Multidimensional Analysis of OECD Countries According to the Prevalence of Mental Disorders and Ranking with the MOORA Method

Year 2020, Volume: 11 Issue: Ek, 245 - 256, 31.12.2020

Canser Boz , Muhlis Özdemir , Berna Çalgı

Abstract

The aim of this study is to reveal similarities and the differences between Economic Cooperation and Development Organization (OECD) countries, separate them into subgroups and show the graphical positions based on 10 different mental illnesses prevalence. The 10 different mental illnesses are Bipolar disorders, Anxiety disorders, Eating disorders, Autism spectrum disorders, Attention-deficit/hyperactivity disorders, Conduct disorders, Idiopathic developmental intellectual disability, Other mental disorders and Schizophrenia Depressive disorders. The data were obtained from the Global Health Data Exchange database. Relevant data collected for 36 OECD countries were analyzed by the Multidimensional Scaling (MDS) method. As a result of the MDS analysis, it was seen that the countries were gathered under two groups. Results showed that both Euclidean model based on the prevalence of mental illness differ from the matrix of country Turkey is most similar cases have been identified as Sweden and the UK. When a comparison was made for all countries, it was seen that the two most similar countries were Slovakia and Hungary, and the most different countries were Portugal and Czechia. According to the results of the ranking analysis, when a single ranking was obtained for 10 different disorders, Japan is the country with the lowest prevalence according to the MOORA score and Australia is the highest one.

Keywords

Mental Health, Psychiatric Social Work, MOORA, Multidimensional Scaling, Comparison Analysis

Mental Hastalıkların Prevalansına Göre OECD Ülkelerinin Çok Boyutlu Analizi ve MOORA Yöntemi ile Sıralanması

Abstract

Bu çalışmanın amacı, 10 farklı mental hastalık prevalansına göre Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü Ülkelerinin (OECD) grafiksel düzlemde gösteriminin sağlanarak alt gruplara ayrılması, aralarında var olabilecek benzerlik ve farklılıkların ortaya konulması, Türkiye’nin genel eğilime göre konumunun tespitinin yapılması ve ülkelerin mental hastalık sıralamasının tespit edilmesidir. Çalışmada 10 farklı mental hastalık olarak bipolar bozukluk, anksiyete bozukluğu, yeme bozukluğu, otizm spektrum bozukluğu, dikkat dağınıklığı/hiperaktivite bozukluğu, davranış bozukluğu, idiopati gelişimsel zihinsel engel, diğer mental bozukluklar, şizofreni ve depresyon prevalans verisi kullanılmıştır. Veriler Global Health Data Exchange veri tabanından elde edilmiştir. 36 OECD ülkesi için toplanmış ilgili veriler Çok Boyutlu Ölçekleme (Multidimensional Scaling- MDS ) yöntemi ile ve MOORA çok kriterli karar verme analizi tekniği ile incelenmiştir. MDS analizi sonucunda ülkelerin şekilde iki grup altında toplandıkları görülmüştür. Yapılan analiz sonucunda hem Öklid modelinde hem de farklılık matrisinden mental hastalıkların prevalansına göre Türkiye’nin en benzer durumda olduğu ülkelerin İsveç ve İngiltere olduğu tespit edilmiştir. Tüm ülkelere ait bir kıyaslama yapıldığında ise birbirine en benzeyen iki ülkenin Slovakya ile Macaristan olduğu, birbirinden en farklı ülkelerin ise Portekiz ve Çekya ’nın olduğu görülmüştür. Yapılan sıralama analizi sonucuna göre 10 farklı hastalık için tek bir sıralama elde edildiğinde en düşük prevalans MOORA skoruna sahip olan ülke Japonya, en yüksek ülke ise Avustralya olarak tespit edilmiştir.

Keywords

Mental Sağlık, MOORA, Çok Boyutlu Ölçekleme, Karşılaştırma Analizi

References

• ESEMeD/MHEDEA 2000 Investigators, Alonso, J., Angermeyer, M. C., Bernert, S., Bruffaerts, R., Brugha, T. S., ... & Gasquet, I. (2004). Prevalence of mental disorders in Europe: results from the European Study of the Epidemiology of Mental Disorders (ESEMeD) project. Acta psychiatrica scandinavica, 109, 21-27.
• Brauers, W. K., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernet-ics, 35, 445-469.
• Brauers, W. K., and Zavadskas, E. K. (2009). Robustness of the multi-objective MOORA method with a test for the facilities sector. Ukio Technologinis ir Ekonominis Vystymas, 15:2, 352-375.
• Çakmak, C., & Konca, M. (2019). Seçilmiş OECD Ülkelerinin Ruh Sağlığı Hizmetleri Etkinliğinin Değerlendirilmesi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 53-58.
• Çalgı, B , Artan, T , Özüçeli̇k, D . (2020). Multi-Dimensional Mental Health Sector Workforce Analysis: Comparison Between European Region Countries . Sağlık Akademisyenleri Dergisi , 7 (1) , 22-27 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/sagakaderg/issue/53278/674994
• Çelikbilek, Y., Özdemir M. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Açıklamalı ve Karşılaştırmalı Sağlık Bilimleri Uygulamaları İle. Genişletilmiş 2. Baskı. Nobel Yayınları, Ankara.
• Erginöz, E. (2008). Halk Sağlığı ve Mental Hastalıklar. İ.Ü. Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Sürekli Tıp Eğitimi Etkinlikleri, 31-40.
• Ersöz, F., & Atav, A. (2011). Çok kriterli karar verme problemlerinde MOORA yöntemi. KHO Savunma Bilimleri Enstitüsü Harekat Araştırması, 1-10.
• Ersöz, Filiz. (2008). Türkiye ile OECD ülkelerinin sağlık düzeyleri ve sağlık harcamalarının analizi. İstatistikçiler Dergisi,2, 95-104.
• Gürçaylılar Yenidoğan, T. (2008). Pazarlama araştırmalarında çok boyutlu ölçekleme analizi: Üniversite öğrencilerinin marka algısı üzerine bir araştırma. Akdeniz Üniversitesi İİBF Dergisi, 8(15), 138-169.
• Güt, A. (2013). Şehirlerin Markalaşma Süreci ve Çok Boyutlu Ölçekleme Tekniği ile Analizi. Yüksek Lisans Tezi. Namık Kemal Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. İşletme Anabilim Dalı. Tekirdağ.
• Heim, E., Wegmann, I., Maercker, A., 2017. Cultural values and the prevalence of mental disorders in 25 countries: a secondary data analysis. Soc. Sci. Med. 189, 96–104.https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2017.07.024
• Kalaycı, Şeref. (2014). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri.4. Baskı. Ankara: Asil Yayıncılık.
• Kurt, G. (1992) Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Tekniklerinden Çok Boyutlu Ölçekleme ve Bir Uygulama (Doktora Tezi). Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. İstanbul.
• Nakip, M. (2006). Pazarlama araştırmaları teknikler ve (SPSS destekli) uygulamalar. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Önay, O. (2014). Moora. B. Yıldırım, & E. Önder içinde, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. İstanbul: Dora Yayıncılık.
• Rehimli, S. Ocakoğlu,G. Sığırlı, D. Büyükuysal, Ç.(2008).Türkiye ve OECD’ye Üye Ülkelerin Kadın Sağlığı Göstergeleri Bakımından Değerlendirilmesi.Turgut Özal Tıp Merkezi Dergisi
• Sağlık İstatistikleri Yıllığı. (2017). Sağlık Bakanlığı. 1. Baskı. Ankara: Sağlık Bakanlığı Yayınları.
• Sığırlı, D. Ediz, B. Cangür, Ş. Ercan, İ. Kan, İ. (2006). Türkiye Ve Avrupa Birliği’ne Üye Ülkelerin Sağlık Düzeyi Ölçütlerinin Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi İle İncelenmesi, İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi,13,81-85.
• Şimşek, A., Çatır, O., and Ömürbek, N. (2015). Vendor choice with topsis and MOORA methods: A practice in tourism sector. Balikesir University Journal of Social Sciences Institute, 18: 33, 133-161.
• Volkert J, Schulz H, Härter M et al (2013) The prevalence of mental disordersin older people inWestern countries: a meta-analysis. Aging Res Rev 12:339–353.
• WHO. (2018a). “Mental Health: a State of Well-Being”. http://www.who.int/features/factfiles/mental_health/en/ (Erişim Tarihi: 25.11.2020).
• World Health Organization.(2019). Mental health. Genevra: WHO Publishing.