Üniversite hastanesi acil servisine gelen hasta sayılarına uygun ihtimal dağılımlarının belirlenmesi ve istatistiksel analizi

Abstract

Bu çalışmada, bir veri grubuna en iyi uyum sağlayan ihtimal dağılımını tespit etmek ve bununla ilgili istatistiksel tekniklerin kullanımını göstermekle birlikte, acil servise gelen hasta sayılarını esas alarak, verilerin toplanması, işlenmesi ve bu verilerin istatistiksel analizlerinin yapılarak sonuçlarının değerlendirilmesi ve bu şekilde literatüre katkı sağlaması amaçlanmıştır. Uygulama alanı olarak Cumhuriyet Üniversitesi Acil Servisi seçilmiş ve hastalara ait veriler kullanılarak bir uygulama yapılmıştır. Cumhuriyet Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Uygulama ve Araştırma Hastanesi Başhekimliği tarafından 2017 Kasım ayı ile 2018 Kasım ayı arasındaki bir yıllık sürede 00:00–04:00 saat aralıklarında tutmuş olduğu kayıtlar derlenmiş ve çalışmada kullanılan 4978 veri bu şekilde elde edilmiştir. Elde edilen verilerin öncelikle çeşitli değişkenlere göre frekans dağılımları belirlenmiş, ardından tedavi sonucunun çeşitli değişkenler ile anlamlı bir ilişkisinin olup olmadığı ve tedavinin ölümlü veya ölümsüz sonuçlanma durumunun çeşitli değişkenler ile anlamlı bir ilişkisinin olup olmadığı ki-kare bağımsızlık testiyle incelenmiştir. Aynı zamanda elde edilen verilerden acil servise başvuran hastaların sayılarına ve ardışık iki hasta arasında geçen sürenin sıklığına ait veriler incelenip, bu değişkenlerin hangi kesikli ve sürekli dağılımlara uygunluk gösterdikleri Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling ve Ki-kare uyum iyiliği testleri yardımı ile incelenmiştir. İki hasta arasında geçen süre ayların günlerine ve haftalarına ayırılarak incelendiğinde söz konusu verilerin tamamının Üstel, Weibull, Gamma, Lognormal, Uniform ve Normal dağılımlarının tamamına uygunluk gösterdiği belirlenmiştir. Hastaların sayıları ayların günlerine göre incelendiğinde ise Pazartesi, Çarşamba, Cumartesi ve Pazar günleri acil servise başvuran hastaların sayılarının Kolmogorov-Smirnov uyum iyiliği testine göre Poisson dağılımına uygunluk gösterdiği tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Uyum İyiliği Testi, İstatistiksel Dağılımlar, Ki-Kare, Uygunluk Testi, Hasta Sayılarının Dağılımı

In this study, it is aimed to determine the distribution of probability that best fits a data group and to show the use of statistical techniques related to it, based on the number of patients coming to the emergency department, to collect, process and evaluate the results of this data and to evaluate the results and contribute to the literature in this way. Cumhuriyet University Emergency Service was chosen as the application area and an application was made using the data of the patients.The records kept by Cumhuriyet University Health Services Application and Research Hospital Chief Physician between 00:00–04:00 hours in a year between November 2017 and November 2018 and 4978 data used in the study were obtained in this way. Firstly, the frequency distributions of the obtained data according to various variables were determined, and then whether the treatment result had a significant relationship with the various variables and whether the mortality or immortal outcome of the treatment had a significant relationship with the various variables was examined with the chi-square independence test. At the same time, the data of the numbers of patients applying to the emergency department and the frequency of the time elapsed between two consecutive patients were examined from the data obtained, and by the help of Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling and Chi-square goodness of fit tests.When the time elapsed between the two patients was analyzed by the days and weeks of the months, it was determined that all of the data in question were compatible with all of the Exponential, Weibull, Gamma, Lognormal, Uniform and Normal distributions. When the numbers of the patients were examined according to the days of the months, it was determined that the numbers of the patients who applied to the emergency department on Monday, Wednesday, Saturday and Sunday were compatible with the Poisson distribution according to the Kolmogorov-Smirnov goodness of fit test.Keywords: Goodness of Fit Test, Statistical Distributions, Chi-Square, Suitability Test, Distribution of Patient Numbers