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Enregistrement W2110638335 · doi:10.1186/1478-4491-12-67

Needs-based human resources for health planning in Jamaica: using simulation modelling to inform policy options for pharmacists in the public sector

2014· article· en· W2110638335 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesHealth CanadaPan American Health Organization
Mots-clésWorkforceGeneral partnershipHuman resourcesHealth services researchHealth careContext (archaeology)Public healthHealth policyPharmacyHealth administrationBusinessPublic sectorEssential medicinesMedicineEconomic growthNursingPolitical scienceEconomicsFinanceGeographyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Planning for human resources for health (HRH) is central to health systems strengthening around the world, including in the Caribbean and Jamaica. In an effort to align Jamaica's health workforce with the changing health needs of its people, a partnership was established between Jamaican and Canadian partners. The purpose of the work described in this paper is to describe the development and application of a needs-based HRH simulation model for pharmacists in Jamaica's largest health region. METHODS: Guided by a Steering Committee of Jamaican stakeholders, a simulation modelling approach originally developed in Canada was adapted for the Jamaican context. The purpose of this approach is to promote understanding of how various factors affect the supply of and/or requirements for HRH in different scenarios, and to identify policy levers for influencing each of these under different future scenarios. This is done by integrating knowledge of different components of the health care system into a single tool that shows how changes to different parameters affect HRH supply or requirements. Data to populate the model were obtained from multiple administrative databases and key informants. Findings were validated with the Steering Committee. RESULTS: The model estimated an initial shortage of 110 full-time equivalent (FTE) pharmacists in the South East Region that, without intervention, would increase to a shortage of about 150 FTEs over a 15-year period. In contrast to the relatively small impact of a large enrollment increase in Jamaica's pharmacy training programme, interventions to increase recruitment of pharmacists to the public sector, or improve productivity - through, for example, the use of support staff and/or new technologies - may have much greater impact on reducing this shortage. CONCLUSIONS: The model represents an improvement on the HRH planning tools previously used in Jamaica in that it supports the estimation of HRH requirements based directly on measures of population health need. Both the profession (pharmacists) and country (Jamaica) considered here are under-studied. Further investments by Jamaica's MoH in continuing to build capacity to use such models, in combination with their efforts to enhance health information systems, will support better informed HRH planning in Jamaica.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,251
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle