Using multi-criteria decision making approaches for evaluating health care performance of districts in Istanbul

Abstract

Devletin, sigorta şirketlerinin, sivil toplum kuruluşlarının ve bireysel tüketicilerin düşük maliyetle sağlık hizmetlerinin kalitesini iyileştirmek adına baskıları arttıkça, çeşitli performans ölçümleri kritik hale gelmiştir. Bu bağlamda, artan sağlık harcamaları, kalite beklentisi ve rekabet, hastaneleri kaynaklarını daha verimli kullanmaları üzerinde baskı yaratmaktadır. Sağlık kuruluşları, en iyi performans gösterdikleri yönetsel uygulamayı ve genel performanslarını belirlemek istemektedir.Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin en büyük şehri olan İstanbul'un 26 ilçesinin sağlık hizmeti etkinliğini değerlendirebilmek amacıyla bulanık veri zarflama analizi (BVZA) yaklaşımı önerilmektedir. Önerilen bu yaklaşım, performans değerlendirmesi yaparken nicel verilerin yanı sıra sözel verilerle ifade edilen nitel verileri de dikkate almaktadır. Daha önceki çalışmalarda gözardı edilen, algılanan hizmet kalitesi de performans ölçütü olarak çıktı değişkenleri kümesine dahil edilmiştir.Bu çalışma ayrıca veri zarflama analizi (VZA) değerlendirmelerinde ağırlık esnekliğinin, bazı girdi ve çıktı değişkenleri için gerçekçi olmayan ağırlıklandırmalara yol açabileceğini ve bunun bir çok karar verme biriminin daha yüksek etkinlik değerine sahip olmasına neden olacağını göstermektedir. Bu sorunun üstesinden gelebilmek adına VZA'da ağırlık esnekliğini kısıtlayan, ağırlık kısıtlamalı, BVZA modeli önerilmektedir.Ayrıca, benzer koşullar altında faaliyet gösteren ilçeleri gruplandırmak ve dolayısıyla operasyonel özelliklerin farklılaştırılması konusunda fikir sahibi olmak adına, bulanık verilerin varlığında kümeleme ve sıralama yapan VZA modeli uygulanmaktadır. Önerilen yöntem, benzer koşullar altında faaliyet gösteren ilçelerin alt gruplarını, en iyi performans gösteren ilçeyi ve İstanbul'daki sağlık hizmeti açısından 26 ilçenin performans sıralamasını belirlemektedir.

As government, insurance companies, communities and individual consumers have increased their pressures to improve health care quality with a lower cost, many health care performance measures have become critical. In this context, growing health expenditures and increased quality in the health sector put pressure on state hospitals to use their resources more efficiently. Health care institutions want to determine best performing managerial practice and their overall performance.In this regard, objective of this thesis is to propose an imprecise data envelopment analysis (DEA) framework for evaluating the health care performance of 26 districts in Istanbul, the largest city of Turkey. The proposed approach takes into consideration quantitative and qualitative data represented as linguistic variables in order to evaluate health care performance. Patients perceived hospital service quality is included as quality performance measure of health outcome in the set of output variables which has been overlooked in previous studies. This study also reckons that weight flexibility in DEA assessments can lead to unrealistic weighting schemes for some inputs and output variables, which are likely to result in overstated efficiency scores for a number of decision making units (DMUs).In order to overcome this problem, a weight restricted imprecise DEA model that constrains weight flexibility in DEA is suggested. Furthermore, a DEA model for clustering and ranking in the presence of fuzzy data is also implemented to group districts operating under similar circumstances, and therefore, to gain insight on differentiating operational features. The proposed methodology determines subgroups of districts operating under similar circumstances, the best performing district, and also ranking of 26 districts in terms of health care in Istanbul as well.