Hastanelerde yatak kapasitesi kullanım verimliliğinin veri zarflama analizi ve Pabon Lasso modeli ile analizi: Makro, mikro, mezo ve hastane boyutunda bir araştırma
Analysis of bed capacity use efficiency with data envelopment analysis and Pablo Lasso model in hospitals: Macro, micro, meso and hospital size research
Yazar: ELİF ELİPEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT YİĞİT
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Hastaneler = Hospitals ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management
Dizin: Hastane yatak kapasitesi = Hospital bed capacity ; Hastaneler = Hospitals ; Kapasite kullanımı = Capacity utilization ; Pabon Lasso Modeli = Pablo Lasso Model ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis ; Verimlilik = Productivity

Özet:
Hastanelerin sağlık harcamalarında önemli payı oluşturması sebebiyle, hastane yataklarının verimsiz kullanılması doğrudan hastane maliyetlerini artırmaktadır. Hastane yataklarının etkin şekilde kullanımı finansal sürdürülebilirliği sağlamada önemli bir faktördür. Bu doğrultuda hastaneler için önemli bir girdi kaynağı olan yatakların; kaynak tahsisi, planlaması ve kullanım durumunun tespiti için bilimsel bir yöntem olan Pabon Lasso (PL) ve Veri Zarflama Analizi (VZA) yönteminin kullanılması araştırmanın önemini oluşturmaktadır.
Bu araştırmanın amacı makro boyutta OECD üye ülkelerin, mikro ve mezo boyutta Türkiye ve Isparta ilindeki sağlık kurumlarının ve hastane boyutunda Süleyman Demirel Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Hastanesi (SDÜAUH)'nin yatak kullanım verimliliğini VZA ve PL yöntemi ile tespit etmektir. Bu kapsamda verimli veya verimsiz yatak kullanımını belirlemek, verimsiz yatak kullanımı için çözüm önerileri geliştirmektir. Araştırmada yatak kullanım verimliliğini ölçmek için makro boyutta tanımlayıcı araştırma, diğer boyutlarda ise PL ve VZA yöntemi kullanılmıştır. VZA yönteminde girdi yönelimli CCR ve BCC modelleri, PL modelinde ise üç değişken kullanılarak verimlilik değerlendirilmesi yapılmıştır. VZA için "DEA Banxia Software Demo" programı, PL modeli için "Microsoft Excel ve Microsoft Visio" programı kullanılmıştır. 
Araştırma sonucunda OECD ülkelerinin ortalama olarak bin kişiye düşen yatak sayısı 4,74, yatak doluluk oranı %75,7 ve ortalama kalış süresi 7,8 gün iken Türkiye'de sırasıyla bu oranlar 2,68, % 68,8 ve 3,9 gün olarak tespit edilmiştir. Türkiye'de 2016 verilerine göre toplam yatakların yüzde 39,6'sı beş büyük ilde (İstanbul, Ankara, İzmir, Antalya, Konya) bulunduğu tespit edilmiştir. Hastane ve yatak sayısının en fazla olduğu il İstanbul, hastane sayısının en az olduğu il Bayburt, yatak sayısının en az olduğu il ise Tunceli'dir. Hastane yataklarının verimlilik göstergelerinde en verimli Akdeniz bölgesi en verimsiz ise Doğu Anadolu bölgesi olduğu tespit edilmiştir.
VZA yöntemine göre Türkiye'deki il bazında hastanelerin %59'u, Isparta ili hastanelerinin %60'ı, SDÜAUH dahili bilimlerin %80'ni ve SDÜAUH cerrahi bilimlerin % 70'i yüksek ve orta düzeyde verimli olduğu belirlenmiştir. PL modeline göre ise Türkiye'de il bazında hastanelerin %73'ü, Isparta ili hastanelerinin %60'ı, SDÜAUH dahili bilimlerin %70'i ve SDÜAUH cerrahi bilimlerin %90'nı yüksek ve orta düzeyde yatak verimliliğine sahip olduğu saptanmıştır. 
Sonuç olarak verimsiz olarak tespit edilen ülke, il, hastane veya servislerin hastane yatak kullanımının bilimsel yöntemler ile verimlilik değerlendirilmesi yapılması, kaynakların daha etkin yönetilmesine ve böylece hastanelerin ciddi finansman tasarrufu yapmasına ve hastaların bekletilme olmaksızın daha hızlı tedavi hizmeti almasına olanak sağlayacaktır.

Abstract:
Inefficient use of hospital beds increases hospital costs directly because hospitals make a significant share in health expenditures. Effective use of hospital beds is an important factor in ensuring financial sustainability. In this respect, beds which are an important input source for hospitals; the use of Pabon Lasso (PL) and Data Envelopment Analysis (VZA) method, which is a scientific method for determining resource allocation, planning and usage, is of importance.
This research aims macro size in OECD member countries, micro and meso size in Turkey and Isparta in health institutions and hospitals in size Süleyman Demirel University Research and Application Hospital (SDURAH), hospital bed use effectiveness PL and DEA is to be determined by the method. In this context, determining efficient or inefficient use of the bed is to develop a solution proposal for inefficient bed use. Macro size descriptive research was used to measure bed use performance, while PL and VZA methods were used in other sizes. CCR and BCC models were used in VZA method and effectiveness was evaluated in PL model using three variables. For DEA " DEA Banxia Software Demo" program, PL model for " Microsoft Excel ve Microsoft Visio" program was used.
The average number of beds per 1,000 people in the OECD countries at the macro size of the study 4,74, bed occupancy rate of %75,7 and average length of stay 7,8 days; in Turkey, these percentages were 2,68, %68,8, and 3, 9 days. According to 2016 data 39,6 percent of total beds in the five largest cities in Turkey (Istanbul, Ankara, Izmir, Antalya, Konya) was determined to be. The number of hospitals and beds is the highest in İstanbul, Bayburt is the province with the least number of hospitals and Tunceli is the province with the least number of beds. Hospital beds are the most productive Mediterranean region in terms of productivity indicators. It is determined that Eastern Anatolia region is the most inefficient.
According to the DEA % 59 of hospitals in provinces in Turkey, % 60 of the hospitals in Isparta, %90. of the SDURAH internal sciences and %70 of the SDURAH surgical sciences were efficient at high and intermediate. According to PL model % 73 of the provinces hospital in Turkey, % 60 of the hospitals in Isparta, %70. of the SDURAH internal sciences and %90 of the SDURAH surgical sciences were found efficient.
As a result, evaluating the effectiveness of hospital bed use of by country, provinces, hospitals or services with scientific methods will enable more efficient management of resources, thus saving hospital finances and allowing patients to receive faster treatment without waiting.