Yoğun bakımda ölen hastalar için sosyal güvenlik kurumu tarafından yapılan geri ödemelerin incelenmesi
Evaluation of reimbursements made by the social security institution for patients who died in intensive care
Yazar: İSMAİL FURKAN ZEREN
Danışman: DOÇ. DR. METİN DİNÇER
Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Ekonomisi Ana Bilim Dalı / Sağlık Ekonomisi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management
Dizin: Geri ödeme = Reimbursement ; Hastalar = Patients ; Hastanede yatış süresi = Length of stay ; Sağlık ekonomisi = Health economics ; Sosyal güvenlik kurumları = Social security institutions ; Yoğun bakım = Intensive care ; Yoğun bakım üniteleri = Intensive care units ; Ölüm = Death

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Ankara'da bulunan 2.  basamak bir devlet hastanesinin, 3. seviye yoğun bakım ünitesinde (YBÜ'de) tedavi görürken ölen hastalar için yapılan, Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) geri ödemeleri (SGKGÖ'ler) üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesidir. Retrospektif olarak tasarlanan bu araştırma, 01 Ocak 2014- 31 Aralık 2017 tarihleri arasında YBÜ'de ölen 453 hasta için yapılan SGKGÖ'ler üzerinden yürütülmüştür. 

Çalışmaya alınan hastaların yaş ortalaması 75.02 ± 14.28, cinsiyeti %53.20 (n=241) erkek, YBÜ'de yatılan gün ortalaması 60.65 ± 72.12, ortalama SGKGÖ'sü ₺ 48 979.69 TL ± ₺ 2 785.67 TL olarak belirlenmiştir. Çalışmadaki hastalarda en sık karşılaşılan durumun %60.49 (n=274) ile basınç yaralanması, en sık görülen enfeksiyonunu % 27.15 (n=123) ile üriner sistem enfeksiyonu ve bu enfeksiyonlarda %20.54 (n=92) ile en sık enfeksiyon etkeninin E. Coli, olduğu belirlenmiştir. Hastaların %88.30'u n=400) mekanik ventilasyon ile solunum yaparken, %65.56'sı (n=297) PEG ile beslenmektedir.

Hastaların SGKGÖ'lerine etki eden faktörleri inceleyen regresyon modelinin sabiti logaritmik ölçekte 9.997 ± 0.176, normal ölçekte ₺ 21 960 TL olarak belirlendi. Genel durumu kötü olan hastalarda, kanserli hastalarda, kalp damar sistemi hastalığı olan hastalarda geri ödemenin daha düşük olduğu (b<0, p<0.05); hipoksik iskemik beyin hasarı olan, enfeksiyon gözlenen ve PEG'i olan hastalarda geri ödemenin daha yüksek olduğu (b>0, p<0.05) görüldü. SGKGÖ'leri değişkenliğin %26.7'si ilgili model ile açıklanmaktadır.

Hastaların yatış süresine etki eden faktörler incelemek amacıyla kurulan regresyon modelin sabiti logaritmik ölçekte 3.354 ± 0.164, normal ölçekte 28.62 gün olarak belirlendi. Genel durumu kötü olan hastalarda, kanserli hastalarda, kalp damar sistemi hastalığı olan hastalarda ortalama yatış süresini kısalttığı (b<0, p<0.05), hipoksik iskemik beyin hasarı olan hastalarda, enfeksiyon gözlenen hastalarda ve PEG uygulanan hastalarda ortalama yatış süresini uzattığı (b>0, p<0.05) saptandı. Yatış süresindeki değişkenliğin %26.5'i ilgili modelle açıklanmaktadır.

Yatış süresini arttıran faktörler SGKGÖ'lerinin de artışına katkı sağlamaktadır. Hastaların içinde bulunduğu durumlara göre YBÜ planlamalarının gözden geçirilip yeniden planlama yapılması özellikle akut hasta yoğunluğu fazla olan hastanelerde YBÜ'deki hasta yoğunluğunu azaltabileceği ve SGKGÖ'lerin düşüşüne katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
The aim of this study is to examine the factors affecting on Social Security Institution (SSI) Reimbursements (SSIRs) made for patients who died while receiving treatment in the 3rd level intensive care unit (ICU) of a 2nd degree state hospital in Ankara. This study designed as retrospective was carried out on the Social Security Institution Reimbursements (SSIRs) made for 453 patients who died in ICU between 1st January 2014 and 31st December 2017. 

It has been determined that the average age of the patients included in the study was 75.02 ± 14.28, gender ratio was 53.20% (n=241) man, average days of length of stay in ICU was 60.65 ± 72.12, and average Social Security Institution Reimbursements was ₺ 48 979.69 TL ± ₺ 2 785.67 TL. It has been determined that the most common condition was pressure injury with 60.49% (n= 274) for the patients in the study, the common infection was urinary system infection with 27.15% (n = 123), and the most common infection factor was E. Coli with 20.54% (n=92) in these infections. While 88.30% (n = 400) of the patients are breathing with mechanical ventilation, 65.56% (n = 297) are fed with PEG.

The constant of the regression model, which examines the factors affecting the patients' Social Security Institution Reimbursements, was determined as 9.997 ± 0.176 in the logarithmic scale and as ₺ 21 960 TL on the normal scale. It has been seen that the reimbursement was lower in patients with poor general condition, in patients with cancer patients, in patients with cardiovascular system disease (b<0, p<0.05); on the other hand, the reimbursement was higher in patients with hypoxic ischemic brain damage, in patients with an infection, and in patients with PEG (b>0, p<0.05). 26.7% of the variability of Social Security Institution Reimbursements is explained by the relevant model.

The constant of the regression model, which was established to examine the factors affecting the length of stay, was determined as 3.354 ± 0.164 on the logarithmic scale and 28.62 days on the normal scale. It was found that this shortened the average length of stay in patients with poor general condition, in patients with cancer patients, in patients with cardiovascular system disease (b <0, p <0.05); on the other hand, this prolonged the mean length of stay in patients with hypoxic ischemic brain damage, in patients with an infection, and in patients with PEG (b> 0, p <0.05). 26.5% of the variability in hospitalization period is explained by the relevant model.

Factors that increase the length of stay also contribute to the increase in Social Security Institution Reimbursements. It is thought that review and re-planning the planning of ICU based on the conditions of the patients, especially the hospitals with high acute patient density, may reduce the patient density in ICU and contribute to the decrease in Social Security Institution Reimbursements.