Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorKoca, Mehmet
dc.contributor.authorDemir Uslu, Yeter
dc.date.accessioned2022-11-03T12:27:35Z
dc.date.available2022-11-03T12:27:35Z
dc.date.issued2022en_US
dc.identifier.citationKoca, M. ve Demir Uslu, Y. (2022). Sağlıkta verimlilik karne uygulamaları, hastanelerin etkinliğinin retrospektif olarak stokastik sınır yaklaşımı ile değerlendirilmesi: AI rol grubu hastaneler örneği. Türkiye Klinikleri Sağlık Bilimleri Dergisi, 7(1), 212-220. http://doi.org/10.5336/healthsci.2021-81180en_US
dc.identifier.issn2536-4391
dc.identifier.urihttp://doi.org/10.5336/healthsci.2021-81180
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12511/9917
dc.description.abstractAmaç: Sağlık Bakanlığı (SB) AI rol grubu hastanelerin etkinliğinin belirlenmesi ve hastanelerin etkinliğinin verimlilik karne uygulamaları başlangıcından itibaren nasıl değiştiğini belirlemek amacı ile yapılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Stokastik Sınır Analizi (SSA), karar verme birimlerinin etkinliklerini ölçek için kullanılan parametrik bir yöntem olup; etkinsizliğin rassal hatadan mı yoksa etkinsizlikten mi kaynaklandığını ayırt edebilmesi nedeniyle son yıllarda yapılan çalışmalarda daha fazla kullanılmaya başlanmıştır. Bu nedenle, SB’ye bağlı 48 AI rol grubunda bulunan genel hastanelerin 2012 ve 2018 yılları arasındaki (7 yıllık panel veri) verileri belirlenen girdi ve çıktıları SSA yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Bulgular: Çalışmada, öncelikle SSA modeli klasik regresyon modeline karşı test edilmiş ve daha sonra SSA yönteminde uygun modelin belirlenmesi için Battese ve Coelli (1992) modeline getirilen 0 kısıtının ve 0 kısıtının geçerliliği test edilmiştir. Test sonucunda  parametresi 0,0086 (p=0,307) ve  parametresi 0,2885 (p=0,156) olarak bulunmuştur. Her 2 parametrede %5 seviyesinde pozitif ve anlamsız bulunmuştur. Yapılan testler sonucunda klasik SSA modelleri arasında, Translog Üretim Fonksiyonu formunda oluşturulan Battese ve Coelli (1995) modelinin, eldeki veri setine en uygun model olduğu tespit edilmiştir. Analiz sonucunda hastanelerin etkinliği Model 1’de 0,25-0,93 arasında; Model 2’de 0,76-0,97 arasında olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Üretim sınırından sapmalar incelendiğinde, Model 1’de yaklaşık %29, Model 2’de %17’lik kısmın teknik etkinsizlikten kaynaklandığından bu alanda düzenleme yapılarak hastanelerin etkinliğinin artırılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.en_US
dc.description.abstractObjective: The purpose of determining the efficiency of the AI role group hospitals of the Ministry of Health and determining how the efficiency of the hospitals have changed since the beginning of the efficiency report card applications was made. Material and Methods: Stochastic Frontier Analysis (SFA) is a parametric method used to scale the effectiveness of decision-making units; Due to the fact that it can distinguish whether ineffectiveness is caused by random error or inefficiency, it has been used more in recent years. For this reason, the inputs and outputs of the general hospitals in 48 AI role groups affiliated to the Ministry of Health between 2012 and 2018 (7-year panel data) were calculated using the SFA method. Results: In the study, the SFA model was first tested against the classical regression model and then the validity of the 0 constraint and the 0 constraint introduced to the Battese and Coelli (1992) model in order to determine the appropriate model in the SFA method. As a result of the test, the  parameter was found to be 0.0086 (p=0.307) and the  parameter as 0.2885 (p=0.156). Both parameters were found to be positive and insignificant at the 5% level. As a result of the tests, it was determined that Battese and Coelli (1995) model created in the form of Translog Generation Function among classical SFA models is the most suitable model for the data set. As a result of the analysis, the efficiency of hospitals is between 0.25 and 0.93 in Model 1; it has been found to be between 0.76 and 0.97 in Model 2. Conclusion: When the deviations from the production limit are examined, it is concluded that the efficiency of hospitals can be increased by making arrangements in this area, since approximately 29% in Model 1 and 17% in Model 2 are caused by technical inefficiency.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherTürkiye Klinikleri Yayınevien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAI Rol Grubu Hastaneleren_US
dc.subjectHastanelerin Etkinliğien_US
dc.subjectStokastik Sınır Analizien_US
dc.subjectAI Role Group Hospitalsen_US
dc.subjectEfficiency of Hospitalsen_US
dc.subjectStochastic Frontier Analysisen_US
dc.titleSağlıkta verimlilik karne uygulamaları, hastanelerin etkinliğinin retrospektif olarak stokastik sınır yaklaşımı ile değerlendirilmesi: AI rol grubu hastaneler örneğien_US
dc.title.alternativeHealth efficiency scorecard applications, retrospective evaluation of hospitals efficiency with stochastic boundary approach: The case of ai role group hospitalsen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.ispartofTürkiye Klinikleri Sağlık Bilimleri Dergisien_US
dc.departmentİstanbul Medipol Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Fakültesi, Sağlık Yönetimi Bölümüen_US
dc.authorid0000-0002-9505-6677en_US
dc.authorid0000-0002-8529-6466en_US
dc.identifier.volume7en_US
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage212en_US
dc.identifier.endpage220en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.doi10.5336/healthsci.2021-81180en_US
dc.institutionauthorKoca, Mehmet
dc.institutionauthorDemir Uslu, Yeter
dc.identifier.trdizinid537043en_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster

info:eu-repo/semantics/openAccess
Aksi belirtilmediği sürece bu öğenin lisansı: info:eu-repo/semantics/openAccess