Projection of Health Sector Workforce Requirement: Vision 2025
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was conducted with a long-term vision (2014-2025) targeted workforce requirement projection by occupational groups in Iran's health sector. METHODS: The "modified & combined model" used including Hall Model and Australian health workforce estimation model. It was a need-based approach with three components of estimation; requirements, supply with current growth and net required workforce. Requirement estimated by three assumptions: active workforce calculation; the growth of health service delivery resources and facilities; and daily individual working hours, created eight different scenarios. Economic feasibility of each scenario determined. To forecast the supply, used accurate numbers of the existing pool of practicing workforce in addition to inflows, minus losses from the profession. To calculate total recruits required, base year stock deducted from projected requirement and by adding Net flow, recruits required calculated. RESULTS: The health sector will need 781,887 workforces to realize service's needs. Workforce supply with the existing trend in the target year was 799,347. Therefore, workforce balance would be 17,460 surpluses. Moreover, to estimate required workforce and substitution number for the exited ones during the study periods till the target year, 547,136 individuals should be recruited mostly nurses and physicians. CONCLUSION: Limiting the workforce required to economic feasibility challenge workforce accessibility in the future as it is sensed in present tense as well. Therefore, in addition augmenting GDP and health funds, it is necessary alternative policies such as increasing share of health sector from GDP, prioritization of workforce needs or moving towards other proper policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».