Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorTop, Mehmet
dc.contributor.authorBulut, Tevfik
dc.date.accessioned2024-05-07T08:24:33Z
dc.date.issued2024
dc.date.submitted2024-04-04
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11655/34910
dc.description.abstractThis study compares Global Health Security Index (GHSI) covering the years 2019 and 2021 with the first, second and third analysis level findings obtained from Bulut Index-Beta (BI-β) method in the context of world, EU and OECD member countries. In this way, it is aimed to demonstrate the applicability of BI-β method by testing it on GHSI datasets, and then to demonstrate the consistency and efficiency of GHSI. For this purpose, nonparametric Spearman rank and Kendall Tau correlation tests were used to test whether the rankings obtained from BI-β and GHSI are statistically different from each other. The secondary objective of this study is to clarify the theoretical framework of the second and third levels of analysis of BI-β method and to write an algorithm in the R programming language to increase applicability of BI-β method. When the findings of the first level of analysis of the world countries in 2021 are analyzed, according to the rank correlation tests, there is a statistically significant positive weak monotonic relationship between BI-β and GHSI rankings. In the second level of analysis for the world countries, there is a statistically significant positive monotonic relationship between BE-β and CGE rankings only in the health and norms categories. When the findings of the third level of analysis of world countries are analyzed by the rank correlation tests, there is a statistically significant monotonic relationship between BI-β and GHSI rankings only in biosafety, biosecurity and immunization decision criteria in prevention category. When OECD and EU countries are analyzed separately for the findings of the first level of analysis in 2021, statistically significant monotonic relationship is not observed between BI-β and GHSI rankings by the rank correlation tests. When the findings of the second level of analysis of OECD countries are evaluated, there is no statistically significant relationship between BI-β and GHSI rankings in all categories. In the second level of analysis of EU countries, there is a statistically significant monotonic relationship between BI-β and GHSI rankings only in norms category. When OECD countries are analyzed at the third level of analysis, there is a statistically significant monotonic relationship between BI-β and GHSI rankings only in biosafety decision criterion in prevention category. When the findings of the third level of analysis of EU countries are evaluated, the relationship between BI-β and GHSI rankings in all decision criteria in prevention category is not statistically significant. It is thought that the results of the study will contribute to making more reliable and inclusive health policy decisions in global health crises by revealing the shortcomings of GHSI.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherSosyal Bilimler Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectÇKKVtr_TR
dc.subjectBulut endeks-betatr_TR
dc.subjectBE-βtr_TR
dc.subjectKüresel sağlık güvenlik endeksitr_TR
dc.subjectKSGEtr_TR
dc.subjectSalgıntr_TR
dc.titleBulut Endeks-Beta Yöntemi İle Küresel Sağlık Güvenlik Endeksinin Karşılaştırılmasıtr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.description.ozetÇalışma kapsamında 2019 ve 2021 yıllarını kapsayan Küresel Sağlık Güvenlik Endeksi (KSGE) ile Bulut Endeks-Beta (BE-β) yönteminden elde edilen birinci, ikinci ve üçüncü analiz düzey bulguları dünya ülkeleri, AB ve OECD üyesi ülkeler bağlamında karşılaştırılmıştır. Bu sayede BE-β yönteminin KSGE veri setleri üzerinden test edilerek uygulanabilirliğinin gösterilmesi, ardından ise KSGE’nin tutarlılığının ve etkinliğinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu amaca yönelik olarak BE-β ile KSGE’den elde edilen sıralamaların istatistiksel olarak birbirinden farklı olup olmadığının test edilmesinde parametrik olmayan Spearman sıra ve Kendall Tau korelasyon testleri kullanılmıştır. BE-β yönteminin ikinci ve üçüncü analiz düzeylerinin teorik çerçevesinin açıklığa kavuşturulması ve R programlama dilinde BE-β yönteminin uygulanabilirliğinin artırılmasına yönelik algoritmasının yazılması ise bu çalışmanın ikincil amacını oluşturmaktadır. Dünya ülkeleri 2021 yılı birinci analiz düzeyi bulguları incelendiğinde, sıra korelasyon testlerine göre BE-β ve KSGE sıralamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı olan pozitif zayıf monotonik bir ilişki bulunmaktadır. Dünya ülkeleri ikinci analiz düzeyi bulgularında ise sadece sağlık ve normlar kategorilerinde BE-β ve KSGE sıralamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı olan pozitif monotonik bir ilişki bulunmaktadır. Dünya ülkeleri üçüncü analiz düzeyi bulguları sıra korelasyon testlerine göre incelendiğinde önleme kategorisinde sadece biyoemniyet, biyogüvenlik ve bağışıklama karar kriterlerinde BE-β ve KSGE sıralamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı monotonik bir ilişki bulunmaktadır. OECD ve AB ülkeleri 2021 yılı birinci analiz düzeyi bulguları açısından ayrı ayrı incelendiğinde sıra korelasyon testlerine göre BE-β ve KSGE sıralamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı monotonik bir ilişki gözlenmemiştir. OECD ülkelerinin ikinci analiz düzeyi bulguları değerlendirildiğinde ise bütün kategorilerde BE-β ve KSGE sıralamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki saptanmamıştır. AB ülkeleri ikinci analiz düzeyi bulgularında ise sadece normlar kategorisinde BE-β ve KSGE sıralamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı monotonik bir ilişki bulunmaktadır. OECD ülkeleri üçüncü analiz düzeyi bulguları açısından incelendiğinde ise önleme kategorisinde sadece biyogüvenlik karar kriterinde BE-β ve KSGE sıralamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı olan monotonik bir ilişki tespit edilmiştir. AB ülkelerinin üçüncü analiz düzeyi bulguları değerlendirildiğinde, önleme kategorisindeki bütün karar kriterlerinde BE-β ve KSGE sıralamaları arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Çalışma sonuçlarının, KSGE’deki eksiklikleri ortaya koyarak küresel sağlık krizlerinde daha güvenilir ve kapsayıcı sağlık politika kararlarının alınmasına katkı sunacağı düşünülmektedir.tr_TR
dc.contributor.departmentSağlık Yönetimitr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2024-05-07T08:24:33Z
dc.fundingYoktr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster