Covıd-19 ile mücadelede ülkelerin etkinliğinin veri zarflama analizi ve makine öğrenmesi ile değerlendirilmesi
Assessing countries' efficiency in fight against Covid-19 by data envelopment analysis and machine learning
Yazar: FARUK YILMAZ
Danışman: PROF. DR. İLHAN KEREM ŞENEL
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Halk Sağlığı = Public Health ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; Sağlık Yönetimi = Healthcare Management
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; COVID 19 aşıları = COVID 19  vaccines ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Teknik etkinlik = Technical efficiency ; Yönetsel etkinlik = Managerial effectiveness

Özet:
COVID-19 pandemisi ile mücadelede ülkeler sağlık sistemlerinin hem bulaşıcılıkla mücadele hem de tedavi etkinliğini sağlayarak pandeminin morbidite ve mortalite etkisini önlemeye ve sınırlamaya çalışmıştır. Ülkelerin mevcut kaynakları ve farklı müdahale bileşenleri ile gösterdiği faaliyetlerdeki etkinlik düzeyleri çeşitli faktörlerin etkisiyle farklılık göstermiştir. Bu araştırmada kaynak bileşenleri açısından farklı hazırlık ve gelişmişlik düzeyindeki ülkelerin belirlenmesi, bu ülkelerin bulaşıcılıkla mücadele ve tedavi etkinlik düzeylerinin ölçülmesi ve etkinlik durumunu açıklayan faktörlerin ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Bu kapsamda ilk aşamada k-ortalamalar algoritması ile ülkelerin kümelendiği, ikinci aşamada Veri Zarflama Analizi ile ülkelerin bulaşıcılıkla mücadele ve tedavi etkinlik düzeylerinin belirlendiği ve son aşamada ise CART ve rastgele orman algoritmaları ile etkinlik sınıfını açıklayan değişkenlerin belirlendiği üç aşamalı bir yaklaşım kullanılmıştır. Araştırmada ilk aşamada insani gelişme endeksi, istatiksel performans endeksi ve küresel sağlık güvenliği endeksi göstergeleri ile yapılan analiz sonucunda ülkeler iki kümeye bölünmüştür. İkinci aşamada yapılan bulaşıcılıkla mücadele etkinliği analizinde ilaç dışı müdahalelerin göstergesi olan sıkılık endeksi ve ilaç müdahalelerinin göstergesi olan tam aşılanan kişi yüzdesinin girdi değişkeni, milyon kişi başına vaka sayısı ise çıktı değişkeni olarak kullanılmıştır. Tedavi etkinliği analizinde ise kişi başına sağlık harcaması, hastane yatağı sayısı ve sağlık çalışanı sayısı girdi değişkeni, vaka ölüm hızı ise çıktı değişkeni olarak yer almıştır. Üçüncü aşamada her iki kümenin etkinlik sınıflarını açıklamak üzere yapılan analizler sonucunda bulaşıcılıkla mücadele etkinliğini birinci kümede kişi başına sağlık harcaması, kentsel nüfus yüzdesi ve kişi başına gelir değişkenleri; ikinci kümede ise bin kişi başına test sayısı, kişi başına sağlık harcaması ve kişi başına gelir değişkenleri önem düzeyi yüksek değişkenler olarak sıralanmıştır. Birinci kümenin tedavi etkinliğini açıklamak üzere yapılan analizde ise kara sınırı, tam aşılanan kişi yüzdesi ve kişi başına gelir değişkenleri önem düzeyi yüksek değişkenler olarak sıralanmıştır. Bu sonuçlar ülkelerin gelecek pandemilere karşı mücadelede etkin ülkeleri referans alabilmesi ve mücadele süreçlerini kendine özgü dinamiklerle değerlendirebilmesi için önemli bir temel sağlayacaktır.

Abstract:
In the fight against COVID-19 pandemic, countries have tried to prevent and limit the morbidity and mortality effects of the pandemic by providing both the efficiency against contagiousness and the efficiency of treatment in their health systems. The efficiency levels of the countries in their activities with the available resources and different intervention components differed under the influence of various factors. In this study, it is aimed to determine the countries with different levels of preparedness and resource components, to measure the efficiency of these countries in the contagion control and treatment, and to reveal the factors that explain the efficiency class of these countries. In this context, a three-stage approach is used in which countries are clustered with the k-means algorithm in the first stage, the contagion control and treatment efficiency levels of the countries are determined by Data Envelopment Analysis in the second stage, and the variables explaining the efficiency class are determined with the CART and random forest algorithms in the last stage. As a result of the research, in the first analysis made with human development index, statistical performance index and global health security index indicators, countries are divided into two clusters. In the contagion control efficiency analysis, the stringency index, which is an indicator of non-pharmaceutical interventions, and the percentage of fully vaccinated people, which is the indicator of pharmaceutical interventions, are included as input variables, and the number of cases per million population is included as output variable. In the analysis of treatment efficiency, health expenditure per capita, the number of hospital beds and the number of health workers are included as input variables, and the case fatality rate is included as output variable. In the third stage, as a result of the analysis made to explain the contagion control efficiency classes of both clusters, in the first cluster, the health expenditure per capita, urban population percentage and GDP per capita variables, and in the second cluster, the number of tests per thousand people, health expenditure per capita and GDP per capita variables are listed as variables with high level of importance. In the analysis made to explain the treatment efficiency of the first cluster, the land border, the percentage of people fully vaccinated, and GDP per capita variables are listed as variables with high level of importance. These results will provide an important basis for countries to take efficient countries as a reference in the fight against the future pandemics and to evaluate their struggle processes with their own dynamics.