Прогноз потребности государственного сектора Ганы в медицинских учреждениях и медицинских кадрах на 2016–2026 годы

Forecast of Healthcare Facilities and Health Workforce Requirements for the Public Sector in Ghana, 2016–2026
James Avoka Asamani, Margaret Chebere, Pelham Barton, Selassi A. D’Almeida, Emmanuel Odame, Raymond Oppong
2018-08-07

Ганамарковские процессыпотребности в медицинских кадрахпрогнозирование медицинских учрежденийвсеобщий охват услугами здравоохранения
ВВЕДЕНИЕ: Гана реализует мероприятия, направленные на достижение всеобщего охвата населения услугами здравоохранения (UHC), а также связанных со здоровьем Целей устойчивого развития (ЦУР) в секторе здравоохранения к 2030 году. Помимо отсутствия эмпирического прогноза потребности в медицинских учреждениях для выполнения этих задач, серьезной угрозой также является дефицит медицинских кадров. Поэтому мы смоделировали потребность Ганы в медицинских учреждениях и преобразовали ее в годовые потребности в кадрах на основе установленных нормативов штатной численности. МЕТОДЫ: Использовались два уровня моделирования. Во-первых, для оценки будущей потребности Ганы в медицинских учреждениях применялась прогностическая модель, основанная на марковских процессах. Во-вторых, прогнозируемое количество медицинских учреждений было преобразовано в совокупную потребность в кадрах с использованием нормативов штатной численности, разработанных Министерством здравоохранения Ганы (MoH). РЕЗУЛЬТАТЫ: Прогноз показывает необходимость расширения сети и увеличения мощности медицинских учреждений для достижения всеобщего охвата населения услугами здравоохранения. При прочих равных условиях необходимая инфраструктура здравоохранения для достижения UHC может быть сформирована начиная с 2023 года. Прогноз также выявляет значительные различия между потребностью в кадрах и их доступностью: соответствующий показатель варьирует от 15 до 94% (в среднем 68%) в зависимости от категории работников. Таким образом, наблюдается серьезный дефицит кадров, особенно выраженный среди специалистов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Гане необходимо расширять сеть и/или увеличивать число медицинских учреждений для содействия достижению UHC. Кроме того, занято и доступно для оказания услуг лишь около 68% требуемых медицинских кадров (HWF), что приводит к серьезной нехватке основных медицинских специалистов. Поэтому необходимо незамедлительно принять на работу безработных квалифицированных медицинских работников. Одновременно первоочередными мерами могут стать повышение производительности медицинских работников, обеспечение справедливого распределения имеющихся кадров и снижение их выбытия, при сохранении долгосрочной приверженности комплексному решению проблем HWF, включая набор кадров, расширение и оптимизацию подготовки медицинских работников.
1
С помощью модели марковских процессов спрогнозированы будущие потребности государственного сектора Ганы в медицинских учреждениях для достижения всеобщего охвата медицинскими услугами.
2
Выявлен серьёзный дефицит медицинских кадров, особенно среди специалистов.
3
Доля доступного персонала от кадровой потребности существенно различалась между категориями работников — от 15% до 94%, в среднем составляя около 68%.
4
При сохранении существующих условий необходимая инфраструктура для всеобщего охвата медицинскими услугами, согласно прогнозу, станет достижимой с 2023 года.
5
Исследование рекомендует немедленно нанимать квалифицированных безработных медицинских работников, одновременно повышая производительность, улучшая распределение кадров, снижая выбытие и расширяя долгосрочную подготовку кадров.

Медицинские учреждения государственного сектора и медицинские кадры в Гане в 2016–2026 годах

Прогнозируемая потребность в мощности медицинских учреждений и численности медицинского персонала, включая необходимость расширения учреждений и дефицит кадров для достижения всеобщего охвата медицинской помощью

Publication Details
Publication Date
2018-08-07
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
James Avoka Asamani
Margaret Chebere
Pelham Barton
Selassi A. D’Almeida
Emmanuel Odame
Raymond Oppong
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%