Un aula abarrotada de público que, a pesar del cansancio acumulado, escuchaba atento y entregado a una mesa de ponentes de renombre. Entre anécdotas del pasado, reflexiones del presente y advertencias para el futuro, se celebraban los 40 años del nacimiento de la Asociación de Economía de la Salud (AES) y los 42 años desde que Sevilla acogiera unas Jornadas de la AES allá por 1984. En este marco incomparable, el grupo de interés EvaluAESno quiso faltar a su cita en las XLV Jornadas AES de 2026 celebradas en la Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología de la Universidad de Sevilla.
Un año más, este foro de AES volvió a convertirse en el espacio que quiere ser, un lugar para la exposición, reflexión y discusión sobre las investigaciones más recientes que evalúan políticas y servicios sanitarios y para el encuentro de investigadores/as y personas interesadas en esta temática. Y con este, ya van 12. La sesión, moderada esta vez por Paloma Lanza León (Universidad de Cantabria) y Ángel Fernández-Pérez (Universidad de Granada), aplicó su formato tradicional, que parece dar buenos resultados. Un/a investigador/a presenta a los/as asistentes un trabajo de investigación y un/a comentarista invitado/a, vinculado/a al tema de investigación del trabajo presentado y que lo ha estudiado previamente, analiza las fortalezas y posibles puntos de mejora a fin de dar a los/as autores/as un feedback que les ayude a seguir avanzando con paso firme en su estudio. Así, esta entrada pretende ser una crónica de lo que allí se vivió y de lo que nos llevamos de este encuentro.
A la izquierda, Paloma Lanza León y Ángel Fernández-Pérez moderan la Mesa EvaluAES. A la derecha, una panorámica del aula donde se celebró la jornada.
Esta edición contó con dos intervenciones. El primer trabajo, presentado por Javier Mar Medina (Instituto BioGipuzkoa), combinaba dos temas de gran interés en la actualidad: inteligencia artificial (IA) y situación de dependencia. El primero es conocido principalmente por su rápido desarrollo e inminente implementación en diversos ámbitos de la sociedad, y el segundo destaca por la enorme espera que muchos solicitantes en situación de dependencia sufren para recibir una evaluación del Sistema para la Autonomía y Atención a la Dependencia. El trabajo de Javier Mar planteó la siguiente cuestión: ¿sería posible implementar un asistente creado con IA para simplificar la cumplimentación del baremo de valoración de dependencia (BVD) y reducir así el tiempo que los solicitantes esperan para recibir una respuesta? Su trabajo partió de la hipótesis de que el BVD contiene redundancias y que puede predecir el grado de dependencia con muchas menos preguntas. Para ello, evaluaron dos herramientas: 1) un árbol de decisión interactivo que predice el grado con 10 preguntas y 2) 8 cuestionarios BVD completos prerellenados con 236 valores más frecuentes para cada perfil predicho (Grado 0, Grado I, Grado II y Grado III, cada uno con y sin discapacidad intelectual o enfermedad mental). Usando más de 100.000 expedientes del BVD de Gipuzkoa entre 2012 y 2022, el trabajo muestra que con 10 preguntas basta para predecir el grado con un buen nivel de confianza y que el rendimiento fue alto. El asistente acertaba a la hora de valorar el grado entre el 94% y el 97% de los casos.
Albert Prades Colomé (Universitat Pompeu Fabra) hizo de comentarista, resaltando como fortalezas y contribuciones del trabajo la pertinencia de su desarrollo, al atacar un asunto que supone un coste humano medible, la amplia cobertura al usar un elevado número de casos, y el hecho de explotar cuantitativamente el BVD, algo que no se ha realizado en los 15 años de funcionamiento. Como caminos por donde avanzar, Albert destacó la necesidad de reforzar la validación del modelo justificando el número de preguntas y comprobando la robustez interna del árbol, repensar el papel de la IA, justificando más su uso como herramienta útil que por ser una tecnología novedosa y medir aspectos que aún quedan abiertos como el ahorro de tiempo real por expediente, los sesgos introducidos por las precargas y los efectos sobre el reparto de grados, y sobre la salud y autonomía de las personas valoradas.
A la izquierda, Javier Mar Medina (BioGipuzkoa) presenta su trabajo sobre inteligencia artificial y situación de dependencia. A la derecha, Albert Prades Colomé (Universitat Pompeu Fabra) comenta el trabajo de Javier.
En segundo lugar, Juan David García Corchero (Universidad de Málaga), presentó un trabajo elaborado junto con Ricardo Pagán. La investigación abordó una cuestión de enorme actualidad en el debate europeo sobre la sostenibilidad de los sistemas de pensiones: ¿qué ocurre con las personas trabajadoras con discapacidad cuando las reformas retrasan la edad legal de jubilación? El punto de partida del trabajo es claro: muchas reformas asumen que, si se retrasa la posibilidad de jubilarse, las personas permanecerán más tiempo ocupadas. Sin embargo, esa hipótesis puede ser especialmente débil en el caso de quienes presentan limitaciones de salud o discapacidad, para quienes seguir trabajando hasta edades más avanzadas puede no ser una opción realista o puede generar costes adicionales en otros ámbitos del Estado del bienestar. El estudio utiliza datos armonizados del Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) para el periodo 2004-2020 y aplica una estrategia de regresión discontinua basada en cohortes de nacimiento, aprovechando los puntos de corte generados por la implementación de reformas sobre la edad legal de jubilación en varios países europeos. Los resultados presentados invitaron a matizar la idea de que retrasar la edad de jubilación se traduce automáticamente en más empleo. Para las personas trabajadoras con discapacidad, la disminución de las jubilaciones se compensa solo parcialmente con un aumento de la ocupación. Una parte de quienes dejan de jubilarse transita hacia el desempleo o hacia prestaciones vinculadas a la discapacidad, lo que sugiere un desplazamiento entre programas de protección social más que una prolongación efectiva y plena de la vida laboral. En concreto, el trabajo muestra que la reducción de las cifras de jubilaciones se acompaña de incrementos en el empleo, pero también en el desempleo y en la recepción de prestaciones por discapacidad.
La discusión corrió a cargo de Beatriz González López-Valcárcel (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria) quien destacó la claridad de la pregunta de investigación y la relevancia del trabajo para entender los posibles efectos cruzados de las reformas de jubilación. En particular, subrayó que el ahorro esperado en pensiones podría verse parcialmente compensado por un mayor gasto en desempleo, prestaciones por discapacidad, dependencia o servicios sanitarios. También valoró positivamente la descripción de los antecedentes, la identificación de una laguna clara en la literatura y el esfuerzo metodológico realizado para validar los resultados mediante análisis de robustez, países placebo, puntos de corte falsos, diferentes formas de inferencia y comparaciones con personas trabajadoras sin discapacidad. Al mismo tiempo, planteó varios comentarios orientados a reforzar el trabajo. Entre ellos, sugirió clarificar mejor la interpretación del parámetro estimado, en la medida en que recoge un promedio ponderado de efectos de reformas distintas, así como profundizar en el papel de la “dosis” o intensidad de cada reforma. La discusión fue especialmente rica porque conectó una cuestión metodológica con una cuestión de política pública de primer orden: las reformas uniformes de la edad de jubilación no afectan por igual a todos los grupos de población.
A la izquierda, Juan David García Corchero (Universidad de Málaga) presenta su trabajo sobre reforma de jubilación y discapacidad. A la derecha, Beatriz González López-Valcárcel (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria) hace los comentarios al trabajo de Juan David.
En conjunto, la sesión volvió a mostrar el valor añadido de EvaluAES como espacio de intercambio entre investigación aplicada, evaluación rigurosa y debate constructivo. Los dos trabajos presentados, aunque centrados en ámbitos distintos, la aplicación de herramientas de inteligencia artificial a la valoración de la dependencia y los efectos de las reformas de jubilación sobre personas con discapacidad, compartieron una preocupación común: cómo diseñar y evaluar políticas públicas que no solo sean eficientes, sino también sensibles a sus consecuencias humanas, distributivas e institucionales. La mesa dejó claro que evaluar no consiste únicamente en medir resultados, sino también en formular mejores preguntas, identificar costes que a menudo permanecen ocultos y abrir caminos para que la investigación contribuya a mejorar las decisiones públicas. Y, como siempre en EvaluAES, el mensaje final fue también una invitación a seguir trabajando, afinando los métodos y ampliando la conversación.
