Journals / Turkish Studies - Economics, Finance, Politics / 2021 / Cilt: 16 - Sayı: 2

Measuring Efficieny of Dental and Oral Care Services As Provincial Based in Turkey Using Data Envelopment Analysis

Türkiye’de Ağız ve Diş Sağlığı Hizmetlerinin İl Bazlı Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Ölçülmesi

Pages
911–927
Publication Date
2022-11-06
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The overall efficieny level of provincies were calculated as %81,5, while technical efficiency was %87,4 and scale efficiecny was %93,4.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Oral care services are one of the prominent components of helathcare systems.
📊
Key Findings & Data:The aim of this study is to evaluate the performance level of dental and oral services in 81 provinces in Turkey using data envelopment analysis.
💡
Conclusion & Impact:The overall efficieny level of provincies were calculated as %81,5, while technical efficiency was %87,4 and scale efficiecny was %93,4.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Oral care services are one of the prominent components of helathcare systems. The search for effectively resource consumption is valid in providing oral and dental care services as well. The aim of this study is to evaluate the performance level of dental and oral services in 81 provinces in Turkey using data envelopment analysis. The decision making units were determined firstly. Then, the relatively total efficient provinces were determined using input oriented CCR model. At the phase following, technical efficient provinces were determined by BCC model and imporevement percentage was calculated for inefficient ones. Finally, inefficient provinces were evaluated to determine whether inefficiens were due to technical or scale related. The overall efficieny level of provincies were calculated as %81,5, while technical efficiency was %87,4 and scale efficiecny was %93,4. Results indicated that the inefficient provinces should make improvements in their inputs. It was observed that available inputs in inefficient provinces has been used undercapacity and the potential generation of outputs were not achived. It was proposed that the resource allocation for oral and dental care services should be conducted more rationally. The process of resource allocation should be population need oriented to achieve the expected health outcomes and prevent wastes in resources.

Özet

Ağız ve diş sağlığı hizmetleri, sağlık hizmetleri içerisinde önemli bir yere sahiptir. Kaynakların etkin kullanımı, sağlık sisteminin önemli bir bileşeni olan ağız ve diş sağlığı hizmetleri içinde geçerlidir. Çalışmanın amacı, Türkiye’de 81 il düzeyinde Sağlık Bakanlığı bünyesinde yer alan ağız-diş sağlığı hizmetlerinin performanslarını girdi yönelimli veri zarflama analiz (VZA) yöntemi ile değerlendirmektir. Araştırmada öncelikle elde edilen veriler doğrultusunda etkin karar verme birimleri belirlenmiştir. Sonrasında ilk olarak girdi yönelimli CCR model ile Türkiye’de ağız ve diş sağlığında görece toplam etkin olan iller belirlenmiştir. İkinci olarak girdi yönelimli BCC model ile illerin teknik etkinlik değeri hesaplanmış ve teknik etkin olmayan illerin etkin hale gelebilmesi için yapılması gereken iyileştirme yüzdeleri hesaplanmıştır. Son olaraktan ağız ve diş sağlığı yönünden etkin olmayan illerin etkinsizlik nedeninin teknik etkinsizlikten mi yoksa ölçek etkinsizliğinden mi kaynaklandığı ortaya konmuştur. Yapılan analiz sonuçlarına göre il bazında ağız ve diş sağlığı hizmeti sunan birimlerin ortalama toplam etkinliğinin %81,5, ortalama teknik etkinliğinin %87,4 ve ortalama ölçek etkinliğinin %93,4 olduğu görülmüştür. Teknik etkinsizliği yüksek olan illerin girdilerini potansiyel olarak iyileştirmesi gerekmektedir. Türkiye’de il bazında ağız ve diş sağlığı birimleri kaynakları etkin ve verimli kullanabilmek için özellikle girdilerini rasyonel olarak tahsis etmesi gerekmektedir. Teknik etkinsiz olan illerde, mevcut girdilerin, çıktı yaratma kapasitesinin altında kaldığı gözlenmiş, dolayısıyla bu illerin daha akılcı bir kaynak dağılım politikası gütmesi gerektiği ortaya konmuştur.

🔖

Cite This Article

ÇAVMAK, D., SİPAHİ, B. B., ATALAY, E., SÖYLER, S. (2022). Measuring Efficieny of Dental and Oral Care Services As Provincial Based in Turkey Using Data Envelopment Analysis. Turkish Studies - Economics, Finance, Politics, Cilt: 16 - Sayı: 2, 911–927. https://ajindex.com/articles/617693

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Akar, Ç. (2014). Türkiye’de ağız-diş sağlığı hizmetlerinin strateji değerlendirmesi. Türk Dişhekimleri Birliği Yayınları Araştırma Dizisi, 9. Akbulut, F. (2019). Ağız ve diş sağlığı merkezlerinin etkinliklerinin veri zarflama analiz programı ile ölçülmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 249- 276. Al-Shayea, A. M. (2011). Measuring hospital’s units efficiency: A data envelopment analysis approach, International Journal of Engineering and Technology, (6), 7-19.
  2. Atasever, M. (2015). Türkiye’de Ağız-Diş Sağlığı ve Dental Görüntüleme Hizmetleri. Mehmet Atasever. Aydemir, Z. (2002). Bölgesel rekabet edebilirlik kapsamında illerin kaynak kullanım görece verimlilikleri: Veri Zarflama Analizi Uygulaması. State Planning Organization Theses Expertise, Publication, (2664). Bağcı, H. & Atasever, M. (2020). Türkiye sağlık sistemi. 2020. Akademisyen Kitabevi, 12-5.
  3. Barouni, M., Amiresmaieli, M. R., Shahravan, A., & Amini, S. (2017). The efficiency assessment of dental units using data envelopment analysis approach: The case of Iran, Iranian Journal of Public Health, 46(4), 552-559.
  4. Bay, B. (2009). Bankacılık sektöründe veri zarflama analizi yöntemini kullanarak verimlilik araştırması, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 409-416.
  5. Behdioğlu, S. & Özcan, G. (2009). Veri zarflama analizi ve bankacılık sektöründe bir uygulama, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (3), 303-304.
  6. Charnes, A. Cooper, W.W. & Rhodes, E. (1978) Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. https://doi.org/10.1016/0377- 2217(78)90138-8
  7. Charnes, W.W. Cooper, A. Y. Lewin, & Seiford, L. M., (2000). Data envelopment analysis, theory, methodology and applications, Kluwer Academic Publishers, 48 (3), 332-333.
  8. Chrisholm, D. & Evans, D. B. (2010). Improving health system efficiency as a means of moving towards universal coverage, World Health Report, 10-12.
  9. Cylus, J. Papanicolas, I. & Smith, P. C. (2017). How to make sense of health system efficiency comparisons?. Copenhagen: World Health Organization, Regional Office for Europe. Çavmak, Ş.(2017). Sağlık hizmetlerinde veri zarflama analizi ve modelleri, Sağlık Yönetimi Dergisi, 1(1), 35-47.
  10. Doğan, N. Ö. (2006). Veri zarflama analizi ile belediyelerde performans ölçümü: Kapadokya bölgesi örneği [Unpublished Master’s Thesis]. Erciyes University, Institute of Social Sciences. Kılıç, A. K. (2019). Analitik