Metodologie per la determinazione del fabbisogno di personale nel management della sanità: una revisione della letteratura internazionale

Titolo Rivista MECOSAN
Autori/Curatori Luca Pirrotta, Alessandra Da Ros, Paola Cantarelli, Nicola Bellé
Anno di pubblicazione 2024 Fascicolo 2023/126
Lingua Italiano Numero pagine 28 P. 123-150 Dimensione file 0 KB
DOI 10.3280/mesa2023-126oa17289
Il DOI è il codice a barre della proprietà intellettuale: per saperne di più clicca qui

Vedi l'articolo Scarica l'articolo open access

FrancoAngeli è membro della Publishers International Linking Association, Inc (PILA)associazione indipendente e non profit per facilitare (attraverso i servizi tecnologici implementati da CrossRef.org) l’accesso degli studiosi ai contenuti digitali nelle pubblicazioni professionali e scientifiche

I sistemi sanitari di tutto il mondo non sono nuovi agli sforzi volti a definire algoritmi efficienti per stimare il fabbisogno di personale tra professioni e setting assistenziali perché ciò è consequenziale per la quantità e la qualità dei servizi forniti. Per migliorare le iniziative a livello nazionale in Italia, particolarmente rilevanti nell’attuale contesto, è essenziale avere una comprensione completa delle metodologie internazionali utilizzate per stimare i fabbisogni di personale nella gestione sanitaria. Questo studio esamina gli strumenti più riconosciuti e ampiamente utilizzati a livello globale per la stima del fabbisogno nelle professioni sanitarie, per individuare l’eventuale esistenza di uno standard di riferimento oppure identificare le variabili chiave ricorrenti nei vari strumenti analizzati. La combinazione di una revisione esplorativa e di una sintesi sistematica di 69 articoli rivela che non esiste un solo algoritmo. La maggior parte degli algoritmi tiene conto di variabili quali la produzione attuale di servizi e l’andamento storico dell’evoluzione della quantità della forza lavoro, mentre solo una minoranza considera i modelli organizzativi. L’articolo discute le implicazioni gestionali per il miglioramento della definizione delle metodologie di stima dei fabbisogni di personale nel settore sanitario italiano.;

  1. Anessi Pessina E., Cicchetti A., Spandonaro F., Polistena B., D’Angela D., Masella C., Costa G. et al. (2021). Proposte per l’attuazione del PNRR in Sanità: Governance, Riparto, Fattori Abilitanti e Linee Realizzative delle Missioni. Mecosan, 119: 89-117.
  2. Barbieri M., Micacchi L., Montanelli R., Vidè F. (2020). Gestire Il Personale in Sanità: Una Mappatura Delle Caratteristiche Della Funzione Risorse Umane Nel Contesto Italiano. Mecosan, 114: 33-65. DOI: 10.3280/MESA2020-114003
  3. Bednall R., White S., Mills E., Thomson S. (2021). Validation of a Hospital Clinical Pharmacy Workforce Calculator: A Methodology for Pharmacy?. International Journal of Clinical Practice, 75(5): 1-9.
  4. Buchan J. (2005). A Certain Ratio? The Policy Implications of Minimum Staffing Ratios in Nursing. Journal of Health Services Research and Policy, 10(4): 239-44. DOI: 10.1258/135581905774414204
  5. Cooke A., Smith D., Booth A. (2012). Beyond PICO: The SPIDER Tool for Qualitative Evidence Synthesis. Qualitative Health Research, 22(10): 1435-43. DOI: 10.1177/1049732312452938
  6. Costa C., Franco M.G., Mantoan D. (2019). La Previsione Del Fabbisogno Formativo di Professionisti Sanitari: L’approccio Integrato Basato sull’offerta e sulla Domanda Determinata attraverso il Sistema ACG. Mecosan, 108: 101-21. DOI: 10.3280/MESA2018-108006
  7. Del Vecchio M., Giacomelli G. (2020). Personale e Sanità: Un’agenda per il Management delle Risorse Umane nel SSN e nelle Sue Aziende. Mecosan, 114: 11-31. DOI: 10.3280/MESA2020-114002
  8. Doosty D., Maleki M.R., Yarmohammadian H.M. (2019). An Investigation on Workload Indicator of Staffing Need: A Scoping Review. J Educ Health Promot., 8(22).
  9. Fellows J., Edwards M. (2014). User Guidelines on Qualitative Methods in Health Workforce Planning and Forecasting.
  10. Governo Italiano. Presidenza del Consiglio dei Ministri (2021). Piano Nazionale Di Ripresa e Resilienza, 269.
  11. Laquintana D., Pazzaglia S., Demarchi A. (2017). The New Methods to Define the Staffing Requirements for Doctors, Nurses and Nurses Aides: An Example of Their Implementation in an Italian Hospital. Assistenza Infermieristica e Ricerca: AIR, 36(3): 123-34. DOI: 10.1702/2786.28221
  12. Masi F. (2015). Definire la Dotazione Ottimale di Personale Medico: l’esperienza dell’Ospedale di San Marino. Mecosan, 93: 33-48. DOI: 10.3280/MESA2015-023003
  13. Moher D., Liberati A., Tetzlaff J., Altman D.G., Altman D., Antes G., Atkins D. et al. (2009). Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Statement. PLoS Medicine, 6(7).
  14. Monazam E., Fariborz S.R., Pooya A., Pakdaman M. (2021). Multi-Level Nursing Workforce Planning Considering Talent Management in Healthcare with a Dynamic Quantitative Approach. Kybernetes. DOI: 10.1108/K-04-2021-0261
  15. Ono T., Lafortune G., Schoenstein M. (2013). Health Workforce Planning in OECD Countries: A Review of 26 Projection Models from 18 Countries. OECD Health Working Papers, 6 (62): 8-11.
  16. Scheffler R., Cometto G., Tulenko K., Bruckner T., Liu J., Keuffel E.L., Preker A., Stilwell B., Brasileiro J., Campbell J. (2016). Health Workforce Requirements for Universal Health Coverage and the Sustainable Development Goals. Background Paper N.1 to the WHO Global Strategy on Human Resources for Health: Workforce 2030. Human Resources for Health Observer Series No 17. World Health Organization. -- https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/250330/9789241511407-eng.pdf.
  17. Shaw J.L., Farmer J.W., Coyte P.C., Lawrence H.P. (2017). Comparing Human Resource Planning Models in Dentistry: A Case Study Using Canadian Armed Forces Dental Clinics. Community Dentistry and Oral Epidemiology, 45(3): 209-15.
  18. Shipp P. J., WHO. (1998). Workload Indicators of Staffing Need (WISN): A Manual for Implementation.
  19. Simonetti V., Comparcini D., Buccolini M., Cicolini G. (2014). L’Indice Di Complessità Assistenziale Come Strumento Organizzativo in Un Contesto Chirurgico: Uno Studio Osservazionale. Prof Inferm., 67(4): 235-42.
  20. U.S. Department of Health and Human Services, Health Resources and Services Administration, and National Center for Health Workforce Analysis (2019). Technical Documentation for Health Resources Service Administration’s Health Workforce Simulation Model. Rockville, Maryland: U.S. Department of Health and Human Services.
  21. Vainieri M., Barchielli C., Bellé N. (2020). Modelli Organizzativi e Performance dell’assistenza Infermieristica. Bologna: il Mulino.
  22. Vardè A.M., Mennini F.S. (2020). Il Personale del Servizio Sanitario Nazionale – Evoluzione e Prospettive nella Programmazione Sanitaria. Mecosan, 110: 9-43.
  23. Walker J.W. (1980). Human Resource Planning, 1990s Style. Human Resource Planning, 13(4).
  24. World Health Organization (2016). Workload Indicators of Staffing Need (WISN). WHO, 15: 56. -- http://www.who.int/hrh/resources/wisn_user_manual/en/.

Luca Pirrotta, Alessandra Da Ros, Paola Cantarelli, Nicola Bellé, Metodologie per la determinazione del fabbisogno di personale nel management della sanità: una revisione della letteratura internazionale in "MECOSAN" 126/2023, pp 123-150, DOI: 10.3280/mesa2023-126oa17289