Hastane Yatak Kullanım Etkinliğinin Değerlendirilmesi: Avrupa Birliği Ülkeleri Örneği

Öz

COVID-19, ülkelerin sağlık sistemlerini etkilemiştir. Bu araştırmanın amacı COVID-19 pandemisinde Avrupa Birliği üye ülkelerinde hastanelerin kaynak ve yatak kullanım etkinliklerini değerlendirmektir. Bu kapsamda hastane yatak kullanım etkinliği Pabon Lasso modeli ile değerlendirilmiştir. Hastanelerin seçilen girdi ve çıktı değişkenlerine göre kaynaklarını etkin kullanıp kullanmadığının değerlendirilmesinde ise Veri Zarflama Analizi kullanılmıştır. Araştırmada Pabon Lasso ve Veri Zarflama Analiz sonuçları karşılaştırılmıştır. Pabon Lasso parametrelerinden yatak devir hızı parametresinde İsveç, ortalama kalış süresi parametresinde Portekiz, yatak doluluk oranı parametresinde ise İrlanda en yüksek değerlere sahip ülkeler olarak belirlenmiştir. Çıktı değişkenlerinden taburcu oranı 2020 ve 2021 yıllarında en yüksek Bulgaristan’daki hastanelerde gerçekleşmiştir. En önemli girdi değişkeni olarak kabul edilen sağlık insan gücü olan hekim oranı ise her iki yılda da en düşük değer Kıbrıs’taki hastanelerde gerçekleşmiştir. Veri Zarflama Analizine göre 2020 ve 2021 yıllarının her ikisinde de Kıbrıs, Letonya, İsveç ve Hollanda’daki hastanelerin etkin olduğu belirlenmiştir. Veri Zarflama Analizine göre 2020 yılında hastanelerin %25’i etkin, Pabon Lasso modeline göre ise %70’ı etkindir. Veri Zarflama Analizine göre 2021 yılında ise hastanelerin %20’si etkin, Pabon Lasso modeline göre ise %75’i etkin olarak değerlendirilmiştir. COVID-19 benzeri halk sağlığı krizlerine karşı hastanelerde kaynakların etkin kullanılmasına yönelik planlamalara ihtiyaç vardır.

Anahtar Kelimeler

• COVID-19
• Sağlık hizmeti
• Pabon Lasso
• Veri zarflama analizi

Evaluation of Hospital Bed Utilization Efficiency: The Case of European Countries

Öz

COVID-19 has affected the health systems of countries. The purpose of this study is to assess hospital resource and bed utilization efficiency during the COVID-19 pandemic in member states of the European Union. The Pabon Lasso model was utilized to assess the efficiency of hospital bed utilization in this particular context. Data Envelopment Analysis was utilized to assess the efficacy of hospitals' resource utilization with respect to the selected input and output variables. The outcomes of Data Envelopment Analysis and Pabon Lasso were contrased. Among the Pabon Lasso parameters, Sweden was determined to have the highest values in the bed turnover rate parameter, Portugal in the average length of stay parameter, and Ireland in the bed occupancy rate parameter. Among the output variables, the highest discharge rate in 2020 and 2021 was observed in hospitals in Bulgaria. The ratio of physicians, as a health manpower, and considered the most important input variable, had the lowest value in hospitals in Cyprus in both years. According to Data Envelopment Analysis, hospitals in Cyprus, Latvia, Sweden, and the Netherlands were found to be efficient in both 2020 and 2021, respectively. According to Data Envelopment Analysis in 2020, %25 of hospitals were efficient, and when it comes to Pabon Lasso model, %70 were efficient. In 2021, %20 of hospitals were evaluated as efficient according to Data Evelopment Analysis, and %75 were evaluated as efficient according to the Pabon Lasso model. There is a need for plans for the efficient use of resources in hospitals against public health crises such as COVID-19.

Anahtar Kelimeler

• COVID-19
• Health services
• Pabon Lasso
• Data envelopment analysis

Kaynakça

1. Ajlouni, M., Zyoud, A., Jaber, B., Shaheen, H., Al-Natour, M., ve Anshasi, R. J.(2013). The relative efficiency of Jordanian public hospitals using data envelopment analysis and Pabon Lasso diagram. Global Journal of Business Research, 7(2), 59-72.
2. Aldalbahi, A.G., Juni, M.H., Rosliza, A., Ying L.P., ve Ibrahim, F. (2019). Methodological approach and theoretical concept for measuring hospital technical efficiency. International Journal of Public Health and Clinical Sciences, 6(1), 237–249. doi: 10.32827/ijphcs.6.1.237.
3. Aregbeshola, B. S., ve Khan, S. M. (2018). Out-of-pocket payments, catastrophic health expenditure and poverty among households in Nigeria 2010. International Journal Health Policy Management, 7(9), 798-806. doi: 10.15171/ijhpm.2018.19.
4. Aslan, Ş., ve Bolukçu, F. (2022). Covid-19 hastalığıyla mücadele sürecinde OECD ülkelerinin performanslarını bulut performans endeksleriyle değerlendirme. Sağlık ve Sosyal Refah Araştırmaları Dergisi, 4(1), 75-96.
5. Aydın, G. Z. (2022). OECD ülkelerinde Covid-19 pandemisinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Samsun Sağlık Bilimleri Dergisi, 7(3), 713-730. doi: 10.47115/jshs.1069306.
6. Azreena, E., Juni, M. H., ve Rosliza, A. M. (2018). A systematic review of hospital inputs and outputs in measuring technical efficiency using data envelopment analysis. International Journal of Public Health and Clinical Sciences, 5(1), 17-35.
7. Bayram, G., ve Yurtsever, Ö. (2021). Efficiency evalution of European Countries in terms of Covid-19. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 33(3), 366-375. doi: 10.7240/jeps.771324.
8. Breitenbach, M. C., Ngobeni, V., ve Aye, G. C. (2021). Global healthcare resource efficiency in the management of Covid-19 death and infection prevalence rates. Frontiers in Public Health, 9: 638481. doi: 10.3389/fpubh.2021.638481.

9. Berwick, D. M., ve Hackbarth, A. D. (2012). Eliminating waste in US health care. JAMA, 7(14), 1513-1516. doi:10.1001/jama.2012.362.
10. Boz, C., Yılmaz, F., ve Şenel, İ. (2018). Türkiye kamu hastane birliklerinin yatak kullanım performansı üzerinde etkili olan faktörler. Ombudsman Akademik, 5(9), 203-221.
11. Büyüköztürk, Ş. (2017). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. İstatistik araştırma deseni –SPSS uygulamaları ve yorum. Ankara: Pegem Akademi.
12. Carter, P., Anderson, M., ve Mossialos, E. (2020). Health system, public health, and economic implications of managing COVID-19 from a cardiovascular perspective. European Heart Journal, 1, 1–2. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa342.
13. Chilingerian, J. H., ve Sherman, H. D. (2011). Health-care applications: from hospitals to physicians, from productive efficiency to quality frontiers. In: Cooper WW, Seiford LM, Zhu J, Handbook on data envelopment analysis (pp .445-493). New York: Springer.
14. Çalışkan, Z. (2016). Kamu hastane birliklerini performansının Pabon Lasso modeli ile analizi. Sosyal Güvence Dergisi, 5(10), 1-20. doi: 10.21441/sguz.20161020712.
15. De Rosa, S., Spaccarotella, C., Basso, C., Calabrò, M. P., Curcio, A., Filardi, P. P., et al. (2020). Reduction of hospitalizations for myocardial infarction in Italy in the COVID-19 era. European Heart Journal, 41(22), 2083–2088. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa409.
16. Demirci, Ş., Konca, M., ve İlgün, G. (2020). Sağlık finansmanının sağlık sistemleri performansına etkisi: Avrupa Birliği üyesi ve adayı ülkeler üzerinden bir değerlendirme. Sosyoekonomi, 28(43), 229-242. doi: 10.17233/sosyoekonomi.2020.01.13.
17. Dimas, G., Goula, A., ve Soulis, S. (2012). Productive performance and its components in Greek public hospitals. Oper Res Int J., 12, 15–27. doi: 10.1007/s12351-010-0082-2.
18. Dopeykar, N., ve Amiri, M. M. (2020). Evaluating the trend of efficiency at inpatient services by Pabon-Lasso model: a case study in a specialized hospital. Journal of Military Medicine, 22(9), 936-944. doi: 10.30491/JMM.22.9.8.
19. Esen, H., ve Yiğit, V. (2022). Kamu hastanelerinde performans değerlendirmesi: Veri Zarflama Analitik Hiyerarşi Prosesi (VZAHP) ve Pabon Lasso modeli (PLM) uygulaması. Verimlilik Dergisi, 2, 231-250. doi: 10.51551/verimlilik.897138.
20. Fazaeli, A. A., Hamidi, Y., Moeini, B., ve Valinejadi, A. (2018). Analysis of Iranian household financial participation in the health system: decomposition of the concentration index approach. Koomes, 20(2), 358–365.
21. Hosseini, S. E., Ebrahimipour, H., Badiee, S., Haghighi, H., ve Vafaee-najar, A. (2016). Performance evaluation of Mashhad University of Medical Sciences Hospitals during 2006-2011: application of Pabon Lasso model. Jentashapir J Health Res., 7(4), 1–6. doi: 10.17795/jjhr-33517.
22. Jacobs, R., Smith, P. C., ve Street, A. (2006). Measuring Efficiency in Health Care: Analytic Techniques and Health Policy. USA: Cambridge University Press.
23. Jia, T., ve Yuan, H. (2017). The application of DEA window analysis in the assessment of influence on operational efficiencies after the establishment of branched hospitals. BMC Health Serv Res, 17, 265. doi:10.1186/s12913-017-2203-6.
24. Kaman, F., ve Yücel, A. (2021). Covid-19’dan en çok etkilenen 9 OECD ülkesinin sağlık çalışanlarının etkinliğinin incelenmesi üzerine bir çalışma. Uygulamalı Sosyal Bilimler ve Güzel Sanatlar Dergisi. 3(5), 14-25.
25. Keskin, H. İ. (2018). Türkiye'de Sağlıkta Dönüşüm Programı ve kamu hastanelerinin etkinliği. Akdeniz İİBF Dergisi, 18(38), 124-150. doi: 10.25294/auiibfd.492741.
26. Kiadaliri, A. A., Jafari, M., ve Gerdtham, U.G. (2013). Frontier-based techniques in measuring hospital efficiency in Iran: a systematic review and meta-regression analysis. BMC Health Serv Res. 13, 312. doi:10.1186/1472-6963-13-312.
27. Kohl, S., Schoenfelder, J., Fugener, A., ve Brunner, J.O. (2019). The use of data envelopment analysis in healthcare with a focus on hospitals. Health Care Management Science, 22(2), 245-286. doi: 10.1007/s10729-018-9436-8.
28. Lasso, H. P. (1986). Evaluating hospital performance through simultaneous aplication of several indicators. Pan American Health Organization, 20(4), 341–357.
29. Mahmoodpour-Azari, S., Hajizadeh, M., Kazemi-Karyani, M., Haidari, A., ve Rezaei, A. (2022). COVID-19 pandemic and hospital efficiency in Iran: insight from an COVID-19 pandemic and hspital efficiency in Iran: insight from an interrupted time series analysis and Pabon Lasso model. Journal of Lifestyle Medicine, 12(3), 178–187. doi: 10.15280/jlm.2022.12.3.178.
30. Marnani, A. B., Sadeghifar, J., Pourmohammadi, K., Mostafaie, D., Abolhalaj, M., ve Bastani, P. (2012). Performance assessment indicators: how DEA and Pabon Lasso describe Iranian hospitals performance. HealthMED, 6(3): 791–796.
31. Mbau, R., Musiega, A., Nyawira, L., Tsofa B., Mulwa A., Molyneux, S., et al. (2023). Analysing the efficiency of health systems: a systematic review of the literature. Appl Health Econ Health Policy, 21, 205–224. doi:10.1007/s40258-022-00785-2.
32. Mehrtak, M., Yusefzadeh, H., ve Jaafaripooyan, E. (2014). Pabon Lasso And Data Envelopment Analysis: a complementary approach to hospital performance measurement. Global Journal of Health Science, 6(4): 107-116. doi: 10.5539/gjhs.v6n4p107.
33. Moshiri, H., Aljunid, S. M., ve Amin, R.M. (2010). Hospital efficiency: concept, measurement techniques and review of hospital efficiency studies. Malaysian Journal of Public Health Medicine, 10(2), 35-43.
34. Moynihan, R., Sanders, S., Michaleff, Z. A., Scott, A. M., Clark, J., To, E.J., et al. (2021). Impact of COVID-19 pandemic on utilisation of healthcare services: a systematic review. BMJ Open, 11(3): 1-10. doi: 10.1136/bmjopen-2020-045343.
35. Narcı, H. Ö. (2012). Sağlık kurumlarında verimlilik ölçümü. İ. Şahin ve H.Ö Narcı içinde, Sağlık Kurumlarında Verimlilik Ölçümü ve Yöntemleri (ss.116-145). Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayını.
36. Osborne, J. W. (2013). Best practices in data cleaning. California: Sage Publication.
37. Ozcan, Y. A. (2008). Health care benchmarking and performance evaluation. New York: Springer.
38. Rahmani, H., Asiabar, A. S., Niakan, S., Hashemi, S. Y., Faramarzi, A., Manuchehri, S., et al. (2018). Burden of esophageal cancer in Iran during 1995–2015: Review of findings from the Global Burden of Disease studies. Med J Islam Repub Iran, 32:55. doi: 10.14196/mjiri.32.55.
39. Remr, J. (2023). Psychometric performance of the fear of COVID-19 scale (FCV-19S) and its validation in Czechia. Sustainability, 15(11), 2-15. doi: 10.3390/su15118990.
40. Rouyendegh, B. D., Oztekin, A., Ekong, J., ve Dag, A. (2020). A data scientific approach to measure hospital productivity data science and productivity analytics. International Series in Operations Research & Management Science, 290, 337-358. doi:10.1007/978-3-030-43384-0_12.
41. Rudan I. (2020). A cascade of causes that led to the COVID-19 tragedy in Italy and in other European Union countries. Journal of Global Health, 10(1):1-10. doi: 10.7189/jogh.10.010335.
42. Sezen, B., ve Gök Ş.M. (2009). Veri zarflama analizi yöntemi ile hastane verimliliklerinin incelenmesi. ODTÜ Gelişme Dergisi, 36, 383-403.
43. Shirouyehzad, H., Jouzdani, J., ve Khodadadi-Karimvand, M. (2020). Fight against COVID-19: a global efficiency evaluation based on contagion control and medical treatment. Journal of Applied Research on Industrial Engineering, 7(2), 109-120. doi: 10.22105/jarie.2020.225087.1146.
44. Steinbuka, I., Austers, A., Baranovs, O., ve Malnacs, N. (2022). COVID-19 lessons and post-pandemic recovery: a case of Latvia. Frontiers in Public Health, 10:866639. doi:10.3389/fpubh.2022.866639.
45. Stimpson, J. P., Li, T., Shiyanbola, O. O., ve Jacobson, J. J. (2014). Financial sustainability of academic health centers: identifying challenges and strategic responses. Academic Medicine, 89(6), 853–857. doi: 10.1097/ACM.0000000000000252.
46. Şahin, İ. (2008). Sağlık Bakanlığı genel hastaneleri ve Sağlık Bakanlığı’na devredilen SSK hastanelerinin teknik verimliliklerinin karşılaştırmalı analizi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 11(1), 1-48.
47. Taşkaya, S. (2020). Türkiye’deki eğitim ve araştırma hastanelerinin verimliliğinin Pabon Lasso ve Veri Zarflama Analizi ile belirlenmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 23(2), 247-260.
48. Temür, Y., ve Bakırcı, F. (2008). Türkiye’de sağlık kurumlarının performans analizi: Bir veri zarflama analizi uygulaması. Sosyal Bilimler Dergisi, 20(3), 21-31.
49. Tripathi, C. B., Kumar, R., Sharma, R. C., ve Agarwal, R. (2016). Assessment of performance of services in a tertiary care neuropsychiatric institute using pabon lasso model. Asian Journal of Medical Sciences, 7(6), 69-74. doi: 10.3126/ajms.v7i6.15408.
50. Tuzcu, S. E., ve Türkoğlu, S. P. (2022). Yüksek gelirli ülkeler Covid-19 salgınına karşı ne kadar savunmasız? Bir MCDM yaklaşımı. Karar Verme: Yönetim ve Mühendislik Uygulamaları, 5(2), 372–395. doi:10.31181/dmame0318062022t.
51. Uyar, M., ve Şahin, T. K. (2015). Konya il merkezindeki sağlık ocaklarının verimliliğinin değerlendirilmesi. TAF Preventive Medicine Bulletin, 14(1), 1-6.
52. Yalçın, G. S., Kara, O., ve Aydın, Ü. (2023). Covid-19 ile mücadelede ülkelerin nispi performansı ve kamusal tedbirlerin etkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18(1), 1-17. doi: 10.17153/oguiibf.1159745.
53. Yiğit, A. (2020). The Performance Of OECD countries in combating with Covid 19 pandemics: a cross-sectional study. Journal of Current Researches on Social Sciences, 10(2), 399-416.
54. Yiğit, V., ve Esen, H. (2017). Pabon Lasso modeli ve Veri Zarflama Analizi ile hastanelerde performans ölçümü. SDÜ Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(2), 26-32.
55. Zhang, Y. N., Chen, Y., Wang, Y., Li, F., Pender, M., Wang, N., et al. (2020). Reduction in healthcare services during the COVID-19 pandemic in China. BMJ Global Health, 5, 1-10. doi:10.1136/ bmjgh-2020-003421.