Kardiyak risk faktörlerinin hastanede yatış süresi ve tedavi giderlerine etkileri üzerine bir uygulama
An application on the impacts of cardiac risk factors on the length of hospital stay and treatment expenses
Yazar: METİN DİNÇER
Danışman: PROF. DR. NEZİR KÖSE
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Bölümü / Sağlık Kurumları İşletmeciliği Ana Bilim Dalı / Sağlık Kurumları İşletmeciliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Hastaneler = Hospitals ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; İşletme = Business Administration
Dizin: Hasta bakımı = Patient care ; Hastalar = Patients ; Hastanede yatış süresi = Length of stay ; Kalp hastalıkları = Heart diseases ; Tedavi = Treatment ; Tedavi giderleri = Treatment expenses

Özet:
Dünyada ve ülkemizde, en önemli mortalite ve morbidite nedeni olan iskemik kalp hastalıklarının tedavi maliyetleri, yaşanan teknolojik gelişmelere paralel olarak artmaktadır. Bu nedenle, iskemik kalp hastalıkları nedeniyle tedavi gören hastaların, kardiyoloji kliniği servis ve yoğun bakımında kalma süreleri ile toplam giderlerin kestirimine imkân veren istatistiksel modellerin geliştirilmesi önem arz etmektedir.
 Çalışmada kullanılan veriler Ankara'da bulunan bir genel dal eğitim ve araştırma hastanesinin kardiyoloji kliniğinde yatan 1,504 hastanın, hastane bilgi yönetim sistemindeki veri tabanında bulunan epikrizlerinden elde edilmiştir.
 Tedavi edilen hastalarda var olan iskemik kalp hastalıklarının gelişimine neden olan risk faktörleri olarak, yaş, cinsiyet, sigara kullanımı, hipertansiyon, diyabet, hiperlipidemi, aile öyküsü ve obezite alınmıştır. Kronik obstrüktif akciğer hastalığı ve geçirilmiş miyokard infarktüsü de diğer faktörler olarak çalışmaya dâhil edilmiştir. İskemik kalp hastalıkları nedeniyle hastaneye kabul edilen hastalara konulan ön tanılardan kararlı anjina, kararsız anjina, ST yükselmesi olmayan miyokard infarktüsü ve ST yükselmesi olan miyokard infarktüsü de araştırma kapsamına alınmıştır. 
 Çalışmanın sonucunda, istatistiksel olarak anlamlı bulunan etkenlere göre kardiyoloji kliniğinde yatan hastalar için servis ve yoğun bakımda kalınan gün sayılarının kestirimine imkan veren istatistiksel modeller elde edilmiştir. Ayrıca, kardiyoloji kliniği servis ve yoğun bakımda yatılan gün sayılarına bağlı olarak doğrusal regresyon eşitliği yardımıyla tedavilerin toplam gideri kestirilmiştir.

Abstract:
Treatment costs of ischemic heart diseases that are the most important cause of mortality and morbidity in the world and in our country are increasing in parallel with technological developments. Therefore, it is important to develop statistical models which enable prediction of the length of stay in the hospital and total expenses of patients with ischemic heart diseases treated in cardiology unit and intensive care unit.
 Data used in this study were obtained from the clinical records of 1,504 patients hospitalized in the cardiology clinic which were found in the database of the information management system of a general branch training and research hospital in Ankara.
 Age, gender, smoking, hypertension, diabetes, hyperlipidemia, familial history and obesity were considered as the risk factors causing the development of ischemic heart diseases in treated patients. Chronic obstructive pulmonary disease and previous myocardial infarction were also included in the study as the other risk factors. Of the preliminary diagnoses established in the patients who were admitted to the hospital due to ischemic heart diseases; stable angina, unstable angina, myocardial infarction with/without ST-segment elevation were included in the study. 
 As a result, statistical models were obtained in order to predict the length of stay in cardiology unit and intensive care unit based on the statistically significant factors in the patients hospitalized in the cardiology clinic. In addition, total expenses of the treatments were predicted using a linear regression equation based on the number of hospitalization days in the cardiology unit and intensive care unit of cardiology clinic.