Recursos Humanos en Salud. Revisión del The Lancet.

GBD 2019 Recursos Humanos para Colaboradores en Salud

El seguimiento de la densidad y distribución de los trabajadores de la salud es crucial para el análisis y la planificación de los sistemas de salud a nivel nacional e internacional. Gran parte de la investigación existente ha evaluado el tamaño, la composición y la eficacia de la fuerza laboral de atención médica en países y regiones individuales. Aunque útil, la falta de comparabilidad de estos estudios impide las evaluaciones de los niveles relativos de personal sanitario en todos los países y territorios. 

El Observatorio Mundial de la Salud de la OMS compila datos sobre la densidad de la fuerza laboral por cuadros profesionales que se obtienen principalmente de las organizaciones nacionales de estadística y los repositorios de los ministerios de salud. 

Estas fuentes no informan datos de todos los años y utilizan una variedad de métodos y estándares de recopilación de datos, lo que limita la comparabilidad de los datos entre ubicaciones a lo largo del tiempo. La OMS ha emitido dos conjuntos de umbrales mínimos de recursos humanos para la salud (HRH). El umbral del Informe sobre la salud en el mundo de 2006 de 22,8 trabajadores sanitarios cualificados por cada 10 000 habitantes se basó en el nivel medio de médicos, enfermeras y parteras observado en todos los países que alcanzaron una asistencia cualificada del parto del 80%. En 2016, la OMS utilizó los datos del Observatorio Mundial de la Salud para producir un umbral actualizado para los mismos cuadros agregados. Este umbral se basó en las densidades de trabajadores sanitarios cualificados en países con una mediana de logros observados en un índice compuesto por 12 indicadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Con base en este método, la OMS calculó 44,5 médicos, enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes como un nuevo umbral mínimo de densidad. La OMS también ha publicado dos informes sobre enfermería y obstetricia,Informe sobre el estado de la enfermería en el mundo 2020 y el informe sobre el estado de la partería en el mundo 2021 .

Valor añadido de este estudio

Este análisis usó métodos estándar y datos comparables para cuantificar las densidades de 16 cuadros de RHS en 204 países y territorios por cada año desde 1990 hasta 2019. Luego usamos la serie temporal de densidades de RHS y el índice de cobertura efectiva de cobertura universal de salud (UHC) para calcular , por primera vez, los umbrales mínimos de personal sanitario para cada uno de los cuatro cuadros de trabajadores sanitarios identificados en el indicador 3.c.1 de los ODS y la escasez relacionada. Estos umbrales representan los niveles mínimos de recursos humanos para la salud necesarios para lograr los niveles objetivo de UHC, si los países son eficientes en traducir los recursos humanos en el logro de UHC. Este nuevo enfoque de umbral es un compromiso entre la demanda actual de las comunidades políticas de puntos de referencia estandarizados de la fuerza laboral y la realidad de que una variación considerable en la combinación de habilidades socava la utilidad de los objetivos globales inflexibles. En lugar de identificar los niveles ideales de recursos humanos para la salud destinados a pertenecer a todos los contextos, nuestros umbrales de densidad representan específicamente los niveles mínimos de recursos humanos necesarios para lograr un objetivo de desempeño de UHC de 80 de 100 en la cobertura efectiva de UHC. Esto refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. nuestros umbrales de densidad representan específicamente los niveles mínimos de recursos humanos necesarios para lograr un objetivo de desempeño de UHC de 80 de 100 en la cobertura efectiva de UHC. Esto refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. nuestros umbrales de densidad representan específicamente los niveles mínimos de recursos humanos necesarios para lograr un objetivo de desempeño de UHC de 80 de 100 en la cobertura efectiva de UHC. Esto refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. hacer que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. hacer que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud.

Implicaciones de toda la evidencia disponible

Las densidades y disparidades de RHS están fuertemente relacionadas con el desarrollo sociodemográfico. En 2019, 168 de 204 países y territorios tenían brechas en la fuerza laboral en uno o más de los cuatro cuadros de HRH en comparación con lo que se necesita para lograr un puntaje de cobertura efectiva de UHC de 80 de 100. Es probable que esto sea una subestimación de la escasez real dado que el cálculo del umbral supone una traducción máximamente eficiente de la fuerza laboral de salud en el logro de la CSU, y existe una variación considerable en la práctica. Incluso con esta subestimación potencial, se necesita la expansión de la fuerza laboral de atención médica en muchos lugares para lograr una mejor cobertura efectiva de UHC.

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Introducción

Los recursos humanos para la salud (HRH) son cruciales para el funcionamiento del sistema de salud, 1 , 2 , 3 , 4 pero estudios previos han encontrado diferencias considerables en las densidades de RHS entre países. 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 Los estudios que relacionan los RHS con los resultados de salud a nivel de la población subrayan la importancia de abordar las brechas en la fuerza laboral 11 , 12 y las investigaciones que sugieren que invertir en la fuerza laboral de la salud promueve el crecimiento económico. ^{13 La} pandemia de COVID-19también ha revelado la importancia de los trabajadores de la salud para una respuesta pandémica eficaz. ¹⁴ La densidad y distribución de trabajadores de la salud es el indicador 3.c.1 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, que ayuda a rastrear la “contratación, desarrollo, capacitación y retención de la fuerza laboral de la salud”. ^{15 Además, la OMS ha esbozado una agenda ambiciosa para expandir y mejorar la calidad de la fuerza laboral de} salud para 2030.16

A pesar de esta atención, no se dispone de estimaciones completas de la fuerza laboral nacional de salud basadas en datos comparables y métodos estándar. Se han realizado numerosos estudios de los recursos humanos de salud a nivel nacional, regional y subnacional, 17 , 18 , 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 , 25 pero estos no presentan una evaluación integral de todos o la mayoría de los países y territorios. . El Observatorio de Salud Global de la OMS publica datos de densidad de la fuerza laboral para varios países y cuadros, incluidos médicos, enfermeras y parteras, dentistas , farmacéuticos y otros grupos. ²⁶Sin embargo, las brechas en los datos y la falta de estandarización entre las fuentes restringen la comparabilidad de estos números. 27 , 28 El Observatorio Mundial de la Salud actúa como un depósito y los números de densidad de la OMS se basan en una variedad de fuentes de datos que pueden diferir en sus definiciones de cuadros de recursos humanos para la salud en todos los contextos. Además, muchas fuentes de la OMS son informes de países, que pueden no capturar a los trabajadores de la salud empleados en el sector privado y pueden basarse en listas de nómina de diferentes proveedores que cuentan al mismo trabajador de la salud más de una vez. ²⁹

Las estimaciones de cuántos trabajadores de la salud se necesitan para alcanzar los objetivos del sistema de salud, como la cobertura universal de salud (UHC), se han visto afectadas por estas limitaciones de datos, así como por otras opciones metodológicas. ³⁰ En 2006, la OMS basó los umbrales mínimos de trabajadores de la salud capacitados (médicos, enfermeras y parteras) en los niveles medios de la fuerza laboral observados en países que lograron una asistencia calificada del 80 %. ⁶ En 2016, la OMS adoptó un nuevo método que cuantifica cuántos trabajadores de la salud se necesitan para lograr un desempeño medio en un índice de los ODS compuesto por 12 indicadores trazadores . ³¹Los umbrales de densidad agregados de la OMS pueden no ser lo suficientemente específicos en el sentido de que no identifican las necesidades de enfermería y partería por separado de las de los médicos, y no identifican cuadros adicionales que puedan contribuir al logro de resultados de salud. También implican una sustituibilidad 1:1 entre los trabajadores de la salud en diferentes cuadros que pueden no ser siempre precisos. Finalmente, los umbrales de la OMS se estiman con respecto a indicadores de cobertura crudos que podrían no reflejar la calidad del servicio de salud y podrían pertenecer a factores que van más allá de las actividades directas de los sistemas de salud (p. ej., la prevalencia del tabaquismo). ³²

El presente estudio tuvo dos objetivos: utilizar fuentes de datos comparables y estandarizados para estimar los niveles de RHS de 16 cuadros de trabajadores de la salud en 204 países y territorios para una serie temporal completa de 1990 a 2019, y examinar la relación entre un subconjunto de cuadros de RHS y rendimiento de la cobertura efectiva de UHC. Nuestro estudio se centró en los cuadros básicos destacados en los metadatos del indicador 3.c.1 de los ODS: médicos, enfermeras y parteras, personal de odontología y personal farmacéutico. La cuantificación de las densidades y los umbrales mínimos de HRH requeridos para una cobertura efectiva de UHC nos permite estimar dónde hay escasez de personal sanitario que debe abordarse.

Este manuscrito fue producido como parte de la Red de Colaboradores del Estudio de la Carga Global de Enfermedades , Lesiones y Factores de Riesgo (GBD) y de acuerdo con el Protocolo GBD.

Métodos

Visión general

Los principales pasos del proceso de estimación se presentan a continuación. Sustancialmente más detalles y enlaces a los códigos y fuentes están disponibles en el apéndice 1 (sección 3 ). Algunos de estos métodos se han descrito en publicaciones anteriores de GBD. 32 , 33 Los análisis se realizaron con R (versión 3.4.4), Python (versión 2.7.14) o Stata (versión 13.1), y las cifras se generaron con R (versión 3.4.4). Este estudio se adhiere completamente a la declaración de las Directrices para la elaboración de informes de estimaciones de salud precisas y transparentes (GATHER, por sus siglas en inglés). ³⁴ Este estudio utilizó la jerarquía de ubicación de GBD 2019 que abarca siete superregiones GBD, ³⁵ 21 regiones y 204 países y territorios, junto con las estimaciones correspondientes del tamaño de la población. ³⁶El estudio estimó las densidades de trabajadores de la salud empleados en 16 cuadros de HRH para todos estos lugares desde 1990 hasta 2019 inclusive.

Fuentes de datos

Los datos de entrada incluyen datos del Observatorio Mundial de la Salud de la OMS y encuestas transversales representativas y censos que pidieron a los encuestados en edad de trabajar (definidos como aquellos de 15 a 69 años) que autoinformaran su situación laboral y ocupación actual. Las encuestas y los censos se restringieron a aquellos que codificaban las respuestas con un nivel de detalle que coincidía con la granularidad de los códigos de tres o cuatro dígitos de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones de 1988 (ISCO-88). Todas las fuentes de encuestas y censos se identificaron a través del Intercambio de datos de salud globaly las bases de datos de la Organización Internacional del Trabajo, y se extrajeron si los microdatos de la encuesta a nivel individual estaban disponibles. La mayoría de las fuentes filtradas que preguntaron sobre la ocupación no codificaron las respuestas con el nivel de detalle requerido para identificar a los trabajadores de la salud y, por lo tanto, fueron excluidas. De las Cuentas Nacionales de Personal de Salud de la OMS, se usaron ²⁹ 2950 años-país de datos, mientras que 69 años-país de datos de censos y 1404 años-país de datos de encuestas de participación en la fuerza laboral realizadas entre 1990 y 2019. Estas fuentes proporcionaron datos para 196 de los 204 países y territorios para los que producimos estimaciones ( apéndice 2, figura S2) y cubrió ubicaciones que representaban el 99,9 % de la población mundial en 2019. Los indicadores extraídos fueron los niveles totales de empleo y la proporción de poblaciones ocupadas que trabajaban activamente en diversas ocupaciones. En el apéndice 1 (sección 1 ) se incluyen detalles adicionales sobre las definiciones y las preguntas típicas de las encuestas .

Definición de recursos humanos para la salud

Analizamos cuadros de trabajadores de la salud identificados en el indicador 3.c.1 de los ODS, así como cuadros de trabajadores de la salud adicionales. Nuestras fuentes de datos categorizaron las ocupaciones usando una variedad de sistemas de codificación, el más común de los cuales fue el ISCO. La ISCO aplica un marco estándar para clasificar las ocupaciones sobre la base del nivel de habilidad y el grado de especialización. ³⁷ Existen múltiples versiones de la CIUO y difieren en su estructura y nivel de detalle. Aunque ISCO-08 se adoptó más recientemente, ISCO-88 fue la versión utilizada en la gran mayoría de las fuentes incluidas, y especialmente en las anteriores de la serie temporal (1980–2008; consulte el apéndice 2, figura S3 )., por la distribución desigual entre las encuestas y censos de población activa). Por lo tanto, definimos nuestras categorías HRH utilizando la jerarquía ISCO-88, para minimizar las imprecisiones inherentes a la conversión entre sistemas de codificación. Después de identificar los códigos ISCO-88 relacionados con el cuidado de la salud y consolidar ocupaciones similares en esa lista, nos quedamos con 16 cuadros de RHS. Asignamos los sistemas de codificación de todas las fuentes incluidas a nuestro conjunto de ocupaciones relacionadas con la salud y dividimos códigos menos detallados según fuera necesario utilizando fuentes con datos más granulares. Los detalles adicionales de este proceso de estandarización se informan en el apéndice 1 (sección 1 ).

Los 16 cuadros de trabajadores de la salud que pudimos estimar son los siguientes: médicos; enfermeras y parteras; dentistas y asistentes dentales (personal de odontología); farmacéuticos y auxiliares farmacéuticos (personal farmacéutico); funcionarios clínicos, asistentes médicos y trabajadores comunitarios de la salud; técnicos en imágenes médicas y equipos terapéuticos ; auxiliares sanitarios y trabajadores de ambulancias ; técnicos de laboratorio médico; dietistas y nutricionistas; optometristas y ópticos; audiólogos, logopedas y consejeros; fisioterapeutas y técnicos protésicos; psicólogos; trabajadores de salud ambiental; trabajadores de cuidados personales a domicilio; y practicantes tradicionales y complementarios. Hubiera sido preferible desagregar aún más algunos de estos grupos para ayudar a resolver mejor cuestiones importantes de política. Por ejemplo, los trabajadores de salud comunitarios desempeñan un papel importante en la fuerza laboral de salud mundial, sin embargo, el código ISCO-88 más granular para trabajadores de salud comunitarios también incluye a oficiales clínicos y asistentes médicos, lo que impide la estimación de cualquiera de esos puestos individuales.

Ajuste de datos

Ajustamos los datos de la OMS para abordar las inconsistencias en las definiciones, estándares y métodos que afectan la falta de comparabilidad en esta fuente de datos. Comparamos 2636 años-país de datos de la OMS entre cuadros con puntos de datos de censos o encuestas de fuerza laboral para médicos, enfermeras y parteras, farmacéuticos, técnicos farmacéuticos, dentistas y asistentes dentales. Para cada cuadro, primero probamos si los ajustes deberían hacerse utilizando dos regresiones de lazo separadas con diferentes conjuntos de covariables: se incluyeron indicadores de ubicación para probar los ajustes específicos de la ubicación, y se incluyeron indicadores de región y superregión para probar los ajustes geográficos para aplicar en lugares que no tenían pares coincidentes. En lugares donde habíamos emparejado pares que no fueron estimados como cero por la regresión de lazo,38 , 39 En lugares donde no teníamos pares coincidentes, usamos los indicadores regionales y de superregión no estimados como cero en la regresión de lazo para ajustar los datos de la OMS. Debido a que los pares coincidentes permanecieron escasos en muchos lugares e incluso en algunas superregiones, lo que provocó preocupaciones sobre el sobreajuste, incluimos un anterior gaussiano en nuestro modelo de cruce de peatones. Más información sobre los modelos y ajustes está disponible en el apéndice 1 (págs. 18–29 ).

Modelado de las densidades de trabajadores de la salud

Utilizamos el proceso de regresión gaussiana espaciotemporal (ST-GPR) para estimar los niveles de HRH para las geografías y los años faltantes. ST-GPR es un enfoque de modelado flexible de tres etapas utilizado ampliamente dentro de GBD ⁴⁰ que se fortalece a través de la geografía y el tiempo para producir estimaciones de series temporales completas con intervalos de incertidumbre a partir de datos que a menudo se distribuyen de manera desigual en el espacio y el tiempo. Brevemente, la primera etapa del modelo ajusta una regresión lineal a los datos con efectos fijos en covariables específicas. La segunda etapa suaviza los residuos entre el ajuste de regresión y los datos a lo largo del tiempo y la geografía para generar una tendencia no lineal que siga mejor los datos disponibles en una ubicación, región y superregión. la tercera etapautiliza esa tendencia como una función media en un proceso de regresión gaussiana para tener en cuenta la varianza de los datos de entrada y generar incertidumbre en las estimaciones finales. El modelo aprovechó los datos de encuestas y censos disponibles junto con las covariables relacionadas, incluido el índice sociodemográfico (SDI), el gasto total en salud per cápita y las estimaciones de la fuerza laboral profesional, para generar densidades de recursos humanos para la salud por cuadro y para todos los cuadros juntos, para los 204 países y territorios desde 1990 hasta 2019. Se aplicaron factores de cambio de escala a todos los resultados de los cuadros de componentes para garantizar su consistencia con las estimaciones de RHS y empleo totales. En el apéndice 1 (sección 1, págs. 27–29) se incluyen más detalles sobre las covariables y la fuerza y ​​relevancia del método ST-GPR para modelar HRH .

La incertidumbre en las estimaciones modeladas se derivó de la incertidumbre de muestreo en los datos y la incertidumbre de los propios modelos ST-GPR y se propagó a través de todos los pasos del análisis. Produjimos 1000 sorteos de densidades de trabajadores de la salud para cada cuadro, ubicación y año, y calculamos intervalos de incertidumbre (IU) del 95 % usando los percentiles 2·5 y 97·5 de la distribución correspondiente.

Índice de cobertura efectiva SDI y UHC

Relacionamos nuestras estimaciones de las densidades de la fuerza laboral de salud con dos índices publicados existentes que capturan el desarrollo social y económico y los aspectos del desempeño del sistema de salud. 32 , 36 En primer lugar, el SDI refleja los niveles de desarrollo a través de un indicador compuesto formado por el ingreso per cápita rezagado de un país o territorio, su tasa de fecundidad total entre las mujeres menores de 25 años y su nivel educativo medio en años de escolaridad completa entre las mujeres. mayores de 15 años. Los países y territorios se agruparon en quintiles según sus niveles de SDI de 2019. En segundo lugar, el índice de cobertura efectiva de UHC mide el uso, la calidad y la eficacia de la prestación de servicios de salud. ³²Los 23 indicadores que lo componen capturan una variedad de servicios de salud esenciales que se brindan a lo largo de la vida, incluidas las intervenciones relacionadas con la planificación familiar, la atención materna y neonatal , la vacunación y el tratamiento de una variedad de enfermedades, como el VIH, la diabetes y el cáncer. Cada indicador se pondera de acuerdo con los beneficios para la salud de la población que teóricamente podría generar la intervención en un lugar y año determinados, en función de las estimaciones de la carga de enfermedad y la eficacia de la intervención. Finalmente, se construye una medida general entre 0 y 100 para cada ubicación y año, como el promedio ponderado de los 23 indicadores. En el apéndice 1 (sección 2 ) se incluyen más detalles del índice de cobertura efectiva de UHC .

Estimación de la relación entre las densidades de trabajadores de la salud y la cobertura efectiva de UHC

Con el fin de establecer umbrales mínimos globales basados ​​en evidencia para las densidades de trabajadores de la salud, utilizamos la metarregresión de frontera estocástica (SFM), ³² una extensión del análisis de frontera estocástica tradicional, ⁴¹ para evaluar la relación entre varios insumos de recursos humanos y el máximo esperado correspondiente. Cobertura efectiva UHC. Más detalles de este enfoque estadístico se proporcionan en el apéndice 1 (sección 2). Brevemente, ajustamos una frontera de producción a la combinación de estimaciones de HRH y los valores correspondientes de cobertura efectiva de UHC. Las fronteras de producción capturan la eficiencia con la que una ubicación logra un nivel de cobertura efectiva de UHC dada su densidad actual de HRH. Debido a que estamos interesados ​​en examinar los insumos de la frontera de producción, también analizamos las densidades mínimas de HRH necesarias para lograr un nivel determinado de cobertura efectiva de UHC utilizando las fronteras. Los valores de frontera se estimaron con una distribución supuesta de eficiencia entre ubicaciones, así como la incertidumbre de medición conocida en la cobertura efectiva de UHC. En esta implementación de SFM, utilizamos un spline flexible para estimar la forma funcional de la relación entre las densidades de recursos humanos y la máxima cobertura efectiva posible de UHC. La spline se restringió para que fuera monótonamente creciente y cóncava en base a expectativas a priori que fueron corroboradas por análisis preliminares de estimaciones modeladas. Utilizamos métodos de recorte generalizados para la detección sistemática de valores atípicos, de modo que el 7,5 % más extremo de las observaciones se identificaron como valores atípicos y se excluyeron a medida que se construía la frontera.42 , 43 La implementación actual de SFM no proporciona incertidumbre en la frontera ajustada, lo que impidió la estimación de la incertidumbre en los umbrales y la correspondiente escasez de trabajadores de la salud.

Los cuadros incluidos en los análisis de frontera fueron los especificados en el indicador 3.c.1 de los ODS: médicos, personal de enfermería y partería, personal de odontología y personal farmacéutico. ¹⁵ Por lo tanto, generamos cuatro fronteras de producción distintas, cada una utilizando todas las estimaciones para el cuadro que se analiza, para todas las ubicaciones y años. Determinamos umbrales mínimos de densidad para cada cuadro de trabajadores de la salud para lograr objetivos de desempeño de 80 de 100 y 90 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC. Para cada objetivo de desempeño, tomamos el punto correspondiente en la curva de la frontera para representar el nivel mínimo de HRH que se requeriría para obtenerlo.

Dado que el índice de cobertura efectiva de UHC mide la cobertura efectiva de los servicios de salud esenciales, los países y territorios deben esforzarse por lograr el rendimiento del índice más alto posible. Sin embargo, debido a que SFM se ajusta a los datos históricos, las fronteras ajustadas del presente estudio no pueden estimar las necesidades de RHS para los niveles de cobertura efectiva de UHC más allá de los observados entre 1990 y 2019. Dado el pequeño número de ubicaciones, en su mayoría de altos ingresos, que lograron niveles de cobertura efectiva de UHC 90 o más, elegimos centrar nuestra discusión en los umbrales más estables y globalmente representativos derivados de un objetivo UHC de 80.

El SFM también proporciona estimaciones de la eficiencia productiva del uso de los recursos humanos para generar una cobertura efectiva de UHC para cada ubicación. Las ubicaciones más cercanas a la frontera son más eficientes en este sentido que las ubicaciones alejadas de la frontera. La frontera para un cuadro de RHS dado está determinada por ubicaciones que logran una UHC relativamente alta con densidades relativamente bajas de ese cuadro profesional.

Los umbrales de la fuerza laboral para cada uno de los cuadros de HRH especificados representan los requisitos mínimos para cumplir con los objetivos de cobertura efectiva de UHC. Es importante tener en cuenta que no necesariamente reflejan una combinación ideal de habilidades para un sistema de salud determinado. Claramente, las diferentes ubicaciones logran la cobertura universal de salud utilizando diferentes combinaciones de habilidades, que probablemente incluyan trabajadores de la salud aliados más allá de los cuatro cuadros considerados en el análisis de SFM. Además, alcanzar el nivel de frontera de UHC también requerirá que existan factores contextuales adicionales, como un gasto total en salud adecuado o la disponibilidad de infraestructura y equipos médicos.

Papel de la fuente de financiación

El financiador del estudio no participó en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de datos, la interpretación de datos o la redacción del informe.

Resultados

En 2019, el mundo tenía 104·0 millones (95% UI 83·5–128·0) trabajadores de la salud empleados. Este total incluía 12,8 millones (9,7–16,6) médicos, 29,8 millones (23,3–37,7) enfermeras y parteras, 4,6 millones (3,6–6,0) personal de odontología y 5·2 millones (4·0–6·7) de personal farmacéutico ( apéndice 2, tabla S1 ). Discutimos los dos cuadros más grandes de HRH aquí y proporcionamos detalles adicionales en el apéndice 2 (tabla S1 ).

En 2019, la densidad global de médicos fue de 16·7 (95% IU 12·6–21·6) por 10 000 habitantes ( tabla 1 ). Hubo una diferencia de más de diez veces en la mediana de las densidades de médicos entre los quintiles SDI más bajo y más alto ( figura 1A ). En las superregiones GBD, las densidades variaron de 2,9 (2,1–4,0) por 10 000 habitantes en África subsahariana a 38,3 (29,0–49,3) por 10 000 habitantes en Europa central , Europa oriental y Asia central ( tabla 1 ). Las densidades de médicos fueron de 10,8 por 10 000 o menos en el África subsahariana, el sur de Asia y el norte de África y Oriente Medio, mientras que las cuatro superregiones GBD restantes tenían densidades de 19,5 por 10 000 o más. Existían diferencias considerables no solo entre superregiones ³³en 2019, sino también dentro de ellos ( figura 2A). Mientras que la región del este de Asia tenía una densidad de 26,5 (19,5–35,1) médicos por cada 10 000 habitantes, el sudeste asiático tenía una densidad de 7,3 (5,0–10,2) por cada 10 000 habitantes y Oceanía tenía una densidad de 2·3 (1·6–3·3) por 10 000 habitantes. Además, aunque Europa oriental tenía una densidad de 50·6 (38·8–64·2) por 10 000 habitantes, Europa central tenía una densidad mucho menor de 22·2 (17·2–28·1) por 10 000 habitantes. . Incluso diferencias más marcadas a nivel nacional dentro de las regiones incluyeron a Cuba, con una densidad de 84,4 (62,8–107,6) por 10 000 habitantes, en comparación con Haití, con una densidad de 2,1 (1,4–2· 9) por 10 000 habitantes, así como los Emiratos Árabes Unidos, con una densidad de 30,4 (21,4–41,9) por 10 000 habitantes, en comparación con Afganistán, con una densidad de 3,8 (2· 6–5·3) por cada 10 000 habitantes.

La densidad de médicos aumentó globalmente entre 1990 y 2019, con una tasa de cambio anualizada de 2,0% (95% UI −0,9 a 5,6). De 1990 a 2019, la superregión GBD que abarca el norte de África y Oriente Medio tuvo la mayor tasa de cambio anualizada (aumentando un 2,7 % [0,7 a 5,5]), mientras que la superregión de ingresos altos tuvo la tasa de cambio anualizada más pequeña (aumentando en un 1,5% [–0,8 a 2,4]; tabla 1 ).

En comparación, la densidad global de enfermeras y parteras en 2019 fue de 38,6 (95% UI 30,1–48,8) por 10 000 habitantes. También existía una diferencia de más de diez veces en las densidades medianas de enfermeras y matronas entre los quintiles SDI más bajo y más alto ( figura 1B ). Se observó un gran aumento en este cuadro entre los países con SDI alto-medio y alto. En las superregiones, las densidades oscilaron entre 9,7 (7,3–12,8) por 10 000 en el sur de Asia y 114,9 (94,7–137,7) por 10 000 habitantes en las superregiones de ingresos altos. región ( tabla 1). Las diferencias dentro de las superregiones fueron especialmente grandes en la superregión de altos ingresos, donde una densidad de 152·3 (116·3–195·9) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes en la región de Australasia contrastaba con una densidad de 37 ·4 (30·2–46·3) por cada 10 000 habitantes en el sur de América Latina en 2019. Existían diferencias notables a nivel nacional tanto en las regiones con recursos abundantes como con recursos insuficientes. Japón, con una densidad de 119·2 (94·7–148·8) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes, en contraste con la densidad de Corea del Sur de 52·6 (40·7–67·4) por cada 10 000 habitantes, Botswana densidad de 46,5 (33,3–62,2) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes difería de la densidad de Lesotho de 32,8 (22,9–44,8) por cada 10 000 habitantes, y Bhután tenía una densidad de 28 ·4 (20·1–39·3) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes en comparación con Pakistán’

La densidad de enfermeras aumentó globalmente entre 1990 y 2019, con una tasa de cambio anualizada de 2,1% (95% UI −0,7 a 5,5) por 10 000 habitantes. Al igual que con los médicos, la mayor tasa anualizada de cambio en las densidades de enfermeras y parteras a nivel de superregión entre 1990 y 2019 se registró en el norte de África y Oriente Medio (3,0 % [–0,3 a 5,5] por 10 000 habitantes) y la tasa anualizada más baja se registró en la superregión de ingresos altos (1,4% [–0,8 a 2,4] por 10 000 habitantes).

Para lograr una cobertura efectiva de UHC de 80 de cada 100 a nivel mundial, el número mínimo requerido de trabajadores de la salud por cada 10 000 habitantes fue de 20·7 para médicos, 70·6 para enfermeras y parteras, 8·2 para personal de odontología y 9·4 para personal farmacéutico ( tabla 2 ). En comparación, para lograr una cobertura efectiva de UHC de 90, el número mínimo de trabajadores de la salud por cada 10 000 habitantes se estimó en 35·4 para médicos, 114·5 para enfermeras y parteras, 14·5 para personal de odontología y 15· 8 para personal farmacéutico.

Tabla 2 . Umbrales de densidad mínima específicos por cuadro por cada 10 000 habitantes para lograr la cobertura universal de salud 80 y la cobertura universal de salud 90

celda vacía	Umbral para UHC 80 (por 10 000)	Umbral para UHC 90 (por 10 000)
medicos	20·7	35·4
Enfermeras y matronas	70·6	114·5
personal de odontología	8·2	14·5
personal farmacéutico	9·4	15·8

UHC = cobertura sanitaria universal. UHC 80 = lograr un objetivo de desempeño de 80 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC. UHC 90 = lograr un objetivo de desempeño de 90 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC.

En relación con una cobertura efectiva de UHC de 80 de 100, en 2019, 132 de 204 países y territorios tenían escasez de mano de obra para médicos, al igual que 154 países y territorios para enfermeras y parteras, 131 países y territorios para personal de odontología y 135 países y territorios para el personal farmacéutico ( apéndice 2, tabla S2 ). En términos absolutos, esto correspondía a una escasez agregada de aproximadamente 6,4 millones de médicos, 30,6 millones de enfermeras y parteras, 3,3 millones de personal de odontología y 2,9 millones de personal farmacéutico a nivel mundial ( tabla 3 ). Las brechas en la fuerza laboral de recursos humanos para la salud eran mayores y estaban más concentradas entre los países de las siguientes superregiones GBD: África subsahariana, sur de Asia y norte de África y Oriente Medio ( figura 3 ).). En términos de escasez absoluta, las brechas más grandes se observaron en África subsahariana (menos de 1,9 millones de médicos, 5,6 millones de enfermeras y parteras, 824 000 personal de odontología y 856 0000 personal farmacéutico), sudeste asiático, este asiático , y Oceanía (menos de 995 000 médicos, 8,8 millones de enfermeras y parteras, 745 000 personal de odontología y 560 000 personal farmacéutico), y el sur de Asia (menos de 2,6 millones de médicos, 11,0 millones de enfermeras y parteras, 1,3 millones de personal de odontología y 971 000 de personal farmacéutico ( tabla 3 ).

Discusión

A nivel mundial, HRH aumentó constantemente entre 1990 y 2019; sin embargo, para todos los cuadros, persistieron diferencias sustanciales tanto dentro como entre las superregiones GBD. Estas diferencias se traducen en una escasez sustancial de trabajadores de la salud en todo el mundo en comparación con los niveles de fuerza laboral estimados necesarios para lograr altos niveles de cobertura efectiva de UHC. Sobre la base de las estimaciones del umbral mínimo para alcanzar una cobertura efectiva de UHC de 80 de 100, la escasez de personal de salud nacional en 2019 ascendió a un total abrumador: aproximadamente 6,4 millones de médicos, 30,6 millones de enfermeras y parteras, 3,3 millones de personal de odontología, y 2,9 millones de personal farmacéutico. La escasez en las superregiones GBD del África subsahariana y el sur de Asia representaron más de la mitad de la escasez mundial en cada cuadro;9 , 10

Los umbrales mínimos de densidad representan un compromiso entre la demanda actual de las comunidades políticas de puntos de referencia estandarizados de la fuerza laboral y la realidad de que una variación considerable en la combinación de habilidades socava la utilidad de los objetivos globales inflexibles. En lugar de identificar niveles ideales de recursos humanos para la salud destinados a pertenecer a todos los contextos, nuestros umbrales de densidad sugieren un mínimo común denominador de la fuerza laboral de salud; representan los recursos humanos mínimos necesarios para alcanzar los objetivos de desempeño de la CSU. Una meta de 80 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud.

Dado que nuestro estudio ajusta los umbrales de la fuerza laboral de forma independiente a cada cuadro, el valor de densidad mínima para una categoría de recursos humanos para la salud dada está determinado por los países que logran una UHC alta con combinaciones de habilidades que dependen relativamente menos de ese cuadro. Por lo tanto, es probable que otras ubicaciones con combinaciones de habilidades más dependientes de un cuadro en particular necesiten densidades de mano de obra más allá de estos mínimos. En consecuencia, estos umbrales y sus carencias implícitas deberían seguir aplicándose a los lugares cuyas habilidades en recursos humanos para la salud favorecen en gran medida a ciertos cuadros, incluidos otros profesionales de la salud aliados, como los trabajadores de la salud comunitarios.

Sumando los umbrales mínimos de densidad calculados para médicos y enfermeras y parteras en un índice de cobertura efectiva de UHC de 80 de 100, el umbral combinado es 91,3 por 10 000 habitantes, más del doble del umbral de la OMS de 44,5 para el agregado de estos mismos cuadros. ³¹ Otro análisis reciente encontró de manera similar que los métodos de la OMS podrían subestimar, casi al doble, la verdadera escala de la escasez de parteras. ⁴⁴A diferencia de los umbrales de la OMS, los nuestros se basan en un objetivo de rendimiento del sistema de salud más ambicioso y están impulsados ​​​​principalmente por ubicaciones con una traducción máxima, en lugar de mediana, de RHS a cobertura de salud. Como tal, las ubicaciones con eficiencias productivas más bajas o desafíos adicionales, como una distribución escasa de la población, podrían necesitar incluso un mayor número de trabajadores de la salud que los identificados en estos umbrales mínimos.

Observamos la mayor escasez en 2019 en las densidades de médicos, enfermeras y parteras, personal de odontología y personal farmacéutico en las superregiones de África subsahariana, el sur de Asia y el norte de África y Oriente Medio. Estas áreas se enfrentan a altas tasas de carga de morbilidad, así como a mayores necesidades de atención de la salud debido a la creciente prevalencia de enfermedades no transmisibles ⁴⁰y debido al crecimiento demográfico. Los países con poblaciones en rápido crecimiento y escasez de mano de obra enfrentan un desafío mayor. Al mismo tiempo, estas regiones albergan países y territorios con algunos de los índices más bajos de acceso y calidad de la atención médica, lo que refleja la clara asociación entre densidades adecuadas de recursos humanos para la salud y la prestación de servicios de salud. Estos déficits de mano de obra pueden existir debido a brechas tanto en la oferta como en la demanda de trabajadores de la salud. Las brechas en la oferta pueden deberse a una capacidad educativa insuficiente. La demanda limitada de recursos humanos para la salud puede ocurrir cuando no hay suficiente capacidad de empleo para absorber a los trabajadores disponibles. Esta dinámica se ve exacerbada aún más por una variedad de problemas, incluida la emigración de trabajadores de la salud, también conocida como «fuga de cerebros», 45 , 46así como ausentismo, ⁴⁷ guerras y disturbios políticos, ⁴⁸ ​​violencia contra los trabajadores de la salud, 49 , 50 , 51 e incentivos financieros y no financieros insuficientes para retener a los trabajadores de la salud. ⁵² Los esfuerzos para aumentar los recursos humanos para la salud deberán tener en cuenta las causas complejas y variadas de la escasez de trabajadores de la salud. La Estrategia mundial de recursos humanos para la salud de la OMS lo deja claro. ^dieciséisPor ejemplo, exige diferentes respuestas de política en lugares con una considerable emigración de trabajadores de la salud en contraste con lugares con grandes migraciones. Y enfatiza que los países deberán abordar tanto la oferta como los factores de demanda que producen brechas en RHS. Esta es una tarea considerable que implica considerar la escala y el alcance de la capacitación, la educación y la fuerza laboral en general, así como qué tan lejos o cerca está un país de los umbrales mínimos que estimamos. La realización progresiva de la cobertura universal de salud y la fuerza laboral de salud requerida para lograr la cobertura universal de salud es un esfuerzo a largo plazo. Al realizar un análisis de frontera estocástica, buscamos mejorar la UHC, tanto en términos de acceso como de calidad, al mejorar la asignación de recursos. Una comprensión realista de las brechas en la UHC brinda a los países una imagen más clara de lo que es deseable, aunque no siempre sea posible lograrlo. Los lugares de altos ingresos pueden adoptar prácticas de contratación responsable detalladas en el código de prácticas global de la OMS sobre la contratación internacional de personal sanitario para evitar contribuir aún más a las brechas de mano de obra en las superregiones GBD, como el África subsahariana y el sur de Asia.⁵³ La contratación internacional responsable deberá ir acompañada de estrategias adecuadas de planificación de la fuerza laboral para garantizar que se satisfagan las necesidades nacionales de atención de la salud.

Las ubicaciones de SDI medio y bajo que buscan aumentar los recursos humanos para la salud pueden continuar probando y buscando estrategias de retención e incentivos para reducir las pérdidas por emigración. 54 , 55 El tiempo y los gastos involucrados en ampliar la capacitación requerida para RHS significa que la expansión de las oportunidades educativas solo puede ser una solución a largo plazo. Además, la ampliación de la infraestructura educativa por sí sola no ayudará si persisten las grandes migraciones de personal sanitario. A más corto plazo, los países pueden dirigir la financiación hacia la expansión de la capacidad de empleo.

Detrás de la mayoría de estas posibilidades políticas está la necesidad de reforzar los sistemas de información de salud que puedan evaluar mejor el tamaño y la composición de la fuerza laboral. La guía de implementación de las Cuentas Nacionales del Personal de Salud de la OMS 56 , 57 recomienda la acción multisectorial para mejorar la recopilación de datos estandarizados sobre las características del personal de salud.

Nuestro hallazgo de que existe una variación sustancial en el logro de la cobertura efectiva de UHC en niveles dados de HRH sugiere que aumentar los HRH debería ser solo un elemento en una estrategia más amplia para aumentar la cobertura de salud. Lograr la UHC requerirá condiciones de trabajo en las que los trabajadores de la salud puedan prosperar, impulsando el compromiso, la satisfacción y, en última instancia, la productividad de la fuerza laboral. Otras estrategias basadas en la evidencia podrían incluir la capacitación de médicos para trabajar en zonas rurales, ⁵⁸ la expansión de los programas de salud pública y el aumento del acceso a los medicamentos esenciales. ⁵⁹

Nuestro análisis tiene una serie de puntos fuertes. En primer lugar, este estudio estimó las densidades de trabajadores de la salud mediante el uso de datos estandarizados de censos y encuestas y fuentes administrativas o basadas en registros ajustadas para ser coherentes con las fuentes basadas en la población. Los ajustes fueron cruciales para garantizar que las estimaciones fueran comparables entre países. Los datos administrativos y de registro se basan en los sistemas nacionales de información de salud que pueden omitir a los trabajadores del sector privado y contar dos veces a los trabajadores del sector público con múltiples puestos. Además, dichas fuentes no se adhieren a un proceso común para clasificar y recopilar datos sobre los cuadros de RHS, lo que compromete la comparabilidad entre ubicaciones. Al utilizar todas las fuentes de datos posibles, nuestros modelos incluyeron datos del 96 % de las 204 ubicaciones de nuestro estudio.

En segundo lugar, nuestro enfoque para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también tiene ventajas importantes. El análisis de frontera estocástica tradicional requiere especificar la forma funcional de la relación entre entrada y salida. Nuestro MFSEl enfoque evitó este requisito al ajustar una frontera de producción con un modelo semiparamétrico flexible. SFM también incorporó información adicional sobre los intervalos de incertidumbre de la variable dependiente directamente en la función de probabilidad para ayudar en la estimación de frontera. Además, incluir el recorte dentro de la probabilidad evitó que un pequeño número de valores atípicos cambiaran sustancialmente la frontera. Este enfoque podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. Las versiones futuras del modelo SFM podrían incluir incertidumbre en la frontera ajustada y permitir splines flexibles en más de una variable de entrada, lo que permitiría la estimación directa de los efectos de sustitución entre cuadros.

En tercer lugar, creemos que nuestro nuevo enfoque de umbral mínimo para la fuerza laboral de la salud será ampliamente útil para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Creemos que los umbrales para cada cuadro (médicos, enfermeras y parteras, farmacéuticos y dentistas) pueden usarse para promover un mayor acceso o un mejor desempeño del sistema de salud. No estamos sugiriendo que estos umbrales mínimos sean obligatorios, sino aspiracionales. Cada responsable de la formulación de políticas puede tomar su propia experiencia y utilizar el umbral como referencia. Algunas ubicaciones tienen mejor UHC con menos HRH y viceversa; algunos con peor UHC tienen más HRH. El umbral es una nueva métrica conveniente e innovadora para tratar de determinar las brechas. No es sólo una cuestión de cantidad, sino también de calidad.

Este estudio tiene varias limitaciones. Primero, algunas características de nuestros datos de entrada restringieron nuestro análisis. Algunas encuestas tenían muestras de tamaño relativamente pequeño para estimar los pequeños valores de prevalencia característicos de las densidades de trabajadores de la salud en muchos lugares y momentos. Esto resultó en grandes errores de muestreo. Sin embargo, estas no son fuentes sistemáticas de sesgo, ya que es probable que resulten tanto en la sobreestimación como en la subestimación de un indicador determinado. Para la mayoría de las fuentes de datos, también se restringió el nivel de detalle disponible en los sistemas de codificación estándar, lo que impidió la desagregación de algunos cuadros en distintas profesiones (p. ej., trabajadores comunitarios de la salud y parteras) o por subespecialidad (p. ej., médicos especialistas versus generalistas). Algunas de estas limitaciones son inherentes incluso a las versiones más recientes de tales sistemas de codificación, mientras que otros reflejan la preponderancia de datos codificados en versiones anteriores de un sistema, como ISCO-88. El mapeo entre sistemas de codificación y la división de códigos agregados durante la preparación de datos resultó en cierta pérdida de precisión y condicionó la validez de las estimaciones de datos de entrada de tres dígitos menos granulares a la precisión de las fuentes de cuatro dígitos disponibles. La naturaleza de autoinforme de las fuentes presenta el potencial de clasificar erróneamente las ocupaciones debido al sesgo de respuesta o la codificación incorrecta de los entrevistadores. Nuestras fuentes de datos tampoco nos permitieron rastrear si los trabajadores de la salud están empleados en puestos de tiempo completo o de tiempo parcial, o si son profesionales o profesionales asociados. Esto último es una limitación importante porque las habilidades y competencias de los profesionales asociados tienden a ser menos avanzadas que las de los profesionales. Otra limitación de los datos de entrada es el tratamiento de enfermeras y parteras como un solo grupo ocupacional. La enfermería y la partería son disciplinas separadas que no son intercambiables e idealmente requieren un análisis por separado. Además, los datos de entrada disponibles rara vez proporcionaron información más allá del nivel nacional, lo que impidió la investigación de las heterogeneidades subnacionales en la oferta y la demanda de RHS. En segundo lugar, los análisis de frontera de este estudio no tuvieron en cuenta los posibles efectos de sustitución entre los cuadros. En la práctica, las funciones y responsabilidades de varios cuadros pueden superponerse, en particular para los subgrupos que cambian de tareas, como las enfermeras practicantes. En consecuencia, los umbrales identificados en este análisis probablemente subestiman los verdaderos requisitos de mano de obra, porque los países que manejan la frontera para un cuadro podrían estar compensando con densidades más altas en otro. Por ejemplo, las bajas densidades de médicos que manejan una frontera solo podrían ser posibles con una densidad inusualmente alta de enfermeras. De esta manera, nuestros umbrales mínimos de densidad podrían enmascarar colectivamente algunas necesidades de la fuerza laboral. Las densidades en o por encima del umbral mínimo para cualquier cuadro también podrían enmascarar los déficits de especialistas dentro de ese grupo de cuadros. También se debe tener en cuenta que el índice UHC no incluye ninguna entrada en particular relacionada con la odontología, aunque en términos generales podría representar un mejor desempeño en odontología correlacionado con las entradas. Esto es importante cuando se consideran los umbrales mínimos para la odontología. Estimaciones más precisas de la cobertura efectiva de las necesidades de odontología podrían mejorar la precisión de los umbrales mínimos para odontología.

En tercer lugar, nuestro análisis no tiene en cuenta algunas características cruciales del personal sanitario. Por ejemplo, actualmente no producimos estimaciones de la fuerza laboral de salud por edad o sexo. Analizar los recursos humanos para la salud en el contexto del género es vital para las discusiones sobre el desarrollo económico, el avance de la equidad y la equidad de género en los sistemas de salud. Creemos que este tema amerita y requiere un análisis dedicado y separado para abordar adecuadamente las desigualdades de género en RHS y UHC. Tal análisis que divide los cuadros de trabajadores de la salud por sexo estaba fuera del alcance del análisis existente, pero es una extensión futura natural de nuestra investigación, como se detalla a continuación.

Por último, no consideramos otras características importantes del personal de salud. Específicamente, no examinamos las variaciones en la idoneidad de la capacitación de la fuerza laboral ni en el desempeño de la fuerza laboral. Comprender tanto la capacitación como el desempeño a nivel mundial requeriría mejoras sustanciales en la recopilación de datos orientada a procesos a nivel de país. Tampoco intentamos analizar la proporción de mano de obra capacitada que se encuentra desempleada, empleada en ocupaciones no relacionadas con la salud o que ha emigrado del país. Sin embargo, la información sobre la prevalencia del desempleo, el empleo no relacionado con la salud y la emigración entre los trabajadores con capacitación en atención de la salud podría proporcionar información crucial sobre los mecanismos que subyacen a las bajas densidades de mano de obra y el potencial relativo de los esfuerzos para expandir la fuerza laboral aumentando la oferta y formación frente a demanda y retención.⁶⁰ Nuestras fuentes de datos no nos permitieron evaluar ni a los proveedores de cuidados informales no remunerados, como los miembros de la familia, ni a los trabajadores sanitarios temporales, como los trabajadores humanitarios internacionales. Con respecto a los contextos en los que ejercen los trabajadores de la salud, nuestros umbrales globales no son sensibles a las diferencias en las cargas de enfermedad nacionales o a las diferentes densidades y distribuciones de población, las cuales probablemente afecten los niveles de fuerza de trabajo requeridos.

Este estudio sugiere varias vías para futuras investigaciones. Primero, la investigación adicional debe examinar las características clave de la fuerza laboral de salud. La investigación debe reconocer cuadros adicionales que contribuyan al logro de la UHC en todas las ubicaciones y ampliar el análisis de umbral en consecuencia. Comprender las contribuciones de los especialistas, como obstetras, pediatras y cirujanos, es otra vía esencial. También es necesario trabajar para cuantificar cuándo los excedentes de algunos cuadros pueden compensar los déficits de otros. Dicha investigación podría identificar los factores contextuales específicos que hacen que la capacitación de los trabajadores de la salud comunitarios y el cambio de tareas de atención médica sean mejores opciones para expandir la UHC que intentar aumentar la densidad de médicos u otros cuadros tradicionalmente enfatizados en el diálogo de políticas globales.

En segundo lugar, se justifica un mayor estudio de la composición del personal sanitario. Desagregar las densidades de RHS por sexo y examinar las diferencias en la distribución por sexo entre y dentro de los cuadros es crucial para examinar la naturaleza de género del trabajo de salud. Para brindar una cobertura efectiva, los sistemas de salud dependen explícitamente del trabajo remunerado de las mujeres. En particular, las enfermeras y parteras constituyen el cuadro más grande de trabajadores de la salud a nivel mundial y, en algunos países, más del 90 % de las enfermeras y parteras son mujeres. ⁶¹ En la fuerza laboral remunerada, el subempleo, el desempleo y el desperdicio laboral siguen siendo fenómenos de género que ponen en desventaja a las trabajadoras de la salud. ⁶²Además, la prestación de una atención sanitaria eficaz se basa implícitamente en el trabajo no remunerado. Los resultados del análisis Global Valuing the Invaluable indican que el trabajo no remunerado representa entre el 31% y el 49% de la contribución total de las mujeres al sector de la salud, según el método de valoración, ⁶¹ y las mujeres aportan una cantidad desproporcionada de trabajo informal no remunerado al sector de la salud en comparación a los hombres debido a las normas de cuidado doméstico. ⁶³ La discriminación sistemática basada en el género afecta el trabajo remunerado y no remunerado de las trabajadoras de la salud, y las investigaciones futuras deben examinar las diferencias de género en la fuerza laboral de la salud para empoderar a los trabajadores de la salud y promover iniciativas que mejoren la equidad de género.

En tercer lugar, el análisis de umbral podría dar cuenta de otras necesidades de salud de la población y objetivos del sistema de salud. Por ejemplo, a medida que más países obtengan niveles más altos de UHC, será posible establecer umbrales mínimos confiables de RHS con respecto a objetivos aún más altos de cobertura efectiva de UHC. Algunos trabajos también han evaluado las densidades de HRH en relación con la carga de enfermedades y lesiones. ⁶³Dicha investigación podría ayudar a las sociedades a evitar la pérdida de salud, en particular por enfermedades no transmisibles que están aumentando en todo el mundo. La información sobre la disponibilidad de gerontólogos podría ayudar a las sociedades a prepararse para atender a las poblaciones que envejecen, por ejemplo, y comprender la prevalencia de psicólogos, psiquiatras y otros profesionales de la salud mental podría facilitar los esfuerzos para abordar la carga global de la depresión y el suicidio. La investigación sobre cómo el tamaño y la composición de la fuerza laboral de salud afectan la preparación para una pandemia también es claramente de suma importancia. El brote del virus del ébola en África occidental de 2014 y la propagación más reciente de esta enfermedad en la República Democrática del Congo mostraron cómo las deficiencias en recursos humanos para la salud afectan no solo a la cobertura universal de salud sino también a la seguridad sanitaria mundial en general. 64, 65 , 66 La pandemia de COVID-19 destacó la importancia crucial de abordar estas deficiencias para las respuestas a los desastres y la resiliencia del sistema de salud. ⁶⁷

Cuarto, la investigación adicional por encima y por debajo del nivel nacional sería fructífera. Los análisis por región o tipo de sistema de salud podrían arrojar objetivos de RHS más precisos al tener en cuenta las combinaciones de habilidades predominantes. La investigación más granular también es importante porque las estimaciones a nivel nacional podrían enmascarar disparidades y escasez considerables a nivel subnacional en los trabajadores de la salud y los resultados de salud. Trabajos anteriores han resaltado cómo los RHS tienden a concentrarse en áreas urbanas, ⁶⁸ dejando deficiencias en áreas rurales y remotas que podrían corregirse a través de atención y políticas nacionales.

En quinto lugar, existe una gran oportunidad para investigar cómo se corresponde el gasto nacional total en salud ⁶⁹ con las brechas y deficiencias en RHS documentadas aquí. En muchos países, los recursos humanos constituyen una parte importante de los gastos del sector de la salud, y es fundamental comprender cómo se equilibran estos recursos con otras demandas, como las inversiones de capital en edificios y equipos, así como en medicamentos y dispositivos. De manera similar, la asignación de gastos para RHS es crucial, ya que las inversiones en diferentes niveles de RHS tendrán ramificaciones diferentes tanto para la cantidad de recursos gastados como para la atención que se puede brindar.

Finalmente, la investigación futura podría basarse en los pronósticos existentes de las necesidades futuras de la fuerza laboral. 9 , 10 , 52 Los pronósticos podrían incorporar tendencias en migración, tecnología, financiamiento de la salud y capacidad de capacitación de los trabajadores de la salud. Esto permitiría a los tomadores de decisiones que se enfrentan a la escasez de recursos realizar inversiones oportunas en capacitación y contratación en previsión de escenarios futuros.

Se reconoce que una fuerza laboral de salud fuerte es crucial para una variedad de prioridades políticas, sin embargo, las estimaciones de RHS en los países muestran que existen disparidades considerables en RHS. Este análisis iluminó la escasez generalizada de recursos humanos para la salud cuya eliminación será necesaria, aunque insuficiente por sí sola, en los esfuerzos globales para lograr una cobertura universal de salud efectiva para todas las personas. Como sugiere la Estrategia mundial de recursos humanos para la salud de la OMS ¹⁶ , las soluciones de políticas exitosas variarán según los contextos para abordar los impulsores locales de la oferta y la demanda insuficientes de mano de obra. Tomar en serio estos diversos factores es importante no solo para ampliar la cobertura de atención médica efectiva en el presente, sino también para garantizar la seguridad sanitaria mundial en el futuro.