KAMU SAĞLIK HİZMETİ ALTYAPI VE İNSAN KAYNAĞI GÖSTERGELERİ AÇISINDAN TÜRKİYE İSTATİSTİKİ BÖLGE BİRİMLERİ SINIFLANDIRMASINA GÖRE DÜZEY 1 BÖLGELERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Yıl 2022, , 2006 - 2031, 30.12.2022

Cemre Eda Erkılıç

https://doi.org/10.48070/erciyesakademi.1166935

Cited By: 1

Öz

Türkiye’de kamu sağlık hizmeti altyapı ve insan kaynağı göstergelerinin bölgesel düzeyde incelenmesi, ilgili göstergeler açısından bölgelerin göreli sıralamalarının belirlenmesi ve bölgelerin karşılaştırılması amacıyla gerçekleştirilen bu çalışmada, çok kriterli karar verme yöntemleri uygulanmıştır. Bu doğrultuda, Türkiye İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırmasına göre Düzey 1 bölgeleri, kamu sağlık hizmeti altyapı ve insan kaynağı kategorileri altında yer alan toplam 15 sağlık göstergesinin 2020 yılına ait verileri üzerinden Microsoft Excel programı yardımıyla analize tabi tutulmuştur. Analizin birinci aşamasında kamu sağlık hizmeti altyapı ve insan kaynağı göstergelerine ait ağırlık değerleri CRITIC yöntemi ile belirlenmiştir. CRITIC yönteminin uygulanması ile gerçekleştirilen analiz sonucunda Diş Üniti Başına Düşen Nüfus göstergesinin en büyük ağırlık değerine (0,101) sahip olduğu, 10.000 Kişiye Düşen Hastane Yatağı Sayısı göstergesinin ise en küçük ağırlık değerine (0,045) sahip olduğu tespit edilmiştir. Analizin ikinci aşamasında CRITIC yöntemi ile belirlenen ağırlık değerleri TOPSIS yönteminde kullanılmış ve Düzey 1 bölgelerinin göreli sıralamaları belirlenmiştir. TOPSIS yönteminin uygulanması ile gerçekleştirilen analiz sonucunda Doğu Karadeniz bölgesinin en yüksek performans (0,655) ile birinci sırada yer aldığı, Güneydoğu Anadolu bölgesinin ise en düşük performans (0,199) ile son sırada yer aldığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

CRITIC yöntemi, Düzey 1 bölgeleri, Sağlık göstergeleri, CRITIC yöntemi, TOPSIS yöntemi, Çok kriterli karar verme

COMPARISON OF LEVEL 1 REGIONS ACCORDING TO THE STATISTICAL REGIONAL UNIT CLASSIFICATION OF TURKEY IN TERMS OF PUBLIC HEALTH SERVICE INFRASTRUCTURE AND HUMAN RESOURCES

Öz

Multi-criteria decision-making methods are applied in this study carried out for the purposes of analyzing the public health service infrastructure and human resources indicators in Turkey, at regional level, determining the relative rankings of regions in terms of the relevant indicators and comparing the regions. In this context, according to the Turkish Statistical Region Units Classification, Level 1 regions were subjected to analysis with the help of Microsoft Excel program over the 2020 data for 15 health indicators in total, listed under the public health service infrastructure and human resources categories. In the first stage of the analysis, weight values for the public health service infrastructure and human resource indicators were determined with the CRITIC method. As a result of the analysis made by using the CRITIC method application, it has been found out that the indicator for the Population per Dental Unit has the highest weight value (0,101), whereas the indicator for the Number of Hospital Beds per 10,000 People has the lowest weight value (0,045). In the second stage of the analysis, weight values determined with the CRITIC method were used in the TOPSIS method and relative rankings of Level 1 regions were established. As a result of the analysis made by using the TOPSIS method, it has been found out that the Eastern Black Sea region ranks first with the highest performance (0,655) and the Southeastern Anatolia region ranks last with the lowest performance (0,199).

Anahtar Kelimeler

Level 1 regions, Health indicators, CRITIC method, TOPSIS method, Multi criteria decision making

Kaynakça

• Abdel-Basset, M., & Mohamed, R. (2020). A novel plithogenic TOPSIS-CRITIC model for sustainable supply chain risk management. Journal of Cleaner Production, 247, Article 119586. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119586
• 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. https://doi.org/10.1108/IJPPM-11-2017-0319
• Aydın, G. Z. (2021). CRITIC ve TOPSIS yöntemleriyle Türkiye’de bölgesel sağlık hizmetlerinin değerlendirilmesi. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 7(2), 412-433.
• Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli CODAS ve ROV yöntemleri ile AB ülkeleri yaşam kalitesi analizi. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(1), 337-364.
• Değirmenci, N., & Yakıcı Ayan, T. (2020). OECD ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından bulanık kümeleme analizi ve TOPSIS yöntemine göre değerlendirilmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 38(2), 229-241.
• Eren, H., & Ömürbek, N. (2019). Türkiye’nin sağlık göstergeleri açısından kümelenmesi ve performans analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(29), 421-452.
• Erkılıç, C. E. (2021). Hastane hizmetleri sektörünün CRITIC temelli TOPSIS yöntemi ile finansal performansının değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (46), 63-84.
• Hayati, H., Karimi, S., Sadeghifar, J., Ebrahimzadeh, J., Afshari, S., Khosravi, B., & Ashrafi, E. (2015). Determining the entitlement to structural indicators of health by means of fuzzy AHP and TOPSIS: A case study in Sistan and Baluchestan, Iran. Journal of Pharmacoeconomics and Pharmaceutical Management, 1(3/4), 61-64.
• Hübelová, D., Kuncová, M., Vojáčková, H., Coufalová, J., Kozumplíková, A., Lategan, F. S., & Chromková Manea, B. E. (2021). Inequalities in health: Methodological approaches to spatial differentiation. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(23), Article 12275. https://doi.org/10.3390/ijerph182312275
• Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y., & Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1-4), 411-420. https://doi.org/10.1007/s00170-011-3366-7
• Kalhor, R., Asefzadeh, S., & Ghamari, F. (2016). Ranking Eastern Mediterranean Region Countries (EMRO) based on the health impact indicators using multi-criteria decision approach. Journal of Biology and Today's World, 5(12), 213-217.
• Kar, A., & Özer, Ö. (2020). Türkiye’de sağlık hizmetleri altyapı kaynaklarının, hizmet kullanım düzeylerinin ve sağlık sonuçlarının bölgesel düzeyde karşılaştırılması. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(20), 331-350.
• Köse, A. (2022). Türkiye’de sağlık göstergelerine göre istatistik bölgelerin kümeleme analizi ile sınıflandırılması. Alanya Akademik Bakış, 6(2), 2167-2189.
• Meshram, I. I., Boiroju, N. K., & Kodali, V. (2017). Ranking of districts in Andhra Pradesh using women and children nutrition and health indicators by TOPSIS method. Indian Journal of Community Health, 29(4), 350-356.
• Molan, A. S., Ziari, K., Pourahmad, A., Hataminejad, H., & Parsa, M. (2019). Situation analysis of cities in Ardabil province in terms of health indicators. In S. Misra et al. (Eds.), Lecture Notes in Computer Science: Vol 11621. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2019 (pp. 628-641). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24302-9_45
• Özsarı, S. H., & Canser, B. O. Z. (2019). Comparison of health status and macroeconomic indicators in Organization for Economic Cooperation and Development countries using multidimensional scaling and TOPSIS. Sağlık Bilimleri ve Meslekleri Dergisi, 6(3), 545-554.
• Pekkaya, M., & Dökmen, G. (2019). OECD ülkeleri kamu sağlık harcamalarının ÇKKV yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 15(4), 923-950.
• Rađenović, Ž., & Veselinović, I. (2017). Integrated AHP-TOPSIS method for the assessment of health management information systems efficiency. Economic Themes, 55(1), 121-142. https://doi.org/10.1515/ethemes-2017-0008
• Şantaş, F., & Şantaş, G. (2018). Türkiye’nin, bölgelerin ve illerin sağlık değişkenleri açısından mevcut durumu ve sıralanması. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 2419-2432. https://doi.org/10.17218/hititsosbil.453033
• T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü (2022). Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2020. https://dosyasb.saglik.gov.tr/Eklenti/43399,siy2020-tur-26052022pdf.pdf?0
• Tezcan, N. (2020). Sürdürülebilir kalkınma amaçları kapsamında Türkiye’de sağlık göstergelerinin analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19 (Prof. Dr. Sabri ORMAN Özel Sayısı), 202- 217.
• Türkoğlu, S. P. (2018). Avrupa ülkelerinin sağlık göstergelerinin TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(1), 65-78.
• Uslu, Y. D. (2021). TOPSIS ve VIKOR yöntemleri kullanılarak OECD ülkelerinin sağlık kaynağı göstergeleri açısından karşılaştırılması. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18(44), 7668-7692. https://doi.org/10.26466/opus.961183
• Wang, M., Fang, H., Bishwajit, G., Xiang, Y., Fu, H., & Feng, Z. (2015). Evaluation of rural primary health care in Western China: A cross-sectional study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 12(11), 13843-13860. https://doi.org/10.3390/ijerph121113843
• Yılmaz, F., & Söyük, S. (2020). Sağlık risk faktörlerine göre ülkelerin kümelenmesi ve çok kriterli karar verme teknikleriyle sağlık durumu göstergelerinin analizi. Sosyal Güvence, (17), 283-320. https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.823636
• Yiğit A. (2019). Performance analysis of OECD countries based on health outcomes and expenditure indicators. Journal of International Health Sciences and Management, 5(9), 114-123.
• Zhao, Q., Chen, J., Li, F., Li, A., & Li, Q. (2021). An integrated model for evaluation of maternal health care in China. Plos One, 16(1), Article e0245300. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0245300.