Geri Dön

Dijital olarak sunulan klinik eczacılık hizmetlerine sağlık profesyonellerinin ödeme istekliliğinin ölçülmesi

Measuring the willingness to pay for healthcare professionals for digitally provided clinical pharmacy services

  1. Tez No: 1022910
  2. Yazar: MUSTAFA CAN CEZİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MESUT SANCAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eczacılık ve Farmakoloji, Pharmacy and Pharmacology
  6. Anahtar Kelimeler: Farmakoekonomi, Ödeme istekliliği, Economics-pharmaceutical, Willingness to pay
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Klinik Eczacılık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu çalışma; sağlık profesyonelleri perspektifinden dijital bir ortamda sunulan ve yapay zeka destekli klinik eczacılık uygulamasına yönelik ödeme istekliliği (WTP) kararını, miktarını ve bu süreci etkileyen faktörleri belirlemeyi amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntem: Bu çalışma 05.01.2026-05.04.2026 tarihleri arasında bir eğitim araştırma hastanesiyle serbest eczanelerde gerçekleştirilmiştir. Doktor, eczacı ve hemşireden oluşan sağlık profesyonelinin katıldığı bu kesitsel-nicel araştırmada veriler demografik özellikler, yapay zeka okuryazarlığı ve ödeme istekliliği (WTP) bölümlerinden oluşan bir anketle toplanmıştır. WTP ölçümünde koşullu değerleme yöntemi (CVM) kullanılarak katılımcılara bir klinik eczacılık hizmet senaryosu sunulmuş; ödeme kararları ve miktarları açık uçlu sorularla sorgulanmıştır. Verideki uç değerler ve sağa çarpık dağılım nedeniyle, istatistiksel analizlerde 'Two-Part' model tercih edilmiştir. Bulgular: Toplam 301 katılımcının %66,8'i hizmete ödeme yapmaya isteklidir; en yüksek WTP oranı hekimlerde (%83,2), en yüksek miktar ise eczacılarda (8181,4±11894,0 TL) saptanmıştır. Doktorlar anlamlı düzeyde daha yüksek yapay zeka okuryazarlığına sahiptir (p=0,016). Two-part model sonuçlarına göre; artan gelir ve yapay zeka okuryazarlığı ödeme kararını pozitif etkilerken, hemşire grubunda olmak ödeme olasılığını düşürmektedir (OR=0,202; p=0,001). Ödeme miktarının temel belirleyicileri yaş ve meslek olup, yaş arttıkça ve eczacı grubunda ödeme miktarı anlamlı yükselmektedir (p<0,05). Ödeme isteksizliğinin ana nedeni kamu finansmanı beklentisidir. Sonuç: Meslek grupları arasındaki farklılık, WTP kararını ve miktarını etkileyen en temel parametredir. Yapay zeka okuryazarlığının ödeme kararını etkilemesi nedeniyle, sağlık çalışanlarına yönelik eğitim programlarının düzenlenmesi stratejik önem taşımaktadır. Katılımcılardaki güçlü kamu finansmanı ve geri ödeme beklentisi, ödeme isteksizliğinin başlıca nedenidir. Bu hizmetlerin geri ödeme kapsamına alınması, dijital klinik eczacılık uygulamalarının sağlık sistemine entegrasyonu için kritik görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Objective: This study aims to determine the Willingness to Pay (WTP) decision, the amount, and the factors influencing this process regarding a digitally delivered and AI-supported clinical pharmacy application from the perspective of healthcare professionals. Material and Method: This study was conducted between January 5, 2026, and April 5, 2026, at a training and research hospital and various community pharmacies. In this cross-sectional quantitative study involving healthcare professionals, including physicians, pharmacists and nurses, data were collected through a questionnaire consisting of demographic characteristics, artificial intelligence literacy, and Willingness to Pay (WTP) sections. The Contingent Valuation Method (CVM) was employed to measure WTP, where participants were presented with a clinical pharmacy service scenario and their payment decisions and amounts were queried using open-ended questions. Due to the presence of outliers and the right-skewed distribution of the data, the 'Two-Part' model was preferred for statistical analysis. Results: Of the 301 total participants, 66.8% are willing to pay for the service; the highest WTP rate was observed among physicians (83.2%), while the highest amount was determined among pharmacists (8181.4±11894.0 TL). Physicians possess a significantly higher level of artificial intelligence literacy (p=0.016). According to the results of the two-part model, increased income and artificial intelligence literacy positively influence the payment decision, whereas being in the nursing group decreases the probability of payment (OR=0.202; p=0.001). The primary determinants of the payment amount are age and profession; the payment amount increases significantly with advancing age and within the pharmacist group (p<0.05). The main reason for the unwillingness to pay is the expectation of public funding. Conclusion: Professional group disparity is the most fundamental parameter affecting WTP decisions and amounts. Since AI literacy influences the payment decision, organizing training programs for healthcare workers is of strategic importance. Strong expectations for public financing and reimbursement are the primary reasons for unwillingness to pay. Including these services in reimbursement schemes is critical for the integration of digital clinical pharmacy into the healthcare system.

Benzer Tezler

  1. Diyabette farmasötik bakım yazılım programının geliştirilmesi ve eczanede uygulanabilirliğinin değerlendirilmesi

    Development of a pharmaceutical care software program in diabetes and evaluation of its applicability in community pharmacies

    GÜNEŞ ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Eczacılık ve Farmakolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Klinik Eczacılık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜŞRA NUR ÇATTIK

  2. İdiyopatik sistitisli kedilerde prazosinin uzun süreli kullanımı ile birlikte dijital sağlık izleme uygulamasının tedavideki etkinliğinin araştırılması

    Investigation of the treatment efficacy of digitalhealth monitoring application with long-term useof prazosin in cats with idiopathic cystitis

    ZEYNEP NURSELİN KOT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Veteriner HekimliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Veterinerlik İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİDEM PEKMEZCİ

    PROF. DR. EBRU YALÇIN

  3. Multiscale digital twin frameworks: From imaging to predictive flow insights in cardiac and airway dynamics

    Kardiyak ve havayolu dinamiklerinde öngörücü akış analizi için çok ölçekli dijital ikiz yaklaşımları

    MOHAMAD HUMAM ALZAEIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyoteknolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KEVSER BANU KÖSE

  4. Digital microfluidics for biomedical applications

    Biyomedikal uygulamalar için dijital mikroakişkanlar

    MURAT ALP GÜNGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Biyoteknolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    YRD. DOÇ. DR. FATİH İNCİ

  5. Oral mukozal malignansilerin erken tanısında kullanılan non-invaziv yöntemlerin karşılaştırılmalı değerlendirilmesi

    Compared evaluation of non-invasive methods employed in early detection of oral mucosal malignancies

    ASLIHAN KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Diş HekimliğiEge Üniversitesi

    Oral Diagnoz ve Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. PELİN GÜNERİ