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

Eldabi (2002)’nin çalışmasıdır. Bu çalışmada karaciğer naklinde izlenecek yöntemin
ekonomik etkinliğini simulasyon analiziyle incelenmiştir ve en etkin yöntem
belirlenmiştir. Daha sonra Eggleston (2005) ABD için yaptığı araştırmada değişik
sigorta paketleri altında teşvik ödemelerinde yapılan bir değişmenin hasta hizmet
kalitesine etkisini simulasyon modeli ile göstermiştir. Ama bu çalışmaların hiçbiri bizim
ülkemizdeki gibi bütünsel bir modeli içermiyor. Daha çok klinik vakalar için, bilişim
sistemleri analizi için, hastane yatak sayısının, bekleme sürelerinin ayarlanması için
yapılan çalışmalar. O yüzden bizim çalışmamız literatürde bir ilk oluyor.
Bu simulasyon ya da matematiksel modelleme çalışmalarında en önemli ikilem,
yani araştırmanın karşı karşıya olduğu sorunlardan en önemlisi, detay düzeyine
karar vermektir. Eğer çok detaylı bir model yaparsak, gerçekten gerçek hayatın bir
replikasını elde etmek mümkün, fakat bu kadar detaylı bir modeli çalıştırabilecek bir
teknolojiye sahip olmak da o denli zor. Dolayısıyla bu ikisini bir şekilde dengelemek
gerekiyor. Yani kısıt sayılarını öyle belirlememiz gerekiyor ki hem mevcut durumu
replike etsin, aynısını bize göstersin, hem de biz bunları elimizdeki mevcut teknolojik
imkânlarla işletebilelim. Biraz önce de ifade ettiğim gibi performansa dayalı ödeme
sisteminin işleyişini bir bütün olarak ele alan ve bunu bir matematiksel modelle
açıklayan, alternatif senaryolar üreten bir simulasyon modeli henüz literatürde
mevcut değil. Bunun nedeni modellemenin karmaşıklığı ve modellerin işletilmesi
için çok fazla veriye ihtiyaç duyulması ve bu tür modelleri gerçekleştirebilmek için
kaynakların kısıtlı olması olabilir. Şimdi bu bölümde izlediğiniz matematiksel metodu
özetledik ama yine sizi bu detaylarla sıkmak istemiyorum, özet halinde geçelim
daha sonra bir simulasyon örneği göreceğiz.
İktisat alanında bu simulasyon modellerinin, matematiksel modellerin kabul edilme
dereceleri bu modellerin gerçek hayatı ne kadar yansıttığıyla ilişkilidir. Modelimizin
sonuçları, ilk durumdaki analizin sonuçları, gerçek hayattaki aktivitelere ne kadar
benziyorsa, modelin o kadar iyi bir performans gösterdiğini söyleyebiliyoruz. Bu
yüzden politika değişikliklerinin etkisini incelemek için etki analizi yapmadan önceki
ilk adım gerçekten modelin bizim elimizdeki problemi, replika edip etmediği yani
aynı sonuçları verip vermediğini görmektir. Bunu gördükten sonra değişik politika
alternatifleri altında senaryoların nasıl değiştiğine ancak o zaman bakıyoruz. Bu gerçek
hayatta gözlenen durumun model tarafından yeniden üretilmesi, canlandırılması
sürecine de kalibrasyon adını veriyoruz. Aynı ekonometrik bir model gibi ilk önce
modelimizi biz tahmin ediyoruz. Ondan sonra bu modeli kullanarak ilerisi için bir
politika analizi gerçekleştiriyoruz. O yüzden bizim burada kullandığımız bu metot
da yine iki adımlı. İlk adımda önce elimizdeki mevcut senaryonun aynısını model
tarafından tekrar yaratıyoruz. Daha sonra politika değişkenlerinde bir değişiklik
olduysa bu senaryo nasıl değişecek ona bakıyoruz. Modelimizin temelini pozitif
matematiksel programlama metodu oluşturmaktadır. Burada temel varsayımımız,
karar vericilerin faydalarını ya da burada karlarını en çoklamaya çalıştıklarıdır. Yani
hepimiz bir ekonomik birey olarak her zaman bunu, her kararımızda bunu yapıyoruz.
En iyi alternatifleri değerlendirip ona göre bir karar veriyoruz bütün seçimlerimizde.
Burada da sağlık sistemini modellerken sağlık sisteminde çalışan bütün bireylerin
kendi durumlarını değerlendirip, faydalarını ya da burada aldıkları teşvikler olduğu
144