Amaç: Bu çalışmanın birincil amacı, Türkiye sağlık sisteminin kapasite ve kapasite açıklarını il düzeyinde göreceli olarak değerlendirmektir. Çalışmanın ikincil amacı ise R programlama dilinde kullanılan ağırlıklandırma yöntemleri için uygulama algoritmaları geliştirmektir.
Yöntem: Sağlık sistemi kapasitesinin değerlendirilmesinde kullanılan karar kriterleri CRITIC, Shannon Entropy ve NMV yöntemleri ile ağırlıklandırılmıştır. İllerin sağlık sistemi kapasitesini değerlendirmek için WISP yöntemi kullanılmıştır. Veriler Sağlık Bakanlığı'nın 2022 Sağlık İstatistikleri Yıllığı'ndan alınmıştır.
Bulgular: Tunceli, Bayburt ve Kilis, CRITIC tabanlı WISP skorlarına göre Türkiye'de sağlık sistemi kapasitesi açısından 81 il arasında optimal çözüme en yakın üç ildir. Buna karşılık, Bursa, İstanbul ve Şanlıurfa optimal çözümden en uzak üç ildir.
Özgünlük: İl düzeyinde, sağlık sisteminin kapasitesindeki boşlukları tespit edebilir ve geliştirebiliriz. Kendi kendine yeterli sağlık sistemi kapasitesi oluşturabilir ve sağlık sistemini daha dirençli hale getirilebilir. Öte yandan, ağırlıklandırma yöntemleri için uygulama algoritmalarının geliştirilmesi önemli bir katkıdır. Böylece karar vericiler küçük ve özellikle büyük ölçekli veri setleri üzerinde anlık çözümler üretebilir.
Purpose: The study aims to evaluate the capacity and capacity gaps of the Turkish health system at the provincial level in relative terms. The secondary objective of the study is to develop application algorithms for the weighting methods utilized in the R programming language.
Methodology: The decision criteria used in evaluation of health system capacity were weighted by CRITIC, Shannon Entropy, and NMV methods. The WISP method was used to evaluate the health system capacity of provinces. Data were drawn from the Ministry of Health's Health Statistics Yearbook for 2022.
Findings: Tunceli, Bayburt, and Kilis are the three provinces closest to the optimal solution among 81 provinces in terms of health system capacity in Türkiye, according to CRITIC-based WISP scores. On the contrary, Bursa, İstanbul and Şanlıurfa are the three provinces furthest from an optimal solution.
Originality: At the provincial level, gaps in the health system's capacity can be identified and subsequently improved. It is possible to develop self-sufficient health system capacity and enhance its resilience. The development of application algorithms for weighting methods makes a significant contribution. Decision makers are capable of generating immediate solutions for both small and large-scale data sets using the algorithms.
It was declared by the author that scientific and ethical principles have been followed in this study and all the sources used have been properly cited.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Yöneylem |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 22 Ocak 2025 |
Gönderilme Tarihi | 12 Eylül 2024 |
Kabul Tarihi | 19 Kasım 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 59 Sayı: 1 |
Verimlilik Dergisi Creative Commons Atıf-GayrıTicari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC 4.0) ile lisanslanmıştır.