• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Polikliniğine Olan Talebin Zaman Serileri Modelleri ile Tahmini

Date

2019

Author

Şahin, Tezcan

Metadata

Show full item record

Abstract

Bu çalışma, bir eğitim ve araştırma hastanesinin çocuk ve erişkin ruh sağlığı ve hastalıkları polikliniğine gelecek yıllarda oluşabilecek talebin belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu amaca ulaşabilmek için Gri Tahmin Modeli GM(1,1), Basit Üstel Düzeltme Modeli, Üstel Modelleme ve Doğrusal Regresyon Modeli kullanılmıştır. Araştırma verileri, 2012-2018 yılları arasında ortaya çıkan yedi yıllık talepten oluşmaktadır. Tahminde bulunulurken cinsiyet ve yaş değişkenleri aracılığı ile ayrıştırılmış tahminler yapılmıştır. Modellerin tahmin performansı ortalama mutlak hata yüzdesi (mean absolute percentage error-MAPE) ve kök ortalama kare hata (root mean square error-RMSE) ile ölçülmüştür. Karşılaştırmalar sonucunda GM(1,1)’in (toplam için MAPE=8,82; RMSE=3487) diğer modellere göre daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. Bu nedenle gelecek tahmini GM(1,1) modeli ile gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak 2019-2023 yılları arasında belirtilen polikliniğe olan talebin cinsiyet bakımından hem kadın hem erkek; yaş bakımından hem 18 yaş altı hem de 18 yaş ve üstü ve toplam hasta sayısı bakımından da her geçen yıl artacağı, 2023’te 90.173 kişiye ulaşacağı öngörülmüştür.
 
This study aims to determine the demand that may occur in the child and adult psychiatric outpatient clinic of an education and research hospital in the following years. To achieve this goal, Grey Prediction Method GM(1,1), Simple Exponential Smoothing Model, Exponential Model and Linear Regression Model were used. The data consist of seven-year demand between the years 2012- 2018. Forecasting were made through disaggregated estimates by gender and age. The estimation performance of the models was measured by the mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square error (RMSE). As a result of the comparisons, it was found that GM(1,1) (for total MAPE=8.82; RMSE=3487) performed better than the other models. For this reason, the future forecasting was realized with GM(1,1) model. As a result, it was predicted that the demand for the psychiatric outpatient clinic between 2019 and 2023 will increase each passing year in terms of age (both under 18 years and above), gender (both men and women), total number of patients and will be to reach 90173 people in 2023.
 

Source

Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi

Volume

22

Issue

4

URI

https://app.trdizin.gov.tr//makale/TXpNeE5qYzFOUT09
https://hdl.handle.net/20.500.12809/6579

Collections

  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [3005]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution AuthorThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution Author

My Account

LoginRegister

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide|| Instruction || Library || Muğla Sıtkı Koçman University || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman University, Muğla, Turkey
If you find any errors in content, please contact:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.