Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Bu araştırmaya toplam 115 hasta dahil edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Bu araştırmada, hastane maliyetleri içinde çok önemli bir yer tutan yoğun bakım ünitele- rinde (YBÜ) tanıya göre maliyetleri ortaya çıkarmak için YBÜ’lerinde gelir ve giderler arasındaki farkları hesaplayarak maliyet kontrolü ve verimliliğin yükseltilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: YBÜ’de tedavi edilen hastaların gelir ve gider verileri bilgi işlem ve fatura bölümlerinden alınarak hasta tanısına göre maliyetler analiz edilmiştir. Hastaların demografik verileri, yatış süreleri, yoğun bakım sonuçları, yoğun bakımın toplam gelir ve giderleri ile hastaların tahlil, tedavi ücretleri, ilaç ve sarf malzeme ücretleri ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Bulgular: Bu araştırmaya toplam 115 hasta dahil edilmiştir. Hastaların yatış tanı grupları akut repiratuvar distres sendromu, pulmoner ödem, zehirlenme, trafik kazası, kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH), pnömoni, pulmoner emboli, postoperatif hasta ve nedeni bilinmeyen kardiyak arrest şeklindedir. Doğrudan ilk malzeme ve ilaç giderleri hesap edildiğinde yoğun bakımda KOAH grubunda hasta başına elde edilen gelirin 619.47 Türk lirası olduğu, postoperatif grupta ise mali- yet kaybı olduğu gözlendi. Sonuç: YBÜ’lerinde maliyet analizi yöntemlerinin kullanılması hem mevcut tedavilerin devamını hem de ihtiyaca göre yeni düzenleme yapmayı olası kılabilir. Aynı zamanda kısıtlı kaynakların en verimli şekilde kullanılması sağlanabilir. Böylece yoğun bakım hastalarının gelişmiş tedavilere ulaşması daha kolay olabilir.
Abstract
Objective: In this study, our aim was to improve the cost control and efficiency by calculating the differences between the income and expenses based on diagnoses made in the ICU. Which take a very important place in hospital expenditures. Methods: Data related to healthcare costs of the patients, and income were taken from the data processing and billing departments and analyzed according to the diagnoses. Patients’ demo- graphic data, hospitalization times, intensive care unit results, total income and expenses, treat- ment fees, drug and consumables fees were evaluated separately. Results: A total of 115 patients were included in this study. The diagnostic groups of the patients were acute repiratory distress syndrome, pulmonary edema, intoxication, traffic accident, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), pneumonia, pulmonary embolism, and cardiac arrest of unknown etiology. It was observed that the income per patient was 619.47 Turkish liras in the COPD group, there was a cost loss in the postoperative group. Conclusion: The use of cost analysis methods in ICUs may enable both continuation of existing treatments and new arrangements according to needs. At the same time, limited resources can be used in the most efficient way. Thus, it may be easier for ICU patients to reach advanced therapies.