Déficit proyectado de anestesiólogos y desigualdades regionales en el Perú, 2024–2050
DOI:
https://doi.org/10.35434/rcmhnaaa.2026.191.3121Palabras clave:
Anestesiología, Recursos humanos en salud, Planificación en Salud, Acceso a los Servicios de Salud, Simulación por Computadora, PerúResumen
Introducción: La distribución desigual de los recursos humanos en salud, particularmente en anestesiología, limita el acceso seguro a la atención quirúrgica en el Perú, especialmente fuera de Lima Metropolitana. Objetivo: Proyectar la brecha de especialistas en anestesiología en el Perú (2024–2050) e identificar las regiones con mayor riesgo de déficit para orientar la planificación de recursos humanos. Materiales y métodos: Estudio cuantitativo, aplicado, analítico, longitudinal y retrospectivo con modelamiento de dinámica de sistemas. Se utilizaron datos del Censo Nacional de Anestesiología 2022 (SPAAR) y proyecciones poblacionales del INEI (fuente institucional utilizada para el estudio). La demanda se estimó con el estándar de la WFSA (20 anestesiólogos/100 000 habitantes). Se implementó un modelo de dinámica de sistemas en R para simular oferta, demanda y brecha regional hasta 2050; se aplicaron análisis descriptivos, prueba de rangos de Wilcoxon (p<0,05), validación con R² y rRMSE, y correlación de Pearson entre pobreza multidimensional y brecha. Resultados: La oferta nacional aumentaría de 2 587 anestesiólogos (2022) a 7 095 (2050; ≈161/año), permaneciendo por debajo de la demanda proyectada. Al 2050, el déficit crítico no será generalizado y se concentrará en Piura, Áncash, Loreto y Ucayali; en contraste, Lima Metropolitana y Callao alcanzarían equilibrio (≈2042 y ≈2030, respectivamente) y posterior superávit. El modelo mostró alta precisión (R²≈0,81–1,00; rRMSE<0,03) y la correlación pobreza-brecha fue débil (r≈–0,12 a –0,19). Conclusiones: El Perú mantendrá una brecha nacional de anestesiólogos hasta 2050, con desigualdad regional y centralismo Lima-Callao, por lo que se requieren políticas focalizadas y de largo plazo basadas en proyecciones dinámicas.
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Referencias
1. Ministerio de Salud del Perú. Política Nacional Multisectorial de Salud al 2030: “Perú, País Saludable” [Internet]. Lima: Ministerio de Salud; 2020 [citado 1 feb 2026]. Disponible en: https://bit.ly/4vNe1UL
2. Price R, Makasa E, Hollands M. World Health Assembly Resolution WHA68.15: “Strengthening emergency and essential surgical care and anesthesia as a component of universal health coverage”. World J Surg. 2015;39(9):2115-2125. doi: 10.1007/s00268-015-3153-y
3. Meara JG, Leather AJM, Alkire BC, Alonso N, Ameh EA, et al. Global surgery 2030: evidence and solutions for achieving health, welfare, and economic development. Lancet. 2015;386(9993):569-624. doi: 10.1016/S0140-6736(15)60160-X
4. Gelb AW, Morriss WW, Johnson W, Merry AF. International Standards for a Safe Practice of Anesthesia 2018. Anesth Analg. 2018;126(6):2047-2055. doi: 10.1213/ANE.0000000000002927
5. Kempthorne P, Morriss WW, Mellin-Olsen J, Gore-Booth J. The WFSA Global Anesthesia Workforce Survey. Anesth Analg. 2017;125(3):981-990. doi: 10.1213/ANE.0000000000002258
6. Oyola García AE. Desigualdad en la distribución de médicos en el Perú. Rev Cubana Salud Publica [Internet]. 2021 [citado 1 feb 2026];47(1). Disponible en: https://bit.ly/42nDnen
7. Shiraishi-Zapata CJ. Densidad de médicos anestesiólogos peruanos en 2020 [Internet]. 2020 [citado 1 feb 2026]. Disponible en: https://hdl.handle.net/20.500.12959/2386
8. Shiraishi-Zapata C, Niquén-Jiménez M. Historical perspective of two technical standards developed in the 21st century that gave rise to profound changes in Peruvian anesthesiology. Rev Colomb Anestesiol. 2022;50(4):e1033. doi: 10.5554/22562087.e1033
9. Ministerio de Salud. Guía técnica para la metodología de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención [Internet]. Lima: MINSA; 2014 [citado 1 feb 2026]. Disponible en: https://bit.ly/4vNdIJw
10. Cavalleri Ferrari F, Segura Á, Buglioli M, Riva J, Barber P. Modelo dinámico para proyectar la necesidad de recursos humanos en salud: anestesistas en Uruguay. Rev Salud Publica (Bogota). 2021;23(6):1-9. doi: 10.15446/rsap.v23n6.90443
11. Cavalleri F, Buglioli M, Silvariño R, Boggia J. Proyección de brecha de especialistas en nefrología en Uruguay 2020–2050: aplicación de un modelo de dinámica de sistemas. Rev Salud Publica (Bogota). 2022;24(4):1-8. doi: 10.15446/rsap.v24n4.103065
12. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing [Internet]. Vienna (AT): R Foundation for Statistical Computing; 2024 [citado 1 feb 2026]. Disponible en: https://www.R-project.org/
13. Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Perú: Medición de la pobreza multidimensional – Dimensiones e indicadores (Revisión 2023) [Internet]. Lima: INEI; 2023 [citado 1 feb 2026]. Disponible en: https://bit.ly/4sPEdLS
14. Ministerio de Salud del Perú. Plan de desembalse quirúrgico en establecimientos de salud en el Ministerio de Salud y de los gobiernos regionales – 2024 [Internet]. Lima: MINSA; 2024 [citado 1 feb 2026]. Disponible en: https://bit.ly/42okAzH
15. Tirado Zavaleta WA. Brecha de recursos humanos y la calidad de atención en servicios sanitarios. Cienc Lat Rev Multidiscip. 2022;6(6):2630-2644. doi: 10.37811/cl_rcm.v6i6.3707
16. Fritzen SA. Strategic management of the health workforce in developing countries: what have we learned? Hum Resour Health. 2007;5:4. doi: 10.1186/1478-4491-5-4
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