Ülkelerin COVID-19 ile ilgili sağlık performanslarının makine öğrenimi ve veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi
Evaluation of countries' health performances related to COVID-19 through machine learning and data envelopment analysis
- Tez No: 981912
- Danışmanlar: PROF. YETER USLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Sağlık Yönetimi, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, COVID-19 pandemisi sürecinde hükümet müdahaleleri, test uygulamaları ve aşılama stratejilerinin sağlık sistemi etkinliği üzerindeki etkilerini analiz etmektedir. 187 ülkeye ait demografik, ekonomik ve sağlık göstergeleri temel bileşenler analiziyle boyut indirgemeye tabi tutulmuş, benzer yapıya sahip ülkeler iki kümeye ayrılmıştır. Her kümede, hükümet politikaları dikkate alınarak üçer aylık dönemler için Veri Zarflama Analizi yoluyla sağlık hizmeti verimliliği skorları hesaplanmış ve bu skorlar makine öğrenmesi algoritmalarında hedef değişken olarak değerlendirilmiştir. Ardından, permütasyon temelli ve SHAP tabanlı değişken önem analizleriyle müdahale göstergelerinin sağlık performansına katkısı hem zaman içinde hem de kümeler arasında karşılaştırılmıştır. Bulgular, değişkenlerin önem düzeylerinin dönemsel olarak dalgalandığını ve kümeler arasında belirgin şekilde farklılaştığını göstermektedir. Birinci kümede test uygulamaları, aşılama oranları ve ekonomik destek politikaları öne çıkarken; kısıtlayıcı önlemler görece daha düşük katkı sunmuştur. İkinci kümede ise ekonomik destekler en belirleyici faktör olmuş, test uygulamaları ikinci sırada yer almış; aşılama ve diğer müdahalelerin etkisi daha sınırlı kalmıştır. Sonuçlar, pandemi sürecinde politika önceliklerinin ülke yapılarına ve dönemsel koşullara göre değişkenlik gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu bulguların, gelecekteki politika geliştirme çalışmalarına katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
This study examines how government interventions, testing policies, and vaccination strategies influenced health-system efficiency during the COVID-19 pandemic. Demographic, economic, and health indicators for 187 countries were first reduced via principal component analysis, and structurally similar countries were then grouped into two clusters. Within each cluster, quarterly health-service efficiency scores were computed with Data Envelopment Analysis, using prevailing policy settings as inputs; these scores subsequently served as the target variable in a suite of machine-learning classifiers. Permutation-based and SHAP-derived feature-importance methods were applied to compare the contribution of intervention variables to health performance across time and between clusters. Results reveal that the salience of individual policy measures fluctuates over successive periods and differs markedly between clusters. In the first cluster, testing intensity, vaccination coverage, and economic support policies ranked highest, whereas restrictive measures contributed relatively little. In the second cluster, economic support emerged as the dominant determinant, followed by testing, while vaccination and other interventions played a more limited role. Overall, the findings show that policy priorities vary according to national contexts and temporal conditions during a pandemic. These insights may inform future policy-development efforts.
Benzer Tezler
- Covid-19'un BIST İnşaat Endeksi (XINSA) şirketlerine etkilerinin finansal analiz yoluyla incelenmesi
Investigation of the effects of Covid-19 on BIST Construction Index (XINSA) companies through financial analysis
SAMET VARİŞLER
- Yapay zeka yöntemleri ile uzaktan eğitimdeki sorunların tespiti ve öğrencilerin akademik performanslarının tahmin edilmesi
Detecting the problems in distance education and predicting the academic performance of students by using artificial intelligence methods
HALİT IRMAK
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZÜMRÜT ECEVİT SATI
- COVİD-19 tanısı ile Hacettepe Üniversitesi erişkin hastanesinde izlenen hastaların hastalık ile ilgili risk algıları ve yaşam tarzı değişikliği planlarının değerlendirilmesi
Evaluation of disease-related risk perceptions and lifestyle change plans of patients followed up at Hacettepe University adult hospital with the diagnosis of COVİD-19
KAMIL ZARNISHANOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İç HastalıklarıHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY SAİN GÜVEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURSEL ÇALIK BAŞARAN
- Uluslararası halkla ilişkiler bağlamında sağlık diplomasisi faaliyetlerinin ulus markalama stratejisine etkisi: Türkiye Cumhuriyeti'nin COVID-19 pandemisi sürecinde yaptığı dış yardımlar örneği
The effect of health diplomacy activities on the nation branding strategy in the context of international public relations: Foreign aids made by the Republic of Turkey in the scope of the COVID-19 pandemic / L'effet des activités de diplomatie de la santé sur la stratégie d'image de marque nationale dans le contexte des relations publiques internationales: Les aides internationales apportées par la République de Turquie dans le cadre de la pandémie de COVID-19
BUKET FATMA ÖZEKE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Halkla İlişkilerGalatasaray Üniversitesiİletişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELGİZ YILMAZ ALTUNTAŞ
- COVID-19 tanısı ile yoğun bakımda izlenen hastalarda görülen advers olayların değerlendirilmesi
Evaluation of adverse events in hospitalized patients with COVID-19
ÖZGE GÜNER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Eczacılık ve FarmakolojiDokuz Eylül ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİL HOCAOĞLU AKSAY