The Assessment of Health Indicators and Health Equipment of OECD Countries with the Entropy Based ARAS and SAW Methods

Yıl 2022, Cilt: 13 Sayı: 35, 731 - 755, 22.08.2022

Dilruba İzgüden , Kevser Sezer Korucu , Şerife Çalışkan Söylemez , Muazez Demir

https://doi.org/10.21076/vizyoner.1002922

Cited By: 3

Öz

The aim of the research is to rank OECD countries according to the criteria determined in terms of health equipment and health indicators by evaluating in terms of rankings to be obtained. Multi-Criteria Decision-Making Methods are preferred in the study. In this context, the ENTROPY method is used to calculate the criteria weights in the research, and the ARAS and SAW methods are used to rank the countries. While countries with missing data from countries covered in research are not included in the analysis, the data of a total of 21 countries for 2018 are evaluated. Regarding healthcare equipment, criteria for mammography, CT scanner, radiotherapy, MRI device and number of hospital beds are included in the evaluation. In terms of health indicators, life expectancy at birth, infant mortality rate and under-five mortality rate are considered. As a result of the evaluation, it is seen that the ranking of the countries on the basis of health indicators is the same, and the first four and the last two countries on the basis of health equipment are the same in both methods. As a result of the research, it is also seen that the rankings of health equipment and health indicators of the countries differ, suggestions are given in terms of health policies and planning.

Anahtar Kelimeler

Multi-Criteria Decision Making, ARAS, SAW, Health Equipment, Health Indicators

OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergeleri ve Sağlık Ekipmanlarının Entropi Temelli ARAS ve SAW Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Öz

Araştırmanın amacı OECD ülkelerinin, sağlık ekipmanları ve sağlık göstergeleri açısından belirlenen kriterlere göre sıralaması yapılarak; elde edilecek sıralamalar açısından değerlendirilmesidir. Çalışmada Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri tercih edilmiştir. Bu kapsamda araştırmada kriter ağırlıklarının hesaplanmasında ENTROPİ yöntemi, ülkelerin sıralamasının yapılmasında ARAS ve SAW yöntemleri kullanılmıştır. Araştırmada ele alınan ülkelerden eksik verileri olan ülkeler analize dâhil edilmezken toplam 21 ülkenin 2018 yılına ait verileri değerlendirilmiştir. Sağlık ekipmanları ile ilgili olarak mamografi, BT tarayıcısı, radyoterapi, MR cihazı ve hastane yatak sayısı kriterleri değerlendirmeye dahil edilmiştir. Sağlık göstergelerine ait kriterlerde ise doğumda beklenen yaşam süresi, bebek ölüm hızı ve beş yaş altı ölüm oranı ele alınmıştır. Değerlendirme sonucunda her iki yöntemde de sağlık göstergeleri bazında ülke sıralamasının aynı olduğu, sağlık ekipmanları bazında ise ilk dört ve son iki sırada yer alan ülkelerin aynı olduğu görülmüştür. Araştırma sonucunda ülkelerin sağlık ekipmanları ile sağlık göstergeleri sıralamalarının farklılıklar gösterdiği görülmüş, sağlık politikaları ve planlaması noktasında önerilere yer verilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme, ARAS, SAW, Sağlık Ekipmanları, Sağlık Göstergeleri

Kaynakça

• Adunlin, G., Diaby, V. ve Xiao, H. (2015). Application of multicriteria decision analysis in health care: A systematic review and bibliometric analysis. Health Expectations, 18, 1894-905.
• Adali, E. A. ve Işık, A. T. (2016). Air conditioner selection problem with copras and aras methods. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 124-138.
• Afshari, A., Mojahed, M. ve Yusuff, R. M. (2010). Simple additive weighting approach to personnel selection problem. International Journal of Innovation, Management and Technology, 1(5), 511.
• Akdağ, H., Kalayci, T., Karagöz,S., Zülfikar, H. ve Giz, D. (2014). The evaluation of hospital service quality by fuzzy MCDM.Applied Soft Computing Journal, 23, 239-248.
• Bahadori, M., Teymourzadeh, E. ve Ravangard, R. (2012). Development of emergency medical services (ems) in Iran: Components of access. International Journal of Collaborative Research on Internal Medicine and Public Health, 4(4), 387-394.
• Baş, F. (2021). Sağlık bakanlığına bağlı eğitim ve araştırma hastaneleri performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak değerlendirilmesi [Doktora Tezi]. Hacettepe Üniversitesi.
• Bektaş, H. ve Tuna, K. (2013). Borsa İstanbul gelişen işletmeler piyasası’nda işlem gören firmaların gri ilişkisel analiz ile performans ölçümü. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(2), 185-198.
• Budak, A. ve Ustundag, A. (2015). Fuzzy decision making model for selection of real time location systems.Applied Soft Computing, 36, 177-184.
• Chen, L. S. ve Cheng,C. H. (2005). Selecting IS personnel use fuzzy GDSS based on metric distance method.European Journal of Operational Research, 160(3), 803-820.
• Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. ve Dadeliene, R. (2012). Multiple criteria assessment of elite security personal on the basis of ARAS and expert methods. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46(4), 65-88.
• Dünya Bankası. (2019). https://data.worldbank.org/topic/8 adresinden 20 Şubat 2022 tarihinde alınmıştır.
• Ecer, F. (2020). Çok kriterli karar verme geçmişten günümüze kapsamlı bir yaklaşım (1. Baskı). Seçkin Yayıncılık.
• Erbay, E. ve Akyürek, Ç. E. (2020). Hastanelerde çok kriterli karar verme uygulamalarının sistematik derlemesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 612-645.
• Ersöz, F. (2008). Türkiye ile OECD ülkelerinin sağlık düzeyleri ve sağlık harcamalarının analizi. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 1(2), 95-104.
• Figueira, J., Almeida-Dias, J., Matias, S., Roy, B., Carvalho, M. ve Plancha, C. (2011). Electre tri-c, a multiple criteria decision aiding sorting model applied to assisted reproduction. International Journal of Medical Informatics, 80(4), 262-273.
• Goswami, S. S., ve Behera, D. K. (2021). Solving material handling equipment selection problems in an ındustry with the help of entropy ıntegrated copras and aras mcdm techniques. Process Integration and Optimization for Sustainability, 5(4), 947-973.
• Göztepe, B. H. (2017). Çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanarak OECD’ye üye ülkelerin sağlık göstergeleri ile değerlendirilmesi [Yüksek Lisans Tezi]. Akdeniz Üniversitesi.
• Gül, M., Çelik, E., Gümüş, A. T. ve Güneri, A. F. (2016). Emergency department performance evaluation by an ıntegrated simulation and ınterval type-2 fuzzy mcdm-based scenario analysis. European Journal of Industrial Engineering, 10(2), 196-223.
• Günay, B. (2017). Borsa İstanbul’da yer alan aracı kurumların performansının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(2), 141-164.
• Jahan A. (2012). Material selection in biomedical applications: Comparing the comprehensive vıkor and goal programming models. International Journal of Materials and Structural Integrity, 6(2-4), 230-240.
• Kahraman, C., Süder, A. ve Kaya, İ. (2014). Fuzzy multicriteria evaluation of health research ınvestments. Technological & Economic Development of Economy, 20(2), 210-226.
• Karaatlı, M., Ömürbek, N., Aksoy, E. ve Atasoy, M. (2015). Çok kriterli karar verme teknikleri ile performans değerlendirmesine ilişkin bir uygulama. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 4 (2), 176-186.
• Kenger, M. D. ve Organ, A. (2017). Banka personel seçiminin çok kriterli karar verme yöntemlerinden entropi temelli aras yöntemi ile değerlendirilmesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170.
• Kersuliene, V. ve Turskis, Z. (2011). Integrated fuzzy multiple criteria decision making model for architect selection.Technological and Economic Development of Economy, 17(4), 645-666.
• Kulak, O., Goren, H. G. ve Supciller, A. A. (2015). A new multi criteria decision making approach for medical ımaging systems considering risk factors. Applied Soft Computing, 35, 931-941.
• Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H. ve Gao, C. (2011). Application of the entropy weight and topsıs method in safety evaluation of coal mines. Procedia Engineering, 26, 2085-2091.
• Li-Fen, F. ve Heng-Hsin, T. (2010). Comparison of nurse practitioner job core competency expectations of nurse managers, nurse practitioners, and physicians in Taiwan. Journal of the American Academy of Nurse Practitioners, 22(8), 409-416.
• MacDorman, M. F., Declercq, E., Cabral, H. ve Morton, C. (2016). Recent increases in the US maternal mortality rate: Disentangling trends from measurement issues. Obstetrics & Gynecology, 128(3), 1-10.
• Mehta, N. K., Abrams, L. R. ve Myrskylä, M. (2020). US life expectancy stalls due to cardiovascular disease, not drug deaths. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(13), 6998-7000.
• Mwale, M. W. (2004). Infant and child mortality. Malawi Demographic and Health Survey içinde (s. 123-132), National Statistics Office.
• OECD. (2020a). Health at a glance: Europe 2020. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/82129230-en.pdf?expires=1629897933&id=id&accname=guest&checksum=B01334250D22DBD1855ED59E49131CC7 adresinden 10 Ağustos 2021 tarihinde alınmıştır.
• OECD. (2020b). OECD stat. https://stats.oecd.org/ adresinden 8 Ağustos 2021 tarihinde alınmıştır.
• OECD. (2021). https://www.oecd.org/health/health-statistics.htm adresinden 20 Şubat 2022 tarihinde alınmıştır.
• Özgür, İ., Canser, B., Yılmaz, F. ve Cengiz, E. (2020). Sağlık düzeyi göstergeleri açısından OECD ülkelerinin sıralaması ve gelir-sağlık harcamaları etkisi. Sosyal Güvence, (17), 245-264.
• Özkan, A. (2013). Evaluation of healthcare waste treatment/disposal alternatives by using multi-criteria decision-making techniques. Waste Management and Research, 31(2), 141-149.
• Papanicolas, I., Kringos, D., Klazinga, N. S. ve Smith, P. C. (2013). Health system performance comparison: New directions in research and policy. Health Policy, 112(1-2), 1-3.
• Pekkaya, M. ve Dökmen, G. (2019). OECD ülkeleri kamu sağlık harcamalarının ÇKKV yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 15(4), 923-950.
• Perçin, S. ve Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik entropi ağırlık ve topsıs yöntemleri kullanılarak Türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 565-582.
• Raleigh, V. (2018). Stalling life expectancy in the UK. British Medical Journal, 362.
• Reibling, N., Ariaans, M. ve Wendt, C. (2019). Worlds of healthcare: A healthcare system typology of OECD countries. Health Policy, 123(7), 611-620.
• Reidpath, D. D. ve Allotey, P. (2003). Infant mortality rate as an ındicator of population health. Journal of Epidemiology and Community Health, 57(5), 344-346.
• Săraru, C. Ș. (2016). Selection of the optimum artificial lift method, on the basis of aras, copras and topsis models, Petroleum-Gas University of Ploiesti Bulletin, Technical Series, 68(2), 28-40.
• Sarıyıldız, A. Y., Paşaoğlu, M. T. ve Yılmaz, M. E. (2020). Türkiye, Çin, ABD, Fransa sağlık sistemleri ve covıd-19 politikaları. Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 10(2), 314-327.
• Savitha, K. ve Chandrasekar, C. (2011). Vertical handover decision schemes using SAW and WPM for network selection in heterogeneous wireless networks. Global Journal of Computer Science and Technology, 11(9), 19-24.
• Saygın, Z. Ö. ve Kundakcı, N. (2020a). Waspas ve Codas yöntemleri ile oecd ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından kıyaslamalı analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 23(1), 23-42.
• Saygın, Z. ve Kundakcı, N. (2020b). Sağlık göstergeleri açısından OECD ülkelerinin EDAS ve ARAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Alanya Akademik Bakış, 4(3), 911-938.
• Saygın, Z. Ö. (2019). OECD ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından bütünleşik çok kriterli karar verme yaklaşımı ile analizi [Yüksek Lisans Tezi]. Pamukkale Üniversitesi.
• Shannon, C. E. ve Weaver, W. (1947). The mathematical theory of communication. The University of Illinois Press.
• Sonğur, C. (2016). Sağlık göstergelerine göre ekonomik kalkınma ve işbirliği örgütü ülkelerinin kümeleme analizi.Sosyal Güvenlik Dergisi, 10(1), 197-224.
• Taghipour, S., Banjevic, D. ve Jardine, A. S. (2011). Prioritization of medical equipment for maintenance decisions.Journal of the Operational Research Society, 62(9), 1666-1687.
• The World Bank. (2020). World bank open data. https://data.worldbank.org/ adresinden 2 Ağustos 2021 tarihinde alınmıştır.
• Tunca, M. Z., Ömürbek, N., Cömert, H. G. ve Aksoy, E. (2016). OPEC ülkelerinin performanslarının çok kriterli karar verme yöntemlerinden entropi ve maut ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 7(14), 1-12.
• 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.
• U.S. Centers for Disease Control and Prevention. (2013). Community health assessment for population health ımprovement: resource of most frequently recommended health outcomes and determinants. Atlanta. GA: Office of surveillance, epidemiology, and laboratory services, https://stacks.cdc.gov/view/cdc/20707 adresinden 10 Ağustos 2021 tarihinde alınmıştır.
• Ulutürk, S. (2015). Sağlık ekonomisi, sağlık statüsü, sağlığın ölçülmesinde kullanılan ölçütler ve önemi: Türkiye örneği. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, (603), 47-63.
• Urfalıoğlu, F. ve Genç, T. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleri ile türkiye’nin ekonomik performansının Avrupa Birliği üye ülkeleri ile karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(2), 329-360.
• Uzoka, F. ve Barker, K. (2010). Expert systems and uncertainty in medical diagnosis: A proposal for fuzzy-anp hybridisation. International Journal of Medical Engineering and Informatics, 2(4), 329-342.
• Wang, T. C. ve Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
• WHO. (2003). Social determinants of health. M. Marmot ve R. Wilkinson (Ed.), Oup Oxford.
• WHO. (2018). 2018 global reference list of 100 core health indicators (plus health-related SDGs). https://score.tools.who.int/fileadmin/uploads/score/Documents/Enable_data_use_for_policy_and_action/100_Core_Health_Indicators_2018.pdf adresinden 7 Ağustos 2021 tarihinde alınmıştır.
• WHO. (2020). WHO remains firmly committed to the principles set out in the preamble to the constitution. https://www.who.int/about/governance/constitution adresinden 2 Ağustos 2021 tarihinde alınmıştır.
• Wollmann, D., Steiner, M., Vieira, G. ve Steiner, P. (2014). Details of the analytic hierarchy process technique for the evaluation of health insurance companies. Producao, 24(3), 583-593.
• Wu, Z., Sun, J., Liang, L. ve Zha, Y. (2011). Determination of Weights for ultimate cross efficiency using shannon entropy. Experts Systems with Applications, 38, 5162-5165.
• Yeh, C. H. (2003). The selection of multiattribute decision making methods for scholarship student selection. International Journal of Selection and Assessment, 11(4), 289-296.
• Yiğit, A. (2019). Performance analysis of OECD countries based on health outcomes and expenditure indicator. Journal of International Health Sciences and Management, 5(9), 114-123.
• Zavadskas, E. K. ve Turski, Z. (2010). A new additive ratio assessment (aras) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.
• Zhang, H., Gu, C., Gu, L. ve Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by topsıs & ınformation entropy a case in the yangtze river delta of China. Tourism Management, 32, 443-451.