Thanh bên bài viết

PDF
Ngày xuất bản: 27/04/2023
Số lượt xem tóm tắt: 295
Số lượt xem PDF: 114
DOI: https://doi.org/10.51298/vmj.v525i2.5198
Số xuất bản
Tập 525 Số 2 (2023)
Chuyên mục
Các bài báo
Trích dẫn bài báo
Ong , T. D. ., Nguyễn, T. V. ., Đỗ, T. M. ., Phùng , L. T. ., & Nguyễn, T. V. . (2023). TỔNG QUAN HỆ THỐNG VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU NGUỒN LỰC CỦA BỆNH VIỆN TRONG ỨNG PHÓ DỊCH COVID-19. Tạp Chí Y học Việt Nam, 525(2). https://doi.org/10.51298/vmj.v525i2.5198

TỔNG QUAN HỆ THỐNG VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU NGUỒN LỰC CỦA BỆNH VIỆN TRONG ỨNG PHÓ DỊCH COVID-19

Ong Thế Duệ 1,, Nguyễn Tuấn Việt 1, Đỗ Trà My 1, Phùng Lâm Tới 1, Nguyễn Thế Vinh 1
1 Viện Chiến lược và Chính sách Y tế

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Mục tiêu: Tìm hiểu các mô hình sẵn có về dự báo nhu cầu nguồn lực của Bệnh viện trong ứng phó dịch COVID-19. Phương pháp: Tổng quan hệ thống được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu Pubmed, EMBASE và Google Scholar, tuân thủ theo hướng dẫn PRISMA. Kết quả: Nghiên cứu lựa chọn được 7 mô hình dự báo phù hợp để đưa vào phân tích. Trong đó, 5 mô hình được xây dựng bởi các nhóm nghiên cứu độc lập, 1 mô hình được xây dựng bởi Trung tâm Kiểm soát bệnh tật Hoa Kỳ, và 1 mô hình được xây dựng bởi Tổ chức Y tế Thế giới (WHO). Hầu hết các mô hình (6/7) chỉ dự báo năng lực ứng phó COVID-19 của bệnh viện ở góc độ đáp ứng về số lượng giường bệnh điều trị COVID-19 (cả điều trị thông thường và điều trị tích cực) và số lượng máy thở, mà không dự báo ở góc độ đáp ứng về số lượng các loại hình nhân lực của bệnh viện. Chỉ duy nhất mô hình của WHO có dự báo số lượng nhân lực cần thiết để đáp ứng từng giai đoạn diễn biến dịch, đối với từng mức độ tình trạng bệnh. Kết luận: Mô hình của WHO cho thấy sự phù hợp với bối cảnh Việt Nam và có thể được sử dụng để đưa ra những dự báo về nhu cầu nhân lực trong điều trị COVID-19 tại Việt Nam.

Chi tiết bài viết

Từ khóa

COVID-19, mô hình, dự báo, nhân lực

Tài liệu tham khảo

1. Halpern SD, ICU capacity strain and the quality and allocation of critical care. Curr Opin Crit Care, 2011. 17(648-57).
2. Liberati A, et al., The PRISMA statement for reporting systematic reviews and meta-analyses of studies that evaluate healthcare interventions: explanation and elaboration. BMJ, 2009. 339 (b2700).
3. Hupert N, et al., Cornell COVID Caseload Calculator with Capacity and Ventilators (C5V online). https://covid19.sjsu.edu. Accessed December 31, 2020. 2020.
4. Centers for Disease Control and Prevention, Severe outcomes among patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) — United States, February 12–March 16, 2020. https://www.cdc.gov/ mmwr/volumes/69/wr/ mm6912e2.htm. Accessed December 31, 2020. 2020.
5. Weissman GE, et al., COVID-19 Hospital Impact Model for Epidemics (CHIME). https://penn-chime.phl. io/. Accessed December 31, 2020. 2020.
6. Johannes O. Ferstad, et al., A model to forecast regional demand for COVID-19 related hospital beds. medRxiv 2020.03.26.20044842; doi: https://doi.org/10.1101/ 2020.03.26. 20044842, 2020.
7. Zhang T, et al., A model to estimate bed demand for COVID-19 related hospitalization. medRxiv 2020.03.24.20042762; doi: https://doi.org/10.1101/2020.03.24.20042762, 2020.
8. Adhikari BB, et al., COVID-19Surge. Centers for Disease Control and Prevention. 2020. https://www.cdc.gov/coronavirus/ 2019-ncov/hcp/COVIDSurge.html. Accessed December 31, 2020. 2020.
9. WHO Regional Office for Europe, Health Workforce Estimator (HWFE). https://www.who.int/europe/tools-and-toolkits/strengthening-the-health-system-response-to-covid-19/Surge-planning-tools/health-workforce-estimator-(hwfe). Accessed December 31, 2020. 2020.