Research Article

Ülkelerin Covid-19 Pandemisine Karşı Mücadelesinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Volume: 6 Number: 1 March 31, 2021
TR EN

Ülkelerin Covid-19 Pandemisine Karşı Mücadelesinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Öz

2019 yılının sonlarında ortaya çıkıp kısa sürede dünyanın hemen hemen tamamını etkisi altına alan Covid-19 pandemisi, ülkeleri hem ekonomik hem de sosyal açıdan zor bir duruma sokmuştur. Ülkelerin pandemi ile mücadelede en önemli silahları mevcut sağlık altyapıları ve nüfusunun özellikleri olarak ön plana çıkmıştır. Bu noktadan hareketle bu çalışmada ülkelerin sağlık altyapıları, nüfus özellikleri ve Covid-19 verileri kullanılarak ülkelerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaca uygun değerlendirmeyi yapmak için objektif çok kriterli karar verme yöntemlerinden Entropi ve WASPAS yöntemleri kullanılmıştır. Kriterleri ağırlıklandırmak amacıyla kullanılan Entropi yöntemi sonuçlarına göre en önemli kriter ‘GSYİH’nın yüzdesi olarak sağlık harcamaları’ olmuştur. Entropi ağırlıkları kullanılarak uygulanan WASPAS yöntemi sonuçlarına göre Covid-19 pandemisi ile mücadelede en başarılı ülkeler Rusya, Almanya, Kanada, ABD, Avusturya ve İsviçre olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Covid-19 , Ülkeler , Pandemi ile Mücadele , Entropi , WASPAS

References

  1. Abbaspour, A., Saremi, M., Alibabaei, A., & Moghanlu, P. S. (2020). Determining the optimal human reliability analysis (HRA) method in healthcare systems using Fuzzy ANP and Fuzzy TOPSIS. Journal of Patient Safety and Risk Management, 25(3), 123-133.
  2. Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  3. Araujo, C. A. S., Wanke, P., & Siqueira, M. M. (2018). A performance analysis of Brazilian public health: TOPSIS and neural networks application. International Journal of Productivity and Performance Management. 67(9), 1526-1549.
  4. Asandului, L., Roman, M., & Fatulescu, P. (2014). The efficiency of healthcare systems in Europe: A data envelopment analysis approach. Procedia Economics and Finance, 10, 261-268.
  5. Ayçin, E. (2020), Çok kriterli karar verme: Bilgisayar uygulamalı çözümler. Ankara: Nobel Yayınları.
  6. Ayçin, E., & Güçlü, P. (2020). BIST Ticaret Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi ve MAIRCA Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 287-312.
  7. Bhadra, A., Mukherjee, A., & Sarkar, K. (2020). Impact of population density on Covid-19 infected and mortality rate in India. Modeling Earth Systems and Environment, 7, 623-629.
  8. Breitenbach, M. C., Ngobeni, V., & Aye, G. (2020). Efficiency of Healthcare Systems in the first wave of COVID-19-a technical efficiency analysis. Munich Personal RePEc Archive (MPRA) Paper No. 101440, https://mpra.ub.uni-muenchen.de/101440/
  9. Carozzi, F. (2020). Urban density and COVID-19. IZA Discussion Papers, No. 13440, Institute of Labor Economics (IZA), Bonn
  10. Chen, Z., Fan, H., Cai, J., Li, Y., Wu, B., Hou, Y., ... & Sun, J. (2020). High-resolution computed tomography manifestations of COVID-19 infections in patients of different ages. European journal of radiology, 126, 108972.
APA
Arsu, T. (2021). Ülkelerin Covid-19 Pandemisine Karşı Mücadelesinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Akademik İzdüşüm Dergisi, 6(1), 128-140. https://izlik.org/JA79MK49WZ