Geri Dön

OECD ülkelerinin sağlık sistemlerinin kümeleme analizi ile sınıflandırılması ve verimliliklerinin değerlendirilmesi

Classifying health systems of OECD countries using clustering analysis and assesment of the efficiency

  1. Tez No: 473728
  2. Yazar: SİNEM MUT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ ERKAN AKYÜREK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, Health Care Management
  6. Anahtar Kelimeler: Kümeleme Analizi, OECD, Sağlık Göstergeleri, Veri Zarflama Analizi, Verimlilik, OECD ülkeleri, Sağlık, Sağlık sistemleri, Clustering Analysis, OECD, Health Indicators, Data Envelopment Analysis, Efficiency, Cluster analysis, OECD countries, Health, Health indicators, Health systems, Productivity
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın amacı, OECD'ye üye 35 ülkenin sağlık sistemleri verimliliklerinin belirlenen sağlık göstergelerine göre Veri Zarflama Analizi yöntemi ile değerlendirilmesidir. Ülkelerin verimliliklerinin değerlendirilmesinde hekim sayısı (1 000 kişiye düşen), hasta yatağı sayısı (1 000 kişiye düşen), GSYİH'den sağlığa harcamalarına ayrılan pay (%), kızamık aşısı olan çocukların yüzdesi (%) ve günlük sigara içen 15 yaş üstü erişkinlerin yüzdesi (%) girdi değişkeni olarak; doğumda beklenen yaşam süresi (yıl) ve bebek ölüm hızı (1 000 canlı doğumda) ise çıktı değişkeni olarak kullanılmıştır. Araştırmanın evrenini OECD üyesi 35 ülke oluşturmaktadır. Araştırmanın ilk aşamasında, ülkelerin sağlık sistemleri verimlilikleri Veri Zarflama Analizi yöntemi ile değerlendirilmiştir. İkinci aşamada, ülkeler arasındaki girdi ve çıktı miktarları göz önünde bulundurularak homojenliğin arttırılması için ülkeler Kümeleme Analizi yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Kümeleme Analizi yöntemiyle Türkiye'nin hangi OECD ülkeleri ile benzerlik gösterdiği belirlenmiş ve sağlık göstergelerine göre kümeler arasındaki farklılıklar değerlendirilmiştir. Üçüncü aşamada, Türkiye'nin dahil olduğu kümedeki ülkelerin sağlık sistemlerinin göreli verimlilikleri tekrar Veri Zarflama Analizi yöntemi ile değerlendirilmiştir. Kümeye ait ülkelerin genel teknik verimlilik (CCR), saf teknik verimlilik (BCC) ve ölçek verimlilik skorları hesaplanmıştır. OECD üyesi 35 ülkenin sağlık sistemleri verimliliğinin değerlendirilmesi sonucunda hem yüksek sağlık sonuçlarına sahip hemde düşük sağlık sonuçlarına sahip ülkeler verimli bulunmuştur. Düşük sağlık sonuçlarına sahip ülkelerin yüksek sağlık sonuçlarına sahip ülkelere referans olması doğru ve güvenilir bir sonuç olarak bulunulmamış ve bu durumun aşılması için benzer girdi ve/veya çıktı seviyelerine sahip ülke kümelerinin kendi içlerinde değerlendirilmesi uygun görülmüştür. Birbirine benzer sağlık girdi ve çıktı değişkenlerine sahip ülkelerin sınıflandırılması ve böylelikle homojenliğin arttırılması için Kümeleme Analizi uygulanmıştır. Kümeleme Analizi sonucunda ülkelerin iki farklı kümeye ayrıldığı görülmüştür. Türkiye, Şili, Meksika, Çek Cumhuriyeti, Estonya, Macaristan, Letonya, Polonya ve Slovakya ile ikinci kümede yer almıştır. Birinci ve ikinci kümeler arasında GSYİH'den sağlığa ayrılan pay, günlük sigara içen 15 yaş üstü erişkinlerin yüzdesi, doğumda beklenen yaşam süresi (yıl) ve bebek ölüm hızı değişkenlerine göre anlamlı farklılıklar olduğu tespit edilmiştir. Türkiye'nin dahil olduğu küme ülkelerinin verimliliğinin tekrar değerlendirilmesi sonucunda Estonya, Meksika, Şili ve Türkiye'nin genel teknik verimli olduğu görülmüştür. Bu ülkelerin verimlik sınırında yer aldıkları fakat sağlık sonuçlarının OECD ortalamasının altında olduğu görülmektedir. Estonya, Meksika, Şili ve Türkiye'nin mevcut verimlilik düzeylerini koruyarak, sağlık sonuçlarını iyileştirmeye yönelik politikalar geliştirmesi önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to evaluate the efficiency of the health systems of 35 OECD member countries using Data Envelopment Analysis method according to health indicators. In the assesment of the efficiency of the countries, the number of physicians (per 1 000 population), the number of patient beds (per 1 000 population), health expenditure as a share of GDP (%), the percentage of children with measles vaccination (%) and percentage of adults over the age of 15 who smoke daily were used as input variables and life expectancy at birth and infant mortality rate were used as output. The population of the study was composed of 35 OECD countries. In the first step of the study, the efficiency of countries' health systems were evaluated using the Data Envelopment Analysis method. In the second step, countries were classified by the Clustering Analysis method in order to increase the homogeneity considering the input and output amounts between the countries. By means of the Cluster Analysis, it was determined which OECD countries are similar to Turkey and the differences between the groups according to health indicators were evaluated. In the third step, the relative efficiencies of the countries' health systems in which Turkey is included are again evaluated using the Data Envelopment Analysis method. The countries' global technical efficiency (CCR), pure technical efficiency (BCC) and scale efficiency scores were calculated. As a result of evaluating the efficiency of 35 OECD member countries, countries with both high health outcomes and low health outcomes were found to be efficient. The fact that countries with low health outcomes are references to other countries had not been a reliable and accurate result. In order to overcome this situation it had been deemed appropriate to evaluate the country clusters with similar input and/or output levels within themselves. Clustering Analysis was applied to classify countries with similar health input and output variables and thus to increase homogeneity. As a result of the Clustering Analysis, countries were divided into two different clusters. Turkey joined in the second cluster with Chile, Mexico, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Poland and Slovakia. There was a significant difference between the first and second groups in terms of the health expenditure as a share of GDP (%), the percentage of adults over 15 years of age who smoked daily, life expectancy at birth and infant mortality rate. Estonia, Mexico, Chile and Turkey have been found to be global technical efficient (CCR) as a result of re-evaluation of the efficiency of the cluster countries in which Turkey is included. Although these countries are on the efficiency frontier, the health outcomes are below the OECD average. Estonia, Mexico, Chile and Turkey are recommended to develop policies to improve health outcomes while maintaining their current efficiency levels.

Benzer Tezler

  1. OECD ülkelerinin sağlık sistemlerinin karşılaştırılması

    A comparative analysis of health systems of the OECD member countries

    UNURBAYAR LKHAGVAA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Sağlık Kurumları YönetimiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER YARDAN

  2. OECD ülkelerinin sağlık sistemlerine ilişkin etkinlik analizleri

    Efficiency analysis on health systems of OECD countries

    EDA KOÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAZIL GÖKGÖZ

  3. Sağlık Hukuku yaklaşımıyla OECD ülkelerinin Türkiye ile sağlık sisteminin karşılaştırılması

    Approach to Health Law Turkey health systems compare with the OECD countries

    ALİCAN ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Hukukİstanbul Medipol Üniversitesi

    Sağlık Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYDAR SUR

  4. Health system performance in OECD countries: Data envelopment analysis

    OECD ülkeri sağlık sistemleri performansı: Veri zarflama analizi

    ELİF GÖKSU ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZAFER ÇALIŞKAN

  5. Sağlık finansman modeli önerisi; Gelişmekte olan piyasalar örneği

    Health financing model proposal; The case of emerging markets

    SEDA KARAGÖZ ZEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeTrakya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN DEMİREL