Sağlıkta verimlilik karne uygulamaları, hastanelerin etkinliğinin stokastik sınır yaklaşımı ile değerlendirilmesi: AI rol grubu hastaneler örneği

Abstract

Tarih boyunca sağlık, insanlar için en önemli varlık olmuştur. Türkiye'de özellikle Sağlıkta Dönüşüm Programı ile sağlık alanında birçok reformlar yapılmıştır. Sağlıkta dönüşümün ikinci basamağı olan 663 sayılı Kanun Hükmünde Kararname ile Türkiye Kamu Hastaneleri Kurumu kurulmuş ve kaynak kullanımı, hizmet sunumunun etkinlik ve verimliliğini değerlendirmek üzere Dengeli Kurumsal Karne Modeli'nden yola çıkılarak Verimlilik Karne uygulamasına geçilmiştir. Stokastik Sınır Analizi, karar verme birimlerinin etkinliklerini ölçmek için kullanılan parametrik bir yöntem olup, etkinsizliğin rassal hatadan mı yoksa etkinsizlikten mi kaynaklandığını ayırt edebilmesi nedeniyle son yıllarda yapılan çalışmalarda daha fazla kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışma; Sağlık Bakanlığına bağlı Kamu Hastanelerinde Verimlilik Karne Uygulamalarının tarihsel gelişimini açıklamak, hastanelerin etkinliğinin verimlilik karne uygulamaları başlangıcından itibaren nasıl değiştiğini belirlemek amacı ile yapılmıştır. Bunun için; Sağlık Bakanlığına bağlı AI rol grubunda bulunan 48 genel hastanenin 2012-2018 yılları arasındaki (7 yıllık panel veri) verileri belirlenen girdi ve çıktı çerçevesinde etkinlikleri Stokastik Sınır Analizi yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Türkiye'deki AI rol grubu hastanelerin verimlilik karne uygulaması başladıktan sonra etkinliği incelendiğinde; etkinlik değer aralığının Model 1'de 0,25 ile 0,93 arasında, Model 2'de 0,76 ile 0,97 arasında olduğu, ortalama etkinlik değerleri ise yaklaşık olarak Model 1'de 0,74 iken Model 2'de ise 0,90 olduğu belirlenmiştir. Üretim sınırından sapmalar incelendiğinde Model 1'de yaklaşık %29, Model 2'de %17'lik kısmın teknik etkinsizlikten (...), Model 1'de %71, Model 2'de %83'lik kısmın rassal hatalardan (....) kaynaklandığı sonucuna ulaşılmıştır. Daha detaylı sonuçların alınması için özel, kamu ve üniversite hastanelerini kapsayan çalışmaların yapılması ve farklı modellerle tekrarlanmasının uygun olacağı düşünülmektedir.Health, has been the most important asset for people throughout history. In Turkey, many reforms have been made in the field of health, especially with the Health Transformation Program. The Turkish Public Hospitals Institution was established with the Decree Law No. 663, which is the second step of the transformation in health, and the Efficiency Scorecard application was initiated based on the Balanced Balanced Scorecard Model in order to evaluate the efficiency and efficiency of resource use and service delivery. Stochastic Frontier Analysis is a parametric method used to scale the effectiveness of decision-making units; Due to the fact that it can distinguish whether ineffectiveness is caused by random error or ineffectiveness, it has been used more in recent years. This study was conducted with the aim of explaining the historical development of the Ministry of Health, Public Hospitals Productivity and Report Card Applications, and determining how the efficiency of hospitals have changed since the beginning of the productivity report. For this; The efficiency of 48 general hospitals in the AI role group of the Ministry of Health between 2012 and 2018 (7-year panel data) was calculated using the Stochastic Boundary Analysis method within the framework of the determined input and output. When the efficiency of the AI role group hospitals in Turkey was examined after the efficiency scorecard application started; The efficiency value range was between 0.25 and 0.93 in Model 1, between 0.76 and 0.97 in Model 2, and the mean efficiency values were approximately 0.74 in Model 1 and in Model 2. It was determined to be 0.90. When the deviations from the production limit are examined, it is concluded that approximately 29% in Model 1 and 17% in Model 2 are due to technical inefficiency (...), 71% in Model 1 and 83% in Model 2 are due to random errors (....). has been reached. It is thought that it would be appropriate to conduct studies involving private, public and university hospitals and to repeat them with different models in order to obtain more detailed results.