Akademik Veri Yönetim Sistemi
7. Uluslararası 17. Ulusal Sağlık ve Hastane İdaresi Kongresi, Balıkesir, Türkiye, 17 - 19 Ekim 2024, ss.35-36, (Özet Bildiri)
Amaç: Araştırmanın amacı çeşitli ülkelerde alkol tüketimine ve intihar oranlarına ilişkin verileri tahmin ederek aralarındaki dinamik ilişkileri incelemek ve bu değişkenlerin gelecekteki değerlerini tahmin etmektir. Bu kapsamda çalışma boylamsal ampirik ikincil verilerden yola çıkan tahmine dayalı modelleme içeren betimsel ve ilişkisel araştırmadır. Dinamik zaman bükme ve kümeleme analizleri kullanılarak, ülkelerin bu değişkenlerdeki zamansal örüntüleri belirlenmiş ve alkol tüketiminin intihar oranları üzerindeki etkisi panel veri analizi ile değerlendirilmiştir. Ayrıca kümelenen ülkelerin benzerliklerini tartışmak ve ülkelerin tahmin edilen ve var olan alkol tüketimi ve intihar oranları değerlerine göre sıralanmasını sağlayarak 2011 ila 2023 arasındaki durumu belirlemek amaçlanmıştır. Yöntem: Çalışmada 30 Avrupa ülkesinin alkol tüketimine ilişkin dört adet değişkenin yıllık verileri ve intihar oranlarıyla ilgili yıllık veriler ikincil veri analizi yöntemiyle analiz edilmektedir. Veriler Dünya Sağlık Örgütü veri tabanından alınmıştır. Veri setlerindeki eksik verilerin tamamlanmasında Oransal İmputasyon, ARIMAX, Random Forest Makine Öğrenmesi, VAR Modeli ve Ağırlıklı Hareketli Ortalama yöntemler kullanılmıştır. Silhouette Skorları üzerinden küme sayısı belirlenmiştir. Boylamsal kümelenme ve kombin skorların hesaplanmasında Dinamik Zaman Bükme Analizi kullanılmıştır. Alkol tüketimine ilişkin değişkenlerin birleştirilmesinde Fonksiyonel Temel Bileşenler Analizi kullanılmıştır. Alkol tüketiminin intihar oranlarına etkisi panel veri analizinde kullanılan İki Aşamalı Sistem Tahmincisi Genelleştirilmiş Momentleri Metodu (GMM) olan Blundell-Bond ile incelenmiştir. Verilerin analizinde R 4.4.1 programı kullanılmıştır. Bulgular: Avrupa ülkelerinin 2011-2023 yılları arasındaki alkol tüketimi ve intihar oranları incelenmiş; belirli ülkelerde 2022-2023 yıllarında alkol tüketiminde artış gözlenmiştir. İki küme içeren modelin, intihar oranları ve alkol tüketimi eğilimlerini en iyi ayırdığı saptanmıştır. Litvanya, Finlandiya ve Macaristan en yüksek risk sırasına sahip ülkeler olarak belirtilirken, Türkiye ve Yunanistan gibi ülkeler düşük risk grubunda yer almıştır. Alkol tüketiminin intihar oranları üzerinde anlamlı etkisi saptanmazken, bağımlı değişken olan intihar oranlarının 1 senelik gecikme uzunluğunun sonraki senelerdeki intihar oranlarında etkili olabileceği ancak bunun kaynağının kontrol altına alınamayan otokorelasyonun varlığından kaynaklı olabileceği düşünülmüştür. Rastgele Etkiler Modeli’ne göre daha tutarlı olduğu saptanan Sabit Etkiler Modelinde ise alkol tüketimi ile intihar oranları arasında bir ilişki olabileceğine belirlenen göstergeler İki Aşamalı Sistem GMM analizinde reddedilmiştir. Sonuç: Elde edilen bulgular neticesinde Blundell-Bond GMM modeli yorumlandığında alkol tüketimi ile intihar oranları arasındaki ilişkinin doğrudan ve güçlü olmadığı tespit edilmiştir ve H0 hipotezi (H0: Ülkelerin alkol tüketimini ile intihar oranları (Suicide_Rate) arasında anlamlı bir nedensel ilişki yoktur) reddedilememiştir. ncak, sosyoekonomik ve kültürel açıdan benzer ülkelerin sonuçları birbirine yakın olmuş ve bu ülkelerin kümelenmesi benzer şekilde gerçekleşmiştir. Bu sebeple nedensel olmayan bir ilişkinin söz konusu olabileceğine dair işaretler olabileceği düşünülmüştür. Alkol tüketimi ve intihar oranlarını, ayrıca alkolizm ya da intihara yatkınlık gibi psikiyatrik rahatsızlıkları etkileyen ekonomik ve sosyal göstergeler arasında işsizlik oranları, gelir eşitsizliği, sosyoekonomik statü, yaşam memnuniyeti, ruh sağlığı hizmetlerine erişim, alkol vergilendirme politikaları ve kültürel normlar bulunmaktadır. İleride yapılacak çalışmalarda, çok değişkenli karma modeller kullanılarak ülkeler arasındaki farklılıkların daha iyi açıklanmasının ve bu değişkenler arasındaki ilişkilerin daha net bir şekilde ortaya konabileceği öngörülmektedir. Anahtar kelimeler: Alkol tüketimi, İntihar oranları, Zaman Bükme Analizi
Aim: The objective of this research is to estimate the data related to alcohol consumption and suicide rates in various countries and to examine the dynamic relationships between these variables while forecasting their future values. In this context, the study is a descriptive and correlational research based on longitudinal empirical secondary data that includes predictive modeling. By using dynamic time warping and clustering analyses, the temporal patterns of these variables in countries were identified, and the impact of alcohol consumption on suicide rates was evaluated using panel data analysis. Additionally, the study aimed to discuss the similarities among clustered countries and to determine the situation between 2011 and 2023 by ranking countries based on their predicted and existing values of alcohol consumption and suicide rates. Methods: This study analyzes annual data related to four alcohol consumption variables and suicide rates across 30 European countries using secondary data analysis. The data were obtained from the World Health Organization database. To address missing data in the datasets, methods such as Proportional Imputation, ARIMAX, Random Forest Machine Learning, VAR Model, and Weighted Moving Average were employed. The number of clusters was determined using Silhouette Scores. Dynamic Time Warping Analysis was used to calculate longitudinal clustering and combined scores. Functional Principal Component Analysis was applied to aggregate alcohol consumption variables. The impact of alcohol consumption on suicide rates was examined using the BlundellBond Two-Step System Estimator Generalized Method of Moments (GMM) in panel data analysis. The data analysis was conducted using R version 4.4.1. Results: The study examined alcohol consumption and suicide rates in European countries between 2011 and 2023, and an increase in alcohol consumption was observed in certain countries in 2022-2023. It was determined that the model with two clusters best distinguished between suicide rates and alcohol consumption trends. Lithuania, Finland, and Hungary were identified as the countries with the highest risk, while countries such as Turkey and Greece were classified as low-risk. Although no significant effect of alcohol consumption on suicide rates was found, it was suggested that the one-year lag of the dependent variable (suicide rates) could influence subsequent years' suicide rates. However, this effect might be due to the presence of uncontrolled autocorrelation. Indicators suggesting a possible relationship between alcohol consumption and suicide rates, as identified in the Fixed Effects Model, which was found to be more consistent than the Random Effects Model, were rejected in the Two-Step System GMM analysis. Conclusion: Based on the findings, the Blundell-Bond GMM model revealed that the relationship between alcohol consumption and suicide rates is neither direct nor strong, and the H0 hypothesis (H0: There is no significant causal relationship between alcohol consumption and suicide rates across countries) could not be rejected. However, countries with similar socioeconomic and cultural characteristics showed similar results, and their clustering occurred in a comparable manner. This suggests that there may be indications of a non-causal relationship. Economic and social indicators that influence alcohol consumption and suicide rates, as well as psychiatric conditions like alcoholism or a tendency toward suicide, include unemployment rates, income inequality, socioeconomic status, life satisfaction, access to mental health services, alcohol taxation policies, and cultural norms. In future studies, it is expected that the use of multivariate mixed models will provide a better explanation of the differences between countries and clarify the relationships between these variables. Keywords: Alcohol consumption, Suicide rates, Time Warping Analysis