Abstract
Отмечается глобальный дефицит медицинских кадров во всех регионах мира и к 2030 году по прогнозу ВОЗ ситуация только ухудшится Цель исследования: изучить состояние кадровых ресурсов здравоохранения 9КРЗ в мире и Республике Казахстан (обеспеченность врачами и медсестрами в динамике, демографические изменения в КРЗ, дефицит КРЗ, миграция, эффективность деятельности) Материалы и методы. Стратегия поиска. Были изучены статьи, находящиеся в открытом доступе, с использованием следующих баз данных научных публикаций и специализированных поисковых систем глубиной за последние 10 лет: PubMed, Mendeley, Scopus, Web of Science, Google Scholar. Критерии включения: Публикации уровня доказательности А, В: мета-анализы, систематические обзоры, когортные и поперечные исследования. Критерии исключения: мнение экспертов в виде коротких сообщений, рекламные статьи. Результаты. По запросу было найдено 156 публикаций, критериям включения соответствовали 83 из них. По данным крупных исследований во всем мире отмечается нехватка кадров здравоохранения по сравнению с целевым уровнем для успешного достижения ВОУЗ, несмотря на то, что в целом отмечается их прирост. По прогнозам ВОЗ к 2030 году потребуется более 18 миллионов медицинских кадров, в настоящее время эта цифра составляет 7,2 миллиона человек. В Казахстане отмечается такая же тенденция нехватки кадровых ресурсов. Основными причинами является низкая оплата труда, эмоциональное выгорание, стрессы, слабая нормативно-правовая защита медицинского персонала, насилие в отношении медицинских работников, миграция, для Казахстана также дополнительно являются устаревшая инфраструктура и медицинское оборудование, недостаток навыков в отношении бизнес-процесса, не покрытие растущих затрат на здравоохранение государственным бюджетом. Заключение. В целом принимаются меры по расширению образовательного потенциала, финансирования трудоустройства, ориентированность на модель укрепления первичного звена медицинской помощи, а также расширения сферы информационных технологий по сбору и систематизации данных в отношении кадровых ресурсов для обеспечения более точных прогнозов.