Modelo dinámico para proyectar la necesidad de recursos humanos en salud: anestesistas en Uruguay

Anesthesiologists in Uruguay: Dynamic Model to Project the Need of Human Resources in Healthcare

Objetivo Desarrollar un modelo dinámico para simular la oferta de médicos especialistas y estimar la brecha especto a la demanda/necesidad en anestesiología en el sistema de salud del Uruguay.

Métodos Se desarrolló un modelo de simulación dinámico determinístico implementado en el programa libre R. Se analizaron las proyecciones en el período 2011-2050 y se estimó la brecha a partir de la situación de equilibrio o desequilibrio entre oferta y demanda/necesidad. Se evaluó la calidad del modelo comparando los valores simulados con los datos históricos, con indicadores de bondad de ajuste, como la raíz del error cuadrático medio relativo (rRMSE). Se realizó un análisis de sensibilidad con respecto a los cupos de ingreso a la especialidady la tasa de crecimiento de la necesidad de especialistas.

Resultados Se proyectó la oferta y demanda de anestesistas para el período considerado. Se obtuvo un rRMSE menor a 0,1, lo que sugiere que el modelo propuesto reproduce adecuadamente la dinámica de la oferta real. Para el período proyectado la situación a mediano y largo plazo es de equilibrio.

Conclusión El modelo simulado presenta buen ajuste, por lo que la proyección de la oferta de Recursos Humanos (RR. HH.) representa de forma precisa la disponibilidad futura de la fuerza de trabajo. Además, el modelo representa un insumo de interés para la gestión informada sobre la necesidad de recursos humanos y las políticas de salud, dado que permite evaluar las proyecciones bajo diferentes escenarios.

Objectives The aim of this study is to develop a dynamic model to simulate the supply of specialized physicians in Anesthesiology and estimate the gap with its demand, within Uruguay healthcare system.

Methods A deterministic dynamic simulation model was developed and implemented using R software. Projections for the 2011-2050 period were analyzed, and the gap was estimated based on the equilibrium state of supply and demand. The quality of the model was evaluated comparing the simulated data with historical empirical data using goodness of fit indicators, such as the relative root mean square error (rRMSE).

Results The demand and supply of anesthesiologists was projected for the period under analysis. A rRMSE<0,1 was obtained, which suggests the proposed model adequately reproduces the real offer dynamics. Based on the defined gap criteria, in the medium and long-term the situation is in equilibrium state.

Conclusions The simulated model presents a good fit so that the human resources (HR) supply projection represents in a precise way the future availability of the workforce. Given that the model allows to evaluate the projection dynamics under different management scenarios, the model also represents an input of the utmost interest for management knowledgeable about human resource demands and healthcare policy.