Explanation of Mortality Rates with Socio-Economic Indicators

Öz

This study aims to examine the relationship between death rates and socioeconomic variables and to develop policy recommendations to reduce mortality rates. Therefore, the variables of maternal mortality rate, crude mortality rate, and infant mortality rate are explained with real health expenditures per capita, number of nurse midwives, total health expenditures, number of physicians, and number of hospitals. The most recent data available between 2002 and 2019 are used in the article. Data are taken from health statistics annually. While three different mortality rates are considered as dependent variables in the study, five different variables indicating socioeconomic status are used as independent variables. Since more than one dependent and independent variable is used, canonical correlation analysis is preferred as the method. In the results of the analysis, it has been revealed that there is a high relationship between maternal mortality rate, infant mortality rate, crude death rate, and the number of hospitals, the number of nurses-midwives, the number of physicians, total health expenditures and per capita health expenditures. According to this, it is important to increase health awareness, increase the quality of health services in society, and facilitate access to health services. In addition, it is recommended to increase the number of health workers, improve health literacy in society and increase investments in the field of health.

Anahtar Kelimeler

• Canonic correlation analysis
• mortality rate
• socio-economic indicators
• statistical analysis.n

Ölüm Oranlarının Sosyo-Ekonomik İndekslerle Açıklanması

Öz

Bu çalışmanın amacı ölüm oranları ile sosyoekonomik değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek ve ölüm oranlarını azaltmaya yönelik politika önerileri geliştirmektir. Bu amaç kapsamında anne ölüm oranı, kaba ölüm oranı, bebek ölüm hızı değişkenleri kişi başı sağlık harcamaları reel, hemşire ebe sayısı, toplam sağlık harcamaları, 100000 kişiye düşen hekim sayısı, hastane sayısı ile açıklanmıştır. 2002-2019 yıllarına ait ulaşabildiğimiz en güncel veriler kullanılmıştır. Veriler sağlık istatistik yıllıklarından çekilmiştir. Çalışmada üç farklı ölüm oranı bağımlı değişken olarak ele alınırken, sosyoekonomik durumu gösteren beş farklı değişken bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Birden fazla bağımlı ve bağımsız değişken kullanıldığı için kanonik korelasyon analizi kullanılmıştır. Çalışma sonucunda; anne ölüm oranı, bebek ölüm oranı ve kaba ölüm oranı ile hastane sayısı, hemşire-ebe sayısı, 100000 kişiye düşen hekim sayısı, toplam sağlık harcamaları ve kişi başı sağlık harcamaları arasında ilişkinin yüksek olduğu ortaya konulmuştur. Bu kapsamda çeşitli öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Kanonik Korelasyon Analizi
• Anne Ölüm Oranı
• Bebek Ölüm Oranı
• Kaba Ölüm Oranı
• mortality rate
• socio-economic indicators
• statistical analysis
• statistical analysis.n

Kaynakça

1. Atalan, A. (2018). Türkiye’de Sağlık Ekonomisi için İstatiksel Çok Amaçlı Optimizasyon Modelinin Uygulanması, İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi.
2. Aydın, D. ve Aba, Y. (2018). Anne Çocuk Sağlığı Politikaları ve Küresel Değişimler, (1. Baskı) Türkiye: 3,27.
3. Azuh et al., (2017). Factors influencing maternal mortality among rural communities in southwestern Nigeria. Int J Womens Health, 179-188.
4. Barakaki et al., (2020). Factors affecting infant mortality in the general population: evidence from the 2016 Ethiopian demographic and health survey (EDHS); a multilevel analysis. BMC Pregnancy and Childbirth, 20(299).
5. Eğri, M. (1997). Gelişmekte olan ve az gelişmiş ülkelerde bebek ölümlerini etkileyen faktörler: Çevresel yaklaşım, Journal of Turgut Özal Medical Center 2-4. Farahani et al., (2009).
6. The effect of changes in health sector resources on infant mortality in the short-run and the long-run: A longitudinal econometric analysis, Social Science & Medicine 68, 1918–1925.
7. Göztepe, B. (2017). Çok Kriterli Kara Verme Yöntemleri Kullanarak OECD’ye Üye Ülkelerin Sağlık Göstergeleri ile Değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Antalya, 26-30.
8. Hair, J., Black, W., Babin, B. ve Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis, (7th ed.), Upper Saddle River, Prentice-Hall, NJ, USA.

9. Hertz et al., (1994). Social and environmental factors and life expectancy, infant mortality, and maternal mortality rates: Results of a cross-national comparison, Social Science & Medicine Volume 39, 105-114.
10. Lamichhane et al., (2017). Factors associated with infant mortality in Nepal: a comparative analysis of Nepal demographic and health surveys (NDHS) 2006 and 2011, BMC Public Health. 17, 53.
11. Lattin, J., Carroll J. and Green, P. (2003). Analyzing Multivariate Data, Canada: Thomson.
12. Levine, M.S. (1977). Canonical Analysis and Factor Comparison, USA, Sage Publications.
13. Liang et al., (2007). Analysis on factors affecting maternal mortality in China. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi, 28(8):746-8.
14. Loş, N. (2016). Sağlık Ekonomisi Çerçevesinde Sağlık Hizmetlerinin ve Sağlık Harcamalarının Karşılaştırmalı Analizi: OECD Ülkeleri ve Türkiye Örneği. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
15. Meh et al., (2020). Ratios and determinants of maternal mortality: a comparison of geographic differences in the northern and southern regions of Cameroon, BMC Pregnancy Childbirth, 20, 194.
16. Rencher, A. C. (2002). Methods of Multivariate Analysis, 2nd ed. John Wiley & Sons. Suriyekala et al., (2016). Factors Affecting Infant Mortality Rate in India: An Analysis of Indian States. Intelligent Systems Technologies and Applications, 707-719. Schell et al., (2007) Socioeconomic determinants of infant mortality: A worldwide study of 152 low-, middle-, and high-income countries, Scandinavian Journal of Public Health, 288–297.
17. Şamkar, H., Güner, D. (2018). OECD ülkelerindeki 5 yaş altı çocuk ölüm sayılarının yanlı tahmin teknikleriyle modellenmesi, International Journal of Ekonomic And Administrative Studies, (21), 273-284.
18. Tabachnick, B. and Fidell, L. (2007) Using Multivariate Statistics, 5th Edition, Allyn & Bacon/Pearson Education, Boston.
19. Tacq, J. (1999). Multivarate Technique in Social Sciences, Great Britain: Sage Publications.
20. Tüylüoğlu, Ş. Tekin, M. (2009). Gelir Düzeyi ve Sağlık Harcamalarının Beklenen Yaşam Süresi ve Bebek Ölüm Oranı Üzerindeki Etkileri, Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 13, 1-31
21. Tezcan, S. (2018). Temel Epidemiyoloji, İstanbul: Hipokrat Kitapevi, 227-249
22. Yang K., Trewn, J. (2004). Multivariate Statistical Methods in Quality Management, McGraw-Hill Education.
23. Witter, Sophie (2002). Health financing in developing and transitional countries, International Programme, Centre for Health Economics. University of York, 22 january
24. WHO (2006), World Health Report 2000: Health Systems-Improving Performance, Geneva, Switzerland.
25. Zakır M., Wunnava P. (2010). Factors affecting infant mortality rates: evidence from cross–sectional data. Applied Economic Letters, 271-273.