Uno de los problemas acuciantes de las sociedades actuales es la situación de las personas sin hogar. Agravada en tiempos de crisis, pero consolidada como situación que afecta de forma estructural a un número creciente de personas, la necesidad de su abordaje se encuentra incluso en la Agenda 2030 de las Naciones Unidas y sus Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en particular los objetivos 1, 3 y 11 (ONU, 2015).
Entre las fórmulas puestas en marcha, el modelo Housing First, desarrollado a principios de la década de 1990 por la organización “Pathways to Housing”, se dirige a las personas sin hogar en situación de especial dificultad -por ejemplo con trastornos mentales o problemas de adicción (Tsemberis, 2010)- a las que los sistemas tradicionales de atención “en escalera” (denominados staircase system) no son capaces de dar respuesta. A lo largo de las últimas tres décadas, este modelo de atención se ha expandido a múltiples países, entre ellos España.
El modelo Housing First se centra en la atención a las personas sin hogar en las situaciones de mayor dificultad, con perfiles más vulnerables, que vienen directamente de la calle o que son derivadas a través de entidades que trabajan en dispositivos de emergencia. La respuesta del modelo consiste en proporcionarles viviendas asequibles y permanentes y ofrecerles apoyo social y de salud de carácter intensivo. Es una alternativa al modelo tradicional de intervención que se basa en el “tratamiento primero”, proporcionando, tan pronto como sea posible, una vivienda individual, estable e independiente a las personas que acceden al programa, reconociendo la vivienda como un derecho fundamental. Esta vivienda y los apoyos necesarios se proveen a todas aquellas personas que lo necesiten sin poner exigencias previas como ausencia de consumo, aceptación de tratamiento de salud mental o motivación para el cambio, si bien la oferta de vivienda se complementa con la oferta de recursos sociosanitarios para la reducción de daños (Pauly et al., 2013).
Housing First representa una concepción de la atención a las personas sin hogar que parte del reconocimiento de sus derechos de ciudadanía y que guarda relación con una visión cercana a la exigibilidad del derecho a la vivienda, es decir, garantizar el “derecho a techo” sin condicionarlo al cumplimiento de objetivos ni a la necesidad de acogerse a una intervención (EAPN, 2013: 14). Es por ello que el modelo se ha constituido de forma progresiva y pese a algunas reticencias ( Quilgars and Pleace, 2016) en una estrategia destacada para la inclusión social (Woodhall-Melnik y Dunn, 2016; Greenwood et al, 2020) basada en la integración comunitaria (Tsemberis, 2004; Padgett, 2007) y el apoyo social (Henwood et al, 2015).
En este trabajo se presentan los principales resultados de la evaluación a la que se sometió el programa Hábitat con el objetivo de analizar tanto su efectividad como su coste en relación a otras alternativas. Para ello, a continuación se realiza, primero, un breve recorrido por la trayectoria de evaluación de programas Housing First a nivel internacional, seguida de la presentación de los principales rasgos del programa Hábitat y la explicación de la metodología empleada en la evaluación. Tras ello, la sección de resultados ofrece una síntesis de los principales hallazgos encontrados en ambas dimensiones, efectividad y costes. El trabajo se cierra con un apartado de discusión en el que esos resultados se contrastan con las evidencias encontradas en otros estudios científicos.
Antecedentes
A la progresiva consolidación del modelo Housing First ha contribuido la realización y difusión de sólidos trabajos sobre la evaluación de su efectividad que han señalado su utilidad fundamentalmente en el mantenimiento del alojamiento, pero también en otros aspectos como el consumo de sustancias, la calidad de vida o los ingresos hospitalarios (Groton, 2013; Baxter et al., 2019; Leclair et al., 2019; Rodríguez Cabrero et al., 2019).
A pesar de las dificultades metodológicas para alcanzar conclusiones robustas (Pleace, 2011; Collins et al., 2012; Watson et al., 2017) y la detección de algunos resultados no deseados (Pearson, Montgomery and Locke, 2009; Polvere, Macnaughton and Piat, 2013), la evidencia existente hasta el momento parece apuntar resultados positivos, lo que ha hecho que numerosos países de la Unión Europea lo hayan incorporado -con un concepto más amplio y con muchas variantes− como su línea principal en las estrategias de erradicación del sinhogarismo. Ya la Housing First Guide Europe (Pleace, 2016) pretendía ser una guía para la aplicación de este tipo de programas al contexto europeo, y más recientemente la Housing First In Europe. An Overview of Implementation, Strategy and Fidelity (Pleace et al., 2019) recoge la implementación del modelo y los compromisos adquiridos por 19 países europeos hasta finales de 2018 (aunque también advierte de la falta de datos sólidos y uniformes que permitan tener una imagen completa sobre la situación europea global y el impacto de este tipo de programas).
La propia Comisión Europea, en un reciente estudio, ha señalado con claridad a Housing First como un modelo innovador de atención del problema del sinhogarismo, con una presencia creciente en Europa (Baptista y Marlier, 2019, p. 16), a pesar de lo cual el ritmo de implementación en los distintos países es claramente diferente. Así, mientras en algunos países como Dinamarca y Finlandia el modelo está firmemente asentado, la implementación de programas basados en el modelo Housing First en otros países, como Alemania y los países del Este, es aún escasa.
Especialmente escasos son los estudios sobre los aspectos económicos de Housing First, debido a la complejidad de articular sistemas de recogida de información respecto a la población de personas sin hogar y a la carencia de información sobre los costes de los servicios de los programas tradicionales (NASEM, 2018). Algunos trabajos han señalado efectos positivos y relevantes en cuanto a aspectos económicos vinculados al modelo, centrados en estudios de casos que van generando una evidencia científica creciente. Así, se han señalado efectos económicos positivos relevantes e incluso se ha constatado un menor coste que servicios de asistencia tradicionales (Gilmer et al., 2010; Ly y Latimer 2015; Pleace y Bretherton, 2019). También se comprueba el ahorro de costes en servicios no específicos de personas sin hogar, las denominadas externalidades (Mangano, 2009) y el carácter coste-efectivo del modelo (Wright y Peasgood, 2018; Latimer et al.; 2019; Lemoine et al., 2019). Más recientemente, en nuestro país, se ha descrito la obtención de ahorros netos unidos a la mejora de la calidad de vida en personas usuarias de recursos específicos de la red Housing First (Sánchez et al., 2019).
Entre las iniciativas llevadas a cabo en Europa, destaca el proyecto Housing First Europe, impulsado y financiado por la Comisión Europea, en el que se incluyen evaluaciones locales llevadas a cabo en Ámsterdam, Lisboa, Budapest, Copenhague y Glasgow. Este trabajo concluye que esta vía de acción es la más eficiente en la lucha contra el sinhogarismo y aunque se reconoce la necesidad de estudiar más a fondo este aspecto, las altas tasas de retención en cuatro de las cinco ciudades estudiadas parecen indicar un uso eficiente de los recursos económicos (Busch-Geertsema, 2012 y 2013).
Sin embargo, también existen análisis económicos cuyas conclusiones son menos positivas para los programas Housing First. Si bien los mejores resultados en la evolución de las personas parecen claros, el coste del modelo es en ocasiones superior al de otras alternativas tradicionales (Goering et al., 2014).
El programa Hábitat
La llegada a España de Housing First ha sido más reciente. En el año 2014 Hogar Sí (antes RAIS Fundación) puso en marcha el programa Hábitat como un proyecto pionero de carácter experimental adscrito a la línea más fiel al modelo original de Housing First. Para su implementación a partir del año 2017, se conformó la Alianza Hogar Sí-Provivienda y se contó con la participación de entidades locales dispersas en todo el territorio.
Las personas usuarias de Hábitat cumplen cuatro criterios:
Ser mayores de 18 años.
Encontrarse en situación de sinhogarismo en el momento de la evaluación, definido como espacio público o exterior o centros de acogida de emergencias.
Contar con una dilatada trayectoria en esta situación: a) más de un año pernoctando de modo continuo en espacios públicos y/o en centros de acogida de emergencias; b) mínimo de tres años en la situación actual y/o centros de acogida para personas sin hogar.
Tener un problema adicional de salud mental, adicciones y/o discapacidad.
De entre las personas con tales condiciones que atienden ambas entidades, 152 fueron seleccionadas de manera aleatoria para cubrir las plazas del programa, accediendo así de forma inmediata e incondicional a una vivienda individual y a una amplia oferta de los apoyos específicos (atención, asesoramiento, acompañamiento, becas, etc.) basados en la individualización de la atención y en la desinstitucionalización, donde se antepone y enfatiza la importancia de la elección de la persona como un elemento central en la intervención.
Tomando como referencia el proyecto Housing First Europe (Busch-Geertsema, 2013), se aplica un diseño experimental, con grupo de control equivalente (asignación aleatoria) con medidas pre- y post-test, además de medidas repetidas cada 6 meses en ambos grupos (toma de datos en 0, 6, 12 y 18 meses). El análisis se articula en dos grandes bloques: la efectividad (con aplicación de datos de 0, 12 y 18 meses) y los costes de los programas (con aplicación de datos sólo de 0 y 18 meses).
Participantes y tamaño muestral
La variable independiente, según la cual se definen los dos grupos de participantes, es la intervención que reciben las personas participantes.
Grupo experimental: personas asignadas al programa Hábitat, 152 evaluadas inicialmente, de las cuales 114 fueron entrevistadas 18 meses después.
Grupo de comparación: personas que no han obtenido plaza en el programa a pesar de cumplir los requisitos para su incorporación al mismo y han quedado en lista de espera para su posible incorporación posterior, por lo que utilizan otras alternativas convencionales de tratamiento (los programas y alternativas de atención existentes en el contexto). Se realizaron 284 entrevistas iniciales a personas del grupo de comparación, siendo 141 a los 18 meses.
La determinación del tamaño muestral del grupo de comparación estuvo condicionada por las características de la población sin hogar, en particular la dificultad para el seguimiento a lo largo del tiempo. La localización de las personas sin hogar o con problemas graves de exclusión social se hace especialmente complicada por la gran movilidad e inestabilidad de la situación de este colectivo. Ante el riesgo de llegar al final de la evaluación sin la correspondencia necesaria para abordar el análisis y teniendo en cuenta experiencias previas (Busch-Geertsema 2013), para el grupo de comparación, se propuso una ratio objetivo de 2.5 respecto al número de plazas existentes en el programa Hábitat (152), a pesar de lo cual finalmente el número de entrevistados fue de 284, como ya se ha comentado.
El Departamento de Evaluación, Investigación y Calidad de RAIS Fundación verificó la asignación aleatoria (estratificada proporcional) del grupo de intervención, así como el ajuste de las personas al perfil y la objetividad y cumplimiento de los criterios establecidos y asignación a los grupos de intervención y de comparación. Este procedimiento se realizó en un acto transparente al que pudieron asistir las entidades derivadoras de forma independiente para cada una de las ciudades participantes, sin que hayan participado en el mismo los equipos profesionales vinculados de alguna forma al programa o personas que hubieran tenido relación directa con los participantes.
La selección de hombres y mujeres se realizó de forma separada. Considerando la proporción entre hombres y mujeres sin hogar en España (Panadero y Vázquez, 2013) se determinó que aproximadamente el 15-20 % del grupo de intervención y también del grupo de comparación estuviera formado por mujeres.
Metodología para el análisis de efectividad
Considerando los resultados encontrados por los diferentes trabajos realizados y la consistencia de los mismos (Waegemakers Schiff y Rook, 2012; Groton, 2013) y, sobre todo, teniendo en cuenta las áreas comprendidas en el proyecto Housing First Europe (Busch-Geertsema, 2013), se establecieron las siguientes dimensiones de análisis:
Características sociodemográficas
Uso de alcohol y otras sustancias
Salud
Calidad y condiciones de vida
Retención y condiciones de alojamiento
Apoyo social
Integración en la comunidad y conflictos
Acceso y uso de recursos
Al tratarse de un diseño mixto con dos grupos independientes (experimental y control) y tres medidas repetidas (0, 12 y 18 meses), se ha utilizado para las variables continuas pruebas de ANOVA mixto. En los análisis que se han realizado solo para dos momentos temporales (0 y 18 meses) por la necesidad de simplificar la información, se han utilizado pruebas t de Student para muestras relacionadas, así como t de Student para muestras independientes para identificar cambios entre los grupos.
En el caso de las variables no continuas se han utilizado pruebas no paramétricas específicas. Para el análisis conjunto de los tres momentos temporales se emplea Prueba de Q de Cochran para las variables dicotómicas y Prueba de Friedman para variables ordinales. Para el análisis de los momentos temporales dos a dos (que permitieran identificar el momento en el que ocurrían los cambios), se aplica Prueba de McNemar (dicotómicas) y Prueba de Wilcoxon (ordinales). Finalmente, para la comparación entre grupos, se utiliza el estadístico Chi cuadrado para las variables nominales.
El número de personas incluidas en la evaluación final de resultados es el siguiente: grupo experimental (usuarios/as de Hábitat), 111 personas; grupo de control (personas en lista de espera), 131 personas.
Metodología para el análisis de costes
Como ya se ha señalado, las referencias sobre métodos de análisis económico en este ámbito de estudio son particularmente escasas -muy recientemente ha aparecido una propuesta novedosa de gran interés (Nieto, Santamaría y Vega, 2024)-. En nuestro caso, el diseño metodológico aplicado atendió a un doble objetivo. Por una parte, la imputación de costes, mediante la generación de datos primarios, ante la inexistencia de información secundaria. Se aplicaron dos etapas de cálculo, primero la identificación de la cartera de servicios y el posterior cálculo de costes asociados a cada uno de ellos. Por otra parte, se realizó una comparación de costes de los grupos experimental y control, mediante la aplicación de los costes unitarios obtenidos al consumo de servicios de cada persona usuaria. En este caso las etapas de cálculo fueron la determinación del uso de servicios de las personas participantes y la posterior estimación de los costes del programa. Una vez obtenida la información para cada grupo de estudio, se comparan los resultados entre ambos para cada indicador.
Generación de datos primarios sobre costes
La información necesaria sobre costes se ha obtenido de diversas fuentes complementarias. En primer lugar, mediante un trabajo de campo específico adicional consistente en la utilización de un cuestionario online con soporte telefónico dirigido a los responsables de los servicios y centros mencionados en las encuestas de evaluación. La muestra de centros estuvo formada por 91 organizaciones (servicios públicos, entidades religiosas, asociaciones civiles, ONG, etc.) de 14 ciudades españolas. En dos oleadas de encuesta se obtuvieron 29 respuestas (una tasa del 30 %) de 11 ciudades (80 % de las ciudades de la muestra). La generación de esta información primaria es uno de los resultados directos de la investigación. En segundo lugar, los datos sobre el coste de los servicios sanitarios y psiquiátricos se refieren a los financiados por el Sistema Nacional de Salud y se han obtenido de la información publicada por las administraciones públicas competentes (Boletín Oficial del Estado, Boletines Oficiales de las Comunidades Autónomas). Finalmente, la repercusión económica de los problemas legales derivados de la situación de sinhogarismo (permanencia en prisión y abogado de oficio) se ha calculado utilizando la Clasificación Funcional del Gasto de las Administraciones Públicas (COFOG-Contabilidad Nacional de España, 2017), el Informe de la Secretaría General de Instituciones Penitenciarias (2017) y la Estadística de Justicia Gratuita del Consejo General del Poder Judicial (2017). Todos los costes se calcularon para 2018, actualizándolos a ese año cuando fue necesario mediante el Índice de Precios al Consumidor correspondiente del INE (2019).
Resultados
Características de la muestra
Como se puede observar en la Tabla 1, las características iniciales de los dos grupos resultaron muy similares. En ambos casos el porcentaje de mujeres era del 20% (criterio fijado previamente), de una edad media cercana a los 50 años y mayoritariamente de nacionalidad española. Estos datos iniciales ya indican claramente la difícil situación de las personas participantes: situación de sinhogarismo muy prolongada (media superior a 10 años), enfermedades graves o crónicas muy frecuentes (más del 45%) y situación de discapacidad en uno de cada tres casos. Aunque si se consideran las muestras iniciales completas se identifican algunas diferencias en el perfil de derivación, éstas desaparecen cuando se consideran exclusivamente aquellas personas participantes que habían participado, al menos, en los tres momentos de medida utilizados en el análisis de resultados (0, 12 y 18 meses). Es decir, cuando únicamente se consideran las características iniciales de aquellas personas que fueron localizadas y entrevistadas en los tres momentos de medida, las diferencias desaparecen, por lo que se apunta la equivalencia de ambos grupos para las variables consideradas.
Tabla 1 Descripción de las características iniciales de las personas participantes
También se analizaron las diferencias entre aquellas personas que habían participado en los seguimientos y aquellas que no lo habían hecho. No se observaron diferencias en edad, tiempo sin hogar, sexo ni nacionalidad de las personas que han participado en los seguimientos de 12 y 18 meses y aquellos que no lo habían hecho. En cuanto al perfil de derivación, no aparecieron diferencias en perfil de derivación por discapacidad ni por adicciones, aunque sí en derivación por problemas de salud mental. Concretamente, el porcentaje de personas que fueron derivadas al programa por problemas de salud mental participaron en menor medida en ambos seguimientos, lo que podría suponer un sesgo en los resultados. A los 12 meses, el 37 % de las personas derivadas por motivos de salud mental no realizaron la entrevista de seguimiento frente a un 25,4 % de las personas derivadas por otros motivos (χ2=6,418; p=0,011). A los 18 meses los porcentajes fueron del 50 % y 37 % respectivamente (χ2=6,826; p=0,009).
Efectividad
A continuación se presenta una selección de hallazgos destacados de la evaluación en lo relativo a la efectividad del programa. Para una descripción más detallada de todas las dimensiones consideradas.
Alojamiento y cobertura de necesidades básicas
Considerando los objetivos del modelo Housing First y la población a la que va dirigido, el indicador clave para la evaluación de resultados claramente es la tasa de retención de alojamiento. Según la información disponible sobre las personas usuarias del programa Hábitat (GH) durante los 18 meses que duró la evaluación, dos personas habían abandonado el programa, siete personas habían fallecido y tres habían sido expulsadas. Teniendo esto en cuenta, la tasa de retención de alojamiento fue del 96,06 % a los 18 meses.
Respecto a la situación de alojamiento del grupo de comparación (GC), como se puede observar en la Tabla 2, a los 18 meses, más de un 60 % de las personas participantes de este GC señalaron como lugar de residencia habitual durante el mes previo la calle, un lugar inadecuado o un centro de acogida o dispositivo de emergencia para personas sin hogar. Por otro lado, menos del 10 % habían accedido a un alojamiento independiente.
Tabla 2 Residencia habitual de las personas participantes del GC durante el seguimiento de 18 meses
Uso de servicios
Durante la evaluación del programa Hábitat se recogió también información sobre el uso de servicios sociales y sanitarios, estimado por el número de veces que se han utilizado en el mes previo a la realización de las entrevistas. Respecto al uso de servicios sociales, se encontraron efectos de interacción entre los distintos momentos de medida y el grupo de pertenencia (F=9,196; p=0,000). Se encontró también un efecto principal estadísticamente significativo en el uso de los servicios sociales en los distintos momentos considerados (F=13,412; p=0,000). También resultó estadísticamente significativo el efecto del grupo de pertenencia (F= 17,703; p=0,000), mostrando un menor uso de este tipo de servicios las personas participantes del GH. Concretamente, como se muestra en la Figura 1, en el GH se redujo significativamente el uso de servicios sociales a los 12 meses respecto al momento previo a su entrada en el programa desde un 14 % hasta un 4 %, manteniéndose esa reducción a los 18 meses. Sin embargo, en el caso de las personas participantes del GC, sin diferencias estadísticamente significativas iniciales con el GH, el uso de este tipo de servicios se mantuvo estable a los 12 meses, registrándose un incremento significativo 18 meses después de la primera evaluación. El uso de servicios sociales entre el GC fue estadísticamente mayor al de las personas participantes en el GH en ambos seguimientos.
Se ha utilizado ANOVA mixto; *p ≤ 0.05; **p ≤ 0.01; ***p ≤ 0.001.
Figura 1 Uso medio de servicios sociales en los 30 días previos a los 0, 12 y 18 meses
En cuanto a los servicios sanitarios, como se puede observar en la Tabla 3, no se encontraron cambios estadísticamente significativos a lo largo del tiempo en ninguno de los dos grupos en el número de días de utilización de recursos sanitarios de atención primaria en los 6 meses previos a la realización de la entrevista. Sin embargo, se encontró un incremento en el número de consultas de especialidad en el caso del GH a los 18 meses respecto al momento inicial.
Tabla 3 Frecuencia de uso de servicios de atención primaria, especializada y emergencias a los 0 y 18 meses
Sin embargo, en el uso de servicios hospitalarios, tal y como se recoge en la Figura 2, sí se encontraron algunos cambios significativos a lo largo del tiempo entre las personas del GH, aunque exclusivamente en el uso de urgencias. Concretamente, los resultados señalan una reducción significativa para el GH a lo largo del tiempo (Q de Cochran=20,600; p=0.000) en este servicio. Según la prueba McNemar para las comparaciones dos a dos, esta reducción se produjo a los 12 meses (χ2=11.281; p=0.001), manteniéndose estable a los 18 (χ2=13,781; p=0,000). Así, mientras en el momento inicial el 36 % de las personas participantes había utilizado los servicios de urgencias hospitalarios en los 6 meses previos a su incorporación al programa Hábitat, 18 meses después este porcentaje se redujo significativamente (hasta el 12 %).
Entre las personas participantes del GC, también se observó una reducción estadísticamente significativa (Q de Cochran=7,690; p=0,021), aunque esta reducción no se produjo hasta los 18 meses (χ2=6,568; p=0,01). A los 18 meses, no se encontraron diferencias estadísticamente significativas en el uso de urgencias por parte de los dos grupos de participantes.
Se ha aplicado la prueba de Q de Cochran para la comparación entre los tres momentos de medida (0, 12 y 18 meses), posteriormente se ha utilizado McNemar para las comparaciones 2 a 2 entre las distintas evaluaciones y χ2 para la comparación entre los dos grupos; *p ≤ 0,05; **p ≤ 0,01; ***p ≤ 0,001.
Salud
En la evaluación también se incluyeron indicadores relacionados con la salud física y mental de las personas participantes en la evaluación. En primer lugar, en cuanto a la salud física, se recogió información sobre los días que las personas participantes habían presentado problemas de salud física en el mes previo a la entrevista (Figura 3). No se identificaron efectos significativos en la interacción de los días en los que habían sufrido problemas de salud física y el grupo de pertenencia (F=0,071; p=0,932), un efecto principal estadísticamente significativo de dicha variable en los distintos momentos considerados (F=2,790; p=0,065), ni un efecto significativo del grupo de pertenencia (F=2,758; p=0,101). Como se observa en la Figura 3, no se identificaron cambios estadísticamente significativos a lo largo del tiempo, ni diferencia alguna entre las personas del GH y de las del GC.
Se ha utilizado ANOVA mixto; *p ≤ 0,05; **p ≤ 0,01; ***p ≤ 0,001.
Figura 3 Número de días en los que ha tenido problemas de salud física en el último mes a los 0, 12 y 18 meses
De forma específica, para la evaluación de la salud mental se utilizó el GHQ-28 (Goldberg, 1996). Considerando la puntuación total de este cuestionario, se encontraron efectos significativos en la interacción de la salud mental evaluada mediante esta prueba y el grupo de pertenencia (GH y GC) (F=10,750; p=0,000), así como un efecto principal estadísticamente significativo de esta puntuación a lo largo del tiempo (F=8,574; p=0,000) y el efecto del grupo de pertenencia (F=8,792; p=0,003), mostrando una menor puntuación, es decir, menos dificultades para las personas del programa Hábitat. Como se observa en la Figura 4 la puntuación total se redujo significativamente un año después de la realización de la primera entrevista entre las personas del GH, lo que se mantuvo a los 18 meses, es decir, su salud mental mejoró respecto al momento inicial. En el caso del GC no se encontraron cambios estadísticamente significativos a lo largo del tiempo. Aunque la puntuación total de las personas de ambos grupos era similar, esta resultó significativamente mayor en el GC en los dos seguimientos realizados, lo que indica menos problemas de salud mental entre las personas del programa Hábitat.
Se ha utilizado ANOVA mixto; *p ≤ 0,05; **p ≤ 0,01; ***p ≤ 0,001.
Figura 4 Puntuación total GHQ a los 0, 12 y 18 meses
Satisfacción global con la vida
Además de recoger indicadores de áreas concretas, se recogió información también sobre la satisfacción general con la vida -evaluada según el primer ítem del Qoli (Lehman et al., 1993)- de las personas participantes. En este aspecto, se encontraron efectos significativos de interacción entre la satisfacción (en los distintos momentos) y el grupo de pertenencia (F=16,906; p=0,000). Se encontró también un efecto estadísticamente significativo de la satisfacción general con la vida en los distintos momentos considerados (F=18,907; p=0,000). También resultó estadísticamente significativo el efecto del grupo de pertenencia (F=17,747; p=0,000), mostrando puntuaciones más altas las personas participantes del GH. Concretamente, como se puede observar en la Figura 5, esta satisfacción aumentó significativamente a los 12 meses en el GH y se mantuvo estable durante el resto de la evaluación. Sin embargo, este incremento no se observó en el GC, cuya satisfacción global con la vida se mantuvo estable desde el momento inicial. Así, mientras en el momento de entrada las puntuaciones entre ambos grupos no diferían significativamente, 12 meses después las personas participantes del GH presentan puntuaciones significativamente mayores que los del GC, manteniéndose esta situación hasta los 18 meses.
Se ha utilizado ANOVA mixto; *p ≤ 0,05; **p ≤ 0,01; ***p ≤ 0,001. Fuente: Elaboración propia
Figura 5 Satisfacción global con la vida del GH y GC a los 0, 12 y 18 meses
Análisis de costes
Análisis con precios de vivienda privada
El estudio de costes se ha ejecutado a partir de dos variables básicas: los costes unitarios y la intensidad de uso de servicios. Los costes unitarios, tomados por día para los servicios y por intervención para los recursos sanitarios y legales. La intensidad de uso a partir del número de días de consumo de servicios y número de intervenciones, en términos mensuales, realizadas por las personas entrevistadas y expresadas por ellas en la encuesta. Para todas las situaciones, se han armonizado el número de días en días/mes. La conjunción de ambas dimensiones ha permitido calcular el coste mensual medio de la asistencia a las personas sin hogar de la muestra, desagregada por servicios y expresada de manera separada para ambos grupos.
Como resultado de ese cálculo directo (Tabla 4), en el momento de iniciarse la evaluación (0 meses) el coste GH es de 1.100 € mensuales, un 32,17 % más que GC (832,28 €). Estos datos han de tomarse como un punto de partida para su comparación con los obtenidos en etapas posteriores, dado que ambos grupos se encuentran en igualdad de condiciones al no haberse incorporado aún GH al programa. Aunque se registra una pequeña diferencia estadística (t-test) en los costes iniciales de alojamiento de ambos grupos, su alcance es muy limitado, sobre todo si se pone en relación con las grandes diferencias que se observan después.
Tabla 4 Costes mensuales de la atención a personas sin hogar a los 0 y 18 meses
Al final del periodo de evaluación los costes se han incrementado con respecto a la situación inicial en ambos grupos (+40 % GC; +55 % GH). La gran diferencia la marca el importe del alojamiento de GH, convertido prácticamente en un coste fijo precisamente por la estabilidad de las pernoctaciones y la alta tasa de retención. Y es que se está comparando a un grupo de personas en alojamientos estables y relativamente homogéneos (GH), frente a otro con situaciones muy heterogéneas que van desde la carencia total de alojamiento a la pernoctación esporádica en algún lugar adecuado o en un recurso del sistema de atención a personas sin hogar (GC).
En paralelo, GH ha experimentado una gran y generalizada reducción de los costes no directamente asociados al programa, como alimentación, aseo, servicios de atención, tratamiento de adicciones y atención sanitaria y psiquiátrica, esto es, un significativo ahorro de externalidades. Una vez establecida la estructura de atención, los costes existen en ambos modelos, siendo Hábitat una fórmula más completa y cara que, no obstante, genera importantes ahorros en otros puntos del sistema y cuya evolución temporal dibuja resultados comparativamente favorables.
Queda patente la incidencia decisiva que el alojamiento tiene en el coste total del programa Hábitat. Más aún cuando la elevada tasa de retención que presenta y que es un indicador claro de éxito como política social, se vuelve un hándicap por el encarecimiento relativo del programa frente a alternativas heterogéneas y a menudo de aplicación intermitente. En nuestra opinión, visibilizar esta contradicción es esencial. Como mostramos a continuación, la magnitud de los costes puede variar sustancialmente si, por un lado, se suponen precios de vivienda pública y, por otro lado, se ajustan los costes de los alojamientos tradicionales en términos equivalentes a los del programa Hábitat, así como si se asumen las dos hipótesis conjuntamente.
Un factor determinante de nuestro análisis ha sido el empleo de precios de vivienda privada, contratada a precios de mercado, para los residentes GH, cuyo importe fue de 31,79 € al día. Sin embargo, el programa también cuenta con viviendas de titularidad pública, cuyo alquiler es mucho más barato: 11,98 €/día. De haber utilizado estos últimos, los costes del alojamiento y, por ende, del conjunto del programa, se reducirían de forma muy significativa (Anexo 1): al final de la evaluación, el coste medio mensual de la atención GH quedaría fijado en 1.072,54€, lo que supone un 6,25 % menos que el de GC (1.144,06 €). Además, bajo ese supuesto, los costes 18 meses después se habrían incrementado notablemente más en GC (38,58 %) que en GH (3,25 %). Por tanto, de usarse viviendas de titularidad pública en el programa, Hábitat resultaría menos costoso que sus alternativas.
Otra descompensación importante en los resultados directos deriva del carácter sostenido y continuo del alojamiento en Hábitat, frente a la frecuencia con que el GC pernocta en lugares que no suponen un coste directo (en la calle, chabola, etc.). En esos casos, el menor coste de GC se deriva, precisamente, del hecho de la no prestación del servicio por los sistemas tradicionales, puesto que no atienden a las personas usuarias de manera constante. Por ello, resulta de interés depurar los resultados sobre el alojamiento, transformándolos en términos equivalentes al programa Hábitat mediante la aplicación del supuesto de un uso mensual completo (30 días) de los recursos alternativos. Tras este ajuste, los resultados cambian ostensiblemente (Anexo 2). El coste total (equivalente) en ambos grupos se ha incrementado a lo largo de los 18 meses, estableciéndose en 1.744 € para GH (+58,52 %) y 1.716 € (+106,14 %), con una diferencia de sólo 28,12€ al mes (apenas un 1,64 %). Al final del periodo, Hábitat tiene un mayor coste monetario que sus alternativas en alojamiento (+25,43 %), costes indirectos (+7,2 %), asistencia Hábitat y sanciones administrativas y problemas legales (+112 % y +37 %). Sin embargo, Hábitat reduce los costes por consumo de servicios y recursos, generando un ahorro de 470,97 € mensuales (alimentación -96,63 %; aseo e higiene -100 %; servicios -84,89 %; tratamiento de adicciones -87,25 %; atención sanitaria -17,72 % y atención psiquiátrica -58,38 %). Por tanto, considerados en términos ajustados equivalentes, el ahorro que genera Hábitat compensa el sobrecoste del programa.
Para apreciar mejor el impacto sobre la evaluación del empleo de costes observados (directos) o ajustados (equivalentes), así como la sustitución de viviendas Hábitat privadas por otras de titularidad pública, presentamos los datos de cada grupo para los tres momentos de medida tras la introducción simultánea de ambas simulaciones. Además, para facilitar la presentación de la información, ordenamos todas las categorías de servicios en tres: alojamiento, atención (suma de los costes de alimentación, aseo, servicios, adicciones y costes indirectos) y externalidades (suma de los costes de atención sanitaria y psiquiátrica, sanciones administrativas y problemas legales). Como es de esperar, bajo este doble supuesto, los costes totales de GC aumentarían algo más del doble y muy por encima de GH, que supondría 630 € menos por persona y mes que sus alternativas (Figura 6).
Figura 6 Costes ajustados en términos equivalentes a 30 días de alojamiento y a precios de viviendas de titularidad pública
La conclusión es clara: el empleo de viviendas públicas puede ser un elemento decisivo para la viabilidad y escalamiento de programas Housing First. Dicho lo cual, no podemos dejar de advertir que la reducción de costes que las viviendas públicas suponen para el programa, no implica que no existan otros adicionales asociados a su provisión y que son, naturalmente, soportados por las Administraciones con cargo a sus presupuestos y recursos. En todo caso, la cuantificación de ese tipo de costes y la delimitación de su impacto, tanto sobre Hábitat, como sobre otros programas alternativos en los que también están presentes (en particular en alojamientos colectivos provistos por AA.PP.), requerirán de evaluaciones adicionales específicas que sería muy oportuno realizar en el futuro.
Discusión
El principal objetivo de Housing First es acabar con la situación sin hogar en especial de aquellas personas que acumulan más dificultades (problemas de salud mental y/o consumo de sustancias) y a las que los sistemas tradicionales de atención “en escalera” no son capaces de dar una respuesta adecuada. Por ello, los principales indicadores de resultados de evaluación de este modelo se relacionan con la situación de alojamiento, siendo precisamente en este tema en el que se encuentra un mayor acuerdo en diferentes programas, países y contextos. En el caso de Hábitat, mientras el 27 % de las personas del grupo de comparación seguía en situación de calle, el porcentaje de retención de alojamiento entre las personas del programa fue del 96% 18 meses después de su incorporación al mismo, lo que iría en la línea de (e incluso superaría) lo señalado por distintos trabajos previamente realizados (Aubry et al., 2015a; Brown et al., 2016).
Más allá del alojamiento, el programa Hábitat alcanza una efectividad claramente superior a sus alternativas en muchos de los aspectos considerados. Contar con un alojamiento estable, además de acabar con la incertidumbre vital que ocasiona la falta de hogar, se acompaña de un incremento significativo de la satisfacción de las personas. Son bastantes los trabajos que han apostado por integrar la percepción de las propias personas en las evaluaciones, con la calidad de vida subjetiva (Aubry et al., 2015b) o los cambios percibidos (Nelson et al., 2015). En nuestro caso, uno de los aspectos subjetivos considerados fue la satisfacción global con la vida, en la que se encontró una mejora estadísticamente significativa y estable que no ocurría con las personas del grupo de comparación (que podría explicarse por el denominado hedonic treadmill model; Diener et al., 2009; Sheldon et al., 2013). Resultados similares se han registrado en otros programas basados en el modelo Housing First (Patterson et al., 2013), si bien Aubry et al. (2015b), aunque también encontraron mejoras en la calidad de vida de las personas participantes en el programa At home / Chez soi, señalaron que las diferencias entre ambos grupos tendían a reducirse a lo largo del tiempo.
Otro de los aspectos más estudiados en relación con los programas de Housing First ha sido sus efectos sobre el uso de distintos tipos de servicios. Las personas en situación sin hogar hacen un uso mayor y diferencial de algunos servicios, respecto a la población general (servicios sanitarios, servicios sociales y de justicia). Sobre el impacto del modelo Housing First en el uso de servicios, se ha apuntado una reducción de las hospitalizaciones psiquiátricas (Kerman et al., 2018) y de los servicios de urgencias hospitalarias (Mackelprang et al., 2014), un mayor uso de servicios sanitarios “planificados” (no urgencias) (Bean et al, 2013), reducción de uso de albergues y dispositivos de alojamiento de emergencia y aumento de los bancos de alimentos (Kerman et al., 2018), aunque algunos autores han encontrado muy pocas diferencias en este aspecto (O´Campo et al., 2016). Algunos de esos resultados contradictorios se han asociado con el grado de fidelidad al modelo Housing First de los distintos programas (Gilmer et al., 2015). Los resultados de la evaluación del programa Hábitat resultan parcialmente coincidentes con la línea señalada en la mayoría de esos trabajos y en el metaanálisis publicado por Baxter et al. (2019) , que señalan un menor uso de emergencias y menos hospitalizaciones. Concretamente, se observa una reducción en la utilización de las urgencias hospitalarias por parte de las personas atendidas por el programa Hábitat, paralelo al incremento de las consultas de atención especializada, lo que podría estar indicando una “normalización” y un mejor uso de los servicios sanitarios. Por otro lado, respecto al uso de servicios sociales, Hábitat parece conllevar una disminución del uso de este tipo de servicios respecto al grupo de comparación.
Siguiendo el modelo Housing First, el programa se centra en las personas con especiales dificultades de salud, en particular en quienes presentan problemas de salud mental grave, consumo de sustancias y/o discapacidad. Respecto a la salud física de las personas del programa Hábitat, no se observan cambios importantes a lo largo de los 18 meses, lo que resulta esperable teniendo en cuenta las importantes dificultades experimentadas por todas las personas participantes y la alta frecuencia de enfermedades graves y crónicas que presentan, aunque los cambios en el patrón de utilización de recursos puedan estar mostrando una mejor atención a sus problemas de salud (más constante y planificada). En cuanto a la salud mental, en esta evaluación, a diferencia de otros estudios específicamente dirigidos a personas con trastornos mentales graves, no se ha incluido una medida de sintomatología de salud mental, como la Colorado Symptom Index en el caso de la evaluación de At Home / Chez soi y del Pathways to housing, sino una medida de detección de posibles problemas o dificultades en ese sentido, el GHQ-28. Aunque en otros trabajos, como los incluidos en la revisión de Baxter et al. (2019) , señalan que las mejoras en la severidad de los síntomas de salud mental entre las personas atendidas por el modelo Housing First son escasas o directamente no aparecen, en el caso del programa Hábitat, el GHQ-28 experimenta una mejora significativa y estable en las personas participantes que no se registra en el grupo de comparación.
La evaluación de los aspectos económicos del programa llega a resultados coincidentes con múltiples estudios que han abordado esta dimensión en distintos países. Cada vez son más los trabajos empíricos que señalan efectos positivos y relevantes en aspectos económicos vinculados al modelo Housing First, tanto en términos absolutos, como en relación con otros servicios alternativos (Gilmer et al., 2010; Johnson, Parkinson y Parsell, 2012; Ly y Latimer, 2015). La evidencia de la efectividad del modelo para hacer frente al sinhogarismo es consistente (Pleace, 2018; Pleace y Bretherton, 2019), en particular para personas con necesidades más acusadas o complejas (Pleace, 2016; Pleace et al., 2019; Williams, 2020).
Pero es precisamente la mayor y mejor cobertura residencial de Hábitat su gran condicionante desde la perspectiva presupuestaria. Aunque se detectan importantes matizaciones, como el hecho de que, si se prestase una atención estable de las personas del grupo de control, apenas sería más caro que sus alternativas. O que la incorporación de viviendas de titularidad pública -que reflejan mejor la equivalencia entre Hábitat y sus alternativas de los costes de infraestructura en los alojamientos- abarata en gran medida esa partida esencial y se constituye en un elemento decisivo para la viabilidad y escalamiento del programa. La principal barrera para la consolidación del programa como política pública, es su elevado coste en el corto plazo (Goering et al., 2014), derivado fundamentalmente del coste del alojamiento (Wright y Peasgood, 2018) y actuando la baja disponibilidad de vivienda como una de las principales barreras limitadoras (Aubry et al., 2015ª). Encontrar viviendas de buena calidad y asequibles en áreas adecuadas para desarrollar una vida activa, es un reto continuo en todos los países que desarrollan estas políticas. En la mayoría de los casos la provisión de vivienda se realiza principalmente desde el mercado privado y la alternativa de recurrir a viviendas de titularidad pública sigue siendo minoritaria. La necesidad de encontrar soluciones de habitabilidad a precios razonables y el carácter estratégico que para la consolidación y escalamiento del programa tiene el desarrollo de políticas públicas en tal sentido (Baptista y Marlier, 2019; IEPP, 2020). Esta cuestión de la incidencia de las políticas públicas sobre el programa es, por tanto, una de las conclusiones fundamentales que se desprenden de la presente evaluación y supone un ámbito de interés prioritario de cara al futuro. Como se señala desde el Instituto para la Evaluación de Políticas Públicas, aún queda mucho camino por recorrer en nuestro país, pues “siendo la vivienda la principal medida para abordar la prevención y erradicación del sinhogarismo (…), no se evidencia un impulso claro en la implementación de las medidas referidas a vivienda” (IEPP, 2020, 125). En esa misma línea de políticas públicas y la incidencia política, aunque en un contexto más amplio, los resultados obtenidos pueden ponerse en relación con la debilidad general de los mecanismos de protección social en España (OECD, 2020). En particular merece la pena considerar el papel que pueden jugar las prestaciones de garantía de ingresos y las políticas generales de acceso a la vivienda (Housing Benefits) desde políticas convencionales no alineadas de forma específica con el sinhogarismo.
Más allá del alojamiento, Hábitat genera ahorros muy importantes por la reducción del consumo de recursos sociales, tanto específicos para personas sin hogar como no específicos (externalidades). Además, ese diferencial positivo tiende a acentuarse en el medio y largo plazo. Mientras que los costes en los sistemas de atención alternativos tienden a subir, los del modelo Housing First caen con el tiempo, conforme las personas usuarias van estabilizando su situación y “normalizando” sus vidas. Ello se debe al progresivo descenso en el uso de recursos (sobre todo los no específicos), que va generando un ahorro que acaba por compensar su mayor coste inicial y el peso del alojamiento fijo. Estos resultados también se hallan en consonancia con numerosos estudios internacionales (Tsemberis, 2010; Basu et al., 2012; Mason y Grimbeek, 2013; Bretherton y Pleace 2015; Pleace y Bretherton, 2019). Resultados similares han sido descritos por Mangano (2009) y Pleace et al. (2013), sobre todo en externalidades médicas y psiquiátricas de los individuos con mayores problemáticas y, por tanto, consumidores más intensivos de recursos de atención (Gulcur et al., 2003; Stefancic y Tsemberis 2007). Otra vía de ahorro considerable deriva del hecho de que los programas Housing First no necesitan la dotación de infraestructuras específicas costosas (Culhane, 2008), cuyos costes de construcción y amortización, como hemos visto en esta investigación, a menudo no se explicitan en las opciones alternativas.
Podemos terminar afirmando que Hábitat es un programa que constituye una respuesta institucional de calidad, una inversión en capital social, con una importante ventaja comparativa respecto de otras alternativas y a la que, por tanto, es adecuado dedicar financiación. En pocas palabras, consideramos demostrado que Hábitat proporciona resultados mejores con unos costes razonables. De esta forma, nuestros resultados vienen a avalar las posiciones de quienes entienden que ha llegado el momento de abordar la transformación social necesaria para que los programas Housing First se constituyan en una respuesta estructural al sinhogarismo (Pleace, 2016; Pleace et al., 2019).
Con todo, una reflexión final que es imprescindible hacer es la necesidad de seguir investigando este fenómeno y mejorar en la evaluación de políticas y programas. Housing First tiene plenamente incorporada esa necesidad, pero no ocurre lo mismo con otros programas alternativos. Tampoco la evaluación está incorporada de forma sistemática a las políticas públicas relacionadas con el fenómeno: servicios sociales, vivienda, igualdad y un largo etcétera. Es mucho lo que queda por medir en este terreno, resultando de especial interés la aplicación de técnicas que permitan captar de manera adecuada las relaciones de coste-efectividad (véase Panadero-Herrero, Martín-Fernández y Martínez-Cantos, 2021; Martínez-Cantos y Martín-Fernández, 2024). Nuestro deseo final es que los datos primarios recogidos en esta evaluación y su análisis posterior contribuyan a mejorar esa situación en alguna medida.