Kamu hastanelerindeki TİG (teşhisle ilişkili gruplar) verilerinin sağlık analitiği yaklaşımı ile incelenmesi
Analysing DRG (diagnosis - related group) data in training hospitals with health analytical approach
- Tez No: 391411
- Danışmanlar: PROF. DR. EYÜP ÇETİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, İşletme, Hastaneler, Health Care Management, Business Administration, Hospitals
- Anahtar Kelimeler: Analitik analiz, Devlet hastaneleri, Finansman, Hastaneler, Lojistik regresyon analizi, Sağlık hizmetleri, Sağlık sistemleri, Teşhis ilişkili gruplar, Veri madenciliği, Analytical analysis, State hospitals, Financing, Hospitals, Logistic regression analysis, Health services, Health systems, Diagnosis-related groups, Data mining
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık hizmetlerindeki büyük veri analitiği ve uygulamaları sağlık hizmetlerinin kalitesini arttırmak aynı zamanda maliyetleri azaltmak için kullanılmaktadır. Veri madenciliği teknikleri ile büyük veri tabanlarından yararlı bilgiler elde edilir. Bu çalışmanın amacı, bu veri madenciliği tekniklerini bir yıllık Teşhis İlişkili Gruplar (TİG) verilerine uygulayarak sağlık politikası oluşturan karar vericilere destek olmaktır. Öncelikle kümeleme teknikleri ile oluşan TİG'ler profil bilgisine göre kümelere ayrılmıştır. Ardından, hastanede aşırı yatış süresine (AYS) etki eden değişkenler lojistik regresyon ve karar ağacı uygulayarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Son olarak ise oluşan diabet hasta TİG'leri birliktelik analizi kullanılarak sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Big data analytics and applications in healthcare are utilized to improve quality of care and also reduce costs. Data Mining is a technique, which enables valuable information in the large databases. The purpose of this study is to conduct data mining techniques to Diagnosis-Related Groups warehouse to support health politicians. Firstly, DRG's are segmented based on their demographic characteristics, by means of clustering analysis. Secondly, It is used to Logistic Regression and Classification and Regression Trees to study variables associated with high length of stay outliers. Finally, diabete DRG's are determined by using Association Rules and, the application results are presented within this order.
Benzer Tezler
- Eurodrg ve dünyadaki diğer tig uygulamaları ışığında Türkiye'deki tig uygulamaları ve tig üzerinde sağlık yöneticilerinin görüşlerinin incelenmesi
The evaluation of Turkey's drg application among other applications and from the point of local healthcare managers
KÜBRA AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul Medipol ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER KÖSE
- TİG bağıl değerlerinin Türk Tabipler Birliği asgari ücret tarifesi fiyatları ile korelasyon analizi
The correlaton analysys of relative values of DRGS and the health service tarrifs in private health insurance system in Turkey
GİZEM GENÇYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul Medipol ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KÖSE
- Teşhis ilişkili gruplara dayalı geri ödeme sistemi ve vaka bazlı bir simülasyon
The reimbursement system based on the diagnosis related groups and a case-based simulation
FARUK ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
HastanelerAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYHAN ÇİL KOÇYİĞİT
- Türkiye'deki tig uygulamasında kullanılan bağıl değerlerin türkiye'deki sağlık ücret tarifeleri ile ilişkisinin analizi
The correlaton analysys of relative values of drgs and the national public health service tarrifs in Turkey
BEYTİYE ÖZGE ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul Medipol ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KÖSE
- Hekimlerin proleterleşme algılarının değerlendirilmesi
An evaluation of physicians' perceptions of proletarianization
KADER GERÇEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Sağlık YönetimiSüleyman Demirel ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN ERDEM