KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2024 / Sayı: 65

YATAK KAPASİTESİNİN VE KAMU SAĞLIK HARCAMALARININ HASTA MEMNUNİYET DÜZEYİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: GELİŞMİŞ VE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER ÖRNEĞİ

THE EFFECT OF BED CAPACITY AND PUBLIC HEALTH EXPENDITURES ON PATIENT SATISFACTION LEVEL: THE CASE OF DEVELOPED AND DEVELOPING COUNTRIES

Seval Selvi Sarıgül(ERZİNCAN BİNALİ YILDIRIM ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8363-3097
Murat Konca(ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-6830-8090
İsmail Biçer(PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-1878-0546
Sayfa
269–284
Yayın Tarihi
2024-11-21
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Analizler sonucunda 1.000 kişiye düşen yatak sayısının, sağlık hizmetlerinden memnuniyet oranını artırdığı, fakat söz konusu artışın istatistiksel olarak anlamlı olmadığı tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı stokastik sınır analizi yöntemi ile gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin sağlık sistemlerinin teknik etkinlik skorlarını etkileyen yatak sayısının ve kamu sağlık harcamalarının gayrisafi yurt içi hâsıla içindeki payının hasta memnuniyeti üzerindeki etkisini ortaya koymak ve ülkeler arasındaki etkinlik düzeylerini karşılaştırmaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ülkelerin finansman modellerinin teknik etkinlik skorları üzerinde etkisinin olup olmadığını belirlemek, çalışmanın bir diğer amacıdır.
💡
Sonuç & Katkı:Analizler sonucunda 1.000 kişiye düşen yatak sayısının, sağlık hizmetlerinden memnuniyet oranını artırdığı, fakat söz konusu artışın istatistiksel olarak anlamlı olmadığı tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Yatak Kapasitesi · Kamu Sağlık Harcaması · Hasta Memnuniyeti

Özet

Bu çalışmanın amacı stokastik sınır analizi yöntemi ile gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin sağlık sistemlerinin teknik etkinlik skorlarını etkileyen yatak sayısının ve kamu sağlık harcamalarının gayrisafi yurt içi hâsıla içindeki payının hasta memnuniyeti üzerindeki etkisini ortaya koymak ve ülkeler arasındaki etkinlik düzeylerini karşılaştırmaktır. Ülkelerin finansman modellerinin teknik etkinlik skorları üzerinde etkisinin olup olmadığını belirlemek, çalışmanın bir diğer amacıdır. Bu kapsamda çalışmanın girdi değişkenleri 1.000 kişiye düşen yatak sayısı ve kamu sağlık harcamalarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içindeki payı, çıktı değişkeni ise sağlık hizmetlerinden memnuniyet oranı olarak belirlenmiştir. Çalışmaya 2019 yılı verisine ulaşılabilen 38 ülke dâhil edilmiştir. Analizler sonucunda 1.000 kişiye düşen yatak sayısının, sağlık hizmetlerinden memnuniyet oranını artırdığı, fakat söz konusu artışın istatistiksel olarak anlamlı olmadığı tespit edilmiştir. Ancak kamu sağlık harcamalarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içindeki payının, sağlık hizmetlerinden memnuniyet oranını istatistiksel olarak anlamlı şekilde artırdığı belirlenmiştir. Buna göre, kamu sağlık harcamalarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içindeki payında meydana gelecek %1’lik bir artış, sağlık hizmetlerinden memnuniyet oranını %0,237 artıracaktır. Ayrıca en yüksek teknik etkinlik skoruna Lüksemburg, Hollanda ve Norveç sahip olurken, Şili, Romanya ve Brezilya en düşük etkinlik skoruna sahip ülkeler olmuştur. Son olarak, kullanılan finansman modelinin teknik etkinlik skorlarını anlamlı şekilde etkilemediği saptanmıştır.

Abstract

The aim of this study was to reveal the effect of the number of beds and the share of public health expenditures in gross domestic product on patient satisfaction, affecting the technical efficiency scores of health systems in developed and developing countries, and to compare the efficiency levels across countries by using the stochastic frontier analysis method. Another aim of the study was to determine whether the financing model of the study countries had an impact on the technical efficiency scores. In this context, the input variables of the study were determined as the number of beds per 1.000 people and the share of public health expenditures in gross domestic product, while the output variable was determined as the satisfaction with healthcare services. The study included 38 countries with available data for 2019. As a result of the analyses, it was determined that the number of beds per 1,000 people increased satisfaction with healthcare services, but this increase was not found to be statistically significant. However, it was determined that the share of public health expenditures in gross domestic product increased the satisfaction with healthcare services in a statistically significant way. Accordingly, a 1% increase in the share of public health expenditures in gross domestic product increased satisfaction with healthcare services by 0.237%. In addition, Luxembourg, the Netherlands and Norway had the highest technical efficiency scores, while Chile, Romania and Brazil had the lowest. Finally, it was found that the financing model did not significantly affect the technical efficiency scores.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Sarıgül, S. S., Konca, M., Biçer, İ. (2024). YATAK KAPASİTESİNİN VE KAMU SAĞLIK HARCAMALARININ HASTA MEMNUNİYET DÜZEYİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: GELİŞMİŞ VE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER ÖRNEĞİ. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı: 65, 269–284. https://doi.org/10.30794/pausbed.1445521

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (75)

  1. Afonso, A. Ve Aubyn, M. S. (2005). “Non-parametric approaches to education and health efficiency in OECD countries”, Journal of Applied Economics, 8/2, 227-246.
  2. Ahangar, A., Ahmadi, A. M., Mozayani, A. H., Dizaji, S. F., ve Safarani, S. (2019). “Transition of health financing, cost risk-sharing and risk-pooling models in the health sector: A systematic review (1990 - 2019)”, Iran Red Crescent Med J., 21/12, e63215.
  3. Aigner, D., Lovell, C. K. ve Schmidt, P. (1977). “Formulation and estimation of stochastic frontier production function models”, Journal of Econometrics, 6/1, 21-37.
  4. Al-Refaie, A. (2013). “A structural model to investigate factors affect patient satisfaction and revisit intention in Jordanian hospitals”, In Investigations into Living Systems, Artificial Life, and Real-World Solutions, 136-147.
  5. Arhin, K., Oteng-Abayie, E. F., ve Novignon, J. (2023). “Effects of healthcare financing policy tools on health system efficiency: Evidence from sub-Saharan Africa”. Heliyon, 9/10, 1-14.
  6. Asandului, L., Roman, M. ve Fatulescu, P. (2014). “The efficiency of healthcare systems in Europe: A data envelopment analysis approach”, Procedia Economics and Finance, 10, 261-268.
  7. Başol, E. (2015). “Gelişmekte olan ülkelerde strateji: Sağlık sisteminde sevk zinciri”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 4/8, 128-140.
  8. Benneyan, J. C., Sunnetci, A. ve Ceyhan, M. E. (2008). “Data envelopment analysis models for ıdentifying and benchmarking the best healthcare processes”, International Journal of Six Sigma and Competitive Advantage, 4/3, 305-331.
  9. Chai, P., Zhang, Y., Zhou, M., Liu, S. ve Kinfu, Y. (2019). “Technical and scale efficiency of provincial health systems in China: A bootstrapping data envelopment analysis”, BMJ Open, 9/8, 1-9.
  10. Chen, Z., Chen, X., Gan, X., Bai, K., Baležentis, T. C. ve Cui, L. (2020). “Technical efficiency of regional public hospitals in China based on the three-stage DEA”. Int. J. Environ. Res. Public Health, 17, 1-17. https://doi.org/10.3390/ijerph17249383
  11. Clayton, A. C. (2010). “Assessing the productive efficiency of US health care: Comparison of analytical methods”, Honors Projects, 106. Retrieved http://digitalcommons.iwu.edu/econ_honproj/106/ (Erişim Tarihi: 21.02.2024).
  12. Coelli, T. (1995). “Estimators and hypothesis tests for a stochastic frontier function: A Monte Carlo analysis”, Journal of Productivity Analysis, 6, 247-268.
  13. Collins, C. ve Green, A. (1994). “Decentralization and primary health care: Some negative ımplications in developing countries”, International Journal of Health Services, 24/3, 459-475.
  14. Cylus, J., Papanicolas, I. ve Smith, P. (2016). “A Framework for Thinking About Health System Efficiency, in Cylus”, Health System Efficiency: How to Make Measurement Matter for Policy and Management, (Ed: Papanicolas ve Smith), World Health Organization, United Kingdom, pp. 1-20.
  15. Çağlar, A. ve Gülel, F. E. (2015). “Sağlık hizmetlerinden memnuniyet: Etkinlik ve mekansal etkileşim analizi”, Journal of Life Economics, 2/2, 29-58.
  16. de Cos, P. H. ve Moral-Benito, E. (2014). “Determinants of health-system efficiency: Evidence from OECD countries”, International Journal of Health Care Finance and Economics, 14, 69-93.
  17. Demirci, Ş., Konca, M., ve İlgün, G. (2020). “Sağlık finansmanının sağlık sistemleri performansına etkisi: Avrupa Birliği üyesi ve adayı ülkeler üzerinden bir değerlendirme”, Sosyoekonomi, 28/43, 229-242.
  18. Dhaoui, I. (2019). “Healthcare system efficiency and ıts determinants: A two-stage data envelopment analysis (DEA) from MENA Countries”, Economic Research Forum (ERF), Giza, Egypt.
  19. Erden, B., ve Yanık, R. (2022). “Türkiye’de sağlık harcamaları ve 2020 yılı verilerine göre sağlık sistemi en gelişmiş 10 ülke ile Türkiye’nin karşılaştırılması. Para ve sermaye piyasası araştırmaları”. Orion Akademi.
  20. Evans, D. B., Tandon, A., Murray, C. J. ve Lauer, J. A. (2001). “Comparative efficiency of national health systems: Cross national econometric analysis”, BMJ, 323/7308, 307-310.
  21. Fang, H., Eggleston, K., Hanson, K. ve Wu, M. (2019). “Enhancing financial protection under China’s social health insurance to achieve universal health coverage”, BMJ, 36, 1-4.
  22. Farrell, M. (1957). “The measurement of productive efficiency”, Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society), 120, 253-290.
  23. FasterCapital, (2024). Maximum likelihood estimation: estimating excellence: The impact of maximum likelihood in SFA, https://www.fastercapital.com/content/Maximum-Likelihood-Estimation--Estimating-Excellence--The-Impact-of-Maximum-Likelihood-in-SFA.html#MLE-vsOther-Estimation-Techniques (Erişim Tarihi: 15.10.2024).
  24. Feng, C., Wang, H., Lu, N., Chen, T., He, H., Lu, Y., ve Tu, X. M. (2014). “Log-transformation and its implications for data analysis”, Shanghai Archives of Psychiatry, 26/2, 105-109.
  25. Grosskopf, S., Self, S. ve Zaim, O. (2006). “Estimating the efficiency of the system of healthcare financing in achieving better health”, Applied Economics, 38/13, 1477-1488.
  26. Hadad, S., Hadad, Y. ve Simon-Tuval, T. (2013). “Determinants of healthcare system’s efficiency in OECD countries”, The European Journal of Health Economics, 14, 253-265.
  27. Hamidi, S. ve Akinci, F. (2016). “Measuring efficiency of health systems of the Middle East and North Africa (MENA) region using stochastic frontier analysis”, Applied Health Economics and Health Policy, 14, 337-347.
  28. Hu, L., Ding, H., Liu, S., Wang, Z., Hu, G., ve Liu, Y. (2020). “Influence of patient and hospital characteristics on inpatient satisfaction in China's tertiary hospitals: A cross‐sectional study”. Health Expectations, 23/1, 115-124.
  29. Hung, M., Zhang, W., Chen, W., Bounsanga, J., Cheng, C., Franklin, J. D.,. ve Hon, S. D. (2015). “Patient-reported outcomes and total health care expenditure in prediction of patient satisfaction: Results from a national study”, JMIR Public Health and Surveillance, 1/2, 1-10.
  30. Ibrahim, M. ve Daneshvar, S. (2018). “Efficiency analysis of healthcare system in Lebanon using modified data envelopment analysis”, Journal of Healthcare Engineering, 1-6.
  31. Jacobs R., Smith P. ve Street, A. (2006). Measuring efficiency in health care: Analytical techniques and health policy. Cambridge University Press, Cambridge, England.
  32. Kaya, M. ve Filiz, M (2018). “Sağlık Hizmetlerinde Girdilerin Çıktılar Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi”, İçinde: Uluslararası Artvin Sempozyumu Bildiri Kitabı, Ed.: K. Çoşkun ve E. Özedmir, ss. 262-278, Artvin.
  33. Kim, Y. ve Kang, M. (2014). “The measurement of health care system efficiency: cross-country comparison by geographical region”, The Korean Journal of Policy Studies, 29/1, 21-44.
  34. Kocaman, A. M., Mutlu, M., Bayraktar, D. ve Araz, Ö. M. (2012). “OECD ülkelerinin sağlık sistemlerinin etkinlik analizi”, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 23/4, 14-31.
  35. Kozuń-Cieślak, G. (2020). “Is the efficiency of the healthcare system linked to the country's economic performance? Beveridgeans versus Bismarckians”, Acta Oeconomica, 70/1, 1-17.
  36. Kumbhakar, S. ve Lovell, C. (2000). Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, New York.
  37. Kurt, S. (2015). “Government health expenditures and economic growth: A Feder-Ram approach for the case of Turkey”, International Journal of Economics and Financial Issues, 5/2, 441-447.
  38. Liu, X. (2012). Government expenditures and health care satisfaction. (Unpublished Master Thesis). Ottawa University.
  39. Mbau, R., Musiega, A., Nyawira, L. et al. (2023). “Analysing the efficiency of health systems: A systematic review of the literature”. Appl Health Econ Health Policy, 21, 205-224.
  40. McFarland, D. C., Shen, M. J., Parker, P., Meyerson, S., ve Holcombe, R. F. (2017). “Does hospital size affect patient satisfaction?”. Quality Management in Health Care, 26/4, 205-209. https://doi.org/10.1097/QMH.0000000000000149
  41. Meeusen, W. ve van Den Broeck, J. (1977). “Efficiency estimation from cobb-douglas production functions with composed error”, International Economic Review, 435-444.
  42. Mirmirani, S. ve Lippmann, M. (2004). “Health care system efficiency analysis of G12 countries”, International Business and Economics Research Journal, 3/5, 35-42.
  43. Nassar, H., Sakr, H., Ezzat, A. ve Fikry, P. (2020). “Technical efficiency of health-care systems in selected middle-income countries: An empirical investigation”, Review of Economics and Political Science, 5/4, 267-287.
  44. Ogloblin, C. J. A. E. (2011). “Health care efficiency across countries: A stochastic frontier analysis”, Applied Econometrics and International Development, 11/1, 5-14.
  45. O’Neill, L., Rauner, M., Heidenberger, K. ve Kraus, M. (2008). “A cross-national comparison and taxonomy of DEA-based hospital efficiency studies”, Socio-Economic Planning Sciences, 42/3, 158-189.
  46. OECD (2019). Health data. Retrieved https://www.oecd.org/els/health-systems/health-data.htm. (Erişim Tarihi: 02.02.2024).
  47. OECD (2023). “Health expenditure in relation to GDP”, in Health at a Glance 2023: OECD Indicators, OECD Publishing, Paris. (Erişim Tarihi: 14.10.2024).
  48. Omar, Z., ve Fatah, F. A. (2021). “Determinants of technical efficiency among coconut smallholder production in Johor, Malaysia: A cobb Douglas stochastic frontier production approach”, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 757/1, 1-10.
  49. Otani, K., Deng, Y., Herrmann, P. A., ve Kurz, R. S. (2020). “Patient satisfaction, quality attributes, and organizational characteristics: A hierarchical linear model approach”. Journal of Patient Experience, 7/5, 801-806. doi:10.1177/2374373519892410
  50. Öztürk, Z. ve Yıldız, M. S. (2016). “Hastane etkinliklerinin tahmininde stokastik sınır analizi; tarihi ve amprik uygulamaları”, Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi 1/3, 1-12.
  51. Pavlyuk, D. ve Balash, V. (2004). An efficiency analysis of russian banks. data envelopment analysis and performance managements, 1a ed. Coventry: Warwick Print, 59-64.
  52. Popescu, C., Asandului, L. ve Fatulescu, P. (2014). “A data envelopment analysis for evaluating Romania’s health system”, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 109, 1185-1189.
  53. Ravangard, R., Hatam, N., Teimourizad, A. ve Jafari, A. (2014). “Factors affecting the technical efficiency of health systems: A case study of economic cooperation organization (ECO) countries (2004-10)”, International Journal of Health Policy and Management, 3/2, 63-69.
  54. Regmi, J. (2023) Unraveling the mathematics behind Cobb-Douglas functions, https://jeevanregmi.medium.com/unraveling-the-mathematics-behind-cobb-douglas-functions-9fbf59b37e00 (Erişim Tarihi: 15.10.2024).
  55. Retzlaff-Roberts, D., Chang, C. F. ve Rubin, R. M. (2004). “Technical efficiency in the use of health care resources: A comparison of OECD countries”, Health Policy, 69/1, 55-72.
  56. Rezaei, S., Zandian, H., Baniasadi, A., Moghadam, T. Z., Delavari, S. ve Delavari, S. (2016). “Measuring the efficiency of a hospital based on the econometric stochastic frontier analysis (SFA) method”, Electronic Physician, 8/2, 2025-2029.
  57. Rosid, M. H. O., Xuefeng, Z., Paul, S. C. ve Sultanuzzaman, M. R. (2020). “The Macroeconomic Determinants of Cross-Country Efficiency in Wealth Maximization: A Joint Analysis Through the SFA and GMM Models”, International Journal of Research in Business and Social Science (2147-4478), 9/6, 91-107.
  58. Shirley, E. D., ve Sanders, J. O. (2016). “Measuring quality of care with patient satisfaction scores”. JBJS, 98/19, e83, 1-5.
  59. Spinks, J. ve Hollingsworth, B. (2005). “Health production and the socioeconomic determinants of health in OECD countries: The use of efficiency models”, Monash University, Centre for Health Economics, Working Paper 151.
  60. Sun, B., Zhang, L., Yang, W., Zhang, J., Luo, D., ve Han, C. (2016). “Data envelopment analysis on evaluating the efficiency of public hospitals in Tianjin, China”. Transactions of Tianjin University, 22, 182-188.
  61. Sun, D., Ahn, H., Lievens, T., ve Zeng, W. (2017). “Evaluation of the performance of national health systems in 2004-2011: An analysis of 173 countries”. PLoS ONE, 12/1-13.
  62. Şener, M., ve Yiğit, V. (2017). “Sağlık sistemlerinin teknik verimliliği: OECD ülkeleri üzerinde bir araştırma”, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26, 266-290.
  63. Tandon, A. (2005). “Measuring efficiency of macro systems: An application to millennium development goal attainment”, Asian Development Review, 22/02, 108-125.
  64. Thi, P. L. N., Briancon, S., Empereur, F., ve Guillemin, F. (2002). “Factors determining inpatient satisfaction with care”. Social science & medicine, 54/4, 493-504.
  65. Top, M., Konca, M. ve Sapaz, B. (2020). “Technical efficiency of healthcare systems in African Countries: An application based on data envelopment analysis”, Health Policy and Technology, 9/1, 62-68.
  66. Torkamani, J. (2009). “The impact of insurance on farmers’ te and risk aversion: The use of stochastic frontier production functions”, Journal of Agricultural and Development Economics, 22, 45-48.
  67. Varabyova, Y. ve Schreyögg, J. (2013). “International comparisons of the technical efficiency of the hospital sector: Panel data analysis of OECD countries using parametric and non-parametric approaches”, Health Policy, 112/1-2, 70-79.
  68. Xesfingi, S. ve Vozikis, A. (2016). “Patient satisfaction with the healthcare system: Assessing the impact of socio-economic and healthcare provision factors”, BMC Health Services Research, 16/1, 1-7.
  69. Yalçın, E. (2018). “Stokastik sınır analizi ile havalimanlarının etkinliklerinin ölçülmesi: Türkiye örneği”, Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15/42, 82-105.
  70. Yeşilyurt, Ö. ve Salamov, F. (2017). “Türk Devletleri sağlık sistemlerinde etkinliğin ve etkinliğe etki eden faktörlerin süper etkinlik ve tobit modelleriyle değerlendirilmesi”, Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 3/2, 128-138.
  71. Yetim, B., Sönmez, S., Konca, M. ve İlgün, G. (2023). “Benchmarking countries’ technical efficiency using AHP-based weighted slack-based measurement (W-SBM): A cross-national perspective”, Health Policy and Technology, 12/3, 100782.
  72. Yıldırım, H. H. (2004). “Avrupa Birliği sağlık politikaları ve Avrupa Birliği'ne üye ve aday ülke sağlık sistemlerinin karşılaştırmalı teknik verimlilik analizi”. Hacettepe Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi.
  73. Yüksel, O. (2022). “Türkiye’deki bazı sağlık göstergelerinin stokastik sınır analizi yöntemi ile değerlendirilmesi”, Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 8/3, 362-375.
  74. Zhang, J. H., Peng, X., Liu, C., Chen, Y., Zhang, H. ve Iwaloye, O. O. (2020). “Public satisfaction with the healthcare system in China during 2013–2015: A cross-sectional survey of the associated factors”, BMJ open, 10/5, e034414.
  75. Hung, M., Zhang, W., Chen, W., Bounsanga, J., Cheng, C., Franklin, J. D.,. ve Hon, S. D. (2015). “Patient-reported outcomes and total health care expenditure in prediction of patient satisfaction: Results from a national study”, JMIR Public Health and Surveillance, 1/2, 1-10.