Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinde doğumda beklenen yaşam süresi ve ölüme bağlı kaybedilen yıllar üzerine etkili sağlık göstergelerinin belirlenmesi: bir panel veri analizi

Abstract

Çalışmanın amacı Türkiye ile Avrupa Birliği (AB) ülkelerinde, sağlık ile ilgili seçilmiş göstergelerin, doğumda beklenen yaşam süresi (DBYS) ve ölüme bağlı kaybedilen potansiyel yıllar (YPLL) ile olan ilişkisinin değerlendirilmesidir. Çalışma, Temmuz 2019-Haziran 2020 döneminde gerçekleştirilen ekolojik nitelikte bir araştırma, bir panel veri analizi çalışmasıdır. Çalışmada seçilmiş uluslararası veritabanlarından faydalanılarak Avrupa Birliği (AB) ülkeleri ve Türkiye’nin sağlık göstergeleri açısından 2000-2017 yılları arasındaki verileri kullanıldı. Çalışmada OECD’nin sağlık göstergeleri sınıflamasına dayanarak, sırasıyla sağlık hizmetleri sunumu/kullanımı, sağlık ekipman kaynakları, sağlık iş gücü ve mali kaynakları, sağlık riskleri başlıklarına karşılık gelecek şekilde dört panel oluşturuldu. DBYS ve YPLL ise sağlık düzeyinin genel göstergeleri nitelikleriyle bağımlı değişken olarak kabul edildi. Sağlık hizmetleri kullanımı ile ilgili panelde çocuk aşılama oranındaki artışın DBYS üzerine artıcı etkisi olduğu, çocuk aşılama oranı, hastanede kalma süresi ve hastane taburculuk hızı artışının YPLL üzerinde azaltıcı etkisi olduğu saptandı. Sağlık ekipman kaynakları ile ilgili panelde Manyetik Rezonans Görüntüleme cihaz sayısı artışının (MR sayısı) DBYS üzerinde artırıcı etkisi olduğu, Bilgisayarlı Tomografi (BT) cihaz sayısı ve MR sayısı artışının YPLL üzerinde azaltıcı etkisi olduğu saptandı. Sağlık iş gücü ve mali kaynakları ile ilgili panelde sağlık harcamaları, hekim sayısı ve hemşire sayısı artışının DBYS üzerinde artırıcı etkisi olduğu, sağlık harcamaları ve hekim sayısı artışının YPLL üzerinde azaltıcı etkisi olduğu saptandı. Sağlık riskleri ile ilgili panelde sigara içme prevelans hızı, alkol tüketim miktarı ve obezite prevelans hızı artışının DBYS üzerinde azaltıcı etkisi olduğu, sigara içme prevelans hızı ve obezite prevelans hızı artışının YPLL üzerinde artırıcı etkisi olduğu saptadı. Sağlık göstergelerine ait verilerin Panel Veri Analizi (PVA) gibi modern istatistiksel yaklaşımlarla analiz edilmesinin sağlık hizmetlerinde müdahale, projeksiyon ve stratejileri belirlemede yol gösterici olabilir

The aim of the study was to determine the effect of health indicators on life expectancy at birth (LEAB) and years of potential life lost (YPLL) in European Unioun (EU) countries and Turkey. The study was conducted between July 2019 and June 2020 as an ecological research in which panel data analysis (PDA) performed. It was used some of the international databases which include the data of health indicators of EU countries and Turkey between 2000-2017 years. In PDA, with the guidance of OECD classification, 4 panel models are designed with the headings of health care use, health equipment, health resources, health risks. The LEAB and YPLL which are considered as health status indicators were recognised as dependent variables . As results; in health care use panel, it is detected that the increase in child vaccination rates indicator, increases LEAB and the increase in child vaccination rates, length of hospital stay and hospital discharge rate indicators, decreases YPLL. In health equipment panel, it is detected that the increase in Magnetic Resonance Imaging (MR) units indicator increases LEAB and the increase in Computed Tomography (CT) Scanners and MR units indicators, decreases YPLL. In health resources panel, it is detected that the increase in health spending, number of doctors and number of nurses indicators increases LEAB and the increase in health spending and number of doctors indicator, decreases YPLL. In health risks panel, it is detected that the increase in prevelance of smokers, alcohol consumption and obesity prevelance indicators, decreases LEAB and the increase in prevelance of smokers and obesity prevelance indicators, increases YPLL. It is suggested that the implemantation of novel statistical approaches like PDA which is able to analyse cross sectional and time series at the same time as 2 dimensional structure as a tool for analysing health indicators are important for interventions, projections and strategies in health care