COLABORACIÓN ESPECIAL

 

Análisis del impacto de las decisiones en el ámbito de la dependencia mediante mapas cognitivos borrosos

Analyzing the Impact of Decisions in the Scope of Long Term care by Fuzzy Cognitive Maps, Spain

 

 

Ester Gutiérrez Moya (1), M. Carmen González Camacho (2) y Jose Luis Salmerón Silvera (3)

(1) Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales. Universidad de Sevilla
(2) Facultad de C.C. Económicas y Empresariales. Universidad de Sevilla
(3) Escuela Politécnica Superior de la Universidad Pablo de Olavide. Sevilla

Los autores declaran que no existe conflicto de intereses en la realización del estudio.

Dirección para correspondencia

 

 

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RESUMEN

El Sistema para la Autonomía y Atención a la Dependencia (SAAD) fue creado con el fin de proporcionar un marco de protección a las personas en situación de dependencia. La prioridad de las prestaciones en servicios frente a las económicas, según la Ley, y la gestión eficiente de los recursos públicos destinados al SAAD hacían prever retornos económicos, como la generación de empleo. Las variables que influyen en la implantación del SAAD son extremadamente complejas y dinámicas, existiendo múltiples relaciones entre las mismas. El objetivo de este trabajo es analizar la problemática de satisfacer una demanda creciente de protección al mínimo coste y aprovechar los retornos económicos mediante la lógica borrosa (mapa cognitivo borroso). Esta técnica se configura como una herramienta para la toma de decisiones en este ámbito, porque permite analizar la evolución de las variables causales hasta un estado de equilibrio. Para ello, se han ideado 4 escenarios (E1:Envejecimiento, E2: Envejecimiento y prestaciones en servicios, E3: Envejecimiento y prestaciones económicas, E4: Envejecimiento y prestación económica para cuidados en el entorno familiar), con el fin de analizar la evolución de las variables, especialmente el gasto público y el empleo. Entre los principales resultados obtenidos destacan: el envejecimiento es determinante en el incremento del gasto en todos los escenarios, pero solamente en E1 y E2 se genera empleo. La prestación residencial no se altera, ni siquiera en E2. La teleasistencia aumenta en todos los escenarios y la prestación económica por asistente personal aumenta en E1 y E2.

Palabras clave: Envejecimiento. Dependencia. Protección social. Gasto público. Empleo. Mapas cognitivos borrosos.

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ABSTRACT

System for Autonomy and Care for Dependency (Spanish acronym SAAD) was created to provide a framework for the protection of dependent people. The priority established by law on benefits in kind over cash benefits, together with the efficient management of public resources provided economic returns for the SAAD, such as employment generation. The variables that influence the implementation of the SAAD are extremely complex and dynamic, and there are multiple relationships between them. The aim of this paper is to analyze the problem of satisfying a growing demand for protection, at minimum cost, and reaps the economic returns using fuzzy logic (fuzzy cognitive map). This technique is designed as a tool for decision-making in this area, to analyze the evolution of causal variables to a state of equilibrium. To do this, we have developed 4 scenarios (E1: Ageing, E2: Ageing and benefits in kind, E3: Ageing and cash benefits, E4: Ageing and cash benefit for care in the family), to analyze the evolution of variables, especially public expenditure and employment. Among the main results are: ageing is critical for the increased spending in all scenarios, but only in E1 and E2 is generated employment, residential care is not altered, even in E2; Telecare increases in all scenarios, and the cash benefit for personal attendant increases in E1 and E2.

Key words: Aging. Long term care. Social protection. Public expenditure. Employment. Fuzzy cognitive maps.

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Introducción

Nuestro país, al igual que los de nuestro entorno, se enfrenta a un proceso de envejecimiento¹ que, según las proyecciones de población^2-4 será más acusado en las próximas décadas, lo que provocará un crecimiento del gasto público destinado a la tercera edad^5,6. Este problema se agudiza, además, por la disminución de potenciales cuidadores en el futuro y por el cambio de mentalidad de la mujer ante su tradicional papel de cuidadora en el entorno familiar (cuidado informal)⁷.

La creación del Sistema para la Autonomia y la Atención a la Dependencia (SAAD), con la Ley 39/2006⁸, de 14 de diciembre, de promoción de la autonomía personal y atención a personas en situación de dependencia, ha supuesto el reconocimiento de un derecho subjetivo, traducido en un conjunto de prestaciones económicas y en servicios, financiado con recursos públicos, estatales y autonómicos y con participación en el coste del servicio por parte del usuario (copago) según el nivel de renta⁸.

Según la ley, tras la valoración de la situación de dependencia, según grado y nivel, la elaboración del Programa Individual de Atención (PIA) determinará la prestación más apropiada, teniendo en cuenta las preferencias del usuario, priorizando las prestaciones en servicios (cuidado formal) frente a las económicas. Se fomentarán las prestaciones en servicios que permitan la permanencia de la persona dependiente en su entorno habitual (centro de día/noche, servicio de ayuda a domicilio y teleasistencia), dejando la atención residencial como última alternativa. La prestación económica para cuidados en el entorno familiar (cuidado informal) es considerada por la ley como una excepción, aunque en la práctica se ha convertido en la más frecuente (tabla 1), suponiendo más del 45% sobre el total de prestaciones. Por otra parte, las previsiones de financiación pública del SAAD no se han cumplido (tabla 2), pues según estimaciones⁹ hechas en 2009 superó los 4.200M€ y en 2010 los 6.300M€ y la aportación del Estado y de las Comunidades Autónomas ha sido desigual.

 

 

 

Los criterios de aplicación del baremo de valoración y de elaboración del PIA, incentivando unas u otras prestaciones¹⁰, han producido importantes divergencias regionales¹¹, con sus consecuencias sobre la atención recibida por las personas dependientes, sobre el gasto y sobre los retornos económicos esperables. Por lo tanto, la gestión del SAAD implica la toma de decisiones, con unos objetivos definidos, donde la promoción de una o varias prestaciones afectan al comportamiento del resto, así como a otras variables económicas, como el gasto y el empleo.

El objetivo de este trabajo es modelar el conjunto de las relaciones entre las variables consideradas más relevantes, con el fin de apoyar la decisión de activar unas u otras, en función de los resultados deseados (en nuestro caso minimizar el gasto y generar empleo).

 

Material y métodos

Los Mapas Cognitivos Borrosos (MCB) han sido utilizados como herramientas de simulación, toma de decisiones y predicción en diversas disciplinas tales como, la medicina^12,13, ciencias de la computación^14,15 y proyectos de tecnología de la información^16,17. Sin embargo, a pesar de ser considerados como una herramienta de un importante valor heurístico, hasta el momento su aplicación en economía de la salud es prácticamente inexistente.

Los MCB son herramientas avanzadas en el marco de soft-computing que permiten la representación y análisis del comportamiento dinámico de sistemas complejos mediante lógica borrosa¹⁸. La representación gráfica del MCB es un grafo orientado con retroalimentación, formado por varios nodos y arcos conectados a los nodos según sea su relación causal. Los nodos del mapa representan conceptos causales, donde cada concepto puede representar una entidad, variable o característica del sistema¹⁹, y donde las aristas representan las relaciones causales existentes entre los nodos, siendo la combinación de ambos la descripción del comportamiento del sistema tal como se muestra en la figura 1. Cada nodo, Ci, denominado nodo borroso, toma valores en el intervalo [0, 1], permitiendo captar una escala de grados entre los conceptos i y j. Además, las relaciones causales entre nodos, w_ij, tienen diferentes intensidades representadas mediante números borrosos pertenecientes al intervalo [-1, 1], donde w_ij>0 indica una relación de causalidad directa (positiva) entre los nodos Ci y Cj; w_ij<0 indica una relación de causalidad indirecta (negativa) entre los nodos Ci y Cj; y w_ij=0 indica ausencia de relación de causal entre los nodos Ci y Cj.

 

 

El proceso de construcción de un MCB requiere la intervención de personal experto, que a partir del conocimiento propio del fenómeno, evalúe la incidencia que tienen los distintos conceptos entre sí, determinando el carácter (positivo o negativo) de los efectos mediante el grado difuso de causalidad.

En este trabajo el proceso de construcción de un MCB y posterior análisis dinámico de los escenarios consta de las siguientes etapas: a) Identificación de las variables más relevantes. b) Determinación de las relaciones causales entre las variables. c) Asignación de las intensidades entre nodos, las cuales son representadas en la matriz de adyacencia. La matriz de adyacencia se incorpora en el proceso como método para alcanzar el consenso entre las opiniones vertidas por los expertos, minimizando así las relaciones de conflicto al mismo tiempo que refuerza el acuerdo^20,21. d) Una vez construido el MCB se pueden desarrollar escenarios de predicción a partir del análisis de las alternativas, desde un estado inicial del sistema, en el que se fijan los valores de las diversas variables que definen el modelo según el vector C^t=C^t₁,C^t₂,...C^t_i,...C^t_n, t=0. e) Selección de una función de activación, f(x). En nuestro caso seleccionamos la función tangente hiperbólica por estar saturada en los límites de interés. f) Simulación de distintos escenarios hasta alcanzar un estado estable o inestable a través un procedimiento iterativo dado por la expresión:

Nuestro análisis se centrará principalmente en los efectos de activar unas variables u otras, que pueden ser controladas por quien toma las decisiones, y observar su impacto sobre el gasto público y el empleo.

donde f(x) es la función de activación.

 

Aplicación

Definición de variables.

La experiencia en la que nos hemos basado para la selección de las variables más relevantes para nuestro estudio (tabla 3) y la construcción del MCB proviene de dos fuentes: a) Grupo de expertos en el sector de la dependencia formado por: dos técnicos de la administración pública (valoración y elaboración de PIAs), dos técnicos de entidades privadas (coordinación y gestión), un gerente de la administración pública (planificación y organización de prestaciones) y un economista (economía de la salud, envejecimiento y cuidados de larga duración). b) Fuentes estadísticas del SAAD y fuentes documentales.

 

 

La matriz de adyacencia (tabla 4) se ha diseñado teniendo en cuenta las relaciones entre las variables (figura 2), en caso de que existan: relación directa entre envejecimiento y dependencia^22-25; preferencias de los beneficiarios de prestaciones^9,10,26,27; compatibilidad entre las mismas^10,28; relación de cada prestación con el gasto público, ponderada en función de su coste¹⁰; las prestaciones en servicios, la prestación económica de asistente personal y la prestación económica vinculada al servicio (cuidado formal) fomentan la formación profesional y la generación de empleo^7,10,29-32, pero resultan más costosos, especialmente la prestación residencial; la P.E. para cuidados en el entorno familiar (cuidado informal) parece ser la preferida por los usuarios^9,33,34, aunque supone un freno a la creación de empleo^35,36.

 

 

 

Se plantean así cuatro escenarios, contemplándose en todos ellos el proceso de envejecimiento, variable difícilmente controlable en el corto y medio plazo: E1: se activa la variable envejecimiento (C15); E2: se activan las variables envejecimiento (C15) y prestaciones en servicios (C7, C8, C9 y C10); E3: se activan las variables envejecimiento (C15) y prestaciones económicas (C11, C12 y C13); E4: se activan las variables envejecimiento (C15) y P.E. de cuidados en el entorno familiar (C12). Quien toma las decisiones sí tiene posibilidad de priorizar unas u otras prestaciones, respetando en lo posible las preferencias de los usuarios, pero prescribiendo aquellas que sean más adecuadas para la situación de la persona dependiente.

 

Resultados

Los resultados obtenidos se recogen en la tabla 5.

 

 

E1: Envejecimiento. Se incrementa el gasto público y, en mayor medida, el empleo. También aumenta el cuidado formal frente al informal, lo que se traduce en el crecimiento de de la P.E. por asistente personal y de las prestaciones en servicios, a excepción de la prestación residencial. El resto de las prestaciones económicas no se ven afectadas, especialmente la prestación económica para el cuidado en el entorno familiar.

E2: Envejecimiento y prestaciones en servicios. Los resultados son muy similares a E1, con un crecimiento del empleo superior al del gasto público, del cuidado formal frente al informal. Menos la prestación residencial, se incrementan todas las prestaciones en servicios y las prestaciones económicas no se ven afectadas, a excepción de la debida a asistente personal.

E3: Envejecimiento y prestaciones económicas. Se incrementa el gasto público, pero en menor medida que en los dos escenarios anteriores, y el empleo apenas se ve afectado. Aumentaría el cuidado informal, frente al formal. Las únicas prestaciones que experimentan crecimiento son la teleasistencia y la prestación económica para el cuidado en el entorno familiar.

E4: Envejecimiento y prestación económica para cuidados en el entorno familiar. Los resultados son muy similares a E3: se incrementa el gasto público pero en menor medida que en los escenarios E1 y E2, y el empleo apenas se ve afectado. Crece el cuidado informal, frente al formal, y solamente aumentan dos prestaciones: la teleasistencia y la prestación económica para el cuidado en el entorno familiar.

 

Conclusiones

A la vista de los resultados obtenidos se pueden recoger algunas conclusiones:

1. La relación directa entre envejecimiento, dependencia y demanda de protección es un resultado lógico y esperado en los cuatro escenarios.

2. La prestación residencial no resulta afectada ni siquiera en el segundo escenario, en el que se activan las prestaciones en servicios, de lo que se deduce que son los centros de día/noche, el servicio de ayuda a domicilio, la teleasistencia y la prestación por asistente personal los que generarían empleo.

3. En todos los escenarios se produciría un incremento de la participación en el coste del servicio (copago).

4. Finalmente, aunque en todos los escenarios se incrementa el gasto, solamente en E1 y E2 se generaría empleo en proporción superior al gasto.

En resumen, los MCB se configuran como una herramienta efectiva para la predicción y simulación de escenarios realistas en el ámbito de la dependencia. Las estimaciones iniciales de creación de empleo y de gasto público con la implantación del SAAD no se han cumplido, con los datos disponibles para el período 2007-2010, y el modelo diseñado parece explicar las principales causas de las desviaciones entre las previsiones y la realidad.

 

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Dirección para correspondencia:
M Carmen González Camacho
Departamento de Economía Aplicada III
Facultad de C.C. Económicas y Empresariales
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41018 Sevilla
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