yatak sayısının düşük olduğu hastanelerde daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Sağlık Bakanlığı’na bağlı A1 grubunda yer alan hastanelerin hastane, yatak ve personel sayısının yaklaşık %50’si İstanbul, Ankara, İzmir ve Antalya ilinde bulunmaktadır. Bu durum birim başına üretilen sağlık hizmeti göstergelerinin diğer hastanelere göre daha düşük olmasına neden olmaktadır. Bu nedenle sağlık politika ve planlama yapıcılarının eğitim ve araştırma hastanelerine personel, yatak, cihaz, malzeme ve bina vb. kaynak tahsisi yaparken ve öncelik belirlerken çok kriterli karar verme yöntemlerinden yararlanmaları önerilmektedir.

Amaç: Bu araştırmanın amacı Sağlık Bakanlığı’na bağlı eğitim ve araştırma hastanelerinin performansını çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan TOPSIS yöntemi ile analiz etmektir. Yöntem: Araştırmanın evreni Sağlık Bakanlığı’na bağlı A1 grubunda yer alan hastanelerin tamamını kapsamaktadır. Araştırmada örneklem çekilmemiş evrenin tamamına ulaşılmıştır. Araştırma verileri Sağlık Bakanlığı istatistik raporlarından derlenmiştir. Araştırmada hastane performans değerlendirme kriteri olarak; hekim başına düşen günlük poliklinik sayısı, yatak başına düşen hekim oranı, yatak başına düşen hemşire oranı, hekim başına ağırlıklı ameliyat sayısı, yatak doluluk oranı, yatak devir hızı, ortalama kalış gün sayısı alınmıştır Araştırmada verilerinin analizinde TOPSIS yöntemi kullanılarak hastane performansları tek bir puana çevrilmiş ve hastaneler performans düzeylerine göre sıralanmıştır.

İngilizce Özet

Objective: The aim of this study is to analyze the performance of the education and research hospitals affiliated to the Ministry of Health with the TOPSIS method which is one of the multi-criteria decision making techniques. Method: The population of the study covers all hospitals in the A1 group of the Ministry of Health. In the study, the whole sample was not reached. Research data were collected from the Ministry of Health statistics reports. In the research, as hospital performance evaluation criterion; The number of outpatient clinics per physician, rate of physician per bed, rate of nurse per bed, weighted number of surgeries per physician, bed occupancy rate, bed turnover rate, average number of days of hospitalization were taken into account. hospitals are ranked according to their performance levels. Results: According to the findings obtained from the research data, the average performance score of the hospitals was determined as 0.4647. The hospital that has the highest score is Giresun University Dr. A. İlhan Özdemir hospital with a performance score of 0.7270. The lowest rated hospital was Gülhane Training and Research Hospital with 0.2577 points. The lowest average performance score on the basis of provinces was found to be 0,3395, 0,3682, 0,4493, 0,4819, 0,5057 respectively in İzmir, Ankara, İstanbul, Antalya and other provinces. Conclusion: The number of staff and beds with the provinces is less than the population in general depends on the performance of education and research hospital, the Ministry of Health in Turkey has been found to have higher levels of performance of hospitals is low. About 50% of the number of hospitals, beds and personnel of the A1 group of hospitals affiliated to the Ministry of Health are in Istanbul, Ankara, Izmir and Antalya. This situation causes the health care indicators produced per unit to be lower than other hospitals. Therefore, health policy and planning determinants should make use of multi-criteria decision-making methods while allocating and prioritizing resources such as personnel, beds, devices, materials and buildings to education and research hospitals.

Keywords:
Hospital, Performance, TOPSIS

Keywords

Hastane, Performans

Analysis of Performance of Education and Research Hospitals in Turkey by TOPSIS Method

Abstract

Objective: The aim of this study is to analyze the performance of the education and research hospitals affiliated to the Ministry of Health with the TOPSIS method which is one of the multi-criteria decision making techniques. Method: The population of the study covers all hospitals in the A1 group of the Ministry of Health. In the study, the whole sample was not reached. Research data were collected from the Ministry of Health statistics reports. In the research, as hospital performance evaluation criterion; The number of outpatient clinics per physician, rate of physician per bed, rate of nurse per bed, weighted number of surgeries per physician, bed occupancy rate, bed turnover rate, average number of days of hospitalization were taken into account. hospitals are ranked according to their performance levels. Results: According to the findings obtained from the research data, the average performance score of the hospitals was determined as 0.4647. The hospital that has the highest score is Giresun University Dr. A. İlhan Özdemir hospital with a performance score of 0.7270. The lowest rated hospital was Gülhane Training and Research Hospital with 0.2577 points. The lowest average performance score on the basis of provinces was found to be 0,3395, 0,3682, 0,4493, 0,4819, 0,5057 respectively in İzmir, Ankara, İstanbul, Antalya and other provinces. Conclusion: The number of staff and beds with the provinces is less than the population in general depends on the performance of education and research hospital, the Ministry of Health in Turkey has been found to have higher levels of performance of hospitals is low. About 50% of the number of hospitals, beds and personnel of the A1 group of hospitals affiliated to the Ministry of Health are in Istanbul, Ankara, Izmir and Antalya. This situation causes the health care indicators produced per unit to be lower than other hospitals. Therefore, health policy and planning determinants should make use of multi-criteria decision-making methods while allocating and prioritizing resources such as personnel, beds, devices, materials and buildings to education and research hospitals.

References

• Akyüz, G., Kılınç, E. 2016. Kuruluş yeri seçi̇mi̇nde bulanik Topsis yöntemi̇ni̇n kullanımı: sağlık sektöründe bi̇r uygulama. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi; 33(4):590–608.
• Akyüz, Y., Bozdoğan T., Hantekin, E. 2011. Topsıs yöntemiyle finansal performansın değerlendirilmesi ve bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi; 13(1):73–92.
• Alptekin, N., Şıklar, E. 2009. Türk hisse senedi emeklilik yatırım fonlarının çok kriterli performans değerlendirmesi: Topsıs metodu. Dumlupınar Üniversitesii Sosyal Bilimler Dergisi; 24 (5):185–96.
• Amini, A., Alinezhad, A. 2017. Integrating dea and group ahp for efficiency evaluation and the ıdentification of the most efficient dmu. International Journal of Supply and Operations Management; 4(4):318–27.
• Asandului, L., Monica R., and Puiu F. 2014. The efficiency of healthcare systems in europe: a data envelopment analysis approach. Procedia Economics and Finance; 10:261–68.
• Avcı, K. 2018. Ankara il merkezindeki bir eğitim ve araştırma hastanesinin finansal performansının topsıs yöntemi ile değerlendirilmesi. İşletme Bilimi Dergisi; 6(2):25–44.
• Balcı, N. 2017. Financial performance analysis with topsis technique: a case study of public university hospitals in turkey. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (1):155–76.
• Çelikbilek, Y. 2018. Çok kriterli karar verme yöntemleri açıklamalı ve karşılaştırmalı sağlık bilimleri uygulamaları ile. 1. Baskı. Ed. Özdemir M., Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık A.Ş.
• Chen, C. T. 2000. Extensions of the topsıs for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems;114(1):1–9.
• Demireli, E. 2010. Topsis çok kri̇terli̇ karar verme si̇stemi̇ :Türki̇ye ’deki̇ kamu bankalari üzeri̇ne bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi; 5(1):101–12.
• Dinçer, D. İ., Göral, R. 2017. “VZA temelli Topsıs metodu ile konaklama kapasitesinin etkin kullanımı açısından illerin sıralanması. Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi; 5(2):539–58.
• Dinçer, S. E. 2019. Çok kriterli karar alma. Ankara: Gece Akademi.
• Glickman, S. W., Baggett, K. A., Krubert, C. G., Peterson, E. D., Schulman, K. A. 2007. Promoting quality: the health-care organization from a management perspective. International Journal for Quality in Health Care;19(6):341–48.
• Güdük, Ö., Güdük, Ö. 2017. Palyatif bakım üniteleri performansının Topsıs yöntemi ile değerlendirilmesi. Adıyaman Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi;3(2):511–20.
• Jadidi, O., Hong, T.S., Firouzi, F., Yusuff, R.M., Zulkifli, N. 2008. Topsıs and fuzzy multi-objective model ıntegration for supplier selection problem. Journal of Achievement in Materials and Manufacturing Engineering;31(2):762–69.
• Kar, A., Özlem Ö., Avcı, K. 2018. Acil servislerin Topsıs ve Gri ilişkisel analiz yöntemleriyle değerlendirilmesi. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi; 10(19):442–59.
• Kar, A., Özlem Ö., Avcı, K. 2019. Türkiye’deki ağız ve diş sağlığı merkezlerinin finansal performans değerlendirmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 60:87–99.
• Naveh, E., Stern, Z. 2005. How quality ımprovement programs can affect general hospital performance. International Journal of Health Care Quality Assurance;18(4):249–70.
• Özcan, Y. A. 2014. Health care benchmarking and performance evaluation an assessment using data envelopment analysis (DEA). USA: Springer International Publishing.
• Özen, E., Yeşildağ, E., Soba, M. 2015. Topsıs performance evaluation measures and relation between financial ratios and stock returns. Journal of Economics, Finance and Accounting; 2(4):482–482.
• Paksoy, S. 2017. Çok kriterli karar vermede güncel yaklaşımlar. Adana: Karahan Kitabevi.
• Pourmohammadi, K., Hatam, N., Shojaei, P. and P. Bastani. 2018. A comprehensive map of the evidence on the performance evaluation ındicators of public hospitals: a scoping study and best fit framework synthesis. Cost Effectiveness and Resource Allocation; 16(64):1–23.
• Şahin, I., Özcan, Y. A., Özgen, H. 2011. Assessment of hospital efficiency under health transformation program in Turkey. Central European Journal of Operations Research; 19:19–37.
• SB. 2017. Kamu Hastaneleri̇ İstati̇sti̇k Raporu, Sağlık Bakanlığı, Kamu Hastaneleri Genel Müdürlüğü, İstatistik, Analiz, Raporlama ve Stratejik Yönetim Daire Başkanlığı, Ankara
• SB. 2018a. Sağlık Bakanlığına Bağlı Sağlık Tesislerinin Verimliliğinin Yerinde Değerlendirilmesi Hakkında Yönerge. Sağlık Bakanlığı.
• SB. 2018b. Sözleşmeli Yönetici Performans Değerlendirme Yönergesi, 18.05.2018 Tarih ve E.04-362. Sağlık Bakanlığı.
• Sevinç, A., Eren, T. 2019. “KOBİ’ler için KOSGEB destek modellerinin çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile sıralanması. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi; 11(1):409–25.
• Soba, M., Akcanlı, F., Erem, I. 2012. İMKB’ye kayıtlı seçilmiş işletmelere yönelik etkinlik ölçümü ve performans değerlendirmesi: veri zarflama analizi ve Topsis uygulaması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi; 27:229–43.
• TKHK. 2016. Verimlilik Karne Uygulaması Gösterge Kartları RV-05-2. İzleme, Ölçme ve Değerlendirme Kurum Başkan Yardımcılığı Verimlilik ve Kalite Yönetimi Daire Başkanlığı.
• TKHK. 2017. Verimlilik Gözlemcisi Yerinde Değerlendirme Rehberi. TC Sağlık Bakanlığı.
• Torabipour, A., Najarzadeh, M., Arab, M., Faarzianpour, F., Ghasemzadeh, R. 2014. Hospitals productivity measurement using data envelopment analysis technique. Iranian Journal of Public Health; 43(11):1576–81.
• Vallejo, P., Saura, R. M., Sunol, R., Kazandjian, V., Ureña, V., Mauri, J. 2006. A proposed adaptation of the EFQM fundamental concepts of excellence to health care based on the PATH framework. International Journal for Quality in Health Care; 18(5):327–35.
• Veillard, J., Champagne, F., Klazinga, N., Kazandjian, V., Arah, O. A., Guisset, A. L. 2005. A performance assessment framework for hospitals : the WHO regional office for. International Journal for Quality in Health Care; 17(6):487–96.
• Walker, K. B. 2006. İmproving hospital performance and productivity wıth the balanced scorcard. Academy of Health Care Management Journal; 2:85–110.
• Wang, Y-M., Elhag, T. M. S. 2006. Fuzzy topsıs method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment. Expert Systems with Applications; 31(2):309–19.
• Shaw, C. 2003. How can hospital performance be measured and monitored? Copenhagen, WHO Regional Office for Europe (Health Evidence Network report; http://www.euro.who.int/document/e82975.pdf, accessed 1 August 2019)
• Yayar, R., Baykara, H. V. 2015. Topsıs yöntemi ıle katılım bankalarının etkinliğive verimliliği üzerine bir uygulama. Business and Economics Research Journal; 3(4):21–42.
• Yiğit, V. 2016. Hastanelerde teknik verimlilik analizi: kamu hastane birliklerinde bir uygulama. SDÜ Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi;7(2):9–16.
• Yiğit, V., Ağırbaş İ. 2003. Hastanelerde maliyet performans analizi: Sağlık Bakanlığı Tokat Doğum ve Çocuk Bakımevi Hastanesi’nde bir uygulama. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi; 6(3):59–90.
• Yiğit, V. Ağırbaş, İ. (2004). Hastane işletmelerinde kapasite kullanım oranının maliyetlere etkisi: Sağlık Bakanlığı Tokat Doğum ve Çocuk Bakımevi Hastanesinde bir uygulama. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi; 7(2): 141-162.
• Yiğit, V., Esen, H. 2017. Pabon lasso modeli ve veri zarflama analizi ile hastanelerde performans ölçümü. SDÜ Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi; 8 (2): 26-32.
• Yiğit, V. Yiğit A. 2016. Üniversite hastanelerinin finansal sürdürülebilirliği, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi; 8(16):253–73.
• Yiğit, V. (2017). Hastanelerde yatak kullanım etkinliğinin pabón lasso modeli ile analizi. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi; 3.(1): 164-174.
• Yurdakul, M., İç, Y. T. 2003. türk otomoti̇v fi̇rmalarının performans ölçümü anali̇zi̇neyöneli̇k topsis yöntemi̇ni̇ kullanan bi̇r örnek çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi; 18(1):1–18.