Where does healthcare worker time go? Evidence from a time-and-motion study in Malawi

2024 年のマラウイにおける時間・動作分析研究は、医療従事者が契約時間よりも少ない時間を費やしており、かつ勤務時間の約半分しか直接患者ケアに充てていないことを明らかにし、労働力の活用改善に大きな機会がある一方で、深刻な人員不足に対処するための持続的な投資の緊急必要性を浮き彫りにしている。

要約

マラウイの医療システムを、賑やかなレストランの巨大で活気あるキッチンと想像してみてください。シェフ（医療従事者）は最も貴重な資源ですが、レストランはしばしば人手不足であり、客（患者）は予想以上に急激に押し寄せています。オーナー（政策立案者）にとっての大きな問いは、「シェフの時間は実際どこに行っているのか？」です。

この問いに答えるため、研究者たちはシェフに推測を求めただけでなく、「時間と動作」の観察者を派遣しました。彼らは目に見えないカメラのように振る舞い、2024 年の数ヶ月にわたり、シェフが分単位で何をしているかを正確に観察しました。彼らが発見したことを、日常用語に翻訳して以下に示します。

1. 「出勤」の現実と契約

シェフは 1 日約 9 時間のフルシフトで雇用されています。しかし、この研究によると、実際には休憩を含めて平均して約7.35 時間しか働いていませんでした。

• 比喩: 9 時間のシフトにサインしたのに、実際には約 7 時間半しか働かないようなものです。契約上は働くべきとされているのに、実際には働いていない「ギャップ」が毎日約 1.5 時間あります。

2. 「顧客サービス」と「待合室」

シェフが実際に働いていた時間のうち、最も多くの時間を費やしたのは、実際に料理をし、客に提供すること（直接の患者ケア）でした。これは 1 日の約**48%**を占めました。

• 良い知らせ: 彼らは時間のほぼ半分を人々を助けることに費やしています。
• 悪い知らせ: 驚くほど大きな時間の塊、つまり 1 日の約**12%**が「未割当」となっていました。
• 比喩: これは、シェフが注文が来るのを待って、空のフライパンを持ってコンロに立っている時間です。研究によると、この「待機時間」の**71%**は、単に部屋に患者がいなかったためでした。シェフたちが怠けていたのではなく、その瞬間「ダイニングルーム」が空だったため、ただボーッとしていただけなのです。

3. 「サービスの速度」

レストランは信じられないほど混雑しています。平均して、医療従事者は外来診療所（ walk-in の診療所のようなもの）で 1 日に21 人の患者を診察します。

• 問題: 人が多すぎるため、1 人あたりに費やす時間は非常に短くなります。患者 1 人あたりの中央値はわずか3 分でした。
• 比喩: 注文、支払い、受け取りを 3 分で行わなければならないファストフードの列を想像してください。研究は、公式ガイドラインでは適切に行うために診察には少なくとも 10 分かかると示唆していると指摘しています。シェフたちは列が長すぎるため、列を急いで通り抜けているのです。

4. 全員が同じではない

レストランにグリル、サラダバー、デザートなど異なるステーションがあるように、医療システムにも異なる種類の労働者と場所があります。

• 異なる役割: 一部の労働者（歯科医や放射線科医など）は患者 1 人あたりに費やす時間が長く、他の者（薬剤師など）は短かったです。
• 異なる場所: 都市部の病院（ tertiary 病院）で働く労働者は、地方の診療所で働く者よりも患者 1 人あたりに費やす時間が長かったです。興味深いことに、信仰に基づく病院（CHAM）で働く労働者は、政府病院で働く者よりも患者 1 人あたりに費やす時間が長かったです。
• 「週末」の驚き: 週末や祝日には、外来診療所は労働者が同じ時間だけ在籍しているにもかかわらず、通常の日よりも労働者 1 人あたりの患者数を多く診察しました。

5. 2 つの大きな教訓

この研究は、キッチンを改善する方法について、2 つの主要な観察結果で結論付けています。

1. より良いスケジューリング: 患者がいないときに多くの「待機時間」（未割当時間）があるため、システムはより効率的になる可能性があります。患者を 1 日を通じてより均等に分散させれば（より良い予約スケジューリングのように）、シェフはその「待機時間」を、空のフライパンを持って立ちすくむのではなく、実際により多くの人を助けるために費やすことができるでしょう。
2. より多くのシェフが必要: より良いスケジューリングを行っても、列は依然として長すぎます。この研究は、現在のスタッフは薄く引き伸ばされすぎていることを強調しています。すべての患者に必要な適切な 10 分間のケアを提供するためには、レストランはより多くのシェフを雇う（労働力を拡大する）必要があり、キッチンにより多くの資金を投資する必要があります。

この研究が言っていないこと

この研究が何をしなかったかを明確にしておくことが重要です。

• 新しい医療治療や薬をテストしたわけではありません。
• 現在のケアが「悪い」または「間違っている」とは言っていないだけです。単に、需要の高さにより費やされる時間が非常に短いと言っているだけです。
• 労働者が怠惰だと主張したわけではありません。実際、彼らは患者が来るのを待っていることが多いことが示されました。

要約すると: マラウイの医療従事者は一生懸命働いていますが、患者が現れるのを待っていることが多く、患者が現れたときには、あまりにも多いため、1 人あたり数分しか時間を割くことができません。これを改善するためには、システムは患者の流れをより良く整理し、何よりも重要なのは、群衆を処理するためにさらに多くのスタッフを雇うことです。

技術概要

技術的サマリー：「医療従事者の時間はどこへ消えるのか？マラウイにおける時間・動作研究からの証拠」

問題提起
低・中所得国（LMICs）は、医療従事者（HCWs）および医療人材（HRH）への資金の深刻な不足に直面しており、その結果、患者は想定されるよりも少ないケア時間しか受けられないことが頻繁にある。労働力の能力を理解することは医療システムのパフォーマンス向上に不可欠であるが、マラウイおよび同様の環境における既存の証拠は断片的である。従来の時間・動作研究（TMS）は、通常、単一の職種（例えば、医師または地域保健従事者のみ）、限られた施設タイプ、または特定の疾病プログラムに焦点を当てていた。さらに、「未割当時間」、すなわち職員が在籍しているが直接ケア、事務処理、または休憩に従事していない期間に関する包括的なデータが不足している。また、先行研究における自己申告データへの依存は、想起誤差や社会的望ましさバイアスなどのバイアスを導入してきた。本研究は、既存の労働力能力がより広範な医療システム全体でどのように活用されているかに関する証拠のギャップに対処するものである。

方法論
著者らは、2024 年 1 月から 5 月にかけてマラウイで包括的なシステム全体を対象とした時間・動作研究を実施した。

• サンプリング: 本研究は、2023 年版マスター医療施設登録簿に基づいた層化無作為抽出法を採用した。施設は所有権（政府対マラウイキリスト教健康協会 [CHAM]）、立地（農村/都市）、および被覆人口規模によって層化された。最終的なサンプルには、すべてのケアレベルにわたる 27 の施設が含まれた。すなわち、5 つの tertiary 病院、3 つの地区病院、10 つのコミュニティ/農村病院、および 9 つの保健センターである。
• データ収集: 臨床的背景を持つ訓練された調査員が、各施設で少なくとも 6 人の医療従事者（小規模施設では医師を過剰抽出）を、3 つの連続する日勤シフトまたは 1 つの夜勤シフトにわたって観察した。ホーソン効果を最小化するため、観察は予告なく行われた。データは KoboToolbox を使用して記録され、活動ラベル、開始/終了時刻（1 分単位）、サービスエリア、および患者の健康状態を捕捉した。
• 範囲: 本研究は、複数の職種（臨床、看護/助産、検査、薬局、歯科、放射線など）およびサービスエリア（外来、入院、救急）を網羅した。
• データ処理: 不一致の修正、職種の定義の標準化、および時間のアノマリーの処理を行うための厳格なキュレーションワークフローが実施された。具体的には、活動間の 1 分間のギャップは均等に割り当てられ（隣接する各活動に 30 秒）、0 分の活動は過小評価を防ぐために 20 秒の持続時間に調整された。
• 分析: 総労働時間、時間配分（患者対応、事務処理、休憩、未割当）、患者負荷、および患者あたりの時間について、記述統計（中央値と四分位範囲）が計算された。サブグループ分析は、職種、施設タイプ、所有権、地域、およびサービスエリアにわたって、ペアワイズ・ムードの中央値検定を用いて実施された。

主要な貢献

• システム全体のエビデンス: 本研究は、低所得環境における医療従事者の時間使用に関する、初めて包括的で多職種にわたる全体像を提供し、すべてのケアレベルおよび多様な施設タイプを網羅している。
• 詳細な活動分類: 本研究は、直接患者ケア、事務作業、休憩、および「未割当時間」（仕事や休憩に関連しない時間、多くの場合患者の不在による）を区別しており、先行研究よりも労働力活用に関するよりニュアンスのある視点を提供する。
• 方法論的厳密性: 本論文は、時間・動作研究で一般的に見られる高頻度データのアートファクト（例：1 分間のギャップや 0 分の活動）を処理するための体系的なアプローチを詳述しており、リソース制約のある環境における将来の研究のためのテンプレートを提供する。
• 実証的ベースライン: マラウイにおける医療従事者の時間配分および患者負荷指標のベースラインを確立し、医療システムの計画およびモデリングに資する。

主要な結果

• 労働時間: 休憩を含む 1 日の中央値労働時間は 7.35 時間であり、典型的な契約スケジュールである 9 時間より約 1.65 時間短い。
• 時間配分:
  • 直接患者ケア: 時間の大部分を占め、1 日あたり中央値 2.82 時間（総労働時間の 48%）であった。
  • 休憩: 中央値 1.25 時間（18%）で、契約上の期待と一致していた。
  • 事務処理: 中央値 0.30 時間（5.2%）。
  • 未割当時間: 中央値 0.72 時間（12%）。フィールドノートの分析によると、この時間の 71% は患者の不在または患者の到着を待っていることに起因していた。
• 患者負荷およびサービス時間:
  • 外来: 1 日あたりの職員 1 人あたりの患者数は中央値 21 人；患者あたりの時間は中央値 3 分。
  • 入院: 1 日あたりの患者数は中央値 12 人；患者あたりの時間は中央値 6 分。
  • 救急: 1 日あたりの患者数は中央値 14 人；患者あたりの時間は中央値 10 分。
• 変動性: サブグループ間で顕著な変動が観察された。例えば、臨床職種は看護/助産職種よりも患者ケアに費やす時間の割合が高かった。政府施設は CHAM 施設よりも高い患者負荷を示した。患者あたりの時間はサービスエリアによって大きく異なり、外科および救急ケアは一般的な外来診療よりも多くの時間を必要とした。

意義と主張
本論文は、低所得環境における医療従事者の時間使用に関する初のシステム全体の実証的全体像を提供すると主張しており、これはエビデンスに基づく労働力計画にとって決定的に重要である。著者らは、この発見が介入のための 2 つの明確な領域を浮き彫りにしていると論じている。

1. 効率性の向上: 契約時間と実際の労働時間の間のギャップと、（多くの場合患者の不在による）顕著な「未割当時間」の組み合わせは、労働力活用の改善余地を示唆している。患者の予約のより良い組織化は、即座の労働力拡大なしに、患者あたりの時間とサービス提供の質を向上させる可能性がある。
2. 能力制約: 潜在的な効率性の向上にもかかわらず、高い患者負荷と患者あたりの極めて短いサービス時間（特に外来設定では中央値 3 分）は、需要を満たすために医療人材への持続的な投資と労働力の拡大が依然として不可欠であることを示している。

本研究は、既存の能力の活用を最適化することは必要であるが、マラウイにおける高い需要と限られた資源というシステム全体の圧力に対処するためにはそれだけでは不十分であると結論づけている。著者らは、医療システムの計画およびモデリングを改善し、労働力の時間使用をサービス提供のニーズとよりよく整合させるために、これらの発見が活用されるべきであると強調している。