Entwicklung von neuen dynamischen Modellen im Health Workforce Planning

Ziele

In Übereinstimmung mit der auch international verwendeten Methodik beruht das Planungsmodell auf zwei Säulen: der Personalangebotsprognose und der Personalbedarfsprognose. Ausgehend von einer umfassenden Ist-Stands-Analyse des Personals in ausgewählten Gesundheitsberufen sowie dessen Versorgungswirksamkeit wird der erste Modellteil zur Angebotsprognose entwickelt. Dabei werden einerseits die künftigen Personalabgänge (Pensionierungen, Berufswechsel, Abwanderung), andererseits die künftigen Personalzugänge (neu ausgebildete Personen, Zuwanderung) modelliert. Der zweite Arbeitsschritt umfasst die Modellierung des künftigen Personalbedarfs. Neben den demografischen Veränderungen (insbesondere Entwicklung der Einwohnerzahl, Alterung der Bevölkerung) gilt es auch epidemiologische und medizinisch-technische Entwicklungen (z. B. Zunahme an chronischen Erkrankungen, neue Diagnosemöglichkeiten), strukturelle Veränderungen des Gesundheitssystems (z. B. Stärkung der Primärversorgung) aber auch die sich ändernden rechtlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen (z. B. Novelle des Krankenanstalten-Arbeitszeitgesetzes, Zunahme an Teilzeitarbeit) zu berücksichtigen. Stellt man die Ergebnisse der Personalangebotsprognose jenen der Personalbedarfsprognose gegenüber, so wird deutlich, ob und in welchem Ausmaß Personallücken in den betrachteten Berufsgruppen zu erwarten sind. Diese Ergebnisse bilden die Grundlage für ein qualifiziertes Erarbeiten von Handlungsempfehlungen sowohl auf der Angebots- als auch auf der Bedarfsseite.

Methoden

Auf Basis einer umfassenden Recherche zu international verwendeten Methoden im Bereich „Health Workforce Planning“ sowie Testrechnungen wurde als Modellierungsmethode für die Personalangebotsprognose ein individuenbasiertes Simulationsmodell gewählt. Dieses interagiert mit dem User über ein für diese Problemstellung speziell entwickeltes Graphical User Interface (GUI), welches auch Nicht-Technikern ermöglicht, Modell-Parameter zu verändern, und damit selbstständig Szenarienrechnungen durchzuführen. Das GUI ermöglicht zudem die Visualisierung von (Teil-)Ergebnissen, den Export von Ergebnistabellen sowie das Erstellen von Reports. Der Modellteil wird dabei in Python, das GUI in C# realisiert. Die Ergebnisse werden in Excel dargestellt.