口腔保健労働力のためのニーズベースの計画 - シミュレーションモデルの開発と適用

背景：健康に関する人事に関する世界保健機関のグローバルな戦略には、人口の人事への投資を人口の現在および将来のニーズに合わせて整合する目的が含まれます。口腔衛生は全体的な健康と健康の重要な指標であり、口腔疾患は世界の人口に影響を与える最も一般的な非感染性疾患ですが、口腔衛生労働力の計画の取り組みは、人口の必要性のレベルと変化のレベルと変化を考慮しない単純な標的歯科医の人口または絶え間ないサービス人口比率に限定されています。この背景に対して、私たちの目的は、口腔衛生ニーズに基づいた労働力計画シミュレーションツールを開発し、運用することでした。 方法：文献で提案された概念的なフレームワークを使用して、Microsoft Excelでモデルを構築し、仮想的なコンテキストで適用してその操作性を実証することを目指しました。このモデルには、プロバイダーの供給コンポーネントとプロバイダー要件コンポーネントが組み込まれており、経口医療従事者の現在および将来の供給と要件の比較を可能にします。特別なユーロバロメーター330口頭健康調査を含む公開されたデータを使用して、モデルを埋めるために使用されました。データが公開されていない場所で、シナリオ分析で重要な仮定がテストされた場合に仮定がなされました。 結果：口腔衛生労働力のニーズベースの労働力計画モデルを体系的に開発し、30年の期間にわたって仮説的なコンテキストでモデルを適用しました。2017年のベースラインシナリオでは、モデルは、1985年のFTEプロバイダー供給数値と比較して、899人の歯科医のフルタイムの同等の（FTE）プロバイダー要件数値を作成しました。シナリオ分析では、FTEプロバイダー要件の数値は、パラメーター値の変化の影響の程度を示す1123から1629の範囲でした。 結論：政策立案者の健康と歯科の仕事の希少性をよりよく計画するための差し迫った必要性の認識に応じて、経口医療従事者向けの実用的で実用的で有用なニーズに基づく労働力計画シミュレーションツールを生産する可能性を実証しました。そうすることで、このようなモデルを設定し、モデル出力の信頼性を確保するために必要なタイムリーで関連するデータにアクセスする際に直面する課題を強調しました。

BACKGROUND: The World Health Organization's global strategy on human resources for health includes an objective to align investment in human resources for health with the current and future needs of the population. Although oral health is a key indicator of overall health and wellbeing, and oral diseases are the most common noncommunicable diseases affecting half the world's population, oral health workforce planning efforts have been limited to simplistic target dentist-population or constant services-population ratios which do not account for levels of and changes in population need. Against this backdrop, our aim was to develop and operationalise an oral health needs-based workforce planning simulation tool. METHODS: Using a conceptual framework put forward in the literature, we aimed to build the model in Microsoft Excel and apply it in a hypothetical context to demonstrate its operability. The model incorporates a provider supply component and a provider requirement component, enabling a comparison of the current and future supply of and requirement for oral health workers. Publicly available data, including the Special Eurobarometer 330 Oral Health Survey, were used to populate the model. Assumptions were made where data were not publicly available and key assumptions were tested in scenario analyses. RESULTS: We have systematically developed a needs-based workforce planning model for the oral health workforce and applied the model in a hypothetical context over a 30-year time span. In the 2017 baseline scenario, the model produced a full-time equivalent (FTE) provider requirement figure of 899 dentists compared with an FTE provider supply figure of 1985. In the scenario analyses, the FTE provider requirement figure ranged from 1123 to 1629 illustrating the extent of the impact of changing parameter values. CONCLUSIONS: In response to policy makers' recognition of the pressing need to better plan human resources for health and the scarcity of work in this area for dentistry, we have demonstrated the feasibility of producing a workable, practical and useful needs-based workforce planning simulation tool for the oral health workforce. In doing so, we have highlighted the challenges faced in accessing timely and relevant data needed to populate such models and ensure the reliability of model outputs.