breve estudio comparativo de las diferentes herramientas socio espaciales en la lucha contra la...
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Breve estudio comparativo de las diferentes herramientas socio espaciales en
la Lucha contra la Pobreza en Paraguay
Comparación entre “El Semáforo de Eliminación de Pobreza” de la Fundación Paraguaya (FUPA),
“La Ficha Social” de la Secretaria de Acción Social (SAS) y “La Encuesta socio-sanitaria” del
Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social (MSPYBS) para la lucha contra la pobreza
Contexto
La lucha contra pobreza ya no es solo una preocupación de instituciones internacionales y
del Gobierno nacional con su programa “Sembrando Oportunidades”, sino también de las
organizaciones civiles. En efecto, estas instituciones vienen desarrollando innovaciones en dicho
sector como es el caso de la Fundación Paraguaya y su Programa del “Semáforo de Eliminación de
Pobreza”.
Este análisis se realizó en el cuadro de un estudio geo estadístico de la salud en relación a la
situación socio económica de mujeres embarazadas, pacientes la Unidad de Salud Familiar
“Amanecer” (USF) de Aregua. Es un caso que fue usado como ejemplo práctico en varias
oportunidades tanto en seminarios internacionales de geografía humana como en otros cursos en la
Universidad Nacional de Asunción.
Las entidades, sus cifras y programas
Para empezar debemos especificar que las acciones de la SAS y del MSPYBS son del
Gobierno Nacional en cuanto las de FUPA son privadas. Los beneficiarios de la SAS son un poco
más de 140.000 familias mientras los de la FUPA son 85.000 familias, La SAS se focaliza sobre
“familias en situación de extrema pobreza”, niñas, niños y adolescente hasta 18 años, mujeres
embarazadas, personas con discapacidad y familias indígenas. La FUPA trabaja con sus clientes
buscando mejorar su situación de “pobreza” o “pobreza extrema” a “no pobre”. El MSPYBS por su
lado atendió y siguió en sus USF más de 1.000.000 de personas en 2015.
Sin embargo una primera diferencia fundamental que podemos relevar es que la Fundacion
Paraguaya (FUPA) trabaja con familias activas, es decir, que son las familias que definen su
calidad y nivel de vida así como sus metas a corto plazo. Son ellas las que consiguen las soluciones
a su situación socioecoomica con las herramientas que les ofrece la FUPA (microcréditos, micro
franquicias, servicios gratuitos, capacitaciones, etc.). Los desembolsos se realizan en las oficinas de
la FUPA, en efectivo y la progresión de la situación de pobreza se mide en cada solicitud de
credito. En cambio, la Secretaria de Acción Social (SAS) trabaja con una población pasiva que
solo percibe ayudas sociales que desde hace poco tiempo se realizan via cajero automático, en el
cuadro del Proyecto Tekopora.
Dicho cambio en un principio se pensó sería una mejora, pero originó en realidad un
problema en la gestión de la progresión de la situación de pobreza ya que no hay más relación
directa con la población beneficiaria de la ayuda social.
El MSPYBS de su lado, ofrece un servicio gratuito local a todas las personas que necesiten
un servicio medico, independientemente que estén o no en situación de pobreza. Sin embargo, la
población que recurre a sus servicios es generalmente la más necesitada. En este caso, hay un
seguimiento semanal de la evolución de las condiciones sanitarias de toda la población inscripta en
las USF, a quienes se alienta a participar en las actividades comunitarias saludables (población
semi-activa).
Una segunda diferencia se basa sobre la metodología y los resultados esperados.
Efectivamente, aunque los objetivos se orienten hacia lo mismo (Luchar contra la pobreza), las
metodologías y los resultados difieren.
La SAS busca “identificar a aquellas personas que se encuentran en situación de pobreza
extrema, con el fin de coordinar acciones interinstitucionales para dar respuestas primordiales al
acceso a los servicios básicos de esas familias y a un mejor bienestar de vida, saludable y digna” a
través de una ficha social (guía familiar) compuesta de 6 dimensiones, más o menos similar a las de
FUPA y a las encuesta sociales del MSPYBS.
Sin embargo, constatamos que los resultados no están a la realmente a la altura de su
infraestructura por la falta de coordinación interinstitucional, generando gastos innecesarios y datos
obsoletos, caso que desarrollaremos más adelante. La FUPA en cambio, “realiza su medición de
pobreza a través de un software diseñado por Hewlett Packard de relevamiento de información que
funciona con una serie de fotografías mediante las cuales cada persona encuestada se “autoevalúa”,
utilizando 50 indicadores agrupados en 6 dimensiones de pobreza que miden la pobreza en
Ingresos y Empleo, Salud y Medio ambiente, Vivienda e Infraestructura, Educación y Cultura,
Organización y Participación y Motivación e Interioridad. Cada indicador es definido como Rojo
(pobreza extrema), Amarillo (pobreza no extrema) o Verde (No pobreza)”. Si bien los indicadores
no son originales, la metodología en si muestra una gran innovación, aunque todavía tenga sus
límites en gestión de geo referenciamiento y uso geo estadístico.
El MSPYBS por su parte, recapitula el también dimensiones similares a las dos otras
instituciones anteriores y gestiona bien sus estadísticas, aunque basadas sobre datos no numéricos.
Volviendo al tema de la SAS, podemos decir que toda la organización estructural y
desconcentrada de la misma debería permitir un mejor conocimiento de su población y desde allí
permitir el seguimiento y la evolución del nivel y calidad de vida de la gente optimizando los gastos
del Estado. Sin embargo, la falta del uso de tecnologías (computadoras, internet, y software) lo
impide y finalmente su herramienta que debería ser usada para reducir el presupuesto, lo
incrementa como consecuencia de la mala gestión. En efecto, al multiplicar los actores de terreno
sin tener la información precisa de la utilización de los servicios médicos, en muchos casos se
termina contratando por ejemplo un mayor número de médicos móviles que se suman numerosos
agentes administrativos en la central, encargados de informatizar los datos recibidos en papel con
un retraso que hace obsoleta la información recibida.
Gestión de la salud
Varios elementos llaman la atención si detallamos las herramientas de las tres entidades. Primero,
la ficha social de la SAS tiene solo 3 indicadores de salud: “Seguro médico”, “discapacidad” y de
nuevo “las causas de la discapacidad” usadas en el cuadro de Tekopora. Pero notamos que
teóricamente, la SAS tendría también acceso a los datos del MSPYBS, aunque considerando su
retraso en término de gestión de datos, como lo vimos más arriba, sería difícil pensar que las
estadísticas del Ministerio puedan servir. La Encuesta socioeconómica del MSPYBS tiene
lógicamente más indicadores (8) que se registran para todo nuevo paciente en las USF. Estas, las
USF, ofrecen también un servicio básico, pero más personalizado e ilimitado (Siempre
considerando la disponibilidad del personal e insumos) que cubre los servicios de ginecología,
pediatría, vacunación y farmacia. Además, desarrollo un servicio enfocado en la prevención con
seguimientos de los pacientes a domicilio. Veremos a continuación el detalle de su uso a través un
caso concreto. FUPA, ella tiene 11 indicadores de salud y es relevante precisar que es la única en
hablar tanto de emociones como de elementos de bienestar social y psicológica (Anexo 1). Además,
FUPA, para mejorar el nivel sanitario de sus clientes, invierte parte de los dividendos de sus
microcréditos en alianzas que permiten a todos sus clientes a nivel país acceder de manera
gratuita a un seguro médico y odontológico básico que cubre consultas y determinados
estudios. Esta decisión fue tomada luego de que el georeferenciamiento de los indicadores del
semáforo arrojara una alarmante cantidad de “rojos” en los indicadores de salud.
La gestión de la información: USF vs. FUPA
Para este análisis, realizamos un estudio de campo en la USF Amanecer de Aregua, con la
participación de 6 mujeres embarazadas del “Club de madres” (12,5% de la población). Las hemos
entrevistado tanto con la encuesta socio sanitaria del MSPYBS como con el Semáforo de FUPA a
fin de obtener resultados comparativos.
Al analizar los datos de las encuestas, nos damos cuenta que la del MSPYBS tiene preguntas
más orientadas pero menos detalladas que el Semáforo de FUPA en cuanto a los datos socio
económicos y servicios básicos.
En cambio, el MSPYBS identifica los datos sobre “embarazo” en general; un elemento que no
registra el semáforo de la FUPA, a diferencia de los detalles sobre tipos de discapacidad presente
en la familia que son regitrados por FUPA pero o por el MSPYBS (Anexo 2).
Sobre el tema del seguimiento, hay que resaltar que tanto el MSPYBS como FUPA hacen
un gran trabajo de evaluación mensual de su población gracias a su estructura administrativa
desconcentrada (USF y oficinas regionales de la FUPA) y sus herramientas tecnológicas, (aunque
muy limitadas en el caso del MSPYBS). En efecto, una de las mayores carencias que podemos
relevar en el funcionamiento de las USF es la ausencia de una conexión wifi a fin de transmitir los
datos en tiempo real y así poder analizar las informaciones, en particular en temporada de crisis
sanitaria (Dengue, Chikungunya etc). Además, es importante resaltar la importancia del gran trabajo
de los agentes de terreno en las USF que, por los recorridos semanales, conocen personalmente a su
público. Lastimosamente, sin programa básico de gestión de los pacientes, se pierde mucho tiempo
en realizar las estadísticas mensuales y se corre el riesgo de perder una suma de informaciones muy
valiosas en ausencia de los agentes de terreno.
Fig. 1-2-3: Respectivamente, la foto de la Lic. Blanca Cardenas detallando la lista de las mujeres
embarazada de la USF, representada en la imagen nº2, evitándonos así la búsqueda en los archivos papel
de la foto nº3
Si nos fijamos en las fotos, la Lic. Cardenas realiza de memoria un listado de las 49 mujeres
embarazadas, pacientes de la USF Amanecer, cuya carpetas individuales están ordenadas por orden
alfabético en estantes. Para este análisis, ganamos entonces un tiempo precioso con la ayuda del
staff de la USF y sus conocimientos del público-meta.
En la FUPA, donde todos los datos están numerizados, automatizados y además georeferenciados,
todas las estadísticas necesarias pueden ser realizadas en tiempo real y con una casi total
rigurosidad.
El caso practico de las mujeres
embarazadas de la USF Amanecer –
Aregua
Georreferenciación de los datos
Como lo hemos precisado más arriba, realizamos
una comparación de datos socio sanitarios de seis
mujeres embarazadas que representan el 12, 5% de
las mujeres registradas en el club de madres de la USF “Amanecer”, respectivamente las mismas
completaron los datos de la encuesta del Ministerio de salud y Bienestar social y del Semáforo de la
eliminación de pobreza de la Fundación Paraguaya.
Inicialmente tuvimos que recurrir a los conocimientos de terreno para poder ubicar y después
georreferenciar en un programa de cartografía de acceso gratuito, los domicilio de las mujeres
encuestadas.
Fig. 4: Ubicación trazada a mano de los domicilio de las 49 mujeres embarazadas de la USF Amanecer –
Aregua
Gracias a este trabajo previo, pudimos superponer los resultados para su comparacion
¿Pobreza o sensación de pobreza?
Fig 5 y 6: Respectivamente, el mapa del Nivel socioeconómico de las mujeres entrevistadas según la USF
(MSPYBS y por extensión a la SAS) y según la FUPA
En estos mapas estan representados los domicilios de las 49 mujeres embarazadas, pacientes de la
USF Amanecer Aregua. Resaltamos por puntos más grandes los lugares de vida de las 6 mujeres
encuestadas.
Decidimos, para facilitar la comparación, usar la metodología de la FUPA (como Rojo = pobreza
extrema, Amarillo = pobreza no extrema y Verde = No pobreza) y transponerla en los resultados de
la encuesta del ministerio. Así, podemos ver de manera clara, que los criterios de pobreza según el
Ministerio parecen ser menos estrictos, al menos que, lo veremos más adelante, se trate solo de una
cuestión psicológica.
En efecto, si el ministerio fija el nivel de pobreza según criterios y algoritmo matemáticos, la FUPA
fija el nivel de pobreza en función de la propia sensación de pobreza de su público. Eso significa
aquí que cuatro de las seis mujeres entrevistadas se sienten más pobres (FUPA, fig.3) que lo que
considera el gobierno central (MSPYBS fig.2). Sin embargo, es relevante notar que las dos otras de
las dos extremidades norte y sur del mapa se consideran en mejor condición socioeconómica que el
nivel de pobreza que el ministerio les otorgo.
Analisis de tiempo de transporte
En nuestro estudio, incluimos un criterio de distancia/tiempo desde la USF Amanecer hasta los
hospitales según los seguros médicos de las embarazadas entrevistadas, más allá de saber si tienen
“transportes frecuentes” (Indicador Fupa) o “un detalle de los medios de transportes” (Encuesta
MSPYBS).
Tomamos el caso de una mujer en particular con siguientes características:
Aquí vemos que esta señora padece de
complicaciones del embarazo por bajo
peso y desprendimiento. El riesgo es
para ella elevado y el tiempo del trayecto
entre su domicilio y el hospital puede ser
fatídico. Ella no tiene otros medios de
transporte que la caminata o el colectivo.
(En su caso, no incluimos el taxi). La
misma está considerada como pobre
según (MSPYBS) a pobre extrema
(FUPA).
Fig 7: Detalle de la mujer
encuestada numero 6
Según este esquema,
calculamos 9 kms entre su
domicilio (sobre la ruta
asfaltada) y el hospital
regional público de Luque.
(Noten que no
consideramos
voluntariamente el hospital distrital de Aregua que de momento no tiene las instalaciones necesaria
para un parto aun que veremos que eso se puede relativizado – Anexo 3).
Fig 8: Medio de transporte en Aregua
Estos 9kms se podrían realizar en colectivo en unos 10 minutos siempre y cuando el tiempo de
espera no sea demasiado importante, que el bus se detenga, que la línea no quede fuera de servicio
por el camino y que se trate de unas de las líneas que le acerque más al hospital (110 o 242). En el
caso contrario, sin considerar el taxi y el hospital distrital de Aregua, la misma podría demorar
hasta tres horas a pie (lo que es imposible en su estado). En ese caso, podemos bien vernos en un
caso de urgencia tal como lo vimos publicado estos últimos días con una mujer que tuvo su bebe en
un taxi, sin haber llegado a tiempo en el dicho hospital distrital, donde le cortaron el cordón y
realizaron los gestos post partum (anexo 3).
Por suerte en este caso, la madre y el hijo se encuentran bien, lastimosamente, hasta en países más
desarrollados como Francia, la estructura sanitaria hace que a veces las madres no lleguen a tiempo
al hospital lo que conlleva a la
perdida del bebe y a veces de
la madre (anexo 4).
.
Más allá de este caso
particular, analizando los
tiempos de trayectos en
función de los seguros médicos
de cada una de nuestra seis
embarazas, vemos que todas
tendrían que esperar un
promedio de 1h, considerando
que solo el Taxi o el auto
particular son medios de
transportes recomendables
para este estado de gestación.
Fig 9: Detalle de los tiempos de trayectos por medio de transporte entre los domicilios hasta los hospitales
del seguros médicos de las mujeres embarazadas entrevistadas
A través de este análisis, pudimos ver que gracias a la geolocalización de los datos y su
automatización, el gobierno y todas las entidades trabajando en salud pública (en este caso) podrían
mejorar la toma de decisiones y efectivizar el rendimiento de los presupuestos. Efectivamente, al
digitalizar los datos, estos llegarían en tiempo real al ministerio y gracias a la ley de transparencia
pública y de datos abiertos, al público en general.
Conclusión
En resumen, podemos decir que la ficha social creada con el objetivo de vincular a todas las
instituciones del Estado y cuyo fin es el de integrar los datos para proponer programa efectivo de
lucha contra la pobreza reduciendo los gastos administrativos, es una herramienta interesante e
innovadora pero aun con varios puntos a mejorar.
La estructura descentralizada de la SAS es funcional pero debería ser potenciada aún más con un
convenio con la SENATICS o buscando el desbloqueo de fondos de cooperación internacional para
la obtención de equipamiento tecnológico y acompañar todo esto, con la instalación del wifi
gratuito en las USF, para la transmisión de datos en tiempo real.
El MSPYBS como entidad del Gobierno, tiene una ficha más detallada y cuenta con un mejor
seguimiento y bases estadísticas. También cuenta con una base estructurada y desconcentrada a
través de las USF, pero carece de las herramientas tecnológicas necesarias para mejorar aún más
sus servicios, reducir costos y ofrecer una mejor calidad de servicio. En efecto, en las USF, hay un
contacto individual muy bien organizado y los médicos y enfermeros tienen un conocimiento muy
desarrollado de cada uno de sus pacientes. Lastimosamente, estos conocimientos se pierden cuando
los médicos, enfermeros o pacientes se trasladan, quedando las fichas médicas en papel en el
olvido.
Por lo que respecta a la FUPA, es una entidad privada que propone una herramienta con indicadores
variados correspondientes a una concepción de pobreza multidimensional y basada sobre el
parecer de los encuestados más que sobre respuestas orientadas y deducidas. No hay buenas o malas
respuestas, no hay pobres y ricos, hay solo “bendiciones y desafíos” para su población. Por ejemplo,
nos dimos cuenta con nuestras seis embarazadas que, aun con un nivel de ingresos en “rojo”, tres
de ellas seleccionaron no menos de 30 indicadores verdes; lo que indica que el nivel de ingreso es
solo un indicador relativo de la pobreza y es curioso que esa herramienta las motivo
inmediatamente a pasar sus indicadores rojos a verdes (Anexo 4).
Para concluir este punto, las tres herramientas tienen una estructura organizacional interesante
basada sobre la descentralización de sus oficinas y actores.
Pudimos ver que la relación de confianza y activismo de la población en el diagnóstico y evaluación
de la situación es un elemento indispensable en la lucha contra la pobreza. Pero, lo vimos también,
no todos las herramientas, por más desarrolladas que sean, son factibles y beneficiosas, tal como lo
vimos con el caso de la automatización de los desembolsos por cajeros bancarios de la SAS.
Sin embargo, la falta de tecnología de la SAS y del MSPYBS hacen difícil el seguimiento, la
evaluación y la respuesta rápida para el cambio. Al contrario FUPA se adecuo a las necesidades
pero sobre todo, a sus propios recursos, en particular gracias a su convenio con HP y la obtención
de Tablet e informaciones georreferenciadas.
Por fin, podemos concluir que las tres herramientas ( la ficha social, la encuesta y el Semaforo) son
herramientas muy buenas pero cada una tiene sus debilidades, pero unas mas que otras.
En efecto, la SAS y las USF carecen de eficiencia tecnológica aun con su estructura administrativa
deconcentrada y efectiva.
FUPA por su parte tiene un paso por delante en relación a la lucha contra la pobreza en particular
con su convenio con HP. Para ella, los desafíos se ubican más en términos de capacitación de su
personal en las TICs y al georeferenciamiento de los datos asi como también al uso geo estadísticos
de sus datos.
Anexo 1
Fig.10: Encuesta del MsBs
Fig.11: Ficha Social de la SAS/STP
Fig 12: El “Semáforo de eliminación de pobreza” de la FUPA
Anexo 2
MsBs FUPA
Datos del
encuestador
Detallados Inexistentes
Dirección de la
familia
Detallada Global (normalmente con
georreferenciación)
Empleo Opciones orientadas Opciones orientadas
Nivel económico Inexistente Detallado
Discapacidad General Opciones orientadas
Datos
socioeconómicos
Opciones orientadas Opciones orientadas detalladas
Servicios básicos Opciones orientadas Opciones orientadas detalladas
Medio de
transporte
Opciones orientadas Un solo indicador
Seguro medico Especializado en seguro medico Generalizado a todo tipo de
seguro
Grupos
comunitarios
Opciones básicas Opciones básicas
Embarazadas Pregunta numérica inexistente Fig 13: Comparación entre las diferentes categorías de las encuestas relativa a la salud entre el MSPYBS y
la FUPA
Anexo 3
Fig 14: Artículo del diario ABC Color del 22/02/2017sobre el parto en un taxi en Aregua:
http://www.abc.com.py/nacionales/joven-madre-dio-a-luz-en-un-taxi-en-aregua-1566999.html
Anexo 4
Nivel de ingresos Verdes Amarillos Rojos
1 Verde 34 7 9
2 Verde 41 7 2
3 Verde 43 3 4
4 Rojo 33 10 7
5 Rojo 37 4 9
6 Rojo 30 13 7 Fig 15: Detalles de las cuantidades de indicadores verdes, amarillo y rojos en función del color del indicador
“nivel de ingreso” del “Semáforo” de la FUPA