Hastalık maliyet analizinde makine öğrenmesi yaklaşımı: COVID-19 örneği
Machine learning approach in cost of disease analysis: The COVID-19 case
- Tez No: 888897
- Danışmanlar: PROF. DR. ENVER BOZDEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, Sağlık Yönetimi, Health Care Management, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 213
Özet
COVID-19 pandemisi, sağlık hizmetlerinde sınırlı kaynaklar ve yüksek maliyetler nedeniyle büyük bir yük oluşturmuştur. Bu çalışmada COVID-19 hastalarının doğrudan tıbbi maliyetleri ve dolaylı tıbbi olmayan maliyetleri tespit edilerek maliyetlerde etkisi olan değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kesitsel ve retrospektif niteliktedir. Çalışmada prevelans bazlı yaklaşım benimsenmiştir. Doğrudan tıbbi maliyetler Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK), dolaylı maliyetler ise işveren ve hasta perspektifinden ele alınmıştır. Çalışmanın örneklemini, Sağlık Uygulama ve Araştırma Merkezi'nde COVID-19 nedeniyle yatarak tedavi olan 2.237 hasta ve ayaktan başvuran 15.705 hasta oluşturmaktadır. Çalışma dönemi Mart 2020-Mart 2022 yılları arasını kapsamaktadır. Hastaların toplam tedavi maliyetleri aşılama dönemi öncesi ve sonrası olmak üzere iki döneme ayrılarak incelenmiştir. Tedavi maliyetlerinde ve başvuru sayılarında etkisi olan değişkenlerin belirlenmesi amacıyla makine öğrenmesi teknikleri, doğrusal regresyon ve poisson regresyon kullanılmıştır. Yatarak tedavi olan hastaların tedavi maliyetlerinde; yatış süresi, ventilatör kullanımı, yatış birimi, aşılama dönemi, yaş, akciğer röntgeni, cinsiyet ve taburcu şekli değişkenlerinin etkili olduğu tespit edilmiştir. Ayaktan tedavi olan hastaların hastaneye başvuru sayılarında ise; yaş grubu, sigorta türü, akciğer röntgen, bilgisayarlı tomografi ve PCR testinin etkili olduğu tespit edilmiştir. Araştırma bulguları, doğrudan tıbbi maliyetler kapsamında yatarak tedavi olan hastaların kişi başına düşen ortalama tedavi maliyetinin 8.357,39 ₺ (889,08 $), ayaktan tedavi olan hastaların kişi başına düşen ortalama tedavi maliyetinin 94,74 ₺ (10,07 $) olduğunu göstermektedir. Dolaylı maliyetler kapsamında devamsızlık nedeniyle kişi başına düşen geçici verimlilik kaybı maliyeti 25.111,64 ₺ (267,19 $), erken ölüme bağlı kişi başına düşen ortalama kalıcı verimlilik kaybı maliyeti 20.721.511,12 ₺ (2.204.416,04 $) ve beklenen yaşam süresi öncesi ölüme bağlı kişi başına düşen ortalama bireysel gelir kaybı maliyeti 148.188,28 ₺ (15.764 $) tespit edilmiştir. Tespit edilen COVID-19'a bağlı doğrudan tıbbi maliyetler, 2020 yılı sağlık harcamalarının %4,02'sini ve 2021 yılı sağlık harcamalarının %2,84'ünü oluşturmuştur. COVID-19'a bağlı dolaylı tıbbi olmayan maliyetler ise 2020 ve 2021 yıllarında gerçekleşen GSYH toplamının %17,06'sını oluşturmuştur. Sonuç olarak COVID-19 salgınının, sağlık giderlerini artırdığı ve doğrudan sağlık hizmetlerine ani bir talep oluşturduğu tespit edilmiştir. Bu salgının aynı zamanda iş gücünde büyük kayıplara yol açtığı ve erken ölüm yükünü artırdığı görülmüştür. Ülkeler gelecekte olası pandemi senaryolarına hazırlıklı olmalı ve sağlık hizmetlerine daha fazla odaklanmalıdır.
Özet (Çeviri)
The COVID-19 pandemic has placed a heavy burden on healthcare services due to limited resources and high costs. The aim of this study was to determine the direct medical and indirect non-medical costs of COVID-19 patients and to identify the variables that influence these costs. The study was cross-sectional and retrospective in nature. A prevalence-based approach was adopted. Direct medical costs were addressed from the perspective of the Social Security Institution (SSI), while indirect costs were addressed from the perspective of the employer and the patient. The study sample consisted of 2,237 inpatients and 15,705 outpatients treated for COVID-19 at the Health Application and Research Centre. The study period covered March 2020 to March 2022. The total treatment costs of the patients were examined by dividing them into two periods, as before and after the vaccination period. Machine learning techniques, linear regression, and Poisson regression were used to identify the variables that affect treatment costs and the number of hospital visits. For inpatient treatment costs, the variables found to be effective were length of stay, ventilator use, hospitalization unit, vaccination period, age, chest x-ray, sex, and discharge type. The number of hospital admissions for outpatients was found to be influenced by age group, type of insurance, chest X-ray, computed tomography, and PCR test. The findings of the research show that the average cost of treatment per person for inpatient direct medical costs was ₺8,357.39 ($889.08) and the average cost of treatment per person for outpatient direct medical costs was ₺94.74 ($10.07). In terms of indirect costs, the average cost of temporary productivity loss due to absenteeism was ₺25,111.64 ($267.19), the average cost of permanent productivity loss due to premature death was ₺20,721,511.12 ($2,204,416.04), and the average cost of individual income loss per person due to premature death was ₺148,188.28 ($15,764). The identified direct medical costs due to COVID-19 accounted for 4.02% of health expenditure in 2020 and 2.84% of health expenditure in 2021. Indirect non-medical costs due to COVID-19 represented 17.06% of the total GDP in 2020 and 2021. As a result, it was found that the COVID-19 pandemic increased healthcare costs and directly created a sudden demand for healthcare services. The pandemic was also found to have caused major losses in the labor force and increased the burden of premature deaths. Countries should prepare for possible pandemic scenarios in the future and focus more on health services.
Benzer Tezler
- İnşaat firmalarının kriz yönetim yaklaşımları ve liderlik stilleri: COVID-19 küresel salgın krizi örneği
Crisis management approaches and leadership styles in construction companies: Example of COVID-19 global pandemic crisis
GÖZDE CEYLAN ERASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH ACAR
- An innovative and accurate deep learning based HER2 scoring method HER2-unet
HER2 tümör hücrelerinin segmentasyon için derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım
FARIBA DAMBAND KHAMENEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Train set complexity tunning for imbalance learning
Dengesiz öğrenme için eğitim seti karmaşıklığının ayarlanması
MEHMET ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET ALİ ERGÜN
- The effect of ai on dna sequencing an overview of the process between history and present with ethical analysis
Yapay zekanın dna dizilenmesine etkisi etik analiz ile tarihten günümüze kadar sürece genel bakış
ANFAL MUNEAM HAMEED HAMEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
- Preeklampsinin sağlık maliyetlerinin incelenmesi ve yapay zekâ tabanlı bir erken tanı klinik karar destek sistemi ile hastalık yönetim modeli oluşturulması
Examining the health costs of preeclampsia and creating a disease management model with an artificial intelligence based early diagnosis clinical decision support system
ÜLKÜ VERANYURT
Doktora
Türkçe
2022
Sağlık YönetimiSağlık Bilimleri ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AKALIN