Öz
The main purpose of comparison of the health systems’ performance is to reach a high level of effectiveness and efficiency of the health care systems. Life expectancy at birth is an indicator commonly used in these comparisons. In this study 193 countries which are member of World Health Organization (WHO) classified by using different data mining methods. The main aim of this study is to compare different data mining methods classification performance. For this purpose three decision tree models which are created using ID.3, C4.5 and CART algorithms compared with Random Forest performance results which are created with 50, 100 and 150 trees. At the end of the study it was seen that Random Forest performance results better than decision trees. Another result of the study was life expectancy at birth has the most high information gain. Results of this study provide useful information for global health managers who aim to compare global health systems' performance.
Anahtar Kelimeler
Data Mining Life Expectancy at Birth Decision Tree Random Forest
Kaynakça
- Akman, M. Genç, Y. Ankaralı, H. (2011) ‘Random Forest Yöntemi ve Sağlık Alanında Bir Uygulama’, Türkiye Klinikleri Dergisi, 3(1):36-48. Alpar R. (2010). Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik-Güvenlik. Detay Yayıncılık, Ankara. Anderson G., Hussey P.S. (2001) ‘Comparing Health System Performance In OECD Countries’, Health Affairs, 20(3):219-232. Anell A., Willis M. (2000) ‘International Comparison of Health Care Systems Using Resource Profiles’, Bulettin of The World Health Organization, 78(6):770-778. Arah O.A., Klazinga N.S., Delnoij D.M.J., Ten Absroek A.H.A., Custers T. (2003) ‘Conceptual Frameworks for Health Systems Performance: A Quest for Effectiveness, Quality and Improvement’, International Journal of Quality In Health Care, 15(5):377-398. Bauer D.T., Ameringer C.F. (2010) ‘A Framework for Identifying Similarities Among Countries To Improve Cross-National Comparisons of Health Systems’, Health&Place, 16 (6):1129-1135. Breiman, L. Friedman, J.H. Olshen, R.A. Stone, C.J. (2005). Classification and Regression Trees. Chapman&Hall/CRC. U.S.A.
- Chattamvelli, R. (2009). Data Mining Methods. Alpha Science International Ltd.. U.K. Oxford. Chenet, L. Mckee, M. Fulop, N. Bojan, F. Brand, H. Hort, A. Kalbarczyk, P. (1996) 'Changing Life Expectancy in Central Europe: Is There A Single Reason?', Journal of Public Health, 18(3), 329-336. Coşgun E. Karaağaoğlu E. (2011) ‘Veri Madenciliği Yöntemleriyle Mikrodizilim Gen ifade Analizi' Hacettepe Tıp Dergisi, 42:180-189. Croix, D. Licandro, O. (1999) 'Life Expectancy and Edogenous Growth', Economic Letters, 66(2), 263-266. Emel G.G. Taşkın Ç. (2005) 'Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları ve Bir Satış Analizi Uygulaması', Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2):221-239. Hertz E., Hebert J.R., Landon J. (1994) 'Social and Environmental Factors and Lıfe Expectancy, Infant Mortality and Maternal Mortality Rates: Results of A Cross-National Comparison', Social Science & Medicine, 39(1):106-114. Hozo, S.P. Djulbegovic, B. Hozo, I. (2005) 'Estimating The Mean and Variance From The Median, Range and The Size of A Sample', BMC Medical Research Methodology, 5(13): 1- Judge K. (1996) 'Income Distribution and Life Expectancy: A Critical Appraisal', British Medical Journal, 311 (7015):1282-1285. Kruk E. M., Freedman L.P. (2008) ‘Assessing Health Systems Performance In Developing Countries: A Review Of The Literature’, Health Policy, 85(3):263-276. Matteo, L.D. (2005) 'The Macro Determinants of Health Expenditure In the United States and Canada: Assessing The Impact of Income, Age Distribution and Time', Health Policy, 71: 23-42.
- Orange Data Mining http://orange.biolab.si Tan, P.N. Steinbach, M. Kumar, V. (2006). Introduction To Data Mining. Pearson Education, Inc, Boston. Tomak L. Bek Y. (2010) 'İşlem Karakteristik Eğrisi Altında Kalan Alanların Karşılaştırılması', Deneysel ve Klinik Tıp Dergisi, 27:58-65. Woods L.M. Rachet B. Riga M., Stone N. Shah A. Coleman M.P. (2005) 'Geographical Variation In Lıfe Expectancy At Birth In England and Wales In Largely Explained By Deprivation, Journal of Epidemiology & Community Health, 59(2), 115-120. World Population Prospects The 2010 Revision Volume I: Comprehensive Tables http://esa.un.org/wpp/Documentation/pdf/WPP2010_Volume-I_Comprehensive-Tables.pdf.
DÜNYA SAĞLIK ÖRGÜTÜ'NE ÜYE ÜLKELERİN DOĞUMDA BEKLENEN YAŞAM SÜRESİ BAKIMINDAN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI
Öz
Sağlık sistemlerinin performansının karşılaştırılmasında temel hedef etkililiği ve etkinliği yüksek bir sağlık sistemine ulaşmaktır. Doğumda beklenen yaşam süresi bu karşılaştırmalarda sıklıkla kullanılan bir göstergedir. Bu çalışmada Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)'ne üye olan 193 ülkenin doğumda beklenen yaşam süresi bakımından farklı veri madenciliği yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Çalışmanın temel amacı farklı veri madenciliği yöntemlerinin sınıflama performanslarının karşılaştırılması olarak belirlenmiştir. Bu amaçla ID.3, C4.5 ve CART algoritmalardan yararlanılarak oluşturulan üç ayrı karar ağacı modeli ve 50, 100 ve 150 ağaç türetilerek oluşturulan Random Forest performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Random Forest performans sonuçlarının karar ağaçlarına göre daha iyi olduğu görülmüştür. Ulaşılan bir diğer sonuç ise oluşturulan karar ağaçlarında doğumda beklenen yaşam süresinin öngörülmesinde yetişkin mortalite oranının bilgi kazancı en yüksek değişken olduğudur. Araştırma sonuçları sağlık sistemleri performansını karşılaştırmayı amaçlayan küresel sağlık yöneticileri için yararlı bilgiler sunmaktadır
Anahtar Kelimeler
Veri Madenciliği Doğumda Beklenen Yaşam Süresi Karar Ağacı Random Forest
Kaynakça
- Akman, M. Genç, Y. Ankaralı, H. (2011) ‘Random Forest Yöntemi ve Sağlık Alanında Bir Uygulama’, Türkiye Klinikleri Dergisi, 3(1):36-48. Alpar R. (2010). Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik-Güvenlik. Detay Yayıncılık, Ankara. Anderson G., Hussey P.S. (2001) ‘Comparing Health System Performance In OECD Countries’, Health Affairs, 20(3):219-232. Anell A., Willis M. (2000) ‘International Comparison of Health Care Systems Using Resource Profiles’, Bulettin of The World Health Organization, 78(6):770-778. Arah O.A., Klazinga N.S., Delnoij D.M.J., Ten Absroek A.H.A., Custers T. (2003) ‘Conceptual Frameworks for Health Systems Performance: A Quest for Effectiveness, Quality and Improvement’, International Journal of Quality In Health Care, 15(5):377-398. Bauer D.T., Ameringer C.F. (2010) ‘A Framework for Identifying Similarities Among Countries To Improve Cross-National Comparisons of Health Systems’, Health&Place, 16 (6):1129-1135. Breiman, L. Friedman, J.H. Olshen, R.A. Stone, C.J. (2005). Classification and Regression Trees. Chapman&Hall/CRC. U.S.A.
- Chattamvelli, R. (2009). Data Mining Methods. Alpha Science International Ltd.. U.K. Oxford. Chenet, L. Mckee, M. Fulop, N. Bojan, F. Brand, H. Hort, A. Kalbarczyk, P. (1996) 'Changing Life Expectancy in Central Europe: Is There A Single Reason?', Journal of Public Health, 18(3), 329-336. Coşgun E. Karaağaoğlu E. (2011) ‘Veri Madenciliği Yöntemleriyle Mikrodizilim Gen ifade Analizi' Hacettepe Tıp Dergisi, 42:180-189. Croix, D. Licandro, O. (1999) 'Life Expectancy and Edogenous Growth', Economic Letters, 66(2), 263-266. Emel G.G. Taşkın Ç. (2005) 'Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları ve Bir Satış Analizi Uygulaması', Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2):221-239. Hertz E., Hebert J.R., Landon J. (1994) 'Social and Environmental Factors and Lıfe Expectancy, Infant Mortality and Maternal Mortality Rates: Results of A Cross-National Comparison', Social Science & Medicine, 39(1):106-114. Hozo, S.P. Djulbegovic, B. Hozo, I. (2005) 'Estimating The Mean and Variance From The Median, Range and The Size of A Sample', BMC Medical Research Methodology, 5(13): 1- Judge K. (1996) 'Income Distribution and Life Expectancy: A Critical Appraisal', British Medical Journal, 311 (7015):1282-1285. Kruk E. M., Freedman L.P. (2008) ‘Assessing Health Systems Performance In Developing Countries: A Review Of The Literature’, Health Policy, 85(3):263-276. Matteo, L.D. (2005) 'The Macro Determinants of Health Expenditure In the United States and Canada: Assessing The Impact of Income, Age Distribution and Time', Health Policy, 71: 23-42.
- Orange Data Mining http://orange.biolab.si Tan, P.N. Steinbach, M. Kumar, V. (2006). Introduction To Data Mining. Pearson Education, Inc, Boston. Tomak L. Bek Y. (2010) 'İşlem Karakteristik Eğrisi Altında Kalan Alanların Karşılaştırılması', Deneysel ve Klinik Tıp Dergisi, 27:58-65. Woods L.M. Rachet B. Riga M., Stone N. Shah A. Coleman M.P. (2005) 'Geographical Variation In Lıfe Expectancy At Birth In England and Wales In Largely Explained By Deprivation, Journal of Epidemiology & Community Health, 59(2), 115-120. World Population Prospects The 2010 Revision Volume I: Comprehensive Tables http://esa.un.org/wpp/Documentation/pdf/WPP2010_Volume-I_Comprehensive-Tables.pdf.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 2 Aralık 2014 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2014 Sayı: 20 |