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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/2445/121262
Población mayor en situación de dependencia de la Argentina: Propuesta de clasificación según severidad basada en datos secundarios
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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).
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MONTEVERDE, Malena, et al. Población mayor en situación de dependencia de la Argentina: Propuesta de clasificación según severidad basada en datos secundarios. Población y Salud en Mesoamérica. 2017. Vol. 15, num. 1, pags. 1-19. ISSN 1659-0201. [consulted: 16 of October of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/121262