Entegre çok kriterli karar verme yöntemleriyle sağlık sektöründe iş sağlığı ve güvenliği performansının ölçülmesi

Öz

İş sağlığı ve güvenliği (İSG) mevzuat değişiklikleri ve yeni İSG uygulamalarının İSG performansına etkisinin belirlenmesi; işletmenin kendi performansını bulunduğu sektördeki diğer işletmelerle kıyaslayabilmesi; ihalelerde veya alt yüklenici seçiminde aday firmaların İSG performansının ölçülmesi için İSG performansının hızlı, objektif ve gerçekçi bir şekilde ölçülmesi zaruri bir ihtiyaçtır. Literatürdeki yöntemler, sadece bir işletme için yüksek uzmanlık gerektiren uzun süreli gözlemler yoluyla İSG performans ölçümü yapmaktadır. Birden çok işletme için hızlıca sonuç verebilecek bir İSG performans ölçüm yöntemine rastlanmamıştır. Bu çalışmada, ÇKKV yöntemleri entegre bir yapıda kullanılarak sağlık sektörü için İSG performans ölçüm yöntemi geliştirilmiştir. İlk olarak İSG performans göstergeleri belirlenmiş ve AHP yöntemiyle ağırlıklandırılmıştır. Performans indekslerinin elde edilmesi için, PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations) ve GRA (Grey Relational Analysis) yöntemleri kullanılmıştır. İki yöntemle elde edilen performans indeksleri kıyaslanarak sonuçların tutarlılığı incelenmiştir. Ayrıca İSG performans indeksleri ile hastanelerin diğer özellikleri (hastane tipi, ISO 9001 sertifikası, hastane kuruluş yılı, İSG birimi kuruluş yılı) arasındaki korelasyonlar incelenmiştir. Geliştirilen yöntemin uygulaması İzmir ve İstanbul’da bulunan 27 hastanede yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Çok kriterli karar verme (ÇKKV),iş sağlığı ve güvenliği (İSG),İSG performans ölçümü,güvenlik göstergeleri,sağlık sektöründe İSG

Kaynakça

1. [1] T.C. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı. Türkiye Geneli Sertifika Sayıları. https://isgkatip.csgb.gov.tr/. Erişim tarihi Temmuz 5, 2018.
2. [2] Öçal M., Çiçek Ö., Türkiye ve Avrupa Birliği’nde iş kazası verilerinin karşılaştırmalı analizi, HAK-İŞ Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 6 (16), 616–637, 2017.
3. [3] Ediz, A., Yıldızbaşı, A., Baytemur, E., İş sağlığı ve güvenliği yönetim sistemi performans göstergelerinin AHP ile değerlendirilmesi, The Journal of Academic Social Science Studies, 62, 275–294, 2017.
4. [4] Alteren, B., Hovden, J., The safety element method - a user developed tool for improvement of safety management, Safety Science Monitor, 1 (3), 1–23, 1997.
5. [5] Laitinen, H., Rasa, P.L., Rasanen, T., Lankinen, T., Nykyri, E., ELMERI observation method for predicting the accident rate and the absence due to sick leaves, American Journal of Industrial Medicine Supplement, 1, 86–88, 1999.
6. [6] Crews, D., Willingham, E., Skipper, J.K., Skipper, K., Review of CHaSPI, Health and Safety Executive, Reading, İngiltere, 2010.
7. [7] Kiong, T. S., Ling, F., Yang, F. L., Ho, H., A guide to the construction safety audit scoring system (ConSASS), Singapore Ministry of Manpower Occupational Safety and Health Division, Singapore, 2013.
8. [8] Üngören E., Koç T.S., İş sağlığı ve güvenliği uygulamaları performans değerlendirme ölçeği: geçerlik ve güvenirlik çalışması, Sosyal Güvenlik Dergisi, 5 (2), 124–144, 2015.

9. [9] Chang , J.I., Liang, C.L., Performance evaluation of process safety management systems of paint manufacturing facilities, J. Loss Prev. Process Ind., 22 (4), 398–402, 2009.
10. [10] Janackovic, G., Savic, S. M., Stankovic, M. S., Selection and ranking of occupational safety indicators based on fuzzy AHP: A case study in road construction companies, S. Afr. J. Ind. Eng., 24 (3), 175–189, 2013.
11. [11] Podgórski, D., Measuring operational performance of OSH management system - a demonstration of AHP-based selection of leading key performance indicators, Saf. Sci., 73, 146–166, 2015.
12. [12] Janackovic, G., Stojiljkovic, E., Grozdanovic, M., Selection of key indicators for the improvement of occupational safety system in electricity distribution companies, Saf. Sci., basımda, 2017.
13. [13] Grassi, A., Gamberini, R., Mora, C., Rimini, B., A fuzzy multi-attribute model for risk evaluation in workplaces, Saf. Sci., 47 (5), 707–716, 2009.
14. [14] Hu, A.H., Hsu, T.C., Kuo, C.W., Wu, W.C., Risk evaluation of green components to hazardous substance using FMEA and FAHP, Expert Syst. Appl., 36 (3), 7142–7147, 2009.
15. [15] Beriha, G.S., Patnaik, B., Mahapatra, S.S., Sreekumar, N.A., Occupational health and safety management using grey relational analysis: an Indian perspective, International Journal of Indian Culture and Business Management, 4 (3), 298-324, 2011.
16. [16] Mahdevari, S., Shahriar, K., Esfahanipour, A., Human health and safety risks management in underground coal mines using fuzzy TOPSIS, Sci. Total Environ., 488, 85–99, 2014.
17. [17] Güneri, A.F., Gül, M., Özgürler, S., A fuzzy AHP methodology for selection of risk assessment methods in occupational safety, International Journal of Risk Assessment and Management, 18 (3), 319–335, 2015.
18. [18] Djapan, M.J., Tadic, D.P., Macuzic, I.D., Dragojovic, P.D., A new fuzzy model for determining risk level on the workplaces in manufacturing small and medium enterprises, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, 229 (5), 456–468, 2015.
19. [19] Vahdani, B., Salimi, M., Charkhchian, M., A new FMEA method by integrating fuzzy belief structure and TOPSIS to improve risk evaluation process, Int. J. Adv. Manuf. Technol., 77, (1–4), 357–368, 2015.
20. [20] Liu, H.C., You, J.X., You, X.Y., Shan, M.M., A novel approach for failure mode and effects analysis using combination weighting and fuzzy VIKOR method, Appl. Soft Comput., 28, 579–588, 2015.
21. [21] Delice, E.K., Zegerek, S., Ranking occupational risk levels of emergency departments using a new fuzzy MCDM model: a case study in Turkey, Applied Mathematics & Information Sciences, 10 (6) 2345–2356, 2016.
22. [22] Efe, B., Yerlikaya, M.A., Efe, Ö.F., İş güvenliğinde bulanık PROMETHEE yöntemiyle hata türleri ve etkilerinin analizi: Bir inşaat firmasında uygulama, Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6 (2), 126–137, 2016.
23. [23] Yılmaz, N., Şenol, M.B., İş saǧliǧi ve güvenliǧi risk deǧerlendirme süreci için bulanık çok kriterli bir model ve uygulaması, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32 (1), 85–95, 2017.
24. [24] Raviv, G., Shapira, A., Fishbain, B., AHP-based analysis of the risk potential of safety incidents: Case study of cranes in the construction industry, Saf. Sci., 91, 298–309, 2017.
25. [25] Gül, M., Ak, M.F., Güneri, A.F., Occupational health and safety risk assessment in hospitals: A case study using two-stage fuzzy multi-criteria approach, Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 23 (2), 187–202, 2017.
26. [26] İnan, U.H., Gül, S., Yılmaz, H.A., Multiple attribute decision model to compare the firms’ occupational health and safety management perspectives, Saf. Sci., 91, 221–231, 2017.
27. [27] Liu, H.C., Wang, L.E., You, X.Y., Wu, S.M., Failure mode and effect analysis with extended grey relational analysis method in cloud setting, Total Quality Management & Business Excellence, 1–23, 2017.
28. [28] Orçanlı, K., Özdemir, A., kredi kartı seçimine yönelik bir karar modeli ve uygulama: Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP)-ELECTRE yöntemi, Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4 (1), 77–106, 2013.
29. [29] Miller, G., The magic number seven, plus or minus two: some limits on our capacity for processing information, The Psychological Review, 63 (2) 81–97, 1956.
30. [30] Triantaphyllou, E., Mann, S.H., Using the Analytic Hierarchy Process for decision making in engineering applications: Some challenges, International Journal of Industrial Engineering: Applications and Practice, 2 (1), 35–44, 1995.
31. [31] Hester, P.T., Velasquez, M., Hester, P.T., An analysis of multi-criteria decision making methods, International Journal of Operations Research, 10 (2), 56–66, 2015.
32. [32] Özdağoğlu, A., Güler, M.E., E-service quality of internet based banking using combined fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS, Technical gazette, 23 (2), 589–598, 2016.
33. [33] Yaralıoğlu, K., Performans değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Proses, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim. Fakültesi Derg., 16 (1), 129–142, 2001.
34. [34] Saaty, T.L., How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process, European Journal of Operational Research, 48 (1), 9–26, 1990.
35. [35] Tzeng, G.H. ve Huang, J.J., Gray Relational Model, Multiple Attribute Decision Making Methods And Applications, CRC Press Taylor & Francis Group, Florida, A.B.D., 103-108, 2011.
36. [36] Vatansever, K., Akgűl, Y., Performance evaluation of websites using entropy and grey relational analysis methods: The case of airline companies, Decision Science Letters, 7, 119–130, 2018.
37. [37] Şenkay, H., Hekimoğlu H., Çok kriterli tedarikçi seçimi problemine PROMETHEE yöntemi uygulaması, Verimlilik Dergisi, 2, 63-80, 2013.
38. [38] Cohen, J., Cohen, P., West, S.G., Aiken, L.S., Bivariare Correlation and Regression, Applied Multiple Regression / Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Editör: Riegert, D., Lawrence Erlbaum Associates Inc., New Jersey, A.B.D., 19-63, 2003.
39. [39] Janaćković, G., Savić, S., Stanković, M., Multi-criteria decision analysis in occupational safety management systems, Safety Engineering , 1, 17–22, 2011.
40. [40] T.C. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı İş Sağlığı ve Güvenliği Genel Müdürlüğü, 6331 Sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu. https://www.csgb.gov.tr/media/2052/6331.pdf. Erişim tarihi Temmuz 7, 2018.
41. [41] Lim, S., Prakash, A., From quality control to labor protection: ISO 9001 and workplace safety, 1993–2012, Global Policy, 8 (53), 66–77, 2017.
42. [42] Levine, D.I., Toffel, M.W., Quality management and job quality: How the ISO 9001 standard for quality management systems affects employees and employers, Manage. Sci., 56 (6), 978–996, 2010.