Artículos de divulgación científica Algoritmo para preservar la calidad de vida y manutención laboral de los mayores en tiempos de pandemia

Algoritmo para preservar la calidad de vida y manutención laboral de los mayores en tiempos de pandemia

Se recoge en la Lógica Difusa para orientar la aplicación de modelos de decisión en los problemas con los que la sociedad pasa actualmente debido al COVID-19. Los resultados permiten predecir y actuar de manera mas eficaz sobre los problemas, buscando aumentar el bienestar, empleabilidad y expectativa de vida de los mayores.

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Algoritmo para preservar la calidad de vida y manutención laboral de los mayores en tiempos de pandemia

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Palabras clave

Adulto mayor, Salud de la población, Modelización matemática y de simulación, Lógica difusa, Efectos del bienestar

La humanidad experimenta cambios intensos y frecuentes provocados por la pandemia causada por el COVID-19, lo que aumenta la incertidumbre y la complejidad en la toma de decisiones. Nuevos desafíos pasan ser urgentes, principalmente a los temas relacionados al envejecimiento de la población, ya que el coronavirus afecta más a los mayores que a los adultos. La necesidad de encontrar alternativas para preservar la calidad de vida y manutención laboral de los mayores pasan a ser grandes desafíos para la sociedad. En este contexto, la ciencia desempeña un papel importante en la propuesta de nuevas soluciones para resolver los problemas derivados de esta crisis.

Estudios revelan que la proporción de ancianos (personas de 65 años o más) y de personas mayores (de 55 años o más) tanto en la población en edad de trabajar como en la fuerza de trabajo ha aumentado en los últimos decenios, y se prevé que siga aumentando a un ritmo aún más rápido. Esto coincidió con una disminución marcada y constante del porcentaje de jóvenes en la población en edad de trabajar y en la fuerza de trabajo. Asimismo, se confirma que la participación de ancianos y de personas mayores en la población activa aumentó en las Américas, Europa y Asia Central. Estos dos grupos etarios mencionados presenciaron el crecimiento de la incertidumbre en la salud con el COVID-19, ya que el virus afectó más a los ancianos y personas mayores.

Otro estudio de las Naciones Unidas advierte sobre los principales impactos que sufren los mayores, que corresponden al bienestar económico, salud mental, respondedores, vida y muerte, vulnerabilidad, abuso y negligencia. Es necesario y urgente brindar condiciones de trabajo seguras a estos grupos etarios, y así poder reducir los riesgos asociados a la pandemia u otras enfermedades.

La metodología de los efectos olvidados permitió identificar algunos elementos no fácilmente observables y que pueden impactar en la sociedad. El algoritmo ayuda a gestionar la incertidumbre y facilita la toma de decisiones preventivas. Como principal contribución se identificó causas y efectos, como, por ejemplo, la brecha digital y perdida de empleo por este grupo etario, y se indicó medidas correctivas. Se recomienda reforzar los servicios de protección social, apoyo psicológico, asistencia medica, capacitación y acceso a las nuevas tecnologías.

Los resultados permiten identificar los efectos olvidados, lo que contribuye a predecir y actuar de manera mas eficaz sobre los problemas, buscando aumentar el bienestar, empleabilidad y la expectativa de vida de las personas mayores. El artículo también refuerza la importancia de la simulación cuando se comprende un problema real y se buscan posibles soluciones. Finalmente, se confirma que la gestión eficaz del problema dependerá de la cooperación e involucramiento de gobiernos, empresas, y organizaciones internacionales.

DATO: Este artículo deriva del estudio Los efectos olvidados de la pandemia del Covid 19 sobre en el envejecimiento de la población que tiene como coautor a Luciano Barcellos de Paula, profesor e investigador de CENTRUM PUCP Business School.

REFERENCIA

Barcellos-Paula, L., Gil-Lafuente, A., & Castro-Rezende, A. (2021). Los efectos olvidados de la pandemia del COVID 19 sobre en el envejecimiento de la población. Cuadernos Del CIMBAGE, 2(23), 1-17. Recuperado a partir de https://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/2170

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Autoría: Iván Manuel De La Vega Hernández

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