ارائه‌ مدل پیش بینی عرضه دستیار تخصصی پزشکی ایران بر اساس تحلیل برنامه‌ریزی منابع انسانی نظام سلامت در کشورهای منتخبOECD

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت و برنامه ریزی آموزشی ، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران

2 گروه علوم تربیتی و روانشناسی ،دانشگاه علامه طباطبائی تهران، تهران، ایران

3 گروه مدیریت، سیاست گذاری و اقتصاد سلامت ، دانشگاه علوم پزشکی کرمان ، کرمان، ایران

10.22038/mjms.2025.89011.5051

چکیده

مقدمه: هدف از این پژوهش ارائه‌ مدل پیش بینی عرضه پذیرش دستیار تخصصی پزشکی ایران بر اساس برنامه‌ریزی منابع انسانی نظام سلامت در کشورهای منتخبOECD است.
روش‌کار: این پژوهش از از روش فراترکیب هفت مرحله ای فراترکیب سندلوفسکی و باروسو استفاده شده است.جست‌وجوی نظام‌مند برای شناسایی پروژه ها و مقالات منتشر شده به زبان انگلیسی بین سال های 2010 تا 2024 در پایگاه‌های اطلاعاتی Scopus , Web of Science, Cochrane ، PubMed Central, OECD انجام شد.
نتایج: نتایج این پژوهش منجر به شناسایی 18 کد باز و 5 کد محوری شد. پرتکرارترین کدهای باز در مدل سازی عرضه به ترتیب شامل نرخ فارغ التحصیلان داخلی در رشته های پزشکی به تفکیک جنسیت ، سن و مقطع ، موجودی فعلی پزشکان در رشته های تخصص پزشکی به تفکیک جنسیت ، سن و مقطع ، نرخ بازنشستگی پزشکان و نرخ مهاجرت پزشکان از داخل به خارج از کشور می باشد. کدهای محوری در دسته اصلی پیش بینی مبتنی بر عرضه شامل (مفهوم موجودی پزشکان برحسب میانگین ساعت کاری ، مفهوم فرسایش پزشکان ، مفهوم فارغ التحصیلان ، مفهوم مهاجرت پزشکان ، مفهوم دانشجویان داخلی) ، طبقه بندی شدند.
نتیجه‌گیری: مدل ارائه شده در این پژوهش، مدلی نظری مبتنی بر شواهد بوده که بسیاری از مولفه های موثر در عرضه پزشک را که در مدل های سرتاسر دنیا به آنها پرداخته شده با شرایط حاکم بر زمینه کشور ایران در هم آمیخته است.
کلمات کلیدی: برنامه ریزی منابع انسانی ، پیش بینی نیروی کار سلامت ، عرضه خدمات سلامت، مدل‌سازی، OECD

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Providing a forecasting model predicting physician supply in Iran based on the analysis of HHR in selected OECD

نویسندگان [English]

  • Maryam Maleki 1
  • Abbas Abbaspour 2
  • Somayeh Nouri Hekmat 3
  • Samad Borzoian, 1
1 Department of Educational Administration and Planning, Allameh Tabataba'i University, Tehran, Iran
2 Department of Educational Sciences and Psychology, Allameh Tabatabai University of Tehran, Tehran, Iran
3 Kerman University of Medical Sciences, Department of Management, Policymaking and Health Economics, Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran
چکیده [English]

Abstract
Introduction
The purpose of this study is to present a model for predicting the supply of the Iranian Medical Assistant Admission Test based on an analysis of physician supply in selected OECD countries.
Material and Method
A systematic search was conducted to identify projects and articles published in English between 2010 and 2024 in Scopus, Web of Science, Cochrane, PubMed Central, and OECD databases. 16 studies were selected for qualitative synthesis based on inclusion and exclusion criteria in the field of human resource planning models of health systems of selected OECD countries.
Results: The results of this study led to the identification of 18 open codes and 5 axial codes. The most frequent open codes in supply modeling include the rate of domestic graduates in medical fields by gender, age, and field, the current stock of doctors in medical specialties by gender, age, and field, the retirement rate of doctors, and the rate of doctor migration from inside the country to outside the country, respectively. The pivot codes were categorized into the main supply-based forecasting category including (physician inventory module by average working hours, physician attrition module, graduates module, physician migration module, and domestic student module).
Results
Conclusion
The model presented in this study is an evidence-based theoretical model that combines many of the factors influencing physician supply that have been addressed in models around the world with the conditions prevailing in the Iranian context. Key words
Human resource planning, Health workforce forecasting, Health service delivery, Modeling, OECD

کلیدواژه‌ها [English]

  • Human resource planning
  • Health workforce forecasting
  • Health service delivery
  • Modeling
  • OECD