|
Derginin Adı:
|
Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi
|
|
Cilt:
|
2015/18
|
|
Sayı:
|
1
|
|
Makale Başlık:
|
OECD’ye Üye Ülkelerde Cepten Sağlık Harcamalarının Hiyerarşik Kümeleme Analizi İle İncelenmesi
|
|
Makale Alternatif Dilde Başlık:
|
Examination of Out of Pocket Health Expenditures In Member of OECD Countries Using Hierarchical Clustering Analysis
|
|
Makale Eklenme Tarihi:
|
12.07.2015
|
|
Okunma Sayısı:
|
15
|
|
Makale Özeti:
|
Cepten sağlık harcamaları hanehalklarının sağlık hizmeti alımı sırasında yapmış oldukları harcamaları göstermektedir. Bu harcamalar arasında doktor muayene ücretleri, ilaç ve diğer hastane harcamaları bulunmaktadır. Bu çalışmada OECD’ye üye olan ülkelerin 1995-2011 yılları için cepten yapılan sağlık harcamaları bakımından, farklı benzerlik ve uzaklık ölçüleri kullanılarak ve hiyerarşik kümeleme yönteminden yararlanılarak gruplandırılması amaçlanmıştır. Yapılan hiyerarşik kümeleme analizinde ülkeler arasındaki benzerlik ve uzaklıkların belirlenmesinde en uzun ortak küme, korelasyon katsayısı ve öklit uzaklık ölçüsü kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre en uzun ortak küme ve öklit uzaklık ölçüsünün kümelerin ayırt edilmesinde daha iyi bir performans sergilediği bulunmuş olup incelenen yıllar içerisinde cepten sağlık harcaması bakımından benzer trende sahip olan ülkelerin aynı kümelerde yer aldıkları görülmüştür.
|
|
Alternatif Dilde Özet:
|
Out of pocket health payments refers to the payments made by households at the time they receive health services. Typically it includes doctor’s consultation fees, medicine and other hospital related costs. In this study it was aimed to classify member of OECD countries interms of out of pocket health payments, using different similarity and proximity measures and using hierarchical clustering method. Longest common subsequences, correlation coefficient and euclidean distance measure was used for determining similaritities and proximities between countries in hierarchical clustering analysis. At the end of the analysis it was seen that performance of longest common subsequences and euclidean distance measure was better about discriminating clusters and countries which have similar trend about out of pocket health expenditures were in the same clusters.
|