PubMed دسترسی آزاد

Pitfalls encountered while projecting the future Israeli anesthesiologist workforce: lessons from the Israel anesthesiologist workforce study.

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

BACKGROUND: The smooth and efficient operation of a country's healthcare system is highly dependent on the size and specialty composition of its physician workforce. Therefore, it is incumbent upon a country's healthcare leadership to continually examine the workforce situation in each medical specialty, especially critical specialties like anesthesiology, so as to detect issues that could lead to shortfalls and surpluses and then apply effective corrective actions. The aim was to assess the accuracy of the different predictive methods and identify possible ways of improving their predictive capabilities. Our assumption was that the accuracy of workforce predictions is primarily affected by unforeseen and disruptive events. METHODS: Cross-sectional surveys of the Israeli anesthesiology workforce were performed in 2005 (n = 711 anesthesiologists) and 2021 (n = 1330 anesthesiologists). This permitted comparing needs and demand-based workforce forecasts made in 2005 with the actual 2021 workforce. Reasons for discrepancies between the 2005 forecasts and the reality in 2021 were sought. RESULTS: The 2005 needs-based projections underestimated the actual increase in anesthesiologists because the population grew at a rate faster than that estimated in 2005. Furthermore, there was an increase in the proportion of the population > 65 years old, an increase in life expectancy and a higher birth rate requiring a greater number of caesarean sections and epidural catheter insertions. Moreover, the 2011 union contract between the government and the Israel Medical Association increased anesthesiologist vacation time by two weeks per year. The demand-based projection underestimations were attributed to the significant increase in anesthetics performed outside operating rooms, such as, in cardiac catheterization laboratories and invasive radiology and endoscopy suites. Comparing anesthesiologist workforce projections made in 2005 to the workforce realities 16 years later revealed that many unpredictable (greater population growth) and disruptive (union contract) factors that ensued during that time period led to underestimating future workforce needs. CONCLUSIONS: Forecasting the future Israeli physician anesthesiologist workforce is an endeavor fraught with unpredictable challenges. To facilitate frequently updated forecasts of future workforce needs, healthcare systems require robust, long-term forecasting capabilities that use near real-time data obtained from the ubiquitous electronic medical and hospital record systems. These data should then be entered into sophisticated data analytic tools, rather than simple needs and demand-based methods. Such up-to-date forecasts should help healthcare system leaders and policy makers make more informed workforce decisions.

نتیجه فارسی

پیش‌بینی آینده نیروی کار بیهوشی در اسرائیل با چالش‌های غیرقابل پیش‌بینی مواجه است. پیش‌بینی‌های سال ۲۰۰۵ به دلیل رشد جمعیت، افزایش سن، قرارداد اتحادیه و افزایش عمل‌های بیهوشی خارج از اتاق عمل، کم‌برآورد شدند. برای بهبود دقت، سیستم‌های سلامت باید از داده‌های الکترونیکی به‌روز و ابزارهای تحلیلی پیشرفته به جای روش‌های ساده استفاده کنند.

  • پیش‌بینی‌های سال ۲۰۰۵ نیروی کار بیهوشی را کم‌برآورد کردند.
  • عوامل غیرقابل پیش‌بینی مانند قرارداد اتحادیه و رشد جمعیت بر دقت تأثیر گذاشتند.
  • افزایش عمل‌های بیهوشی خارج از اتاق عمل نیز بر تقاضا تأثیر گذاشت.
  • استفاده از داده‌های الکترونیکی به‌روز برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر ضروری است.

ترجمه فارسی چکیده

هدف این مطالعه ارزیابی دقت روش‌های پیش‌بینی مختلف و شناسایی راه‌های بهبود آن‌ها بود. فرض بر این بود که دقت پیش‌بینی نیروی کار عمدتاً تحت تأثیر رویدادهای غیرمنتظره و ناگهانی قرار دارد. این مطالعه شامل پرسشنامه‌های مقطعی از نیروی کار بیهوشی در اسرائیل در سال‌های ۲۰۰۵ (n = 711) و ۲۰۲۱ (n = 1330) بود. نتایج نشان داد که پیش‌بینی‌های مبتنی بر نیاز، افزایش واقعی متخصصان بیهوشی را کم‌برآورد کردند. دلایل این اختلاف شامل رشد سریع‌تر جمعیت نسبت به برآورد سال ۲۰۰۵، افزایش درصد جمعیت بالای ۶۵ سال، افزایش امید به زندگی و نرخ زایش بالاتر که نیاز به سزارین و کاتترهای اپی‌دورال را افزایش داد، و همچنین قرارداد اتحادیه سال ۲۰۱۱ که زمان استراحت متخصصان بیهوشی را دو هفته در سال افزایش داد. پیش‌بینی‌های مبتنی بر تقاضا نیز به دلیل افزایش قابل توجه عمل‌های بیهوشی خارج از اتاق عمل، مانند در آزمایشگاه‌های کاردیولوژی و رادیولوژی تهاجمی و اتاق‌های اندوسکوپی، کم‌برآورد شدند. نتیجه‌گیری این است که پیش‌بینی آینده نیروی کار پزشکان بیهوشی اسرائیل با چالش‌های غیرقابل پیش‌بینی همراه است. برای تسهیل پیش‌بینی‌های به‌روز، سیستم‌های سلامت به قابلیت‌های پیش‌بینی بلندمدت و قوی نیاز دارند که از داده‌های نزدیک به واقعیت (near real-time) استفاده کنند.

روش پژوهش

این مطالعه شامل پرسشنامه‌های مقطعی از نیروی کار بیهوشی در اسرائیل در سال‌های ۲۰۰۵ و ۲۰۲۱ بود. هدف مقایسه پیش‌بینی‌های مبتنی بر نیاز و تقاضا با واقعیت سال ۲۰۲۱ بود.

محدودیت‌ها

محدودیت‌های این مطالعه شامل عدم گزارش دقیق دقت آماری و عدم بررسی سایر عوامل بالقوه است.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
متخصصان بیهوشی در اسرائیل
مداخله/مواجهه
پرسشنامه‌های مقطعی (2005 و 2021)
مقایسه
پیش‌بینی‌های سال 2005 با واقعیت سال 2021
حجم نمونه
711 (2005)، 1330 (2021)

متن کامل اصلی

نسخه دارای مجوز در منبع علمی در دسترس است.

لینک مستقیم از metadata منبع گرفته شده و در تب جدید باز می‌شود.

باز کردن متن کامل

کلیدواژه‌ها

AnesthesiologistsAnesthesiologyForecasting methodsPhysician workforceProjections
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2026

Distance Hands-On Training Versus Video Instruction for Flexible Laryngeal Mask Airway Management: A Protocol for a Multicenter Randomized Controlled Trial.

BACKGROUND: Flexible laryngeal mask airway (fLMA) management is an important but technically demanding airway skill, particularly for novice physicians. Distance hands-on training may provide a scalable alternative when access to face-to-face simulation is limited, but evidence demonstrating transfer of such training to clinical performance in patients remains scarce. This trial aims to compare distance hands-on training with standardi…

PubMed2026

Clinicians' Perspectives on Pre-Anaesthetic Assessment and Their Attitudes Towards AI-Supported Models: Protocol for an International Survey of Anaesthesia Personnel.

BACKGROUND: Pre-anaesthetic assessment is essential for safe perioperative care but is resource-intensive and applied variably in clinical practice. Increasing surgical demand and workforce constraints have prompted interest in alternative models, including digital approaches and AI-supported clinical decision support tools. However, limited knowledge exists on clinicians' perspectives, values, and perceived information requirements in…

PubMed2026

Crisis Resource Management and Non-Technical Skills Training in Anesthesia: A Narrative Review.

Adverse medical events remain a serious concern worldwide; deficiencies in human factors contribute to a large proportion of medical incidents and preventable patient harm. In anesthesiology, where high-risk and complex clinical events are routine, non-technical skills (NTS)-including communication, teamwork, situational awareness, and decision-making-play a critical role in preventing errors during high-acuity emergencies. Furthermore…

PubMed2026

Artificial intelligence-assisted perioperative risk prediction, decision support, and supervised automation in anesthesia: A narrative review.

Artificial intelligence is increasingly being investigated as a tool for supporting personalized perioperative care. This narrative review, guided by the Scale for the Assessment of Narrative Review Articles principles, examines clinically relevant applications of artificial intelligence and related automation in anesthesiology, with emphasis on three linked functions: risk prediction, clinical decision support, and supervised automati…