Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAvrupa'daki sağlık hizmetleri çeşitli ekonomik, sosyal ve kurumsal bağlamlarda faaliyet göstermektedir; bu nedenle, yapı ve bağlamın ülkeler arasındaki etkinlik farklılıklarını nasıl etkilediğini anlamak çok önemlidir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Bu çalışma, 2010-2021 dönemi boyunca 33 Avrupa ülkesinin sağlık sisteminin teknik etkinliğini değerlendirmeyi ve etkinliğe etki ettiği düşünülen temel belirleyicileri saptamayı amaçlamaktadır. Avrupa'daki sağlık hizmetleri çeşitli ekonomik, sosyal ve kurumsal bağlamlarda faaliyet göstermektedir; bu nedenle, yapı ve bağlamın ülkeler arasındaki etkinlik farklılıklarını nasıl etkilediğini anlamak çok önemlidir. Yöntem: Etkinlik puanlarını ölçmek için Aylak Tabanlı Model (SBM) kullanılırken, ikinci aşamada etkinsizliğin itici güçlerini araştırmak için bir panel Tobit modeli kurulmuştur. Bulgular: Bulgular, gıda üretim endeksi, özel sağlık harcamaları (sağlık harcamalarının yüzdesi olarak) ve internet kullanan bireylerin payının (nüfusun yüzdesi olarak) etkinsizlik puanlarıyla anlamlı ve negatif bir şekilde ilişkili olduğunu (p 0,05). Dahası, SARS-CoV-2 salgını etkinsizlik ile negatif ancak marjinal olarak anlamlı olmayan bir ilişki göstermektedir (p>0,05). Özgünlük: Bu sonuçlar, sağlık sistemlerinin performansını şekillendiren yapısal ve bağlamsal faktörlerin sürekli olarak incelenmesinin önemini vurgulayarak, sağlık hizmetlerinin etkinliğini ve dayanıklılığını güçlendirmeyi amaçlayan politika yapıcılar için değerli bilgiler sağlamaktadır.
Abstract
Purpose: The present study aims to assess the technical efficiency of healthcare systems in 33 European countries during the period 2010–2021 and to identify the key determinants influencing efficiency. Healthcare services in Europe operate within diverse economic, social, and institutional contexts; therefore, understanding how structure and context influence differences in efficiency between countries is crucial. Methodology: A Slacks-Based Model (SBM) was employed to measure efficiency scores, while a panel Tobit model was applied in the second stage to explore the drivers of inefficiency. Findings: The findings indicate that the food production index, private health expenditure (as a percentage of current health expenditure), and the share of individuals using the Internet (as a percentage of the population) are significantly and negatively associated with inefficiency scores (p 0.05). Moreover, the SARS-CoV-2 outbreak demonstrates a negative but marginally insignificant relationship with inefficiency (p>0.05). Originality: These results highlight the importance of continuously examining the structural and contextual factors that shape the performance of healthcare systems, providing valuable insights for policymakers aiming to strengthen healthcare efficiency and resilience.