Türkiye’de Aile Sağlığı Merkezlerinin Teknik Etkinlik Düzeylerinin İncelenmesi
Abstract
Bu çalışmada, Türkiye’de faaliyet gösteren aile sağlığı merkezlerinin (ASM), etkinlik skorlarının
bulunması, ASM’lerin etkin veya etkinsiz olmalarına yol açan girdi kullanımlarının belirlenmesi ve
etkinsiz olan ASM’lerin etkin olabilmesi için iyileştirme yapmaları gereken potansiyel iyileştirme
alanlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla 2015 yılında Türkiye genelinde hizmet eden
toplam 6.902 ASM karar verme birimi (KVB) olarak alınmış ve Sağlık Bakanlığı tarafından
belirlenen gruplara ayrılarak analiz edilmiştir. Bu yaklaşımda dört girdi ve sekiz çıktı değişkeni
kullanılmıştır. Yöntem olarak Charnes, Cooper ve Rhodes (CCR) tarafından 1978 yılında
geliştirilen veri zarflama analizinin (VZA) çarpımsal yöntemi kullanılmıştır. Girdi üzerinde
potansiyel iyileştirmelerin belirlenmesi ve karar verme birimlerinin daha iyi ayrıştırılması
amaçlandığından girdi yönelimli ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında VZA modeli
kurgulanmıştır. Elde edilen bulgulara göre ASM gruplarının ortalama etkinlik değerleri %53,00 ile
%71,80 arasında bulunmuş ve etkinlik skorlarının gruplara göre istatistiksel olarak anlamlı bir
farklılık gösterdiği tespit edilmiştir. Aile hekimliğine kayıtlı kişi sayıları, aile hekimliği birim sayısı
ve aile hekimi sayısı değişkenleri birimlerin etkin veya etkinsiz çıkmalarını etkileyen temel
değişkenler olarak bulunmuştur. Çalışma sonucuna göre ASM’lerin etkinliklerini artırmak için
öncelikle aile hekimliğine kayıtlı kişiler üzerinde daha sonra ise aile hekimliği birim sayısı ve aile
hekimi sayısı değişkenlerinde bir iyileştirilme yapılması önerilmektedir.
Keywords: Aile Sağlığı Merkezi, Aile Hekimliği, Performans Değerlendirme, Etkinlik, Veri
Zarflama Analizi.
Introduction and Backround
Dünya genelinde birinci basamak sağlık hizmetlerinin sunulması için çeşitli modeller
uygulanmaktadır. Bu yöntemlerden aile hekimliği (AH) sistemi özellikle 20. yüzyılın ikinci
yarısından itibaren birçok ülkede ön plana çıkmıştır. Dünya trendine paralel olarak
Türkiye sağlık sisteminde de değişik yıllarda uygulanmak istenen ve kamu politikaları
arasında yer alan AH sistemi, 2000’li yıllara kadar değişik sebeplerden dolayı
uygulanamamıştır (Algın vd, 2004, s.255).
Dünya Bankası tarafından finanse edilerek 2003 yılında başlayan “Sağlıkta Dönüşüm
Programı” (SDP) projesi ile birlikte AH isteminin uygulanması Türkiye’de yeniden
gündeme gelmiştir. Bu kapsamda Türkiye’de 2005 yılında bazı illerde pilot olarak AH
modeline geçilmiş, 2010 yılı itibariyle tüm ülkede uygulanmaya başlanmıştır (Akdağ,
2011, s.25). Oluşturulan yeni sistemde AH hizmetlerinin yürütülmesi amacıyla en az bir
aile hekiminden oluşan aile hekimliği birimi (AHB) ve en az bir AHB’den oluşan aile
sağlığı merkezleri (ASM) oluşturulmuştur.
SDP projesiyle AH sistemiyle ilgili belirtilen idari düzenlemelerin yanı sıra yönetim
felsefesinde de önemli değişiklikler yaşanmıştır. Bu değişiklikler kapsamında, sağlık
hizmetlerinin etkili, verimli ve hakkaniyetli bir şekilde sunulması SDP’nin temel bir
bileşeni olarak belirlenmiştir. Ayrıca yöneticilerin ve çalışanların performanslarının
denetimini aktif olarak takip edecek bir performans sistemi geliştirilmiş ve performans
sonuçlarına göre yöneticilerin ve çalışanların görevlerinde kalmaları veya görevlerinden
alınmaları söz konusu olmuştur. Bir başka deyişle, birinci basamak sağlık hizmetlerinde
bireysel ve kurumsal performans değerlendirmesi daha da ön plana çıkmıştır.
Performans ölçümünde performansı oluşturan çeşitli boyutların ölçülmesi ile performans
hakkında bilgi elde etmek mümkündür. Bu boyutlardan birisi olan etkinlik; genel olarak
sahip olunan kaynaklarla olabildiğince fazla çıktı üretilmesi veya çıktıların minimum
kaynaklarla üretilmesi olarak tanımlanabilir (Porcelli, 2009, s.3). Etkinlik ölçümlerinde
bazı
yöntemler
kullanılsa
da
veri
zarflama
analizinin
(VZA)
etkinliklerin
değerlendirilmesi amacıyla yaygın olarak kullanıldığı belirtilmektedir (Wang ve Lan,
2013, s.182).
VZA’nın yönetsel karar verme açısından önemli bilgiler sunduğu ifade edilmektedir
(Cooper vd., 2011, s.2). VZA sağlık sektörü açısından değerlendirildiğinde, sağlık
kurumlarının göreli performanslarının değerlendirilmesinde, sağlık sektörü içerisindeki
en iyi performansın tespit edilmesinde, birimlerin performanslarının iyileştirilmesi için
gerekli yolların belirlenmesinde sağlık yöneticilerine yardımcı olabilmektedir (Ozcan,
2008, s.17).
Belirtilen uygulama faydaları nedeniyle Türkiye’de birinci basamak sağlık hizmetlerinin
etkinliğinin VZA ile değerlendirildiği bazı çalışmalar mevcuttur (Örneğin, Kayalı vd., 2004;
Üner, 2006; Uyar, 2009; Özata ve Sevinç, 2010; Bircan, 2011). Bu çalışmalar Türkiye’de
birinci basamak sağlık hizmetlerinin sağlık ocağı sistemine göre yürütüldüğü zamanlarda
yapılmıştır. Sağlık ocağı sisteminde hem bireylere hem de çevreye yönelik sağlık hizmeti
sunulması, AH sisteminde ise birey ve ailelere yönelik sağlık hizmeti sunulması esastır.
Bu nedenle bu çalışmada içerik olarak farklı hizmet veren birimlerin etkinliğinin
değerlendirildiği ve bu yönüyle çalışmanın sağlık ocağı sisteminde yapılan çalışmalardan
farklılık gösterdiği belirtilebilir. AH sistemi döneminde yapılan bir çalışmada (Erinç, 2013)
ise bir ilde görev yapan aile hekimlerinin etkinliği değerlendirilmiştir. Bizim çalışmamızda
ise ulaşılabilen veriler çerçevesinde ülke genelinde hizmet veren ASM’lerin kurumsal
performansları değerlendirilmiştir. Hem uygulama alanının hem de değerlendirilen
birimlerin görev tanımlarının farklılığı nedeniyle bu çalışma daha önce yapılan
çalışmalardan ayrışmaktadır.
AH sisteminin Türkiye sağlık sisteminde diğer sistemlere göre daha yeni bir birim olması,
üretilen hizmete ait verilerin mevcut olması, etkinlik değerlendirmelerine yönelik
çalışmalarda birinci basamak sağlık hizmetlerine daha az odaklanılması, VZA’nın sağlık
sektöründe yaygınlıkla kullanılabilmesi, akademik çalışmalarda Türkiye genelinde
hizmet veren ASM’lerin etkinliğini ele alan bir çalışmaya rastlanılmamış olması ve elde
edilen sonuçların uygulamada kullanılabilecek olması gibi faktörler bu çalışmanın
yapılmasında motivasyonel etki oluşturmuştur.
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de AH hizmeti vermek üzere oluşturulan ASM’lerin teknik
etkinliğinin belirlenmesi, ASM’lerde etkinliğe/etkinsizliğe yol açan faktörlerin saptanması
ve kamu tarafından sunulan bu hizmetlerde etkinliğinin artırılmasına yönelik bilimsel
temelli uygulama önerilerinin geliştirilmesidir.
MATERIALS AND METHODS
Bu çalışmada teknik etkinliğin değerlendirilmesi amacıyla VZA kullanılmıştır. VZA’nın
kamu alanlarında ve kar amaçlı olmayan birimlerde kullanılabilmesi (Huang ve
McLaughlin, 1989, s.144), sağlık sektöründe yaygın olarak kullanılması, çok sayıda KVB
bulunması ve bu birimlere ait çoklu girdi ve çoklu çıktı değişkenleri kullanılarak etkinliğin
değerlendirilecek olması, kullanılan değişkenler arasında fonksiyonel ilişkiye ihtiyaç
duyulmaması (Pelone vd., 2015), etkinsiz olarak belirlenen birimlerin etkin olması için
önerilerin belirlenebilecek olması gibi özellikler nedeniyle analiz olarak VZA’nın
kullanılmasına karar verilmiştir. VZA kapsamında yapılan aşamalar şu şekildedir:
•
Karar Birimlerinin Seçilmesi
Türkiye’de 2015 yılında 6.902 ASM hizmet vermiştir (Köse vd., 2016). VZA’da KVB’lerin
birbiriyle karşılaştırılabilir ve benzer çevre koşullarında hizmet veriyor olması
gerektiğinden mevcut uygulamada yürürlükte olan ASM’lerin gruplandırması dikkate
alınmış ve birimlerin bağlı bulunduğu gruplara göre ayrı ayrı analiz edilmesi sağlanmıştır.
Bu süreçte aynı ASM’ye bağlı olmalarına rağmen bazı AHB’lerin farklı gruplarda yer
aldığı gözlenmiştir. Gruplandırmanın doğru bir şekilde yapılabilmesi için bu durumda
olan AHB’ler ayrı bir ASM olarak düşünülmüş ve bu nedenle analiz kapsamına alınan
ASM sayısı 6.902’den 7.400’e çıkmıştır. Söz konusu 7.400 ASM’den homojenliği
bozabilecek olan ASM’ler (örneğin gebelik ve bebekle ilgili hizmetlerin verilemediği
cezaevlerinde bulunan ASM’ler gibi) analiz kapsamından çıkarılmıştır. Ayrıca bazı
KVB’ye ait değerlerin elde edilen veri setinde olmadığı gözlenmiştir. Bu özelliklerde olan
toplam 255 ASM’nin analiz kapsamından çıkarılmasıyla toplam 7.145 ASM KVB olarak
belirlenmiştir. Bu ASM’ler bağlı bulundukları gruplara ayrılarak ayrı ayrı analiz edilmiştir.
Her bir grupta yer alan KVB sayıları şu şekildedir:
A grubunda 1.577 ASM,
B grubunda 911 ASM,
C grubunda 507 ASM,
D grubunda 2.017 ASM,
E grubunda 2.133 ASM.
•
Girdi ve Çıktı Değişkenlerinin Belirlenmesi
Bu çalışma kapsamında kullanılması planlanan girdi ve çıktı değişkenlerinin ilk hali birinci
basamak sağlık hizmetlerinde VZA ile yapılan etkinlik çalışmaları taranarak
belirlenmiştir.
Türkiye’de
uygulanan
AH
sisteminin
özellikleri,
girdi
ve
çıktı
değişkenlerinin tüm KVB’lerde kullanılıyor olması, verilerin mevcut olup olmaması gibi
kriterler göz önünde bulundurularak değişkenler revize edilmiştir. Revize edilen
değişkenler hakkında AH birimlerinde çalışan personelin, performans izleme ve
değerlendirme il yöneticilerinin, izleme ve değerlendirme daire başkanlığı personelinin
ve yöneticilerinin de görüşleri dikkate alınarak değişkenlerin nihai haline karar verilmiştir.
Çalışma kapsamında kullanılan değişkenlerin adları, tanımları ve alınma gerekçeleri
Tablo 1’de sunulmuştur.
Tablo 1. Çalışmada Kullanılan Çıktı Değişkenleri
Değişkenin Adı
Tanımı
Alınma Gerekçesi
•
Çıktılar
ASM tarafından bir yıl
Toplam Muayene
içerisinde
yapılan •
Sayısı
toplam muayene sayısı
ASM tarafından bir yıl
içerisinde
yapılan
Toplam Kanser
kolorektal, serviks ve
Tarama Sayısı
meme
kanseri
taraması toplam sayısı
Lohusa
Sayısı
İzlem ASM tarafından bir yıl
içerisinde
yapılan
•
Bu alanda yapılan tüm
çalışmalarda kullanılan bir
değişken olması
Aile hekimlerinden beklenen
temel
hizmetlerden
birisi
olması (Resmi Gazete, 25
Ocak 2013, m.4; Resmi
Gazete, 25 Mayıs 2010, m.4).
Aile hekimlerinden beklenen
bireye yönelik temel koruyucu
ve önleyici hizmetlerden birisi
olması (Resmi Gazete, 25
Ocak 2013, m.4; Resmi
Gazete, 25 Mayıs 2010, m.4).
Gebe
Sayısı
İzlem
Çocuk
Sayısı
İzlem
Bebek
Sayısı
İzlem
Yapılan Kızamık
Kızamıkçık
Kabakulak (KKK)
Aşı Sayısı
Yapılan
Beşli
Karma Aşı Sayısı
toplam lohusa izlem
sayısı
ASM tarafından bir yıl
içerisinde
yapılan •
toplam gebe izlem
sayısı
ASM tarafından bir yıl
içerisinde
yapılan
toplam çocuk (1-5 yaş)
izlem sayısı
ASM tarafından bir yıl •
içerisinde
yapılan
toplam bebek (0-12 ay)
izlem sayısı
ASM tarafından bir yıl
içerisinde
yapılan
toplam
KKK
aşısı •
sayısı
ASM tarafından bir yıl
içerisinde
yapılan
toplam beşli karma aşı
[difteri,
boğmaca,
tetanoz, çocuk felci
(polio) ve haemophilus
influenze
tip
B
(menenjit)] sayısı
Belirlenen bu değişkenlerin
hepsinin aile hekimlerinden
beklenen temel hizmetlerden
olması (Resmi Gazete, 25
Ocak 2013, m.4; Resmi
Gazete, 25 Mayıs 2010, m.4).
Bu
değişkenlerin
aile
hekimlerinin aylık performans
katsayılarının belirlenmesinde
kullanılan
kriterler
olması
(Sağlık
Bakanlığı,
2007;
Dünya Bankası, 2013).
Bu değişkenler için performans
hedef gösterge düzeyinin
%90’ın
altında
kalması
durumunda aile hekimlerine
ihtar puanı verilmesi (Dünya
Bankası, 2013).
Tablo 2. Çalışmada Kullanılan Girdi Değişkenleri
Girdiler
Değişkenin Adı
Tanımı
Alınma Gerekçesi
AH Sayısı
ASM’de görev yapan •
aile hekimi sayısı
ASE Sayısı
ASM’de görev yapan •
ASE sayısı
ASM Birim Sayısı
ASM’ye bağlı AH birimi
sayısı
•
•
ASM’ye
Nüfus
Kayıtlı ASM’ye
kayıtlı
ortası nüfus
yıl
•
Bu alanda yapılan tüm
çalışmalarda kullanılan temel
girdi değişkenleri olmaları
AH hizmeti vermek için
yasada tanımlanan iki temel
unvan olmaları
ASM’ye
bağlı
birimlerin
sayısında bir değişikliğin
gerekli
olup
olmadığının
belirlenmek istenmesi
Aile hekimliği personeline
yapılacak ödemelerde kayıtlı
nüfusa göre bir ödeme
belirlenmesi (Resmi Gazete,
16 Nisan 2015)
Aile hekimliği hizmetlerine
olan talebin temel belirleyicisi
olması
•
Verilerin Elde Edilmesi ve Tasnifi
Verilerin elde edilmesi amacıyla Türkiye Halk Sağlığı Kurumu’na ve Sağlık Bakanlığı
Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü’ne yazılı olarak başvuru yapılmış ve yasal izin
alınmıştır. AH birimi düzeyinde elde edilen veriler bağlı bulundukları ASM ve ASM’lerin
grupları göz önünde bulundurularak birleştirilmiştir.
•
Modelin Belirlenmesi
VZA yöntemini ilk kez öneren Charnes, Cooper ve Rhodes (1978) herhangi bir KVB’nin
etkinliğini, birimin elde ettiği ağırlıklı çıktı toplamının birimin kullandığı ağırlıklı girdi
toplamına oranının maksimum yapılmasıyla elde edilebileceğini ifade etmişlerdir. Bu
ifadenin matematiksel gösterimi için n sayıda KVB’nin değerlendirildiği, bu KVB’lerin m
sayıda girdi kullandığı ve s sayıda çıktı ürettiği varsayılsın. j. KVB’nin i. girdisi xij, yine
aynı KVB’nin r. çıktısı yrj olarak gösterilsin. Bu bilgiler ışığında CCR modeli VZA’nın
matematiksel gösterimi aşağıdaki gibidir (Charnes vd., 1978, s.430);
Amaç Fonksiyonu
𝑠
𝑚
maks ℎ𝑜 = ∑ 𝑢𝑟 𝑦𝑟𝑜 ⁄ ∑ 𝑣𝑖 𝑥𝑖𝑜
𝑟=1
(1)
𝑖=1
Kısıtlar:
𝑠
𝑚
∑ 𝑢𝑟 𝑦𝑟𝑗 ⁄ ∑ 𝑣𝑖 𝑥𝑖𝑗 ≤ 1
𝑟=1
𝑖=1
𝑣𝑖 ≥ 0
𝑖 = 1,2 … . . , 𝑚
𝑢𝑟 ≥ 0
𝑟 = 1,2 … . . , 𝑠
𝑗 = 1,2 … . . , 𝑛
u y
ağırlıklı çıktı toplamını,
optimal
girdi-çıktı
r
rj
ağırlıklarını
v x
i ij
ağırlıklı girdi toplamını belirtmektedir. Maks ho,
belirleyerek,
değeri
maksimum
yapacak
amaç
fonksiyonudur. Birinci kısıt, bütün KVB’lerde, ağırlıklı çıktı toplamlarının ağırlıklı girdi
toplamına oranının bire eşit veya birden daha az olduğunu göstermektedir. Etkinlik
sınırının belirli bir aralıkta olması ve burada üst sınırın 1 olarak belirlenebilmesi için bu
kısıt getirilmiştir (Tarım, 2001, s.50). Diğer kısıtlarda ise girdi ağırlıklarının (vi) ve çıktı
ağırlıklarının (ur) sıfıra eşit veya sıfırdan büyük olduğu gösterilmektedir. Bu kısıtlar altında
yapılan çözüm sonucunda elde edilen ho değeri 1 ise o. birimin etkin olduğu, 1’den küçük
ise o. birimin etkinsiz olduğu ifade edilmektedir (Charnes vd., 1978, s.430).
Araştırmacıların VZA uygularken bazı noktalarda karar vermeleri gerekmektedir.
Birincisi, VZA’da etkinlik ölçümleri girdi ve çıktı yönelimli olarak ölçülebildiğinden
araştırmacı girdilerin azaltılmasına mı yoksa çıktıların arttırılmasına mı odaklanması
gerektiğini belirlemelidir. İkinci olarak VZA’da ölçeğe göre sabit getiri veya ölçeğe göre
değişken getiri altında ölçümlerin gerçekleştirilebildiği için araştırmacı ölçek varsayımını
belirlemelidir. Son olarak (1) numaralı denklemde yer alan kesirsel ifade doğrusal
programlama tekniğine göre düzenlenerek daha kolay çözümler üretilebilmektedir.
Doğrusal programlamada ise birbiriyle yakından ilişkili iki çözüm vardır ki bunlardan
birincisine primal, ikincisine dual denilmektedir. VZA literatüründe genellikle primal
modellere zarflama (envelopment), dual modellere de çarpan (multiplier) VZA modeli
denilmektedir. VZA’da zarflama ve çarpan modelleri aynı etkinlik sonuçlarını vermelerine
rağmen, her bir çözüm yöntemi etkinlik sonuçlarının yanında farklı detaylarda ek bilgiler
sunmaktadır. VZA’da zarflama çözüm yöntemi, kıyaslama (benchmarking) yapmada ve
hedef belirlemede kullanılabilmekteyken, çarpan çözüm yöntemi, KVB’lerin güçlü ve
zayıf yönlerinin belirlenmesinde dolayısıyla potansiyel iyileştirme için müdahale
alanlarının belirlenmesinde kullanılabilmektedir. Bu nedenle araştırmacı araştırmanın
amacına uygun bir modeli belirlemesi gerektiğini bilmelidir.
Politika düzenleme amacı taşıyan çalışmalarda ölçeğe göre sabit getiri varsayımın daha
uygun olacağı ve girdi ve çıktı değişkenlerinin hangisi üzerinde daha fazla hakimiyet
varsa o yönde bir yönelimin belirlenmesinin uygun olacağı bazı yazarlarca ifade
edilmektedir (Pelone vd., 2015, s.6). Ayrıca Ozcan (2008, s.23) tarafından sağlık
hizmetlerinde girdiler üzerindeki hakimiyetin çıktılar üzerindeki hakimiyete göre daha
fazla olması nedeniyle girdi yönelimli modellerin uygulanması önerilmektedir. Birinci
basamak sağlık hizmetleri alanında yapılan çalışmalara bakıldığında çoğunlukla girdi
yönelimli ve ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında analizlerin gerçekleştirildiğinin
görülmesi belirtilen ifadeleri desteklemektedir.
Bu çalışmada Türkiye’de uygulanan AH sisteminde etkinliğin artırılabilmesi için
uygulama önerilerinin geliştirilmesine odaklanıldığından çarpan VZA çözüm yönteminin
kullanılmasına, girdiler üzerindeki hakimiyetin çıktılara nazaran daha fazla olması
nedeniyle girdi yönelimine ve birimler arasındaki etkinlik ayrımlarının daha iyi yapılması
için ölçeğe göre sabit getiri varsayımının kullanılmasına karar verilmiştir.
Kullanılan yöntemin denklemi şu şekildedir:
Amaç Fonksiyonu
𝑠
maks 𝜂𝑘 = ∑ 𝜇𝑟 𝑦𝑟𝑘
(2)
𝑟=1
Kısıtlar;
𝑚
∑ 𝜔𝑖 𝑥𝑖𝑘 = 1
𝑖=1
𝑠
𝑚
∑ 𝜇𝑟 𝑦𝑟𝑗 − ∑ 𝜔𝑖 𝑥𝑖𝑗 ≤ 0
𝑟=1
𝑖=1
𝜇𝑟 , 𝜔𝑖 ≥ 0
( j=1,….n) (r=1,….s) (i=1,….m)
Burada;
𝜂𝑘 :
Amaç fonksiyonunu,
𝜇𝑟 :
k. KVB için r. çıktının ağırlığını,
𝜔𝑖 :
k. KVB için i. girdinin ağırlığını,
𝑦𝑟𝑘 :
k. KVB’nin ürettiği r. çıktıyı,
𝑥𝑖𝑘 :
k. KVB’nin kullandığı i. girdiyi,
𝑦𝑟𝑗 :
j. KVB’nin ürettiği r. çıktıyı,
𝑥𝑖𝑗 :
j. KVB’nin kullandığı i. girdiyi göstermektedir.
•
Verilerin Analizi
ASM’lerin teknik etkinliklerinin belirlenmesi için optimizasyon problemlerinde yaygın
olarak kullanılan çözücülerden biri olan Gurobi 7.0.1 kullanılmıştır. Bu matematiksel
programlama
çözücüsü
Python
programlama
dilinde
kodlanarak
analizler
gerçekleştirilmiştir. Etkinlik skorlarının gruplar ve bölgeler arasında anlamlı bir şekilde
fark gösterip göstermediğine yönelik istatistiki analizler Statistical Package of Social
Sciences (SPSS) programı kullanılarak yapılmıştır. Etkinlik değerlerinin gösterilmesi
amacıyla oluşturulan tematik haritalar ise Arcgis 10.1 programında oluşturulmuştur.
RESULTS
Çalışma kapsamına alınan 7.145 ASM bağlı bulundukları gruplara göre ayrı ayrı analiz
edilmiştir. Analiz sonuçlarına ait etkinlik skorlarının bulguları Tablo 3’te verilmiştir.
Tablo 3. ASM’lerin Gruplara Göre Teknik Etkinlik Bulguları
Etkin
Grubu
f
%
Etkin Değil
f
%
Ortalama
Etkinlik %
SS
Min
Maks
(Ort E.)
A (n=1577)
76 4,82% 1.501 95,18%
66,05%
16,22%
9,36%
100%
B (n= 911)
40 4,39%
871
95,61%
66,65%
15,07%
22,77%
100%
C (n= 507)
27 5,33%
480
94,67%
71,80%
15,22%
33,65%
100%
D (n= 2017)
61 3,02% 1.956 96,98%
62,83%
15,52%
14,14%
100%
E (n= 2133)
63 2,95% 2.072 97,05%
53,00%
18,25%
2,89%
100%
f: frekans, %: Yüzde, SS: Standart Sapma, Min: Minimum, Maks: Maksimum
Not: Yüzdelik değerlerin açıklama ve yorum kolaylığı açısından virgülden sonra iki hanesi
dikkate alınmıştır.
En fazla etkin birim sayısal olarak A grubunda, oransal olarak C grubunda yer almaktadır.
C grubu aynı zamanda en yüksek ortalama etkinlik değerine sahip olan gruptur. En fazla
ASM’ye sahip olan E grubu ise ortalama etkinlik skorunun en düşük olduğu ve oransal
olarak en az etkin birimin olduğu gruptur. En fazla ASM’ye sahip olan D ve E grubunda
yaklaşık aynı oranda (%3) etkin birim bulunmasına rağmen D grubunun ortalama etkinlik
skoru E grubunun ortalama etkinlik skorundan yaklaşık %10 daha fazladır. Etkinlik
skorlarında en fazla varyasyon E grubunda, en az varyasyon ise C grubunda görülmüştür
(Tablo 3).
Grupların etkinlik değerleri arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığı test edilmek
istenmiştir. Bu amaçla öncelikle etkinlik skorlarının normal dağılım gösterip göstermediği
Kolmogorov-Smirnov testi yardımıyla sınanmıştır. Normallik testi sonucuna göre etkinlik
skorları normal dağılım göstermemektedir (p=0,0001; p<0,05).
Tablo 4. Grupların Etkinlik Skorlarının Normallik Testi
Test
Serbestlik Anlamlılık
İstatistiği Derecesi Düzeyi*
Etkinlik Skoru
0,028
7145
0,0001
* p= 0,05 olarak alınmıştır.
Etkinlik skorlarının normal dağılım göstermemesi nedeniyle grupların etkinlik değerleri
arasında anlamlı bir fark olup olmadığı, parametrik olmayan bir test olan Kruskal Wallis
Testi yardımıyla test edilmiştir. Tablo 5’ten de görülebileceği gibi etkinlik değerlerinin
gruplara göre anlamlı bir fark gösterdiği bulunmuştur (2= 903,333; p= 0,0001; p<0,05).
Tablo 5. Etkinlik Skorlarının Gruplara Göre Anlamlılık Testi
Etkinlik Skoru
Ki-kare
Serbestlik Derecesi
Anlamlılık Düzeyi*
903,333
4
0,0001
* p= 0,05 olarak alınmıştır.
Belirlenen bu anlamlı farkın hangi gruplardan kaynaklandığının belirlenebilmesi için
Dunn-Bonferroni post-hoc testinden yararlanılmıştır. Elde edilen bulgular Tablo 6’da
sunulmuştur. Analiz sonucunda yalnızca A grubu ile B grubu arasındaki farkın
istatistiksel olarak anlamlı olmadığı, onun dışındaki tüm ikili grup karşılaştırmalarında
gruplar arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğu bulunmuştur (Tablo 6). Tablo
3’e tekrar bakıldığında A ve B grubu ortalama etkinlik değerlerinin birbirine oldukça yakın
olduğu, en yüksek ortalama etkinliğin C grubunda olduğu ve en düşük ortalama etkinliğin
ise E grubunda olduğu görülmektedir. Özellikle E grubunun ortalama etkinliği diğer
grupların ortalama etkinlik değerlerinden belirgin bir şekilde düşük olduğundan, E
grubunun gruplar arasında asıl fark oluşturan grup olduğu söylenebilir.
Tablo 6. Grupların Etkinlik Değerlerinin İkili Karşılaştırması
Gruplar
Test İstatistiği Anlamlılık Düzeyi (p)
A Grubu - B Grubu
-1,184
0,236
A Grubu - C Grubu
-6,637
0,0001*
B Grubu - C Grubu
-5,226
0,0001*
D Grubu - A Grubu
5,482
0,0001*
D Grubu - B Grubu
5,851
0,0001*
D Grubu - C Grubu
10,529
0,0001*
E Grubu - A Grubu
22,661
0,0001*
E Grubu - B Grubu
20,260
0,0001*
E Grubu - C Grubu
22,090
0,0001*
E Grubu - D Grubu
18,298
0,0001*
p= 0,05 olarak alınmıştır.
* Belirtilen gruplar arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlıdır.
Grupların etkinlik değerlerine ilişkin korelasyon katsayıları Spearman’s rho korelasyonu
ile test edilmiş ve sonuçlar Tablo 7’de sunulmuştur. Korelasyon tablosuna göre A grubu
ile C grubu arasında, D grubu ile C grubu arasında, E Grubu ile B grubu ve C grubu
arasında istatistiksel olarak anlamlı, pozitif yönde ve oldukça zayıf bir ilişki olduğu tespit
edilmiştir. E grubu ile D grubu arasında yine istatistiksel olarak anlamlı, oldukça zayıf ve
negatif yönlü bir ilişki bulunmuştur. Diğer gruplar arasındaki ilişkiler ise istatistiksel olarak
anlamlı bulunmamıştır (Tablo 7).
Tablo 7. Etkinlik Değerlerine Göre Gruplar Arasındaki Korelasyon Katsayıları
A Grubu
B Grubu
C Grubu
A Grubu
1
B Grubu
-0,045
1
C Grubu
0,096*
-0,065
1
D Grubu
0,027
-0,013
0,133**
E Grubu
0,004
0,096**
0,092*
* p<0,05 düzeyinde anlamlı, ** p<0,01 düzeyinde anlamlı.
D Grubu
1
-0,067**
E Grubu
1
KVB’lerin güçlü yanlarının ve potansiyel iyileştirme alanlarının belirlenmesi amacıyla
etkinlik skorlarının belirlenmesinde kullanılan çarpan VZA çözüm yöntemi vasıtasıyla
elde edilen girdi ağırlıkları kullanılmıştır (Cooper vd., 2006). Etkin olan KVB’lerin güçlü
yanı şu şekilde hesaplanmıştır: Analiz sonucunda hesaplanan girdi ağırlıkları ile gerçek
değerler çarpılarak VZA literatüründe sanal girdi (virtual input) olarak adlandırılan
(Cooper vd., 2006, s.21) girdilerin kullanım performansları elde edilmiştir. Her bir girdinin
kullanım performansı değerleri dikkate alınarak en yüksek değer alan girdi veya girdiler
birimlerin güçlü yanları olarak yorumlanmıştır. Değerler bazı birimlerde açık bir şekilde
belirli bir girdi üzerinde yüksek bulunmakta iken bazı birimlerde birkaç girdinin birbirlerine
oldukça yakın değer aldığı gözlenmiştir. Birbirlerine oldukça yakın olan en yüksek
değerler (%5 veya daha az) dikkate alınarak tüm birimlerin etkin olarak faaliyet
göstermesini sağlayan girdi performansları belirlenmiştir. Etkinsiz olan birimlerin
potansiyel iyileştirme alanları da aynı yöntemle belirlenmiştir. Buradaki tek fark bu
ağırlıkların yorumlanmasındadır. Yani etkinsiz olarak faaliyet gösterdiği belirlenen
birimlerin girdileri kullanım performansı değerlerinin en yüksek olduğu değerler etkinliği
artırmak için birimlerce müdahale edilmesi gereken potansiyel iyileştirme alanlarıdır.
Tablo 8’de etkin olarak faaliyet gösteren KVB’lerin etkinliğine yol açan girdileri kullanma
performansları gösterilmektedir. Tablo 9’da ise etkinsiz olduğu tespit edilen ASM’lerin
etkinlik seviyelerini artırmaları için odaklanması gereken potansiyel iyileştirme alanları
verilmiştir.
Tablo 8. Etkin Olan ASM'lerin Etkin Olmasına Yol Açan Girdi Kullanım
Performansları (Güçlü Yanları)
Aile Sağlığı
Gruplar
AH Sayısı
ASE Sayısı
AHB Sayısı
Merkezine Kayıtlı
Kişi (AHK) Sayısı
A (n=76)
25,64%
5,13%
11,54%
57,69%
B (n=40)
15,56%
4,44%
22,22%
57,78%
C (n=27)
55,17%
0,00%
17,24%
27,59%
D (n=61)
11,11%
9,52%
31,75%
47,62%
E (n=63)
3,03%
4,55%
50,00%
42,42%
Tablo 8’de de görüldüğü gibi A, B ve D gruplarında etkin olarak çalışan birimlerin en iyi
performans gösterdiği alan AHK sayısını belirlemedeki başarısıdır. C grubunda etkin
olan birimlerin çoğunluğu en iyi performansı AH sayısı değişkeni üzerinde göstermiştir.
ASE sayısı değişkeninin, C grubunda etkin olarak bulunan ASM’lerin hiçbirisine önemli
derecede etki etmediği bulunmuştur. E grubundaki etkin birimlerde AHB sayısı ve AHK
sayısı değişkenleri birimlerin etkin çıkmasındaki en temel değişkenlerdir. E grubu
haricindeki tüm gruplarda etkin olan birimlerin performansına en az etki eden değişken
ASE sayısı değişkeni olarak bulunmuştur.
Tablo 9. Etkinsiz Olan ASM'lerin Etkinsiz Olmasına Yol Açan Girdi Kullanım
Performansları (Potansiyel İyileştirme Alanları)
Gruplar
AH Sayısı
ASE Sayısı
AHB Sayısı
AHK Sayısı
A (n=1501)
14,36%
0,93%
14,48%
70,23%
B (n=871)
2,30%
0,66%
13,13%
83,92%
C (n=480)
41,33%
0,00%
4,23%
54,44%
D (n=1956)
0,54%
1,61%
38,34%
59,51%
E (n=2133)
1,59%
2,91%
30,18%
65,33%
Tablo 9’da etkinsiz olan ASM'lerin etkinsiz olmasına yol açan girdi kullanım
performansları verilmektedir. Gruplarda yer alan birimler hangi değişken üzerinde en
yüksek değer almışlar ise bu değişkenler ilgili birimlerce iyileştirme yapılması gereken
temel alanlardır. A grubunda etkinsiz çalışan birimlerin %70,23’ü AHK sayısının
gereğinden fazla olması, %14,48’i AHB sayısı, %14,36’sı AH sayısı, %0,96’sı ASE sayısı
değişkenleri üzerindeki performansları nedeniyle etkinsiz olarak belirlenmiştir. B
grubunda etkinsiz olan birimlerin önemli bir kısmı (%83,92) AHK sayısının fazla olması,
%13,13’ü AHB sayısı değişkeni nedeniyle etkinsiz çıkmıştır. B grubunda AH ve ASE
sayısı değişkenlerinin etkinliklerin arttırılması üzerindeki önemi çok düşüktür. C
grubunda etkinsiz olan birimlerin %54,44’ü AHK sayısının fazla olması, %41,33’ü AH
sayısı, %4,23’ü AHB sayısı değişkenleri nedeniyle etkinsizdir. ASE sayısı değişkeninin
C grubunda yer alan ve etkinsiz bulunan ASM’lerin etkinsiz çalışması üzerinde herhangi
bir etkisinin bulunmadığı tespit edilmiştir. D grubunda etkinsiz olan birimlerin %59,51’i
AHK sayısının fazlalığı, %38,34’ü AHB sayısı ve çok düşük bir kısmı AH sayısı ve ASE
sayısı değişkenleri (sırasıyla %0,54 ve %1,61) nedeniyle etkinsiz çıkmıştır. E grubunda
etkinsiz olarak bulunan birimlerin %65,33’ü AHK sayısının fazlalığı, %30,18’i AHB sayısı,
%2,91’i ASE sayısı ve son olarak %1,59’u AH sayısı değişkenleri üzerindeki
performansları nedeniyle etkinsiz olarak çalıştığı bulunmuştur.
Yukarıda ana hatlarıyla verilen bulguların bölgesel olarak daha detaylı bir şekilde
değerlendirilmesi bu yöndeki yönetimsel kararların daha doğru verilmesini sağlayacağı
düşünüldüğünden etkinlik skorlarının İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) I
düzeyine göre verilmesi uygun görülmüştür.
Etkinlik Skorlarının İBBS-I Bölgelerine Göre Değerlendirilmesi
A Grubu
Tablo 10’da A grubunda yer alan ASM’lerin İBBS-1 düzeyine göre teknik etkinlik
durumları, etkinlik skorlarının dağılımları ve etkinsiz olarak çalışan ASM’lerin etkin olarak
çalışabilmeleri için hangi girdiler üzerine odaklanmaları gerektiği yer almaktadır.
Tablo 10. A Grubunda Yer Alan ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Etkinlik Durumları
Düzey 1
Bölgeleri
İstanbul
B. Marmara
D. Marmara
Ege
Akdeniz
B. Anadolu
O. Anadolu
B. Karadeniz
D. Karadeniz
Etkin-
E.
Değil-
Ort. E.
(%)
55,68
67,45
65,58
69,19
68,31
64,06
61,22
58,48
60,33
AH
Sayısı
ASE
Sayısı
AHB
Sayısı
AHK
Sayısı
-
-
-
-
Kuzeydoğu A.
Ortadoğu A.
Güneydoğu A.
2
0
34
-
69,85
60,17
76,97
3
21
41
0
1
2
5
19
58
-
Buna göre A grubunda yer alan ASM’lerin İBBS-1 düzeyleri arasında en fazla etkin
birimin olduğu bölgeler sırasıyla Güneydoğu Anadolu Bölgesi (34), Ege bölgesi (16) ve
Akdeniz Bölgesi’dir (8). A grubunda Batı Anadolu ve Ortadoğu Anadolu bölgelerinde yer
alan toplam 173 ASM’den hiçbirisi etkin olarak bulunmamıştır. Etkinlik ortalamasının en
yüksek olduğu bölge Güneydoğu Anadolu Bölgesi (%76,97 ± %14,36), en düşük olduğu
bölge ise İstanbul Bölgesi (%55,68 ± %12,91) olduğu tespit edilmiştir. Bu gruptaki bütün
bölgelerde yer alan ASM’lerin etkin bir şekilde çalışabilmesi için öncelikle AHK sayısı
girdisine odaklanılarak yeniden düzenleme yapılması gerekmektedir. İkincil olarak birçok
bölgede hemen hemen aynı önem ve öncelikle AH ve AHB Sayısı üzerinde iyileştirmeler
yapılmalıdır. Bu grupta tüm bölgelerde ASE sayısı en az önemde olan değişken olarak
tespit edilmiştir. A grubunda yer alan ASM’lerin ortalama etkinlik değerlerine göre
oluşturulan İBBS-1 düzeyi tematik haritası Harita 1’de sunulmuştur.
Harita 1. A Grubu ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Tematik Haritalandırması
B Grubu
Tablo 11’de B grubundaki ASM’lerin İBBS-1 düzeyine göre teknik etkinlik durumları ve
etkinsiz olarak bulunan ASM’lerin etkin olarak çalışabilmeleri için hangi girdiler üzerine
odaklanmaları gerektiği yer almaktadır. B grubunda en fazla etkin birim Güneydoğu
Anadolu (10), Akdeniz (9) ve Ege (8) Bölgelerinde bulunmuştur. Bu grupta Orta Anadolu,
Doğu Karadeniz, Kuzeydoğu Anadolu ve Ortadoğu Anadolu Bölgelerinde faaliyet
gösteren ASM’lerin hiçbirinin etkin olarak çalışmadığı tespit edilmiştir.
Tablo 11. B Grubunda Yer Alan ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Etkinlik Durumları
Düzey 1
Bölgeleri
İstanbul
B.Marmara
Etkin
E. Değil
1
3
143
60
D.Marmara
Ege
Akdeniz
B.Anadolu
O.Anadolu
B.Karadeniz
4
8
9
3
0
2
-
D.Karadeniz
Kuzeydoğu A.
Ortadoğu A.
Güneydoğu A.
0
0
0
10
-
Ort.
E.(%)
57,73
71,29
70,93
68,11
72,95
62,34
56,93
63,18
60,49
66,87
61,34
78,47
AH
Sayısı
ASE
Sayısı
AHB
Sayısı
AHK
Sayısı
5
2
1
1
18
13
128
48
1
7
4
1
1
0
0
1
1
2
0
1
-
-
0
0
0
6
0
0
0
1
0
1
7
9
-
B grubunda en yüksek ortalama etkinlik skorları Güneydoğu Anadolu (%78,47), Akdeniz
(%72,95) ve Batı Marmara (%71,29) bölgelerinde gözlenirken, en düşük ortalama etkinlik
skorları ise Orta Anadolu (%56,93), İstanbul (%57,43) ve Doğu Karadeniz (%60,49)
bölgelerinde gözlenmiştir. B grubunda yer alan ASM’lerin etkin olabilmesi için AHK sayısı
girdisi birçok bölgede hemen hemen düzenlenmesi gereken tek alan olarak
gözükmekteyken, Batı bölgelerinde AHB sayısı girdisinin de düzenlenmesi gereken
öncelikli alan olarak dikkate alınması gerektiği gözükmektedir. AH ve ASE sayılarında
yapılacak iyileştirmelerin ise bu grupta yer alan ASM’lerin etkin çalıştırılması üzerindeki
potansiyel katkısının oldukça az olduğu görülmektedir. B grubunda yer alan ASM’lerin
ortalama etkinlik değerlerine göre oluşturulan İBBS-1 düzeyi tematik haritası Harita 2’de
yer almaktadır.
Harita 2. B Grubu ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Tematik Haritalandırması
C Grubu
C grubunda yer alan ASM’lerin İBBS-1 düzeyine göre teknik etkinlik durumları ve
etkinliğini artırabilecek müdahale alanları Tablo 12’de verilmiştir. C grubunda en fazla
etkin birimin olduğu bölgeler Güneydoğu Anadolu (8), Ege (6) ve Akdeniz (3) bölgeleridir.
Orta Anadolu ve Batı Karadeniz Bölgelerinde ise etkin olarak çalışan birim
bulunmamaktadır.
Tablo 12. C Grubunda Yer Alan ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Etkinlik Durumları
Düzey 1
Bölgeleri
İstanbul
B.Marmara
D.Marmara
Ege
Akdeniz
B.Anadolu
O.Anadolu
B.Karadeniz
D.Karadeniz
Kuzeydoğu A.
Ortadoğu A.
Güneydoğu A.
Etkin
E. Değil
-
-
Ort.
E.(%)
60,74
73,02
78,43
79,65
76,40
74,43
64,32
61,51
69,97
72,17
69,30
81,25
AH
Sayısı
ASE
Sayısı
AHB
Sayısı
AHK
Sayısı
-
-
-
-
C grubunda en yüksek ortalama etkinlik skorları Güneydoğu Anadolu (%81,25), Ege
(%79,65) ve Doğu Marmara (%78,43) bölgelerinde, en düşük ortalama etkinlik skorları
ise İstanbul (%60,74), Batı Karadeniz (%61,51) ve Orta Anadolu (%64,32) bölgelerinde
tespit edilmiştir. Bu grupta etkinliği artırmak için özellikle AH ve AHK sayısı değişkenleri
üzerinde iyileştirmeler yapılmalıdır. Bu grupta yer alan bütün bölgelerde ASE sayısı
girdisinin ASM’lerin etkinliğini arttırabilecek bir araç olarak kullanılamayacağı
gözükmektedir. Harita 3’te C grubunda yer alan ASM’lerin ortalama etkinlik değerlerine
göre oluşturulan İBBS-1 düzeyi tematik haritasına yer verilmiştir.
Harita 3. C Grubu ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Tematik Haritalandırması
D Grubu
Tablo 13’te D grubunda yer alan ASM’lerin İBBS-1 düzeyine göre teknik etkinlik
durumları, etkinlik skorlarının dağılımları ve etkinsiz olarak çalışan ASM’lerin etkin olarak
çalışabilmeleri için potansiyel iyileştirme alanları yer almaktadır. En fazla etkin birimin
olduğu bölgeler Akdeniz (12), Güneydoğu Anadolu (12) ve Batı Marmara (10)
bölgeleridir. En az etkin birim ise Doğu Karadeniz (0), Ortadoğu Anadolu (1), Batı
Karadeniz (2) ve Kuzeydoğu Anadolu (2) bölgelerindedir.
Tablo 13. D Grubunda Yer Alan ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Etkinlik Durumları
Düzey 1
Bölgeleri
İstanbul
B.Marmara
D.Marmara
Ege
Akdeniz
B.Anadolu
O.Anadolu
B.Karadeniz
D.Karadeniz
Kuzeydoğu A.
Ortadoğu A.
Güneydoğu A.
Etkin
E. Değil
-
-
Ort.
E.(%)
54,40
67,23
66,47
64,86
69,55
64,50
60,41
57,52
55,10
61,87
59,19
75,91
AH
Sayısı
ASE
Sayısı
AHB
Sayısı
AHK
Sayısı
-
-
-
-
D grubunda ortalama etkinlik skorunun en yüksek olduğu bölgeler Güneydoğu Anadolu
(%75,91), Akdeniz (%69,55) ve Batı Marmara (%67,23) bölgeleri, en düşük olduğu
bölgeler ise İstanbul (%54,40), Doğu Karadeniz (%55,10) ve Batı Karadeniz (%57,52)
bölgeleridir. Bu grupta etkinsiz olarak çalışan birimlerin etkin olarak çalıştırılabilmesi için
AHK ve AHB sayısı girdilerine odaklanılmalı ve iyileştirmeler yapılmalıdır. Bu gruptaki
bütün bölgelerde AH ve ASE sayılarında yapılacak iyileştirmelerin birimlerin etkinlik
seviyeleri üzerindeki etkisi oldukça düşüktür. D grubunda yer alan ASM’lerin ortalama
etkinlik değerlerine göre oluşturulan İBBS-1 düzeyi tematik haritası Harita 4’te
sunulmuştur.
Harita 4. D Grubu ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Tematik Haritalandırması
E Grubu
E grubunda yer alan ASM’lerin İBBS-1 düzeyine göre teknik etkinlik durumları ve
etkinliğini sağlayabilecek müdahale alanları Tablo 14’te verilmiştir. E grubunda en fazla
etkin birimin olduğu bölgeler Akdeniz (13), Güneydoğu Anadolu (13) ve Doğu Marmara
(10), en az etkin birimin olduğu bölgeler ise İstanbul (1) ve Doğu Karadeniz (1) bölgeleri
olarak bulunmuştur. Ortalama etkinlik skorunun en yüksek olduğu bölgeler Güneydoğu
Anadolu (%60,38), Doğu Marmara (%59,41) ve Akdeniz (%57,26) bölgeleri, en düşük
olduğu bölgeler ise Batı Karadeniz (%42,38) ve Doğu Karadeniz (%44,29) bölgeleri
olarak tespit edilmiştir.
Tablo 14. E Grubunda Yer Alan ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Etkinlik Durumları
Düzey 1
Bölgeleri
İstanbul
B.Marmara
D.Marmara
Ege
Akdeniz
B.Anadolu
O.Anadolu
B.Karadeniz
D.Karadeniz
Kuzeydoğu A.
Ortadoğu A.
Güneydoğu A.
Etkin
E. Değil
-
-
Ort.
E.(%)
49,27
54,15
59,41
52,82
57,26
50,45
50,93
42,38
44,29
52,34
50,70
60,38
AH
Sayısı
ASE
Sayısı
AHB
Sayısı
AHK
Sayısı
-
-
-
-
E grubunda etkinsiz olarak çalışan birimlerde AHK ve AHB sayısı girdilerinde bir
iyileştirme yapılarak bu birimlerin etkinlik skorlarının daha yukarılara çekilmesi
sağlanabilir. E grubundaki ASM’lerde AH ve ASE sayıları etkinlik skorlarını
iyileştirmedeki etkileri diğerlerine nazaran oldukça azdır. Harita 5’te E grubunda yer alan
ASM’lerin ortalama etkinlik değerlerine göre oluşturulan iBBS-1 düzeyi tematik haritasına
yer verilmiştir.
Harita 5. E Grubu ASM’lerin İBBS-1 Düzeyine Göre Tematik Haritalandırması
DISCUSSION
VZA’da göreli bir ölçüm yapılması ve kullanılan değişkenlere ve modellere göre farklı etkinlik
skorlarına ulaşılabilmesi nedeniyle çalışmalar arasında karşılaştırma yapılırken çok dikkatli
olunmalıdır. Böyle bir karşılaştırma yalnızca aynı KVB’lerin aynı değişkenler ve model
kullanılarak farklı yıllardaki etkinliklerinin değerlendirildiği çalışmalar arasında anlamlı
olabilecektir. Ancak uygulamada farklı çalışmalara rastlamak daha olasılıklıdır. Bu nedenle bu
çalışmanın tartışma bölümünde bu çalışmanın bulguları ile benzer çalışmaların temel yargıları
arasında bir değerlendirmeye yer verilmiştir.
Bütün gruplarda etkinsiz olarak çalışan birimlerin etkin olabilmesi için öncelikle AHK sayısı
üzerinde bir iyileştirme yapmaları gerekmektedir. Aile hekimlerinin en fazla şikayetçi olduğu
konulardan birisinin kayıtlı kişi sayısının fazla olması nedeniyle karşılaştığı iş yüklerinin olması
(Dünya Bankası, 2013), aile hekimlerine yüklenen mesleki sorumluluklar nedeniyle aile
hekimlerinin kişisel yaşamında zorluk yaşaması (WONCA, 2011) ayrıca kamu otoritesi
tarafından AHK sayılarında 2023 yılına kadar her bir AH’ye 2.000 kişi düşecek şekilde
düzenleme yapılacağının öngörülmesi (Akdağ, 2011, s.370) ve AH sisteminin uygulandığı ülke
örnekleri göz önüne alındığında Türkiye’de görev yapan aile hekimlerine diğer ülkelere
nazaran daha fazla kişi bağlanması çalışmanın bu bulgusunun yerinde olduğunu
göstermektedir.
Etkinsiz olarak çalışan birimlerin ikincil olarak odaklanması gereken girdi C grubu hariç AHB
sayısıdır. Veriler incelendiğinde ülke genelinde ASM’ye bağlı en az bir en fazla 19 AHB’nin
olduğu görülmüştür. Halbuki resmi dokümanlarda her bir ASM’ye en az iki en fazla altı AHB’nin
bağlanmasına azami dikkat edilmesi hükmü bulunmaktadır (Resmi Gazete, 25 Mayıs 2010,
m.19). AHB sayıları düzenlenirken AHK sayısı, kişilerin demografik özellikleri, sağlık
hizmetlerini kullanım alışkanlıkları gibi kriterler göz önünde bulundurularak bazı birimlerin
birleştirilmesinin mümkün olabileceği düşünülmektedir.
Tüm gruplarda hem etkin hem de etkinsiz olarak bulunan birimlerde ASE sayıları performansa
en az etki eden değişken olarak bulunmuştur. ABD’de yapılan bir çalışmada tam zamanlı
çalışan hemşire ve hekim yardımcısı sayısının teknik etkinlik skorları üzerinde olumsuz bir
etkiye sahip olduğu bulgusu (Amico, 2012, s.97) çalışmamızdaki bu bulguya paralellik
gösterdiği söylenebilir. Ayrıca belirlenen performans kriterlerinin hekimlerin performansının
ölçülmesine yönelik kriterler olması birimlerin etkinliğine ASE sayılarının etkisinin sınırlı
olmasına yol açan bir diğer etken olduğu düşünülmektedir. AH hizmetlerinde yapılan işlemlerin
hekimin kontrolü ve isteği (order) doğrultusunda yapılması ve ASE’lerin yaptığı işlemlerin aile
hekimleri adına bilgi sistemine aktarılması bu düşünceyi destekler niteliktedir.
Bu araştırmada elde edilen bir başka önemli bulgu etkinlik skorlarının bölgeler arasında farklılık
gösterdiğidir. Bu bulgu Üner (2006) tarafından Denizli ilinde yer alan 117 sağlık ocağı üzerinde
yapılan bir çalışmada sağlık ocaklarının bulundukları bölgeye göre teknik etkinlik skorları
arasında anlamlı bir fark olduğu (Üner, 2006, s.114) bulgusuyla benzerlik göstermektedir. Erinç
(2013) tarafından Sinop ilinde görev yapan aile hekimlerinin etkinliğinin değerlendirildiği bir
çalışmada ise aile hekimlerinin etkinlik performanslarının bölgeye göre farklılık göstermediği
bulunmuştur. Bizim çalışmamızda Türkiye geneli bütün ASM’ler dikkate alındığından bölgeler
arası farklılıkların bulunması son derece normal bir durumdur.
Bu çalışmada ASM’lerin çevresel özelliklerinin etkinlik üzerinde önemli etkisinin olduğu
gözlenmiştir. Bölgelerin etkinlikleri dikkate alındığında Güneydoğu ve Doğu Anadolu
bölgelerinde hizmet veren birimler daha etkin çıkmaktayken, Orta Anadolu bölgesinde hizmet
veren birimlerin ise etkinlik seviyeleri daha düşük bulunmuştur. Bu durumun hizmet verilen
bölgenin nüfus özelliklerinden kaynaklanabileceği düşünülmektedir. Türkiye İstatistik Kurumu
verilerine göre en fazla doğum oranlarının olduğu iller Güneydoğu ve Doğu Anadolu
bölgelerinde yer almaktadır. Yasal performans kriterlerinin daha çok gebelik ve çocuk sağlığı
hizmetlerine yönelik belirlenmesi nedeniyle Güneydoğu ve Doğu illerinin etkinlik skorlarının
daha yüksek olduğu düşünülmektedir. Cordero-Ferrera ve diğerleri (2014) tarafından yapılan
çalışmada, nüfus yoğunluğundaki artışın (genellikle büyük şehirlerde) birimlerin daha etkin
çıkmalarına yol açtığının ifade edilmesi bu düşünceyi destekler niteliktedir. Orta Anadolu
Bölgesi’nin kuzeyinde ve doğusunda yer alan illerde ise doğum oranlarının en alt seviyelere
yakın olması ve bu bölgelerde özellikle kırsal kesimlerde yaşlı nüfus grubunun daha fazla
olması çalışmamızda bu bölgelerdeki ASM’lerin etkinlik seviyelerinin daha düşük bulunmasına
yol açtığı düşünülmektedir.
CONCLUSION
Bu çalışmada Türkiye sağlık sisteminde diğer birimlere göre daha yeni bir birim olan ASM’lerin
teknik etkinlikleri değerlendirilmiş ve etkinsiz olarak çalışan birimlerin etkin olarak çalışabilmesi
için kamu yöneticilerinin odaklanmaları gereken potansiyel iyileştirme alanlarının bilimsel
temelde belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda Türkiye sınırları içerisinde 2015 yılında
faaliyet gösteren toplam 7.145 ASM Sağlık Bakanlığı tarafından belirlenen beş gruba ayrılarak
VZA yardımıyla analizler gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre her bir grupta yer alan
ASM’lerin yaklaşık %3-%5’inin etkin olarak faaliyet gösterdiği, gruplarının ortalama etkinlik
değerlerinin %53,00 ile %71,80 arasında değiştiği ve etkinlik skorlarının gruplara göre
istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık gösterdiği tespit edilmiştir. ASM’lerin etkin veya etkinsiz
olmasına yol açan temel değişkenin AHK sayısı değişkeni olduğu ve ikincil öneme sahip
değişkenlerin ise gruplara göre değişmekle birlikte AHB ve AH sayısı değişkenlerinin olduğu
tespit edilmiştir. ASE sayısı değişkeni ise birimlerin etkin veya etkinsiz olarak çalışmasına en
az etki eden değişken olarak bulunmuştur.
Kamu idaresi tarafından öncelikle yapılması gereken işlem AHK sayılarının yeniden
düzenlenmesidir. Bunun için yeni AH istihdam edilmesi, diğer birimlerde fazla bulunan AH’erin
eksik birimlere kaydırılması ve ASE istihdam edilerek AH tarafından yapılan devredilebilir
işlemlerin yetki devri çerçevesinde ASE’ler tarafından yapılması temel önerilerdir. Yetişmiş
AH’nin sınırlı sayıda olması yeni AH istihdamını güçleştirmektedir. Bunun yerine AH’lerin
yeniden dağıtımı ve ASE istihdamı ve yetkilendirilmesi politika uygulamalarında daha olasılıklı
uygulama alanına sahiptir. Bu sayede ASE’lerin de sistem içerisinde daha etkili çalışmasının
önü açılacaktır. Ancak bu noktada yapılacak küçük bir değişikliğin ülke genelinde büyük bir
etkiye yol açabileceği de unutulmamalıdır.
Bu çalışma bazı kısıtlılıklara sahiptir: Birincisi karar verme birimlerinin gruplandırılması analitik
yönteme göre değil Sağlık Bakanlığı tarafından belirlenen gruplandırmaya dayalı olarak
yapılmıştır. İkincisi çalışma kapsamında ulaşılan bulguların ve sonuçların seçilen değişkenler
ve
model
dikkate
alınarak
değerlendirilmesi
gerekmektedir.
Aksi
takdirde
hatalı
karşılaştırmalar yapılabilir. Son olarak her ne kadar çalışma kapsamına- yılları
arasındaki verilerin alınması planlanmış olsa da AH sisteminin yeni kurulan bir sistem olması
nedeniyle ülke genelinde ulaşılabilir olan en güncel ve en güvenilir verilerin 2015 yılında olduğu
belirtilmiş ve kamu yönetimi tarafından sadece 2015 yılı verileri paylaşılmıştır. Bu nedenle
sadece bir yıllık performans değerlendirmesi söz konusu olmuştur.
Suggestions for Future Research
Sunulan hizmetlerin ve performans kriterlerinin yıllar içerisinde değişebileceğinden gelecek
çalışmalarda güncel performans kriterlerinin dikkate alınması ve birkaç yılın birlikte
değerlendirilmesi sağlanabilir. Böylelikle yıllar içerisindeki değişimlerin incelenebileceği toplam
faktör verimliliği (Malmquist Üretkenlik Endeksi gibi) hesaplanabilir.
AH sistemi halk sağlığı hizmetlerinin bir alt birimi olduğundan daha bütüncül bir bakış açısıyla
halk sağlığı hizmetlerine bağlı AH birimleri, toplum sağlığı merkezi, halk sağlığı laboratuvarları,
gibi birimlerin ağırlandırılarak bir arada değerlendirildiği bir etkinlik endeksi geliştirilebilir.
Birinci basamak sağlık hizmetlerinde yapılan çalışmalar metodoloji odaklı ve uygulama odaklı
olarak iki kategoride değerlendirildiğinde bu çalışmanın uygulama odaklı bir çalışma olduğu
aşikardır. Birinci basamak sağlık hizmetlerinde VZA ile tutarlı bir şekilde çalışmalar yapılsa da
bu alandaki metodolojinin gelişme içeresinde olduğu ve bu nedenle birinci basamak sağlık
hizmetlerindeki karmaşık üretim özelliklerini karşılayabilecek gelişmiş metodolojilerin
geliştirilmesine ihtiyaç olduğu belirtilebilir. Geliştirilecek olan yeni yöntemde kalite, verimlilik,
yenilikçilik gibi diğer performans boyutlarının da değerlendirilmeye alınması yöneticilerin
etkinlikle ilgili konular üzerinde daha doğru karar vermelerinde yardımcı olacaktır.