Dergiler / Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi / 2018 / Cilt: 10 - Sayı: 19
ACİL SERVİSLERİN TOPSIS VE GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMLERİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ
- Sayfa
- 442–459
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de AI grubunda yer alan kamu hastanelerinin acil servisleriyle ilgili olarak acilservis hasta memnuniyet oranı, acil servis mortalite hızı ve acilden sevk edilen hasta oranı değişkenlerinikullanarak hastanelerin göreceli sıralamasını yapmaktır. Bu amacı gerçekleştirmek için çok kriterli karar vermeyöntemlerinden TOPSIS ve gri ilişkisel analiz kullanılmıştır. Çalışma kapsamında örneklem seçilmemiş olupTürkiye’de faaliyet gösteren ve AI grubunda yer alan toplam 52 hastane çalışmaya dahil edilmiştir. Çalışmanınverileri 2016 yılını kapsamaktadır. Çalışmada verileri analiz etmek için ise Ms. Excel programı kullanılmıştır.Hem gri ilişkisel analiz hem de TOPSIS yönteminin sonuçlarına bakıldığında belirtilen değişkenlere göre 29470numaralı hastanenin ilk sırada yer aldığı, 1976185 numaralı hastanenin sondan ikinci sırada yer aldığı ve888550 numaralı hastanenin ise sondan üçüncü sırada yer aldığı belirlenmiştir. Ayrıca elde edilen sıralamalararasında %82 oranında yüksek korelasyon bulunmuştur.
Abstract
The study aims at making a relative ranking regarding the emergency services of the public hospitals in AI grup in Turkey by utilizing the variable of the patient satisfaction rate, the mortality rate and the referral rate from emergency services. In order to carry out the mentioned goal, TOPSIS and grey relational analysis methods, which are from the multi-criteria decision making methods, have been used. No sampling is included in the study and the study involves 52 hospitals that are active in Turkey and located in AI group. The data for the study covers the year 2016. Ms. Excel has been used to analyze the data of the study. Taking into consideration of the results obtained from both grey relational analysis and TOPSIS method, it is concluded that, according to the mentioned variables, the hospital numbered as 29470 takes first place in the list, the hospital 1976185 is the second worst and the one 888550 is the third worst. In addition, a high correlation of %82 has been found between the obtained sequences.