TÜRKİYE’DE HASTA YATIŞ SÜRESİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN MULTİNOMİAL LOJİSTİK REGRESYON İLE BELİRLENMESİ

Authors : Rukiye Numanoğlu Tekin, Fikriye Yilmaz, Halil Kemal Ilter, Simten Malhan

Pages : 74-94

Doi:10.21441/sguz.20161020711

View : 20 | Download : 9

Publication Date : 2016-08-31

Article Type : Research

Abstract :Birçok faktöre bağlı olarak değişiklik gösteren hasta yatış süresinin sağlık hizmetleri üzerinde önemli etkileri bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de hasta yatış süresini etkileyen faktörlerin belirlenmesidir. Bu amaçla 1 Ocak-31 Aralık 2010 dönemi arasında Türkiye genelinde Sosyal Güvenlik Kurumu ile anlaşmalı olan üniversite hastanesi, özel hastane, vakıf üniversitesi hastanesi ve diğer hastanelerde (belediye, dernek ve yabancı/azınlık) yatarak tedavi görmüş 2.255.836 hasta çalışma kapsamına alınmıştır. Hasta verileri MEDULA Sistemi’nden elde edilmiş ve istatistiksel analizler SPSS 18.0 paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Hasta yatış süresini etkileyen faktörlerin belirlenmesinde t-testi, tek yönlü varyans analizi ve multinomial lojistik regresyon yöntemleri kullanılmıştır. Ortalama hasta yatış süresi 3.93 gün (SS = 5.882) olarak belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan tüm bağımsız değişkenlere göre (yaş, cinsiyet, hastalık türü, hasta yatış türü, eşlik eden hastalık olup olmama durumu, uygulanan ameliyat türü ve ameliyat sayısı, yatış yapılan mevsim, hastane mülkiyet durumu/yatak kapasitesi/yerleşim yeri/hizmet türü, hastanenin faaliyet gösterdiği coğrafik bölge) ortalama hasta yatış süresinin istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, hasta yatış süresinin cinsiyet, eşlik eden hastalık olup olmama durumu ve hastanenin bulunduğu coğrafik bölge açısından negatif yönde, yaş, hastane yatak kapasitesi, hastane mülkiyet durumu, yatış yapılan mevsim, hastane hizmet türü ve hastane yerleşim yeri açısından pozitif yönde etkilendiği ortaya konulmuştur.
Keywords : Hasta yatış süresi, Sağlık hizmetleri, Hastanede yatış, Multinomial lojistik regresyon, Türkiye