La magnitud de la población de 65 años y más en situación de dependencia de la Argentina sería de más de un millón de personas. Dada la gran heterogeneidad en el tipo y en la intensidad de las ayudas que requieren las personas en situación de dependencia, resulta esencial establecer criterios de clasificación para identificar grupos homogéneos en términos de severidad. Objetivo: el trabajo busca establecer una metodología y unos criterios objetivos que permitan identificar grupos homogéneos de personas en situación de dependencia sobre la base de información secundaria (y limitada). Métodos: el método utilizado se basa en el Baremo de Valoración de la Situación de Dependencia (BVD) vigente en España y en la aplicación de la metodología de Arboles de Clasificación, bajo la función rpart del programa R. Las principales fuentes de información son la Encuesta sobre Discapacidad, Autonomía personal y Situaciones de Dependencia de España (EDAD, 2008) y la Encuesta Nacional sobre Calidad de Vida de los Adultos Mayores de la Argentina (ENCaViAM, 2012). Resultados: el modelo seleccionado arroja un elevado grado de ajuste sugiriendo que es posible estimar la distribución de la población mayor en situación de dependencia según grado de severidad de manera razonable a partir de un grupo reducido de variables. Conclusiones: si bien la prevalencia de la dependencia de las personas mayores sería mayor en la Argentina respecto a lo obervado en España, la importancia relativa de los grupos con mayor severidad sería menor en el primer país (en Argentina).
The magnitude of the population 65 years and over in dependency status (ie, people with long-term care need) in Argentina would be more than one million people. Given the great heterogeneity in the type and intensity of the aid required by individuals with long-term care need, it is essential to establish some criteria to classify those in homogeneous groups in terms of severity. Objective: This work aims to establish a methodology and objective criteria that allow the identification of homogeneous groups of people in dependency status on the basis of secondary (and limited) information. Methods: The method used is based on the Valuation Scale of Dependency Situation from Spain and on the application of the Classification Trees method under the rpart function of the R program. The main sources of information are the Survey on Disability, Personal Autonomy and Dependency Situations from Spain (EDAD, 2008) and the National Survey on Quality of Life of the Elderly from Argentina (ENCaViAM, 2012). Results: the model selected shows a high degree of adjustment suggesting that it is possible to estimate the distribution of the elderly population in dependency status according to their severity level in a reasonable way from a reduced group of variables. Conclusions: although the prevalence of dependency among the elderly would be higher in Argentina than in Spain, the relative importance of groups with greater severity would be lower in the first country (in Argentina).
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