COVID-19 Sonrası Kamu Hastanelerinde Memnuniyet Algıları: Hasta ve Çalışan Perspektifli Paydaş Temelli Bir Analiz

Amaç: Çalışma, COVID-19 sonrası dönemde Türkiye’de kamu hastanelerinde hizmet alan hastalar ile sağlık çalışanlarının memnuniyet düzeylerini incelemeyi ve bu düzeylerin demografik ile yapısal değişkenlerle ilişkisini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Paydaş Teorisi çerçevesinde benimsenen çok aktörlü yaklaşımla hasta ve çalışan deneyimlerinin değerlendirilerek, sağlık hizmeti kalitesine ilişkin bütüncül çıkarımlar sunulması hedeflenmektedir.Yöntem: Çalışma, iki kamu hastanesinde gerçekleştirilmiştir. Veriler, basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen 400 hasta ve 240 sağlık çalışanı olmak üzere iki örneklem grubundan elde edilmiştir. Veriler, geçerliliği ve güvenilirliği kanıtlanmış hasta memnuniyeti ölçeği ve çalışan memnuniyeti anket formu kullanılarak yüz yüze görüşme yoluyla toplanmıştır. Ölçeklerin iç tutarlılığı Cronbach’s Alpha katsayısı ile test edilmiş ve yapı geçerliliği Keşfedici Faktör Analizi ile değerlendirilmiştir. Gruplar arası farklılıkların analizi için ise Bağımsız Örneklemler t-testi ve Tek Yönlü Varyans Analizi testi ve Welch testleri uygulanmıştır.Bulgular: Faktör analizi sonucunda, Hasta Memnuniyeti Ölçeği'nin dokuz faktörlü bir yapı, Çalışan Memnuniyeti Ölçeği'nin ise dört faktörlü bir yapı sergilediği tespit edilmiştir. Hasta memnuniyeti düzeylerinde cinsiyet, eğitim ve sosyal güvence türü değişkenlerine göre istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular, kadın ve yüksek eğitim düzeyine sahip bireylerin, hijyen ve çevresel hizmetlere yönelik memnuniyet düzeylerinin daha düşük olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, başvuru sıklığı ile algılanan memnuniyet arasında negatif bir korelasyon ile hastaneye başvuru sıklığındaki artışın, hekim ve hemşire bakımına ilişkin memnuniyetin azalmasıyla ilişkili olduğu bulunmuştur. Çalışan memnuniyeti bağlamında ise, erkek çalışanların tüm alt boyutlarda kadın çalışanlara kıyasla anlamlı ölçüde daha yüksek memnuniyet düzeyine sahip olduğu belirlenmiştir. Buna ek olarak, yüksek yoğunluklu birimlerde görev yapan personelin daha düşük memnuniyet düzeylerine sahip olduğu tespit edilmiştir.Sonuç: Çalışma, kamu hastanelerinde hizmet kalitesinin yalnızca biyomedikal çıktılarla değil, hasta ve çalışan deneyimlerinin bütüncül etkileşimiyle sağlanabileceğini; paydaş odaklı yönetişimin temel stratejik gereklilik olduğunu ortaya koymaktadır.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Published
2026-09-25
DOI
https://doi.org/10.17336/igusbd.1679616
Primary Topic
Gender Studies and Social Issues
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
article

COVID-19 Sonrası Kamu Hastanelerinde Memnuniyet Algıları: Hasta ve Çalışan Perspektifli Paydaş Temelli Bir Analiz

Reşat Sakur, Tuba Aralan
İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Gender Studies and Social Issues
article

COVID-19 Sonrası Kamu Hastanelerinde Memnuniyet Algıları: Hasta ve Çalışan Perspektifli Paydaş Temelli Bir Analiz

Reşat Sakur, Tuba Aralan
article en

Abstract

Amaç: Çalışma, COVID-19 sonrası dönemde Türkiye’de kamu hastanelerinde hizmet alan hastalar ile sağlık çalışanlarının memnuniyet düzeylerini incelemeyi ve bu düzeylerin demografik ile yapısal değişkenlerle ilişkisini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Paydaş Teorisi çerçevesinde benimsenen çok aktörlü yaklaşımla hasta ve çalışan deneyimlerinin değerlendirilerek, sağlık hizmeti kalitesine ilişkin bütüncül çıkarımlar sunulması hedeflenmektedir.Yöntem: Çalışma, iki kamu hastanesinde gerçekleştirilmiştir. Veriler, basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen 400 hasta ve 240 sağlık çalışanı olmak üzere iki örneklem grubundan elde edilmiştir. Veriler, geçerliliği ve güvenilirliği kanıtlanmış hasta memnuniyeti ölçeği ve çalışan memnuniyeti anket formu kullanılarak yüz yüze görüşme yoluyla toplanmıştır. Ölçeklerin iç tutarlılığı Cronbach’s Alpha katsayısı ile test edilmiş ve yapı geçerliliği Keşfedici Faktör Analizi ile değerlendirilmiştir. Gruplar arası farklılıkların analizi için ise Bağımsız Örneklemler t-testi ve Tek Yönlü Varyans Analizi testi ve Welch testleri uygulanmıştır.Bulgular: Faktör analizi sonucunda, Hasta Memnuniyeti Ölçeği'nin dokuz faktörlü bir yapı, Çalışan Memnuniyeti Ölçeği'nin ise dört faktörlü bir yapı sergilediği tespit edilmiştir. Hasta memnuniyeti düzeylerinde cinsiyet, eğitim ve sosyal güvence türü değişkenlerine göre istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular, kadın ve yüksek eğitim düzeyine sahip bireylerin, hijyen ve çevresel hizmetlere yönelik memnuniyet düzeylerinin daha düşük olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, başvuru sıklığı ile algılanan memnuniyet arasında negatif bir korelasyon ile hastaneye başvuru sıklığındaki artışın, hekim ve hemşire bakımına ilişkin memnuniyetin azalmasıyla ilişkili olduğu bulunmuştur. Çalışan memnuniyeti bağlamında ise, erkek çalışanların tüm alt boyutlarda kadın çalışanlara kıyasla anlamlı ölçüde daha yüksek memnuniyet düzeyine sahip olduğu belirlenmiştir. Buna ek olarak, yüksek yoğunluklu birimlerde görev yapan personelin daha düşük memnuniyet düzeylerine sahip olduğu tespit edilmiştir.Sonuç: Çalışma, kamu hastanelerinde hizmet kalitesinin yalnızca biyomedikal çıktılarla değil, hasta ve çalışan deneyimlerinin bütüncül etkileşimiyle sağlanabileceğini; paydaş odaklı yönetişimin temel stratejik gereklilik olduğunu ortaya koymaktadır.

İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi(Advanced Online Publication)
Şırnak University (TR)
Openalex Percentile: Top 5%
Gender Studies and Social Issues
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.