İki Yüz ve Üzeri Yataklı B Grubu Kamu Hastanelerinin Verimliliklerinin Değerlendirilmesi

Efficiency is expressed as the capacity to reach the maximum results with minimum effort or cost. Measuring efficiency ensures that almost all of the inputs' capacities are converted to output with minimal loss. One of the objectives of the Ministry of Health is to focus on improving the efficiency of public hospitals. In this study, it was aimed to evaluate the activities of 44 group B public hospitals with 200 and more beds in 2013 and 2016 specificaly. Financial and service delivery data of hospitals were used as input and output variables of this study. The efficiencies were analyzed in four different models (M1-M4), with one of the basic methods of Data Envelopment Analysis, input-oriented constant returns to scale method. In addition, Shapiro-Wilk test was used to determine normality and Wilcoxon, Kruskal-Wallis and Friedman tests were used to analyze the statistical significance of other comparisons. As a result of the assessment of the hospitals, in 2013 the efficiency percentage of hospitals were varied between 50.0% and 79.5%. In contrast, the efficiency percentage of hospitals in 2016 were also varied between 34.1% and 70.5%. In the yearly assessment, compared to 2013, the number of efficient hospitals and the average of efficiency points of hospitals in 2016 decreased in M1, M3 and M4. However, in M2 on the contrary both the number of efficient hospitals and the average of efficiency points increased in 2016 compared to 2013. But, for both cases the difference was found to be statistically insignificant. In order for hospitals to be effective in both years (2013, 2016), the variables that need to be changed the most were “Non-Labor Fixed Expenses, Other Fixed Expenses” in M1 and M3 and “Total Closed Area (m2)” in M2 and M4. The differences that arise by comparing the results of the models, with only financial or service delivery variables, which are applied in this study, brought different dimentions to assess the efficiency of hospitals and different intervention areas accordingly.Verimlilik en az çaba veya maliyet ile en fazla sonuca ulaşma kapasitesi olarak ifade edilmektedir. Verimliliğin ölçülmesi, girdilerin en az kayıp ile kapasitelerinin nerdeyse tamamının çıktıya dönüştürülmesini sağlamaktadır. Sağlık Bakanlığının amaçlarından biri de, hastanelerin verimliliğinin iyileştirmesine odaklanmaktır. Bu çalışmada 200 ve üzeri yataklı 44 B grubu kamu hastanesinin, 2013 ve 2016 yıllarındaki verimliliklerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın girdi ve çıktı değişkenleri olarak, hastanelerin mali ve hizmet sunumu verileri kullanılmıştır. Verimlilikler dört farklı modelde (M1-M4), Veri Zarflama Analizi temel modellerinden, girdi odaklı ve ölçeğe göre sabit getirili modelle analiz edilmiştir. Ayrıca normalliğin belirlenmesinde Shapiro-Wilk ve diğer karşılaştırmaların istatistiksel olarak anlamlılığının analizinde Wilcoxon, Kruskal-Wallis ve Friedman testleri kullanılmıştır. Hastanelerin değerlendirilmesi sonucunda, 2013 yılında verimli olan hastane yüzdesi %50,0 ile %79,5 arasında değişmiştir. Buna karşın, 2016 yılında verimli olan hastane yüzdeleri de %34,1 ile %70,5 arasında değişmiştir. Yıllar itibariyle yapılan değerlendirmede, 2016 yılı verimli olan hastane sayıları ve verimlilik puanları ortalamalarının 2013 yılına göre M1, M3 ve M4’de azaldığı, buna karşın M2’de 2016 yılında 2013 yılına göre hem verimli olan hastane sayısının hem de verimlilik puanları ortalamalarının arttığı tespit edilmiştir. Ancak her iki durum için verimlilik puanaları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olmadığı görülmüştür. Her iki yılda (2013 ve 2016) hastanelerin verimli olabilmesi için en fazla değiştirilmesi gereken değişkenlerin, M1 ve M3’de “Emek Dışı Sabit Giderler, Diğer Sabit Giderler” değişkeni ve M2 ve M4’de ise “Toplam Kapalı Alan (m2)” değişkeni olduğu belirlenmiştir. Bu çalışmada da uygulanan, sadece mali değişkenler veya hizmet sunumu değişkenleriyle oluşturulan modellerin sonuçlarının karşılaştırılmasıyla, modeller arasında ortaya çıkan farklılıklar hastanelerin durumlarını değerlendirmek için farklı açılımlar getirmekte ve bu açılımların sonuçlarına göre farklı müdahale alanları ortaya konabilmektedir