I.Uluslararası Sağlıkta Performans ve Kalite Kongresi Bildiriler Kitabı ...

değişik olabiliyor. Onun için değişik veri tabanına göre bazen bu girdi çıktıları ona
göre yapmanız gerekiyor. Amerika’da bunu yapabiliyoruz fakat Türkiye’deki veri
tabanıyla biz bunu yatan hasta sayısı, poliklinik sayısı ve hastane ölüm oranını da
kalite ölçütü olarak onun gerisini alarak kalite çıktısı olarak kullandık. Gördüğünüz fiili
yatak sayısı, uzman hekim sayısı, pratisyen hekim sayısı, hemşire sayısı, diğer sağlık
personeli sayısı ve döner sermaye harcamaları bu modeli oluşturmuştu. Aynı şeyi
uygulamayı grup hekim uygulamaları için de yapabiliriz. Bunda da çıktılar genellikle
hastalık şiddet oranına göre yapılıyor. Hastalık şiddeti düşük hastalar, orta derecedeki
hastalar veya yüksek hastalar bunların hepsi ICD-9 koduna göre bakılıyor ve CPD
kodu dediğimiz başka bir şeyler, başka bir kodlama sistemde bunu, bu seviyeleri
bulabiliyoruz. Tabii girdilerde gördüğünüz gibi birinci basamak hekimliğine yapılan
başvurular, uzman hekimler vs. vs. gidebiliyor.
Başka bir model burada evde bakım birimleri için. Evde bakım birimleri için de
yukarıda gördüğünüz gibi çıktılar, vaka sayısı, vaka karmasına ayarlı hizmetler.
Fakat bu vaka karmasını nasıl halledeceğiz? Çünkü evde verilen hizmet fizik tedavi
olabilir, şu olabilir, bu olabilir. Çok karışık oluyor onun için yaşa göre bir vaka karması
ayarlaması yapılabiliyor ve gördüğünüz gibi girdilerde kalifiye hemşire ziyaretleri,
fizyoterapistler, beslenme uzmanları, konuşma terapisti vs. vs. olabiliyor. Diyaliz
merkezleri için başka bir modelimiz var. Onda da ayakta diyaliz, diyaliz eğitimi ve
evde diyaliz diye üç tane çıktı fakat bunların dışında da girdiler de tam zamanlı
hekim sayısı, yine hemşire sayısı vs. gördüğünüz gibi. Bu da değişik bir sağlık
organizasyonun modeli. Şimdi dedik ki reçete yazacağız, peki nasıl yazacağız bunu?
Bugün veri zarflama tekniği o kadar kolay hale geldi ki bunu excelle yapabiliyoruz.
Şimdi burada yaptıktan sonra şöyle bir tablo çıkıyor ve size şu kolonda bir, ikinci
hastaneden sonraki de sıfırla bir arasında bir rakam çıkıyor ve bu size eğer o rakam
birse gördüğünüz gibi 15 hastane bir çıkmış bu analiz 600 ve üstündeki yataklı
hastaneler için yapılmış bir analiz Amerika’da. 131 tane böyle hastane vardı. Fakat
ben bunları nasıl kullanacağım sonra? Bakın bu ikinci tabloda, bu veri zarflama
tekniğinde hastanenin, her hastanenin yataklarını ne kadar düşüreceğini veya
çıktılarını ne kadar ilave etmesi gerektiğini reçetesini verebiliyor burada. Bu reçeteyi
tabii 131 taneyi burada göstermem. Burada ortalama olarak görüyorsunuz ki yatak
sayısının 304 inmesi lazım bu 600 yatak ve üzerindeki hastanelerde. Bunların etkin
olabilmesi için. Hizmet karmasının biraz düşmesi lazım. Personellerin biraz düşmesi
lazım, faaliyet giderlerinin düşmesi lazım. Fakat bu size toplam 131 hastane için,
mesela sadece faaliyet giderlerine bakarsak 14 buçuk milyon dolar bir kazanç
sağlayacak. Bu tip, fakat bu arada daha çok gördüğünüz gibi vaka karmasına ayarlı
yatan sayılarda bir yükseltme yapmalarına lüzum yok. Her şeyin ayaklı tedaviye
doğru gitmesi tercih ediliyor.
Diyebilirsiniz ki peki ben bu analizi yaptım fakat bunu etkileyen başka etkenler
olabilir veya başka etkenler o organizasyonun, hizmet veren hastanenin veya diyaliz
center’ının verimliliğini düşürebilir. Şimdi ben tekrar ilk tabloya gideceğim. Acaba veri
zarflama tekniğiyle nasıl daha iyi performansı sağlayabiliriz? Şimdi şuna bakalım.
Korkut Hoca da bugün kaliteden bahsedecek. Şimdi burada iki tane hastane var.
Hastane B, hastane A. İkisinin de burada üretim fonksiyonlarına bakıyoruz. Üretim
138