Kamu hastanelerinde tanı ve tedavi süreçlerinde bekleme sürelerinin analizi
Assessment of waiting times in public hospitals during diagnosis and treatment processes
Yazar: OLCAY ÖZEN
Danışman: PROF. DR. SABAHATTİN AYDIN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KÖSE
İstanbul Medipol Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Hastaneler = Hospitals ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; Sağlık Yönetimi = Healtcare Management
Dizin: Bekleme süresi = Waiting time ; Devlet hastaneleri = State hospitals ; Fizik muayene = Physical examination ; Hasta randevuları = Appointments and schedules ; Hastane randevu sistemi = Hospital appointment system ; Hastaneler = Hospitals ; Merkezi hastane randevu sistemi = Central hospital appointment system ; Tedavi = Treatment ; Teşhis = Diagnosis

Özet:
Hastalar, doktorlar ve diğer yardımcı sağlık profesyonelleri tarafından hizmetlerin sunulmasını beklerken önemli miktarda zaman harcamaktadırlar. Bekleme süresinin hastaların tıbbi hizmetlerden memnuniyetini etkileyen önemli bir faktör olduğu bilinmektedir. Çalışmamızda, bu yönde yapılacak iyileştirme çalışmalarına esas olmak üzere, ülkemizdeki kamu hastanelerinde polikliniklere başvurarak ayaktan sağlık hizmeti almak için gelen hastaların, muayene ve tetkik öncesi bekleme sürelerinin ölçülebilir bir indikatör olarak belirlenmesi ve Merkezi Randevu Sisteminin bu bekleme sürelerine etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışma evrenimizi, Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı'na bağlı olan kamu hastanelerinin 2016 yılına ait ayaktan tanı ve tedavi hizmetlerine ait veri kümesi oluşturmaktadır. Örneklemimizde Avrupa Birliği ülkelerinin kullandığı istatistik bölge sınıflandırması (NUTS) esas alınmış olup, Türkiye'de İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırılmasına göre Düzey-2 bölgesinde yer alan 26 alt bölgenin merkez illerindeki kamu hastanelerinin verileri analiz edilmiştir. Sağlık Bakanlığınca anonimleştirilen verilere tanımlanan şifreler aracılığıyla sınırlı erişim sağlanmıştır. Çalışma, 2016 yılı ayaktan tedavi alan hastaların bekleme sürelerinin analiz edildiği niceliksel (quantitative), retrospektif ve kesitsel (cross-sectional) bir çalışma olarak tasarlanmıştır. Veriler tanımlayıcı istatistiklerle sunulmuştur. Veri ön-işleme yapılmış ve analize esas veriler, Qlikview adlı iş zekâsı aracı ile görsel hale getirilmiştir. Örneklemimizde yer alan başvuruların %30,69'u randevulu, %69,31'i ise randevusuz gerçekleşmiştir. Türkiye genelinde randevulu olan muayeneler, randevusuz olan muayenelere göre daha az bekleme süresine sahip olsa da aradaki fark uygulamanın etkisini gösterecek düzeyde bulunmamıştır. Diğer taraftan oransal olarak randevulu hastanın daha yüksek olduğu üçüncü basmakta randevulu hastaların ortalama bekleme süresi kısmen daha uzundur. Kliniklerin hasta yoğunluğunun veya farklı tıp dallarının bekleme süreleri üzerinde etkisini gösterecek bir bulguya rastlanmamıştır. Daha ziyade farklılıklar iller bazında olmaktadır. Polikliniklere en çok başvuru pazartesi günleri olmaktadır. Hem randevulu hastaların hem de randevusuz hastaların ortalama bekleme süresinin en fazla olduğu gün pazartesidir. Hafta ortası olan çarşamba gününde ortalama bekleme süreleri daha kısadır. Günlük hastaların yarısına yakını sabah ilk 2 saate toplanmıştır. Bu saatlerde muayene olan hastalar kısmen daha fazla beklemektedir. Sitopatolojik incelemelerde hastalar ortalama 4 ila 7 günde, tıbbi görüntülemelerde ise ortalama 1 ila 4 buçuk günde sonuçlarını alabilmektedir. Bulgularımıza göre muayene olan hastaların randevulu olup olmadığına bakılmaksızın ortalama bekleme süresi 1,5 saat civarındadır. Bununla birlikte ortalama bekleme sürelerinin çok değişken ve standart sapmaları çok yüksek olması, çıkarım yapmayı zorlaştırmaktadır. Sağlık Bakanlığının, 2010 yılında uygulamaya koyduğu MHRS sistemi, çalışmanın yürütüldüğü dönemde henüz yeterince yaygın ve etkili olarak kullanılmamaktadır. Randevuya sadakat düşüktür. Randevulu hastaların %43,7'si randevu saatinden önce gelirken, %56,3'ü de randevu saatinden sonra hastaneye giriş yapmıştır. Hasta memnuniyeti üzerine etkisi bilinmemekle beraber MHRS'nin daha ziyade üçüncü basamak sağlık kuruluşlarında etkili kullanıldığı görülmüştür. Çalışmanın yürütüldüğü süre içinde sağlık bilgi sistemlerinin kullanımı ve dijital hastane konusundaki hızlı gelişmelerin hasta davranışına da olumlu yansıdığı kanısındayız. Güncel verilerle daha ileri çalışmaların yapılması sağlık sistemimizin cevap verebilirliği konusunda büyük katkı sağlayacaktır.

Abstract:
Patients spend a considerable amount of time waiting for services delivered by doctors and other healthcare professionals. Waiting time is known to be an important factor affecting patients' satisfaction with medical services. This study aimed to determine waiting times before physical examination and before diagnostic tests as a measurable indicator for patient satisfaction  who admitted to outpatient departments of public hospitals in our country, and to evaluate the effect of the Central Appointment System on these waiting times, as a basis for quality improvement studies in this sense. Our research universe comprised a data set of clinical diagnostic and treatment services during  2016 delivered by public hospitals ran by The Turkish Ministry of Health. In our sampling, the classification of the statistical area used by the European Union countries (NUTS) was taken as basis. The data of the public hospitals in the central provinces of 26 subregions, according to Classification of Statistical Region Units in Turkey, Level-2 area, were analyzed. Limited access to the data anonymized by the Ministry of Health was provided by password protection. The study was designed as a quantitative, retrospective and cross-sectional study in which the waiting times of patient in outpatient clinics in year 2016 were analyzed. The data was pre-processed and data based on analysis were visualized with the business intelligence tool, namely Qlikview. 30.69% of the applications in our sample were by appointment and 69.31% were without appointment. The examinations with appointment in general, though with less average waiting time than those without, were not distinct enough to show the effect of the difference between two practices. On the other hand, the average waiting time of the patients with an appointment in the tertiary level hospitals, where the number of patients with appointment wass proportionally higher, was slightly longer. There was no evidence to show the effect of the patient intensity or various medical branches on waiting times. Variations were common from province to province. The highest number of applications to outpatient clinics were on Mondays, the first work day of the week. The longest average waiting times for both patients with appointment and without appointment were also on Mondays. Average waiting times were relatively shorter on Wednesday, the midweek. Nearly half of the daily patients gathered in the first 2 hours of the morning shift. Patients who were examined during these hours waited slightly more. Patients could get their reports of cytopathology in an average of 4 to 7 days, and that of medical imaging in 1 to 4 and a half days. According to our findings, the average waiting time of patients examined was around 1.5 hours, regardless of whether they had an appointment or not. However, the facts that the average waiting times were highly variable and standard deviations were very high which complicate the assumptions. The Central Appointment System, which the Ministry of Health put into practice in 2010, was seen not to be used sufficiently, widely and effectively at the time of the study. Fidelity to appointments were low. While 43.7% of the patients with appointment came before the appointment time, 56.3% arrived to the hospital after the appointment time. Although its effect on patient satisfaction was not known, it was observed that Central Appointment System was used more effectively in tertiary healthcare institutions. We believe that the use of health information systems and rapid developments in terms of digital hospital throughout the research period of our thesis also might have positive effect on patient behavior, so far. Further studies with updated data will make a more contribution to the responsiveness of our health system.