As Paralimpíadas são um evento global onde os melhores atletas com deficiência competem em alto nível, demonstrando a força do espírito humano e o poder transformador do esporte.
Em post anterior um estudo foi conduzido para analisar o que faz certos países terem mais sucesso nos Jogos Olímpicos, focando em fatores como o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) e o tamanho da população. Apesar de relevantes estatisticamentes eles responderam por apenas 36% do resultado.
Mas e nas Paralimpiadas, esses indicadores também são relevantes? O que realmente influencia o sucesso de um país nas Paralimpíadas? IDH, população ou outros fatores?
IDH e População: Os Fatores de Sempre
O IDH, que mede o desenvolvimento de um país com base na expectativa de vida, educação e renda, sempre foi considerado um indicador relevante quando se trata de performance esportiva. Quanto maior o IDH, mais acesso a recursos, saúde e educação, o que supostamente gera melhores atletas.
No estudo, foi verificado que tanto o IDH quanto o tamanho da população influenciam o número de medalhas conquistadas pelos países nas Paralimpíadas também. Quando analisados em conjunto, essas duas variáveis explicaram parte do sucesso de um país nos Jogos. Ou seja, países com um IDH elevado e uma população maior tendem a ganhar mais medalhas, mas isso está longe de ser uma regra absoluta. Situação parecida com o que foi percebido também nas Olimpíadas.
Novo Indicador Adicionado Não Trouxe Resultados
Neste estudo, foi incluído um novo indicador: os anos de saúde perdidos devido à deficiência (YLD). A ideia era que esse índice pudesse ajudar a explicar o desempenho dos países nas Paralimpíadas, sugerindo que um país com maior YLD teria mais chance de medalhas nos jogos paralímpicos.
No entanto, os resultados mostraram que o YLD, apesar de ser uma métrica relevante para questões de saúde pública, não apresentou uma correlação estatisticamente significativa com o sucesso paralímpico e respondeu por apenas 6% dos resultados encontrados.
Isso levanta questões sobre o impacto de outros fatores como o suporte governamental, políticas inclusivas e tradição esportiva, que talvez não sejam capturados por um indicador como o YLD.
Análise
A combinação de IDH, tamanho populacional e YLD explicou uma boa parte do sucesso paralímpico (43%), maior do que no estudo anterior sobre as Olimpíadas. Mas qual desses teve maior impacto?
E quando o quadro de medalhas é analisado, percebe-se que no geral os 20 primeiros países continuam sendo os mais desenvolvidos. E sim, o domínio nas paralimpiadas também foi da China e dos Estados Unidos, porém, dessa vez a China inverteu e ficou em primeiro, e muito a frente dos USA.
Analisando o quadro como um todo, é visto que o IDH já não foi tão relevante dessa vez, respondendo por apenas 8%, quando nas olimpíadas foi de 11%.
A prova disso é que tivemos mudanças consideráveis nesse 20 primeiros, incluindo, e com grande destaque o Brasil, que figurou em vigésimo nas olimpíadas e nas paralimpiadas ficou em quinto!!!
O Brasil obteve 1,9% das medalhas nas Olimpíadas e nas Paralimpiadas teve 5%. Mais do que o dobro de evolução!
Outros assim também se destacaram entre os 20 primeiros como a Ucrânia (de 22º para 7º), Irã (de 21º para 14º) e os grandes saltos, da Índia (de 70º para 19º) e Colômbia (de 69º para 19º).
O que eles tem em comum? Não são muito desenvolvidos, e possuem uma população grande. Em oposição aos outros que tiveram muitas medalhas.
Uma teoria que surgiu ao longo do estudo mas que infelizmente não obtivemos dados necessários para estudá-la é que países mais desenvolvidos provavelmente possuem menor contingente de pessoas com deficiências por terem mais acesso a saúde, a prevenção de acidentes entre outras situações que aumentam o quantitativo de deficientes em um país e logicamente com um menor contingente, menos detalhes.
A teoria foi levemente reforçada ao perceber que o IDH alto teve menor impacto na quantidade de medalhas nas paralimpiadas do que nas olimpíadas. Mas são necessários dados específicos da quantidade de deficientes, os dados obtidos em relação a isso não eram confiáveis em uma escala global e foram descartados.
Nesse sentido, fica claro que fatores mais difíceis de quantificar, como a cultura esportiva de um país, o investimento em programas de inclusão e o apoio institucional, provavelmente desempenham um papel importante no desempenho olímpico.
O Brasil tem se destacado pelos investimentos consistentes em programas de apoio ao esporte paralímpico. Instituições como o Comitê Paralímpico Brasileiro (CPB) e o desenvolvimento de centros de treinamento dedicados têm sido fundamentais no crescimento do esporte para pessoas com deficiência no país.
O governo indiano, de maneira análoga, através de programas como o "Target Olympic Podium Scheme" (TOPS), começou a fornecer suporte financeiro para atletas de elite, incluindo os paralímpicos. Esse programa tem o objetivo de identificar e apoiar atletas com potencial para conquistar medalhas em competições internacionais, oferecendo ajuda técnica, financeira e infraestrutural.
Apesar disso, a Índia ainda enfrenta desafios em termos de infraestrutura esportiva acessível para pessoas com deficiência. A falta de instalações esportivas adequadas, especialmente fora das grandes cidades, continua a ser um obstáculo significativo.
Conclusão
Desse modo, pode se dizer que o sucesso não vem apenas do tamanho populacional ou do IDH, e o novo indicador YLD também não foi capaz de adicionar à explicação do sucesso paralímpico, sugerindo que ainda há muito a se aprender sobre como diferentes fatores afetam o desempenho dos atletas com (e sem) deficiência. Mas políticas públicas consistentes e um investimento forte governamental provavelmente são o caminho para o sucesso nos esportes, seja olímpico ou paralímpico.
Análises do Modelo
Quadro de Medalhas (20 primeiros)
Pais | rank | ouro | prata | bronze | total |
China | 1 | 94 | 76 | 50 | 220 |
UnitedKingdom | 2 | 49 | 44 | 31 | 124 |
UnitedStates | 3 | 36 | 42 | 27 | 105 |
Netherlands | 4 | 27 | 17 | 12 | 56 |
Brazil | 5 | 25 | 26 | 38 | 89 |
Italy | 6 | 24 | 15 | 32 | 71 |
Ukraine | 7 | 22 | 28 | 32 | 82 |
France | 8 | 19 | 28 | 28 | 75 |
Australia | 9 | 18 | 17 | 28 | 63 |
Japan | 10 | 14 | 10 | 17 | 41 |
Germany | 11 | 10 | 14 | 25 | 49 |
Canada | 12 | 10 | 9 | 10 | 29 |
Uzbekistan | 13 | 10 | 9 | 7 | 26 |
Iran | 14 | 8 | 10 | 7 | 25 |
Switzerland | 15 | 8 | 8 | 5 | 21 |
Poland | 16 | 8 | 6 | 9 | 23 |
Spain | 17 | 7 | 11 | 22 | 40 |
India | 18 | 7 | 9 | 13 | 29 |
Colombia | 19 | 7 | 7 | 14 | 28 |
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