Sağlık hizmetleri talep tahmini:Adana ili hastane uygulaması
Health services demand forecasting: Adana hospital practice
Yazar: SERHAN SEVGEN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. PINAR KAYA SAMUT
Atılım Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Hastaneler = Hospitals ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; İşletme = Business Administration
Dizin: Adana = Adana ; Durağanlık = Stability ; Hastaneler = Hospitals ; Sağlık hizmetleri = Health services ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Talep tahmini = Demand estimation ; Çoklu regresyon = Multiple regression

Özet:
İnsan daha doğmadan sağlık hizmetine gereksinim duymakta ve bu ihtiyacı yaşamı boyunca devam etmektedir. Sağlığın, hayatın temel kaynağı olması; bireylerin bedensel, ruhsal ve sosyal ihtiyaçlarını karşılaması; toplum refahını arttırması, gelişmekte olan ülkemizde bireylerde sağlıklı yaşama bilincinin oluşmasında etkili olduğundan, sağlık sektörüne olan talebin araştırılması önem taşımaktadır. Sektörün bu önemine istinaden hazırlanan çalışmada, sağlık hizmet talebinin zaman serisi modelleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Adana'da bulunan özel bir hastanenin ortopedi bölümünde, Kasım 2009-Kasım 2014 dönemi için talep tahmini gerçekleştirilmiş ve bu talebe etki eden değişkenler ortaya konulmaya çalışılmıştır.
Adı geçen hastanenin ortopedi bölümüne, Kasım 2009-Kasım 2014 döneminde 24177 hasta gelmiştir. Bu hastaların, %50,9'u erkek, %49,1'i kadındır. Güvence karşılaştırmasına bakıldığında, hastaların, %25,8'inin anlaşmalı kurumlu ve %68,8'inin sgklı olduğu, %5,4'ünün ise güvencesinin olmadığı gözlemlenmiştir. Yaş karşılaştırması açısından ise hastaların, %20,4'ü 20 yaş ve altı, %33,4'ü 21-40 yaş aralığında, %31,2'si 41-60 yaş aralığında, %15'i 61 yaş ve üstüdür.
Tezde, talep tahmin yöntemleri, sağlık hizmetleri talebini belirlemek için uygulanmıştır. Bu kapsamda, öncelikle 3 ve 6 Aylık Hareketli Ortalama Yöntemleri ile α=0,01, 0,05 ve 0,1 Katsayılı Üstel Düzgünleştirme Yöntemleri uygulanmıştır. Bu yöntemlerle elde edilen tahminler, Ortalama Mutlak Sapma (MAD), Ortalama Sapma (BIAS), Hata Karelerinin Ortalaması (MSE) ölçütlerine göre değerlendirildiğinde, 3 Aylık Hareketli Ortalama Yöntemiyle elde edilen tahminin en az hataya sahip olması nedeniyle, bu yöntemle elde edilen tahminin kullanılması uygun görülmüştür. Buna göre hastanenin Aralık 2014 ayına ilişkin muayene sayısı talebi 474 kişi olarak tahmin edilmiştir. Ayrıca, sağlık talebine etki eden değişkenleri belirlemek amacıyla, değişkenlere birim kök testi uygulanmış ve testin sonucunda durağan olmadıkları görülmüştür. Değişkenlerin tamamında trend etkisi tespit edilmiş ve değişkenler trendden arındırılarak durağanlaştırılmıştır. Muayene sayısı (sağlık talebi) bağımlı değişken, muayene ücreti kukla değişken, mr sayısı,  tomografi sayısı, röntgen sayısı, ultrason sayısı ve ameliyat sayısı bağımsız değişkenler olmak üzere, durağanlaştırılmış değişkenlere çoklu doğrusal regresyon yöntemi uygulanarak, hastanenin sağlık tahmin denklemi kestirilmiştir. Yapılan tahmin denklemi sonucunda sadece röntgen değişkeninin talebi etkilediği ortaya çıkmıştır. Kukla değişken olan muayene ücretindeki artışın ve diğer değişkenlerin talebe etkisi olmamıştır.



Anahtar Sözcükler
Sağlık hizmetleri talebi, çoklu regresyon, talep tahmini, durağanlık, trend

Abstract:
People need health care even before birth and the need continues throughout life. Health; is the main source of life; meets the physical, mental and social needs of individuals; improves the welfare of society. Due to the fact that it affects individuals to raise awareness of healthy living in our developing country, the demand for health care needs to be researched. In this study that emphasizes the importance of health care industry, it is intended to estimate the demand for health services with time-series models. Demand forecast for this research covered by the patients in the orthopedics department at a private hospital in Adana from November 2009 to November 2014 is carried out and it is to determine the variables affecting demand.
24,177 patients have come to the hospital from November 2009 to November 2014. 50.9% were male and 49.1% were female. Based on the result, 25.8% of patients are covered by designated agencies responsible for social security provision, 68.8% of patients are covered by the state via the Social Security Institution (SGK) and 5.4% has no social security. In addition, 20.4% is aged 20 and under, 33.4% is in the age range of 21 to 40, 31.2% is in the age range of 41 to 60, 15% is aged 61 and older.
In this thesis, demand forecasting methods have been applied to determine the demand for health services. In this context, 3 and 6-Month Moving Average Methods and Exponential Smoothing Methods with the following coefficients α=0.01, 0.05 and 0.1 are applied. When estimates obtained by these methods are evaluated according to Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Deviation (BIAS) and Mean Square Error (MSE) 3-Month Moving Average Method is determined as the most appropriate method due to the lowest observed error. The demand for the number of medical examinations of the hospital in December 2014 has been estimated 474 people. Furthermore, in order to determine the variables that influence the health claim, the unit root test was applied and the results of the test revealed the variables were unstable.
The effect of trends in all of the variables has been identified and variables have been stabilized from trends. The number of medical examination (health claim) is a dependent variable; consultation fees and the numbers of MRIs, CT scans, X-rays, ultrasounds and operations are not dependent variables; the hospital's medical estimating equations were estimated by multiple linear regression. The result of the estimation equation reveals that only X-ray variables affect the demand. The dummy variable which is the increase of medical examination fees has no effect on the demand.




Key Words
Health care demand, multiple linear regression, demand forecasting, stationarity, trend