Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

KELEŞ, NUH

doi:10.51290/dpusbe.1134082

Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

Nuh KELEŞ (Ticaret Bakanlığı, Ankara, Türkiye)

Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

0 0

Yıl: 2023 Cilt: Sayı: 75 Sayfa Aralığı: 120 - 141 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.51290/dpusbe.1134082 İndeks Tarihi: 07-06-2023

Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

Öz:

Sağlık hizmetlerinin gün geçtikçe önemi artmaktadır. Son yıllarda dünya genelinde yaşanan pandemi nedeniyle sağlık sektörünün gerekliliği ve erişilebilirliğinin önemi daha da çok anlaşılmıştır. Türkiye’nin 81 ilinde 1534 hastane, 251.182 yatak ve 171.229 hekimle hizmetler sunulmaktadır. Sağlığın hizmet özelliği olması nedeniyle sunulan hizmetler yıllara, alanlara, ülkelere, bölgelere ve hastanelere göre farklılaşmakta ve güncellenmektedir. Şehirlere göre ve hastanelere göre sunulan hizmetler değişiklik gösterebilmektedir. Bu çalışmada Türkiye’nin 81 ilinin sağlık hizmetleri açısından performansını değerlendirmek amaçlanmıştır. Sağlık hizmetleri konusunda uygun görülen 21 kriter ve 81 şehir alternatifi kullanılmıştır. Kriter ağırlıklarını belirlemek için klasik ve güncel yöntemlerden MEREC, LOPCOW, Standart Sapma, CRITIC ve Entropi yöntemleri kullanılmıştır. Kriter ağırlıkları farklı yöntemlere göre belirlenmiş ve bütünleştirilmiştir. Alternatifleri sıralamak için klasik ve güncel yöntemlerden COPRAS, EDAS, TOPSIS, MOORA, MOOSRA, CODAS, OCRA ve ROV yöntemleri kullanılmıştır. Farklı sıralama yöntemlerinin sonuçları uzlaşık çözüm için BORDA yöntemiyle bütünleştirilmiştir. Kriterlerin, alternatiflerin ve yöntemlerin çeşitliliği çalışmaya orijinallik katmaktadır. Bulgulara göre 21 kriter arasından nitelikli yatak oranı (%8,06) kriteri ilk sırada bulunmuş, ardından asistan hekim sayısı (%6,80) kriteri yer almıştır. Alternatiflerden İstanbul ilk sırada bulunurken, ardından Ankara ve İzmir sıralanmıştır. İlk 25 sıralama büyükşehirlerden oluşmuş, ancak bu sıralamada diğerlerinden öne geçen (büyükşehir olmayan) Isparta 15. sırada, Elâzığ 19. sırada bulunmuştur.

Anahtar Kelime: Sağlık Performansı MEREC LOPCOW COPRAS MOORA

Evaluation of Health Performance of 81 Provinces of Turkey with Current Decision-Making Methods

Öz:

The importance of health services is increasing day by day. Services are provided in 81 provinces of Turkey with 1534 hospitals, 251.182 beds, and 171.229 doctors. Since health is a service feature, the services offered differ and are updated according to years, areas, countries, regions and hospitals. This study aimed to evaluate the performance of 81 provinces of Turkey in terms of health services. In the study, 81 province alternatives and 21 criteria were used suitable for health services. Classical and current methods were used to determine the criteria weights, such as MEREC, LOPCOW, Standard Deviation, CRITIC, and Entropy methods. The criteria weights were determined and integrated according to different methods. COPRAS, EDAS, TOPSIS, MOORA, MOOSRA, CODAS, OCRA, and ROV methods were used, so as to rank the alternatives. The findings of different ranking methods were integrated with the BORDA method for a compromise solution. The plenty of criteria, alternatives, and methods add originality to the study. According to the findings, among the 21 criteria, the rate of qualified beds (8.06%) was ranked first, followed by the number of assistant doctors (6.80%). Among the alternatives, Istanbul is in the first place, followed by Ankara and Izmir. The first 25 rankings were composed of metropolitan cities, but in this ranking, which stands out from the others (non-metropolitan cities), Isparta was ranked 15th, and Elazig was ranked 19th.

Anahtar Kelime: Health Performance MEREC LOPCOW COPRAS MOORA

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Alao, M. A., Ayodele, T. R., Ogunjuyigbe, A. S. O., & Popoola, O. M. (2020). Multi-criteria decision based waste to energy technology selection using entropy-weighted TOPSIS technique: The case study of Lagos, Nigeria. Energy, 201, 117675.
Asante, D., He, Z., Adjei, N. O., & Asante, B. (2020). Exploring the barriers to renewable energy adoption utilising MULTIMOORA-EDAS method. Energy Policy, 142, 111479.
Balçık, P. Y. ve Konca, M. (2019). Malmquist indeks ile OECD ülkelerinin sağlık sistemleri performansının değerlendirilmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 666-682.
Braithwaite, J., Hibbert, P., Blakely, B., Plumb, J., Hannaford, N., Long, J. C., & Marks, D. (2017). Health system frameworks and performance indicators in eight countries: a comparative international analysis. SAGE Open Medicine, 5, 2050312116686516.
Brauers, W. K., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
Candan, G. (2020). Efficiency and performance analysis of economics research using hesitant fuzzy AHP and OCRA methods. Scientometrics, 124(3), 2645-2659.
Çağlar, A. ve Keten, N. D. (2019). İllerin sağlık endeksi: Bileşik endeks yaklaşımı ile bir deneme. Düzce Medical Journal, 21(1), 42-53.
Çarıkçı, O. ve Akbulut, F. (2019). Kıyaslama (benchmarking) yöntemi olarak Veri Zarflama Analizi (VZA) ile illerin sağlık performansının ölçülmesi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), 1-8.
Çınaroğlu, S. (2021). Türkiye’de iller düzeyinde sağlık personeli dağılımı ve daha etkin politika ihtiyacı. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 24(2), 235-254.
Daştan, İ. ve Çetinkaya, V. (2015). OECD ülkeleri ve Türkiye’nin sağlık sistemleri, sağlık harcamaları ve sağlık göstergeleri karşılaştırması. SGD-Sosyal Güvenlik Dergisi, 5(1), 104-134.
Demirci, Ş., Konca, M. ve İlgün, G. (2020). Sağlık finansmanının sağlık sistemleri performansına etkisi: Avrupa Birliği üyesi ve adayı ülkeler üzerinden bir değerlendirme. Sosyoekonomi, 28(43), 229-242.
Demircioğlu, M. ve Coşkun, İ. T. (2018). CRITIC-MOOSRA yöntemi ve UPS seçimi üzerine bir uygulama. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 183-195.
Ecer, F., & Pamucar, D. (2022). A novel LOPCOW-DOBI multi-criteria sustainability performance assessment methodology: An application in developing country banking sector. Omega, 102690.
Erdoğan, M. ve Yıldız, B. (2015). Sağlık işletmelerinde finansal oranlar aracılığıyla performans ölçümü: hastanelerde bir uygulama. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(9), 129-148.
Eren, H. ve Ömürbek, N. (2019). Türkiye’nin sağlık göstergeleri açısından kümelenmesi ve performans analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(29), 421-452.
Ersoy, N. (2021). Selecting the best normalization technique for ROV method: Towards a real life application. Gazi University Journal of Science, 34(2), 592-609.
Frogner, B. K., Frech, H. E., & Parente, S. T. (2015). Comparing efficiency of health systems across industrialized countries: a panel analysis. BMC Health Services Research, 15(1), 1- 12
Kalhor, R., Asefzadeh, S., & Ghamari, F. (2016). Ranking eastern mediterranean region countries (EMRO) based on the health ımpact ındicators using multi-criteria decision approach. Health-care, 7(18), 28.
Karabasevic, D., Zavadskas, E. K., Stanujkic, D., Popovic, G., & Brzakovic, M. (2018). An approach to personnel selection in the IT industry based on the EDAS method. Transformations in Business ve Economics, 17, 54-65.
Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.
Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2016). A new combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation ve Economic Cybernetics Studies ve Research, 50(3).
Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525.
Konca, M. ve Demirci, Ş. (2019). G20 ülkeleri ve Türkiye’nin sağlık sistemi performansı: Yıllara göre karşılaştırmalı bir analiz. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(4), 175-181.
Lu, Y. H., Yeh, C. C. & Liau, T. W. (2022). Exploring the key factors affecting the usage intention for cross-border e-commerce platforms based on DEMATEL and EDAS method. Electronic Commerce Research, 1-23.
Lukic, R. (2022). Analysis of productivity of distribution trade of selective countries of the European Union, Russia and Serbia based on the OCRA method. Revista de Management Comparat International, 23(1), 65-79.
Lorcu, F. ve Bolat, B. A. (2012). Comparison member and candidate countries to the European Union by means of main health indicators. China-USA Business Review, 11(4).
Madić, M., Marković, D., Petrović, G., & Radovanović, M. (2014, June). Application of COPRAS method for supplier selection. In The Fifth International Conference Transport and Logistics-TIL 2014, Proceedings (pp. 47-50).
Madić, M., Radovanović, M., & Manić, M. (2016). Application of the ROV method for the selection of cutting fluids. Decision Science Letters, 5(2), 245-254.
Maheshwari, N., Choudhary, J., Rath, A., Shinde, D., & Kalita, K. (2021). Finite element analysis and multi-criteria decision-making (MCDM)-based optimal design parameter selection of solid ventilated brake disc. Journal of The Institution of Engineers (India): Series C, 102(2), 349-359.
Öksüzkaya, M. ve Yaşar, Z. R. (2022). Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye’nin 2016–2020 yılları arası makroekonomik performansının ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırılması. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(1), 171-198.
Ömürbek, N., Altin, F. G., Şimşek, A., ve Eren, H. (2021). Entropi tabanlı veri zarflama analizi yöntemi ile Türkiye’deki illerin sağlık göstergeleri açısından etkinliğinin belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 12(29), 16-45.
Özbek, A. (2015). Efficiency analysis of foreign-capital banks in Turkey by OCRA and MOORA. Research Journal of Finance and Accounting, 6(13), 21-30.
Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., Altınata, A., & Ulutaş, A. (2021). Combining different MCDM methods with the Copeland method: An investigation on motorcycle selection. Journal of Process Management And New Technologies, 9(3-4), 13-27.
Panchagnula, K. K., Sharma, J. P., Kalita, K. & Chakraborty, S. (2022). CoCoSo method-based optimization of cryogenic drilling on multi-walled carbon nanotubes reinforced composites. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 1-19.
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.
Sağlık (2020). https://www.saglik.gov.tr/TR,89801/saglik-istatistikleri-yilligi-2020-yayinlanmistir.html. (Erişim: 02.06.2022).
Saygın, Z. Ö. ve Kundakcı, N. (2020). WASPAS ve CODAS yöntemleri ile OECD ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından kıyaslamalı analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 23(1), 23-42.
Seo, Y., & Takikawa, T. (2022, May). Regional variation in national healthcare expenditure and health system performance in central cities and Suburbs in Japan. Healthcare (Vol. 10, No. 6, p. 968). MDPI.
Shanmugasundar, G., Sapkota, G., Čep, R., & Kalita, K. (2022). Application of MEREC in Multi-Criteria Selection of Optimal Spray-Painting Robot. Processes, 10(6), 1172.
Stefko, R., Gavurova, B., & Kocisova, K. (2018). Healthcare efficiency assessment using DEA analysis in the Slovak Republic. Health Economics Review, 8(1), 1-12.
Stević, Ž., Tanackov, I., Vasiljević, M., & Vesković, S. (2016, September). Evaluation in logistics using combined AHP and EDAS method. In Proceedings of the XLIII International Symposium on Operational Research, Belgrade, Serbia (pp. 20-23).
Şantaş, F. ve Şantaş, G. (2018). Türkiye’nin, bölgelerin ve illerin sağlık değişkenleri açısından mevcut durumu ve sıralanması. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 2419-2432.
Shannon, C. E (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423.
Tchouaket, É. N., Lamarche, P. A., Goulet, L., & Contandriopoulos, A. P. (2012). Health care system performance of 27 OECD countries. The International Journal of Health Planning and Management, 27(2), 104-129.
Teja, K. B. R., & Gupta, N. (2019). Low-k polymer gate dielectric selection for organic thin-film transistors (OTFTs) using material selection methodologies. Journal of Computational Electronics, 18(3), 872-881.
Tekin, B. (2015). Temel sağlık göstergeleri açısından Türkiye’deki illerin gruplandırılması: bir kümeleme analizi uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 389-416.
Temür, Y. ve Bakırcı, F. (2008). Türkiye’de sağlık kurumlarının performans analizi: bir VZA uygulaması. Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3), 262.
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.
Üstün, Ç. ve Gültekin-Karakaş, D. (2021). Türkiye’nin sağlık göstergelerinin bölgesel ve uluslararası karşılaştırma perspektifinden değerlendirilmesi. Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(20. Bölge Bilimi ve Planlama Kongresi Özel Sayısı), 107-132.
Valipour, A., Yahaya, N., Md Noor, N., Antuchevičienė, J., & Tamošaitienė, J. (2017). Hybrid SWARA-COPRAS method for risk assessment in deep foundation excavation project: An Iranian case study. Journal of Civil Engineering and Management, 23(4), 524-532.
Wilkinson, J. R., Berghmans, L., Imbert, F., Ledésert, B., & Ochoa, A. (2009). Health indicators in the European regions: Expanding regional comparisons to the new countries of the European Union–ISARE III. Public Health, 123(7), 490-495.
Yakowitz, D. S., Lane, L. J., & Szidarovszky, F. (1993). Multi-attribute decision making: dominance with respect to an importance order of the attributes. Applied Mathematics and Computation, 54(2-3), 167-181.
Yazdani, M., Torkayesh, A. E., Santibanez-Gonzalez, E. D., & Otaghsara, S. K. (2020). Evaluation of renewable energy resources using integrated Shannon Entropy-EDAS model. Sustainable Operations and Computers, 1, 35-42.
Yılmaz, A., Beylik, U., Öner, N., ve Akca, N. (2015). Türkiye’de sağlık hizmeti faaliyetlerinin performansı üzerine bir değerlendirme: Şehirlerarası karşılaştırma. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 18(2), 205-218.
Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Peldschus, F., & Turskis, Z. (2007). Multi-attribute assessment of road design solutions by using the COPRAS method. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 2(4), 195-203.

APA	KELEŞ N (2023). Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. , 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
Chicago	KELEŞ NUH Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. (2023): 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
MLA	KELEŞ NUH Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. , 2023, ss.120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
AMA	KELEŞ N Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. . 2023; 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
Vancouver	KELEŞ N Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. . 2023; 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
IEEE	KELEŞ N "Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi." , ss.120 - 141, 2023. 10.51290/dpusbe.1134082
ISNAD	KELEŞ, NUH. "Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi". (2023), 120-141. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1134082

APA	KELEŞ N (2023). Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (75), 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
Chicago	KELEŞ NUH Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi , no.75 (2023): 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
MLA	KELEŞ NUH Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, vol., no.75, 2023, ss.120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
AMA	KELEŞ N Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2023; (75): 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
Vancouver	KELEŞ N Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2023; (75): 120 - 141. 10.51290/dpusbe.1134082
IEEE	KELEŞ N "Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi." Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, , ss.120 - 141, 2023. 10.51290/dpusbe.1134082
ISNAD	KELEŞ, NUH. "Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi". Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 75 (2023), 120-141. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1134082