Increasing aging population has led to the emergence of some conditions that require special care for older people.
These conditions are called long-term care (LTC) conditions. LTC services should be used to meet the needs of
the elderly who face LTC conditions. With the increase in this usage, the efficiency of LTC services has become
a matter of debate. Data Envelopment Analysis (DEA) method which is used to measure relative efficiency of
input and output variables was used in this study which aims to examine the LTC efficiencies of OECD countries.
Population ratio of 65 and over, LTC expenditures, insufficient physical activity ratio, alcohol use amount,
smoking amount and obesity rate as input variables; the mortality rate of 65 years and older was included in the
analysis as an output variable. As a result of the analysis, Turkey, Sweden, Portugal, Slovakia, Mexico, Korea,
Japan, Israel, Iceland, Greece, Finland and Australia were found efficient in terms of input and output variables
were used. It has been thought that the inefficient countries are in a relatively worse situation in terms of the
variables used in this study play a role in this result.
Aging Long-term Care Efficiency Data Envelopment Analysis OECD
Her geçen gün yaşlanan nüfusun artması bu kişilere yönelik özel bakım gerektiren birtakım durumların ortaya
çıkmasına yol açmıştır. Bunlar uzun dönemli bakım (UDB) durumları olarak adlandırılmaktadır. UDB gerektiren
durumlarla karşı karşıya kalan yaşlıların ihtiyaçlarını karşılamak için UDB hizmetlerinin kullanılması
gerekmektedir. Bu kullanımın artmasıyla birlikte UDB hizmetlerinin etkinliği tartışma konusu haline gelmiştir.
OECD ülkelerinin UDB etkinliklerinin incelenmesi amaçlanan bu çalışmada girdi ve çıktı değişkenlerinin göreli
etkinliğini ölçmeye yarayan Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemi kullanılmıştır. 65 yaş ve üzeri nüfus oranı,
UDB harcamaları, yetersiz fiziksel aktivite oranı, alkol kullanım miktarı, sigara kullanım miktarı ve obezite oranı
girdi değişkenleri olarak; 65 yaş ve üzeri ölüm oranı ise çıktı değişkeni olarak analize dâhil edilmiştir. Analiz
sonucunda, Türkiye, İsveç, Portekiz, Slovakya, Meksika, Kore, Japonya, İsrail, İzlanda, Yunanistan, Finlandiya
ve Avustralya kullanılan girdi ve çıktı değişkenleri bakımından etkin bulunmuştur. Etkinsiz olan ülkelerin
kullanılan değişkenler bakımından nispeten daha kötü durumda olmalarının bu sonucun ortaya çıkmasında rol
oynadığı düşünülmektedir.
Yaşlanma Uzun Dönemli Bakım Etkinlik Veri Zarflama Analizi OECD
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 29 Haziran 2022 |
Yayımlanma Tarihi | 29 Mart 2022 |
Gönderilme Tarihi | 1 Mart 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 Cilt: 14 Sayı: 26 |