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El siguiente trabajo es una línea de análisis para aportar al desarrollo de Sistema de Cuidados (SC) y fue realizada por la Dirección de Evaluación y Monitoreo (DINEM) del Ministerio de Desarrollo Social (MIDES) de Uruguay.
Los autores principales del trabajo son Richard Detomasi y Germán Botto, quienes han recibido la colaboración de Martín Hahn y Guillermo D´Angelo así como de otros integrantes de la dirección.
Uno de los grandes desafíos de ofrecer servicios para la primera infancia, es la cobertura de los centros disponibles para todos los niños y niñas. Es así que varios países de la región, se encuentran usando herramientas y metodologías innovadoras para determinar las zonas geográficas que carecen de estos servicios. Luego de publicar el ejemplo de Chile, esta vez te presentamos la experiencia de Uruguay. Este país se encontró con la necesidad de una evaluación en la planificación de su oferta pública de educación inicial para los niños de uno a tres años. Continua leyendo el proceso de esta evaluación y toma lo que te sirva para mejorar los servicios que se ofrecen en tu país.
Los pasos que siguió Uruguay
Lo primero que cabe mencionar es que Uruguay basó sus criterios en la proximidad a los hogares y la priorización de la cobertura a aquellos socio-económicamente más vulnerables. Para esta evaluación en particular se usaron técnicas de análisis espacial para determinar el uso óptimo de los recursos para la ampliación de la oferta pública existente y su demanda potencial objetivo, es decir, la población de niños entre uno y tres años en hogares más vulnerables desde el punto de vista socio-económico. Esta metodología se aplicó a datos de todo el país.
1. Como primer paso fue necesario definir la oferta de servicios. Para ello se utilizó la ubicación de los servicios actuales de los Centros de Atención a la Infancia y la Familia (CAIF), la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP) y los centros diurnos (CD) del Instituto del Niño y el Adolescente de Uruguay (INAU), junto a la ampliación de servicios propuesta por ANEP para el quinquenio 2015-2019. Como un indicador de la capacidad efectiva de cada servicio, se consideró la matrícula registrada por las instituciones, mientras que para las ampliaciones se consideró el cupo proyectado. La información se obtuvo a través del Sistema de Información Integrado del Área Social (SIIAS). En este estudio en particular se utilizó la base de datos de niños matriculados de ANEP y CAIF, las proyecciones de ampliaciones de cupos en jardines de ANEP y la ubicación de los centros de ambas instituciones.
2. El siguiente paso fue determinar la demanda potencial. Con ese fin se construyó una capa de información con la distribución de los niños de uno, dos y tres años para todo el país, a partir de la información publicada a nivel de segmento censal de los Censos 2011, obteniendo la cantidad de niños por edad, el tipo de asistencia a centros educativos, y su probabilidad de estar en un hogar vulnerado socio-económicamente. Luego se pasó el dato de cantidad de niños que no asiste a centros de educación privada, o vive en hogares con Índice de Carencias Críticas (ICC) superior al umbral mínimo de vulnerabilidad para prestaciones de políticas sociales, del nivel de segmento censal a un dato de dirección de la vivienda. Pero al carecer de sistemas de información tan exhaustivos que cuenten con la georreferenciación de todos los niños, se procedió a sortear la ubicación de ellos sobre una capa de puntos de hogares construida a partir de direcciones de servicios (energía eléctrica y agua potable), y viviendas rurales georreferenciadas durante los Censos 2011.
3. Con todo lo anterior quedó como producto para la evaluación un modelo de la distribución espacial actual de unos 77.000 niños de uno y dos años, y unos 35.000 de tres años. Así, se determinó un km como distancia máxima a desplazarse desde su hogar al centro más cercano.
Con estos tres componentes: la oferta pública, la demanda potencial y la distancia, se procedió a distribuir a los niños entre la oferta educativa correspondiente según cupos disponibles y el criterio de distancia. Adicionalmente se realizaron dos análisis complementarios. Por un lado la geolocalización de las ubicaciones óptimas para nuevos centros CAIF para los niños de 1 y 2 años, y por otro, la evaluación de la propuesta de ampliaciones y nuevos centros de ANEP para los niños de 3 años.
Un escenario hipotético de universalización para los niños de unlo y dos años, implicaría la apertura de 269 centros CAIF de 100 niños y 206 centros CAIF de 50 niños. Además de esto, un remanente de 9.504 niños dispersos quedó asignado a 234 centros atípicos. Dadas las limitantes de recursos disponibles, y la aplicación gradual de las políticas, el Sistema Nacional Integrado de Cuidados (SNIC) ha decidido priorizar sólo centros de 100 niños cuyos asistentes provengan por lo menos en un 60% de hogares vulnerables. Esta priorización fija su objetivo concreto para el quinquenio en 171 centros propuestos.
Por su parte, aunque la cobertura proyectada al inicio aparentaba ser suficiente en números absolutos, las restricciones de distancia vuelven muy relativa esta afirmación. Según el análisis realizado, habría 4.546 niños de tres años distribuidos por todo el territorio nacional que no serían cubiertos. A la vez, de los 8.100 cupos proyectados, 2.757 se pierden por no encontrar niños a cubrir.
Esto ha llevado a la propuesta de seguir trabajando en acciones orientadas en dos ejes: la posibilidad de reorientar lo proyectado por ANEP, y/o la asunción por parte de CAIF de nuevos grupos de 3 años para las situaciones donde se encuentre mejor localizado. Estas reflexiones en conjunto llevan a considerar oportuno el diálogo interinstitucional enfocado en la optimización de la aplicación de la política, en particular del abordaje territorial de la misma.
El proceso documentado en el presente artículo representa una de las primeras experiencias de planificación espacial de una política social en Uruguay. La misma no se hubiera podido concretar sin el uso de tecnologías de la información geográfica y disponibilidad de datos (facilitada por la existencia de sistemas de información).
¿Qué opinas de la metodología utilizada? Cuéntanos en la sección de comentarios abajo o mencionando a @BIDgente en Twitter.
Richard Detomasi es Doctorando en Ciencias Sociales, perfil Estudios de Población. Magister en Estudios Contemporáneos de América Latina. Lic. en Ciencias Antropológicas. Asesor en Secc. Análisis Espacial. Dpto. Geografía (DINEM-MIDES)
Germán Botto es Licenciado en Biología Humana, perfil Epidemiología. Estudiante de Doctorado, becario Fulbright. Docente de Estadística y Geografía, Universidad de la República.
Martín Hahn es Bach. en Geografía Facultad de Ciencias, Universidad de la República. Técnico en SIG en Secc. Análisis Espacial. Dpto. Geografía (DINEM-MIDES).
Guillermo D´Angelo es Bach. en Geografía Facultad de Ciencias, Universidad de la República. Encargado del Dpto. Geografía (DINEM-MIDES).
DANIEL MARTINEZ dice
EN COLOMBIA, ESPECÍFICAMENTE EN EL ATLÁNTICO, LA SITUACIÓN DE LA PRIMERA INFANCIA ESTA SIENDO EN RELEVANCIA MUY IMPORTANTE, PERO NO SE ESTA CUBRIENDO LAS COMUNIDADES COMO DEBEN SER. POR EJEMPLO, EL BARRIO LA CHINITA, EN BARRANQUILLA, DECLARADO UNO DE LOS BARRIOS MAS VULNERABLE A NIVEL SOCIAL POR LA SITUACIÓN DE VIOLENCIA QUE HA ACARREADO DURANTE MÁS DE 40 AÑOS Y LOS ÚNICOS QUE PUEDEN CAMBIAR LA SITUACIÓN A FUTURO SON LOS NIÑOS DE HOY PERO NO RECIBEN EL APOYO NECESARIO DE PARTE DEL ESTADO NACIONAL, ME GUSTARÍA QUE HECHARAN UNA MIRADITA HACIA ACÁ PARTICULARMENTE. MI FUNDACIÓN TRABAJA CON NIÑOS Y NIÑAS Y LO VIVO A DIARIO.
MUCHAS GRACIAS
Ruben Dario Restrepo Avendaño dice
En Medellin, Colombia, el Exmistro y ExRector de la Universidad de Antioquia, doctor ANTONIO YEPES PARRA, y un grupo de trabajo, utilizando técnicas de la época (Años setenta), diseñaron una red de asistencia del sector salud para la ciudad, con criterio detallado de acceso por georreferenciacion de la demanda y la oferta. Es el Instituto Metropolitano de Salud de Medellin, -METROSALUD-. Es, aun hoy, experiencia exitosa de Red.