A MODEL SUGGESTION FOR PERFORMANCE EVALUATION OF HEALTHCARE PERSONNEL

Abstract

Because Health Enterprises are labor-intensive enterprises, it is possible to express that the elements of efficiency and efficiency depend largely on the medical personnel who provide health services. In order for Health Enterprises to use their resources effectively and efficiently, it is necessary to have a performance evaluation system with original criteria based on concrete results for health personnel. For this aim, in this study, AHP technique, which is one of the multi-criteria decision making techniques, was used. The aim of the study is to propose a performance evaluation model, in which subjective criterias evaluated with objective outcomes via AHP technique, for health sector. The results show that the most important criteria among the main criterias is demographic criteria. It has been determined that the most important criteria are the marital status criterion from the demographics, the self-confidence criterion from the personality, the professional knowledge level criteria from the professional knowledge and skill, and the job follow-up reporting and filing criteria from the application criteria.

Keywords

• Performance
• Performance Evaluation
• Medıcal Staff
• Multi-Criteria Decision Making
• Analytical Hierarchy Process(AHP

Sağlık personelinin performans değerlendirmesine yönelik bir model önerisi

Abstract

Sağlık işletmelerinin emek yoğun işletmeler olması nedeniyle, etkinlik ve verimlilik unsurlarının büyük oranda sağlık hizmetini sunan sağlık personeline bağlı olduğunu ifade etmek mümkündür. Sağlık işletmelerinin kaynaklarının etkin ve verimli kullanabilmesi için sağlık personeline yönelik somut çıktılara dayanan özgün kriterlere sahip performans değerlendirme sisteminin olması gerekmektedir. Bu amaçla çalışmada çok kriterli karar verme tekniklerinden olan AHP tekniği kullanılmıştır. Çalışmanın amacı sağlık personeline yönelik bir performans değerlendirme model önerisi sunarak, değerlendirme esnasındaki subjektif kriterlerin objektif teknikler ile ölçülebilmesini sağlamaktır. Sonuçlara göre, sağlık personelinin performans değerlendirmesinde en önemli kriterin demografik kriterler olduğu saptanmıştır. Demografik kriterlerden medeni durum kriteri, kişilik kriterinden kendine güven kriteri, mesleki bilgi ve beceri kriterlerinden mesleki bilgi düzeyi kriteri, uygulama kriterlerinden ise iş takibi raporlama ve dosyalama kriterinin en önemli kriterler olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

• Performans
• Performans Değerlendirme
• Sağlık Personeli
• Çok Kriterli Karar Verme
• Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP)

References

1. Ağır, H., ve Tıraş, H. H. (2018). Türkiye’de sağlık harcama türlerinin değerlendirilmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(2), 643-670.
2. Akata, G. O. (2003). Strategic Performance Management: Your Key To Business Success. Spectrum Law Publishing.
3. Akıllı, K. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Bursiyer Seçimi Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
4. Altan, Y. (2005). Türk Kamu Personel Yönetiminde Performans Değerlemesi Sistemi ve Çağdaş Bir Model Önerisi. Yayınlanmamış doktora tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
5. Armstrong, M., Baron, A. (2005). Managing Performance: Performance Management in Action. London: Chartered Institute of Personnel and Development.
6. Aydın, S., Demir, M. (2006). Sağlıkta Performans Yönetimi: Performansa Dayalı Ek Ödeme Sistemi. Ankara: Sağlık Bakanlığı Strateji Geliştirme Başkanlığı.
7. Bacaksız, F. E., Tuna, R., ve Seren, A. K. H. (2018). Sağlık Çalışanlarında Performans ve Örgütsel Sinizm İlişkisi: Hemşireler Üzerinde Bir Araştırma. ACU Sağlık Bilimleri Dergisi, 9(1), 52-58.
8. Coşkun, Ali. (2009). Sağlık İşletmelerinde Performans Esaslı Yönetim, Sağlık İşletmeleri Yönetim Rehberi, Ed. Ali Coşkun, Ahmet Akın, Seçkin Yayıncılık, 47-63, Ankara.

9. Çakır, Ö., ve Sakaoğlu, H. H. (2014). Sağlık Çalışanlarının Performansa Dayalı Ek Ödeme Sisteminde Ücret Adaleti Algısı: Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesi Örneği. Çalışma İlişkileri Dergisi, 5(1), 1-21.
10. Çakıroğlu, O. Ç., ve Seren, A. K. H. (2016). Sağlıkta Dönüşüm Programı’nın Sağlık Sistemi ve Sağlık Çalışanları Üzerindeki Etkileri. Sağlık ve Hemşirelik Yönetimi Dergisi, 3(1), 37-43.
11. Çınaroğlu, S. ve Şahin, B. (2014). Sağlık Kuruluşlarında Performans Ölçümünün Gelişimi ve Çok Boyutlu Ölçüm Yaklaşımları. Verimlilik Dergisi, 3, 83-101.
12. Delpo, A. (2007). The Performans Appraisal Handbook Legal and Practical Rules For Managers. 2nd ed. USA: Nolo
13. DSÖ (2019). Global Spending on Health: A World in Transition. Geneva: World Health Organization
14. Ekenci, M. T. (2013) Analitik Hiyerarşi Süreci ile Sosyal Hizmete İhtiyaç Duyan Hanelerin Tespiti: Ankara-Mamak Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
15. Enicük, K. G. (2019) Personel Performans Değerlendirme Probleminin Çözümünde Analitik Hiyerarşi Süreci ve Bir Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
16. Esatoğlu, E. (2007). Hastanelerde Performans Ölçümü. (Der. Hamza Ateş, Harun Kırılmaz, Sabahattin Aydın) Sağlık Sektöründe Performans Yönetimi Türkiye Örneği, Asil Yayın, Ankara.358-409.
17. Hentekin E. (2014) TR33 Bölgesi Devlet Hastanelerinin Performanslarının Bulanık AHP Yöntemi İle Ölçümü. Yüksek Lisans Tezi, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
18. Hu, J.,Peng, J. (2008). Application of Supplier Selection Based on the AHP Theory. Knowledge Acquisitionand Modeling Workshop (International Symposium), 1095-1097.
19. Karaca, Y. (2011). Çok Kriterli Karar Verme Metotları ve Analitik Hiyerarşi Süreci ile Matematik Eğitimi Alanında Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Yozgat Bozok Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Kecek, G., ve Yüksel, R. (2016). Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ve Promethee Teknikleriyle Akıllı Telefon Seçimi. Sosyal Bilimler Dergisi, 49, 46-63.
20. Kuruüzüm, A., ve Atsan, N. (2001). Analitik Hiyerarşi Yöntemi Ve İşletmecilik Alanindaki Uygulamalari. Akdeniz University Faculty of Economics & Administrative Sciences Faculty Journal, 1(1), 83-105.
21. Mondy, W. R. (2010). Performance Management: Human Resource Management, 12th Edition, New Jersey: Prentice Hall.
22. Murphy, K. R., Cleveland, J. N. (1991). Performance Appraisal: An Organizational Perspective, 2nd Edition, : Massachusetts: Allyn And Bacon
23. Osmani, F., ve Maliqi, G. (2012). Performance Management, İts Assessment And İmportance. Procedia-Social And Behavioral Sciences, 41, 434-441.
24. Özdemir, S., M. ve Saaty, L. T. (2006).The Unknown in Decision Making: What to Do About It. European Journal of Operational Research,174(1), 349-359.
25. Pulakos, E. D. (2004). Performance Management: A Roadmap For Developing, Implementing And Evaluation Performance Management Systems, Ed. SHRM Foundation, Virginia, USA: Society for HR.
26. Punniyamoorty, M.,Ponnusamy, M. ve Lakshmi G. (2012). A Combined Application of StructuralEquation Modeling (SEM) and Analytic Hierarchy Process (AHP) in Supplier Selection. Benchmarking: An International Journal, 19(1), 70- 92.
27. Saaty, T.L. (1986) Axiomatic Foundation of the Analytic Hierarchy Process. Management Science, Vol.32, No.7 ss. 841-855.
28. Saaty, T.L. (1990), How To Make A Decision: The Analytic Hierarchy Process, European- Journal of Operational Research, 48, 9-26.
29. Saaty, T.L. (1994) How to Make a Decision, The Analytic Hierarchy Process, Interfaces, Vol. 24, pp. 19–43.
30. Saaty, Thomas L. ve Luis G. Vargas (2001); Models Methods Concepts & Applications of The Analytic Hierarchy Process, Kluwer Academic Publishers, America.
31. Tanrıverdi, H. ve Çiğdem, T. (2010). Eğitim Hastanelerinde Asistan Doktorların Klinik iş Yükleri Bakımından Performans Ölçütlerinin Karşılaştırılması. Sağlıkta Performans ve Kalite Dergisi, 1, 114-136.
32. Türkiye İstatistik Kurumu-TÜİK (2019). Sağlık Harcamaları İstatistikleri. Ankara: www. tuik.gov.tr
33. Yetim S., (2004) Analitik Hiyerarşi Sürecine Ait Bazı Matematiksel Kavramlar, Kastamonu Eğitim Dergisi, Cilt: 12, No: 2, ss. 457-468.