Bu araştırmanın amacı; OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) ülkelerinde toplam sağlık harcamaları içerisinde cepten yapılan sağlık harcamalarının düzeyini etkileyen faktörleri karar ağacı yöntemini kullanarak belirlemek ve ülkeleri bu değişkenlere göre sınıflandırmaktır. OECD’ye üye olan 36 ülkenin 2015 yılına ait verileri araştırmanın evrenini oluşturmaktadır. Araştırmada bağımlı değişken olarak ülkelerin toplam sağlık harcamaları içerisindeki cepten sağlık harcamalarının oranı ve bağımsız değişken olarak ise kişi başı gayrisafi yurtiçi hâsıla, sağlık sigortası kapsamında olan nüfus oranı, kırsal bölgede yaşayan nüfus oranı, 0-14 yaş ve 65 yaş ve üzeri nüfus oranı, en az üniversite mezunu olan nüfus oranı, kalp hastalıkları, kanser, diyabet ya da solunum hastalıklarından kaynaklı ölüm oranı, sağlık statüsünü kötü olarak algılayan nüfus oranı, yurtiçi kamu harcamaları içerisindeki sağlık harcaması oranı ve işgücü sayısı kullanılmıştır. Karar ağacı modeli CART algoritması kullanılarak Orange veri madenciliği programı aracılığıyla kurulmuştur. Yapılan analizler sonucunda; cepten sağlık harcamalarını etkileyen en önemli faktörün, kamu harcamaları içerisindeki sağlık harcamalarının oranı olduğu ve diğer faktörlerin ise kırsal bölgede yaşayan nüfus oranı, 65 yaş ve üzeri nüfus oranı, en az üniversite mezunu olan nüfus oranı ve işgücü sayısı olduğu bulunmuş ve kurulan karar ağacı modeline göre ülkelerin 9 sınıfta toplandığı görülmüştür. Araştırmadan elde edilen sonuçların, sağlık politikacıları ve planlayıcılarına sağlık harcamalarının düzeyinin belirlenmesine ilişkin alınacak kararlarda önemli kanıta dayalı bilgiler sağlayacağı düşünülmektedir.
The objective of this study is to determine the factors affecting the level of cash-based health spending in the OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) countries and classify countries according to these variables. The 2015 data from 36 OECD member countries form the universe of research. According to the study, the percentage of health expenditure in the country’s total health expenditure and the percentage of non-profit domestic income per person, the percentage of the population under health insurance, the percentage of the population living in rural areas, the percentage of 0-14 years old and 65 years old and older, the percentage of the population with a minimum of university graduates, the percentage of deaths caused by heart disease, cancer, diabetes or respiratory diseases, the percentage of the population misunderstood health status, the percentage of health expenditure in the domestic public expenditure and the number of labour. The decision tree model was established through the Orange data mining program using the CART algorithm. The analysis found that the most important factor affecting the health expenditure from the wallet was the percentage of health expenditure within public expenditure and other factors were the percentage of the population living in the rural area, the percentage of the population aged 65 and above, the percentage of the population with at least university graduates and the number of workforce, and the established decision tree model found that the countries were gathered in 9 classes. The findings from the study are expected to provide health politicians and planners with important evidence-based information in their decisions on determining the level of health expenditure.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|