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Elena Ferri Fuentevilla, Ana Vallejo Andrada, Aleix Morilla Luchena, Rocío Muñoz Moreno
Introducción. La pandemia de COVID-19 ha puesto de relieve las vulnerabilidades de los servicios dirigidos a las poblaciones más vulnerables, lo que hace necesario un marco sólido dentro de los servicios sociales para mitigar los impactos de la crisis. Este artículo propone un índice de resiliencia basado en las capacidades de los servicios sociales para amortiguar y paliar los efectos adversos de las crisis, incluida la reciente pandemia. Así, el objetivo de este estudio es la creación de un índice de resiliencia basado en datos accesibles para evaluar la capacidad de los servicios sociales andaluces para mitigar el impacto de la pandemia. Metodología. En este trabajo se presenta una metodología novedosa, HVCRA (Hazard, Vulnerability, Risk, and Capacity Analysis), tradicionalmente utilizada en la evaluación de desastres naturales, aplicada ahora para calibrar el impacto de la pandemia en los servicios sociales. El desarrollo del índice implicó la validación de expertos mediante el método Delphi, la evaluación de las partes interesadas y el cálculo de índices de resiliencia pre y post pandémica para municipios de Andalucía (comunidad autónoma del sur de España). Resultados. El estudio se desarrolló en tres fases: identificación de indicadores de resiliencia, selección de datos y cálculo de índices. Se alcanzaron valores modales elevados en el método Delphi, con variables significativas identificadas en grupos focales de partes interesadas. El índice final, reducido a 17 indicadores, pretende mejorar su aplicabilidad a través de los esfuerzos de contextualización en curso. Discusión. Esta investigación, que hace hincapié en indicadores fundamentales para la evaluación de la resiliencia de los servicios sociales, coincide con el planteamiento de Kruk et al. al proponer un índice de resiliencia para la asistencia sanitaria. Los indicadores estructurales, como la asignación presupuestaria y el personal, desempeñan un papel fundamental, aunque persisten los problemas de disponibilidad de datos, sobre todo en municipios de más de 20.000 habitantes. A pesar de las limitaciones, los indicadores propuestos son prometedores para una evaluación exhaustiva de la resiliencia en los sistemas de servicios sociales comunitarios. Conclusiones. El estudio establece un marco sólido para evaluar la resiliencia de los servicios sociales comunitarios, aunque la accesibilidad de los datos sigue siendo un reto. Aun reconociendo sus limitaciones, los indicadores propuestos sientan las bases para una evaluación exhaustiva, subrayando la necesidad imperiosa de abordar la disponibilidad de datos para una evaluación más matizada de la resiliencia de los servicios sociales.
Introduction. The COVID-19 pandemic shed light on the weaknesses of social services directed towards the most vulnerable populations. A robust social services framework is, thus, necessary to mitigate the impact of the crisis. In this work, a resilience index is advanced based on the capacities of social services to buffer and alleviate the adverse effects of crises, including the recent pandemic. Thus, the study’s objective was to create a resilience index based on accessible data to assess the extent to which Andalusia’s social services were capable of mitigating the effects of the pandemic. Methodology.
A novel methodology, the HVCRA (Hazard, Vulnerability, Risk, and Capacity Analysis), is introduced in this paper. Though traditionally used to assess natural disasters, HVCRA was applied here to gauge the pandemic’s impact on social services. To develop the index, expert validation was conducted through the Delphi method, stakeholder evaluation, and the calculation of pre– and post-pandemic resilience indices for municipalities in Andalusia (an autonomous region in southern Spain). Results. The study unfolded in three phases: identification of resilience indicators, data selection, and index calculation. High modal values were obtained with the Delphi method, and significant variables were identified in stakeholder focus groups. The applicability of the final index, reduced to 17 indicators, could be improved through ongoing contextualisation efforts. Discussion. Critical indicators to assess social service resilience were put forward, in line with the research conducted by Kruk et al. who propose a resilience index for healthcare. Structural indicators, such as budget allocation and personnel, play pivotal roles, though data availability challenges persist, particularly in municipalities with over 20,000 inhabitants. Despite the study’s limitations, the proposed indicators are promising in terms of offering a comprehensive resilience assessment method directed towards community social service systems. Conclusions. The study establishes a robust framework for evaluating community social service resilience, although data accessibility remains a challenge. While acknowledging the study’s limitations, the proposed indicators lay the groundwork for attaining a comprehensive evaluation in the future, underscoring the imperative of addressing data availability in order to achieve a more nuanced assessment of social service resilience.
