ESCENARIOS DE PROYECCIÓN DE INDICADORES ODMs Y REQUERIMIENTOS FINANCIEROS MEDIANTE LA DINAMICA DE SISTEMAS: El caso del IPA de la Malaria

ESCENARIOS DE PROYECCIÓN DE INDICADORES ODMs Y REQUERIMIENTOS FINANCIEROS

El caso del IPA de la Malaria

Ramiro Bernal M.

La Paz, Abril de 2005






Indice de Contenidos

I. INTRODUCCIÓN 3
II. METODOLOGÍA 3
III. CAUSALIDAD DEL PROBLEMA DE MALARIA 4
IV. EL PROGRAMA DE CONTROL DE MALARIA EN BOLIVIA 9
V. PROYECCIONES DEL IPA DE LA MALARIA 11
VI. REQUERIMIENTOS FINANCIEROS PARA LOGRAR LA META 16
VII. CONCLUSIONES 18
BIBLIOGRAFÍA 19

Índice de Figuras

Figura 1: Mapa de incidencia de Malaria 5
Figura 2: Estructura General del Modelo de Simulación de la Malaria 7
Figura 3: Estructura del Modelo en un Escenario Inercial. 12

Índice de Tablas


Tabla 1 : Variables Bajo el Control del Estado y Exógenas 9
Tabla 2: Comportamiento anual de las inversiones en USD según fuente: 11
Tabla 3: Costos Anuales Escenarios Inercial y Optimista ($us) 16
Tabla 4 : Brecha Financiamiento por Componentes ($us) 17
Tabla 5: Montos Financiados y por Financiarse Escenario Optimista ($us) 17
Tabla 6: Financiamiento por Fuente ($us) 18

Índice de Gráficos

Gráfico 1: IPA x 1000 de Malaria Bolivia 6
Gráfico 2: Simulación Comportamiento IPA Escenario Inercial 13
Gráfico 3: Simulación Comportamiento IPA Escenario Optimista 15
Gráfico 4: Evolución del IPA en escenarios tendencia e inercial. 16





INTRODUCCIÓN


En mayo de 2004 se creó el Comité Interinstitucional de las Metas de
Desarrollo del milenio (CIMDM), bajo la dirección de la Unidad de Análisis
de Políticas Sociales y Económicas (UDAPE), como una instancia técnica para
promover el logro de los siguientes Objetivos de Desarrollo del Milenio:

1. Erradicar la pobreza y el hambre.
2. Alcanzar la educación universal.
3. Promover la equidad de género y la autonomía de la mujer.
4. Reducir la tasa de mortalidad de la niñez.
5. Mejorar la salud materna.
6. Combatir el VIH SIDA, malaria y otras enfermedades.
7. Garantizar la sostenibilidad del medio ambiente.
8. Implementar alianzas globales para el desarrollo.

El seguimiento de los ODMs requiere la definición de indicadores, la
estimación de estos, evaluándose las políticas relacionadas a cada objetivo
y establecimiento de vínculos con el financiamiento, con el propósito de
señalar indicadores de costo de la metas.
El análisis de los indicadores, las políticas y el financiamiento se han
integrado en un modelo dinámico que establece relaciones entre variables,
parámetros y resultados que son útiles para la simulación de políticas y
obtención de proyecciones[1].


El documento se divide en seis secciones, además de esta, la sección II
describe la utilidad de la dinámica de sistemas como herramienta para ser
utilizada en el análisis de indicadores relacionados a los ODMs, también
describe las bondades de la utilización del software Ithink para tal
propósito, la sección III describe el problema de la malaria a nivel
mundial y nacional, y describe la estructura del modelo a ser implementado,
la sección IV describe el programa nacional de control de la malaria, sus
programas políticas e intervenciones en los últimos años, la sección V
muestra las soluciones del modelo bajo dos escenarios un escenario
inercial y un escenario optimista, finalmente la sección VI muestra los
requerimientos financieros necesarios para alcanzar la meta en malaria.


METODOLOGÍA


La dinámica de sistemas (DS)[2] es una metodología usada para entender
cómo los sistemas cambian sobre el tiempo. La forma en la cual los
elementos o variables que componen un sistema varían sobre el tiempo se
denomina el comportamiento del sistema.


Permite la simulación continua de sistemas dinámicos, tomando como punto de
partida una visión sistémica, así el objetivo de la DS es establecer
relaciones causales para comprender las causas que provocan una evolución
del estudio y establecer relaciones causales para identificar la
sensibilidad del sistema, es decir, como diferentes acciones, efectuadas
sobre el sistema acentúan o atenúan las tendencias de comportamiento
implícitas en el mismo.


El Software de Simulación "iThink"


La utilización de la Dinámica de Sistemas en la construcción de modelos de
simulación se aplica prácticamente a todas las áreas del conocimiento ello
produjó un crecimiento en el desarrollo de herramientas base. Una de estas
herramientas es el Software "iThink" que por su facilidad de uso y
versatilidad se ha popularizado grandemente entre las personas que
desarrollan y utilizan los modelos de Dinámica de Sistemas.


El software de simulación "iThink" tiene ventajas sobresalientes con
relación a otras herramientas, entre ellas:


- Facilidad de uso para la construcción de los modelos de simulación
mediante el uso de elementos gráficos (Diagrama flujo-nivel).
- No es necesario introducir las ecuaciones de las variables de nivel,
flujo y auxiliares, ya que estas se generan automáticamente a medida que
se van desarrollando el diagrama flujo-nivel.
- La existencia de un nivel de interfase, cuyo propósito es permitir el uso
del modelo a los usuarios finales, sin necesidad de conocer a detalle el
modelo de simulación.
- La posibilidad de poder tener control sobre las variables clave del
modelo y cambios en las mismas (lo que comúnmente se llama "que pasa
si...." ) y ver la sensibilidad sobre los resultados del modelo.


CAUSALIDAD DEL PROBLEMA DE MALARIA


La Malaria es causada por un parásito unicelular llamado plasmodium que es
transmitido de persona a persona por la picadura de mosquitos Anopheles
infectados con el plasmodium, una vez infectado el humano se hace un
reservorio de la enfermedad, y desarrolla la capacidad de infectar
mosquitos al ser picado. En la actualidad existen cuatro tipos de malaria
P. vivax, P. falciparum, P. P. ovale y P. malariae, las especies más
comunes son: i) P. falciparum que tiene una distribución global, pero es
más común en África y es la especie más agresiva, causando la muerte
principalmente por coma o por anemia y ii) P. vivax de distribución
mundial, puede causar infecciones debilitantes y recurrentes, pero
raramente causa la muerte.


Los síntomas de la malaria no complicada (fiebre y escalofríos) son
bastante inespecíficos, de modo tal que el agente se salud que no esté
alerta sobre esa posibilidad puede errar el diagnóstico, la malaria no
tratada puede provocar la muerte en pocas horas (alrededor de 24 hrs.).,
los síntomas más comunes, además de la fiebre y los escalofríos son: dolor
de cabeza, dolores musculares (mialgias), dolores articulares (artralgias),
malestar general, dolor de cabeza, marcado decaimiento y trastornos
digestivos (nauseas, vómitos y diarrea). Todos los signos y síntomas varían
en función de la especie de Plasmodium, la carga parasitaria y el estado
inmune del paciente. El diagnóstico de certeza es realizado mediante un
examen de sangre.

Figura 1: Mapa de incidencia de Malaria


Fuente: Roll Back Malaria Department, OMS.


Las áreas endémicas de malaria están repartidas por todo el mundo, el
Gráfico 1 muestra áreas oscuras como aquellas donde existe alta
probabilidad de contagio y las áreas menos oscuras son las de probable
contagio de Malaria, según datos de la OMS el 80% de las muertes por
malaria ocurren en África.


La malaria cerebral es la forma más temida de la enfermedad. Es producida
únicamente por P. falciparum. Los glóbulos rojos infectados por este
parásito, se tornan adhesivos y se pegan en las paredes de los vasos
capilares, entre otros, los del cerebro, luego la víctima entra en coma y,
si sale de éste, puede quedar con daño cerebral permanente. El paciente
puede morir 24 horas después de presentar los primeros síntomas.


En general, las infecciones por Plasmodium vivax son muy debilitantes y
este plasmodio presenta la particularidad de mantener formas "durmientes"
(hipnozoitos) en el hígado, elevando el riesgo de recurrencia de la
enfermedad.







Gráfico 1: IPA x 1000 de Malaria Bolivia


Fuente: Roll Programa Nacional de Control de Malaria.




Una forma de ver la incidencia de malaria en un país es el Índice
Parasitario Anual IPA por mil, que es comparable a nivel internacional. Los
años noventa han presentado una tendencia creciente asumiendo el pico
máximo en el año 1998 con un IPA de 24.8 que representa el pico más alto de
la enfermedad en Bolivia cuando los casos fueron superiores a 74.000 en
1998 consecuencia de la reducción del presupuesto asignado al Programa de
Malaria de US$ 258.000 en 1996 a US$ 57.500 en 1997. En Bolivia existen
zonas de alto riesgo sobre todo en los departamentos de Beni, Pando y Santa
Cruz.


A iniciativa del Banco Mundial, el Ministerio de Salud y Deportes y el
Programa de Coordinación en Salud Integral (PROCOSI) a partir del año 2002
se comenzó a realizar las primeras experiencias utilizando la Dinámica de
Sistemas mediante la herramienta "iThink", dirigidas a construir sistemas
económicos y de salud, tal es el caso de los modelos de simulación sobre
la malaria, tuberculosis, chagas y mortalidad materna-infantil a nivel
nacional y municipal.

A partir de estas primeras experiencias y de los resultados del modelo de
malaria desarrollado, UDAPE en coordinación con el Banco Mundial adecuaron
este modelo para analizar el comportamiento del IPA bajo dos escenarios:
inercial y optimista y relacionar el mismo con brechas de financiamiento.

El modelo de simulación de la malaria3, tiene una estructura que permite
determinar el IPA a partir de un análisis integral tomando en cuenta varios
componentes como la población expuesta, las probabilidades de infección y
contagio por especie parasitaria (malaria falciparum y vivax), y su
interrelación con las políticas y estrategias diseñadas por MSyD y el
Programa de Lucha Contra la Malaria y el impacto de las mismas. Como se
puede ver a continuación:









_______________________
3 Este Modelo de simulación fue desarrollado por Bernal Ramiro para el
Banco Mundial en coordinación con el Ministerio de Salud y PROCOSI.

Figura 2: Estructura General del Modelo de Simulación de la Malaria


Fuente: Elaboración propia..




Los componentes o sub-modelos utilizados en el modelo tienen la siguiente
definición:

Población Expuesta, el modelo simula el comportamiento de la evolución de
la población de la zona endémica de la malaria tomando en cuenta las tasas
brutas de natalidad, mortalidad y el flujo migratorio.


Malaria Vivax y Malaria Falciparum, en estos componentes se modela el
comportamiento de la transmisión de la malaria por especie parasitaria
tomando en cuenta el proceso de diagnóstico y tratamiento y el impacto de
las estrategias implementadas por el Ministerio de Salud y Deportes (como
ser el control vectorial, información, educación y capacitación).


Rociado de Viviendas, analiza el proceso de rociado de viviendas tomando
en cuenta los recursos físicos (equipos de rociado, vestuario, uso del
insecticida), los recursos humanos (personal encargado del rociado de
viviendas) y la capacidad resolutiva en función a los elementos antes
mencionados.


Rociado Espacial, analiza el proceso de rociado espacial tomando en cuenta
los recursos físicos (equipos de rociado espacial, uso del insecticida),
los recursos humanos (personal encargado del rociado espacial) y la
capacidad resolutiva en función a los elementos antes mencionados.

Uso Mosquiteros, analiza todo lo referente con el uso de mosquiteros
tomando en cuenta la fracción de viviendas que utilizan estos mosquiteros y
el uso del insecticida.


Diagnóstico y Tratamiento, esta parte modela el proceso de capacidad de
diagnóstico y tratamiento, tomando en cuenta el número de laboratorios y
técnicos de laboratorio, la cantidad de exámenes de sangre de acuerdo al
índice anual de exámenes de sangre (IAES). En función al número esperado de
enfermos de malaria falciparum y vivax se calcula la cantidad de
tratamientos esperados más un cierto margen de seguridad (30% adicional al
número de tratamientos esperados).


IEC (Información Educación y Capacitación), en esta parte se analiza el uso
de los medios masivos (televisión y radio) y los minimedios (afiches,
folletos, etc) y su impacto en la población receptora, también ve el
proceso de capacitación en temas referentes con diagnóstico, rociado
espacial y de viviendas, prevención y otros.


Costo Control Vectorial, en función a los costos unitarios de rociado de
viviendas, espacial y uso de insecticidas para los mosquiteros se analiza
el comportamiento anual y total de los costos de rociado de viviendas y
espacial y el uso de mosquiteros.


Costo Diagnóstico y Tratamiento, en función a los costos unitarios de
diagnóstico y tratamiento por especie parasitaria se analiza el
comportamiento anual y total de los costos de diagnóstico y tratamiento.


Costo de IEC y Capacitación, analiza los costos de uso de medios masivos y
minimedios y capacitación.


Costo total, analiza el comportamiento total de los costos.


IPA (Índice Parasitario Anual), finalmente en función a la interrelación a
todos estos elementos (exceptuando los costos) el modelo simula el
comportamiento del IPA global y por especie parasitaria.

A continuación se puede apreciar el diagrama causa-efecto simplificado del
modelo tomando en cuenta los componentes mencionados anteriormente.



























Figura 3: Diagrama Causa - Efecto Simplificado del Modelo de Simulación de
la Malaria


A continuación y a partir del diagrama causa efecto se puede mencionar
las siguientes relaciones causales o hipótesis dinámicas (un signo positivo
sobre las flechas significan que si la variable de donde sale la flecha
crece la variable que se halla en la parte final de la flecha también
tendrá un crecimiento y el negativo significa que si la variable de donde
sale la flecha crece la variable que se halla en la parte final de la
flecha tendrá un decrecimiento):

- A mayor crecimiento de la población de la zona endémica y mayor migración
a la zona endémica mayor será la población expuesta por malaria falciparum
y vivax.
- A mayor población expuesta por malaria falciparum y vivax mayor será el
numero de enfermos de malaria falciparum y vivax.
- A mayor numero de enfermos por malaria falciparum y vivax menor será la
población expuesta por malaria falciparum y vivax.
- A mayor numero de enfermos por malaria falciparum y vivax mayor será el
número de diagnósticos y tratamientos.
- A mayor numero de diagnósticos y tratamientos menor será el numero de
enfermos por malaria falciparum y vivax.
- A mayor impacto del rociado de viviendas menor será el numero de enfermos
por malaria falciparum y vivax.
- A mayor impacto del rociado espacial menor será el numero de enfermos por
malaria falciparum y vivax.
- A mayor impacto de uso de mosquiteros impregnados menor será el numero de
enfermos por malaria falciparum y vivax.
- A mayor impacto del mejoramiento de viviendas menor será el numero de
enfermos por malaria falciparum y vivax (esta es una estrategia que recién
esta siendo implementada por el programa de lucha contra la malaria)
- A mayor capacidad de diagnostico y tratamiento mayor será el numero de
enfermos diagnosticados y tratados por malaria falciparum y vivax.
- A mayor impacto de IEC menor será la población expuesta por malaria
falciparum y vivax.
- A mayor numero de enfermos por malaria falciparum y vivax mayor será el
IPA.
- A mayor población de la zona endémica menor será el IPA.

Como ilustración y tomando en cuenta el diagrama causa-efecto, a
continuación se puede ver la implementación del proceso de la transmisión
por malaria falciparum en el "iThink""


Figura 4: Transmisión Malaria Falciparum Implementada en el software iThink




Se puede notar que existen algunas variables que están subrayadas, esto es
así porque estas variables serán las que cambien sustancialmente en los
escenarios de simulación del modelo.

Variables Bajo el Control del Estado y Exógenas.

Para el desarrollo del modelo de simulación de la malaria y de acuerdo a la
complejidad del mismo se tomaron en cuenta una gran cantidad de variables.
Entre estas se pueden destacar las variables bajo el control de políticas
del estado y aquellas exógenas, las cuales se detallan a continuación en la
siguiente tabla:









Tabla 1 : Variables Bajo el Control del Estado y Exógenas

"Variable "Variable "Variable "Variable "Variable "Variable "
" "bajo "Exógena " "bajo "Exógena "
" "control " " "control " "
" "del Estado" " "del Estado" "
"Migración " "Si "Número " Si " "
"zonas área" " "viviendas " " "
"endémicas " " "a rociar " " "
"Número " "Si "Insecticid"Si " "
"enfermos " " "as " " "
"malaria " " " " " "
"Abandonos " "Si "Uso " "Si "
"tratamient" " "Mosquitero" " "
"o " " "s " " "
"Capacidad "Si " "Insecticid" "Si "
"diagnostic" " "as " " "
"o y " " "mosquitero" " "
"tratamient" " "s " " "
"o " " " " " "
"Porcentaje" "Si "Uso de "Si " "
"consultas " " "medios " " "
"enfermos " " "masivos y " " "
"malaria " " "minimedios" " "
"Número "Si " "Capacitaci"Si " "
"exámenes " " "ón " " "
"de sangre " " " " " "
"Número "Si " "Impacto " "Si "
"laboratori" " "población " " "
"os " " "área " " "
" " " "endémica " " "
" " " "IEC " " "
"Equipos "Si " "Tipo " "Si "
"rociado " " "vivienda " " "
"manual y " " " " " "
"espacial " " " " " "
"Número " Si " "Accesibili" "Si "
"hectáreas " " "dad " " "
"rociado " " " " " "
"espacial " " " " " "


Fuente: Elaboración propia.


EL PROGRAMA DE CONTROL DE MALARIA EN BOLIVIA


El Programa Nacional de Control de Malaria llegó a tener relevancia desde
fines de los noventa cuando se alcanzó el valor IPA de 24.8/1000 hbts.
cuando se renovó el Programa Nacional de Prevención y Control de la
Malaria.


El Programa de malaria desde entonces ha tenido una participación dinámica
orientada a: i) controlar los vectores, ii) ofrecer servicios diagnosticar
y tratar a las personas infectadas, iii) fortalecer las capacidades de
investigación y la participación de las comunidades en el control de la
enfermedad a través de la información, comunicación y educación de la
población


Las intervenciones del Programa en los últimos años estuvieron concentradas
en las actividades de:
- Prevención Integral: i) a través de la difusión y uso de mosquiteros
impregnados en la región amazónica, ii) aplicación de métodos de control
físico de criaderos (Arroyo Las Arenas, Guayaramerin), iii)
implementación de unidades de entomología, iv) programas de fumigado
espacial, selectivo y mejoramiento de viviendas.
- Diagnóstico y Tratamiento: i) Implementación de la gota gruesa y de
cintas inmunocromatográficas, ii) Actualización del tratamiento para
infecciones falciparum, iii) disposición en centros de salud de
antimaláricos, iv) para situaciones de gravedad se han formado esquemas
en comunidades amazóhnicas.
- Investigación: estudios de eficacia de antimaláricos, creación de Centro
de Enfermedades Tropicales (CAMETROP)
- Se ha desarrollado un componente de Información, educación y comunicación
IEC.



Recuadro 1: Metas del Fondo Global en Malaria


Fuente: Ministerio de Salud y Deportes (2003)


El Estado gestionó ayuda financiera en calidad de donación del Fondo Global
por 10.2 millones de dólares para el programa nacional de control de
malaria, que están siendo ejecutados en un periodo de 5 años 2004-2008 (ver
Tabla 1), donde en cada caso se ha solicitado una contraparte local que va
en aumento a cada año hasta el 2008 (ver Tabla 2).









Tabla 2: Comportamiento anual de las inversiones en USD según fuente:


"Años "Recursos"% "Recursos "% "Total "
" " " "Fondo " " "
" "Locales " "Global " " "
"Total "15,599,1" "10,150,2"
" "50 " "16 "
"1999 "14.61 "2008 "4.39 "
"2000 "6.35 "2009 "4.52 "
"2001 "6.14 "2010 "4.69 "
"2002 "5.65 "2011 "4.59 "
"2003 "4.74 "2012 "4.37 "
"2004 "4.45 "2013 "4.37 "
"2005 "4.48 "2014 "4.40 "
"2006 "4.42 "2015 "4.39 "
"2007 "4.32 " " "


Fuente: Elaboración Propia

De acuerdo a los resultados del modelo se puede observar qué el valor del
IPA para el año 2015 sería igual a 4.39, observando la tendencia a partir
de 2002 el indicador se estabiliza en valores comprendidos entre 4.74 y
4.32, por lo tanto el valor esperado del IPA bajo las actuales políticas
llevadas adelante por el MSyD y el Programa Nacional de Malaria se
mantendría en este rango.

A continuación se puede ver el comportamiento del IPA en el escenario
inercial en forma grafica:

Gráfico 2: Simulación Comportamiento IPA Escenario Inercial

Fuente: Elaboración Propia


Del anterior grafico se puede concluir que el IPA tendría un decrecimiento
sustancial hasta el año 2002, para luego estabilizarse en un rango de 4.74
y 4.32.



Escenario Optimista, en este escenario se asume que a partir del año 2005
el ministerio de Salud y Deportes y el Programa Nacional de Malaria además
de las líneas estratégicas llevadas a cabo en los anteriores años y con el
apoyo del Fondo Global llevará adelante cambios sustanciales y además
incorporará otras estrategias en la lucha contra la malaria.

Específicamente con el apoyo del Fondo Global se han identificado los
siguientes componentes estratégicos que contarán con la ayuda del fondo
entre los años 2005 y 2009:

- Recursos Humanos, mediante la contratación de recursos humanos
técnicamente calificados para fortalecer la gerencia y operatividad de
las acciones de control de la malaria a nivel central y departamental.
- Fortalecimiento de Laboratorios, mediante la dotación de equipos para
diagnostico y entrenamiento, vigilancia y seguimiento de casos y dotación
de medios de bioseguridad.
- Diagnóstico y Tratamiento, mediante la cobertura de localización y
diagnostico de febriles sospechosos de malaria y la provisión del mismo a
través de la gota gruesa y nuevos métodos de diagnostico (se pretende
elevar en forma progresiva el Indice Anual de Examenes de Sangre - IAES-
de 4% a 12%.
- Uso de mosquiteros, mediante el uso extensivo de mosquiteros impregnados
con insecticida(se estima que actualmente el uso de 20.000 mosquiteros y
se pretende llegar a70.000)
- IEC, mediante la ejecucion de estudio de CAP y actividades de promocion
y prevención de la malaria dirigido a la población, colaboradores
voluntarios y lideres indigenasdel área endémica.
- Mejoramiento de Viviendas, mediante el mejoramiento de 10.000 viviendas
hasta el 2007 y otras 10.000 hasta el 2015

Los primeros tres componentes estarán a cargo del Programa Nacional de
Malaria, el segundo a cargo de la ONG PSI y los dos últimos a cargo de la
Red PROCOSI, tomando en cuenta para el mejoramiento de viviendas un trabajo
coordinado con el Ministerio de Desarrollo Económico a través del
Viceministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda.

A partir de esto se puede ver la Estructura del Modelo que toma en cuenta
estas nuevas líneas estratégicas:



Figura 4: Estructura del Modelo en un Escenario Optimista


Fuente: Elaboración Propia

Cabe destacar que en este escenario el modelo de simulación toma en cuenta
los siguientes supuestos:

- El número anual de exámenes de sangre y por ende el Índice Anual de
Exámenes de Sangre (IAES) tiene un crecimiento sostenido hasta el año
2015 llegando a un 12% de la población del área endémica (actualmente
este índice ronda entre un 6 %y 4%).
- El uso de mosquiteros impregnados se hace más extensivo (de 20.000 a
70.000).
- La estrategias de IEC son mas agresivas y focalizadas.
- Se introduce una nueva estrategia para la lucha contra la malaria, el
mejoramiento de viviendas (10.000 hasta el 2007 y otras 10.000 hasta el
2015).


Con todo lo anteriormente mencionado a continuación se detalla en forma
tabular y gráfica la simulación del comportamiento del IPA bajo este
escenario:




Tabla 3: Simulación del Comportamiento del IPA x 1000 Escenario Optimista


"Año "IPA "Año "IPA "
"1999 "14.61 "2008 "2.97 "
"2000 "6.35 "2009 "2.71 "
"2001 "6.14 "2010 "2.53 "
"2002 "5.65 "2011 "2.38 "
"2003 "4.74 "2012 "2.27 "
"2004 "4.45 "2013 "2.14 "
"2005 "3.42 "2014 "2.10 "
"2006 "3.19 "2015 "2.00 "
"2007 "3.10 " " "


Fuente: Elaboración Propia

Gráfico 3: Simulación Comportamiento IPA Escenario Optimista


Fuente: Elaboración Propia

De acuerdo a los resultados del modelo se puede observar que el valor del
IPA para el año 2015 bajo el escenario optimista sería igual a 2/1000
habitantes, este resultado se obtuvo al implementar varios ensayos hasta
obtener una estrategia a bajo costo para encontrarse bajo la meta de 2 x
1000 en el IPA.

Gráfico 4: Evolución del IPA en escenarios tendencia e inercial.


Fuente: Elaboración Propia

Ambas simulaciones difieren a partir del 2005, esto porque hasta el 2004 se
implementan las mismas intervenciones, y a partir del 2005 las estrategias
cambian en el escenario optimista. La brecha crece a medida que pasa el
tiempo dado que el efecto de las intervenciones no es puntual sino que
tiene un efecto que se acumula en el tiempo, por ejemplo el conocimiento de
la enfermedad es un activo que no se pierde fácilmente en la población.


REQUERIMIENTOS FINANCIEROS PARA LOGRAR LA META


A partir de los resultados del modelo de simulación bajo los escenarios
propuestos, a continuación se detallan los costos anuales y totales que se
requerirían entre el 2005 al 2015 en ambos escenarios. Como se puede
observar los costos tienen brechas más altas en los primeros años de
evolución dado que las intervenciones tiene mayor incidencia económica en
los primeros años (compra de equipos, fortalecimiento de laboratorios que
luego solo necesitarán en la mayor parte de los casos mantenimiento
continuo,etc)

Tabla 3: Costos Anuales Escenarios Inercial y Optimista ($us)

"Año "Escenario "Escenario "Brecha "
" "Inercial "Optimista " "
"2005 " " " "
" "3,072,721 "3,972,266 "899,545 "
"2006 " " " "
" "1,383,004 "3,589,073 "2,206,069 "
"2007 " " " "
" "1,393,384 "3,778,243 "2,384,859 "
"2008 " " " "
" "1,411,848 "3,453,503 "2,041,655 "
"2009 " " " "
" "1,434,163 "2,450,949 "1,016,786 "
"2010 " " " "
" "1,455,093 "2,120,321 "665,228 "
"2011 " " " "
" "1,451,971 "1,633,801 "181,830 "
"2012 " " " "
" "1,456,688 "1,727,769 "271,081 "
"2013 " " " "
" "1,471,200 "1,727,564 "256,364 "
"2014 " " " "
" "1,486,197 "1,742,024 "255,827 "
"Total " " " "
" "16,016,269 "26,205,713 "10,189,444 "


Fuente: Elaboración Propia

El costo de reducción del IPA 2015 de 4.38 en el escenario inercial a 2 en
el escenario optimista es de 10'189.444 $us, que es el incremento del costo
al pasar del escenario inercial al optimista.

La Tabla 4 muestra las brechas de financiamiento por componentes, las
causas de las diferencias entre ambos escenarios son mejores políticas de
prevención y más agresividad en el componente IEC, se observan brechas
negativas en algunos casos, consecuencia a que las nuevas estrategias
implementadas en el escenario optimista, mejoran la prevención y por lo
tanto provocan una reducción en el número de diagnósticos y tratamientos
demandados.

Tabla 4 : Brecha Financiamiento por Componentes ($us)
"Componente"Costo "Costo "Brecha "
" "Total "Total "Financiamiento"
" "Escenario "Escenario " "
" "Inercial "Optimista " "
" " " " "
"Diagnostic" " " "
"o "2,851,672 "4,375,697 "1,524,025 "
"Tratamient" " " "
"o "167,880 "116,634 "-51,246 "
"Personal " " " "
"Malaria "6,628,683 "6,628,683 "0 "
"Equipamien"1,340,874 "1,340,874 "0 "
"to " " " "
"Rociado " " " -475,135 "
"Viviendas "1,278,696 "803,561 " "
"Rociado " 1,864,364" " "
"Espacial " "1,207,161 "-657,203 "
"IEC " " " "
" "260,000 "1,030,000 "770,000 "
"Capacitaci" " " "
"ón "806,500 "806,500 "0 "
"Mosquitero" " " "
"s "817,600 "1,226,400 "408,800 "
"Mejoramien"0 " " "
"to " "8,692,942 "8,692,942 "
"Viviendas " " " "
"Total " " " "
" "16,016,269"26,205,713"10,189,444 "


Fuente: Elaboración Propia


En el caso del financiamiento de los componentes, los componentes de
diagnostico y Tratamiento no requieren búsqueda de financiamiento dado que
estos servicios ya están inmersos en la política de salud del Estado, en el
caso de los otros componentes son resultado de la profundización e
implementación intervenciones para el escenario optimista, así, para el
logro de las metas del milenio (es decir alcanzar un IPA menor o igual a 2)
se necesita financiar 11'606.711 millones de dólares.


Tabla 5: Montos Financiados y por Financiarse Escenario Optimista ($us)

"Componente "Monto Total "Monto "Monto por "
" " "Financiado "Financiar "
"Diagnostico " 4,375,697 " 4,375,697"0 "
"Tratamiento " 116,634 " "0 "
" " "116,634 " "
"Personal Malaria " 6,628,683 "3'314.341 "3'341.342 "
"Equipamiento "1,340,874 "1,340.874 "0 "
"Rociado Viviendas" 803,561 "401,780 "401,781 "
"Rociado Espacial " 1,207,161 "603.580 "603.581 "
"IEC " 770,000 "761.685 "8,315 "
"Capacitación " 806,500 "645.200 "161.300 "
"Mosquiteros " 1,226,400 "655.715 "570.685 "
"Mejoramiento " 8,692,942 "2'173.235 "6'519.707 "
"Viviendas " " " "
"Total "26,205,713 "14'599.002 "11'606.711 "


Fuente: Elaboración Propia



CONCLUSIONES


La modelización por DS en malaria se muestra como una técnica versátil para
obtener tanto los impactos de intervenciones especificas sobre el indicador
objetivo IPA, como también útil para la obtención de costos de las metas.

Resultado del modelo se encuentra que manteniendo el mismo nivel de
intervenciones el valor del IPA el 2015 será de 4.38 superior a la meta del
milenio, existiendo una brecha de 2.38 puntos, el costo de cerrar esta
brecha es de 10,189,444 $us. Por otro lado el costo de la implementación
de las intervenciones en el escenario optimista es de hecho mayor a nivel
agregado sin embargo el escenario incurre en ahorros (1,183,584 $us) al
reducir los servicios de tratamiento, rociado de viviendas y espacial.

En el caso del escenario optimista es necesario impulsar una política de
obtención de financiamiento dado a excepción de los componentes de
diagnostico y tratamiento los demás componentes muestran incrementos en
costos, actualmente no financiados. Dado que serán inicialmente
implementadas o profundizadas las intervenciones del escenario inercial al
escenario optimista, y el financiamiento de las intervenciones del
escenario optimista deberán en mayor parte ser financiadas por el sector
externo cuyo monto es igual a 11,606,711 $us.


BIBLIOGRAFÍA

Bernal, R., (2005), "Introducción al Software de Simulación Ithink",
Versión no publicada, La Paz, Bolivia.
Ministerio de Salud y Deportes, (2003) "Formulario de Propuesta
presentado por el Ministerio de Salud y Previsión Social", Ginebra, Suiza.
Newman, J, Velasco, M. A., Martin, L. y Fantini A.-M., (2003), "A
system dynamics approach to monitoring and evaluation at the country level:
An application to the evaluation of Malaria-Control Programs in Bolivia",
World Bank, Washington, E:U..
Programa Nacional de Control de la Malaria, (2005), "Plan decenal 2001-
2006", La Paz, Bolivia.
Programa Nacional de Control de la Malaria, (2005), "Plan decenal 2004-
2008", La Paz, Bolivia.
b
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[1] La construcción de tendencias, es un proceso que no debe de ser
encarado de manera irresponsable, por el contrario las proyecciones en
ambos escenarios deben ser resultado de procedimientos confiables y
razonables, una manera de abordar este problema es desde el punto de vista
de la dinámica de sistemas que en la actualidad es una metodología
ampliamente difundida, el utilizar este enfoque es sin duda el más correcto
en la mayoría de nuestros indicadores ODMs.
[2] La dinámica de sistemas (DS) es una disciplina académica creada en los
60`s por el Dr. Jay Forrester del Instituto Tecnológico de Massachusetts
(M.I.T.). Originalmente fue dirigido a las ciencias administrativas e
ingenieríles pero gradualmente se ha desarrollado como una herramienta útil
en el análisis de sistemas sociales, económicos, físicos, químicos
biológicos y ecológicos.

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Meta global: Mantener una tendencia del Índice Parasitario Anual menor a 4
por 1,000 habitantes y mortalidad menor de 2 por 100,000 habitantes.


Propósito: Fortalecer la promoción de salud, vigilancia y prevención de la
malaria, realizando acciones complementarias, inmersas al Programa Nacional
de Control (PNCM), entre 2004 y 2008.


Objetivo 1: Desarrollar e implementar el componente de Información,
Educación y Comunicación (IEC) del programa, para mejorar la sostenibilidad
de las acciones de control ejecutadas por el PNCM.


Objetivo 2: Fortalecer la vigilancia ambiental y entomológica para mejorar
el monitoreo y evaluación de las acciones de promoción de salud, prevención
y control de la malaria.

Objetivo 3: Contribuir a la prevención y control de la malaria a través de
técnicas del mercadeo social para la extensión del uso de mosquiteros
impregnados.


Objetivo 4: Desarrollar las acciones de reordenamiento ambiental en
comunidades de municipios de alto riesgo o con transmisión de la malaria
refractaria a las intervenciones regulares de control.

Objetivo 5: Atender de manera participativa los factores de protección y
mejoramiento de la calidad de la vivienda, con técnicas de construcción
apropiadas y materiales locales, en comunidades urbanas, periurbanas y
rurales de alto y mediano riesgo, de 14 Municipios del Departamento de
Pando, amazonia boliviana.