Estimations des salaires des travailleurs de la santé à l'échelle mondiale : une analyse économétrique des données mondiales sur les revenus

CONTEXTE : Les ressources humaines sont constamment citées comme un facteur clé des coûts des soins de santé ; cependant, la disponibilité de données comparables au niveau international sur les revenus des travailleurs de la santé pour tous les pays est un défi pour estimer les coûts des services de santé. Cet article décrit un modèle économétrique utilisant des données salariales transversales provenant de l'Organisation internationale du travail (OIT) que le programme de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) - Choisir des interventions rentables (CHOICE) a utilisé pour préparer des estimations des revenus des travailleurs de la santé (en USD 2010) pour tous les États membres de l'OMS. MÉTHODES : Les données de l'OIT contenaient 324 observations de données salariales à travers 4 niveaux de compétences pour 193 pays. En utilisant ces données, ainsi que l'hypothèse que les données manquantes ne l'étaient pas de manière aléatoire, nous avons utilisé un modèle de sélection à deux étapes de Heckman pour estimer les données sur les revenus pour chacun des 4 niveaux de compétences pour tous les États membres de l'OMS. RÉSULTATS : Il a été possible de développer un modèle de prédiction des revenus des travailleurs de la santé pour tous les pays pour lesquels des données sur le PIB étaient disponibles. Les revenus des travailleurs de la santé varient à la fois au sein des pays en fonction du niveau de compétence, ainsi qu'à travers les pays. En tant que multiple du PIB par habitant, les revenus montrent une corrélation négative avec le PIB - c'est-à-dire que les pays à revenu plus faible paient leurs travailleurs de la santé relativement plus que les pays à revenu plus élevé. CONCLUSIONS : Les données limitées sur les revenus des travailleurs de la santé constituent un facteur limitant dans l'estimation des coûts des programmes de santé mondiaux. On espère que ces estimations soutiendront des calculs robustes des coûts des interventions en santé et des projections des besoins en ressources pendant la période des Objectifs de développement durable.