Chapter 15 Word Son

7/24/2019 Chapter 15 Word Son

http://slidepdf.com/reader/full/chapter-15-word-son 1/14

GİRİŞ

Hekimler, sağlık sektöründe hem önemli işgücü sağlarlar hem de sağlık sisteminde

anahtar kritik kararlar verirler. Bu bölümde hekimlerin tek olarak ve grup halinde karar

verici olmalarına odaklanacağız. Hekimler büyük oranda sağlık girdilerini ve kullanımını

kontrol ettikleri ve yönettikleri iin, hekimin uygulama kararları sağlık sistemini miktar,

kalite ve maliyetler bakımından etkilemektedir. Hekimler ,hasta tedavisinin ieriğini tayin

etmede belirlemede kararlar alırlar, bu hastaneler iin de !doktor "orkshop#u olarak

adlandırılır. Hastalar hakkında karar verici olarak tanımlanan hekimler toplumu temsilen

aldıkları rolleri ihmal edebilme potansiyeline de sahiptirler.

Hekimlerin hastalara karşı sahip oldukları büyük bilgi avanta$larını% tipik bir hekimin

yaptığı gibi mükemmel bir karar verici olarak mı& %yoksa bazı zamanlarda gelirleri

artırmak iin hastalara gereksiz yönlendirme yaparak teşvik iin mi& 'ullanmakta oldukları

günümüzdeki araştırılmaktadır. (yrıca her hekimin mevcut en iyi tıbbi tedavi ve uygulama

konusunda iyi eğitim almış olup olmadığı araştırılmaktadır. Hastalar bilimsel kökenli tıbbi

uygulama beklentisi ierisinde oldukları iin bu da başka soruna yol amaktadır. )errahi

girişimlerdeki eşitlilikler birok gözlemcinin bu konuda kuşkulanmasına yol amaktadır.

*ağlık ekonomistleri, hastanelerin geleneksel ekonomik modelinden yola ıkarak ,eşitli

hekim uygulama modelleri önermişlerdir.

Bu model ve eşitliliklerden ilk olarak !Bencmark +odeli# ni inceleyeceğiz.

HEKİMLİK UYGULAMALARINDA BENCHMARK MODELİ

+cuire ve -auly#nin tanıttığı bu model% en ok gözlemlenen hekim davranışlarının

tespitinde ve hekimlerin karar almalarında etkili olan ayda maksimizasyonun özel

durumunun aıklanmasında kullanılmaktadır. Hekimi ayda maksimize eden kişi olarak

tanımlarsak% hekimin elde edilen karın yanında, diğer konulara da önem verdiği

görülmektedir. Benchmark modelinde, hekim net gelir ve dinlenme zamanından ayda

elde ederken tıbbi olarak gerekenden daha azla tedavi alması iin hastaları teşvik

etmesinden /gereksiz yönlendirmesinden0 ters oranda etkilenmektedir. Bu son aktör,modele ters orantılı olarak, 1edarikcinin 1eşvik 2ttiği 1alebi /*340 i devreye sokmaktadır.

örüldüğü üzere, 1edarikcinin 1eşvik 2ttiği 1alep aktörü, hekimin bilgi avanta$ını parasal

kazan elde etmek iin kötüye kullanılıp kullanılmadığı sorusunu akla getirmektedir.

Hekimin 5ayda 5onksiyonu şu şekilde gösterilebilir6

7 8 7 /-, 9, 3 0

Bu onksiyonda % - net gelir, 9 hekimin dinlenme zamanı ve 3 teşviğin derecesi olarak

gösterilmektedir. Hekim burada, iş gücü miktarı ve teşvik eoru arasında, belirtilen kar

seviyesi ile tutarlı olmak kaydıyla seim yapabilir. Hekim, ü değişik şekilde olmak üzere%

:



ikili hede;er arasında denge kurmaya dikkat etmelidir. Bu ikili hede;er% <et gelir/-0 ile

4inlenme zamanı /90% 4inlenme zamanı /90 ile 1eşvik /30 % <et gelir /-0 ile 1eşvik /30

şeklindedir.

=ukarıdaki onksiyona göre, hekimin aydası % net geliri /-0, dinlenme zamanı /90 ve

hastaları teşvik etme /30 değerlerine göre belirlenmektedir. - ve 9, yani gelir ve dinlenme

saatleri, hekimin aydasını arttırırken, 3% yani hastaları gereksiz yönlendirme ile teşvik

etmesi, hekimin kendisine proesyonellik dışı gözükeceği iin toplam aydasını

azaltacaktır.

Hekim, bu azalan aydayı, teşvik etmiş olduğu hastalardan elde edilen gelirle

karşılayacaktır. Burada, gelir hekimin aydasını poziti yönde etkilerken, teşvik negati

yönde etkileyeceği iin hekimin burada bir karar alması gerekmektedir.

>2'?9 :@A: H2'?+ ?>) (CD3

raEk (#da% ayda onksiyonundaki net gelirin yerine hekimin maaşı, saatlik ücreti sabit

olmak kaydıyla kullanılmıştır. Hekimin saatlik ücreti sabit olacağı öngörüsüyle hareket

edildiğinde hekimin alıştığı saatlerin artması maaşını arttıracaktır. (ncak bu durumda

hekimin dinlenme saatleri azalacağı iin hekimin maaşı ile dinlenme saati arasında ters

bir orantı vardır.

Bu onksiyon genel hatlarıyla büte doğrusunu andırmaktadır. (ncak burada ürünlerden

alınacak aydayı /dinlenme saatleri ve net gelir0 sınırlayan hekimin bütesi değil günierisinde alışabileceği veya dinleneceği saatlerin sınırlı olmasıdır. Hekimin alışmak iin

F



veya dinlenmek iin toplam FG saati vardır ve bu FG saati kendi aydasını maksimize

edecek şekilde alışmak iin veya dinlenmek iin bölecektir.

raEk üzerindeki ":,"F ve " arklı saatlik ücretlerle alışan hekim iin maaşAdinlenme

süresi arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Buradaki (,B ve ) noktaları ise bu hekimin bu

maaşAdinlenme oranında aydasını maksimum yapan noktalardır./kayıtsızlık eğrisi

üzerindeki kısıtlılığın dengelendiği noktalar0 'ayıtsızlık eğrisinin üzerindeki her noktada

aynı ayda sağlanmakta olduğundan dolayı, saat kısıtlılığı doğrusunun kayıtsızlık eğrisine

teğet olduğu noktada ayda maksimize olmaktadır.

4aha sonra bu (,B ve ) noktaları birleştirilerek hekimin arklı kazanlarda alışmayı tercih

ettiği saat ilişkisi incelenebilir. Bu graEğe göre ( noktasındaki bir hekim maaşı arttığı

takdirde daha ok alışmayı isteyerek B noktasına gelecektir. (ncak daha sonra B

noktasında bulunan hekimin maaşı arttığı takdirde hekim yeterince zengin olduğunu

düşünerek bu seer alışma saatlerini arttırmak yerine dinlenme saatleri arttırmakadır. Bu

duruma yani hekimin gelirinin arttığı iin daha az alışmaya ihtiya duyması durumuna

gelir etkisi denilmektedir.

raEk B deki ters eğimli işgücü arzı graEği de aynı sebeplerle aıklanabilir. Burada gelir ile

alışma saati arasındaki ilişki incelenmektedir. +aaş artışı hekimin alışma saatinde belirli

bir seviyeden sonra azalmaya gitmesine neden olmaktadır. Bu nedenle% normal EyatA

miktar arz graEğinin aksine burada hekimin ücretA saat arz graEği belirli bir seviyeden

sonra ters dönmektedir. =ine yukarıdaki aıklamaya aynı sebepten dolayı hekim belirli bir

gelir seviyesinden sonra alıştığı saat arzını düşürmektedir./(#,B#,)#0

Burada eğer hekimin saatlik ücretinde bir azalma meydana geldiği takdirde hekim

alışma saatlerini yeni maaşAdinlenme doğrusu üzerinde yeniden seecektir.

BU MODELDEN ELDE EDİLEN SONUÇLAR;

* 1ersine dönen emek arz eğrisine göre değerlendirme yapıldığı ,

*Herhangi bir sebeple gelirdeki düşüş veya artışın hekimin ne kadar alışacağına ilişkinseimini tekrar gözden geirmesine yol atığı

I Hekimin talebi teşvik edebileceği akat bunu yapmak istemeyeceği şeklinde

özetleyebiliriz.



?kincil olarak% <et gelir /-0 ile 1eşvik /30 arasındaki bağlantı >ekil :@AF de incelenmiştir.

Bu modelde hekim hastanın talebini teşvik etmekten azla hoşlanmamaktadır. Böyle

yaparsa kendisini daha az proesyonel hissetmektedir. 1eşvikten elde edilen gelir eJtra

kazanla dengelenmektedir.

>ekil :@AF H2'?+?< (D(9139+3> '(C KC(<3<( 12-'?*?

4aha önce de bahsedildiği gibi hekim taraından teşvik edilen hasta sayısının /30 artması

hekimlerin aydasını olumsuz yönde etkilemektedir. Hekimlerin buna rağmen teşvik

etmeye devam etmesinin sebebi bu teşviklerden kazanacağı gelirdir. elir ile teşvik

miktarı arasındaki poziti ilişki yukarıdaki graEkte görülebilir.

=ukarıdaki graEkte m kar oranını göstermektedir LM teşvik ile yönlendirilmemiş hasta

sayısını / 3 0 ise hekimin teşviği ile yönlendirilmiş hasta sayısını vermektedir. elirin

artması kar oranının, yönlendirilmiş hasta sayısının veya yönlendirilmemiş hasta sayısının

artmasıyla arttırılabilir. m azaldıkca graEk daha düz bir hale gelmektedir.7: ve 7F

doğruları ise hekimlerin gelirleriyle, yönlendirmeleri arasındaki kayıtsızlık eğrilerini

göstermektedir. 2: noktasında% 7: kayıtsızlık eğrisi üzerindeki yönlendirilmiş ve

G



yönlendirilmemiş hastalara ait gelirleri /mLoNm30 maksimize edilmektedir. Oeşitli

sebepler neticesinde daha düşük kar oranı ile /mPm#0 ile yeni net gelir izgisi /m#LoNm#30

meydana gelmekte , bunu neticesinde yönlendirilmiş hasta sayısı artmakta ve 7F

kayıtsızlık eğrisi üzerinde yeni maksimize edilen 2F noktası oluşmaktadır. Bu model%

hekimlerin talep teşviğinde bulunabileceğini, ancak bundan hoşlanmayacağınıgöstermektedir. Bu,hekim davranışları ile ilgili en ok tartışılan konulardan biridir.

HEKİMLER MALİ TEŞVİKLERE TEPKİ VERİR Mİ?

Benchmark modeli, doktorların diğer amaları arasında karı da gözettiklerini kabul eder.

Bir grup delil aıka değişik geri ödeme metotları ile karşılaştığında doktorların geribildiriminin değiştiğini göstermektedir. <assiri and CochaiJ#in/FMMQ0 araştırmalarına göre

hekimler sabit maaş yerine yapılan uygulama, işlem veya tedavi başına aldıkları ücret

ile alışmaya daha azla eğilimlidirler.

(raştırmalar aynı zamanda hekimlerin uygulamalarındaki gelirlerini arttırmak adına gelir

baskılarına da tepki verdiğini ortaya koymuştur. <orve#de hastalardan bir doktor listesine

kayıt yaptırmaları, böylece her bir doktor iin hasta listeleri oluşturulması amalanmıştır.

'ısa listelere sahip doktorlar, gelecek beş yıldaki azalacak gelirlerini telaE etmek iin

listelerini ortalamadan daha azla hale genişletmek eğiliminde olmuşlardır. /3versen,FMMG0

(nalistler KBR=< doktorların, normal doğum gelirleri rekabet nedeniyle tehdit

edildiğinde daha karlı olan sezaryen ameliyatı önerdiklerini buldular./ruber and K"ings,

:SSQ0. 4iğer analistler ameliyatlardaki daha karlı uygulamaların daha azla yapıldığını

buldular. /-lotzke and )ourtemanche, FM::0 Bir alışma gösterdi ki doktora tedavi ettiği

kişi başına ödeme yapılması halinde hastalar daha az hizmet almakta belki de daha kötü

kalitede tedavi almaktaydılar. /Luast, *appington, and *henkman, FMMT0. Bir kanıt daha

var ki, devlet doktorlara maliyetleri azaltma oranlarına göre teşvik uygularsa , doktorlarda maliyetlerden tasarru etmek eğiliminde olmaktadırlar./Ho ,-akes,FM::0

KARAR VERİCİ OLARAK HEKİM VE TEDARİKCİNİN TEŞVİK ETTİĞİ TALEP (SID)

Bir hastalık durumunda, tüketiciler /hastalar0 sağlık hizmeti proesyonellerini karar verici

vekil olarak kiralarlar. Uekillik araba tamiricilği, hukuk, tıp gibi proesyonellerin

tüketicilerden ok daha azla bilgiye sahip olduğu durumlarda görülür. 1ara;ar eşit bilgiye

sahip değilse, biz bunu asimetrik bilgi problemi olarak kabul ederiz. 1ıpta biz hekimlerikarar verici, hastaları ise esas olarak tanımlıyoruz.

@



Burada da asimetrik bilgi etkili olmaktadır.

Buradaki endişe, kişisel ıkar dışında hekimlerin karar verici olarak rollerini ihlal edebilir

olmasıdır. *ağlık ekonomistleri, mükemmel karar vericiyi, hastaların doktorlar ile aynı

bilgiye sahip olsalardı kendi yararlarına yapacakları seimleri ve tavsiyeleri onlar adına

yapan hekim olarak tanımlarlar.

Biz hekimleri bilerek hastalarını optimumdan daha azla hizmet tüketmeye teşvik etmesi

halinde bir sağlık kurumun sulusu olarak tanımlayacağız. 1abii bunun da dereceleri var.

Hastasını gereksiz ve riskli bir kalp ameliyatına ikna etmek ile gereksiz bir takip ziyaretine

ağırmak aynı derecede kusur değildir.

TEDARİKCİNİN TEŞVİK ETTİĞİ TALEP MODELLEMESİ

*ağlık ekonomistleri tedarikinin teşvik ettiği talebi en az iki sebepten dolayı

biimlemişlerdir. Birincisi, hekim motivasyonunun, teşvik uygulamalarını nasıl etkilediğini

anlamaya alışmaktır. ?kincisi ise, gözlemlediğimiz veriyi anlamamıza yardım eder. (yrıca

bu konunun tarihi, teşviğin yeni kalsik pazarlama modellerine uyumlu olup olmadığı

sorusuna odaklanır. 'onuyu hekimin hastalara karşı asimetrik bilgi avanta$ını kötüye

kullanma gücü olarak ele almak gerekir.

Hekimlerin kar oranlarında bir düşüş olduğu zaman, gelir eksikliklerini kapatmak iin

hastaları teşvik etmelerini /gereksiz yönlendirmelerini0 beklemekteyiz. 2ğer bütünhekimler bu şekilde yaparsa piyasadaki arz miktarı artacaktır. Bu toplam tedavi sayısında

bir artışa neden olabilirdi. (ncak toplam talepte bir artış meydana gelmeyebilir. :@A

graEginde bu durum gösterilmiştir. (rzın *: den *F ye yükselmesi 4enge noktasını L:

den LF ye getirecektir. Bunun sonucunda toplam tedavi miktarı artarken Eyatlar

düşmektedir.

4iğer aıdan bakıldığında rekabetteki artış hekimlerin daha kaliteli hizmet vermelerine

neden olursa tedaviye olan toplam talep artacaktır. Bunun sonucunda talep graEgi 4: den

4 e kayabilir. Bu durumda da hem tedavi miktarının hem de servis ücretlerinin artmasıbeklenmektedir.

4iğer hekimler de hastaları yönlendirmeye başlarsa >ekil :@.F deki 2: noktasından 2F

noktasına gelinir. Bunun nedeni m değerinin m# değerine dönüşmesi sonucu 3 nın gelir

üzerine olan etkisinin azalması sonucunda hekimin gelirini arttırmak iin daha azla teşvik

ve yönlendirme yaparak 2F seviyesine gelinmesidir. (rzda artıştan doğan servis

miktarının yükselmesini tahmin etmede tedarikinin teşvik ettiği talebe ihtiya duymayız,

ünkü basit arz ve talep modeli bunu tahmin edebilir.

>ekil :@A 124(C?')?<?< 12>U?' 211?V? 1(92B?< (CD U2 1(92- +K429?

Q



(rz ve talep modelinde piyasadaki bütün hekimlerin bireysel davranışı hekim arzın artışı

ve sağlık bakımının kötüye gitmesine yol aacaktır. Bu konuyu *34 ile aıklamaya gerek

olmayıp, piyasa arz ve talep dengesi ile aıklayabiliriz.>ekil@A de gösterildiği şekilde% 4:

talep eğrisi üzerinde,arzdaki artış tüketilen miktarın /L: veLF0 artmasına yol aar ve

Eyatlarda düşüşe neden olur /-: ve-F0 (yrıca,rekabet ortamı neticesi hasta

memnuniyetinin artması ile talep artabilir /4 eğrisi0 hekimlerin servis kalitesini artırması

ile Eyat da artmış olacaktır /-0

HEDEF GELİR HİPOTEZİ

Hekim davranışının *34 kritiğini ilk dea sunmuş olan ekonomistler Whede gelir hipoteziniX

ormüle etmişlerdir. /2vans :SYG0 Bu hipotez hekimlerin elde etmek istedikleri gelirleri

olduğunu savunur. 4oktorlar arzuladıkları bu gelire ulaşmaya veya gerek gelirleri

hede;erinin altına düştüğü zaman aynı seviyeye ıkarmaya uğraşırlar. Bu hede gelir

modeli Benchmark modelinin özel bir türüdür, nispeten eJtrem olanıdır. Bu davranışta

gelir yalnızca ana unsurlardan birisi değil, hekim iin tek önemli şeydir.

4oktorların hede;edikleri gelir değişirse, Eyat ve miktar kararlarını buna uydururlar mı&

4oktorlara elde etmek istedikleri gelir miktarını sorduğumuzu arzedelim. 4oktorlar

/mevcut gelirlerini olandan daha yüksek beyan edenler0diğer doktorlardan daha karlı

Eyat ve miktar kombinasyonlarını mı seerler&/Cizzo ZBlumenthal,:SSQ%Cizzo

ZDeckhauser, FMM0 'anıtlar öyle yaptıklarını gösteriyor. Bundan başka doktorların kendi

hekimlik alanlarının dışındaki kaynaklardan /hisse senedi gibi0 kazan elde etmelri halinde

Eyat ve miktar seimlerini değiştirdikleri görülür.

BİR SENTEZ OLARAK BENCHMARK MODELİ

Y



Biz değişik *34 modellerini Bencmark modeli kullanarak arlı olarak değerlendirebiliriz.

>ekil :@A G% ( panelindeki, gelir davranış hedeE , panel B deki kar maksimizasyonu ile

karşılaştırılmaktadır. -anel ( da rekabet, kar oranı m nin daha düşük seviyeye inmesini

zorlamaktadır. =eni eşitlik 2F noktasında dengelenmeye eğilimlidir. Bu >ekil :@AF de

aıka ortaya konulmuştur. 4aha sonra, mLo N m3 gelir kar izgisine paralel kırık izgiliolarak gösterilen durum üzerinde teğet olan 7F kayıtsızlık eğrisi, ve 2F# teşvik edilen gelir

durumu oluşmaktadır.

+cguireA-auly nın sentezi bize gelir etkisinin boyutunun , 1edarikcinin 1eşvik 2ttiği 1alebi

/ *340 anlama ve tanımlamada olduka kritik olduğunu aıklamaktadır. 4üşük kar oranı m#

nin teşvik etmede iki dengeleme etkisi vardır.

?'(+2 21'?*?6 2ğer talebi teşvik etmek az karlı ise / daha küük m0 , sağlayıcılar daha az

teşvik edecektir. =ani hekimler alışmaktan yeterince ayda elde edemeyecekleri iin ok

alışmak istemeyebilir, vakitlerini başka işlere ayırabilirler.

29?C 21'?*?6 (zalmış gelir teşviki daha ekici kılacaktır.

1!" SID B#$%&'* M+,#-.$.$ M%G/.#!P/-0 SENTEZİ

>ekil :@AG de iki ayrı durum incelenmektedir. ( daki graEkte hekimin bir hede gelirinin

olduğu durum ele alınmıştır. 32: noktasında sağlanan denge kar oranındaki azalmalar

sonucunda m değerinin azalmasıyla değişmektedir. =eni m# değeri eski değerden daha az

olacağı iin graEk daha yatay olmaktadır.

=eni 32 noktası yeni izdiğimiz doğruya teğet olan ve aynı zamanda 7: eğrisine paralel

olan 7F kayıtsızlık eğrisinin izilmesiyle bulunur. Bu nokta ilk başta 32F noktası olmaktadır.

4aha sonrasında kesikli izgilerle izilen doğruda hekimin sanki hala eski kar oranıylatedavi yapıyormus gibi davrandığı varsayılır ve eski m değeriyle ilk toplam gelir

T



doğrusuna paralel bir doğru izilir. Bu yeni doğrunun 7F ye teğet olduğu yerde yeni yani

32F# noktasında hekimin gelir etkisinin de dahil edildiği yeni denge noktası bulunur. Bu

aynı zamanda gelir etkisi dikkate alındığı zaman hekimin teşvik sayısının artacağını da

gösterir. Burada gelir etkisinin değerini /hede gelir arkı0 32F# ile 32F arasındaki arktan

bulabiliriz.

B deki graEkde gelir etksinin olmadığı kar maksimizasyonunun olduğu bir yaklaşım ele

alınmıştır. Burada gelir etkisi olmayacagından hekim yeni kar oranında eski kar oranındaki

kadar teşviki artırmaya devam edecektir. Hatta daha ciddi bir rekabetle veya daha düşük

bir kar oranıyla karşılaştığı takdirde ikame etksini göz önünde tutulursa hekimin teşvikden

yeterince ayda kazanmadığı iin teşvik etmeyi azaltacağı ve kayıtsızlık eğrisini 32: den

daha düşük seviyelerde de keseceği beklenebilir.

Bu hesaplamalarda kritik nokta hekimin hede gelir davranışını mı seeceği yoksa ikame

eektine göre mi hareket edeceğidir. Hekim eğer gelir hedeEyle yola ıkarsa m deki

azalmayı daha azla teşvik ederek kapatmak isteyecektir. 4iğer türlü durumda m zaten

azaldığı iin kendisine oradan daha az ayda geleceğini düşünerek ikame işlere

yönelecektir. Buradaki durumda hekimin davranışı belirleyici olmaktadır.

TEŞVİK VE PAZARLAMA ARASINDAKİ PARALELLİK

-azarlamanın G - si % rün, =er, 5iyat ve -romosyondur. <et hasılatta gerileme yaşayan

her Erma ürün kalitesini geliştirme, servisini yeni bir lokasyonda sağlama, ya dapromosyonunu geliştirmede yeni yollara başvurabilir.

5irma aynı zamanda yanlış bilgilendirme yapabilir, ıkar doğrultusunda davranabilir veya

hileye başvurabilir. (raştırma problemi şu ki sosyal olarak zararlı olan *34 ile daha zararsız

teşvik uygulamalarını birbirinden ayırt etmek olduka zordur.

TEDARİKÇİNİN TEŞVİK ETTİĞİ TALEP (SID) HAKKINDA VERİLER NE SYL2YOR

4aha önceki *34 alışmasında ,iki eleştiri ortaya ıkmıştı.

?lki, bu araştırmaların bir oğu *34 modeli ile geleneksel arz ve talep modelini birbirinden

ayırt etmede başarılı olamaması.

?kinci olarak, *34 etkisinin eşitli tahmini istatiksel olarak hatalı olduğu kanıtlanmıştır. Bu

şu anlama gelmektedir. =ani *34#in kanıtı olarak düşünülen ekonometrik emsali/ katsayısı0

diğer emsallerden ayrıştırılamaması.

HEKİM 2CRETLERİ3 2CRET TESTLERİ 4# 2CRET KONTROLLERİ

S



+cuire /FMMM0 hekimlerin ücretteki kullabılabilirlik etkisini tekelci rekabeti pazarlarda

ne zaman aaliyete geirdiklerinin net olmadığını göstermiştir.

5eldman ve *loan /:STT0 kalitelerini artmış rekabette yanıt olarak ayarlayabilirlerse teşvik

olmadığı durumlarda bile hekimlerin ücret artışı görebileceklerini savunmaktadır.

Cizzo ve Blumenthal /:SSQ0 arzu ettikleri gelir ile mevcut gelirlerini karşılaştırmak iin

hekimleri araştırma olarak kullanıyor. 4aha azla boşluğu olan hekimlerin daha azla gelir

arzu ettikleri görülmüştür.

Cizzo ve Duckerhauser /FMM0 mevcut gelirleri reerans gelirlerinin altına düşen

hekimlerin sonraki dönemlerde diğer ortalama hekimlerden daha azla gelir artışı

gösterdiklerini bulmuştur.

BİLGİNİN YAYGINLAŞMASI VE K2Ç2K ALAN VARYASYONLARI

'üük coğraE alanlarda kişi başına düşen tıbbi ve cerrahi kullanım oranlarındaki önemli

arklılıklar bilgi problemlerinden mi kaynaklanıyor&

=apılan gözlemlerde her altgrupda bulunan değerlerin ayrı ayrı standart sapması bulunur.

Bu stardart sapmayı bulmak iin gözlenen değerlerinin aritmetik ortalamaya uzaklığının

karelerinin toplanıldıktan sonra bulunan toplam değer n sayısına bölünerek önceliklevaryans bulunur. 4aha sonra bu varyansın karekoku ile standart sapma elde edilir. =ani

:M



standart sapma temelde o altgruptaki verilerin ortalama değerden ne kadar uzaklıklarda

yoğunlaştığını bulmamızı sağlar.

Bulunan standart sapmanın kıyaslama işleminde kullanılabilinmesi iin bir reerans

noktası veya bir oran olmalıdır. =ani ortalaması :MMMM olan bir alt grubun standart

sapmasının :M olmasıyla ortalaması :MM olan bir grubun standart sapmasının :M olması

aynı şey demek değildir. Belli ki ortalaması :MM olan grupta veriler birbirinden daha

uzakta değer almıştır ve oynaklık azladır.

=ukarıdaki tablodaki coe[cient o variation değerlerinin bulunmasının amacı da bunun

önüne gemektir. coe[cient o variation değeri bulunurken grupların standart sapmaları o

grupların aritmetik ortalamasına bölünerek değişkenliği oran olarak bulmamızı sağlar ve

daha anlamlı hale getirir.

BU VARYASYONLARA KATKI

Birok *(U alışması nüusun sosyoekonomik karakteristiğinin ve hastane ve hekim

malzemelerinin kullanabilirliğinin katkılarına odaklanıyor /(leJander et al.:SSS0

(raştırmaların ulaştığı iki sonu6

(rz değişkenleri önemlidir, ve her ikisi de istatiksel ve maddi olarak önemli olsa da talep

karakteristiği daha az rol oynamaktadır.

Ooğu varyasyon aıklanamadığı iin bu değişkenler yeterli görülememektedir /5olland and

*tano, :SSM

HEKİM UYGULAMA SİTİLİ HİPOTEZİ

\ennberg /:STG0 gözlemlenen varyasyonların oğunun hekimin tanı ve tedavi planına

ilişkin belirsizlik derecesiyle ile yakından alakalı olduğunu iddia etmiştir.

7ygulama sitilleri /muhtemelen medikal teknolo$ilerde bilgi yayılmasının yetersizliği

sebebiyle0 hekimler arasında değişiklik gösterir.

UYGULAMA SİTİLİ FORMULASYONU

Biz hekimlerin arklı uygulama tarzları olduğunu, bunun düzensiz bilgi yayılması ile

oluşturulup değiştirildiğini kabul ederiz.

2pstein ve <icholson /FMMS0 hekimlerin ihtisas döneminin uyguladıkları tarz üzerinde ok

az ektisi olduğunu buldular. 2n kuvvetli etki gerek kendi alıştıkları hastane bünyesi

gerekse bölgedeki diğer hastanelerdeki meslektaşlarından gelmektedir.

::



EĞİTİM3 GERİ BİLDİRİM VE GZETİM

(raştırmalar hekimlere yöneltilen bilgi programlarının davranışları ve uygulama stilleri

üzerinde etkili olabileceğini göstermektedir. Bir araştırma bilgilendirme programının :

<e" 2ngland /(merikadaki ?ngiliz eyaletleri0 bölgesindeki bademcik ameliyatları oranını

önemli derecede etkilediğini gösterdi.

HOMO5EN BLGELERDEKİ KULLANIM ORANLARINI KARŞILAŞTIRMA

\ennberg ve 5o"ler /:SYY0 ölüm oranı ve eşitli sosyoekonomik değişkenlerin bir

bölgedeki varyasyonları aıklamada yeterli olmadığını savunmaktadırlar. 'ullanım

oranlarındaki varyasyonların muhtemelen küük bölegeler apındaki uygulama tarzları

yüzünden olduğunu bulmuşlardır.

ÇOKLU REGRESYON YAKLAŞIMLARI

-helps ve -arente /:SSM0 standart arz ve talep değişkenlerinin sıklıkla :G değişik tanı

kategorisi üzerindeki araştırmalarının yüzde GM ile Y@ine aıklama getirdiğini buldular.

2scarce /:SS0 +edicare nüusu iin katarakt ameliyatı oranlarındaki varyasyonların

yüzde Günün sosyoekonomik değerler ile aıklanabildiğini buldu.

SAV VE UYGUNSUZ KULLANIMIN SOSYAL MALİYETİ

*(U literatüründeki en önemli konu kullanım oranlarındaki önemli varyasyonların

uygunsuz bakımın bir belirtisi olduğudur.

-helps ve -arente gerek uygulama sebebiyle ortaya ıkan reah kaybının ülkede

milyar olduğunu buldu.

.

:F



raEk :@AG de yapılacak müdahalenin ayda oranı ve mar$inal maliyet A getiri arasındaki

ilişki gösterilmektedir. +B nin gerek mar$inal ayda doğrusu olduğu düşünülürse ideal

servis miktarı CF seviyesindedir. 2ğer doktor bunu bilemezse ve ayda doğrusu olarak

+B: i düşünürse C: noktasındaki kadar müdahale yapılmış olur. Bu durumda hasta C: veCF arasındaki kısımda hastanın mar$inal aydası mar$inal cost dan daha yüksek olduğu

iin hasta o hizmetleri almak istemesine rağmen o hizmetlere ulaşamamaktadır.

=ani hekimin hastaya yapılacak müdahalenin hastaya getireceği aydayı ve bu maliyetin

verimini düzgün aıklayamaması sonucunda ( ügeni büyüklüğünde bir reah kaybı

meydana gelir. (ynı durumda hekim hastanın +BF doğrusuna göre davranmasını sağlasan

yine bir B alanı kadar sosyal reah kaybı meydana gelmektedir.

DİĞER HEKİM KONULARI VE POLİÇE BİLMECESİ

MALPRAKTİS (YANLIŞ UYGULAMA)

Birok yolsuzluk hükmü ok geniş ve yolsuzluk sigorta primi davaya yatkın doktorlar iin

olduka yüksek olabilir.

-olsky ve meslektaşları /FM:M0 daha yüksek malpraktis primleri doğum uzmanlarının ıkış

oranlarını yükseltirken kayıt oranlarını düşürdüğünü buldu. =ılda yüzde FM ortalama prim

artışları yüzde @, oranında doğum uzmanı arzında düşüşe yol atı .

Helland ve *ho"alter /FMMS0 yükümlülükteki yüzde bir artış hekimleri iin alışma saatleri

iinde AM,FT@ oranında düşüşe yol atığını buldu.

T2KETİCİYE DOĞRUDAN İLAÇ REKLAMCILIĞI

1üketiciye doğrudan ila reklamcılığı :ST@ yılında yasal hale geldi ve sadece (merika

Birleşik 4evletleri ve =eni Delanda dahilinde uygulandı.

Bradord ve meslektaşları /FM:M0 FY eyaletteki hekim verilerini incelediğinde doğrudan

reklamcılığın hastanın belirtileri algıladıkları zamandan hekime görünme zamanında bir

eksilme olduğunu kaydetti. Bu hasta reahı iin olumlu yöndeydi.

Hai 5ang et al. /FMMT0 reklamcılık ve internet taraından eğitimli olan bu hastaların sıklıkla

hekimlerin zamanından alarak diğer hastalara ekstra maliyet yüklenmesine sebep

olduğu sonucuna ulaştı.

SONUÇLAR İÇİN DEME

:



Bir müşteri arabasını tamir ettirdiğinde tamirci genellikle yaptığı işin garantisini verir ve

eğer sonu tatmin edici olmassa müşteri takrar geri dönüp sorunu hallettirebilir. -eki biz

bunu hekimler iin niye yapamıyoruz&

4ranove ve \hite /:STY0 alışagelmiş hekim kontrakt ormlarının geri dönen hastanın

sağlık durumunun değerlendirilmesinin gülüğünden kaynaklandığı kadar

gözlemlenemeyen hasta davranışlarının ok önemli olduğunu savunuyor.

SONUÇLAR

Benchmark modelimizde hekim net gelir ve dinlenme zamanına değer verirken hasta

taleplerine teşvik uygulamaktan yana olmadıklarını gösteriyor.

+odel sunucunun teşvik talep hipotezinin desteklenmesi iin hekimin maaş etkisinin

olumlu ve önemli olması gerektiğini gösteriyor.

'üük alan varyasyonlarının hekimlere dengesiz tıbbi bilgi yayılmasının sonucu olduğu

anlaşılıyor.

=olsuzluk davasının hekimlerin giriş ve ıkış paterninden etkileri vardır. ?laların tüketiciye

doğrudan reklamlanması bazı durumlarda yararlı olabilir.

:G

Documents

Chapter 15 Word Son