Estudios / Articles_E09

CIUDAD Y TERRITORIO ESTUDIOS TERRITORIALES

ISSN(P): 1133-4762; ISSN(E): 2659-3254

Vol. LVIII, Nº 228, VERANO 2026

Págs. 708-727

https://doi.org/10.37230/CyTET.2026.228.9

CC BY-NC-ND

Recibido: 29.09.2025

Revisado: 02.03.2026

Inmaculada Heras-Robles ⁽¹⁾

Susana Ruiz-Seisdedos ⁽²⁾

Carmen Álvarez-Nieto ⁽³⁾

⁽¹⁾ Universidad de Jaén
ihr00001@red.ujaen.es; https://orcid.org/0000-0002-0099-3239

⁽²⁾ Profesora titular. Universidad de Jaén
suruiz@ujaen.es; https://orcid.org/0000-0003-2660-8172

⁽³⁾ Catedrática. Universidad de Jaén
calvarez@ujaen.es; https://orcid.org/0000-0002-0913-7893

Resumen

El artículo evalúa el impacto de determinantes territoriales y de gestión en la calidad de vida percibida por adultos mayores en viviendas colaborativas de Alicante, Jaén, Málaga y Madrid (España). Bajo la perspectiva de la OMS (WHOQOL-BREF), el estudio sigue las directrices STROBE con un diseño transversal (n=93) centrado en la dimensión Entorno. Los resultados revelan que el transporte, el acceso sanitario y la capacidad económica son los factores más discriminantes frente a los modelos de máxima satisfacción. Se concluye que el bienestar en la vivienda colaborativa depende de la integración exitosa del diseño con el entorno urbano. La planificación debe priorizar la accesibilidad y la eficiencia distributiva de los servicios e infraestructuras esenciales para mitigar riesgos territoriales y promover un envejecimiento saludable y equitativo.

Palabras clave

Calidad de vida; Envejecimiento saludable; Planificación urbana; Salud pública; Vivienda colaborativa.

Risk and protective factors in collaborative housing: impact of the urban environment on quality of life (WHOQOL-BREF)

Abstract

This article evaluates the impact of territorial and management determinants on the perceived quality of life of older adults in collaborative housing in Alicante, Jaén, Málaga, and Madrid (Spain). Applying the WHO perspective through the WHOQOL-BREF instrument, the study follows STROBE guidelines with a cross-sectional design (n=93) focused on the Environment domain. Results reveal that transport, healthcare access, and economic capacity are the most discriminating factors compared to models of maximum satisfaction. It is concluded that wellbeing in collaborative housing depends on the successful integration of design with the urban environment. Planning must prioritize accessibility and the distributive efficiency of essential services and infrastructure to mitigate territorial risks and promote healthy and equitable aging.

Keywords

Quality of life; Healthy aging; Urban planning; Public health; Collaborative housing.

1 Introducción

El envejecimiento poblacional constituye uno de los fenómenos demográficos más significativos del siglo XXI. En la Unión Europea (UE), la edad mediana ha escalado a los 44,7 años y el grupo de 80 años o más representa ya el 6,1% de la población, elevando la tasa de dependencia al 33,9% (Eurostat, 2025). España presenta una vulnerabilidad particular con 142 personas mayores de 64 años por cada 100 menores de 16 (Fundación Adecco, 2025). Esta evolución no es solo un reto estadístico, sino una emergencia sanitaria que demanda estrategias multisectoriales ante la presión sobre el gasto en cuidados de larga duración (Eggers et al., 2025; Tragaki, 2024).

Bajo este escenario, el urbanismo retoma su misión fundacional: garantizar la salubridad y el bienestar ciudadano (Watson, 2009). La planificación contemporánea debe trascender el diseño físico-espacial para integrar la sostenibilidad y la resiliencia como activos de salud (Ramírez-López y Grijalba-Castro, 2020). Conceptos como la “ciudad de 15 minutos” cobran relevancia al vincular la proximidad y accesibilidad de servicios esenciales con la autonomía y el mantenimiento cognitivo en la vejez para alcanzar la calidad de vida urbana (Moreno, 2024; Moreno et al., 2021; Mombelli et al., 2025). En este marco, la vivienda se erige como un determinante social de la salud clave (Braubach et al., 2011). Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) (2024), el entorno físico y social —vivienda y comunidad— es el factor que más influye en el bienestar en la vejez, por encima incluso de la genética.

No obstante, la crisis de asequibilidad y el fenómeno de la soledad no deseada —cuya letalidad se equipara a la del tabaquismo (Galkin et al., 2022)— limitan el derecho a un envejecimiento digno (Aguilar-Fernández y Fernández-Gibaja, 2010). Como respuesta, la vivienda colaborativa o cohousing emerge como una alternativa que articula innovación social y cuidado mutuo (Durrett y Thomas, 2015). Aunque se trata de un tema emergente, todavía la producción de literatura sobre el tema es escasa, con disparidad termológica y fraccionada por disciplinas (Lang et al., 2018; Griffith et al., 2022; Crabtree-Hayes, 2023).

La arquitecta Dorit Fromm (1991) realizó un primer trabajo de conceptualización en sentido amplio, teniendo en cuenta las diferencias que presentan los modelos internacionales. Aun así, el arquitecto Tummers (2015) señala la existencia de numerosos conceptos y definiciones híbridas que acopian las iniciativas de la sociedad civil basadas en la participación y la autoorganización. La expresión vivienda colaborativa ha sido adoptada recientemente en el entorno internacional por personas investigadoras y profesionales como un concepto genérico o paraguas que incluye las tipologías específicas de vivienda. El fundamento para el uso del término se basa, por un lado, en la inclusión de los diferentes modelos y, por otro lado, para que puedan tener cabida los nuevos modelos relacionados con las necesidades emergentes (Lang et al., 2018). La vivienda colaborativa se define como un proyecto autogestionado por residentes que comparten una visión común de su hábitat (Czischke, 2019). En este artículo se propone el uso del término vivienda colaborativa en lugar de cohousing, que es un término más restrictivo.

Con raíces en las comunidades intencionales del siglo XX (Kozeny, 2003) y consolidada en Europa tras el año 2000 (Lang et al., 2018). En España, para reducir el aislamiento y mejorar la calidad de vida frente a los modelos institucionales, la cooperativa en cesión de uso es la fórmula predominante de los modelos para adultos mayores (Etxezarreta et al., 2018; García-Lantarón, 2015). Para su análisis, resulta clave distinguir, por un lado, la “infraestructura dura”, es decir, lo físico y, por otro lado, la “infraestructura blanda” o las relaciones sociales y cuidados (Mogollón y Fernández, 2016), incorporando necesariamente la perspectiva de género para una comprensión realista y justa del modelo (Sánchez-De-Madariaga, 2011).

La superioridad de la vivienda colaborativa frente a los modelos residenciales convencionales radica en su capacidad para actuar como un ecosistema de bienestar integral y preventivo. Este modelo no solo resuelve la necesidad básica de alojamiento, sino que articula ventajas competitivas en cuatro ejes fundamentales que impactan directamente en la calidad de vida. En la dimensión personal y social, genera un capital social que mitiga la soledad no deseada y fortalece la resiliencia emocional mediante redes de apoyo mutuo y seguridad colectiva (Mogollón y Fernández, 2016; Torío-López et al., 2018). Económicamente, la gestión compartida de recursos y servicios genera una eficiencia de costes y una estabilidad financiera a largo plazo inaccesibles en la vivienda unifamiliar o el mercado de alquiler convencional (Vargas-Garay et al., 2018; Gummà-Serra y Castilla-Mora, 2017). Desde una perspectiva sanitaria, el entorno colaborativo fomenta estilos de vida activos y sistemas de alerta comunitaria que facilitan la detección temprana de fragilidades, retrasando significativamente la institucionalización prematura (Bamford, 2005; Brenton, 2013). Finalmente, su diseño ecosostenible y el consumo responsable responden a la emergencia climática actual mediante una reducción drástica de la huella de carbono comunitaria (Simón-Moreno, 2020; Vestbro, 2013).

En la literatura de health assets la evidencia apoya que las estructuras de vida compartida, organizadas con participación comunitaria, pueden funcionar claramente como activos de salud, especialmente para la salud mental, el apoyo social y el fomento de estilos de vida saludable (Ravaghi et al., 2023; Van-Bortel et al., 2019). Esta convergencia de factores convierte a la vivienda colaborativa en un activo de salud de la que persiste una brecha de conocimiento respecto a la evidencia empírica que vincule estos entornos con la salud percibida y la calidad de vida (Carrere et al., 2020; Heras-Robles et al., 2025). Esta laguna es particularmente relevante dada la necesidad de generar evidencia para apoyar la consecución de políticas públicas (Tonon, 2010), como por ejemplo los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de Naciones Unidas (s.f.). Por lo que generar esta evidencia es prioritario para fundamentar políticas alineadas con los ODS, específicamente con los ODS 3 Salud y Bienestar y el 11 Ciudades y Comunidades Sostenibles.

Para abordar este trabajo, se emplea el cuestionario WHOQOL-BREF (WHOQOL Group, 1996) de la OMS. Creado a finales de los años 90 del siglo XX como la versión abreviada del WHOQOL-100. Este instrumento proporciona una medida breve, válida y transcultural de la Calidad de Vida (CdV). Está formado por 26 ítems que se agrupan en cuatro dimensiones: Salud Física, Salud Psicológica, Relaciones Sociales y Entorno. La dimensión Entorno del cuestionario WHOQOL-BREF constituye el dominio más amplio de este instrumento, integrado por ocho ítems o facetas fundamentales que evalúan la relación de la persona con su contexto. Estas facetas incluyen la percepción de seguridad física y protección, la calidad del ambiente en el hogar, la disponibilidad de recursos financieros para cubrir necesidades básicas y el acceso a servicios de salud y asistencia social. Asimismo, esta dimensión contempla las oportunidades para adquirir nueva información y habilidades, la posibilidad de participar en actividades de ocio, las condiciones del ambiente físico (referente a factores como contaminación o ruido) y la eficiencia de los servicios de transporte. Su aplicabilidad es multidisciplinar y es un estándar internacional para comparar la calidad de vida en diversos entornos residenciales (Márquez-Terraza, 2021; Santana-Berlanga et al., 2020).

Investigaciones previas confirman que el dominio Entorno es el predictor más fuerte de la calidad de vida global (Wong et al., 2018; Gou et al., 2018; Stephens et al., 2018), incluso se afirma que el traslado a otra vivienda puede mejorar la calidad de vida en todas sus dimensiones (Stephens y Allen, 2021). En España, su uso ha sido clave para evaluar desde proyectos innovadores en servicios sociales para la provisión de cuidados de larga duración en el medio rural de Castilla y León (Betegón et al., 2025) hasta una comunidad urbana de Zaragoza (Gil-Lacruz et al., 2022). Sin embargo, su aplicación en la vivienda colaborativa aún es limitada, destacando el trabajo pionero de Puplampu et al. (2020) en una vivienda colaborativa de Canadá.

El presente artículo tiene como objetivo analizar la dimensión de Entorno¹ del WHOQOL-BREF y su interdependencia con el entorno construido en cinco comunidades de vivienda colaborativa españolas ubicadas en las provincias de Alicante, Jaén, Madrid y Málaga. Se busca identificar factores protectores y elementos clave que deban integrarse en la planificación urbana y el diseño arquitectónico orientado al bienestar. Esta información valiosa supone una evidencia que respalda futuras implicaciones para la práctica de planificadores, gestores públicos, profesionales o los propios grupos interesados en la localización del espacio idóneo para la ubicación de un proyecto. Este artículo tiene la siguiente estructura: a continuación se presenta la sección de metodología en la que se detalla la ubicación y caracterización de los casos, el estudio y los materiales utilizados. Posteriormente, se exponen los resultados, para finalizar con la discusión y las conclusiones.

2 Metodología

Para facilitar la comprensión del diseño y el alcance del estudio, se presenta en la Fig. 1 una síntesis de los pilares metodológicos que rigen esta investigación. Este marco se ha estructurado siguiendo las directrices STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology²(STROBE) para estudios observacionales, integrando herramientas de análisis cuantitativo y cualitativo bajo una perspectiva de género y criterios de lenguaje inclusivo.

Fig. 1. Resumen del diseño y marco metodológico del estudio

Fuente: Elaboración propia

2.1 Diseño

Se realizó un estudio observacional, transversal y multicéntrico siguiendo las directrices de la declaración STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology (STROBE) (Von-Elm et al., 2014; Vandenbroucke et al., 2009). Los datos utilizados en este estudio provienen de fuentes primarias, obtenidas directamente mediante la aplicación de un cuestionario estructurado a la población participante. La recogida de información se realizó entre febrero de 2023 y marzo de 2024, de forma directa, sin intermediarios, lo que permitió obtener datos originales sobre las variables sociodemográficas y sobre la calidad de vida genérica de personas adultas mayores. Esta estrategia garantizó la validez interna del estudio al basarse en información empírica recolectada en el contexto de interés. La selección de viviendas colaborativas de estudio responde a un muestreo intencional basado, por un lado, en modelos para adultos mayores o intergeneracionales con convivencia efectiva y, por otro lado, en la diversidad de contextos territoriales (urbano central, consolidado, periurbano, rústico y rural) y modelos de gestión (pública y cooperativa), permitiendo una visión holística de los determinantes urbanos de salud. En la Fig. 2 se presenta la ubicación territorial de los casos de estudio.

Fig. 2. Localización geográfica de los casos de estudio en Alicante (Alicante), Jaén (Jaén), Torremocha de Jarama (Madrid) y Málaga (Málaga)

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de Google Maps (2025). La imagen muestra la distribución territorial de los cinco modelos residenciales analizados, seleccionados por su representatividad en diversos contextos urbanos, rurales y climáticos de la geografía española

2.2 Participantes y tamaño muestral

El estudio incluyó una muestra de 93 personas adultas mayores (70 mujeres y 23 hombres) con edades comprendidas entre los 57 y 94 años, residentes en 5 comunidades de vivienda colaborativa en España. Del modelo para adultos mayores, se obtuvieron datos en cuatro modelos: Fuente de la Peña (n=24) en Jaén, Santa Clara (n=8) y Puerto de la Luz (n=13), ambos en la provincia de Málaga y Trabensol (n=17) en Madrid. Los datos del modelo intergeneracional se recolectaron en Plaza de América (n=31) en Alicante.

Dado que hasta la fecha no existe un censo oficial de esta población, no fue posible determinar un tamaño muestral representativo. Se utilizó un muestreo por conveniencia, seleccionando a todas las personas residentes que cumplieron con los criterios de inclusión y aceptaron participar. Los criterios de elegibilidad establecidos fueron: tener 55 años o más, ser residente en una comunidad de vivienda colaborativa, no tener diagnóstico o sospecha de deterioro cognitivo y firmar el consentimiento informado.

La recolección de datos principal se realizó entre febrero de 2023 y marzo de 2024. El cuestionario se diseñó en formato físico y en línea, elaborado con Google Forms. Se proporcionó asistencia para la cumplimentación del cuestionario (autoadministrado, en papel) a aquellos participantes que solicitaron apoyo debido a dificultad visual y/o de comprensión.

2.3 Variables e instrumentos de recogida de datos

Para garantizar una triangulación rigurosa de datos, el análisis se articula mediante tres dimensiones complementarias: caracterización sistémica, dotación prestacional y Calidad de Vida percibida de la dimensión Entorno. Para la caracterización sistémica y física de las viviendas que se presenta en la Fig. 3 se han recopilado variables técnicas y morfológicas mediante la consulta de datos primarios, fuentes oficiales y herramientas validadas.

Fig. 3. Caracterización sistémica de los casos de estudio

Fuente: Elaboración propia a partir de datos primarios de la investigación, Sede Electrónica del Catastro (2025), Código Técnico de la Edificación (2022), Walk Score (2025) y sitios web oficiales de los proyectos

Con relación a la dotación prestacional y operativa de cada comunidad en la Fig. 4 se presenta un inventario³ de los recursos y servicios propios. Esta información procede de la revisión de datos primarios obtenidos en el trabajo de campo, complementada con el análisis de la información pública disponible en los sitios web oficiales de cada proyecto.

Fig. 4. Comparativa de recursos y servicios propios

Fuente: Elaboración propia a partir de información pública web

Para evaluar la Calidad de Vida percibida los datos de bienestar para la dimensión Entorno se obtuvieron mediante la aplicación del cuestionario WHOQOL-BREF a la población residente, permitiendo contrastar la realidad físico-espacial con la experiencia subjetiva de las personas usuarias. En el estudio primario la estructura del cuestionario se dividió en tres bloques de preguntas. El bloque I, contiene preguntas sobre variables sociodemográficas. El bloque II, contiene las preguntas sobre la Calidad de Vida general que se midió con el instrumento WHOQOL-BREF y, por último, el bloque III, que contiene las preguntas sobre la Calidad de Vida específica para personas adultas mayores, que se midió con el instrumento WHOQOL-OLD. Se obtuvo la autorización formal de la OMS para la utilización de estos instrumentos. Adicionalmente se incluyó en el cuestionario una sección para que las personas participantes pudieran expresar opiniones relacionadas con la investigación. En este artículo se explora y analiza la dimensión Entorno del cuestionario WHOQOL-BREF al revelar las puntuaciones medias más altas en el estudio primario. A continuación de detalla la aplicación este instrumento.

La medición de la Calidad de Vida genérica se realizó mediante la aplicación de la escala validada WHOQOL-BREF de la OMS (Whoqol Group, 1998). El análisis de la consistencia interna de los ítems que forman este cuestionario en el instrumento original de la OMS tiene un coeficiente Alpha de Cronbach (α) de 0,84 (Whoqol Group, 1996). En el estudio de validación para adultos mayores españoles el Alfa de Cronbach (α) fue 0,90 (Lucas-Carrasco et al., 2011).

El instrumento consta de 26 ítems distribuidos en dos preguntas genéricas, una sobre Calidad de Vida (CdV) y otra sobre Calidad de Vida Relacionada con la Salud (CVRS) y cuatro dominios que agrupan el resto de las dimensiones: Salud Física, Salud Psicológica, Relaciones Sociales y Entorno. La dimensión Entorno del instrumento WHOQOL-BREF está formada por ocho ítems que se exploran mediante las siguientes preguntas:

1. ¿Tiene suficiente dinero para cubrir sus necesidades?
2. ¿Dispone de la información que necesita para su vida diaria?
3. ¿Hasta qué punto tiene oportunidad de realizar actividades de ocio?
4. ¿Cómo de saludable es el ambiente físico a su alrededor?
5. ¿Hasta qué punto se siente seguro/a en su vida diaria?
6. ¿Tiene acceso a servicios de salud que necesita?
7. ¿Hasta qué punto tiene condiciones adecuadas en su vivienda?
8. ¿Cómo de satisfecho/a está con el transporte disponible?

Para responder, de acuerdo con el manual de aplicación del instrumento, la persona encuestada debe seleccionar el ítem que más se ajuste a su percepción personal con la referencia temporal de las últimas dos semanas, utilizando una escala tipo Likert de cinco puntos donde las puntuaciones más altas reflejaban una mejor percepción de la calidad de vida. En la Fig. 5 se presentan las opciones de respuesta y su correspondencia según la naturaleza de la pregunta.

Fig. 5. Clasificación de las opciones de respuesta de la dimensión Entorno

Fuente: Elaboración propia

2.4 Sesgos potenciales

A partir de los resultados Cook et al. (2000) se consideró el precontacto como estrategia para aumentar la tasa de respuesta, por lo que la difusión e invitación para participar se realizó en dos fases. En la primera, se solicitó colaboración en la difusión a la Confederación Española de Cooperativas de Consumidores y Usuarios (Hispacoop), que es la entidad que agrupa y coordina a las cooperativas de consumidores de España y las representa ante las distintas instituciones nacionales e internacionales. En segundo lugar, se contactó tanto con las viviendas asociadas a Hispacoop que previamente fueron informadas de la candidatura para formar parte del estudio y adicionalmente se contactó con viviendas colaborativas no asociadas en Hispacoop para invitarlas a participar en el estudio.

2.5 Análisis de datos

Una vez finalizada la recopilación, los datos fueron sometidos a un riguroso proceso de verificación y depuración, adhiriéndose estrictamente a los pasos metodológicos descritos en el apartado “checking and cleaning data and computing domain scores”⁴ del manual del WHOQOL-BREF (Whoqol Group, 1996, p. 10). Así mismo, el tratamiento de los datos ausentes se llevó a cabo utilizando dos métodos: imputación de medias e imputación múltiple. Se evaluó la consistencia interna de ambos métodos con el coeficiente alfa de Cronbach (α), y se seleccionó la imputación múltiple por generar un valor superior. La significancia estadística se determinó con un valor p igual o inferior a 0,05. En este sentido, la codificación de los cuestionarios se centralizó en una base de datos desarrollada en Microsoft Excel (versión 365). Para el análisis estadístico de los datos, se seleccionó el software de código abierto Jeffrey’s Amazing Statistics Program (JASP) (versión 0.19.2). Esta elección se fundamentó en su interfaz de usuario innovadora y en su reconocida capacidad para fomentar una práctica de elaboración de informes estadísticos más inclusiva y accesible (Goss-Sampson, 2019).

Posteriormente, se inició el análisis mediante la estadística descriptiva de las variables sociodemográficas. Para las variables cualitativas (categóricas), se determinaron las frecuencias absolutas y relativas (porcentajes) empleando criterios estadísticos apropiados. Para las variables cuantitativas, se reportaron la media (xˉ) y la Desviación Estándar (DE). A fin de asegurar la coherencia direccional de las variables, los ítems formulados en sentido negativo fueron reconvertidos mediante inversión de escala. Paralelamente, se determinó la puntuación final de cada una de ellas, aplicando la transformación lineal para escalarlas a un rango de 0 a 100, siguiendo el procedimiento estándar del instrumento. Con el objetivo de validar la solidez del instrumento, se calculó el Coeficiente Omega de McDonald (ω) (Roco-Videla et al., 2024) y el Alfa de Cronbach (α) para la dimensión Entorno del WHOQOL-BREF. El ω fue priorizado por ofrecer una estimación de la fiabilidad más robusta y menos sesgada, al no asumir la estricta condición de tau-equivalencia. En el estudio original para el WHOQOL-BREF se obtuvo un α de 0,84 y de 0,90 en el de validación para adultos mayores españoles (Lucas-Carrasco et al., 2011). La consistencia interna de la escala completa del WHOQOL-BREF fue de 0,90, con valores por dominio que oscilaron entre 0,80 (físico) y 0,55 (social) (Lucas-Carrasco et al., 2011). De acuerdo con George y Mallery (2003), un valor de α entre 0,7 y 0,8 se consideró aceptable; del mismo modo, un valor de ω en el mismo rango se interpretó como bueno, basándose en las cargas factoriales (Colorado-Romero et al., 2025).

Finalmente se determinó el Intervalo de Confianza (IC) del 95% del riesgo relativo ajustado a partir de la varianza, siguiendo el método de Hespanhol et al. (2019). Para establecer la significancia estadística de los resultados, se utilizó el valor p (p-value), considerando un valor de 0,05 o inferior como significativo, de acuerdo con Greenland et al. (2016). Se inició el análisis con estadísticas descriptivas (Media, Desviación Estándar, Mínimo y Máximo) para la puntuación global del Entorno. La posible asociación entre variables categóricas (Género, Edad, y Modelo de Vivienda) y la puntuación global se exploró mediante la prueba no paramétrica Chi-cuadrado de Pearson (χ2). Para determinar si existían diferencias estadísticamente significativas en la percepción de los ocho ítems individuales (escalas continuas) que conforman la dimensión Entorno entre los cinco modelos de vivienda colaborativa, se aplicaron dos pruebas complementarias: ANOVA de un Factor (Análisis de Varianza) para comparar las medias de los grupos y la Prueba de Kruskal-Wallis se aplicó como alternativa no paramétrica, especialmente relevante dado el tamaño muestral desigual y para reforzar la validez de los hallazgos en caso de no cumplirse el supuesto de normalidad en las puntuaciones. En consecuencia, los resultados significativos (p≤0,05) fueron luego desagregados mediante el análisis de frecuencias para identificar y cuantificar las polarizaciones (los máximos y mínimos absolutos), que son el foco narrativo del estudio.

2.6 Ética y perspectiva de género

El marco ético de la investigación se rigió estrictamente por los principios establecidos en la Declaración de Helsinki. El protocolo del estudio recibió el informe favorable del Comité de Ética de la Universidad de Jaén. En cumplimiento de la normativa vigente sobre protección de datos personales, se garantizó el anonimato y la seguridad de la información mediante la aplicación del Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (UE 2016/679) y la Ley Orgánica 3/2018 sobre Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales. De manera complementaria, el diseño y desarrollo del estudio integran de forma transversal la perspectiva de género, al observar las directrices del manual El Género en la Investigación (Sánchez-De-Madariaga, 2011) para asegurar un análisis equitativo y sensible a las realidades diferenciadas de la población adulta mayor estudiada.

3 Resultados

3.1 Determinantes territoriales y caracterización del hábitat

El análisis comparativo revela una marcada heterogeneidad en la inserción urbana y la configuración técnica de los modelos estudiados (Fig. 3), en la que se evidencia que la calidad de vida percibida no siempre guarda una relación lineal con la centralidad o la benignidad climática. En términos de conectividad, se identifica un fuerte contraste entre la centralidad de Plaza de América (Alicante), con una transitabilidad óptima (Walk Score⁵ de 99), y la dispersión periférica de Puerto de la Luz (Málaga), cuya desconexión territorial se refleja en un Walk Score de 13.

Paradójicamente, el bienestar percibido más alto de la muestra se registra en Fuente de la Peña (Jaén), con un WHOQOL-BREF de 82,16, que supera significativamente al caso de Puerto de la Luz (Málaga) con un media WHOQOL-BREF de 71,63. Este hallazgo resulta especialmente relevante dado que Jaén enfrenta el rigor de una zona climática C4, con inviernos severos y veranos extremos, reforzado por la amplitud y variedad de servicios (Fig. 3) mientras que Málaga disfruta de una zona A3, teóricamente más favorable.

En el caso jiennense, el impacto del “clima hostil” y su ubicación periférica se ve mitigado por una combinación de diseño bioclimático —basado en una morfología de bloque compacto y orientación Norte/Sur— y una sólida gestión cooperativa que actúa como factor de protección social. Por el contrario, en Puerto de la Luz, la ubicación periurbana y el déficit de acceso autónomo a servicios actúan como barreras que lastran la percepción de calidad de vida, demostrando que el diseño técnico y el soporte social pueden compensar las vulnerabilidades geográficas y climáticas más exigentes.

La dimensión de edad y el capital social emergen como variables correctoras de las limitaciones físicas. En Plaza de América, la reducida superficie media de vivienda (40 m²) y la alta densidad edificatoria (2,15) se ven compensadas por su enfoque intergeneracional, su centralidad urbana y la proximidad a los servicios públicos de Centro de Día y Centro de Salud que se ubican el mismo edificio, manteniendo un nivel de satisfacción Alto en WHOQOL-BREF. Por el contrario, los modelos malagueños, con mayores superficies (50 m²) por apartamento más el amplio terreno para el ocio, no logran superar el bienestar de Fuente de la Peña, lo que sugiere que la convivencia y la gestión cooperativa son determinantes más potentes de salud percibida que el metraje cuadrado o la proximidad estricta al casco histórico.

3.2 Características de la muestra y fiabilidad del instrumento

La muestra final (n = 93) presentó una edad media de 80 años (DE: 14) en un rango de 57 a 94 años, con una distribución de 23 hombres y 70 mujeres. Siguiendo los estándares STROBE, se confirma que la percepción del Entorno es transversal, no encontrándose diferencias estadísticamente significativas por género (X²(18) = 15,915, p=0,599) ni por grupos de edad (X² (54) = 52,337, p=0,539). Este resultado es de alto valor para la planificación urbana, ya que valida que el modelo de vivienda colaborativa genera un impacto positivo y equitativo en la población de adultos mayores.

Para asegurar la solidez del instrumento en la muestra de estudio, se evaluó la consistencia interna de la dimensión Entorno. Los resultados arrojaron valores de fiabilidad satisfactorios, con un Coeficiente Omega de McDonald (ω) de 0,746 (Error Típico [ET] = 0,040; IC 95% [0,668, 0,824]) y un Alfa de Cronbach (α) de 0,743 (ET = 0,043; IC 95% [0,659, 0,827]). De acuerdo con los criterios de George y Mallery (2003) y Colorado-Romero et al. (2025), estos valores se sitúan en un rango aceptable y robusto para el análisis inferencial, confirmando que la escala mide de manera consistente la percepción del Entorno en las personas participantes.

En términos generales, se observó que la gran mayoría de las preguntas presentaban cuotas bajas de datos ausentes. No fue necesario eliminar ninguna pregunta del cuestionario ni quedó afectada la dimensión Entorno por datos faltantes.

3.3 Distribución global de la percepción entorno

Las respuestas se agrupan en intervalos porcentuales, lo que permite observar la concentración de valoraciones en rangos altos (≥71%) en varias viviendas colaborativas, especialmente en Plaza de América y Residencial Fuente de la Peña. Las categorías inferiores (<60%) presentan menor frecuencia relativa. La distribución muestra variabilidad entre las diferentes viviendas colaborativas, sin presencia de valores extremos. En la Fig. 6 se presenta la distribución de frecuencias de la puntuación de la dimensión Entorno para las diferentes viviendas colaborativas.

Fig. 6. Distribución de frecuencias de la dimensión Entorno según vivienda colaborativa

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados del estudio

El análisis de la varianza para la puntuación global por modelo de vivienda colaborativa no alcanzó significación estadística (χ²(72) =75,789, p=0,357). No obstante, el análisis descriptivo reveló una marcada diferencia entre Fuente de la Peña que en la puntuación global alcanzó un máximo valor de 100 (el único centro en lograrlo) y un mínimo de 43,75 en Plaza de América y Residencial Puerto de la Luz.

3.4 Análisis de los ítems que componen la dimensión Entorno

Para identificar los elementos que generan mayor disparidad entre los modelos habitacionales, se realizó un análisis inferencial de los ocho ítems que componen la dimensión Entorno. El análisis comparativo (Fig. 7) entre los cinco modelos de vivienda colaborativa reveló diferencias estadísticas en la mayoría de los ítems de la dimensión Entorno.

Fig. 7. Resultados del análisis estadístico por ítems de la dimensión Entorno

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados del estudio

3.5 Transporte, sanidad y capacidad económica: determinantes del bienestar en el hábitat colaborativo

Los resultados identifican tres facetas que actúan como los principales vectores de diferenciación entre los modelos analizados. A continuación de desglosan los resultados.

Transporte. La satisfacción con el Transporte fue el factor con más distancia entre viviendas (F (4,50,609) =8,790, p<0,001). Como se detalla en la Fig. 8 la vivienda Plaza de América valida de forma excelente la ubicación urbana al concentrar el máximo absoluto en la categoría “muy satisfecho/a” (48,387%). En el extremo opuesto, la Cooperativa Trabensol presenta en esta faceta un área de mejora, con un 35,29% de “insatisfechos/as” y un 0% en la categoría máxima satisfacción, reflejo de su ubicación rural-periurbana y la posible irregularidad o inconsistencia del transporte en la zona.

En Plaza de América y Residencial Fuente de la Peña, se observa una mayor concentración de respuestas en las categorías positivas (“muy satisfecho/a” y “bastante satisfecho/a”). En contraste, Residencial Puerto de la Luz presenta una distribución más dispersa, con presencia en todas las categorías, incluida “insatisfecho/a”.

Fig. 8. Distribución de frecuencias de la dimensión Entorno según Transporte

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados del estudio

Residencial Santa Clara y Cooperativa Trabensol muestran perfiles más homogéneos, con predominio de respuestas en los niveles intermedios y altos. La categoría “poco insatisfecho/a” aparece con baja frecuencia en el conjunto de casos estudiados.

Acceso Sanitario. La satisfacción con el Acceso Sanitario también mostró una alta significación (F (4,73.044) =8.449, p<0,001). En la Fig. 9 se pueden observar las diferencias relacionadas con el acceso al sistema sanitario.

Mientras Residencial Fuente de la Peña lideró la máxima satisfacción (54,167% “muy satisfecho/a”), Residencial Puerto de la Luz se sitúa como una zona de riesgo, concentrando el máximo relativo en “insatisfecho/a” (53,846%). Se evidencia cómo la periferia con escasos servicios de apoyo lastra el bienestar de las personas residentes.

Fig. 9. Distribución de frecuencias de la dimensión Entorno según Acceso Sanitario

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados del estudio

Capacidad Económica. La Capacidad Económica (Fig. 10) mostró una paradoja: mientras que Fuente de la Peña y Puerto de la Luz tienen altas tasas de residentes que se sienten “totalmente” capaces (54%), Plaza de América registró el único caso de vulnerabilidad extrema de toda la muestra (3,23% “nada capaz”), coherente con su enfoque de vivienda asequible para rentas bajas.

Fig. 10. Distribución de frecuencias de la dimensión Entorno según Capacidad Económica percibida

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados del estudio

3.6 Gestión, Comunicación y Calidad del entorno: tendencias en el bienestar percibido

Condiciones de vida. Más allá de los condicionantes físicos del territorio, los resultados sugieren que el modelo de gestión interna es un motor fundamental para la calidad de vida. La satisfacción con las Condiciones de Vida (X² =23,499; p=0,024) revela contrastes significativos entre los centros analizados. Mientras que en Residencial Fuente de la Peña se alcanza un nivel de bienestar sobresaliente, con un 66,67% de los residentes “muy satisfechos”, Residencial Puerto de la Luz presenta un escenario más complejo al ser el único modelo con un foco de insatisfacción relevante (23,08%).

Acceso Información. Esta disparidad se vincula estrechamente con la gobernanza y la transparencia. El Acceso a la Información resultó ser un factor determinante (X²=30,684; p=0,002), subrayando que una comunicación fluida es esencial para la inclusión social en el envejecimiento activo. Nuevamente, el caso de Jaén lidera esta faceta con un 62,50% de satisfacción plena. En sentido opuesto, Residencial Santa Clara enfrenta un reto comunicativo evidente, al no registrar ninguna valoración en el rango máximo de satisfacción, lo que apunta a la necesidad de revisar sus sistemas de participación interna.

Ocio y Ambiente Físico Saludable. Por otro lado, factores clave para el diseño urbano saludable como la oportunidad de Ocio (p=0,057) y el Ambiente Físico Saludable (p=0,094) mostraron tendencias que, aunque no alcanzan la significación estadística convencional, delinean trayectorias claras sobre el impacto del entorno construido. Por ejemplo, Puerto de la Luz logra su mejor desempeño en la percepción de un ambiente saludable (76,92% “extremadamente saludable”), mientras que Plaza de América presenta un margen de mejora en la oferta de ocio, al concentrar el único caso de percepción nula en esta variable. Estos datos sugieren que la configuración del espacio y la programación de actividades son piezas clave para mitigar el aislamiento y promover la vitalidad en estas comunidades.

3.7 La Seguridad: un pilar transversal en la convivencia colaborativa

Seguridad. A diferencia de las facetas anteriores, la percepción de Seguridad no mostró variaciones estadísticas según el modelo residencial (p =0,622). Este hallazgo se interpreta como un potencial del modelo de vivienda colaborativa: la seguridad se consolida como un valor transversal que el sistema garantiza con independencia de la ubicación o el clima. La ausencia de valoraciones negativas en Trabensol, Santa Clara y Fuente de la Peña confirma que la vida comunitaria actúa como una red de protección eficaz para la población mayor, atendiendo a su necesidad de entornos estables y libres de riesgos que otros colectivos aclaman por su especial vulnerabilidad, discapacidad o condición sexual. Este factor se posiciona como una de las mayores fortalezas diagnosticadas, demostrando que, por encima de las diferencias arquitectónicas o territoriales, el soporte social del grupo genera un entorno de confianza indispensable para un envejecimiento con salud y bienestar.

4 Discusión y Conclusión

La originalidad de este trabajo está marcada por la escasez de estudios que han abordado estadísticamente la dimensión Entorno de calidad de vida en la vivienda colaborativa. La dimensión Entorno, que abarca el diseño físico, el ambiente urbano, los espacios compartidos y la integración con el entorno natural y social, es fundamental en la vivienda colaborativa. Un entorno bien diseñado potenciará la sostenibilidad ambiental, la interacción social y la adaptabilidad de los espacios, diferenciando a la vivienda colaborativa de otros modelos residenciales conforme señalaron Jeske et al. (2024).

Se han realizado numerosos estudios para evaluar la asociación entre factores sociodemográficos y la calidad de vida en personas adultas mayores como los elaborados por Gobbens y Remmen (2013) o Márquez-Terraza et al. (2025), sin embargo, en el contexto de vivienda colaborativa urge la generación de evidencia. Con relación al género, la sobrerrepresentación femenina en la muestra de este estudio, en contraste con la menor participación masculina, se alinea con las tendencias observadas en investigaciones previas sobre vivienda colaborativa para adultos mayores. Específicamente, estudios como el de Puplampu et al. (2020) y Glass (2019) reportaron proporciones similares con una mayoría significativa de mujeres participantes. Estos hallazgos son consistentes con los datos del proyecto MOVICOMA que también evidenció una mayor proporción de mujeres en este tipo de entornos convivenciales (Sorrosal, 2017) y con la feminización del cohousing que informó Glass (2013). La congruencia con el estudio de Ausín et al. (2020) sugiere que la composición por género de la muestra refleja un patrón común en el contexto de la vivienda colaborativa para personas mayores en España.

En relación con la calidad de vida global, en el estudio primario se observaron diferencias significativas entre hombres (M = 76,13) y mujeres (M = 69,10) en consonancia con otros estudios como el Gummá-Serra y Castilla-Mora (2017) y los de Schalock y Verdugo (2003) y en contraste con los resultados reportados por Puplampu et al. (2020). Sin embargo, al analizar específicamente la dimensión Entorno del cuestionario no se aprecian diferencias significativas. Este hallazgo es congruente con la literatura internacional que muestra que las brechas de género son más marcadas en los dominios Físico y Psicológico y mucho menos en los dominios Social y Entorno (Lee et al., 2019; Skevington et al., 2024). La ausencia de diferencias significativas por sexo en la dimensión Entorno puede explicarse por el carácter estructural y material de esta dimensión, centrada en recursos, accesibilidad y condiciones ambientales relativamente homogéneas para todas las personas participantes. En contextos de vivienda colaborativa, donde los recursos, los espacios y las oportunidades de participación se comparten, las condiciones ambientales tienden a igualarse, reduciendo la variabilidad entre grupos. Sin embargo, la calidad de vida global sí refleja diferencias por sexo, probablemente vinculadas a factores subjetivos como la salud percibida, la carga emocional o las expectativas de rol, que no dependen del entorno físico sino de experiencias personales. De este modo, la vivienda colaborativa actúa como un igualador estructural del Entorno, mientras que la salud y otros factores subjetivos continúan influyendo en la valoración global del bienestar.

Un hallazgo particularmente disruptivo de esta investigación es la ausencia de diferencias significativas en la calidad de vida global ni de la dimensión Entorno, entre los diferentes grupos etarios, a pesar de contar con una media de edad avanzada (80 años). Esta estabilidad en la percepción del bienestar contradice la literatura clásica de Schalock y Verdugo (2003) y revisiones sistemáticas más recientes como la de Márquez-Terraza (2021), quienes sostienen una correlación negativa persistente entre la edad y la calidad de vida. Igualmente, en la revisión sistemática se informó que todas las investigaciones incluidas en la revisión señalan que la calidad de vida disminuye con el paso de los años. Estos resultados sugieren que el modelo de vivienda colaborativa podría estar actuando como un factor protector frente al declive biológico y social asociado al envejecimiento. Mientras que en entornos urbanos convencionales el aumento de la edad suele conllevar una pérdida de autonomía y un incremento del aislamiento, el diseño y la gestión de la vivienda colaborativa parece “aplanar” esta curva de deterioro.

Este fenómeno refuerza la tesis de que los entornos urbanos y habitacionales son determinantes críticos de la salud. La arquitectura social de estos modelos, basada en la participación, el apoyo mutuo y la eliminación de barreras, compensa las vulnerabilidades propias de la edad más avanzada. Por tanto, la homogeneidad observada no debe interpretarse como una falta de sensibilidad del instrumento WHOQOL-BREF, sino como una evidencia de equidad residencial: el modelo colaborativo logra que una persona residente de 90 años perciba niveles de bienestar similares a otra de 70, neutralizando los determinantes negativos del envejecimiento tradicional a través de un entorno diseñado para la salud.

La dimensión Entorno del WHOQOL-BREF demostró una sólida fiabilidad interna, en consonancia con los resultados de Puplampu et al. (2020) en el contexto canadiense, donde la dimensión Entorno resultó la dimensión mejor valorada por las personas participantes. Esta coincidencia común en contextos diferentes y con muestras tan dispares señala un punto clave tanto para las políticas públicas como para los profesionales y grupos de interés.

Esta dimensión se confirmó como un factor clave en la predicción de la calidad de vida en consonancia con los resultados de Wong et al. (2018), Gou et al. (2018) y Stephens et al. (2018). Opera como un barómetro sensible de la efectividad del diseño, la gestión y la ubicación de los modelos de vivienda colaborativa, desafiando la noción de un modelo de vivienda colaborativa uniforme. Esta conclusión se sustenta en la polarización extrema observada en los resultados, con un máximo valor de 100 registrado en Residencial Fuente de la Peña (Jaén) versus un mínimo de 43,75 en Plaza de América (Alicante), un contraste que persiste a pesar de la transversalidad de la percepción respecto al género y la edad.

La heterogeneidad de los hallazgos revalida la premisa sobre cómo los entornos urbanos pueden determinar la salud y generar desigualdad, ya que la ausencia total de baja percepción de seguridad y de insatisfacción con las condiciones de vida en varios modelos (p≈0,024) confirma su capacidad protectora de bienestar, mientras que la alta significación estadística de la capacidad económica percibida (p<0,001), la satisfacción sanitaria (p<0,001) y el transporte (p<0,001) expone una vulnerabilidad sistémica vinculada al emplazamiento y al modelo financiero.

Específicamente, en consonancia con las conclusiones de Mouratidis (2021), la insatisfacción casi total con el transporte de Cooperativa Trabensol (Madrid) (88,235% de valoraciones no-positivas) y la alta insatisfacción sanitaria en Residencial Puerto de la Luz (Málaga) (53,846% de insatisfacción) constituyen una alerta sobre el riesgo de exclusión por conectividad, demostrando que un diseño residencial de excelencia puede verse comprometido por la pérdida de autonomía y accesibilidad a servicios esenciales, un “defecto territorial” que debe ser foco de la planificación urbana y de transporte público.

La concentración de la máxima vulnerabilidad económica en Plaza de América (Alicante) (n=1 en “nada”) exige que los futuros desarrollos consideren mecanismos de equidad financiera y de gestión de costes para evitar la tensión económica percibida. Este dato de vulnerabilidad económica, aunque es consistente, tiene que interpretarse en su contexto. El proyecto, desde su origen tiene una doble función: por un lado, fomentar la cohesión e inclusión social y, por otro lado, ofrecer una alternativa convivencia digna a precio asequible para jóvenes y adultos mayores (García y Martí, 2024). Esto dato contrasta con el discurso de Shinde et al. (2022) al quedar reflejado que una renta baja de alquiler no ha supuesto más oportunidades de ocio, que precisamente se señala como elemento de baja puntuación.

Como modelo de excelencia replicable, Residencial Fuente de la Peña (Jaén) se consolida como un referente de alto rendimiento percibido al liderar consistentemente en la valoración máxima de la dimensión global, económica (54,167% “totalmente”) y sanitaria, lo que valida sus prácticas de autogestión y su ubicación estratégica como una buena práctica de planificación y diseño urbano saludable.

Los datos desagregados ofrecen un manual para la intervención: se requiere la priorización de ubicaciones que aseguren una conectividad y transitabilidad excelente, como en Plaza de América (Alicante), y la proximidad a servicios sanitarios, como en Fuente de la Peña (Jaén), condicionando los proyectos periurbanos a la planificación de transporte comunitario subsidiado; asimismo, se debe adoptar un modelo financiero transparente para mitigar la vulnerabilidad, e implementar una gobernanza vigorosa que asegure la “total” disponibilidad de información, por ejemplo, superando la situación crítica de Residencia Santa Clara (Málaga), con 0% en máxima valoración y la ausencia de baja percepción de seguridad para todas las personas residentes.

El estudio, si bien pionero en la comparación de distintos modelos de vivienda colaborativa, está sujeto a limitaciones inherentes a su diseño observacional y transversal, lo que impide establecer relaciones causales directas entre las características específicas del modelo y la calidad de vida percibida por las personas convivientes. La naturaleza voluntaria de la participación puede introducir un sesgo de selección, inclinando la muestra hacia valoraciones más positivas que las que se observarían en una población no seleccionada. El éxito de la vivienda colaborativa como modelo de bienestar en la vejez depende de la integración exitosa de sus características internas con las oportunidades y riesgos del entorno territorial, siendo esencial la investigación focalizada en las áreas de mejora crítica, como la insatisfacción sanitaria de Residencial Puerto de la Luz (Málaga) o la vulnerabilidad económica de Plaza de América (Alicante), para garantizar que el modelo cumpla su promesa de un completo estado de bienestar y evitar que la ubicación o el modelo económico se conviertan en nuevos determinantes de desigualdad en la calidad de vida.

De cara al futuro, es necesario trascender el análisis de casos específicos para implementar estudios longitudinales que evalúen la estabilidad de este bienestar en diversos contextos geográficos y sociales. La agenda investigadora debe evolucionar hacia metodologías mixtas que empleen Sistemas de Información Geográfica (SIG) para contrastar la percepción subjetiva con la accesibilidad real a infraestructuras de salud o transporte. Asimismo, resulta imperativo explorar la escalabilidad del modelo en diferentes estratos socioeconómicos, analizando estructuras de gobernanza y financiación que aseguren la equidad. Solo mediante esta ampliación a otros escenarios territoriales se podrán establecer estándares de diseño y gestión transferibles, consolidando la vivienda colaborativa como una herramienta de salud pública sostenible y universal.

En definitiva, la vivienda colaborativa se erige como una solución socio-habitacional resiliente ante los desafíos del envejecimiento contemporáneo. Los resultados demuestran que la salud urbana no depende únicamente de la calidad constructiva, sino de una sinergia donde la arquitectura actúa como soporte del capital social y el arraigo cultural. Al integrar la variable de edad desde una perspectiva gerontológica ambiental, estos hábitats permiten transitar de la autonomía a la fragilidad sin fracturar el tejido comunitario, ofreciendo un antídoto efectivo contra la soledad no deseada y garantizando el derecho a la permanencia en el entorno elegido en modelos como Fuente de la Peña (Jaén), Plaza de América (Alicante), Puerto de la Luz (Málaga), Santa Clara (Málaga) o Trabensol (Madrid).

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6 Listado de acrónimos/siglas

7 Agradecimientos y fuente de financiación

Las autoras expresan su sincero agradecimiento a las personas revisoras por sus valiosos comentarios y sugerencias constructivas. Sus observaciones han sido fundamentales para fortalecer el rigor metodológico y mejorar significativamente la claridad y calidad de este manuscrito.