AI Summary & Key Takeaways
AI InsightLess data collection will decrease the burden of services and increase the quality of data.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this trial, it's aimed to propose a model for evaluating performance of primary care units by using data collected by Ministry of Health. The universe of this descriptive study was composed of 117 health centers in the province of Denizli. No new data were collected for forming a model, but the mean of routine service data of health centers during 1999-2003 years were used. According to the model 1) Data from health centers whose data were known as reliable and complete are divided into four groups as incomes and outcomes for health center services and for demographic data 2) Factor analysis was applied to each group 3) Minimum variables required to assess the efficiency are defined via factor analysis, 4) Data envelope analysis is carried out which makes the differentiation of efficient and inefficient and exposes the inefficiency reasons. With this study, a model to assess the performance of health centers by using current data is developed and tested. By means of the suggested method, the efficiency of institutions suffering from lack of data collection can be assessed by limited data. Less data collection will decrease the burden of services and increase the quality of data.
Özet
Deneme niteliğindeki bu çalışmada Sağlık Bakanlığı tarafından toplanan veriler kullanarak birinci basamak sağlık kuruluşlarının performansının değerlendirilebilmesi için bir model önerilmesi amaçlanmıştır. Tanımlayıcı tipte sağlık hizmet araştırması olan çalışmada evreni Denizli İlinde faal olan 117 sağlık ocağı oluşturmaktadır. Araştırmada model oluşturmak için yeni veri toplanmamış, sağlık ocaklarının 1999-2003 yılları arasındaki rutin verilerinin ortalamaları kullanılmıştır. Bu çalışmada önerilen modele göre; 1) Veri kalitesine güvenilen, verileri tam ve eksiksiz olan birinci basamak sağlık kuruluşlarının verileri sağlık ocağı hizmetlerine ait girdi ve çıktılar ile demografik verilere ait girdi ve çıktılar olarak dört gruba ayrılır, 2) Her gruba ayrı faktör analizi uygulanır, 3) Faktör analizleri sonucu ile verimliliği değerlendirilecek bütün sağlık ocaklarında toplanması gereken asgari değişkenler belirlenir, 4) Sağlık kuruluşlarında verimli-verimsiz ayrımını yapan, verimsizlik nedenlerini ortaya koyarak yöneticilere yol gösteren veri zarflama analizi uygulanır. Bu çalışma ile Türkiye'nin her yerinde halen toplanan verilerle sağlık ocaklarının performanslarının değerlendirilmesinde kullanılabilecek bir model geliştirilmiş ve denenmiştir. Önerilen yöntem ile veri toplamada sıkıntısı olan kuruluşların belli sayıda veri ile verimliliği incelenebilecektir. Daha az veri toplanması, hizmetin yükünü hafifleteceğinden verilerin niteliklerinin de artmasına katkı sağlayacaktır.