Seçilmiş OECD ülkelerinde hastane göstergelerinin iyileşen hasta sayısı üzerindeki etkisi: Panel veri analizi
The impact of hospital indicators on the number of recovering patients in selected OECD countries: A panel data analysis
Yazar: HÜLYA DİĞER
Danışman: DOÇ. DR. RIFAT BİLGİN
Fırat Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Sağlık Yönetimi = Healthcare Management ; İşletme = Business Administration
Dizin: Hasta bakımı = Patient care ; Hastalar = Patients ; Hastaneler = Hospitals ; OECD ülkeleri = OECD countries ; Panel veri modelleri = Panel data models ; Sağlık ekonomisi = Health economics ; Sağlık göstergeleri = Health indicators ; Sağlıklı yaşam = Healthy life ; İyileşme = Convalescence

Özet:
Bu çalışmanın amacı hastane göstergelerinin iyileşen hasta sayısı üzerindeki etkisini ölçmektir. Bununla birlikte sağlık hizmet sürecini iyileştirmeye yönelik önerilerde bulunmak araştırmanın alt amaçları arasında yer almaktadır. Araştırma amacı kapsamında çalışmada üç model tasarlanmıştır. Söz konusu modeller, her bir model kapsamında yer alan değişkenlere uygun olacak şekilde sağlık sunucuları, tedavi hizmetleri ve kurum modeli olarak isimlendirilmiştir. Bu konuda hekim (lnhekim), hemşire (lnhemşire) ve ebe sayısının (lnebe) iyileşen hasta sayısı (lniyileşen) üzerindeki etkilerini analiz edebilmek için sağlık sunucuları modeli tasarlanmıştır. Yatak doluluk oranı (lnyatakdoluluk), hastanede ortalama kalış süresi (lnortalamakalış), bir hastanın ortalama kalış süresinin (lnhastaortalamakalış) iyileşen hasta sayısı (lniyileşen) üzerindeki etkilerini analiz edebilmek için tedavi hizmetleri modeli tasarlanmıştır. Hastane sayısı (lnhastane) ve yatak sayısının (lnyatak) iyileşen hasta sayısı (lniyileşen) üzerindeki etkilerini analiz edebilmek için de kurum modeli tasarlanmıştır. Tasarlanan modeller çalışmanın yazarları tarafından literatür göz önünde bulundurularak bundan sonraki çalışmalara yol gösterici olacağı düşünülerek tasarlanmıştır.
Araştırmanın evrenini OECD ülkeleri oluşturmaktadır. Örneklem ise, evrende yer alan dokuz OECD (Kanada, İsrail, Slovenya, Türkiye, Almanya, Fransa, Slovakya, Lüksemburg, Hollanda) ülkesinden ibarettir. Araştırmanın örnekleminde yer alan ülkeler, çalışmada yer alan değişkenlere ilişkin verilerin bulunma durumuna göre belirlenmiştir. Tasarlanan üç model, 2003-2019 dönemi baz alınarak analiz edilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler, doğal logaritmaları alınarak analize dahil edilmiştir. Araştırma verileri Eviews 10.0, Gauss 6.0 ve Stata 12.0 paket programlarıyla test edilmiştir. Bu doğrultuda çalışmada yer alan veriler yatay kesit bağımlılığı, homojenite, panel birim kök, LM, CCE ile AMG ve panel nedensellik testleriyle analiz edilmiştir.
Araştırma sonuçlarına göre hekim sayısındaki artış iyileşen hasta sayısını artırırken, hemşire sayısındaki artış iyileşen hasta sayısını azaltmaktadır. Ayrıca yatak doluluk oranının da iyileşen hasta sayısını artırdığı sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmada yapılan Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) nedensellik testi sonuçlarına göre, sağlık sunucuları modeli için ebe sayısından hemşire sayısına doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi bulunmuştur. Tedavi hizmetleri modelinde hastanede ortalama kalış süresinden yatak doluluk oranına doğru da tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Kurum modeli için ise değişkenler arasında herhangi bir nedensellik ilişkisi bulunmamıştır.

Abstract:
The aim of this study is to measure the effect of hospital indicators on the number of recovering patients. However, giving suggestions to improve the health service process is among the sub-objectives of the research. Within the research purpose, three models were designed in the study. The models in question are named as healthcare providers, treatment services and institution model in accordance with the variables included in each model. In this regard, a health care provider model has been designed to analyze the effects of the number of doctor (lndoctor), nurse (lnnurse), and midwive (lnmidwive) on the number of recovering patients(lnrecoveringpatient). A treatment services model was designed to analyze the effects of bed occupancy rate (lnbedoccupancy), average length of stay (ln averagestay), average length of stay of a patient (lnpatientaveragestay) on the number of recovering patients (lnrecoveringpatient). An institution model was also designed to analyze the effects of the number of hospitals (lnhospital) and the number of beds (lnbed) on the number of recovering  patients (lnrecoveringpatient). The designed models have been designed by the authors of the study, taking into account the literature and considering that will guide the future studies. 
The population of the research consists of OECD countries. The sample is nine OECD countries (Canada, Israel, Slovenia, Turkey, Germany, France, Slovakia, Luxembourg, Netherlands) in the universe. The countries included in the study were determined according to the availability of data on the variables used in the study. The three models designed were analyzed based on the 2003-2019 period. The data that used in the study were included in the analysis by taking their natural logarithms. Research data were tested with Eviews 10.0, Gauss 6.0 and Stata 12.0 packages. In this direction, the data that used in the study were analyzed with cross-sectional dependence, homogeneity, panel unit root, LM, CCE, AMG and panel causality tests.
According to the results of the research, while the increase in the number of physicians increases the number of recovering patients, the increase in the number of nurses decreases the number of recovering patients. In addition, it was concluded that the bed occupancy rate increased the number of patients who recovered. According to the results of the Emirmahmutoğlu and Köse (2011) causality test, a one-way causality relationship was found from the number of midwives to the number of nurses for the health care provider model. In the treatment services model, a one-way causality relation was found from the average length of stay in hospital to the bed occupancy rate. For the institution model, there was no causality relationship between the variables.