OECD ÜLKELERİNİN SAĞLIK SİSTEMİ VERİMLİLİĞİNİN İNCELENMESİ
Notice bibliographique
Résumé
Küresel olarak sağlık harcamaları büyük bir artış trendi içindedir. Ancak sağlık hizmetlerine ayrılan kaynaklar sınırlıdır ve bu durum sistem düzeyinde verimliliğe yönelik tedbirleri zorunlu kılmaktadır. Araştırmanın amacı, 2003 ve 2019 yıllarına ait sağlık göstergeleri ile Ekonomik İş Birliği Örgütü ve Kalkınma Örgütü (OECD) ülkelerinin sağlık sistemi verimliliğini incelemektir. Çalışmada, Türkiye’nin sağlıkta dönüşüm öncesi ve devam eden süreçte OECD ülkeleri arasındaki verimlilik düzeyinin nasıl değişim gösterdiği de gözlemlenmiştir. OECD ülkelerinin sağlık sistemi verimlilik düzeylerinin belirlenmesinde, girdi odaklı Charnes, Cooper ve Rhodes (CCR) ve Banker, Charnes ve Cooper (BCC) Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanılmıştır. Girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki ilişki korelasyon analizi ile test edilmiş, verimli ve verimsiz ülkelerin girdi ve çıktı değişkenleri bakımından karşılaştırmaları Mann Whitney U testi ve bağımsız örneklem t testi ile incelenmiştir. VZA sonuçlarına göre, 2003 yılında 11 ülke toplam verimli (CCR), 13 ülke teknik verimli (BCC), 11 ülke ölçek verimli, 2019 yılında 5 ülke toplam verimli, 8 ülke teknik verimli, 5 ülke ölçek verimli olarak bulunmuştur. Türkiye 2003 ve 2019 yılı verilerine göre, hem CCR hem de BCC analiz modellerinde verimli çıkmıştır.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».