.: ORİJİNAL ARAŞTIRMA
Kaynak Tabanlı Performans Değerlendirme: Entropi Tabanlı OCRA Yöntemiyle Sağlık Hizmetlerine Yönelik Tanımlayıcı Bir Araştırma
Resource Based Performance Assessment: A Descriptive Research on Health Services with Entropy Based OCRA Method
Turkiye Klinikleri J Health Sci. 2022;7(4):1187-208
doi: 10.5336/healthsci.2022-91758
Makale Dili: TR
Tam Metin
ÖZET
Amaç: Araştırmanın amacı, Türkiye'deki illerin 5 yıllık periyotta sağlık hizmetleri altyapısı ve sağlıkta insan kaynağı açısından değerlendirilmesidir. Gereç ve Yöntemler: Araştırma kapsamında çok kriterli karar verme yöntemlerinden Entropi ve Operasyonel Rekabet Değerlendirmesi [Operational Competitiveness Rating (OCRA)] bütünleşik olarak kullanılmıştır. Analiz kapsamında 81 il alternatif olarak ele alınmıştır. Yapılan literatür araştırması sonucunda, illerin sağlık hizmetleri altyapısı ve sağlıkta insan kaynağı açısından değerlendirilmesi için belirleyici olduğu görülen 11 sağlık göstergesi değerlendirme kriteri olarak belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan 2015-2019 yıllarına ait verilerin tamamına Sağlık Bakanlığı Sağlık İstatistikleri Yıllıklarından erişilmiştir. Verilerin analizinde Microsoft Excel programı kullanılmıştır. Bulgular: Entropi yöntemi bulguları analizin gerçekleştirildiği tüm yıllarda en önemli kriterin 112 ambulans başına düşen nüfus olduğunu göstermektedir. OCRA yöntemi sonucunda; analizin gerçekleştirildiği tüm yıllarda Tunceli ilk sırada; İstanbul ise son sırada yer almıştır. Bolu ve Isparta tüm yıllarda üst sıralarda yer alan diğer illerdir. Bulgular literatürde farklı yöntemler kullanılarak gerçekleştirilen araştırmaların bulguları ile paralellik göstermektedir. Sonuç: Araştırmanın sonucunda, nüfus yoğunluğu fazla olan büyükşehirlerin sağlıkta altyapı ve insan kaynağı bakımından en alt sıralarda yer aldığı görülmüştür. Bu illerde sağlık hizmeti kullanıcıları sayısının fazlalığı, sağlık altyapısı ve insan kaynağı yetersizliğine neden olabilmektedir. İllerin nüfuslarına ve ihtiyaçlarına göre insan kaynakları ve sağlık altyapısının daha dengeli olarak yeniden dağılımını sağlayacak politikalar üzerine çalışılmasının faydalı olacağı düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Sağlık hizmetleri; sağlık hizmetleri dağılımı; karar verme; Entropi; OCRA
Amaç: Araştırmanın amacı, Türkiye'deki illerin 5 yıllık periyotta sağlık hizmetleri altyapısı ve sağlıkta insan kaynağı açısından değerlendirilmesidir. Gereç ve Yöntemler: Araştırma kapsamında çok kriterli karar verme yöntemlerinden Entropi ve Operasyonel Rekabet Değerlendirmesi [Operational Competitiveness Rating (OCRA)] bütünleşik olarak kullanılmıştır. Analiz kapsamında 81 il alternatif olarak ele alınmıştır. Yapılan literatür araştırması sonucunda, illerin sağlık hizmetleri altyapısı ve sağlıkta insan kaynağı açısından değerlendirilmesi için belirleyici olduğu görülen 11 sağlık göstergesi değerlendirme kriteri olarak belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan 2015-2019 yıllarına ait verilerin tamamına Sağlık Bakanlığı Sağlık İstatistikleri Yıllıklarından erişilmiştir. Verilerin analizinde Microsoft Excel programı kullanılmıştır. Bulgular: Entropi yöntemi bulguları analizin gerçekleştirildiği tüm yıllarda en önemli kriterin 112 ambulans başına düşen nüfus olduğunu göstermektedir. OCRA yöntemi sonucunda; analizin gerçekleştirildiği tüm yıllarda Tunceli ilk sırada; İstanbul ise son sırada yer almıştır. Bolu ve Isparta tüm yıllarda üst sıralarda yer alan diğer illerdir. Bulgular literatürde farklı yöntemler kullanılarak gerçekleştirilen araştırmaların bulguları ile paralellik göstermektedir. Sonuç: Araştırmanın sonucunda, nüfus yoğunluğu fazla olan büyükşehirlerin sağlıkta altyapı ve insan kaynağı bakımından en alt sıralarda yer aldığı görülmüştür. Bu illerde sağlık hizmeti kullanıcıları sayısının fazlalığı, sağlık altyapısı ve insan kaynağı yetersizliğine neden olabilmektedir. İllerin nüfuslarına ve ihtiyaçlarına göre insan kaynakları ve sağlık altyapısının daha dengeli olarak yeniden dağılımını sağlayacak politikalar üzerine çalışılmasının faydalı olacağı düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Sağlık hizmetleri; sağlık hizmetleri dağılımı; karar verme; Entropi; OCRA
ABSTRACT
Objective: The aim of the research is to evaluate the provinces in Türkiye in terms of health services infrastructure and human resources over a 5-year period. Material and Methods: Entropy and Operational Competitiveness Rating (OCRA), which are the multi-criteria decision-making methods, were used in an integrated manner within the scope of the research. Within the analysis, 81 provinces were considered as alternatives. According to the literature, 11 health indicators, which are seen to be decisive for the evaluation of provinces in terms of health services infrastructure and human resources, have been determined as evaluation criteria. The data for the years 2015-2019 used in the study can be accessed from Health Statistics Annuals of the Ministry of Health. In the analysis of the data, Microsoft Excel was used. Results: The entropy method findings show that the most important criterion in all years of performing analysis is the population per 112 ambulances. As a result of the OCRA; Tunceli ranked first in all the years; İstanbul, on the other hand, took the last place. Bolu and Isparta are the other provinces that rank high in all years. The findings are parallel with the literature. Conclusion: According to the results, metropolitans with a high population are in the lowest ranks in terms of infrastructure and human resources. The high number of users in these provinces may cause inadequacy of health infrastructure and human resources. It is thought that it will be beneficial to work on policies that will ensure a more balanced redistribution of human resources and infrastructure according to the populations and needs of the provinces.
Keywords: Health services; health care rationing; decision making; Entropy; OCRA
Objective: The aim of the research is to evaluate the provinces in Türkiye in terms of health services infrastructure and human resources over a 5-year period. Material and Methods: Entropy and Operational Competitiveness Rating (OCRA), which are the multi-criteria decision-making methods, were used in an integrated manner within the scope of the research. Within the analysis, 81 provinces were considered as alternatives. According to the literature, 11 health indicators, which are seen to be decisive for the evaluation of provinces in terms of health services infrastructure and human resources, have been determined as evaluation criteria. The data for the years 2015-2019 used in the study can be accessed from Health Statistics Annuals of the Ministry of Health. In the analysis of the data, Microsoft Excel was used. Results: The entropy method findings show that the most important criterion in all years of performing analysis is the population per 112 ambulances. As a result of the OCRA; Tunceli ranked first in all the years; İstanbul, on the other hand, took the last place. Bolu and Isparta are the other provinces that rank high in all years. The findings are parallel with the literature. Conclusion: According to the results, metropolitans with a high population are in the lowest ranks in terms of infrastructure and human resources. The high number of users in these provinces may cause inadequacy of health infrastructure and human resources. It is thought that it will be beneficial to work on policies that will ensure a more balanced redistribution of human resources and infrastructure according to the populations and needs of the provinces.
Keywords: Health services; health care rationing; decision making; Entropy; OCRA
REFERANSLAR:
- Kokarevica A, Villerusa A, Behmane D, Berkis U, Cauce V. Latvian health care competitiveness in relation to its infrastructure and available resources. In: Vilka L, ed. 6th International Interdisciplinary Scientific Conference "Society Health Welfare": Living in the World of Diversity: Social Transformations. Innovations. Solutions; 2016 Nov 23-25; Riga, Latvia; 2016. p.54. [Link]
- World Health Organization. Health System Metrics. Report of a Technical Meeting; 2006 Sep 28-29; Glion, Switzerland; 2006. [Link]
- Schatz BR, Berlin RB. Healthcare Infrastructure: Health Systems For Individuals and Populations. 1st ed. London: Springer-Verlag London Limited; 2011. [Crossref]
- Blankart CR. Does healthcare infrastructure have an impact on delay in diagnosis and survival? Health Policy. 2012;105(2-3):128-37. [Crossref] [PubMed]
- Jimenez E. Human and physical infrastructure: public investment and pricing policies in developing countries. In: Behrman J, Srinivasan TN, eds. Handbook of Development Economics. 1st ed. North Holland: Elsevier; 1995. p.2773-843. [Crossref]
- Bayer S, Köberle-Gaiser M, Barlow J. Planning for adaptability in healthcare infrastructure. Proceedings of the 25th International System Dynamics. 2007:1-11. [Link]
- Neumann AK, Wurapa FK, Lourie IM, Ofosu-Amaah S. Strategies for strengthening health services infrastructure: a case study in Ghana. Soc Sci Med (1967). 1979;13C(2):129-35. [Crossref] [PubMed]
- Wilson R, Chua J, Pryymachenko Y, Pathak A, Sharma S, Abbott JH. Prioritizing healthcare interventions: a comparison of multicriteria decision analysis and cost-effectiveness analysis. Value Health. 2022;25(2):268-75. [Crossref] [PubMed]
- Şantaş F, Şantaş G. Türkiye'nin, bölgelerin ve illerin sağlık değişkenleri açısından mevcut durumu ve sıralanması [The current situation and ranking of Turkey, regions and provinces in terms of health variables]. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2018;11(3):2419-32. [Crossref]
- Zhang H, Gu CL, Gu LW, Zhang Y. The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & Information Entropy-a case in the Yangtze River Delta of China. Tourism Management. 2011;32(2):443-51. [Crossref]
- Uludağ AS, Doğan H. Üretim Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Literatür, Teori ve Uygulama. 1. Baskı. Ankara: Nobel Yayıncılık; 2021.
- Özgüner Z. Dış kaynak kullanımı kapsamında entegre Entropi-TOPSIS yöntemleri ile tedarikçi seçimi probleminin çözümlenmesi [Solving the problem of supplier selection with integrated entropy-TOPSIS methods within the scope of outsourcing]. İşletme Araştırmaları Dergisi. 2020;12(2):1109-20. [Crossref]
- Pekkaya M, Dökmen G. OECD ülkeleri kamu sağlık harcamalarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile performans değerlendirmesi [OECD countries public healthcare expenditure performance evaluation via multi-criteria decision-making methods]. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi. 2019;15(4):923-50. [Crossref]
- Orakçı E, Özdemir A. Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi [Determination human development levels of Turkey and EU countries with compensatory multi criteria decision making methods]. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2017;19(1):61-74. [Link]
- Hsu PF, Hsu MG. Optimizing the information outsourcing practices of primary care medical organizations using entropy and TOPSIS. Quality & Quantity. 2008;42(2):181-201. [Crossref]
- Parkan C, Wu ML. Measurement of the performance of an investment bank using the operational competitiveness rating procedure. Omega. 1999;27(2):201-17. [Crossref]
- Chatterjee P, Chakraborty S. Material selection using preferential ranking methods. Materials & Design. 2012;35:384-93. [Crossref]
- Demirci A, Arıkan ÖU. COVID-19 döneminde ilaç deposu yeri seçimi: Mersin örneği [Selecting the location of the warehouse during COVID-19 period: case of Mersin province]. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2021;7(1):5-27. [Crossref]
- Çanakçıoğlu M, Küçükönder H. Borsa İstanbul'daki çimento işletmelerinin etkinlik ve performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile analizi [An analysis of the performance and efficiency of cement companies listed in Borsa İstanbul by multi-criteria decision-making methods]. Muhasebe ve Denetime Bakış. 2020;20(61):165-92. [Link]
- Candan G. Efficiency and performance analysis of economics research using hesitant fuzzy AHP and OCRA methods. Scientometrics. 2020;124(3):2645-59. [Crossref]
- Madic M, Antucheviciene J, Radovanovic M, Petkovic D. Determination of manufacturing process conditions by using MCDM methods: Application in laser cutting. Engineering Economics. 2016;27(2):144-50. [Crossref]
- Bora Başara B, Güler C, Soytutan Çağlar İ, Aygün A, Özdemir TA. Sağlik İstatistikleri Yıllıkları. Ankara. [Link]
- Parkan C. Operational competitiveness ratings of production units. Managerial and Decision Economics. 1994;15(3):201-21. [Crossref]
- Stanujkic D, Zavadskas EK, Liu S, Karabasevic D, Popovic G. Improved OCRA method based on the use of interval grey numbers. Journal of Grey System. 2017;29(4):49-60. [Link]
- Madić M, Petkovic D, Radovanovic M. Selection of non-conventional machining processes using the OCRA method. Serbian Journal of Management. 2015;10(1):61-73. [Link]
- Bağcı H, Atasever M. Türkiye Sağlık Sistemi. 1. Baskı. Ankara: Akademisyen Kitabevi; 2020.
- Suwento R. Hearing health infrastructure in Indonesia. In: Suzuki JI, Kobayashi T, Koga K, eds. Hearing Impairment: An Invisible Disability How You Can Live with a Hearing Impairment. 1st ed. Tokyo: Springer; 2004. p.45-8. [Crossref]
- T.C Kalkınma Bakanlığı, Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü. İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması (SEGE-2011). Ankara: Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü; 2013. [Link]
- Karaer M, Tatlıdil H. Türkiye'deki 81 ilin bazı sağlık göstergeleri ile temel bileşenler analizi ve gri ilişkisel analiz açısından değerlendirilmesi [Evaluation of some health indicators of 81 provinces in Turkey in terms of principal component analysis and grey relational analysis]. Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi. 2019;8(1):44-54. [Link]
- Alkan F, Erdem R. Türkiye'de yurt içi sağlık personeli hareketliliğinin değerlendirilmesine yönelik bir çalışma [Evaluation of domestic health personnel mobility in Turkey]. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi. 2019;22(3):515-42. [Link]
- Gözlü M, Tatlıdil H. Türkiye'deki 81 ilin kamu tarafından sunulan sağlık hizmetlerine erişim durumları [Access situation of the 81 provinces in Turkey to health services provided by public]. SGD-Sosyal Güvenlik Dergisi. 2015;5(2):145-65. [Link]
- Dussault G, Dubois CA. Human resources for health policies: a critical component in health policies. Hum Resour Health. 2003;1(1):1. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- İslamoğlu E, Yıldırımalp S, Benli A. Türkiye'de tersine göç ve tersine göçü teşvik eden uygulamalar: İstanbul ili örneği [Reverse migration and applications of reverse migration incentives: the case of Istanbul province]. Sakarya İktisat Dergisi. 2014;3(1):68-93. [Link]
.: İşlem Listesi