İSTATİSTİKİ BÖLGE BİRİMLERİNİN SAĞLIK HİZMETLERİ ETKİNLİĞİNİN ÖLÇÜLMESİ

Year 2021, Volume: 24 Issue: 3, 589 - 602, 29.09.2021

Yasin Çilhoroz

Abstract

Sağlık hizmetlerinde performans ölçümü sayesinde hizmet kalitesi yükseltilebilmekte ve maliyetler düşürülebilmektedir. Performans ölçümlerinin en önemli hedeflerinden biri ise etkinlik ölçümüdür. Etkinlik ölçümü sayesinde sağlık hizmetlerine ayrılan kaynakların etkin kullanılıp kullanılmadığı belirlenebilmektedir. Bu bağlamda, bu çalışmada istatistiki bölge birimlerinin sağlık hizmetleri etkinliğini ölçmek ve etkinlik ve etkinsizliğe etki eden faktörleri belirlemek amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında iki aşamalı analiz gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada, istatistiki bölge birimlerinin etkinliğini ölçmek için Veri Zarflama Analizi (VZA) tekniği kullanılmıştır. İkinci aşamada ise, elde edilen VZA skorları kullanılarak Tobit regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. VZA sonucunda Batı Anadolu, İstanbul, Akdeniz, Ortadoğu Anadolu ve Güneydoğu Anadolu bölgeleri tüm yıllarda etkin bulunmuştur. Tobit regresyon analizi sonucunda ise, ameliyat sayısındaki artışların etkinliği artırdığı, yatak sayısı, hekime müracaat sayısı ve hekim sayısı değişkenlerindeki artışların etkinsizliği artırdığı bulunmuştur. İstatistiki bölge birimlerinde, ilgili değişkenlerin etkinlik ve etkinsizliğe katkı durumlarına göre hem makro hem de mikro açıdan sağlık hizmetleri planlamasında dikkate alınması önemli olacaktır

Keywords

istatistiki bölge birimleri,, sağlık hizmetleri,, etkinlik

MEASURING THE HEALTHCARE SERVICES EFFICIENCY OF TERRITORIAL UNITS FOR STATISTICS

Abstract

Thanks to performance measurement in healthcare services, service quality can be increased and costs can be reduced. One of the most important goals of performance measurements is efficiency measurement. Thanks to efficiency measurement, it can be determined whether the resources allocated to health services are used efficiently. In this context, this study aimed to measure the healthcare services efficiency of territorial units for statistics and to determine the factors affecting efficiency and inefficiency. Two-stage analysis was carried out within the scope of the study. In the first stage, Data Envelopment Analysis (DEA) technique was used to measure the efficiency of territorial units for statistics. In the second stage, Tobit regression analysis was carried out using the obtained DEA scores. As a result of the DEA, Western Anatolia, Istanbul, Mediterranean, Middle Eastern Anatolia and Southeastern Anatolia territorial units were efficient in all years. As a result of the Tobit regression analysis, it was found that the increase in the number of operations increased the efficiency, and the increase in the variables of the number of beds, the number of doctor’s consultations and the number of physicians increased the inefficiency. In territorial units for statistics, it will be important to take into account the relevant variables in healthcare services planning, both in macro and micro aspects, according to their contribution to efficiency and inefficiency.

Keywords

Territorial units for statistics,, healthcare services,, efficiency

References

• Al-Mezeini, N. K., Oukil, A., & Al-Ismaili, A.M. (2020). Investigating the efficiency of greenhouse production in Oman: A two-stage approach based on data envelopment analysis and double bootstrapping. Journal of Cleaner Production, 247, 1-9.
• Altay, A. (2007). Sağlık hizmetlerinin sunumunda yeni açılımlar ve Türkiye açısından değerlendirilmesi. Sayıştay Dergisi, 64, 33-58.
• 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.
• Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
• Burgess, J., & Wilson, P. W. (1996). Hospital ownership and technical inefficiency. Management Science, 42(1), 110– 123.
• Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
• Çakmak, M., Öktem, M. K., & Ömürgönülşen, U. (2009). Türk kamu hastanelerinde teknik verimlilik sorunu: Veri zarflama analizi tekniği ile Sağlık Bakanlığı’na bağlı kadın doğum hastanelerinin teknik verimliliklerinin ölçülmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 12(1), 1-36.
• Demirci, Ş., Yetim, B., & Konca, M. (2019). OECD ülkelerinde uzun dönemli bakım hizmetlerinin etkinliğinin değerlendirilmesi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 305-313.
• Ergülen, A., Ünal, Z., & Harmankaya, İ. (2020). Türkiye’deki sağlık kuruluşlarının istatistiki bölge birimleri sınıflamasına göre veri zarflama analizi ile etkinlik analizi. European Journal of Managerial Research (Eujmr), 4(6), 1-10.
• Erol, E. D., & Güneş, İ. (2014). Türkiye’de illerin sağlık etkinliklerinin analizi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 6(2), 1-19.
• Ersoy, K., Kavuncubasi, S., Ozcan, Y. A., & Harris, J. M. (1997). Technical efficiencies of Turkish hospitals: DEA approach. Journal of Medical Systems, 21(2), 67-74.
• Farrar, D. E., & Glauber, R. R. (1967). Multicollinearity in regression analysis: the problem revisited. The Review of Economic and Statistics, 49(1), 92-107.
• García-Alonso, C. R., Almeda, N., Salinas-Pérez, J. A., Gutierrez-Colosia, M. R., & Salvador-Carulla, L. (2019). Relative technical efficiency assessment of mental health services: A systematic review. Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research, 46(4), 429-444.
• Ghiyasi, M., (2019). A DEA production technology and its usage for incorporation of collaboration in efficiency analysis: An axiomatic approach. International Transactions in Operational Research, 26(3), 1118–1134.
• Goh, S. C. (2012). Making performance measurement systems more effective in public sector organizations. Measuring Business Excellence, 16(1), 31-42.
• Golany, B., & Roll, Y. (1989). An application procedure for dea. Omega, 17(3), 237-250.
• Gruca, S. T., Nath, D. (2001). The technical efficiency of hospitals under a single payer system: the case of Ontario community hospitals. Health Care Management Science, 4(2), 91–101.
• Guerrini, A., Romano, G., Campedelli, B., Moggi, S., & Leardini, C. (2018). Public vs. private in hospital efficiency: Exploring determinants in a competitive environment. International Journal of Public Administration, 41(3), 181-189.
• Hansen, R. J., & Ferlie, E. (2016). Applying strategic management theories in public sector organizations: Developing a Typology. Public Management Review,18(1), 1-19.
• Karsak, E. E., & Karadayi, M. A. (2017). Imprecise DEA framework for evaluating health-care performance of districts. Kybernetes, 46(4), 706-727.
• Kocaman, A. M., Mutlu, M. E., Bayraktar, D., & Araz, Ö. M. (2012). OECD ülkelerinin sağlık sistemlerinin etkinlik analizi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 23(4), 14-31.
• Kohl, S., Schoenfelder, J., Fügener, A., & Brunner, J. O. (2019). The use of Data Envelopment Analysis (DEA) in healthcare with a focus on hospitals. Health Care Management Science, 22(2), 245-286.
• Konca, M., & Teleş, M. (2017, Ekim). İstatistikî bölge birimleri sınıflamasına (İBBS) göre bölgelerin sağlık performanslarının karşılaştırılması [Bildiri Sunumu]. ICPESS (International Congress on Politic, Economic and Social Studies) (No. 3), Ankara.
• Konca, M., Gözlü, M., & Çakmak, C. (2019). G-20 ülkelerinin sağlık harcamaları yönünden etkinliğinin değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, 2, 119-141.
• Kooreman, P. (1994). Nursing-home care in the Netherlands—a non parametric efficiency analysis. Journal of Health Economics, 13(3), 301-316.
• Lamovsek, N., Klun, M., Skitek, M., & Bencina, J. (2019). Defining the optimal size of medical laboratories at the primary level of health care with data envelopment analysis: Defining the efficiency of medical laboratories. Acta Informatica Medica, 27(4), 224-228.
• Luasa, S. N., Dineen, D., & Zieba, M. (2018). Technical and scale efficiency in public and private Irish nursing homes–a bootstrap DEA approach. Health Care Management Science, 21(3), 326-347.
• Meng, X. L., & Shi, F. G. (2017). An extended DEA with more general fuzzy data based upon the centroid formula 1. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 33(1), 457-465.
• Moreno, P., & Lozano, S., (2018). Super SBI dynamic network DEA approach to measuring efficiency in the provision of public services. International Transactions in Operational Research, 25(2), 715–735.
• Osgood, D. W., Finken, L. L., & McMorris, B. J. (2002). Analyzing multiple-item measures of crime and deviance II: Tobit regression analysis of transformed scores. Journal of Quantitative Criminology, 18(4), 319-347.
• Ozcan, Y. A., & Luke, R. D. (1993). A national study of the efficiency of hospitals in urban markets. Health Services Research, 27(6), 719–739.
• Ozcan, Y. A. (2008). Health care benchmarking and performance evaluation. Springer, New York.
• Ozgen, H., & Ozcan, Y. A. (2004). Longitudinal analysis of efficiency in multiple output dialysis markets. Health Care Management Science, 7(4), 253-261.
• Öksüzkaya, M. (2017). Sağlık sektöründe bölgeler arası etkinliğin incelenmesi. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(10), 280-300.
• Özdemir, A. (2020). Türkiye’deki İBBS-1 bölgelerinin sağlık hizmeti sunum etkinliğinin veri zarflama analizi kullanılarak ölçülmesi. Adıyaman Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 6(2), 231-242.
• Rouyendegh, B. D., Oztekin, A., Ekong, J., & Dag, A. (2019). Measuring the efficiency of hospitals: A fully-ranking DEA–FAHP approach. Annals of Operations Research, 278(1), 361-378.
• Sahin, I., Ozcan, Y. A. & Ozgen, H. (2011). Assessment of hospital efficiency under health transformation program in Turkey. Central European Journal of Operations Research, 19(1), 19-37.
• Shabanpour, H., Fathi, A., Yousefi, S., & Saen, R. F. (2019). Ranking sustainable suppliers using congestion approach of data envelopment analysis. Journal of Cleaner Production, 240, 118190.
• Stefko, R., Gavurova, B., & Kocisova, K. (2018). Healthcare efficiency assessment using DEA analysis in the Slovak Republic. Health Economics Review, 8(1), 1-12.
• Şahin, B. (2013). Sağlık kurumlarında performans yönetimi. İçinde Y. Çelik (Ed.) Sağlık kurumları yönetimi-II (s. 214-247). Anadolu Üniversitesi Yayınları, Eskişehir.
• Şahin, İ. (2008). Sağlık bakanlığı genel hastaneleri ve sağlık bakanlığına devredilen SSK genel hastanelerinin teknik verimliliklerinin karşılaştırmalı analizi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 11(1), 1-48.
• Şenol, O., Korucu, K. S., & Metin, A. (2019). İllerin sağlık performanslarının ölçülmesi: Veri zarflama analiz yöntemi. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 5(2), 243-256.
• Temür, Y. (2010). İllerin gelişmişlik derecelerine göre hastanelerin etkinlik analizi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29(2), 1-22.
• Temür, Y., & Bakırcı, F. (2008). Türkiye’de sağlık kurumlarının performans analizi: Bir VZA uygulaması. Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3), 261-282.
• Torun, N., Atan, M., & Ayanoğlu, Y. (2020). İstatistiki bölge sınıflamasına göre kamu hastanelerinin finansal etkinliklerinin değerlendirilmesi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(3), 476-505.
• Vitaliano, D. F., & Toren M. (1994). Cost and efficiency in nursing homes: A stochastic frontier approach. Journal of Health Economics, 13(3), 281-300.
• WHO. (2010). Health service delivery. In monitorıng the buildıng blocks of health systems: a handbook of indicators and their measurement strategies (pp. 1-22). WHO Library Cataloguing-in-Publication Data.
• Weng, S. J., Wu, T., Blackhurst, J., & Mackulak, G. (2009). An extended DEA model for hospital performance evaluation and improvement. Health Services and Outcomes Research Methodology, 9(1), 39-53.
• Xıa, M., Chen, J., & Zeng, X. J. (2020). Data envelopment analysis based on team reasoning. International Transactions in Operational Research, 27(2), 1080-1100.
• Yıldırım, H. H. (2004). AB üye ve aday ülke sağlık sistemlerinin verimlilik skorları 2000. (Doktora Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
• Yu, M. M., & Hsiao, B. (2018). Single-phase slack-based centralized DEA for resource reallocation. International Transactions in Operational Research, 25(2), 737–751.
• Zakowska, I., & Godycki-Cwirko, M. (2020). Data envelopment analysis applications in primary health care: A systematic review. Family Practice, 37(2), 147-153.
• Zavras, A. I., Tsakos, G., Economou, C., & Kyriopoulos, J. (2002). Using DEA to evaluate efficiency and formulate policy within a Greek national primary health care network. Journal of Medical Systems, 26(4), 285-292.