Sağlık hizmetlerinde tavsiye etkileşiminde sosyal ağ analizi yaklaşımı
Social network analysis approach in advice interaction in health care
Yazar: İLKNUR AYDIN TEKER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA MANSUR
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Kurumları Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management
Dizin: Sağlık hizmetleri = Health services ; Sosyal ağ analizi = Social network analysis

Özet:
Aile hekimlerinin birinci basamak sağlık sistemindeki rolü, diğer aile hekimleriyle daha fazla iletişim kurmasını ve ilişki içinde olmasını gerektirmektedir. Aile hekimleri arasındaki bilgi ya da çözüm arayışına yönelik tavsiye etkileşimi, birinci basamak sağlık hizmetlerinde bilginin yayılması için güçlü bir araçtır. Ağ tabanlı bir analiz, birinci basamak sağlık sistemini görselleştirmek, tanımlamak ve analiz etmek için ideal olabilmektedir. Sosyal ağ analizi, bireyler veya kurumlar arasındaki ilişkileri ölçmekte ve görselleştirmektedir. Bu çalışma sosyal ağ analizi kullanarak aile hekimleri arasındaki tavsiye etkileşiminin genel yapısını incelemek amacıyla yapılmıştır. Tavsiye ağı, 5 (beş) tür fayda boyutunun her biri sosyal bir ilişki türü olarak ayrı ayrı ele alınarak sistematik bir ağ analizinde incelenmiştir. Bu çalışmada tüm ağ yaklaşımı benimsenmiş olup, araştırma belirlenen ilçede 139 aile hekimi ile yüz yüze gerçekleştirilmiştir. Veriler, sosyal ağ analizi yazılım programı UCINET kullanılarak analiz edilmiş ve NETDRAW aracılığıyla görselleştirilmiştir. Tavsiye ağının incelenmesinde, tavsiye sıklığı, yoğunluk, karşılıklılık (dyad) ve merkezilik ölçüleri (derece ve arasındalık merkeziliği) kullanılmıştır. Girvan-Newman algoritması temel alınarak topluluk analizi gerçekleştirilmiştir Tavsiye fayda boyutları arasındaki korelasyonların ölçümünde UCINET'de Karesel Atama Prosedürü kullanılmıştır. Bu çalışmada, tavsiye ağının yoğunluğunun düşük olduğu ve aile hekimleri arasında çok az tavsiye etkileşimi olduğu belirlenmiştir. Genel olarak tavsiye isteyen aile hekimlerinin % 49'unun aynı bireyler tarafından tavsiye için arandığı belirlenmiştir. Boyutlardaki bağların gücü sırasıyla doğrulama, çözümler, problemin yeniden formüle edilmesi, meta-bilgi ve meşrulaştırma olarak gerçekleşmiştir. Sonuçlar fayda boyutları arasındaki ilişkilerin orta düzeyde, pozitif ve anlamlı korelasyon gösterdiğini ortaya koymaktadır. Topluluk analizinde, tavsiye ağının yüksek modulariteye sahip bir ağ olduğu bulunmuş olup, aile hekimlerinin kendi görev yaptığı Aile Sağlığı Merkezi'ndeki meslektaşlarından tavsiye alma eğiliminde olduğu belirlenmiştir. Bu çalışmada belirlenen kilit oyuncuların özellikle kümeler arasında yer aldığı ve tavsiyenin farklı boyutlarında bağlantılara aracılık ettikleri belirlenmiştir. Tavsiye ağında daha çok tıbbi olmayan konularda tavsiye arandığı belirlenmiştir.  Bu çalışmanın sonuçları, gerek klinik gerekse tıbbi olmayan konularla ilgili kılavuzların yayılmasını amaçlayan müdahalelerin geliştirilmesine katkıda bulunabilir. Sosyal ağ analizi ile aile hekimleri arasındaki tavsiye etkileşimine yönelik sosyal ağların keşfinin, sistemde yaşanan sorunların giderilmesine yönelik çözüm odaklı süreçlerin geliştirilmesinde karar vericilere katkı sağlayacağı düşünülmüş ve çeşitli önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
The role of family physicians in the primary health care system requires more communication and relationships with other family physicians. The interaction between family physicians for information or advice in search of solutions is a powerful tool for knowledge dissemination in primary health care. A network-based analysis can be ideal for visualizing, describing and analyzing the primary health care system. Social network analysis measures and visualizes relationships between individuals or institutions. This study was conducted to examine the overall structure of advice interactions between family physicians using social network analysis. The advice network was examined in a systematic network analysis by using each of the five benefits as kinds of social relations In this study, the whole network approach was adopted and the research was conducted face-to-face with 139 family physicians in the designated district. The data were analyzed using the social network analysis software program UCINET and visualized through NETDRAW. In order to examine the advice network, the frequency, density, reciprocity (dyad) and centrality measures (degree and betweenness centrality) were used. The Girvan-Newman algorithm was performed to examine the clustering of the overall advice network. The Quadratic Assignment Procedure (QAP) was used in UCINET to measure the correlations between the dimensions of recommendation utility. In this study, the density of the advice network was low and there was little advice interaction between family physicians. It was found that 49% of family physicians seeking advice were sought for advice by the same individuals. The strength of the ties in the dimensions was realized as validation, solutions, reformulation of the problem, meta-information and legitimization, respectively. The results show that the relationships between the dimensions are moderately, positively and significantly correlated. In the community analysis, the advice network was found to be a highly modular network, with family physicians tending to seek advice from their colleagues in the Family Health Center where they work. The key players identified in this study are particularly located between clusters and mediate connections across different dimensions of advice. It was found that advice on non-medical issues was mostly sought in the advice network. The results of this study may contribute to the development of interventions aimed at disseminating guidelines on both clinical and non-medical issues. The discovery of social networks for advice interactions between family physicians through social network analysis was thought to contribute to decision-makers in developing solution-oriented processes to address the problems experienced in the system and various recommendations were made.