INDICADORES BIVARIANTES DE CALIDAD DE VIDA PARA LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD

Bolancé Losilla, Catalina (directora) Equipo investigador: Albarrán Lozano, Irene Alcañiz Zanón, Manuela Gómez Puig, Marta Guillén Estany, Montserrat Mustafá, Kamal Pérez Marín, Ana María Rodríguez Avila, Núria Santolino Prieto, Miguel Solé Auró, Aïda

Diciembre de 2008

Informe del proyecto financiado en la convocatoria de ayudas I+D del Instituto de Mayores y Servicios Sociales (BOE de 22 de mayo de 2007)

ÍNDICE Capítulo 1: INTRODUCCIÓN………………………………………………….........1 Capítulo 2: ESTUDIOS REALIZADOS SOBRE DISCAPACIDAD DEPENDENCIA Y ESTADO DE SALUD..…………………………………….........6 2.1. Study on Global Ageing and Adult Health (SAGE)……………………7 2.2. Health and Retirement Survey de Estados Unidos y otros Estudios…………………………………………………………………………8 2.2.1. Health and Retirement Survey (HRS)……………………....10 2.2.2. The National Long-Term Care Survey (NLTCS)....………..12 2.2.3. The National Council on Disability (NCD)……….………….13 2.2.4. Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS)…...14 2.2.5. Medicare Current Beneficiary Survey……………………….14 2.2.6. Otros Estudios………………………………………………....16 2.3. Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE)……………………………………………………………………….18 2.4. English Longitudinal Study of Ageing, Reino Unido (ELSA)…..……20 2.5. Encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud, España (EDDES)……………………………………………………………...23 2.6. Canadian Study of Health and Ageing (CSHA)……………………….25 2.7. Estudio Nacional de Salud y Envejecimiento en México (ENASEM)……………………………………………………………………...25 2.8. Korean Longitudinal Study of Ageing…………………………………..26 2.9. Otros Estudios…………………………………………………………….27 2.9.1. Estudios sobre el estado de salud auto informado…………27 2.9.2. Estuios de las AVD…………………………………………….29 2.9.3. Trayectoria del discapacitado…………………………………30 2.9.4. Estudios cualitativos……………………………………………30 Capítulo 3: LA LEY Y EL BAREMO DE VALORACIÓN DE LA DEPENDENCIA EN ESPAÑA……………………………………………………………………………32 3.1. Marco legal de la Dependencia…………………………………………34 3.1.1. La Ley de Promoción de la Autonomía Personal y Atención a las Personas en Situación de Dependencia………………………..35

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3.1.2. El baremo de valoración de la dependencia…….………..43 3.2. Estimación y descripción de la población dependiente española.................................................................................................49 3.2.1. Datos utilizados…….…………………………….…….….…49 3.2.2. Descripción de la población española en situación de dependencia……………….………………………………….….…..51 3.2.3. Descripción de la población española en situación de dependencia con derecho a atención y a ayudas según la LAAD………….………………………………………………………55 3.3. Consideraciones finales…………………………………………….….59 Capítulo 4: EL MODELO PROBIT UNIVARIANTE Y BIVARIANTE……….….61 4.1. El modelo probit univariante……………………………….…………..63 4.2. Diseño de indicadores a partir de las probabilidades ajustadas por el modelo probit…………………………………………………………………67 4.3. El modelo probit bivariante…………………………………………….70 Capítulo 5: DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA Y RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN DE LOS MODELOS PROBIT……………………………………..75 5.1. Diseño de la base de datos……………………………………………76 5.2. Cálculo de las variables utilizadas en la estimación de los modelos probit…………………………………………………………………..………88 5.3. Resultados de la estimación de los modelos probit univariantes….91 5.4. Resultados de la estimación de los modelos probit bivariantes….102 5.5. Análisis de los indicadores de riesgo de mala salud subjetiva y dependencia…………………………………………………………………106 Capítulo 6: CONCLUSIONES…………………………………………………….124 BIBLIOGRAFÍA...............................................................................................128 ANEXO………………………………………………………………………………134

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Capítulo 1 INTRODUCCIÓN

El Sistema Nacional de Dependencia ha establecido un baremo para la valoración de la dependencia que pretende garantizar que toda persona en situación de dependencia de terceros para la realización de las actividades más básicas de la vida diaria sea asistida por la Administración Pública. En este sentido, se hace necesario seguir avanzando en el análisis de las necesidades de las personas con discapacidades, con el objetivo de crear herramientas que permitan medir conjuntamente el grado de dependencia y el nivel de calidad de vida de las personas discapacitadas.

Este trabajo examina de forma conjunta las características socioeconómicas de las personas con discapacidades y los datos relativos a la autovaloración realizada por ellas mismas de su estado de salud. El objetivo es elaborar indicadores sintéticos que permitan cuantificar la calidad de vida de las personas discapacitadas desde una doble perspectiva; por un lado, su estado de salud y, por otro, su situación socioeconómica. En concreto, una mejor comprensión de cómo se interrelacionan ambas dimensiones, salud y capacidad económica, permitirá diseñar mecanismos que ayuden a mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidades.

El fenómeno de la dependencia tiene una mayor relevancia en España que en los países desarrollados de su entorno. El progresivo envejecimiento de la población española es de mayor alcance que el también observado en la población de la mayoría de países desarrollados de su alrededor, debido principalmente a la mayor esperanza de vida y menor tasa de fertilidad de la 1

población española. Actualmente, por ejemplo, las personas mayores de 65 años suponen, aproximadamente, el 17% del total de la población española, estimándose que en el año 2050 dicho segmento de población representará más del 30% del total.

Una parte importante del segmento de población mayor de 65 años padece algún grado de dependencia. En concreto, los datos de la Encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud, realizada en España en 1999 (INE, 2002), indican que alrededor de 1,5 millones de personas con más 65 años padecen discapacidades que les impiden realizar una o más actividades de la vida diaria. Es decir, casi el 25% de las personas mayores de 65 años tiene algún grado de dependencia.

Además, la mayor longevidad afecta a todos los estratos de la población española. Es decir, las personas con discapacidad también han visto aumentada su esperanza de vida, lo que provoca una necesidad aún mayor de analizar los factores y la cantidad de recursos necesarios que hay que destinar a ayudar a mejorar la calidad de vida de este colectivo.

Los estudios realizados hasta la fecha señalan que en los próximos años el aumento de la población con dependencia generará un importante incremento del gasto en los servicios necesarios destinados al cuidado de este colectivo. Ahora bien, antes de efectuar una estimación del impacto que el crecimiento de la población discapacitada tendrá sobre la demanda de servicios de larga duración, previamente se ha de realizar un exhaustivo análisis, tanto de carácter cuantitativo como cualitativo, de las necesidades que presenta el colectivo de personas discapacitadas.

El actual proyecto pretende seguir investigando en las líneas establecidas por el trabajo anterior titulado “Indicadores de dependencia y de calidad de vida” (Guillén, 2006). En este estudio previo, partiendo de los tres niveles de dependencia definidos por el Libro Blanco sobre la Dependencia (IMSERSO, 2005), se examinó la influencia de las características socioeconómicas de los individuos sobre la probabilidad de que una persona discapacitada no 2

dependiente alcanzase un determinado nivel de dependencia. A partir de la probabilidad estimada de padecer dependencia se generaron instrumentos de medición y clasificación (scoring) del nivel de dependencia esperado.

En el presente estudio se avanza en el análisis de la dependencia. En concreto, mediante la elaboración de indicadores sintéticos de calidad de vida que reflejan la interacción entre la situación socioeconómica y el estado de salud de los individuos con discapacidades, se tiene en cuenta la doble dimensión de las personas en situación de dependencia: su nivel socioeconómico y la percepción que tienen de su salud.

Entre las posibles aplicaciones de los indicadores individuales desarrollados, destaca la realización de proyecciones del mapa esperado en el futuro de la población que se encontrará en situación de dependencia. Se pretende, de este modo, contribuir a dotar al Sistema Nacional de Dependencia de un instrumento válido y consensuado de índices complementarios que permitan una adecuada planificación de los recursos económicos. En concreto, el análisis de la esperanza de vida de los individuos en situación de dependencia en función de su situación socioeconómica y su estado de salud permitirá estudiar cuáles son los segmentos de población que van a necesitar mayores recursos y durante más tiempo. Por otro lado, la desagregación de dicha esperanza de vida en distintos tramos, en función del grado de dependencia, posibilitará la valoración de la calidad de vida futura de las personas discapacitadas. En particular, este trabajo aborda los siguientes apartados.

1. Definición de las propiedades que deben cumplir los indicadores sintéticos (representatividad, facilidad de aplicación de los mismos criterios en diversas instituciones -universalidad-, comparabilidad con escalas existentes -sensibilidad, fiabilidad y validez-). Identificación de la fuente de datos que da lugar al indicador. 2. Respecto a los indicadores individuales de calidad de vida: a. Estudio de las variables asociadas a la autovaloración del estado de salud de los discapacitados.

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b. Estudio de las características socioeconómicas de las personas con discapacidad. c. Construcción de puntuaciones (indicadores sintéticos) mediante el uso de modelos lineales generalizados y modelos de variable dependiente cualitativa (grado de severidad). Se incluye la interacción entre indicadores socioeconómicos de salud y de dependencia. Capacidad de los modelos para definir grupos de severidad. 3. Valoración de los índices sintéticos. Establecimiento de escenarios comparativos teniendo en cuenta distintos supuestos sobre la calidad de vida de los discapacitados. Análisis de las implicaciones sobre el coste de los cuidados y sistemas de apoyo. 4. Avanzar en el establecimiento de baremos en base a las medidas de autovaloración y a los grados de minusvalía obtenidos en el baremo oficial.

A nuestro parecer, este trabajo aborda un campo muy importante en la valoración de la dependencia, relacionándola no únicamente con las características socioeconómicas, sino también con la percepción que los discapacitados poseen sobre su estado de salud. Este nuevo enfoque bidimensional es de gran importancia conceptual puesto que incluye aspectos cualitativos en la valoración de la dependencia que no habían sido tratados con anterioridad, ofreciendo proyecciones del mapa esperado de la población en situación de dependencia para distintos escenarios socioeconómicos y de salud. En resumen, este estudio aporta conocimientos sobre cómo diseñar las políticas de apoyo y de asignación de los recursos económicos, permitiendo la comparación entre instrumentos de valoración de la dependencia. En este sentido existen una serie de aspectos a resaltar:

1. Todavía faltan instrumentos estandarizados para valorar las situaciones de dependencia.

2. Atendiendo a los recursos económicos que se pretenden destinar a la Dependencia en España, es necesario evaluar las implicaciones que posee cada alternativa de medición en términos de costes esperados. 4

3. Se dispone de datos estadísticos a partir de la Encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud (EDDES) del año 1999.

Este trabajo se ha divido en cinco capítulos precedidos de esta introducción. En el capítulo 2 se realiza una amplia revisión bibliográfica de aquellos trabajos centrados en el estudio de los factores socioeconómicos que inciden tanto en la salud auto-percibida (auto-valorada, subjetiva,…) como en la dependencia. En el capítulo 3, partiendo del marco legal vigente, se describe detalladamente cómo se ha estimado la valoración según el Baremo de Valoración de la Dependencia con los datos de la EDDES y se analiza la situación socioeconómica de la población con dependencia en España. En el capítulo 4 se describe la metodología utilizada en el análisis. Posteriormente, en el capítulo 5 se describen la base de datos utilizada en el análisis y se comentan los resultados de las estimaciones realizadas. Finalmente, en el capítulo 6 se resumen las principales conclusiones del trabajo.

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Capítulo 2 ESTUDIOS REALIZADOS SOBRE DISCAPACIDAD, DEPENDENCIA Y ESTADO DE SALUD

En este capítulo presentamos los trabajos más recientes sobre el estado de salud y los niveles de discapacidad para la realización de las actividades de la vida diaria (AVD).1 El estado de salud asociado a la discapacidad es un elemento importante en el conjunto de estudios realizados sobre la población en general, y adquiere especial relevancia en aquellos estudios que se centran en las personas mayores de 50 años, siendo en estos trabajos donde se analiza el proceso de envejecimiento y las dificultades que se presentan en la realización de las actividades de la vida diaria. La discapacidad y el estado de salud son dos dimensiones relevantes para encontrar instrumentos válidos que permitan la comparación entre las diferentes situaciones a las que se enfrentan los individuos dependientes. A su vez, nos aproximan de manera más eficiente a la medición del grado de discapacidad y de la adecuación de los recursos destinados a la mejora de la calidad de vida en la realización de las AVD para las personas discapacitadas. En este sentido, cabe señalar que la discapacidad ha sido estudiada en la literatura desde una visión multidisciplinar.

La disponibilidad de estudios de carácter longitudinal permite mostrar los cambios observados en las valoraciones de las poblaciones encuestadas. Estos estudios facilitan el poder hacer comparaciones entre los distintos niveles de salud en base a las dificultades que encuentran los individuos para realizar 1

Tanto las actividades de la vida diaria (AVD) como las actividades instrumentales de la vida diaria (AIVD) y las actividades básicas de la vida diaria (ABVD) se describen detalladamente en el capítulo 3, en el contexto del cálculo del baremo de valoración de la dependencia.

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las AVD. Un elemento a destacar en las publicaciones más recientes sobre ancianidad es que hacen énfasis en el estado de salud auto-percibido o autoinformado (salud subjetiva) como una de las principales variables para medir la calidad de vida. Éste es, por tanto, un aspecto esencial para ver si las necesidades de los dependientes están realmente cubiertas.

La mayoría de encuestas sobre salud, discapacidad y/o envejecimiento utilizan escalas de 1 (mala salud) a 5 (buena salud) para la valoración de la salud y las actividades de la vida diaria. Estas escalas permiten el diseño de indicadores sintéticos de auto-percepción o auto-valoración del estado de salud. Las encuestas más importantes en la literatura son: Study on Global Ageing and Adult Health (SAGE), Survey of Health, Ageing and Retirement (SHARE) en Europa, la English Longitudinal Study of Aging (ELSA) en Reino Unido, Health Retirement Study (HRS) en Estados Unidos, y otras relativas a España, Suecia, Polonia o Finlandia. Estos estudios permiten la comparación entre países en cuanto a la tradición, historia o políticas públicas adoptadas por cada uno de ellos.

A continuación, describiremos las características más importantes de los principales trabajos y estudios sobre salud, discapacidad y envejecimiento.

2.1. Study on Global Ageing and Adult Health (SAGE) La encuesta SAGE está realizada por la Unidad de Estudios Multipaíses de la Organización Mundial de la Salud (OMS), como parte de un programa longitudinal, cuyo objetivo es recopilar información completa en relación al estado de salud y bienestar de poblaciones adultas en el mundo. Esta encuesta adapta la metodología instrumental utilizada en la encuesta World Health Survey (WHS) elaborada por la OMS y, además, incorpora indicadores que han sido utilizados en otras encuestas sobre envejecimiento realizadas en Estados Unidos y Reino Unido. La información se obtiene de las viviendas con personas mayores de 50 años en 23 países. La base de datos SAGE fue recogida en su primera ola 2002/2003 y la segunda en 2007/2008, siendo extendida a nuevos

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países participantes como China, Ghana, India, México, Federación Rusa y Sudáfrica.

El objetivo de esta encuesta es obtener datos seguros, válidos y comparables sobre la salud de las poblaciones adultas más ancianas. También se examinan las pautas y dinámicas de cambios en la variable edad relacionada con la salud y bienestar, estudiándola longitudinalmente para examinar cómo envejecen las poblaciones y las consecuencias socioeconómicas que comportan los cambios en la salud. Esta encuesta trata de realizar cruces válidos sobre las medidas de salud auto-percibida o auto-informadas con distintos factores de riesgo. Otro elemento a destacar es que la encuesta SAGE está relacionada con el estudio sobre salud y jubilación en Europa (SHARE) y el estudio de vigilancia demográfica (INDEPTH).

2.2. Health and Retirement Survey de Estados Unidos y otros estudios En los trabajos relativos a Estados Unidos observamos que este país colabora con otros en el estudio de la salud y proceso de envejecimiento de la población, si bien a su vez dispone de encuestas propias que se realizan de manera periódica y longitudinal a su población, para analizar los cambios y necesidades que presentan los ciudadanos americanos. Entre los trabajos más citados destacan The Health and Retirement Survey (HRS), The National LongTerm Care Survey (NLTCS), The National Council on Disability (NCD), Behavioral Risk Factor Surveillance System o Medicare Current Beneficiary Survey.

Además, a través del National Institute on Ageing (NIA), como parte del National Institute on Health (NIH), desarrolla el programa que lleva por nombre The Behavioral and Social Research Program. Este programa esponsoriza y participa en investigaciones relacionadas con la población mayor en diferentes partes del mundo. De este modo, posibilita la comparación entre naciones con indicadores claves relacionadas con la salud, discapacidad y comportamiento. En la tabla 1 se pueden ver los diferentes estudios en los que participa el NIA.

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Tabla 1. Bases de datos Cross-Nacionales y estudios en los que participa el National Institute on Aging (NIA). Título del estudio Área Página WEB – mail adress Geográfica 13 European Census Microdata countries [email protected] Samples Project Canada U.S. The Cross-National U.K. Equivalent Files Canada 1980-2005 U.S. [email protected] www.mortality.org Human Mortality Germany Database 28 countries International 227 countries [email protected] Database on Aging 19 developing www.indepth-network.net (IDBA), INDEPTH countries The Luxembourg Income Study (LIS) 30 countries [email protected] Odense Archive of 28 developed [email protected] Population Data on countries Aging Study on Global 6 developing Ageing and Adult countries Health (SAGE) www3.who.int/sage Adelaide, The Adelaide www.icpsr.umich.edu/NACDA South Longitudinal Study Australia of Ageing (ALSA) Origins of Variance in the Old-Old: Sweden Octogenarian 11 European Twins [email protected] www.share-project.org. Survey of Health countries Ageing and Israel Retirement in Europe (SHARE) Chinese Longitudinal Healthy China www.pubpol.duke.edu/centers/pparc/ Longevity Survey Indonesia [email protected] Indonesian Family Life Survey (IFLS) Matlab Health and Socioeconomic Matlab, Survey (MHSS) [email protected] Bangladesh The National www.icpsr.umich.edu/NACDA Japan Survey of the Japanese Elderlyc Nihon University

Japan

www.usc.edu/dept/gero/CBPH/nujlsoa

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Tabla 1. Bases de datos Cross-Nacionales y estudios en los que participa el National Institute on Aging (NIA). Japanese Malaysia www.rand.org/labor/FLS/MFLS Longitudinal Study of Aging The Second Malaysian Family Life Survey (MFLS2) Social Environment and Biomarkers of Aging Study Taiwan www.icpsr.umich.edu/NACDA English England www.ifs.org.uk/elsa Longitudinal Study of Ageing (ELSA) German SocioEconomic Panel Fed. Republic (GSOEP) [email protected] of Germany The Longitudinal www.pubpol.duke.edu/centers/pparc Denmark Study of Aging Danish Twins Swedish Adoption/Twin Study of Aging Sweden www.mep.ki.se/twin (SATSA) Mexico www.pop.upenn.edu/mhas Mexican Health and Aging Study (MHAS)c Cross-Sectional and Longitudinal [email protected] Aging Study Israel Health and United States http://hrsonline.isr.umich.edu Retirement Study (HRS) Victoria and Victoria Alberta, www.ualberta.ca/~vlslab Longitudinal Study Canada Fuente: Publicly Available Databases for Aging Related Secondary Analyses in the Behavioral and Social Sciences, National Institute on Aging, página 11. En internet: www.nia.nih.gov, accedido el 3 de Marzo de 2006.

2.2.1. Health and Retirement Survey (HRS)

La encuesta HRS trata de examinar el efecto del estado de salud en la decisión de dejar o continuar trabajando. Concretamente, uno de los objetivos de este

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estudio consiste en comprender las consecuencias a largo plazo del estado de la salud en el proceso de la jubilación.

En la HRS se conceptualiza la salud como una construcción multidimensional, combinando las respuestas de salud del entrevistado con su estatus funcional, a través de la actividad diaria, así como del uso de asistencia médica y teniendo en cuenta variables económicas y familiares. La encuesta sirve para comprender cómo influye la salud y el estatus socioeconómico en la decisión de jubilación. En la medida que se incrementa la información sobre los individuos encuestados, aumenta el potencial analítico a la hora de observar cuáles son los cambios que se producen cuando los individuos envejecen. En el apartado de salud, destaca la información recogida sobre el estado de salud auto-informado o salud subjetiva, la cobertura médica con un seguro de enfermedad o la utilización de asistencia médica. También proporciona una fotografía de los efectos de la salud y acontecimientos inesperados de salud en el empleo, así como una mirada a las discapacidades y el funcionamiento físico (NIA, 2007a).

En el apartado de salud se evalúa la influencia y capacidad de la persona para realizar su trabajo. De acuerdo con los resultados de la encuesta HRS, en promedio el 20% de los encuestados informó que tenía alguna limitación de la salud para trabajar. En particular, el 20% de hombres y 25% de mujeres que se encontraban entre 55 y 64 años informaron tener un problema de salud que limitaba su actividad en el trabajo. Además, más de la mitad de los hombres y un 33% de las mujeres dejaron de trabajar antes de cumplir 62 años de edad, jubilándose anticipadamente porque su salud limitaba su capacidad de trabajar. Los datos longitudinales de la HRS señalan que, en la mayoría de los casos, los problemas de salud de las personas mayores suelen iniciarse a raíz de una conmoción o infarto, conllevando frecuentemente la jubilación por invalidez. Los hábitos relacionados con el estilo de vida influyen en la salud y bienestar físico de los adultos. Entre los entrevistados mayores de 70 años se observa que la obesidad es un factor de riesgo en el deterioro funcional provocando, a su vez, un deterioro de la fuerza y la movilidad, lo que provoca que determinadas

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actividades de la vida diaria se hagan con dificultad o simplemente se dejen de realizar (NIA, 2007a; 2007b; DS, 2007).

2.2.2. The National Long-Term Care Survey (NLTCS)

La NLTCS consiste en un estudio retrospectivo y longitudinal que valora la salud y la funcionalidad de los individuos mayores de 65 años en EE.UU. Se realizó en la década de los 80 (1982, 1984 y 1989) y los 90 (1994 y 1999). La muestra es de 5.000 individuos. Este estudio elabora un índice acumulativo de deficiencias de salud y bienestar, en el cual se miden las discapacidades y la aparición de las enfermedades y se calculan los déficits observados en cada individuo dividido entre el número total de déficits considerados.

La NLTCS pregunta a los discapacitados acerca del tiempo que han sufrido la discapacidad. Los resultados muestran que las probabilidades estimadas de llegar a ser discapacitado en personas mayores de 65 años son más altas cuándo se dispone de más información retrospectiva. Cabe señalar que los años vividos con y sin discapacidad a menudo son claves para estimar las medidas de salud, como son las probabilidades de transición de discapacidad. Normalmente, se mide la discapacidad en intervalos de años, por lo que a menudo estos intervalos de tiempo no incluyen cambios en el estatus funcional. Estos cambios pueden afectar a las estimaciones de las probabilidades de transición de discapacidad. Lamentablemente, la mayoría de las encuestas no preguntan a los participantes acerca de períodos con y sin discapacidad. En conclusión, se señala que la estimación de probabilidades de transición de discapacidad puede mejorarse si se agrega más información sobre la propia discapacidad en el periodo anterior a su aparición (Laditka y Douglas, 2006).

Un trabajo que utiliza los datos de la encuesta NLTCS es el realizado por Kulminski et al. (2007). Para Kulminski et al. (2007) un indicador muy utilizado en el proceso de envejecimiento de la salud es el índice de fragilidad, que evalúa los elementos asociados a la aparición de la dependencia en el corto plazo. El indicador de fragilidad mide las semejanzas de las personas antes de 12

morir, por lo que se observa que los hombres y las mujeres que murieron antes de la edad de 75 y los que se murieron después de la edad de 85 presentaron un índice de fragilidad semejante, a pesar de la diferencia de 10 años en la edad. El índice de fragilidad es un indicador de los años de independencia, sensible al descenso fisiológico de los individuos mayores, y un discriminador de las oportunidades de supervivencia. En opinión de Kulminski et al. (2007) el índice de fragilidad es un buen indicador de riesgo en personas ancianas.

2.2.3. The National Council on Disability (NCD)

El NCD a partir de la encuesta National Health Interview Survey on Disability ha elaborado un informe sobre el estado de los americanos con discapacidad. Este informe describe la salud y el entorno de las personas con discapacidad en Estados Unidos, valorando el bienestar en personas con discapacidad (NCD, 2008). La encuesta recoge información aproximada de 112.601 personas entrevistadas.

A partir de los datos de la encuesta elaborada por la NCD, Stineman et al. (2005) consideran que es importante la identificación de preguntas estándares del estado de salud auto-informado y la medición del propio funcionamiento de la discapacidad, a través de la salud integrada y los servicios sociales. Así mismo, las actividades funcionales de la vida diaria pueden ser agrupadas según la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud de la Organización Mundial de la Salud (conocida por sus siglas, CIF) en los capítulos de movilidad, de auto-cuidado y de vida doméstica. La recopilación de información de forma estandariza mejora la coordinación de los agentes sociales y económicos en lo que respecta a la toma de decisiones de los sectores terciarios médicos y sociales a la hora cuidar de las personas con discapacidades.

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2.2.4. Behavioural Risk Factor Surveillance System (BRFSS)

La BRFSS persigue identificar y mejorar el bienestar de las personas con discapacidad en Estados Unidos. En particular, proporciona datos de 11.905 adultos con discapacidad durante el periodo 1998-2000. Se utiliza el estado de salud auto-informado o auto-percibido como indicador, el cual varía a lo largo de la vida y se reduce con la edad entre personas con discapacidad. Para autores como Jamoom et al. (2008) no está claro cuándo comienza la discapacidad en el estado de salud. La BRFSS se encarga de examinar la relación entre el comienzo de la discapacidad y el estado de salud.

En concreto, se construye un modelo logístico en el que se relaciona la edad de comienzo de la discapacidad con datos demográficos, medidas de la discapacidad y el estatus general de la salud. Jamoom et al. (2008) destacan que el comienzo de la discapacidad después de los 21 años de edad muestra una asociación significativa con el hecho de tener mala salud, si lo comparamos con el inicio de la discapacidad a edades más tempranas, habiendo sido corregidos estos resultados por la edad actual del individuo. Por tanto, la salud de las personas con y sin discapacidades puede estar enmascarando las diferencias asociadas al inicio de la discapacidad, lo que potencialmente está relacionado con las diferencias en la auto-percepción. Este hecho, por tanto, debe tenerse en cuenta a la hora de examinar las diferencias posibles en la relación entre la edad del comienzo de la discapacidad y la autopercepción del estado de salud.

2.2.5. Medicare Current Beneficiary Survey

Los datos del Medicare Current Beneficiary Survey tienen como objetivo describir los cuidados y usos de la tecnología asistencial en el lugar de residencia de las personas con dificultades en las actividades de la vida diaria (AVD) y en las actividades instrumentales de la vida diaria (AIVD). La muestra de esta encuesta es de 14.500 beneficiarios del Medicare en 2004. Algunas características de la población encuestada son, entre otras, que la edad media 14

es de 71,5 años, las mujeres representan el 55% del total, el 49% están casados, el 68% convive con alguna persona y el 84% es de raza blanca.

Valorar la auto-percepción de las AVD y AIVD es difícil, así como el uso de las ayudas en cuanto a la tecnología de asistencia y/o de la modificación ambiental. Las principales dificultades se presentan en cómo obtener la información sobre las tareas domésticas pesadas como hacer la compra o gestionar de dinero. En cuanto a las tareas domésticas ligeras, aquellas en las que a menudo se requiere de otra persona, tanto de ayuda formal como informal (andar, bañarse, etc.), el estudio señala que son las actividades que necesitaron más frecuentemente de los usos de la tecnología. Por otro lado, las modificaciones del cuarto de baño fueron los cambios ambientales que se comunicaron más frecuentemente. Dudgeon et al. (2008) han propuesto un modelo logístico basándose en los datos de Medicare Current Beneficiary Survey para mostrar que el avance de la edad es el factor primario asociado al uso creciente de las tecnologías de ayuda. Otro resultado que obtienen es que las modificaciones ambientales son frecuentes, variando según el tipo de AVD y/o AIVD y de la edad.

Para Chan et al. (2008) se debe valorar el impacto de la discapacidad con un amplio conjunto de indicadores objetivos de calidad de la asistencia médica y utilizando una definición longitudinal de discapacidad. El estudio longitudinal de cohorte consiste en un seguimiento de los pacientes en varios años. Las primeras entrevistas se utilizan para determinar el estatus de la discapacidad de cada paciente por lo que respecta a las AVD. La evaluación de los indicadores de asistencia médica comienza después de la segunda entrevista y continúa durante todo el período de la investigación. El número de participantes fue de 29.074 del Medicare Current Beneficiary Survey, durante 1992-2001, periodo suficientemente largo para apreciar los aumentos y disminuciones de la discapacidad en relación con la AVD. De acuerdo con la mayoría de los indicadores observados, menos del 75% de pacientes recibió el cuidado necesario, a pesar de su discapacidad, mientras que un 50% de pacientes recibió el tratamiento médico apropiado.

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Chan et al. (2008) realizan un análisis logístico en el que se controla la edad del paciente, el sexo, la experiencia y los ingresos, para elaborar una definición longitudinal de la discapacidad e indicadores objetivos de calidad de la salud. Los autores suponen que el estado de la discapacidad puede ser un factor importante en la recepción de determinada asistencia médica. Sin embargo, el impacto del estado de la discapacidad varía dependiendo del indicador. Por otro lado, parece tener menos efecto la naturaleza cambiante de la discapacidad de una persona cuando no se ha producido ningún déficit funcional.

2.2.6. Otros estudios

Uno de los aspectos más relevantes en los estudios de Estados Unidos son las comparaciones de las incidencias y pautas de la discapacidad entre diferentes grupos étnicos. El trabajo de Schoeni et al. (2005) versa sobre la persistencia de las disparidades entre las personas mayores discapacitadas de diferentes grupos étnicos y con diferentes niveles de desarrollo socioeconómico. El análisis se ciñe a la población no institucionalizada de Estados Unidos, a través de los datos de la Encuesta Nacional de Salud, en el periodo 1982-2002. Este estudio demuestra que la frecuencia de la discapacidad en la realización de las AVD disminuye para los grupos más favorecidos pero, en cambio, aumenta entre los grupos con niveles más bajos de ingresos y educación. En cuanto a las minorías no hispanas, señalan que han experimentado un descenso medio anual de discapacidad. Los autores concluyen que la disparidad racial/étnica en la discapacidad durante la vejez ha persistido en los últimos 20 años, aunque las disparidades socioeconómicas hayan aumentado.

El trabajo de Tirodkar et al. (2008) presenta una muestra a nivel nacional formada por 12.288 blancos no-hispanos, 1.952 norte-africanos, 575 hispanos, entrevistados en español, y 518 hispanos entrevistados en inglés, todos ellos mayores de 51 años y que no presentaban discapacidades al inicio del estudio. La cohorte se estudió durante seis años, entre 1998-2004. Algunas de las AVD consideradas son: andar, vestirse, ir al baño, alimentarse,…. Los hispanos 16

entrevistados en español presentaron una tasa más baja de discapacidad al caminar con un 4,31%, mientras que para los hispanos entrevistados en inglés era de 8,57%, la de los negros del 7,54%, y la de los blancos del 7,20%. En concreto, el desarrollo de dificultades para caminar fue la discapacidad más frecuente entre sujetos hispanos entrevistados en inglés y norteamericanos africanos. Por contraste, los hispanos entrevistados en español informaron con más frecuencia sobre otras discapacidades. Los autores destacan la importancia de separar a los individuos según el idioma de la entrevista, de cara a futuras investigaciones en relación a los resultados de salud autovalorada, para una correcta medición del estado de salud según grupos raciales y etnias.

Un estudio publicado en la revista The Milbank Quarterly en el 2008 señala que la mayor atención médica y educación, son las razones principales de la disminución durante varias décadas de las tasas de discapacidad entre las personas ancianas de Estados Unidos. En esta revista se afirma que el uso generalizado de aparatos y servicios cotidianos y comunes (hornos, microondas,

teléfonos

inalámbricos,

entre

otros)

probablemente

ha

desempeñado un papel importante para que un elevado porcentaje de ancianos no sean considerados discapacitados. En este estudio se entiende por discapacidad la necesidad de ayuda para las compras, la preparación de la comida y otras actividades realizadas en el hogar, como el aseo, vestirse o aquellas relacionadas con el cuidado personal. De igual forma, elementos como los bastones, andadores o las modificaciones en la casa, como, por ejemplo, las barandas para sujetarse en el cuarto de baño, han permitido una mejora de la movilidad.

Para Wolf et al. (2007) la frecuencia de la discapacidad entre la población anciana es mayor con al paso de los años. En un estudio realizado entre 1982 y 1994, con entrevistas a la población de edad avanzada en New Haven, utilizaron medidas alternativas del grado de discapacidad, para estimar dos modelos separados, uno para la frecuencia de la discapacidad y otro para las transiciones de las discapacidad por género.

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Otro factor estudiado ha sido el tratamiento de la discapacidad en las mujeres. En este sentido, el multidisciplinar Women's Health Collaborative Research Group (WHCRG) tiene la misión de desarrollar un modelo de bienestar del cuidado de las mujeres, centrándose especialmente en las condiciones de la asistencia médica de mujeres con discapacidad. Para este grupo, las mujeres discapacitadas tienen un mayor número de desafíos, entre los que se encuentran conseguir acceso al cuidado médico y, en muchas ocasiones, tienen dificultades para satisfacer sus necesidades. En un estudio realizado por Weppner y Brownscheidle (1998) se utiliza la Kurtzke Expanded Disability Status Scale para valorar las discapacidades de las mujeres.

2.3. Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE)2 La encuesta SHARE es un proyecto financiado por la Unión Europea que tiene un carácter multidisciplinar. Se trata de una encuesta que permite comparaciones entre diferentes países con datos micro sobre salud, estatus socioeconómico, así como en base a datos de la red social y familiar. Los datos a nivel de variables de salud incluyen la salud auto-valorada, la funcionalidad física, la función cognitiva, el comportamiento de salud y uso de los servicios de cuidados de salud, psicología, bienestar y satisfacción con la vida. Este estudio está compuesto por 11 países que participaron en la primera oleada de 2004 (Bélgica, Dinamarca, Francia, Alemania, Grecia, Italia, Holanda, España, Suiza, Suecia). La segunda oleada se realizó en 2006 y participaron cuatro países más (República Checa, Israel, Irlanda, Polonia). Actualmente, se está realizando la tercera oleada del estudio con el nombre de SHARELIFE 200809, que recopilará la retrospectiva de las historias de vida de dieciséis países, entre los que se incluirá también Eslovenia. Este proyecto está vinculado al proyecto COMPARE3 y utiliza variables e indicadores creados en el proyecto AMANDA (Advanced Multidisciplinary Analysis of New Data on Ageing).

2

http://www.share-project.org/ http://www.compare-project.org El proyecto COMPARE recoge las diferentes encuestas creadas para la comparación internacional de varias medidas y dimensiones de la calidad de vida, como son la salud, posición económica, discapacidad en el trabajo, contactos con la familia y amigos o satisfacción con la vida. El nombre del proyecto es Toolbox for Improving the Comparability of Cross-National Survey Data with Applications to SHARE. 3

18

Algunos resultados de la encuestas SHARE muestran que el porcentaje de población de edad avanzada sobre el total de la población es más alto en Europa que en cualquier otro continente. Además, el fenómeno del envejecimiento de la población continuará hasta bien entrado el presente siglo. SHARE es el primer estudio que examina las diferentes formas de vida de las personas de 50 o más años, desde Escandinavia hasta el Mediterráneo. La población encuestada es aproximadamente de 25.000 personas. La encuesta se centró, particularmente, en cuestiones tales como las relaciones y los contextos familiares, el trabajo, las pensiones, la seguridad económica y la salud. Los resultados proporcionan indicadores útiles para las políticas futuras.

El estado de salud auto-informado se midió a través de la pregunta: “¿Diría usted que su salud es?: 1. Muy buena, 2. Buena, 3. Pasable, 4. Mala y 5. Muy mala”. Los principales resultados asociados a este indicador se describen a continuación.

Los europeos del norte de Europa están más sanos y son más ricos, pero las personas residentes en el sur viven más. Los daneses, seguidos por los suecos y suizos, son los que están más satisfechos con su salud. El 40% cree que su salud no es la mejor; el 10% considera que su salud es pobre o muy mala. Los problemas de salud están relacionados estrechamente con la edad en toda Europa. Las enfermedades como las cataratas se manifiestan con una frecuencia cinco veces superior en los mayores de 80 años, que en las personas del grupo de edad 50-59. Las mujeres padecen con más frecuencia la mayoría de dolencias en comparación con los hombres. Sin embargo, es el hombre el que más padece enfermedades potencialmente mortales, como son la diabetes o las enfermedades cardíacas y pulmonares. Los expertos creen que una de las razones por la que los hombres están expuestos a mayores amenazas para su salud es la tendencia de éstos a adoptar estilos de vida más arriesgados, como fumar y beber alcohol.

Otro resultado es que la salud y el estilo de vida de los hombres y las mujeres están fuertemente influidos por la renta y la educación, como se constata en 19

todos los países europeos. Los encuestados con niveles educativos más bajos realizan menos ejercicio físico y padecen más a menudo obesidad, que las personas de la misma edad con niveles educativos más altos. En todos los países los hombres tienen más sobrepeso que las mujeres. No fumar, beber cantidades moderadas de vino y cerveza, hacer ejercicio físico regular y evitar el sobrepeso son prácticas que tienen un efecto positivo en la salud y llevan a una vida más larga.

Según Bago d’Uva et al. (2008), la cobertura de la salud varía con el nivel de educación, siendo importante analizar hasta qué punto tienen influencia los índices de desigualdad de la cobertura sanitaria sobre el estado de salud de los europeos de más edad. Las diferencias en el estado de salud en función del nivel de educación se identifican como factores de terminantes de la salud, la cual viene descrita a través de la movilidad, dolor, sueño, respiración y la autopercepción de la salud y la cognición emocional. En general, los europeos más mayores con un nivel cultural más elevado son más propensos a valorar negativamente su estado de salud (menos en España y en Suecia). Los autores remarcan que las desigualdades de la salud según el nivel de educación

a

menudo

son

subestimadas,

llegando

incluso

a

pasar

desapercibidas, cuando deberían ser tenidas en cuenta.

2.4. English Longitudinal Study of Ageing, Reino Unido (ELSA)

ELSA es un estudio realizado en el Reino Unido en tres oleadas: 2002, 2004 y 2006 (Banks et al., 2006). Este trabajo muestra que el envejecimiento no es una experiencia negativa para la inmensa mayoría de personas de mediana edad y mayores. Sólo uno de cada doce entrevistados manifiesta que su visión y experiencia del envejecimiento es negativa. Los entrevistados se sienten más jóvenes de lo que indica su verdadera edad y, por otro lado, los que tienen mayor afán de juventud frecuentemente son los que están menos sanos.

Este estudio sirve como herramienta de planificación de políticas y acciones sociales, así como para evaluar las actuaciones. En concreto, la encuesta 20

analiza la actividad que realizan los mayores de 50 años, en cuanto al trabajo, los gastos, la salud y recepción de cuidados, la participación y habilidades cognitivas. Un segundo tema que se aborda es el porqué determinadas personas emprenden mejor el proceso de envejecimiento, y cuáles son las mejores trayectorias para una mejor calidad de vida durante más años. Todas estas cuestiones son aspectos necesarios para el diseño de políticas que mejoren la vida de las personas con discapacidades.

Las cuestiones más importantes de la encuesta abordan los siguientes temas: -

Trayectoria de salud, discapacidad y esperanza de vida saludable.

-

Determinantes y enlaces entre la posición económica y salud de la persona mayor.

-

Edad de jubilación y naturaleza de la actividad después del mercado laboral.

-

Redes sociales, participación y soporte social.

-

Estructura familiar y transferencias de roles familiares.

En el primer informe de esta encuesta correspondiente a la primera oleada, se prestó gran atención en la gran diversidad de opiniones respecto al estado de salud, funcionalidad física, social y psicológica y posición económica de la población. Se esperaba que los resultados de la encuesta pudieran mostrar la fotografía de las personas mayores y el paso inevitable del tiempo. El segundo informe presenta una fotografía más completa. En particular, se examinan aspectos como la diversidad y nivel de cobertura sanitaria, que varían de acuerdo con los niveles de bienestar de las personas.

Uno de los puntos fuertes de ELSA es que combina las experiencias de diversas disciplinas. Esta encuesta incluye aspectos muy relevantes en salud del individuo, así como elementos necesarios para el cálculo de las pensiones. Entre sus resultados, cabe destacar que el 60% de las personas de 80 años o más declaraban tener una salud buena, muy buena o excelente. Este resultado es alentador y contradice la creencia de que para las edades más avanzadas la mala salud es inevitable.

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La segunda oleada de la encuesta ELSA proporcionó datos detallados sobre el gasto y consumo de mayores de 52 años. Los resultados muestran que el gasto baja con la edad, observándose que en el colectivo entre 52–59 años, sólo el 10% de las personas manifestaron que a ellos nunca les faltaba dinero para cubrir sus necesidades, mientras que las personas de 70 o más declararon tener necesidades económicas en un 30%. En esta segunda ola se introdujeron medidas de calidad de asistencia sanitaria que permiten valorar el impacto de las nuevas enfermedades.

Otro aspecto destacable de ELSA es la presencia de marcadores biológicos de la enfermedad, lo que permite la comparación y observación de las diferencias socioeconómicas en varias enfermedades para estudios realizados en Inglaterra (ELSA) y en EEUU (HRS) (Banks et al., 2006). En cuanto al gasto, éste está relacionado con el estado de salud autovalorado. El gasto desciende cuando el estado de salud es bueno en general. La relación entre el número de limitaciones en AVD y el gasto es menos evidente y definida. Cuando aumenta el número de limitaciones se tiende a prescindir de determinados artículos que se consumen con buen estado de salud.

Dada la fuerte relación entre salud, riqueza y otras variables socioeconómicas, Banks et al. (2006) señalan que se debe realizar un análisis multivariante que incorpore la salud, el gasto y el bienestar. Los indicadores varían según la salud auto-informada y a través de las medidas de incapacidad. La encuesta muestra que entre aquellos con altas tasas de pobreza, situados en los grupos más desfavorecidos, con edades comprendidas entre 60 y 74 años, el 5% declaran tener "excelente" o “muy buena” salud. Por el contrario, el 10% declara tener una salud "justa" o "pobre". En el pasado, los 75 años representaban el declive de la salud, tanto a nivel de autovaloración como a través de medidas relacionadas con las AVD.

22

2.5. Encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud, España (EDDES) En España se dispone de la Encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud (EDDES) de 1999 realizada por el Instituto Nacional de Estadística (INE), el Instituto de Migraciones y Servicios Sociales (IMSERSO) y la Fundación ONCE, mediante la firma de un Convenio Marco de Colaboración para acciones efectuadas con el mundo de la discapacidad (INE, 2002a; 2002b; 2002c). La EDDES establece sus bases en el marco de la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud (OMS, 2001) y recaba información de 218.185 individuos en toda España.

Numerosos trabajos científicos han utilizado los datos de esta encuesta. De acuerdo a los resultados de Guillén (2006), los factores que se asocian a un mayor riesgo de dependencia son la edad, ser mujer, residir en zonas no metropolitanas, no estar casado (lo que implica mayor soledad), no tener un nivel de estudios elevado y haberse jubilado por razón de invalidez.

Un resultado interesante es que el número de miembros del hogar está correlacionado con la dependencia en sentido positivo, es decir, hay mayor probabilidad de dependencia a mayor número de miembros. Los autores señalan que este efecto no es una causa, sino la consecuencia de la imposibilidad de la persona dependiente de poder llevar una vida autónoma en un hogar en el que no residan otros miembros. El mismo efecto se observa para el número de horas de cuidados, que es tanto mayor cuanto mayor es la severidad de la dependencia.

Según Bermudez et al. (2008) “las características que mejor diferencian a los individuos con dependencia están relacionadas con el estado civil, los cuidados que reciben, la situación económica-laboral y el nivel de estudios que poseen. Con estos factores se determinan y definen 7 grupos para cada grado de dependencia. Referente a la esperanza de vida en dependencia, las mayores diferencias las encontramos entre los jubilados por edad o por invalidez. Los perfiles definidos y sus diferencias en esperanza de vida en situación de

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dependencia ayudan a la planificación de recursos para los cuidados de larga duración y a la cuantificación de los costes de la dependencia, así como a la creación de sistemas que aseguren que los recursos disponibles se utilizan para disminuir las diferencias entre los grupos de personas con dependencia, incidiendo en la convergencia entre ellos”.

Otro trabajo que utiliza los datos de la EDDES es el de Cabrero-García (2007). En este estudio los indicadores de la dependencia y la discapacidad residual severa son examinados en dos niveles en cada una de las 14 AVD seleccionadas. El autor demuestra que la medida y significado de la discapacidad depende de los indicadores utilizados. En particular, las principales discrepancias entre los indicadores se concentran en las actividades de la movilidad. El autor señala que las actividades de la vida diaria AVD y AIVD pueden ser combinadas en una sola escala para medir la severidad de la discapacidad funcional en mujeres, pero no en hombres. En este sentido, para la muestra femenina se formó una escala unidimensional del indicador. En la muestra masculina, en cambio, la estructura fue bidimensional: el auto-cuidado y la movilidad, y las actividades de la casa.

Para Valderrama-Gama et al. (2002) un componente muy ligado a una mayor discapacidad es la presencia de enfermedades crónicas. En su trabajo se asocian las enfermedades crónicas y la auto-percepción de la salud como una forma de describir las discapacidades en las personas mayores. El estudio se realizó a personas de más de 65 años en la ciudad de Madrid. El tamaño de la muestra fue de 1.001 individuos. Los sujetos fueron entrevistados en sus hogares. Los aspectos estudiados fueron la dificultad en la auto-percepción de la discapacidad y dependencia en 9 AVD no básicas. En concreto, los autores construyeron un modelo logístico para estimar la asociación de cada enfermedad crónica con la probabilidad de tener una discapacidad. El osteoartritis reumatismo fue la condición más predominante (56.8%).

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2.6. Canadian Study of Health and Ageing (CSHA)

En los estudios referidos a Canadá está el CSHA que analiza la salud en la población canadiense de edad avanzada. Este estudio compara los resultados de seis investigaciones sobre la variedad de indicadores de salud. El resultado es que el auto-informe de salud depende de la condición de cronicidad, siendo adecuado para ver las variaciones en los indicadores de limitación funcional y el impacto de problemas de salud en la vida diaria. Los datos del CSHA sirven para comparar las definiciones operacionales alternativas de la fragilidad y las limitaciones en la AVD y las ABVD. Las enfermedades crónicas de salud parecen buenos predictores de las discapacidades en las AVD.

En un estudio realizado por Hogan et al. (1999) se entrevistó a 603 individuos con 65 o más años, residentes en 10 provincias canadienses. El objetivo era identificar los factores de riesgo de discapacidad para las personas mayores. El propósito del análisis fue tratar de aislar los efectos de la edad en las enfermedades

no

dementes.

Se

estudiaron

las

frecuencias

de

las

enfermedades y discapacidades funcionales. Los autores utilizaron un análisis logístico para determinar las variables explicativas significativas de la discapacidad moderada, severa o total, y aquellas que suponen unas discapacidades específicas. Los resultados muestran que los mayores de 85 años tuvieron más discapacidades funcionales comparando con los de 65-84 años. También para el caso de los mayores de 85 años, el aumento de la edad fue la única variable con parámetro significativo para explicar la discapacidad moderada, severa o total.

2.7. Estudio Nacional de Salud y Envejecimiento en México (ENASEM) El ENASEM es un panel de datos con carácter prospectivo. Este estudio está financiado por una beca de investigación del Instituto Nacional de Envejecimiento y los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos de América. El estudio se realizó con la colaboración de investigadores de las

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Universidades de Pennsylvania, Maryland y Wisconsin, en los EE.UU., y el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI), en México. Este estudio se realizó en dos fases completas (2001, 2003). Uno de los aspectos importantes en la sección de salud es la variable del estado de salud auto-informado, la cuál fue recogida de la siguiente forma: “Sección salud pregunta C.1 Ahora tengo algunas preguntas sobre su salud. ¿Diría Ud. que su salud es? Excelente 1, Muy buena 2, Buena 3, Regular 4, Mala 5”. Así mismo, a las personas encuestadas se les preguntó por sus ABVD en la sección de funcionalidad4.

Entre sus resultados, cabe destacar que los indicadores de ingresos y de riqueza se encuentran distribuidos de desigual forma entre la población de edad media y avanzada en México, favoreciendo a los grupos con más años de educación.

En

particular,

la

riqueza

parece

estar

distribuida

más

equitativamente que el ingreso. Otro resultado es que existe una fuerte relación entre salud y bienestar económico. La buena salud se encuentra asociada positivamente con los ingresos y, particularmente, con la riqueza acumulada.

2.8. Korean Longitudinal Study of Ageing (KLoSA)5 El Korea Labor Institute es el organismo responsable de realizar la encuesta KLoSA. La preparación de KLoSA empezó en enero de 2005, y no finalizó hasta 2006. La encuesta es de carácter bianual. El propósito de KLoSA es, en primer lugar, recopilar información sobre el envejecimiento en relación al aspecto social, económico, físico y psicológico de personas ancianas. Un segundo propósito es permitir la comparación internacional a través de la encuesta HRS (EEUU), SHARE (Europa) y ELSA (Reino Unido). En este sentido, hay que señalar que KLoSA fue inicialmente diseñada como herramienta de comparación.

4

5

http://www.mhas.pop.upenn.edu/espanol/documentos/Cuestionarios2003/Cuestionario-Basico.pdf

http://klosa.re.kr/KLOSA/html_kor/klosaMetting/KLoSA_2nd_meeting.pdf

26

2.9. Otros estudios En este apartado incluimos otros estudios sobre el estado de salud autovalorado, y la valoración de la actividad de la vida diaria.

2.9.1. Estudios sobre el estado de salud auto informado

En Holanda, la principal encuesta es la Cross-sectional National Health Survey Data (NetHIS), en la que se obtiene información sobre la auto-percepción de la salud del individuo. En este estudio se miden las discapacidades visuales, auditivas, de movilidad y de las AVD. Cerca de una octava parte de la población investigada tenía algún tipo de discapacidad física, considerada como la dificultad de realizar las funciones básicas de andar, ver, oír y lavarse. Los grupos de riesgo estaban formados por mujeres, individuos que viven solos, divorciados o enviudados con un nivel bajo educativo. Los resultados muestran que la discapacidad es del 1,7% en el grupo de edades comprendidas entre los 16 y 24 años, aumentando hasta el 44,1% en el grupo de edad de 75 años o más. En el período 1990-1998, la frecuencia en la discapacidad no experimentó ningún cambió a excepción de la incapacidad en la movilidad la cual cayó en 0,2 puntos porcentuales por año. Entre las principales conclusiones destaca que la frecuencia en la discapacidad es elevada, esperándose que aumente en el futuro como consecuencia del envejecimiento de la población (Picavet y Hoeymans, 2002).

En Polonia, el trabajo de Szczerbińska y Hubalewska (2004) valora el estado de salud de las personas mayores que viven en ciudades grandes. La investigación se realizó en los años 2000-2001 para una muestra aleatoria de ciudadanos de Cracovia, con edades comprendidas entre los 75 y 80 años (258 personas) y los 90 y 95 años (172 personas). Los instrumentos utilizados fueron el MFAQ (Older Americans Resources and Services Multidimensional Functional Assessment Questionnaire), la Escala Geriátrica de la Depresión y la Actividad de la Vida Diaria. Los resultados indican que no existen diferencias significativas en el número de enfermedades crónicas informadas, ni tampoco

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en el número de drogas tomadas y en el nivel de la depresión auto-informada, entre los individuos con edades comprendidas entre 75 y 80 años. No obstante, las personas mayores a menudo valoran su estado de salud como malo por la discapacidad en la visión y audición, los desórdenes de la cognición y su baja capacidad para realizar las AVD. Otro resultado es que las mujeres tienen peor estado de salud que los hombres entre los mayores de 90 años. Por todo ello los autores concluyen que la calidad de la salud se relaciona con la condiciones de vida de las personas mayores.

Las valoraciones de la salud por género, en cambio, son limitadas en los países en desarrollo a causa de la falta de investigaciones a gran escala que incluyan a mujeres más ancianas. Una excepción a la escasez de estudios que examinen las diferencias de género en la utilización de la salud y la asistencia sanitaria entre adultos mayores es el trabajo realizado por Roy y Chaudhuri (2008). Los autores analizaron los datos de la Socioeconomic and Health Survey formada por 120.942 individuos entrevistados durante 1995-1996 en la India.

Roy y Chaudhuri (2008) señalan que es importante la valoración de las diferencias de género en la salud y en la utilización de la asistencia sanitaria subjetiva y objetiva, controlando dicha valoración por las condiciones demográficas y médicas, así como por los indicadores tradicionales de estatus socioeconómico, como son la educación y los ingresos, u otros indicadores adicionales de la riqueza. Para Roy y Chaudhuri (2008) las mujeres más ancianas declaran que su salud es peor con una frecuencia más elevada que la que correspondería a su propia incapacidad. Destaca también el bajo nivel de utilización de la asistencia sanitaria por parte de los hombres. Los autores concluyen que los bajos niveles de salud de las mujeres no pueden explicarse por las condiciones demográficas y por la distribución de medicinas, sino que deben relacionarse con otros factores como son la educación, los ingresos o la independencia económica por parte de las mujeres.

El estudio de Adib-Hajbagheryn y Aghahoseini (2007) se centra en las personas de edad avanzada en Kashan (Irán), durante el periodo 2006-2007. 28

El método utilizado consiste en el diseño de una muestra aleatoria entre las personas mayores de 65 años. La participación fue voluntaria y se excluyó a los que tenían diagnosticado Alzheimer. Se utilizaron los métodos estándares de medición de la salud, adaptándolos a la población estudiada. De acuerdo con los autores, los resultados de este estudio pueden ayudar a desarrollar protocolos más efectivos para ayudar a la población de edad avanzada iraní con discapacidad.

2.9.2. Estudios de las AVD

El trabajo de Laukkanen, et al. (1997) describe los cambios que ocurrieron en la morbilidad y síntomas de discapacidad durante un período de cinco años en personas de entre 75 y 80 años de edad de Jyväskylä, Finlandia. La población de estudio fue la de los habitantes de Jyväskylä que nacieron entre 1914 y 1910. La frecuencia de enfermedades crónicas se calculó en relación a los reconocimientos médicos, por el auto-informe y las prescripciones del encuestado, y por las tarjetas médicas de información. La capacidad funcional se valoró en base a la necesidad de ayuda en las actividades de la vida diaria en el hogar. Se observó que los sujetos tenían un promedio de entre 2-3 enfermedades. Por otro lado, tanto hombres como mujeres tuvieron de media entre 1 y 2 síntomas de discapacidad. Además, el porcentaje de individuos que necesita ayuda se incrementaba durante el seguimiento en todos los grupos, siendo especialmente intenso en las mujeres de mayor edad. La necesidad de ayuda en actividades físicas de la vida diaria fue mayor para las acciones de cortarse las uñas, subir escaleras, moverse fuera de casa o lavarse la parte superior del cuerpo. En cuanto a las AIVD, limpiar con aspiradora, las compras, manejar las finanzas o el uso del transporte público fueron las actividades que requerían más ayuda. De acuerdo con los autores, la prevención y postergación de las discapacidades funcionales en la población de edad avanzada depende no sólo del diagnóstico temprano de la enfermedad, sino también de identificar los síntomas secundarios de la enfermedad y las limitaciones funcionales, puesto que permitirá diseñar mejor las intervenciones de asistencia médica.

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2.9.3. Trayectoria del discapacitado

En Francia el trabajo de Guilley y Lalive d'Epinay (2008) tiene como objetivo valorar cuáles son los factores socioeconómicos predominantes en las personas mayores, en cuanto al desarrollo de sus AVD y, posteriormente, en su discapacidad. Se realizó el seguimiento de 243 personas fallecidas, utilizando su historial clínico ocho años antes de su muerte. Los autores utilizan un modelo especificado en varios niveles, analizando el género, la categoría profesional y el área geográfica, como factores potenciales que predisponen a una persona a terminar su vida con alguna discapacidad en el desarrollo de las AVD. Entre los principales resultados destaca el número de personas con discapacidad aumenta substancialmente a medida que se acerca la muerte. Las personas con una categoría profesional menor tenían un riesgo más alto de discapacidad y, además, experimentaron un descenso funcional mayor antes de la muerte, en comparación con aquellos individuos que poseían un nivel profesional superior.

2.9.4. Estudio cualitativo

Recientemente, se ha publicado un trabajo realizado por Tollén et al. (2008) cuyo objetivo es describir las experiencias de la vida cotidiana de 22 personas de edad avanzada con discapacidad física en Suecia. Los participantes en la encuesta tenían entre 65 y 91 años. Las entrevistas se realizaron desde un enfoque cualitativo. Como aspectos negativos, cabe destacar el sentimiento de resignación y desaliento por parte de algunos participantes. Entre los resultados principales destaca que los participantes continuaron teniendo relaciones sociales y realizando actividades aunque de una manera diferente. Así mismo, los encuestados pusieron de manifiesto que ser socialmente activos les proporcionaba un sentimiento placentero de pertenencia. El recibir ayuda formal e informal fue valorado como una buena experiencia, aunque les hacía aumentar el temor de ser dependientes. La terapia ocupacional debe ser dirigida a la adquisición de contactos y compromisos sociales crecientes, en actividades significativas, así como al refuerzo por la autonomía del individuo. 30

El estudio incluía a personas de edad avanzada con discapacidad físicas que residían en áreas urbanas.

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Capítulo 3 LA LEY Y EL BAREMO DE VALORACIÓN DE LA DEPENDENCIA EN ESPAÑA

Atender y cuidar a las personas en situación de dependencia se ha considerado, desde hace tiempo, uno de los principales retos de la política social de los países desarrollados. En España, una vez que ha entrado en vigor la Ley 39/2006, conocida como Ley de Dependencia o Ley de Autonomía y Ayuda a Dependientes (a partir de ahora, LAAD)6, se ha puesto en marcha el proceso para que las administraciones públicas aborden la tarea de atender adecuadamente a este segmento de la población. Para llevar a cabo esta tarea, deben dejarse claros varios conceptos tales como qué se entiende por persona dependiente o en situación de dependencia, cómo medir el fenómeno de la dependencia y quiénes tienen derecho a recibir ayudas.

En principio, no existe un concepto único asociado al fenómeno de la dependencia y según el ámbito, organismo y enfoque al que se haga referencia, los matices varían. No obstante, todas las definiciones tienen un núcleo común que refleja la asociación entre dependencia y pérdida de autonomía personal para realizar las llamadas actividades de la vida diaria. En concreto, el Consejo de Europa (1998) se refiere al fenómeno de la dependencia como aquel estado en que se encuentran las personas que, por razones ligadas a la falta o a la pérdida de autonomía física, psíquica o intelectual, tienen necesidad de asistencia y/o ayudas importantes a fin de realizar los actos corrientes de la vida diaria y, de modo particular, los 6

Ley 39/2006 de Promoción de la Autonomía Personal y Atención a personas en situación de dependencia, BOE de 15 de diciembre de 2006.

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referentes al cuidado personal. Por tanto, las personas en situación de dependencia son aquellas que presentan discapacidades para realizar las actividades de la vida diaria (AVD) y necesitan la ayuda de una tercera persona.

El objetivo de este capítulo consiste en abordar el concepto de persona dependiente y dentro de éste, describir quiénes tienen derecho a recibir ayudas según la legislación española vigente. Por tanto, en epígrafes posteriores, se expondrá el marco legal vigente actualmente en España, comentándose las líneas básicas de la LAAD, tales como su alcance, graduación, servicios que pueden prestarse, requisitos mínimos para poder disfrutar de sus beneficios y el calendario de puesta en marcha de la Ley. Junto a esta Ley, se establece un mecanismo de modulación de la dependencia, el conocido como baremo de valoración de la dependencia (a partir de ahora BVD), que permitirá determinar hasta dónde se le pueden prestar servicios y conceder ayudas económicas a una persona en situación de dependencia.

Tras definir el concepto y establecer el marco legal en el que se van a desarrollar las ayudas a estas personas, el siguiente paso consiste en estimar cuántos son. Es importante destacar que, en concordancia con la Ley, no se restringe el concepto de dependiente al hecho de tener una edad igual o superior a los 65 años. Sin embargo, no se debe olvidar que a partir de una cierta edad existe una relación positiva entre la edad y las situaciones de discapacidad, como muestra el hecho de que más del 32% de las personas mayores de 65 años tengan algún tipo de discapacidad, mientras que este porcentaje se reduce al 5% para el resto de la población.

Se ha tomado la definición establecida en la LAAD, la cual está en consonancia con la definición proporcionada por el Consejo de Europa mencionada anteriormente. Además, el propio Consejo de Europa (2000) considera que la dependencia puede afectar a cualquier sector de la población y no sólo a las personas mayores. Si bien es cierto que la dependencia tiende a aumentar con la edad, y que la vejez se caracteriza por aparecer frecuentemente asociada

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con múltiples problemas de salud, la edad no es el único criterio acerca de este estado.

La limitación en las edades no se ha establecido por la parte alta, sino justamente, en el otro extremo, ya que se ha seleccionado a todas aquellas personas con seis o más años. La razón de esta elección radica en que, como sugiere Puga González (2002), en edades anteriores a esa cota no se habla de discapacidades, sino de limitaciones.

Para realizar el cálculo del número de personas dependientes, se ha partido de la única encuesta existente a nivel nacional, elaborada por el INE, que dispone de información de esta naturaleza: la Encuesta sobre Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud (EDDES). Es importante resaltar que, como resultado de la aplicación del BVD sobre las personas que se consideran dependientes, no todos van a ser susceptibles de ser receptores de ayudas públicas. Además, no se puede pensar que todas las personas englobadas en la categoría de dependientes con derecho a ayuda son iguales. La normativa establece una primera división en seis grandes bloques por grados y niveles, en concreto, dos niveles para cada grado.

Este capítulo se ha dividido en dos grandes secciones. En la primera se describe el marco legal de la dependencia y la forma en la que se ha obtenido el BVD. Posteriormente, en la segunda sección se describen las principales características de la población dependiente española.

3.1. Marco legal de la Dependencia

En este apartado se comentarán las dos normas básicas aprobadas para la regulación específica del fenómeno de la dependencia en España: la LAAD y el BVD.

Las nuevas necesidades planteadas por la situación de dependencia y las propuestas legislativas y presupuestarias necesarias fueron estudiadas y 34

debatidas durante algunos años a nivel de expertos, responsables políticos tanto de las administraciones públicas como de organizaciones sociales y sociedades científicas. Como primer estudio en profundidad sobre el tema, se elaboró el Libro Blanco de la Dependencia en 2005. Posteriormente, durante el primer semestre de 2006, fue enviado al Parlamento un proyecto de Ley sobre la Dependencia y, finalmente, la Ley de Dependencia fue aprobada a finales de 2006. Previo a todo lo anterior, se elaboró por parte del INE la conocida Encuesta sobre Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud de 1999 (EDDES).

3.1.1. La Ley de Promoción de la Autonomía Personal y Atención a las Personas en Situación de Dependencia

En la exposición de motivos de la Ley de Dependencia se establece un nuevo derecho universal y subjetivo de la ciudadanía, que garantiza la atención y cuidados a las personas dependientes. La LAAD crea el llamado Sistema para la Autonomía y Atención de la Dependencia (a partir de ahora, SAAD) como cuarto pilar del Estado del Bienestar, tras el Sistema Nacional de Salud, el sistema educativo y el sistema de pensiones, que fueron desarrollados en décadas anteriores. A partir de 2007, todos los españoles que lo soliciten serán evaluados para determinar su grado y nivel de dependencia y las prestaciones a las que tienen derecho.

Se presenta, seguidamente, un breve resumen de los contenidos de la LAAD. Para empezar, se aborda en el artículo 2 una serie de conceptos básicos:

–

Dependencia: estado de carácter permanente en que se encuentran las personas que, por razones derivadas de la edad, la enfermedad o la discapacidad, y ligadas a la falta o a la pérdida de autonomía física, mental, intelectual o sensorial, precisan de la atención de otra u otras personas o ayudas importantes para realizar actividades básicas de la vida diaria.

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–

Autonomía: capacidad percibida de controlar, afrontar y tomar decisiones personales acerca de cómo vivir de acuerdo con las normas y preferencias propias.

–

Actividades Básicas de la Vida Diaria (ABVD): tareas más elementales de la persona, que le permiten desenvolverse con un mínimo de autonomía e independencia, tales como: el cuidado personal, las actividades domésticas básicas, la movilidad esencial, reconocer personas y objetos, orientarse, entender y ejecutar órdenes o tareas sencillas7.

–

Cuidados no profesionales: la atención prestada a personas en situación de dependencia en su domicilio, por personas de la familia o de su entorno, no vinculadas a un servicio de atención profesionalizada.

–

Cuidados profesionales: los prestados por una institución pública o entidad, con y sin ánimo de lucro, o profesional autónomo entre cuyas finalidades se encuentre la prestación de servicios a personas en situación de dependencia, ya sean en su hogar o en un centro.

–

Asistencia personal: servicio prestado por un asistente personal que realiza o colabora en tareas de la vida cotidiana de una persona en situación de dependencia, de cara a fomentar su vida independiente, promoviendo y potenciando su autonomía personal.

Los principios rectores de la norma que aparecen en el artículo 3 son los de carácter universal y público de las prestaciones, acceso a las prestaciones en condiciones de igualdad, cofinanciación por parte de los usuarios y, por último, la participación de todas las administraciones en el ejercicio de sus competencias.

El artículo 5 de la LAAD señala que los titulares de los derechos establecidos son los españoles que cumplan los requisitos de residir en el territorio

7

Por tanto, son actividades básicas relacionadas con el cuidado personal de uno mismo (vestirse, arreglo personal, comer, control de esfínteres, uso del servicio comer), con el funcionamiento físico (andar, movilidad en el interior del domicilio) y mental básico, que se ejecutan de forma cotidiana y cuya realización es imprescindible para que la persona viva de forma autónoma y adaptada a su entorno. También existen las llamadas actividades instrumentales de la vida diaria. Éstas son actividades más complejas que las actividades básicas de la vida diaria, importantes para mantener un funcionamiento normal en la vida para las que se requiere un nivel de autonomía personal mayor, pero que no son básicas para el cuidado personal. Estas actividades incluyen llamar por teléfono, realizar tareas domésticas (limpiar, cocinar, lavar ropa, etc.), manejar dinero, transporte, etc.

36

nacional8, encontrarse en situación de dependencia en alguno de los grados establecidos, siendo declarado dependiente por el órgano evaluador de la Comunidad Autónoma correspondiente y tener 3 o más años de edad (realmente, tener cualquier edad, pero existen peculiaridades para los menores de 3 años).

Para la valoración y el reconocimiento de la situación de dependencia deben tenerse en cuenta los artículos 26 y 27. En concreto, el artículo 26 establece que la situación de dependencia se clasificará en los siguientes grados:

•

Grado I. Dependencia moderada: Cuando la persona necesita ayuda para realizar varias actividades básicas de la vida diaria, al menos una vez al día.

•

Grado II. Dependencia severa: Cuando la persona necesita ayuda para realizar varias actividades básicas de la vida diaria dos o tres veces al día, pero no requiere la presencia permanente de un cuidador.

•

Grado III. Gran dependencia: Cuando la persona necesita ayuda para realizar varias actividades básicas de la vida diaria varias veces al día y, por su pérdida total de autonomía mental o física, necesita la presencia indispensable y continua de otra persona.

En cada uno de los grados de dependencia, se establecerán dos niveles, en función de la autonomía de las personas y de la intensidad del cuidado que requieren. Los grados y niveles de dependencia, a efectos de su valoración, se determinarán mediante la aplicación del baremo que se acuerde en el Consejo Territorial y que fue aprobado reglamentariamente por el Gobierno mediante Real Decreto 504/2007, de 20 de abril (BOE del 21 de abril). Los menores de 3 años que presenten graves discapacidades tendrán una escala de valoración específica y el sistema atenderá sus necesidades de ayuda a domicilio y, en su caso, prestaciones económicas vinculadas o de cuidados en el entorno familiar.

8

Residir en territorio español y haberlo hecho durante cinco años, de los cuales dos deberán ser inmediatamente anteriores a la fecha de presentación de la solicitud. Para los menores de cinco años el período de residencia se exigirá a quien ejerza su guarda y custodia.

37

El procedimiento para el reconocimiento de la situación de dependencia se inicia a instancias de los ciudadanos. Éstos serán evaluados por los órganos que designen las Comunidades Autónomas. El órgano competente en la Comunidad Autónoma realiza una valoración (teniendo en cuenta informes sobre su salud y entorno, así como aquellas ayudas técnicas, órtesis y prótesis que, en su caso, le hayan sido prescritas) y emite una resolución con el grado y nivel de dependencia, especificando los cuidados que la persona pueda requerir. Para hacer efectivas las prestaciones reconocidas a la persona en situación de dependencia, los servicios sociales de las Comunidades Autónomas establecen un Programa Individual de Atención para la persona dependiente9.

El artículo 27 de la Ley establece la existencia de un único baremo en toda España que valora la capacidad de la persona para llevar a cabo por sí misma las actividades básicas de la vida diaria, así como la necesidad de apoyo y supervisión para su realización por personas con discapacidad intelectual o con enfermedad mental. El reconocimiento del derecho es expedido por la Comunidad Autónoma correspondiente y tiene validez en toda España. El grado o nivel es revisable a petición del interesado, su representante o a instancia de las Administraciones Públicas. Las causas para realizar una revisión son: una mejoría o empeoramiento de la situación de dependencia y un error de diagnóstico o en la aplicación del correspondiente baremo.

Se entiende por SAAD al conjunto de prestaciones y servicios que garantizan, en las mismas condiciones para todos los ciudadanos, la protección de las personas en situación de dependencia. Se configura como una red de utilización pública, diversificada, que integra de forma coordinada, centros y servicios, públicos y privados, debidamente acreditados. Tiene como fin promover la autonomía personal y garantizar la atención y protección a las

9

El Programa Individual de Atención (art. 29), se realizará en el proceso de reconocimiento de la situación de dependencia y determinará qué servicios y/o prestaciones son más adecuados para cada persona dependiente. Tendrá en cuenta: a) el grado y nivel de dependencia que la resolución establezca en relación a esa persona y b) la opinión del propio usuario, o en su caso de su familia o entidades tutelares, sobre las posibles alternativas de intervención. Este programa puede ser revisado (art. 29.2): a petición del interesado o sus representantes, de oficio, en la forma que determine la Comunidad Autónoma o por cambio de residencia a otra Comunidad Autónoma.

38

personas en situación de dependencia en todo el territorio del Estado, con la colaboración y participación de todas las Administraciones Públicas en el ejercicio de sus competencias.

Para lograr la articulación del sistema se crea el Consejo Territorial del SAAD. Se acuerda un Plan de Acción Integral para la promoción de la autonomía personal y la atención a las personas en situación de dependencia, que define el marco de la cooperación interadministrativa que se desarrollará mediante los correspondientes convenios y se hará efectiva la participación institucional de las organizaciones sindicales y empresariales, además de las administraciones públicas en el sistema.

Las prestaciones del SAAD aparecen en los artículos 14 y 15 de la LAAD. Según el artículo 14, las personas que sean declaradas dependientes, podrán recibir:

•

Directamente una serie de servicios, prestados a través de la oferta pública de la Red de Servicios Sociales de las Comunidades Autónomas, mediante centros y servicios públicos o privados concertados.

•

De no ser posible la atención mediante un servicio, se podrá recibir una prestación económica, de carácter periódico. Deberá estar vinculada a la adquisición de un servicio que se determine adecuado para las necesidades de la persona beneficiaria.

•

Con carácter excepcional, se podrá recibir una prestación económica para ser atendido por cuidadores no profesionales, como pueden ser los familiares de la persona dependiente.

El artículo 15 establece que el SAAD incluye las siguientes prestaciones o servicios:

1)

Prestación de servicios a través de centros y programas públicos o concertados según catálogo. Los beneficiarios tendrán derecho a una serie de servicios según su grado y nivel de dependencia. El catálogo de servicios incluirá: 39

a)

Servicio de Prevención de las situaciones de dependencia.

b)

Servicio de Teleasistencia.

c)

Servicio de ayuda a domicilio, entre lo que se incluye: Atención de las necesidades del hogar y Cuidados personales.

d)

Servicio de Centro de Día y de Noche que comprende: Centro de Día para mayores, Centro de Día para menores de 65 años, Centro de Día de atención especializada y Centro de Noche.

e)

Servicio de Atención Residencial que pueden ser: Residencia de personas mayores dependientes, Centro de atención a dependientes con discapacidad psíquica y Centro de atención a dependientes con discapacidad física.

2)

Prestaciones económicas que pueden otorgarse. Fundamentalmente van a ser dos las prestaciones económicas que esta ley va a crear: a)

Prestación económica para cuidados en el entorno familiar y apoyo a cuidadores no profesionales (art.18). Excepcionalmente, siempre que se den las condiciones adecuadas y lo establezca su Programa Individual de Atención, lo recibirá el dependiente para ser atendido por cuidadores no profesionales (art. 14.4).

b)

Prestación económica vinculada al servicio (art. 17) que se otorgará únicamente cuando no sea posible el acceso a un servicio público o concertado de atención y cuidado.

En relación al importe de la prestación económica a reconocer a cada beneficiario se determinará aplicando a las cuantías vigentes para cada año un coeficiente reductor según su capacidad económica, de acuerdo con lo establecido por la Comunidad Autónoma o Administración competente, y teniendo en consideración lo que al respecto acuerde el Consejo Territorial del SAAD. La regulación de este tipo de prestaciones se recoge en los siguientes Reales Decretos:

1)

Real Decreto 614/2007, de 11 de mayo, sobre nivel mínimo de protección del SAAD garantizado por la Administración General del Estado.

40

2)

Real Decreto 727/2007, de 8 de junio, sobre criterios para determinar la intensidad de protección de servicios y la cuantía de las prestaciones económicas de la Ley 39/2006.

Ambas normas recogen los importes mínimo y máximo respectivamente que un beneficiario tiene garantizados. Sin embargo, sólo se refieren a las prestaciones que recibirán aquellos individuos que hayan sido catalogados como dependientes en grado III. El RD 727/2007 establece tres conceptos de prestación económica:

a) de asistencia personal -APb) para cuidados en el entorno familiar -CEFc) vinculada a servicios -VS-

Los importes mensuales máximos por individuo junto con los mínimos garantizados se recogen en la tabla 3.1. Tabla 3.1: Importes máximos y mínimos de protección garantizados. cuantías máximas mínimo por AP por CEF por VS Grado III nivel 2 250 780 487 780 Grado III nivel 1 170 585 390 585 Fuente: Elaboración propia a partir de RD 614/2007 y RD 727/2007.

Respecto de la protección mínima, el artículo 7 de la LAAD establece que la protección de la situación de dependencia se prestará de acuerdo con los siguientes niveles de protección:

1)

un nivel mínimo de protección garantizado por la Administración General del Estado,

2)

un nivel de protección acordado entre la Administración General del Estado y cada una de las Comunidades Autónomas

3)

y un nivel adicional que pueden establecer, por su parte, las Comunidades Autónomas con cargo a sus presupuestos.

41

El artículo 9 de la LAAD dispone que el Gobierno, oído el Consejo Territorial del SAAD, determinará el nivel mínimo de protección garantizado para cada uno de los beneficiarios del Sistema, según el grado y nivel de su dependencia, como condición básica de garantía del derecho a la promoción de la autonomía personal y atención a la situación de dependencia. Por tanto, este nivel mínimo estará a cargo de los recursos previstos anualmente en la Ley de Presupuestos Generales del Estado para su transferencia a las Comunidades Autónomas. El artículo 32.2 establece que la Administración General del Estado asumirá el coste de este nivel de protección.

Los artículos 32 y 33 establecen las cuestiones básicas relativas a la financiación del sistema que correrá a cargo de la Administración General del Estado, las Comunidades Autónomas y los propios beneficiarios. Según la memoria económica de la LAAD, la Administración General del Estado -AGEaportará más de 12.638 millones de euros hasta 2015 para garantizar las prestaciones y servicios del SAAD, siguiendo el esquema recogido en la tabla 3.2.

Tabla 3.2: Calendario de aportaciones de la AGE (cifras en euros corrientes). Año Aportación de la AGE 2007 400.000.000 2008 678.685.396 2009 979.364.617 2010 1.160.330.812 2011 1.545.425.613 2013 1.673.884.768 2013 1.876.030.564 2014 2.111.571.644 2015 2.212.904.397 Total 12.638.197.811 Fuente: Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales (MTAS)

Las Comunidades Autónomas deberán aportar, al menos, una cantidad similar. Respecto a la aplicación de la Ley, ésta entró en vigor en todo el territorio nacional el día 1 de enero de 2007, estableciéndose un plazo máximo de tres meses para la constitución del Consejo Territorial del SAAD (lo cual ocurrió el 42

22 de enero de 2007) y de otros tres desde su constitución para que el Gobierno y las Comunidades Autónomas acuerden el baremo, los servicios y las cuantías de las prestaciones económicas que recibirán las personas mayores y las personas con discapacidad que no pueden valerse por sí mismas.

La efectividad del derecho a las prestaciones de dependencia se realiza progresiva y gradualmente a partir del 1 de enero de 2007 de acuerdo al siguiente calendario: −

2007: personas valoradas con un Grado III de gran dependencia, niveles 2 y 1.

−

2008-2009: personas valoradas con un Grado II de dependencia severa, nivel 2.

−

2009-2010: personas valoradas con un Grado II de dependencia severa, nivel 1.

−

2011-2012: personas valoradas con un Grado I de dependencia moderada, nivel 2.

−

2013-2014: personas valoradas con un Grado I de dependencia moderada, nivel 1.

3.1.2. El baremo de valoración de la dependencia

La disposición final séptima de la Ley 39/2006, faculta al Gobierno para dictar cuantas disposiciones sean necesarias para el desarrollo y ejecución de la citada Ley, con la finalidad principal de hacer efectivo el ejercicio del derecho subjetivo de ciudadanía que se reconoce a todos los españoles en situación de dependencia a través del SAAD. Con independencia de esta habilitación general, la disposición final quinta de la Ley encomienda al Gobierno la aprobación de un reglamento, que establezca el baremo para la valoración de los grados y niveles de dependencia previstos en los artículos 26 y 27. Asimismo, el Gobierno debe dar cumplimiento a la disposición adicional

43

decimotercera de la Ley que establece una valoración específica para los menores de tres años que atienda a las especiales circunstancias que se derivan de su edad.

De acuerdo con el capítulo III, título I, de la Ley, el baremo que se establece en el anexo I de esa norma determina los criterios objetivos para la valoración del grado de autonomía de las personas, en orden a la capacidad para realizar las tareas básicas de la vida diaria, así como la necesidad de apoyo y supervisión a este respecto para personas con discapacidad intelectual o enfermedad mental. La valoración tiene en cuenta los informes existentes relativos a la salud de la persona y al entorno en que se desenvuelve. Este instrumento de valoración de la situación de dependencia incluye un protocolo con los procedimientos y técnicas a seguir y la determinación de los intervalos de puntuación que corresponden a cada uno de los grados y niveles de dependencia.

Asimismo, este Real Decreto, en cumplimiento de lo dispuesto en la disposición adicional novena

de

la

LAAD,

posibilita

también

la

efectividad

del

reconocimiento de la situación de dependencia de quienes tengan reconocida la pensión de gran invalidez o la necesidad de ayuda de tercera persona. En el supuesto de las personas que tengan reconocido el complemento de gran invalidez, mediante la aplicación del baremo se establecerá el grado y nivel de dependencia de cada persona, garantizando, en todo caso, el grado I dependencia moderada nivel 1. Y, en lo que se refiere a quienes tengan reconocido el complemento de necesidad de tercera persona, se establece la aplicación de la correspondiente tabla de homologación.

La regulación referida al BVD aparece en el Real Decreto 504/2007, de 20 de abril10. Este instrumento permite calibrar las situaciones de dependencia, distinguiéndose entre tres posibles situaciones:

10

Real Decreto 504/2007, de 20 de abril, por el que se aprueba el baremo de valoración de la situación de dependencia establecido por la Ley 39/2006, de 14 de diciembre, de promoción de la autonomía personal y atención a las personas en situación de dependencia.

44

a)

Grado I. Dependencia moderada: se corresponde a una puntuación final del BVD de 25 a 49 puntos.

b)

Grado II. Dependencia severa: se corresponde a una puntuación final del BVD de 50 a 74 puntos.

c)

Grado III. Gran dependencia: se corresponde a una puntuación final del BVD de 75 a 100 puntos.

A su vez, dentro de cada grado se pueden identificar dos niveles en función de la autonomía personal y de la intensidad del cuidado que requiere de acuerdo con lo establecido en el apartado 2 del artículo 26 de la LAAD. El BVD es aplicable en cualquier situación de discapacidad y en cualquier edad, a partir de los 3 años. La determinación del grado y nivel de la dependencia de la persona valorada se obtiene a partir de la puntuación final obtenida en la aplicación del baremo de acuerdo con la escala de puntuación recogida en la tabla 3.3.

Tabla 3.3: Escala de puntuación del baremo. Grado Nivel Puntos I 1 25-39 2 40-49 II 1 50-64 2 65-74 III 1 75-89 2 90-100 Fuente: RD 504/2007.

Este instrumento de valoración de la dependencia incluye un protocolo con los procedimientos y técnicas a seguir y la determinación de los intervalos de puntuación que corresponden a cada uno de los grados y niveles de dependencia. Asimismo, en cumplimiento de lo dispuesto en la disposición adicional novena

de

la

LAAD,

posibilita

también

la

efectividad

del

reconocimiento de la situación de dependencia de quienes tengan reconocida la pensión de gran invalidez o la necesidad de ayuda de tercera persona.

Según el BVD, en la valoración de la dependencia se consideran un conjunto de actividades de autocuidado, movilidad y tareas domésticas que se conceptualizan

de

acuerdo

con

la 45

Clasificación

Internacional

del

Funcionamiento, la Discapacidad y la Salud (OMS, 2001). Además, se tiene en cuenta la actividad de tomar decisiones en el caso de personas con discapacidad intelectual o enfermedad mental u otras situaciones en que las personas puedan tener afectada su capacidad perceptivo-cognitiva. En concreto, se consideran las siguientes actividades:

•

Comer y beber. Se entiende como llevar a cabo las tareas y acciones coordinadas relacionadas con comer los alimentos servidos, llevarlos a la boca y consumirlos de manera adecuada para la cultura local, cortar o partir la comida en trozos, abrir botellas y latas, usar cubiertos. Sujetar el vaso, llevarlo a la boca y beber de manera adecuada para la cultura local, mezclar, revolver y servir líquidos para beber, beber a través de una ayuda instrumental.

•

Regulación de la micción/defecación. Indicar la necesidad, adoptar la postura

adecuada,

elegir

y

acudir

a

un

lugar

adecuado

para

orinar/defecar, manipular la ropa antes y después de orinar/defecar, y limpiarse después de orinar/defecar. •

Lavarse. Lavarse y secarse todo el cuerpo, o partes del cuerpo, utilizando agua y materiales o métodos apropiados de lavado y secado, como bañarse, ducharse, lavarse las manos y los pies, la cara y el pelo, y secarse con una toalla.

•

Otros cuidados corporales. Cuidado de partes del cuerpo que requieren un nivel de cuidado mayor que el mero hecho de lavarse y secarse.

•

Vestirse. Llevar a cabo las acciones y tareas coordinadas precisas para ponerse y quitarse ropa y el calzado en el orden correcto y de acuerdo con las condiciones climáticas, y las condiciones sociales, tales como ponerse, abrocharse y quitarse camisas, faldas, blusas, pantalones, ropa interior, (...), zapatos, botas, sandalias y zapatillas.

•

Mantenimiento de la salud. Cuidar de uno mismo siendo consciente de las propias necesidades y haciendo lo necesario para cuidar de la propia salud, tanto para reaccionar frente a los riesgos sobre la salud, como para prevenir enfermedades, tal como buscar asistencia médica, seguir consejos médicos y de otros profesionales de la salud y evitar riesgos.

•

Transferencias corporales. Agrupa las actividades siguientes: 46


Sentarse. Adoptar y abandonar la posición de sentado, y cambiar la posición del cuerpo de estar sentado a cualquier otra como levantarse o tumbarse.
Tumbarse. Adoptar y abandonar una posición tumbada o cambiar la posición del cuerpo de la horizontal a cualquier otra, como ponerse de pie o sentarse.
Ponerse de pie. Adoptar y abandonar la posición de estar de pie o cambiar la posición corporal de estar de pie a cualquier otra posición como tumbarse o sentarse.
Transferir el propio cuerpo mientras se está sentado. Moverse, estando sentado, de un asiento a otro, en el mismo o diferente nivel, como moverse desde una silla a una cama.
Transferir el propio cuerpo mientras se está acostado. Moverse estando tumbado de un lugar a otro en el mismo o diferente nivel, como pasar de una cama a otra. •

Desplazarse dentro del hogar. Andar y/o moverse dentro de la propia casa, dentro de una habitación o entre diferentes habitaciones.

•

Desplazarse fuera del hogar. Caminar y/o moverse, cerca o lejos de la propia vivienda, y/o utilización de medios de transporte, públicos o privados.

•

Tareas domésticas. Agrupa las actividades siguientes:
Preparar comidas. Idear, organizar, cocinar y servir comidas frías y calientes para uno mismo.
Hacer la compra. Conseguir, a cambio de dinero, bienes y servicios necesarios para la vida diaria, como la selección de alimentos, bebidas, productos de limpieza, artículos para la casa o ropa. Comparar la calidad y precio de los productos necesarios, negociar y pagar por los bienes o servicios seleccionados y transportar los bienes.
Limpiar y cuidar de la vivienda. Incluye actividades como ordenar y quitar el polvo, barrer, fregar y pasar la fregona/trapeador a los suelos, limpiar

ventanas

y

paredes,

limpiar

cuartos

de

baño

e

inodoros/excusados, limpiar muebles, así como lavar los platos,

47

sartenes, cazuelas y los utensilios de cocina, y limpiar las mesas y suelos alrededor del área donde se come y cocina.
Lavar y cuidar la ropa. Lavar la ropa (a mano o a máquina), secarla (al aire o a máquina), plancharla, y guardarla en el armario o similar. •

Tomar decisiones. Capacidad de controlar, afrontar y tomar, por propia iniciativa, decisiones personales acerca de cómo vivir de acuerdo con las normas y preferencias propias. Agrupa la toma de decisiones relativas a las actividades de autocuidado, actividades de movilidad, tareas domésticas, interacciones interpersonales básicas y complejas, usar y gestionar el dinero y uso de servicios a disposición del público.

La puntuación final del BVD se obtiene de la suma de los pesos de las tareas (anexo A del Real Decreto) en que la persona valorada no tiene desempeño, ponderada por el coeficiente del grado de apoyo en cada tarea (anexo C del Real Decreto) y el peso de la actividad correspondiente. En el caso de las personas con discapacidad intelectual o con enfermedad mental, así como con afectaciones en su capacidad perceptivo-cognitiva, se empleará –además- una tabla específica de pesos de las tareas (anexo B del Real Decreto), seleccionando como puntuación final aquella que resulte más beneficiosa para la persona valorada. En concreto, la determinación de la puntuación del baremo tiene dos fases: −

Fase 1ª. Asignación de una puntuación a cada discapacidad o actividad que no puede realizar. Si la persona no sufre problemas mentales la ponderación de esas discapacidades aparece en el anexo A. En el caso de que la persona tenga problemas mentales se le aplican dos tablas: la del anexo A y el B y la puntuación final del baremo será la mayor de las dos.

−

Fase 2ª. Asignación del coeficiente de grado de apoyo. Según la dificultad con la que realice o no realice las actividades señaladas en los anexos A y B, se multiplica la puntuación por los coeficientes del Anexo C y se obtiene la puntuación final.

48

Los tres anexos que aparecen en el citado Real Decreto se recogen en el Anexo 1 de este trabajo.

3.2. Estimación y descripción de la población dependiente española

3.2.1. Datos utilizados

La falta de datos precisos sobre dependencia es uno de los problemas que se presentan a la hora de realizar valoraciones sobre dicho fenómeno como tal. La razón parece obvia: hasta la aprobación de la LAAD no se había definido en nuestro país qué se entendía exactamente por tal concepto. Hasta la fecha, la única fuente de información sobre el tema ha sido la Encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estados de Salud -EDDES- (INE, 2002a; 2002b; 2002c). Dicha encuesta fue elabora por el INE en colaboración con el IMSERSO y la Fundación ONCE durante 1999 en forma de macro-encuesta. Con ella se dispone de información relativa a los fenómenos de la discapacidad, la dependencia, el envejecimiento de la población y el estado de salud de la población residente en España. Recoge información sobre 70.500 hogares y unas 220.000 personas en toda España que residen en vivienda familiar. Se garantiza la representatividad nacional de la encuesta al aplicar a cada persona encuestada su factor de elevación en función del muestreo estadístico realizado por el INE.

La utilización de dicha encuesta implica que la definición de discapacidad utilizada se ajusta al conjunto de 36 actividades o funciones específicamente recogidas en el cuestionario como discapacidades para las personas mayores de cinco años. La metodología empleada en el desarrollo de dicha encuesta siguió las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud, y en particular la Clasificación Internacional de Deficiencias, Discapacidades y Minusvalías, CIDDM, de 1980, vigente en el año 1999, cuando se realizó la encuesta (IMSERSO, 1997). La EDDES identifica 36 posibles discapacidades agrupadas en 10 bloques, las cuales se recogen en la tabla 3.4. Cada una de las discapacidades lleva asociada una cifra del 1 al 36, con la que se las identificará. A su vez, para cada una de las discapacidades, se recoge el grado 49

de severidad con que la padece el individuo, distinguiéndose entre moderada, severa y total. Obviamente, existe un cuarto nivel asociado a la inexistencia de la discapacidad. Es importante hacer referencia al grado de severidad asociado a las distintas discapacidades, el cual se refiere al nivel de dificultad para realizar una determinada actividad, sin ayuda (si no la recibe) o con ayudas (en el caso de que las perciba). Uno de los inconvenientes que se asocian a esta encuesta es que se registra la discapacidad auto-percibida por la persona. Sin embargo, se trata de la única información disponible a nivel nacional, y la más reciente, que analice este fenómeno en profundidad. Tabla 3.4: Codificación y agrupación de las discapacidades por tipo. TIPO DE DISCAPACIDAD VER (tipo 1) 1. Discapacidad para recibir cualquier imagen 2. Discapacidad para tareas visuales de conjunto 3. Discapacidad para tareas visuales de detalle 4. Otras discapacidades de la visión OIR (tipo 2) 5. Discapacidad para recibir cualquier sonido 6. Discapacidad para la audición de sonidos fuertes 7. Discapacidad para escuchar el habla COMUNICARSE (tipo 3) 8. Comunicarse a través del habla 9. Comunicarse a través de lenguajes alternativos 10. Comunicarse a través de gestos no signados 11. Comunicarse a través de escritura-lectura convencional APRENDER, APLICAR CONOCIMIENTOS Y DESARROLLAR TAREAS (tipo 4) 12. Reconocer personas, objetos y orientarse en el espacio 13. Reconocer informaciones y episodios recientes y/o pasados 14. Entender y ejecutar órdenes sencillas y/o realizarlas 15. Entender y ejecutar órdenes complejas y/o realizarlas DESPLAZARSE (tipo 5) 16. Cambios y mantenimiento de las diversas posiciones del cuerpo 17. Levantarse, acostarse, permanecer de pie o sentado 18. Desplazarse dentro del hogar UTILIZAR BRAZOS Y MANOS (tipo 6) 19. Trasladar-transportar objetos no muy pesados 20. Utilizar utensilios y herramientas 21. Manipular objetos pequeños con manos y dedos

50

DESPLAZARSE FUERA DEL HOGAR (tipo 7) 22. Deambular sin medio de transporte 23. Desplazarse en transportes públicos 24. Conducir vehículo propio CUIDAR DE SÍ MISMO (tipo 8) 25. Asearse solo: lavarse y cuidarse de su aspecto 26. Control de las necesidades y utilizar solo el servicio 27. Vestirse, desvestirse, arreglarse 28. Comer y beber REALIZAR TAREAS DEL HOGAR (tipo 9) 29. Cuidarse de las compras y el control de suministros y servicios 30. Cuidarse de las comidas 31. Cuidarse de la limpieza y el planchado de la ropa 32. Cuidarse de la limpieza y el mantenimiento de la casa 33. Cuidarse del bienestar de los demás miembros de la familia RELACIONES CON OTRAS PERSONAS (tipo 10) 34. Mantener relaciones de cariño con familiares próximos 35. Hacer amigos y mantener la amistad 36. Relacionarse con compañeros, jefes y subordinados Fuente: IMSERSO (1997).

Tal y como se comentó en la introducción de este capítulo, debido a que el fenómeno de la dependencia toma carácter definitivo al incorporar la ayuda de otra persona, puede ocurrir a cualquier edad. En consecuencia, la estimación no debería limitarse únicamente a las personas de más de 64 años, sino a toda la población no institucionalizada mayor de cinco años, puesto que antes de esta edad no se habla de discapacidades sino de limitaciones, cuestión que se detalla en la propia metodología de la encuesta publicada por el INE (2002a).

3.2.2. Descripción de la población española en situación de dependencia

Una vez indicado el origen de los datos utilizados, es preciso comentar otros conceptos imprescindibles para la estimación. Respecto a la selección y consideración de persona en situación de dependencia, se parte del colectivo total de población con más de cinco años (de las que se tienen registrada información sobre discapacidad) que se encuentren en situación de dependencia. Son consideradas personas en situación de dependencia

51

aquéllas que cumplen con la definición del Consejo de Europa mencionada anteriormente. En concreto, las discapacidades que se han considerado como AVD son las que aparecen reseñadas expresamente en la LAAD y en el RD que regula el BVD. En particular, las discapacidades son las relacionadas con el cuidado personal, las actividades domésticas básicas, la movilidad esencial, reconocer personas y objetos, orientarse, entender y ejecutar órdenes o tareas sencillas.

De las 36 discapacidades incluidas en la EDDES, se consideran relacionadas con las AVD las incluidas dentro del Grupo 4.- Aprender, aplicar conocimientos y desarrollar tareas (todas: 12, 13, 14 y 15), Grupo 5.- Desplazarse (todas: 16, 17 y 18), Grupo 7.- Desplazarse fuera del hogar (todas: 22, 23 y 24), Grupo 8.Cuidarse de sí mismo (todas: 25, 26, 27 y 28) y Grupo 9.- Realizar las tareas del hogar (todas: 29, 30, 31, 32 y 33).

La población en situación de dependencia mayor de cinco años asciende a 1.398.768. El reparto por sexos y edades es el recogido en la tabla 3.5. Es interesante mencionar que el colectivo de población mayor de cinco años con alguna discapacidad asciende a 3.478.643 personas (siendo el 58,37 % mujeres). Sin embargo, de todas las personas en situación de dependencia, el 66,9% son mujeres. Esta situación no se mantiene homogénea en todas las edades.

Así, en edades iguales o inferiores a los 36 años están más afectados los hombres que las mujeres. A partir de esa edad, la situación se invierte llegando, incluso, a triplicar el número de las mujeres al de los hombres en determinados tramos de edad como por ejemplo entre 77 y 86 años.

52

Tabla 3.5: Personas en situación de dependencia clasificadas por edad y sexo. Hombres Edad De 6 años a 16 De 17 a 26 De 27 a 36 De 37 a 46 De 47 a 56 De 57 a 66 De 67 a 76 De 77 a 86 De 87 a 96 De 97 a 99 años Total Total general Hombres Mujeres

Número 15.829 25.367 37.459 31.579 32.468 58.139 99.724 107.722 49.971 4.199 462.457 1.398.768 462.457 936.311

Mujeres % 3,4% 5,5% 8,1% 6,8% 7,0% 12,6% 21,6% 23,3% 10,8% 0,9% 100,0%

Número 15.481 14.914 24.282 36.388 59.583 101.773 226.086 292.783 153.473 11.548 936.311

% 1,7% 1,6% 2,6% 3,9% 6,4% 10,9% 24,1% 31,3% 16,4% 1,2% 100,0%

33,0% 67,0%

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES

Tabla 3.6: Prevalencia según la edad de las discapacidades en la población dependiente. Desplazamientos Edad 6 – 16 17 – 26 27 – 36 37 – 46 47 – 56 57 – 66 67 – 76 77 – 86 87 – 96 97 – 99

Aprender en el hogar 65,70 (20,24) 61,92 (24,39) 53,40 (17,52) 36,70 (11,83) 20,55 (6,40) 13,85 (5,08) 19,32 (7,73) 27,74 (12,14) 30,41 (15,71) 42,32 (23,33)

33,96 (20,83) 34,73 (23,30) 35,33 (22,69) 47,38 (28,58) 49,54 (22,40) 54,05 (28,82) 55,22 (30,22) 54,56 (31,12) 57,52 (40,37) 71,67 (48,85)

fuera del Cuidados hogar 74,89 57,21 (33,51) (24,69) 95,19 51,98 (73,08) (21,65) 91,55 47,55 (64,15) (20,19) 85,99 39,88 (66,12) (16,64) 79,21 36,77 (51,65) (10,50) 82,28 36,68 (62,00) (10,40) 88,49 40,37 (63,68) (14,13) 89,46 51,97 (54,56) (21,01) 92,42 69,69 (64,77) (34,27) 91,15 78,06 (68,67) (48,12)

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES

53

Tareas 75,35 (30,02) 89,84 (55,41) 90,74 (46,43) 83,71 (42,81) 80,96 (29,99) 77,75 (31,81) 81,05 (37,82) 87,13 (50,78) 90,12 (66,53) 96,56 (83,36)

En relación con el tipo de discapacidades y el porcentaje de personas que la padecen en grado severo, en la tabla 3.6 se ha resumido la información en porcentajes por edades. La interpretación de esta tabla es la siguiente, por ejemplo, el valor 65,70 (20,24) se refiere a que el 65,7% de la población en ese tramo de edad lo padece y el 20,24% con severidad grave o mayor.

En la tabla 3.7 se presenta, por grupos de edad, el número de personas (en porcentaje) que se encuentran en situación de dependencia según las horas de cuidado que están recibiendo. Se han utilizado los tramos que se recogen en la EDDES.

Tabla 3.7: Población española dependiente en % por edad y horas de cuidado. Horas semanales de cuidado civil Edad

60

Total

6 – 16

0,2%

0,4%

0,2%

0,3%

0,3%

1,2%

2,6%

17 – 26

0,3%

0,4%

0,4%

0,3%

0,2%

1,4%

2,9%

27 – 36

0,6%

0,6%

0,5%

0,4%

0,3%

1,9%

4,4%

37 – 46

1,1%

0,9%

1,0%

0,4%

0,3%

1,6%

5,2%

47 – 56

1,6%

1,4%

1,2%

0,5%

0,4%

1,8%

6,8%

57 – 66

2,8%

2,4%

2,1%

0,9%

0,8%

3,2%

12,1%

67 – 76

5,7%

4,4%

4,0%

1,8%

1,8%

7,0%

24,7%

77 – 86

4,6%

5,2%

4,9%

2,9%

2,4%

8,6%

28,5%

87 – 96

1,2%

1,3%

1,6%

1,3%

1,1%

5,3%

11,9%

97 - 99

0,0%

0,1%

0,1%

0,1%

0,1%

0,5%

0,8%

17,9%

17,2%

16,0%

8,9%

7,6%

32,4%

100,0%

Total

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES.

Las personas de 67 a 96 años son las que más horas de cuidado semanal necesitan. Cabe destacar el caso de quienes tienen de 97 a 99 años, que por ser porcentualmente los menos representativos, y sólo abarcar 2 años, sus porcentajes en horas de cuidado también lo son.

54

3.2.3. Descripción de la población española en situación de dependencia con derecho a atención y a ayudas según la LAAD

Tal y como se comentó inicialmente, según la ley de Dependencia no toda la población dependiente será atendida por el SAAD. En concreto, sólo se atenderá a aquellos dependientes cuya graduación, según el baremo, supere los 25 puntos. Por otro lado, de acuerdo con la EDDES la terminología de discapacidad sólo se aplica a personas mayores de 5 años, por lo que la población de estudio ha sido desde 6 a 99 años.

En la tabla 3.8 aparece la correspondencia que se ha empleado entre las actividades valoradas en el BVD y las discapacidades correspondientes a la EDDES, tal y como se nombran y numeran en la tabla 3.4.

Una vez identificadas las discapacidades asociadas a las actividades que se valoran en el BVD, las puntuaciones que se les asignan son las que aparecen en el Anexo 1 y se reparten proporcionalmente entre ellas. Por lo que se refiere a la utilización de la tabla correspondiente al Anexo C del RD, se ha utilizado como aproximación la severidad de las discapacidades padecidas. Así, se asignará el coeficiente 0,9 si la severidad es leve, 0,95 si es moderada y 1 si es grave. Se asocian a cada una de las actividades/tareas la o las discapacidades correspondientes entre las 36 utilizadas en la EDDES.

Dado que la EDDES y el baremo utilizan diferentes clasificaciones, no siempre existe una correspondencia única y unívoca entre ambos conceptos. En ocasiones hay tareas que no tienen discapacidades y entonces los porcentajes se acumulan al epígrafe global, mientras que en otras, a una misma actividad/tarea le corresponden varias discapacidades. En este caso, se ha procedido a hacer un reparto proporcional entre ellas.

55

Tabla 3.8: Correspondencia entre las actividades del BVD y las discapacidades por tipo. Actividades Discapacidades en la EDDES 99 Comer y beber 28 Regulación micción/defecación 26 Lavarse 25 Otros cuidados corporales 25 Vestirse 27 Mantenimiento de la salud 33 Transferencias corporales 17 y 16 Desplazarse dentro del hogar 18 Desplazarse fuera del hogar 22, 23 y 24 Tareas domésticas 29,30,31 y 32 Tomar decisiones 12, 13, 14,15,34,35 y 36 Fuente: Elaboración propia a partir del baremo.

Teniendo en cuenta todas estas consideraciones, la aplicación del BVD indica que casi un 45% del total de la población española dependiente tiene una puntuación inferior a 25, por lo que no tienen derecho a ayudas públicas. Más del 80% tiene problemas para desplazarse fuera del hogar y/o realizar tareas. Casi la mitad sufre dificultades en su desplazamiento y/o no pueden por sí solas cuidarse. Sin embargo, sólo algo más del 25% tiene problemas de aprendizaje. Los resultados se recogen en la tabla 3.9. Como se puede apreciar, la suma de porcentajes por discapacidades y filas no suma 100, pues el padecimiento de una discapacidad no excluye del padecimiento de otra.

Tabla 3.9: Prevalencia en porcentaje según la puntuación del BVD. Baremo Personas Aprender Desplazarse D. fuera Cuidados Tareas hogar 0 – 24,99

44,9%

7,3%

11,6%

33,5%

6,4% 34,5%

25 – 49,99

27,1%

6,9%

17,4%

26,2%

13,1% 22,9%

50 – 74,99

13,5%

5,2%

9,7%

13,4%

13,4% 12,5%

75 – 100

14,5%

7,9%

13,7%

14,5%

14,5% 14,3%

100,0%

27,3%

52,4%

87,6%

47,4% 84,1%

Total

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES.

Las tablas 3.10a y 3.10b muestran la prevalencia de las distintas discapacidades por tramos del baremo tanto para los hombres como paras las mujeres. Puede apreciarse que no afectan de igual modo las distintas 56

discapacidades ni por sexo ni por tramo del baremo. Las mujeres registran menores tasas de prevalencia en las discapacidades asociadas con el aprendizaje y los cuidados. Sin embargo, son más elevadas que las de los hombres en las discapacidades asociadas a las tareas. No existen diferencias importantes en relación a las tasas de desplazamiento ni de desplazamiento fuera del hogar, aunque en el caso de los hombres son ligeramente más elevadas. En el caso de las mujeres existe un mayor porcentaje de personas dependientes cuya puntuación del BVD es inferior a 25 puntos.

Tabla 3.10a: Prevalencia masculina en porcentaje según la puntuación del BVD. Baremo

Personas Aprender Desplazarse

D. fuera Cuidados Tareas hogar 32,1% 9,0% 26,9%

0 – 24,99

41,0%

9,8%

10,5%

25 – 49,99

27,1%

8,4%

15,6%

26,0%

14,9% 19,9%

50 – 74,99

16,2%

6,1%

11,8%

16,2%

16,2% 13,9%

75 – 100

15,6%

8,6%

14,7%

15,6%

15,6% 15,0%

100,0%

33%

52,7%

89,9%

55,6% 75,7%

Total

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES.

Tabla 3.10b: Prevalencia femenina en porcentaje según la puntuación del BVD. Baremo

Personas Aprender Desplazarse

D. fuera Cuidados Tareas hogar 34,3% 5,2% 38,2%

0 – 24,99

46,9%

6,0%

12,1%

25 – 49,99

27,1%

6,2%

18,3%

26,2%

12,2% 24,4%

50 – 74,99

12,1%

4,7%

8,7%

12,0%

12,0% 11,8%

75 – 100

13,9%

7,6%

13,1%

13,9%

13,9% 13,9%

100,0%

24,5%

52,3%

86,4%

43,3% 88,3%

Total

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES.

Otro aspecto a resaltar es que existen dependientes a cualquier edad y, como era de prever, en proporción creciente a la misma, al menos hasta los 86 años. Expresado en porcentajes respecto al total, el número de personas dependientes según su puntuación de BVD en términos relativos respecto al total de la población aparece en la tabla 3.11.

57

Tabla 3.11: Población dependiente por edad y según baremo en % respecto al total Edad 6 – 16 17 – 26 27 – 36 37 – 46 47 – 56 57 – 66 67 – 76 77 – 86 87 – 96 97 - 99 Total

Baremo 0 - 24,99 25 - 49,99 50 - 74,99 75 - 100 Total 1,2% 0,5% 0,5% 0,4% 2,6% 1,1% 0,7% 0,6% 0,5% 2,9% 1,9% 1,2% 0,6% 0,7% 4,4% 2,5% 1,5% 0,6% 0,6% 5,1% 4,0% 1,6% 0,7% 0,4% 6,8% 6,7% 3,3% 1,3% 0,8% 12,2% 12,1% 7,3% 2,4% 2,9% 24,6% 11,9% 7,8% 4,1% 4,7% 28,6% 3,4% 2,9% 2,4% 3,2% 11,8% 0,1% 0,3% 0,1% 0,3% 0,9% 44,9% 27,1% 13,5% 14,5% 100,0%

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES.

Otro aspecto que conviene tener en cuenta es que no siempre un mayor grado de dependencia implica un mayor número de horas de cuidados. Como se aprecia en la tabla 3.12, existen casos en los que con grados más elevados de dependencia, se requiere un número menor de horas de cuidados.

Tabla 3.12: Población española dependiente en % por edad y horas de cuidado. Horas semanales de cuidado Baremo 60 Total 12,8% 10,5% 7,5% 3,3% 2,5% 8,4% 44,9% 0 – 24,99 4,4% 4,8% 5,0% 2,7% 2,2% 8,1% 27,1% 25 – 49,99 0,7% 1,3% 2,2% 1,7% 1,3% 6,3% 13,5% 50 – 74,99 0,3% 0,6% 1,3% 1,3% 1,6% 9,3% 14,5% 75 – 100 18,1% 17,2% 16,0% 8,9% 7,6% 32,2% 100,0% Total Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES.

Finalmente, la tabla 3.13 recoge la clasificación de los dependientes con derecho a ayudas públicas desglosándose según sexo, grado y nivel.

Como se puede apreciar, de forma general podría decirse que por cada hombre dependiente con derecho a percibir ayudas, se pueden encontrar dos mujeres en esa misma situación.

58

Tabla 3.13: Personas en situación de dependencia por grados, niveles y sexo. Hombres Grados y niveles Grado I GI nivel 1 GI nivel 2 Grado II GII nivel 1 GII nivel 2 Grado III GIII nivel 1 GIII nivel 2 Total

Número 127.276 88.008 39.268 76.149 50.263 25.886 71.402 33.107 38.295 274.827

Total general Hombres

274.827 35,4%

Mujeres

Mujeres

% Número % 33,1 256.801 66,9 32,1 185.758 67,9 35,6 71.043 64,4 39,7 115.632 60,3 38,6 79.943 61,4 42,0 35.689 58,0 35,6 129.215 64,4 36,0 58.734 64,0 35,2 70.480 64,8 501.648

501.648 64,6%

Fuente: Elaboración propia a partir de la EDDES.

3.3. Consideraciones finales

No por menos obvio deja de ser obligado recordar que la definición específica que se adopte sobre qué es y cuándo se atenderá a una persona dependiente va a incidir sobre el número de individuos que se van a ver afectados por la aplicación de una determinada norma. Es decir, si la legislación española hubiera puesto el énfasis en la edad, como la francesa, entonces el número de personas contabilizadas como dependientes habría sido menor. Pero no es importante solamente este primer filtro, sino también otros de tipo discrecional, como pueda ser el valor mínimo que se debe alcanzar en el BVD para tener derecho a ser atendido por los servicios públicos. Por tanto, como resumen se puede decir que la transposición a la legislación nacional de la definición de dependencia del Consejo de Europa va a acotar con mayor o menor amplitud el conjunto de personas en situación de dependencia y que, una vez dentro de éste, se ha de distinguir claramente entre dependientes y dependientes con derecho a ayudas públicas.

59

Esta distinción no aparece en el Libro Blanco de la Dependencia, en el que se habla únicamente de dependientes. Así, para 1999 el número de dependientes se estima en 859.890 personas, sin contabilizar las 100.000 personas que se supone que están en residencias. Esta cifra es muy inferior a los casi 1,4 millones que se obtienen en este estudio. A su vez, si a la cifra global de dependientes fuera de residencias se le supone igual proporción de individuos que alcanzan el nivel de 25 puntos de BVD que en el estudio, entonces el número de dependientes con derecho a ayudas del Libro Blanco sería de tan sólo 477.337, cifra inferior en casi 300.000 a la aquí obtenida.

Esta investigación únicamente ha pretendido mostrar la incidencia que puede llegar a tener la aplicación de la norma legal y su comparación en el año base de 1999 con la estimación recogida en el Libro Blanco, documento de referencia en esta cuestión. No obstante, hay que ser conscientes de que, a efectos de aplicación práctica, el ejercicio resultaría mucho más enriquecedor si la estimación se realizara para años posteriores. Sin embargo, esta tarea exige la formulación de hipótesis sobre la evolución futura de la población afectada, por lo que queda fuera del alcance de este estudio.

60

Capítulo 4 EL MODELO PROBIT UNIVARIANTE Y BIVARIANTE

Este capítulo se centra en describir la metodología de análisis utilizada para obtener los resultados que, posteriormente, presentamos en el capítulo 5. Dado que el objetivo es estudiar la situación de dependencia del individuo, ligada al hecho de creer tener mala salud (salud subjetiva, salud auto-valorada, autopercibida,…), las variables a modelizar son dicotómicas, e indican si el individuo es o no dependiente y cree o no tener mala salud.

Se ha optado por estimar un modelo probit univariante para cada una de las variables y un modelo probit bivariante, planteado desde la perspectiva del modelo bivariante de utilidad aleatoria, que permite tratar los modelos de dependencia y estado de salud como un sistema de ecuaciones aparentemente no relacionadas.

La decisión de estimar modelos probit y descartar la estimación de modelos logit se basa en que, en el caso del modelo bivariante, la especificación del probit se adecua más al modelo de dependencia y estado de salud que queremos estimar. Amemiya (1985) argumenta que existe una diferencia fundamental entre los modelos probit y logit multivariantes: en el modelo probit se especifican las probabilidades marginales y, posteriormente, de forma consistente con las marginales, se obtiene la probabilidad conjunta. Por el contrario, el modelo logit parte de la especificación de la probabilidad bivariante o las probabilidades condicionadas para obtener, finalmente, las marginales. En nuestro caso, nos parece más adecuado suponer que el comportamiento univariante de los indicadores de dependencia y estado de salud sigue una 61

distribución normal, que realizar algún supuesto sobre la distribución conjunta de ambas variables. Tras estimar el modelo probit bivariante, dispondremos de valores para todos los parámetros asociados a la distribución conjunta: vector de esperanzas y matriz de varianzas y covarianzas.

Sabiendo que el estado de salud y la dependencia están relacionados, el objetivo del modelo probit bivariante es modelizar ambas variables de forma conjunta, con el propósito de analizar, por un lado, cuáles son los factores socioeconómicos que influyen de forma similar en ambas variables y, por otro, cuál es el grado de correlación entre las mismas.

En este capítulo, en primer lugar, revisamos las características del modelo probit univariante y su estimación y, posteriormente, describimos el modelo probit bivariante. Ambas estimaciones se presentan desde la perspectiva de un modelo de utilidad aleatoria.

Supondremos que tanto la dependencia como la salud subjetiva pueden representarse a partir de sendas variables aleatorias continuas. Sin embargo, estas variables no son observables y, finalmente, lo que se observa, por un lado, es si el individuo tiene muy buena, buena, regular, mala o muy mala salud y, por otro, si el individuo es dependiente de grado 1, grado 2 o grado 3 (con dos niveles en cada grado).

Es cierto que el grado y nivel de dependencia se deduce a partir del baremo, que toma valores entre 0 y 100. Sin embargo, por las características del mismo, no creemos que dicho baremo sea una variable adecuada en nuestro modelo de dependencia. Simplemente, consideramos el baremo como una herramienta más o menos objetiva que sirve, por un lado, para determinar si un individuo dependiente tiene derecho a ayuda económica por parte de la administración y, por otro, para establecer la cuantía de dicha ayuda. Finalmente, el baremo es una

herramienta

que

nos

permite

dependientes de los que no lo son.

62

diferenciar

a

aquellos

individuos

Este capítulo se ha dividido en tres secciones, en la primera se resumen las características principales del modelo probit univariante. Posteriormente, en la segunda sección describimos cómo construir indicadores de riesgo de mala salud y/o dependencia, a partir de las probabilidades ajustadas con los modelos probit estimados. Finalmente, la tercera sección se centra en describir el modelo probit bivariante y sus principales características.

4.1. El modelo probit univariante Sea y* una variable aleatoria continua no observable la cual, en nuestro caso,

xk

, ,

=(

x2 , x1

x

mediría la dependencia o el estado de salud auto-percibido. Siendo K

)′

un vector de variables explicativas, se plantea el modelo:

x

y*

= ′β + ε ,

σ ε ) es 2

(

, 0

~

N

1

)′ es el vector de parámetros a estimar y ε

k

, , 2 ,

donde β = (β β K β

(1)

el término de perturbación aleatorio. Dado que y* no es observable, el modelo expresado en (1) no puede estimarse por el método de los mínimos cuadrados ordinarios. En la práctica, la variable observada únicamente es capaz de identificar si el individuo tiene una determinada característica o no, lo que, en el caso del modelo binario, da lugar al siguiente supuesto:

0 0

y* y*

i i s s 1 0

y

 = 

> . ≤

Por tanto, el objetivo es modelizar P( y = 1) . Con el modelo probit se obtiene:

63

,

siendo Φ(·) la función de distribución de la normal:

x

> − ′β ) =

′β + ε > ) (ε < ′β ) = Φ ( ′β )

x

)= (

0

>

x P P

)= ( = (ε

0 x

y* P P

=

1

y P

(

−∞

t d t2 2

∫

β

p x e 1 2

' x

x

Φ( ′β ) =

 − 

π

  

.

La estimación de los parámetros β en del modelo probit se realiza maximizando el logaritmo de la verosimilitud.

La interpretación de los parámetros estimados no puede realizarse en términos de efectos marginales sobre la variable dependiente. De hecho, se obtiene que el efecto marginal depende de los valores del vector x:

∂Φ ( x ′β ) = φ ( x ′β )β j , ∂x j siendo φ(·) la función de densidad de la normal estándar. Como la función de densidad toma valores positivos, el signo del efecto marginal equivale al signo del parámetro. Además, el cociente entre efectos marginales equivale al cociente entre parámetros: ∂Φ( x ′β ) βj ∂x j = , ∀j ≠ j ' . ∂Φ( x ′β ) β j ' ∂x j '

Para obtener el vector de parámetros estimados, supongamos que se dispone de una muestra de n observaciones independientes. Sea Y un vector columna que contiene los valores de la variable dependiente (uno o cero dependiendo de si se cumple o no la característica a modelizar) para cada uno de los individuos de la muestra; sea X una matriz con n filas y k columnas, que contiene los valores de las variables explicativas, más una columna de 1 asociada a la constante del modelo, y sea Xi la fila correspondiente al individuo i en la matriz X. El logaritmo de la función de verosimilitud a maximizar es:

) [

− Φ(

Xi

64

1 n l

β )] + ( −

Yi

1

1

i

[Φ(

Xi

n l

n =

Yi

L

n l

( )= ∑

β )] .

(2)

ˆ

El vector de parámetros estimados β que maximiza el logaritmo de la ˆ

verosimilitud expresado en (2) puede obtenerse utilizando el método de 0

Newton. Partiendo de un vector de parámetros inicial β ( ) , las iteraciones en el método de Newton tienen la siguiente forma:

L

nˆ l

−

1

1

t

1

t

1

t

 ∂ ( )  .  ∂β ( − )  '

Lˆ

n l

1

t

t

ˆ

ˆ

ˆ

β( ) = β( − )

 ∂∂ ( ) −  ∂β ∂β  (−) (−)

(3)

Tanto en la estimación del modelo probit como en la del logit este algoritmo ˆ

ˆ

converge rápidamente, de modo que tras un reducido número de iteraciones 1

l

t

prácticamente se cumple β ( ) = β ( − ) . ˆ

La matriz de varianzas y covarianzas del vector de parámetros estimados β se

 ∂∂ (   ∂β ∂β 

) 

−

1

E

 = − 

1

I

ˆ

ˆ

V

(β ) = [ (β )]

−

' Lˆ nˆ l

aproxima de forma asintótica, a partir de la inversa de la matriz de información:  . 

Dado que las expresiones asociadas a la distribución normal no son sencillas, la estimación de la matriz de varianzas y covarianzas tampoco lo es (véase, por ejemplo, Greene, 1999).

La inferencia en el modelo probit es asintótica. Un modo sencillo de realizar la

n

inferencia individual sobre cada uno de los parámetros del modelo es a partir 0

:

β = , se cumple:

→ ∞ , bajo la hipótesis nula

j

H0

del estadístico de Wald, según el cual si

1 , 0

(β )

N

~ ˆ j ˆ jˆ V

β

( ).

Si generalizamos la inferencia a cualquier conjunto de restricciones, se puede aplicar cualquiera de las tres familias de estadísticos más utilizados en el

65

contexto de la estimación paramétrica: Multiplicadores de Lagrange, Wald y Razón de Verosimilitud.

El estadístico de Wald es:

−

1

(β ) (β − β

ˆ0

ˆ

ˆ V

'

)

),

ˆ0

donde β

ˆ0

ˆ

W

(

= β −β

es el vector de parámetros estimado bajo la hipótesis nula o del

modelo restringido. El estadístico de Razón de Verosimilitud es:

L ˆ n l

y

[ ( ) − ( )],

L0 ˆ

L ˆ donde

L0 ˆ n l 2

V R

=−

son el valor de la verosimilitud del modelo y del modelo

restringido, respectivamente.

Bajo el cumplimento de la hipótesis nula, tanto el estadístico de Wald como el de razón de verosimilitud se distribuyen como una ji-cuadrado con p grados de libertad, siendo p el número de restricciones a contrastar.

Para valorar la bondad del ajuste del modelo probit, dos de las medidas más comunes son el índice de razón de verosimilitud y el porcentaje de predicción correcta. El índice de razón de verosimilitud o pseudo R2 equivale a:

Lˆ ˆ L0 n l n l 1

V R I

= −

( ). ( )

El porcentaje de predicción correcta es una medida que requiere un criterio que permita predecir los valores de la variable dependiente, a partir de las

Y

probabilidades ajustadas por el modelo probit. En la práctica, si la media muestral de la variable dependiente

es un estimador insesgado de la

)

β ≥

Y

66

(

Xi

aquellos individuos cuya probabilidad estimada sea Φ

ˆ

probabilidad de tomar valor 1, si las variables explicativas toman valor cero, a se les asigna

=

0

la predicción es

ˆ Yi

)

β <

Y

(

Xi

y si Φ

ˆ

=

1

ˆ Yi

un valor predicho

. El porcentaje

coincide con

Yi

predicho

ˆ Yi

de predicción correcta coincide con la proporción de individuos cuyo valor . Las proporciones de acierto y fallo pueden

representarse en una tabla de frecuencias cruzadas, similar a la que mostramos a continuación.

Yˆi = 0 Yˆi = 1

Yi = 0

Yi = 1

n11

n12

n21

n22

El porcentaje de clasificación correcta equivale a:

×

0 0 1

n 22 n n 11 +

.

4.2. Diseño de indicadores a partir de las probabilidades ajustadas por el modelo probit

En numerosas circunstancias es adecuado disponer de indicadores definidos entre 0 y 100, que nos permitan representar a la población y discriminar a los individuos en función de si su valor es o no superior a 50, está próximo a 100, etc. Estos indicadores permitirán una interpretación más intuitiva y rápida del posicionamiento de los individuos, en relación a su estado de salud y dependencia.

A partir de las probabilidades ajustadas por el modelo probit pueden calcularse indicadores con las características descritas en el párrafo anterior. Para ello hay que tener en cuenta dos aspectos: por un lado, debemos considerar que la probabilidad está situada entre cero y uno y, por otro, hay que tener en cuenta que el valor que discrimina si un individuo tiene mayor propensión hacia una

Y

determinada característica no se sitúa en el 0,5, sino que se determina a partir de un valor c que es igual a la media de la variable dependiente modelo probit. 67

en el

Nosotros

proponemos

dos

modos

alternativos

de

transformar

las

probabilidades ajustadas en un indicador Ii situado entre 0 y 100 y cuyo centro es el 50. El primero es mediante una transformación lineal, aunque no derivable

(

Xi

=Φ

ˆ

probabilidad. Sea

pi ˆ

en todo su dominio, que se calcula por separado según el valor de la

)

β la probabilidad ajustada de que el individuo i

tenga valor Yi=1. El indicador se calcula del siguiente modo:

pi ˆ i s

c

pi ˆ i

c

≤

  

s

cc

      ( − )  +  ( − )

5 , 0

5c , 0 p i1 piˆ ˆ 2 0 0 0 0 1 1

I1 i

  =  

>

.

(4)

Al indicador expresado en (4) lo denominamos Tipo 1.

Un modo alternativo de obtener el indicador Ii es mediante una transformación no lineal. En este caso la función de transformación es derivable y equivale a:

∀

λ=

5c , 0 n n l l

λ

e d n o d , i

pi ˆ 0 0 1

I2 i =

(

( )

)

.

(5)

Al indicador expresado en (5) lo denominamos Tipo 2.

En la figuras 4.1. y 4.2 mostramos cómo actúan las dos transformaciones, respectivamente, para c=0,1 y c=0,9, sin multiplicar por 100. Las mayores diferencias entre una y otra transformación se observan en los valores más bajos del indicador. Si c=0,1, con la transformación no lineal necesitamos una probabilidad muy reducida para alcanzar un valor del indicador próximo a cero; si c=0,9, ocurre lo contrario. En la práctica esto no debería suponer ningún problema, ya que el interés suele centrarse en aquellos individuos cuya probabilidad ajustada se sitúa por encima del valor c. Con la información muestral que utilizamos para obtener los resultados que mostramos en el capítulo 5, el valor de c no supera el 0,1 y, por tanto, la transformación de las

68

probabilidades de dependencia y mala salud subjetiva son similares a la que se muestra en la figura 4.1.

Figura 4.1: Comparación de las transformaciones expresadas en (4) y (5) para c=0,1. 1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0 0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 TIPO 1

0.6

0.7

0.8

0.9

1

TIPO 2

Figura 4.2: Comparación de las transformaciones expresadas en (4) y (5) para c=0,9. 1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0 0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 TIPO 1

69

0.6 TIPO 2

0.7

0.8

0.9

1

4.3. El modelo probit bivariante k y* 2 x

y

, ,

x

=(

x2 y* 1 , x1

Sean

K

dos variables aleatorias continuas no observables. Siendo

)′

un vector de variables explicativas, se plantea la estimación

del modelo con dos ecuaciones aparentemente no relacionadas: 1

x x

y* 1y* 2

′β + ε

,

(6)

2

=

1

′β + ε 2

=

donde, 0

E

r a V

2

    ρ

,

ρ  1

1 , 0 0

2

    

2

2

~

N2

1

  

1

ε ε =  ε

,

1

por tanto,

1

1 r v a o E V C

(ε ) = (ε ) = (ε ) = (ε ) = (ε ε ) = ρ

  . 

Es decir, ambas variables aleatorias están relacionadas mediante los términos de perturbación de sendos modelos. La correlación ρ entre estos términos de perturbación se supone distinta de cero. En nuestro modelo de dependencia y estado de salud esperamos que la correlación ρ sea positiva, reflejando la mayor o menor importancia de la relación entre salud subjetiva y dependencia. Esto indicará en qué medida el sistema de salud puede tener un carácter preventivo ante la dependencia. Una correlación entre términos de perturbación elevada implicaría que la relación entre el sistema de salud y el de dependencia no sólo se debe a factores socioeconómicos medibles, sino que existen factores no observables que relacionan ambos sistemas y, por tanto, el carácter preventivo del sistema de salud toma mayor relevancia.

y

y* 2

estimar. De nuevo, como

y* 1

′ ′ Sean β 1 = ( β11 , β 21 ,K , β k1 ) y β 2 = ( β12 , β 22 ,K , β k2 ) los vectores de parámetros a

no son observables, el modelo de dos

ecuaciones expresado en (6) no puede estimarse por el método bivariante de los mínimos cuadrados generalizados. Las variables observadas únicamente son capaces de identificar si el individuo tiene una determinada característica o

70

no, lo que, en el caso del modelo binario bivariante, da lugar al siguiente

 = 

> . ≤

=

1

y2

(

0 0

y1 P

> ≤

; 1

i i s s 1 0

y* 2y* 2

y2

 = 

, 0 0

En este caso, la probabilidad a modelizar es

y1

i i s s 1 0

y* 1y* 1

supuesto:

).

=

Con el modelo

probit bivariante se obtiene:

2

)

2

−ρ

t d2 t d1 t t 12

2

t2

(

− ρ

2 1

t2 1

−ρ

+

  − 

2

π

−∞

p x e

β

1 1

−∞

∫

2

β

2

' x

1

2

′β ρ ) = ∫

' x

;

x

1

′β

;

x

(

2

Φ

  

.

En este caso los parámetros a estimar por el criterio de máxima verosimilitud son los que forman los vectores β 1 y β 2 y la covarianza ρ. El cálculo del logaritmo de la función de verosimilitud y su maximización entraña mayor dificultad que en el caso univariante. En Greene (1999) se describe este proceso. A continuación, de forma similar a como se ha hecho para el modelo probit univariante, vamos a resumir los principales aspectos de esta estimación bivariante.

Sean Yij, con j=1,2 y i=1,…,n, las observaciones en la muestra de las variables dependientes, que toman valores 1 o 0 dependiendo de si se cumplen o no las características a modelizar, en nuestro caso ser dependiente y tener mala salud. Siguiendo la notación de Greene (1999), definimos dos nuevas variables:

1

71

2

2

=

Y i2

Qi y

−

1

2

Y i1

Q i1

=

− ,

2

′β ρ )

siendo Φ2(·;ρ) la función de distribución de la normal bivariante, donde las variables poseen varianza 1 y covarianza ρ:

, ;

x

1

2

′β

;

x

) )= Φ (

2

′β

2

1

2

′β ε <

<

x

2

P

) = (ε

> − ′β ε > − ′β

′β + ε >

1

′β + ε >

0

1

)= (

2 ; x 1 ; x 0

x 2 P x

>

;

(ε

=

>

0

(

)=

y* 2 2 ; x 0

y* 1 1 P P

=

1

y2

=

; 1

y1 P

(

ambas variables toman valor 1 si Yij=1 y -1 si Yij=0. Utilizando el resultado

=

2 , 1

j n o c

1 0

j j Yi Yi

i i s s

= =

Qi Q i1

y:

j

β β

 −

β =

j

j

j i

Xi j Qi

W

=

X iX i

anterior, se calcula un nuevo predictor:

ρ,

2

i

ρ =

el logaritmo de la función de verosimilitud a maximizar puede expresarse como: (7) ˆ

y β

)) . ˆ2

ˆ1

Los vectores de parámetros estimados β

ρ

i

2 i

1 i

2

1

i

=

,

W

,

W

n l

n

L

n l

( ) = ∑ (Φ (

y la covarianza ρ , que

maximiza el logaritmo de la verosimilitud expresado en (7), también pueden obtenerse utilizando un método de optimización iterativo. Sin embargo, en este caso, el cálculo de la matriz de segundas derivadas es complejo, con lo que el algoritmo de Newton no es recomendable.

Las estimaciones de los modelos probit bivariante que se muestran en el capítulo de resultados de este trabajo (capítulo 5) han sido realizadas con el programa SAS. Este paquete estadístico incorpora diversos métodos de optimización. Entre todos ellos, hemos utilizado el que se denomina método quasi-Newton, que es similar al método de Newton descrito en la expresión (3), pero no necesita del cálculo de la matriz de segundas derivadas, sino que se aproxima numéricamente. El método quasi-Newton se utiliza cuando el cálculo de la función y de las primeras derivadas es mucho más sencillo que el de la Hessiana, como ocurre en el caso particular del modelo probit bivariante. Por defecto, el programa SAS estima la matriz de varianzas y covarianzas del vector de parámetros βˆ aproximando la Hessiana, para poder así calcular la inversa de la matriz de información.

La inferencia en el modelo bivariante se realiza de forma análoga a la inferencia en el modelo univariante, basándose en el estadístico de Multiplicadores de Lagrange, Wald o Razón de Verosimilitud. Sin embargo, al margen de la inferencia sobre los parámetros asociados a las variables, en el caso bivariante es importante contrastar la hipótesis:

72

0

,

v o C

:

2

1

H0

(ε ε ) = ρ =

.

Si la hipótesis anterior se cumple, la estimación del modelo bivariante equivale a la estimación de dos modelos univariantes independientes. Para contrastar la hipótesis de independencia también existen estadísticos basados en las tres familias ya citadas. A modo de ejemplo, describimos el que aparece en Greene (1999), que consiste en el cálculo del estadístico de Multiplicadores de

L M =

2 i 2

W

2 i WW

)

2 i

2 i

1 i

)φ ( )) )Φ( )Φ(− 1 i

Φ(

1 i WW

W

=

(φ ( )Φ(−

1

i

=∑

) )

1 i

1

n

h

y

(8) 2 i WW

2

Φ(

i

=

)φ ( )Φ(

1 i

φ(

=∑

,

WW

Qi Q i1

n

g

donde:

g2 h

Lagrange. El valor del estadístico equivale a:

Una vez estimado el modelo bivariante, podremos ajustar las probabilidades ˆ ; ˆ2 x ;

ˆ x x 1

2

ˆ ˆ ; ; ˆ2 ˆ2 x x ; 1 ; ˆ ˆ1 x

2

(9)

x

ˆ ; ˆ2

x

; ˆ1

2

2

=

1 0

=

) = Φ ( ′β ′β ρ ) = ) = Φ ( ′β − ′β ρ ) ′β ρ ) = ) = Φ (− ′β = ) = Φ (− ′β − ′β ρ )

=

y 2y 2

=

1 0

=

y 2y 2| | ; 0 0 ; 1 1

( ( ( (

y 1y 1y 1y 1

ˆ P ˆ P ˆ P P

conjuntas como:

lo que, en el contexto de este trabajo, significa que podremos aproximar la probabilidades conjuntas de ser dependiente y tener mala salud subjetiva, ser dependiente y no tener mala salud subjetiva, no ser dependiente y tener mala salud subjetiva y, finalmente, la probabilidad de no ser dependiente ni tener mala salud subjetiva.

El hecho de haber estimado la función de distribución bivariante conjunta, nos permite también estimar otras probabilidades de interés. Sabemos que las probabilidades univariantes se calculan a partir de la normal univariante:

73

x x

=

ˆ1 ˆ2

=

1 1

y 1y 2

ˆ P P ˆ

( (

) = Φ( ′β ) = Φ( ′β

) )

(10)

y, por tanto, podemos estimar las probabilidades condicionadas siguientes:

1

x

ˆ ; ˆ2 x 2 ;ˆ ˆ1 x

0

x

)

x

ˆ ; ˆ2 x ˆ1 ; x ˆ1

(

)

′β − ′β ρ Φ ′β

)

)=

Φ

Φ − ′β − ′β ρ Φ − ′β (11)

x

(

(

)

ˆ ; ˆ2 x ˆ1 ; x ˆ1

)=

(

2

=

2

=

0

(

)

ˆ ; ˆ2 x ˆ2 ; x ˆ1

2

(

(

y1

y1

=

=

2

y2

=

1

y2

| 0

Φ − ′β − ′β ρ Φ − ′β

| 0

)=

| 0

(

| 0

)

)

ˆ P

Φ − ′β

′β ρ

Φ − ′β

Φ ′β

′β ρ

)

)=

y2

(

=

(

=

y2

ˆ P

x

(

)

)

ˆ ; ˆ2 x ˆ1 ; x ˆ1

Φ ′β

2

(

(

′β ρ

(

=

y1

ˆ P

ˆ ; ˆ2 x ˆ1 ; x ˆ1

x

2

Φ − ′β

)=

)

(

y1

ˆ P

ˆ ; ˆ2 x ˆ2 ; x ˆ1

′β

Φ

0

(

(

)=

=

)

)

′β − ′β ρ Φ − ′β

y1

y1

ˆ ; ˆ2 x ˆ2 ; x ˆ1

(

x

1

(

′β ρ

Φ ′β

=

| 1

=

)

x

0

Φ

′β

2

y2

)=

=

(

2

Φ

| 1

)=

| 1

=

1

y2

| 1

=

y2

ˆ P

(

=

y2

ˆ P

(

=

y1

ˆ P

(

y1

ˆ P

(

)

)

En nuestro caso, la información muestral nos indica que todas las situaciones representadas en las expresiones (9), (10) y (11) son posibles.

Una vez hemos estimado las probabilidades, podemos aplicar los métodos descritos en la sección 4.2. para calcular distintos indicadores de riesgo de dependencia y así poder realizar comparaciones. Por ejemplo, podría tener interés comparar el riesgo de dependencia condicionado a mala salud subjetiva, con el riesgo de dependencia condicionado a buena salud subjetiva. De este modo podría valorarse la mayor o menor importancia del sistema de salud en la prevención de la dependencia.

74

Capítulo 5 DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA Y RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN DE LOS MODELOS PROBIT

A lo largo de este capítulo queda reflejada la relación entre el sistema de dependencia y el sistema de salud. Como quedaba evidenciado en el capítulo 2 de este trabajo, esta relación tiene doble dirección: es común que las personas dependientes declaren tener mala salud y, a su vez, las personas que declaran tener mala salud suelen ser dependientes. Sin embargo, existen estudios que analizan los perfiles de las personas que declaran tener mala o muy mala salud, sin necesidad de ser dependientes. Por ejemplo, en muchos estudios estas personas tienen bajo nivel educativo y poseen ingresos bajos. Seguramente, el papel del sistema de salud público es fundamental para que estos individuos no terminen siendo dependientes o retrasen al máximo esta situación. Es evidente la relación entre “calidad de vida” y auto-valoración de la salud, lo que, finalmente, es una de las causas de la dependencia.

Para analizar el estado de salud y la dependencia en España, utilizamos parte de los datos de la EDDES. Concretamente analizamos la muestra de individuos que responden al cuestionario de salud. En éste se pregunta a los entrevistados sobre si su estado de salud es muy bueno, bueno, regular, malo o muy malo.

Siguiendo las pautas descritas en el capítulo 3 de este trabajo, identificamos a los individuos sobre los que, según la ley de dependencia, puede aplicarse el Baremo de Valoración de la Dependencia (BVD); posteriormente se calcula la

75

puntuación que alcanza cada uno de los individuos de la muestra en el BVD. Los individuos sobre los que no se calcula el BVD no son dependientes, según la correspondiente legislación. El BVD lo utilizamos como criterio para clasificar a los individuos en función de si son o no dependientes y según su grado de dependencia.

Este capítulo se ha dividido en tres partes. En la primera se describe el proceso que se ha seguido para diseñar la base de datos, que contiene la información muestral utilizada en las distintas estimaciones. En la segunda parte se muestran los análisis descriptivos de las variables que forman la base de datos utilizada, para la estimación de los modelos descritos en el Capítulo 4. Finalmente, en la tercera parte se muestran los resultados asociados a las estimaciones de los modelos probit univariante y bivariante y, también, se calculan los indicadores de dependencia y estados de salud, basados en las características socioeconómicas observadas.

5.1. Diseño de la base de datos

La información de la base de datos utilizada en este trabajo se ha obtenido de la EDDES. El punto de partida son aquellos individuos que contestaron al cuestionario de salud, que en total son 69.555. A todos estos individuos se les aplica el baremo de valoración de la dependencia, tal y como se describe en el capítulo 3 de este trabajo, obteniéndose los resultados que mostramos en la tabla 5.1. En esta tabla comparamos la distribución de dependientes y no dependientes en la muestra y en la población, utilizando el factor de elevación. Según estos resultados, más del 95% de la población no sería dependiente.

En la tabla 5.2 se muestra la distribución de frecuencias en la muestra en función del estado de salud subjetivo. El total de individuos que contesta a esta cuestión es de 69.549; por tanto, hay seis casos ausentes, los cuales finalmente serán eliminados de la base de datos. En este caso no se calcula la distribución con el factor de elevación a la población debido a que se han perdido seis casos y, por tanto, tendríamos que corregir dicho factor de 76

elevación. Esta corrección se realiza una vez eliminados todos aquellos individuos sobre los que no se dispone de toda la información necesaria para la estimación de los modelos.

Tabla 5.1: Distribución en función de la situación de dependencia. Frecuencia muestral

Distribución en la muestra

Distribución en la población

0 No dependientes

65893

94,74

96,34

1 Dependientes sin derecho a ayuda

1748

2,51

1,67

2 Dependientes con Grado I Nivel 1

777

1,12

0,73

3 Dependientes con Grado I Nivel 2

300

0,43

0,29

4 Dependientes con Grado II Nivel 1

301

0,43

0,32

5 Dependientes con Grado II Nivel 2

132

0,19

0,16

6 Dependientes con Grado III Nivel 1

184

0,26

0,24

7 Dependientes con Grado III Nivel 2

220

0,32

0,25

69555

100,00

100,00

TOTAL

Tabla 5.2: Distribución de la muestra en función del estado de salud subjetivo. Frecuencia muestral

Distribución en la muestra

1 Muy buena

11332

16,29

2 Buena

38165

54,87

3 Regular

15944

22,92

3584

5,15

524

0,75

69549*

100,00

4 Mala 5 Muy mala TOTAL *6 valores ausentes

Las variables sobre las que se dispone de suficiente información para analizar las causas de la dependencia y el estado de salud, se resumen en la tabla 5.3.

77

Posteriormente, se presentan los descriptivos de estas variables en la base de datos original. Para aquellas variables en las que no hay valores ausentes mostramos los descriptivos en la muestra y tras aplicar el factor de elevación a la población. Tabla 5.3: Variables utilizadas en el análisis. VARIABLE DESCRIPCIÓN Género Identifica si el entrevistado es un hombre o una mujer. Estado Civil Identifica si se trata de una persona soltera, casada, divorciada, separada o viuda. Nivel de Estudios Identifica si la persona es analfabeta, no posee estudios, posee estudios primarios, secundarios o superiores. Provincia Identifica la provincia en la que reside el entrevistado. Edad Edad del entrevistado. Tamaño del Número de personas que conviven en el hogar del Hogar entrevistado.

Tabla 5.4: Distribución de los entrevistados en hombres y mujeres. Frecuencia Distribución en muestral la muestra

Distribución en la población

Hombre

32459

46,67

49,00

Mujer

37096

53,33

51,00

TOTAL

69555

100,00

100,00

78

Tabla 5.5: Distribución de los entrevistados en función de su estado civil. Frecuencia Distribución en muestral la muestra Soltero

26327

37,88

Casado

33052

47,56

Viudo

8356

12,02

Separado

1083

1,56

682

0,98

69500*

100,00

Divorciado TOTAL *55 valores ausentes

Tabla 5.6: Distribución de los entrevistados en función de su nivel de estudios. Frecuencia muestral Analfabeto por problemas físicos o psiquicos

Distribución en la muestra

168

0,26

2640

4,06

Sin estudios

11676

17,98

Estudios primarios o equivalentes

22592

34,78

Enseñanza general secundaria, 1er ciclo

9239

14,22

Enseñanza profesional de 2º grado, 2º ciclo

2962

4,56

Enseñanza general secundaria, 2º ciclo

6677

10,28

Enseñanzas profesionales superiores

2096

3,23

Estudios universitarios o equivalentes

6904

10,63

64954*

100,00

Analfabeto por otras razones

TOTAL *4601 valores ausentes

79

Tabla 5.7: Distribución de los entrevistados según la provincia de residencia. Frecuencia Distribución en muestral la muestra

Distribución en la población

Álava

920

1,32

0,71

Albacete

955

1,37

0,89

Alicante

1794

2,58

3,46

Almería

1240

1,78

1,23

802

1,15

0,42

Badajoz

1256

1,81

1,67

Baleares

1729

2,49

1,93

Barcelona

4098

5,89

11,74

Burgos

929

1,34

0,86

Cáceres

936

1,35

1,04

1838

2,64

2,80

921

1,32

1,16

Ciudad Real

1056

1,52

1,20

Córdoba

1460

2,10

1,93

Coruña (La)

1769

2,54

2,78

Cuenca

776

1,12

0,50

Girona

1066

1,53

1,36

Granada

1239

1,78

2,06

817

1,17

0,41

Guipuzcoa

1094

1,57

1,68

Huelva

1053

1,51

1,14

Huesca

854

1,23

0,51

Jaén

1315

1,89

1,64

León

1094

1,57

1,28

Lleida

981

1,41

0,89

Rioja (La)

907

1,30

0,66

Lugo

991

1,42

0,92

Madrid

4514

6,49

12,80

Málaga

1759

2,53

3,13

Murcia

2081

2,99

2,81

Navarra

1374

1,98

1,34

Ávila

Cádiz Castellón

Guadalajara

80

Tabla 5.7: Distribución de los entrevistados según la provincia de residencia. Frecuencia Distribución en muestral la muestra

Distribución en la población

Orense

991

1,42

0,86

Asturias

1895

2,72

2,67

Palencia

892

1,28

0,44

Palmas (Las)

1461

2,10

2,15

Pontevedra

1709

2,46

2,28

Salamanca

1045

1,50

0,88

Santa Cruz De Tenerife

1335

1,92

1,99

Cantabria

1363

1,96

1,33

883

1,27

0,36

2250

3,23

4,26

877

1,26

0,23

1093

1,57

1,48

Teruel

870

1,25

0,35

Toledo

1070

1,54

1,30

Valencia

2309

3,32

5,44

Valladolid

1282

1,84

1,24

Vizcaya

1423

2,05

2,82

Zamora

834

1,20

0,51

1357

1,95

2,09

Ceuta

480

0,69

0,18

Melilla

518

0,74

0,16

TOTAL

69555

100,00

100,00

Segovia Sevilla Soria Tarragona

Zaragoza

81

Tabla 5.8: Estadísticos descriptivos asociados a las variables cuantitativas. ESTADÍSTICO Edad Tamaño del Hogar En la En la En la En la muestra población muestra población n 39247019 69555 39247019 69555 Media

45,1368

38,8531

3,0955

3,7171

Desviación Típica Asimetría

23,1475

527,7263

1,4322

34,0885

-0,0417

0,0284

Curtosis

-1,0734 0 45 99

0,2442 0 37 99

0,5795 0,9164

1,7936 16,1628

1 3 17

1 4 17

Mínimo Mediana Máximo

Las variables que contienen respuestas en blanco son: la valoración subjetiva del estado de salud, el estado civil y el nivel de estudios. En total hay 4.758 individuos sobre los cuáles se desconoce el valor de alguna de las variables descritas. Finalmente, estos individuos son eliminados del análisis. Por lo que el estudio que presentamos posteriormente se realiza con una muestra de 64.797 encuestados, sobre los que se dispone de información de todas las variables utilizadas. A continuación, se muestran los descriptivos presentados en las tablas 5.1 y 5.2 y de la 5.4 a la 5.8 en la muestra definitiva. Ahora, en todos los casos se muestran los resultados elevados al tamaño de la población. Para ello el factor (FACTOR) de elevación original se corrige de forma proporcional a la muestra utilizada, de modo que se mantenga el total de población. Posteriormente, el factor de elevación resultante se corrige para que su suma coincida con el tamaño muestral igual a 64.797. Sabiendo que la suma del factor de elevación en la muestra utilizada es igual a 35.307.563,1, el cálculo del nuevo factor de elevación corregido es: 7 9 7 4 6

1 , 3 6 5 7 0 3 5 3

9 1 0 7 4 2 9 3

×

9 1 0 7 4 2 9 3

R O T C A F

R* O T C A F

=

×

(1)

Como hemos dicho anteriormente, la suma de los valores de FACTOR* es igual al tamaño muestral utilizado 64.797.

82

Las tablas 5.9 y 5.10 muestran, respectivamente, la distribución de los individuos según su situación de dependencia y su estado de salud subjetivo. Posteriormente, en las tablas de la 5.11 a la 5.15 incluimos los descriptivos para el resto de variables.

Tabla 5.9: Distribución en función de la situación de dependencia. Resultados obtenidos con la muestra depurada. Frecuencia 0 No dependientes

Distribución en la población

62196,1600

95,99

1 Dependientes sin derecho a ayuda

1185,3080

1,83

2 Dependientes con Grado I Nivel 1

524,0400

0,81

3 Dependientes con Grado I Nivel 2

210,8375

0,33

4 Dependientes con Grado II Nivel 1

226,5786

0,35

5 Dependientes con Grado II Nivel 2

111,8921

0,17

6 Dependientes con Grado III Nivel 1

170,1425

0,26

7 Dependientes con Grado III Nivel 2

172,0389

0,27

64797

100,00

TOTAL

Tabla 5.10: Distribución de la muestra en función del estado de salud subjetivo. Resultados obtenidos con la muestra depurada. Frecuencia

Distribución en la población

1 Muy buena

11105,8400

17,14

2 Buena

37180,9600

57,38

3 Regular

13191,4200

20,36

2844,7020

4,39

474,0675

0,73

64797

100,00

4 Mala 5 Muy mala TOTAL

83

Tabla 5.11: Distribución de los entrevistados en hombres y mujeres. Resultados obtenidos con la muestra depurada. Frecuencia

Distribución en la población

Hombre

31582,4000

48,74

Mujer

33214,6000

51,26

64797

100,00

TOTAL

Tabla 5.12: Distribución de los entrevistados en función de su estado civil. Resultados obtenidos con la muestra depurada. Frecuencia

Distribución en la población

Soltero

24270,5000

37,46

Casado

34549,7900

53,32

4541,7250

7,01

Separado

857,5187

1,32

Divorciado

577,4579

0,89

64797

100,00

Viudo

TOTAL

Tabla 5.13: Distribución de los entrevistados en función de su nivel de estudios Resultados obtenidos con la muestra depurada. Frecuencia Analfabeto por problemas físicos o psíquicos

Distribución en la población

186,5281

0,29

Analfabeto por otras razones

1767,3590

2,73

Sin estudios

9352,4910

14,43

Estudios primarios o equivalentes

21877,1600

33,76

Enseñanza general secundaria, 1er ciclo

10844,6600

16,74

Enseñanza profesional de 2º grado, 2º ciclo

3383,8310

5,22

Enseñanza general secundaria, 2º ciclo

7717,5430

11,91

Enseñanzas profesionales superiores

2309,2580

3,56

Estudios universitarios o equivalentes

7358,1640

11,36

64797

100,00

TOTAL

84

Tabla 5.14: Distribución de los entrevistados según la provincia de residencia. Resultados obtenidos con la muestra depurada. Frecuencia

Distribución en la población

Álava

920,0000

0,72

Albacete

463,7586

0,88

Alicante

567,0180

3,44

Almería

2226,7550

1,20

Ávila

780,2806

0,43

Badajoz

276,3727

1,62

Baleares

1051,3740

1,90

Barcelona

1233,5560

11,80

Burgos

7647,5830

0,88

Cáceres

569,9968

1,04

Cádiz

676,8643

2,74

1776,5450

1,16

Ciudad Real

752,0739

1,18

Córdoba

765,0683

1,90

Coruña (La)

1228,0900

2,86

Cuenca

1850,3110

0,51

Girona

328,4186

1,36

Granada

880,6927

1,99

1290,6670

0,41

267,7540

1,71

Huelva

1106,0030

1,13

Huesca

730,3229

0,52

Jaén

339,8489

1,60

León

1037,0100

1,31

Lleida

847,7967

0,90

Rioja (La)

585,7872

0,66

Lugo

430,4921

0,95

Madrid

617,1367

12,79

Málaga

8289,7610

3,08

Murcia

1997,3130

2,74

Navarra

1774,5970

1,35

Orense

876,3675

0,89

Castellón

Guadalajara Guipuzcoa

85

Tabla 5.14: Distribución de los entrevistados según la provincia de residencia. Resultados obtenidos con la muestra depurada. Frecuencia

Distribución en la población

Asturias

577,6933

2,77

Palencia

1793,0590

0,45

292,8160

2,10

Pontevedra

1362,8200

2,31

Salamanca

1494,8380

0,90

583,4793

1,98

1281,4900

1,36

Segovia

880,4707

0,37

Sevilla

239,3379

4,16

2698,4300

0,23

Tarragona

152,1253

1,49

Teruel

962,6579

0,35

Toledo

225,3255

1,28

Valencia

830,9416

5,47

3542,3730

1,27

Vizcaya

823,5733

2,90

Zamora

1876,875

0,52

Zaragoza

337,2107

2,10

Ceuta

1363,6150

0,18

Melilla

113,7015

0,15

TOTAL

64797

100,00

Palmas (Las)

Santa Cruz De Tenerife Cantabria

Soria

Valladolid

Tabla 5.15: Estadísticos descriptivos asociados a las variables cuantitativas. Resultados obtenidos con la muestra depurada. ESTADÍSTICO Edad Tamaño del Hogar n 64797 64797 Media

42,5380

3,6644

Desviación Típica

20,1775

1,4569

Asimetría

0,1929

Curtosis

-0,0060 10 40 99

1,8099 16,6006

Mínimo Mediana Máximo

86

1 4 17

Las variables que no tenían valores ausentes en la base de datos original son: la situación de dependencia, el género, la provincia, la edad y el tamaño del hogar. Tras depurar la base de datos inicial, la representatividad de la muestra varía levemente. A continuación, comentamos cuáles son dichas variaciones y discutimos en qué medida afectan a los resultados obtenidos.

Empezamos comentando los cambios que se producen en la distribución de la edad tras depurar la muestra. Si comparamos los resultados de la tabla 5.8 (columna “En la población”) con los de la tabla 5.15 observamos que la media de la edad se incrementa, pasando de 38,85 a 42,54. Dicho incremento se debe a que al depurar la muestra eliminamos aquellos individuos con edad inferior a 10 años. Si observamos el mínimo de la variable edad pasa de 0 en la tabla 5.8 a 10 en la tabla 5.15. Para la variable tamaño del hogar los resultados en ambas tablas son muy similares.

Si comparamos la distribución de los dependientes en la población estimada con la muestra sin depurar y depurada (tabla 5.1 y tabla 5.9, respectivamente) no observamos muchas diferencias en los porcentajes. Los no dependientes pasan del 96,34% al 95,99%, lo que se traduce en incrementos leves y bastante homogéneos, alrededor del 10%, en el resto de categorías. Parece ser que tras depurar la muestra el peso de los dependientes se incrementa ligeramente. Sin embargo, dado que se trata de un valor muy reducido esta pequeña variación no afectará a los resultados de las estimaciones de los modelos probit que mostramos posteriormente. Mayor problema hubiese sido una situación inversa, en la que el peso de los dependientes se viera todavía más reducido. La distribución de la población entre hombres y mujeres casi no varía si la calculamos con la muestra depurada y con la muestra sin depurar. Finalmente, la distribución por provincias tampoco cambia excesivamente tras depurar la muestra. Se han calculado las variaciones de los porcentajes por provincia tras depurar la muestra y todas se sitúan por debajo del 3,5% en valor absoluto, a excepción del caso de Melilla en el que la variación es del -6,3%.

87

Todos los comentarios realizados en los tres párrafos anteriores nos conducen a concluir que la muestra depurada permite estimar e interpretar los modelos descritos en el capítulo 4.

5.2. Cálculo de las variables utilizadas en la estimación de los modelos probit Las variables dependientes son binarias y serán denominados: tener mala salud y ser dependiente.

La variable binaria tener mala salud se define a partir de la variable salud subjetiva. Dicha variable se denomina MALASA, y es igual a uno si la salud subjetiva es mala o muy mala y es igual a cero en caso contrario.

Respecto a la binaria que toma valor uno cuando el individuo es dependiente se define de distintos modos, teniendo en cuenta la situación y el grado de dependencia. Estas definiciones se describen en la tabla 5.16.

Tabla 5.16: Variable ser dependiente. VARIABLE DESCRIPCIÓN DEPEN1 Es igual a 1 si el individuo es dependiente según la ley de dependencia, tenga derecho a ayuda o no y es igual a 0 si el individuo no es dependiente. DEPEN2 Es igual a 1 si el individuo es dependiente con derecho a ayuda (grados I, II o III) y es igual a 0 si el individuo no es dependiente o no tiene derecho a ayuda. DEPEN3 Es igual a 1 si el individuo es dependiente de grado II o III y es igual a 0 si el individuo no es dependiente, no tiene derecho a ayuda o es de grado I. DEPEN4 Es igual a 1 si el individuo es dependiente de grado III y es igual a 0 si el individuo no es dependiente, no tiene derecho a ayuda o es de grado I o II.

A continuación, en la tabla 5.17 apuntamos las frecuencias relativas de las variables dependientes.

88

Tabla 5.17: Frecuencias relativas de las binarias dependientes. VARIABLE %=1 %=0 MALASA 5,12 94,88 DEPEN1

4,01

95,99

DEPEN2

2,18

97,82

DEPEN3

1,05

DEPEN4

0,53

98,95 99,47

Seguidamente, en la tabla 5.18 mostramos las tablas de contingencia de la variable MALASA con cada variable DEPEN_i (i=1, 2, 3 o 4). Estas tablas nos permiten una primera aproximación de la relación entre el estado de salud y el de dependencia. Además, también permiten observar si tiene sentido la estimación del modelo probit bivariante y si hay que introducir alguna restricción en dicha estimación.

Tabla 5.18: Tablas de contingencia de los pares de variable dependientes. Frecuencia % %fila %columna 0

MALASA

DEPEN1

1

DEPEN2

0

DEPEN3

1

0

1

DEPEN4

0

1

Total

0

59945 92,51 97,51 96,38

1532,8 2,37 2,49 58,93

60739 93,74 98,80 95,83

739,7 1,14 1,20 52,26

61193 94,44 99,54 95,44

285,23 0,44 0,46 41,91

61364 94,70 99,81 95,20

114,62 61478 0,18 94,88 0,19 33,50

1

2250,7 3,47 67,82 3,62

1068,1 1,65 32,18 41,07

2642,9 4,08 79,64 4,17

675,83 1,04 20,36 47,74

2923,3 4,51 88,09 4,56

395,42 0,61 11,91 58,09

3091,2 4,77 93,14 4,80

227,56 3318,8 0,35 5,12 6,86 66,50

Total 62196,2 2600,84 63381,5 1415,53 64116,3 680,652 64454,8 342,181 64797 95,99 4,01 97,82 2,18 98,95 1,05 99,47 0,53 100,00

Lo primero que se observa en la tabla 5.18 es que no existen casillas con frecuencia cero. Por lo tanto, todas las combinaciones son posibles: un individuo puede no ser dependiente y declarar buena salud, puede no ser dependiente y declarar mala salud, ser dependiente y declarar buena salud y,

89

por último, ser dependiente y declarar mala salud. Analizando las frecuencias cruzadas, y más concretamente los porcentajes por columna para MALASA=1, detectamos que, como se podía esperar, dicho porcentaje se incrementa a medida que aumenta el grado de dependencia. Por el contrario, para MALASA=0 el porcentaje por columna decrece cuando aumenta el grado de dependencia.

Entre el conjunto de variables descritas en el apartado anterior existen dos de naturaleza cuantitativa: edad y tamaño del hogar, que serán incluidas como variables explicativas en los modelos probit. El resto de variables son cualitativas, que se introducen en el modelo utilizando variables binarias.

En la tabla 5.19 resumimos el conjunto de variables explicativas, por lo que respecta a la definición de las variables binarias. En función de su frecuencia, hemos agrupado algunas de las categorías de las variables definidas en el apartado anterior. Concretamente, la variable que identifica la provincia donde reside el entrevistado se ha representado en una única variable binaria, a la que hemos denominado Zona, la cual diferencia a los individuos que residen en Barcelona o Madrid del resto, al ser estas las provincias más pobladas, tal y como podemos observar en la tabla 5.14.

La variable que identifica el nivel de estudios de los entrevistados, que inicialmente se definió con nueve categorías, se ha resumido en cinco variables binarias: analfabetos, sin estudios, estudios primarios, estudios secundarios y estudios superiores. Por último, en la variable estado civil se han agrupado las categorías de divorciado y separado.

90

Tabla 5.19: Variable explicativas. VARIABLE DESCRIPCIÓN Edad Edad del entrevistado. Thogar Número de personas que conviven en el hogar del entrevistado. Genero Es igual a 1 si el entrevistado es hombre y 0 si es mujer. Zona Es igual a 1 si el entrevistado reside en Barcelona o Madrid y 0 en caso contrario. Soltero Es igual a 1 si el entrevistado es soltero y 0 en caso contrario. Casado Es igual a 1 si el entrevistado es casado y 0 en caso contrario. Viudo Es igual a 1 si el entrevistado es viudo y 0 en caso contrario. SepDiv Es igual a 1 si el entrevistado es separado o divorciado y 0 en caso contrario. Analfab Es igual a 1 si el entrevistado es analfabeto y 0 en caso contrario. SinEstu Es igual a 1 si el entrevistado no tiene estudios y 0 en caso contrario. Primari Es igual a 1 si el entrevistado tiene estudios primarios y 0 en caso contrario. Secund Es igual a 1 si el entrevistado tiene estudios secundarios y 0 en caso contrario. Super Es igual a 1 si el entrevistado tiene estudios superiores o universitarios y 0 en caso contrario.

En la tabla 5.20, para cada una de las variables binarias, se muestran los porcentajes de observaciones estimados respecto al total de la población, ponderados con el factor definido en (1). Tabla 5.20: Frecuencias de las variables binarias explicativas en los modelos probit. VARIABLE Género

Zona

Soltero

Casado

Viudo

SepDiv

Analfab

SinEstu

Primari

97.79

96.98

85.57

66.24

66.13 85.08

2.21

3.02

14.43

33.76

33.87 14.92

0

51.26 75.40

62.54

46.68 92.99

1

48.74 24.60

37.46

53.32

7.01

Secund

5.3. Resultados de las estimaciones de los modelos probit univariantes

Estimamos cinco modelos probit univariantes, uno para cada una de las cinco variables dependientes descritas en las tablas 5.16 y 5.17: MALASA, DEPEN1, 91

Super

DEPEN2, DEPEN3 y DEPEN4. Las estimaciones se obtienen por máxima verosimilitud ponderada, utilizando como pesos el factor definido anteriormente en (1). En todos los casos se modeliza la probabilidad de que la variable tome valor 1, es decir, la probabilidad de tener mala o muy mala salud (MALASA=1), la probabilidad de ser dependiente con o sin derecho a ayuda (DEPEN1=1), la probabilidad de tener grado de dependencia uno o superior (DEPEN2=1), la probabilidad de tener grado de dependencia dos o superior (DEPEN3=1) y, finalmente, la probabilidad de tener grado de dependencia tres (DEPEN4=1). En los cinco modelos utilizamos el mismo vector de variables explicativas, que está formado por las que describíamos anteriormente en la tabla 19 más dos interacciones: Género×Edad y Género×Thogar. La interpretación de los parámetros estimados se realiza en términos de su significación y su signo, dado que al tratarse de modelos no lineales, los parámetros no equivalen a los efectos marginales en la variable dependiente. Estos efectos dependen de los valores de las variables explicativas.

En la tabla 5.21 mostramos los resultados de la estimación, para la variable MALASA. Los estadísticos utilizados para el contraste de significación global son el de Razón de Verosimilitud y Wald. Ambos son significativos al 1%.

Respecto a la bondad del ajuste de la estimación, en la tabla 5.22 apuntamos los porcentajes de clasificación correcta. Para obtenerlos calculamos la variable dependiente ajustada (MALASA_A), asignándole valor 1 a aquellos casos cuya

variable MALASA:

=

2 1 5 0 , 0

A S A L A M

probabilidad ajustada por el modelo probit es igual o superior a la media de la . El porcentaje de clasificación correcta

es del 62,31%. Si lo analizamos de forma desagregada, observamos que la estimación clasifica correctamente el 85,70% del las personas que declaran tener mala o muy mala salud y el 60,74% en el caso contrario.

Los resultados en la tabla 5.21 muestran que los parámetros son significativos al 1%, a excepción del asociado a la Zona, al Género y a la interacción Género×Thogar, el parámetro asociado a la interacción Género×Edad es significativo al 10%.

92

Como podríamos esperar, el parámetro asociado a la variable Edad tiene signo positivo, a mayor edad la persona posee más propensión a declarar tener mala salud. Las limitaciones causadas por la vejez acaban siendo, con mucha frecuencia, la causa del malestar con la salud.

El parámetro asociado a la variable Thogar es positivo, indicándonos que las personas que auto-valoran su salud negativamente residen en hogares con mayor número de individuos, necesitan la ayuda de otros miembros de su familia. El parámetro asociado a la interacción entre las variables Género y Thogar no es significativo, por tanto, el resultado asociado al tamaño del hogar es el mismo para los hombres y las mujeres.

El parámetro asociado a la variable Género no es significativo y, por tanto, los hombres y las mujeres poseen la misma propensión a auto-valorar su salud de forma negativa. El parámetro asociado a la interacción Género×Thogar es significativo al 10% y posee signo negativo. Este resultado podría estar indicando que, a medida que aumenta la edad en los hombres, el efecto sobre la probabilidad de declarar tener mala o muy mala salud es menor que en las mujeres. Este resultado podría interpretarse como que la vejez jugaría un papel más relevante en las mujeres a la hora de valorar su mal estado de salud.

La influencia del estado civil en la propensión a declarar tener mala salud se refleja en la significación y signo de las variables: Soltero, Viudo y SepDiv, la categoría Casado actúa de referencia. Los parámetros asociados a la situación de Soltero y SepDiv son significativos y positivos, indicándonos que estas personas son las más propensas a decir que tienen mala salud. Sin embargo, el parámetro asociado a la situación de ser Viudo es negativo. Además, entre las variables que describen el estado civil, la que posee un parámetro positivo más elevado es SepDiv.

Finalmente, los resultados de la tabla 5.21 muestran que el nivel de estudios afecta negativamente a la probabilidad de auto-valorarse mala o muy mala

93

salud. Es decir, cuanto más elevado es el nivel de estudios los individuos poseen menos propensión a declarar tener mala salud. Tabla 5.21: Resultados de la estimación del modelo probit. Variable dependiente MALASA. PARÁMETRO Intercept

Estimador Error estándar

χ2 de Wald

Pr > χ2

-2,9724

0,0666

1989,3343