Resumen

Lorem Ipsum es simplemente el texto de relleno de las imprentas y archivos de texto. Lorem Ipsum ha sido el texto de relleno estándar de las industrias desde el año 1500, cuando un impresor (N. del T. persona que se dedica a la imprenta) desconocido usó una galería de textos y los mezcló de tal manera que logró hacer un libro de textos especimen. No sólo sobrevivió 500 años, sino que tambien ingresó como texto de relleno en documentos electrónicos, quedando esencialmente igual al original. Fue popularizado en los 60s con la creación de las hojas "Letraset", las cuales contenian pasajes de Lorem Ipsum, y más recientemente con software de autoedición, como por ejemplo Aldus PageMaker, el cual incluye versiones de Lorem Ipsum.

Introducción

La ausencia del trabajo por motivos de salud preocupa a administraciones y empresas debido a las consecuencias económicas, laborales y sociales que genera1. La obtención de indicadores cuantitativos de absentismo permite objetivar su magnitud para establecer diferentes intervenciones. Se puede considerar medir la incidencia de incapacidad temporal (IT) para prevenir su ocurrencia2 o conocer su duración para reducir el tiempo que un trabajador permanece en situación de IT3.

En la investigación sobre IT, la incidencia generalmente se ha analizado por separado de la duración de los episodios de IT. La incidencia de IT de corta y larga duración puede deberse a causas diferentes, por lo tanto, requieren diferentes enfoques para su intervención4. A pesar de este hecho, existen pocos estudios que analicen la incidencia de IT según la duración de los episodios 4-6.

El objetivo de este artículo es describir la utilidad de realizar un análisis de la incidencia de IT segmentado según la duración de los episodios, en comparación con el análisis tradicional que considera la incidencia global de la IT, es decir, sin segmentar.

Métodos

El estudio se realiza en una Mutua Colaboradora con la Seguridad Social, en adelante, mutua. Para describir la utilidad del análisis de la incidencia de IT segmentada según la duración de los episodios frente al análisis de la incidencia no segmentada (global), se considera un ejemplo que incluye los 230.332 episodios de IT por contingencia común (ITcc) que han sido alta en el año 2011. Estos episodios se produjeron sobre un total de 752.906 trabajadores protegidos en la mutua en el mismo año. Los episodios se clasifican según los días transcurridos desde la baja hasta la alta médica en episodios de corta duración (≤15 días), duración media (16-30 días, 31-90 días) y larga (> 90 días).

Se compara la incidencia global de IT y la incidencia segmentada por la duración de los episodios. La misma comparación también se realizó según la edad de los trabajadores (agrupada en <25, 25-34, 35-44, 45-54 y ≥55 años). Para ello se calcularon los riesgos relativos con su intervalo de confianza del 95% (IC 95%) para cuantificar la asociación (RR) y la tendencia lineal (RR-T) de ITcc en los grupos de edad. Los valores de RR y RR-T se estimaron de forma global y según tipos de episodios (cortos, medios y largos).

La estimación de RR y RR-T se realizó mediante modelos de regresión Poisson con una estimación robusta del error estándar. La variable dependiente fue el número de casos de ITcc y la variable explicativa fue la edad. El número de trabajadores-año fue considerado como un término offset.

La variable edad fue tratada de forma diferente en función de si el objetivo era: 1) estimar el RR, es decir, el valor del riesgo relativo de ITcc en los grupos de edad respecto a una categoría de referencia, ó 2) valorar la tendencia lineal de ITcc en los grupos de edad mediante la estimación del RR-T, es decir, el valor del riesgo relativo de ITcc al cambiar de grupo de edad (<25, 25-34, 35-44, 45-54, >55 años). Para el objetivo 1), la categoría de referencia fue el grupo de >55 años. Por lo tanto, el modelo estadístico incluyó cuatro variables indicadoras para los grupos de edad <25, 25-34, 35-44 y 45-54 años, respectivamente. En el caso del objetivo 2), el modelo incluyó la variable edad como si fuera una variable cuantitativa con valores: 1 para los <25 años, 2 para el rango de 25-34, 3 para 35-44, 4 para 45-54 y valor 5 para >55 años. Si el valor del RR-T es inferior a 1 indica que la incidencia de la ITcc disminuye cuando aumenta la edad. Si el valor del RR-T es superior a 1 indica que la incidencia aumenta conforme aumenta la edad.

Resultados

La incidencia global de la ITcc fue del 30,6% (Figura 1), mostrando una disminución constante con la edad (RR-T = 0,92, IC 95% = 0,91-0,92) (Tabla 1) con una incidencia de 36,4% en <25 años frente a 29,3% en ≥55 años (RR = 1,24, IC del 95% = 1,22 - 1,27) (Figura 2 y Tabla 1). Cuando realizamos el análisis de la incidencia según los segmentos de duración, podemos observar que: 1) la incidencia de los episodios de corta duración (≤ 15 días) es la más alta con respecto al resto de los segmentos (incidencia del 20,1% en la corta duración frente a 2,8% en larga duración (> 90 días) (RR = 7,29, IC 95% = 7,19 - 7,40) (Figura 1); 2) el exceso global observado en jóvenes se produce mayoritariamente por una mayor incidencia en los episodios de corta duración (RR-T = 0,82, IC 95% = 0,82-0,82) (RR = 1,98, IC del 95% = 1,93-2,03, en <25 años frente a ≥55 años), y 3) la incidencia de IT de larga duración cambió este patrón (RR-T = 1,32, IC 95% = 1,30-1,33), siendo los episodios de >90 días más frecuente en ≥55 años en relación a los más jóvenes (5,2% versus 1,6%, RR = 0,31 , IC 95% = 0,29-0,34) (Tabla 1; Figura 2).

Figura 1:Incidencia de incapacidad temporal por contingencia común (ITcc) global y segmentada para episodios de corta (≤15 días), media (16-30 y 31-90) y larga (>90 días) duración.

GLOBAL ≤15 DÍAS 16-30 DÍAS 31-90 DÍAS >90 DÍAS
Variable RR (IC 95%) RR (IC 95%) RR (IC 95%) RR (IC 95%) RR (IC 95%)
<25 años 1,24 (1,22-1,27) 1,98 (1,93-2,03) 0,75 (0,70-0,79) 0,60 (0,57-0,63) 0,31 (0,29-0,34)
25-34 años 1,18 (1,16-1,20) 1,72 (1,69-1,76) 0,82 (0,79-0,86) 0,78 (0,76-0,81) 0,43 (0,41-0,45)
35-44 años 0,97 (0,95-0,98) 1,32 (1,29-1,35) 0,78 (0,74-0,81) 0,71 (0,68-0,73) 0,45 (0,43-0,47)
45-54 años 0,91 (0,90-0,93) 1,09 (1,07-1,12) 0,82 (0,79-0,86) 0,78 (0,75-0,81) 0,63 (0,61-0,66)
>55 años 1 1 1 1 1
Tabla 1:Riesgo relativo (RR), riesgo relativo para tendencia lineal (RR-T) e intervalo de confianza al 95%(IC 95%) global y para corta (≤15 días), media (16-30, 31-90 días) y larga duración (>90 días), según grupos de edad.

Figura 2:Incidencia de incapacidad temporal por contingencia común (ITcc) global y para episodios de corta (≤15 días), media (16-30 y 31-90) y larga (>90 días) duración, según grupos de edad (<25, 25-34, 35-44, 45-54 y ≥55 años).

Discusión

El análisis de la incidencia de IT segmentada por la duración de los episodios proporciona información más precisa que la obtenida a partir de datos globales. Conocer el tipo de episodios (cortos, medios, largos) nos permite establecer intervenciones específicas en la gestión de la IT. En nuestro ejemplo, esta segmentación detecta que los jóvenes tienen la mayor incidencia de ITcc de corta duración. Las causas podrían indicar dificultades en el equilibrio entre la vida personal y el trabajo de los jóvenes, y las acciones podrían orientarse tanto a mejorar el equilibrio personal - laboral (por ejemplo, tiempo flexible, teletrabajo) como a mejorar su compromiso y satisfacción con el trabajo (por ejemplo, autonomía, trabajo por proyectos, formación, planes de carrera, retribución por objetivos o salario emocional)7. Por otro lado, el análisis segmentado permite detectar que la mayor incidencia de episodios de larga duración se produce en los trabajadores mayores. Algunos autores asocian este hallazgo a factores médicos y a la mayor dificultad que tienen los trabajadores de más edad para recuperarse8, por lo que las acciones deberían dirigirse en este caso, a facilitar el retorno al trabajo (por ejemplo, la adaptación de las tareas laborales y el retorno gradual o parcial al trabajo).

Otros posibles hallazgos en una empresa, como la detección de una alta incidencia de ITcc de larga duración en todos los grupos de edad, podría estar relacionado, entre otros factores, con condiciones de trabajo severas5. En este caso, la evaluación de los riesgos físicos y psicosociales ayudaría a detectar su magnitud y a eliminar o minimizar dichos riesgos.

En este estudio, se ha considerado el análisis de la ITcc pero los resultados obtenidos son aplicables también a la IT por contingencia profesional. También se considera el análisis por edad, pero la utilidad del enfoque segmentado puede extenderse al estudio de otros factores que modifican la incidencia de la IT, como el sexo o la ocupación, lo que permite realizar acciones mucho más orientadas4,6.

En cualquier caso, se debe tener en cuenta que para reducir la incidencia debemos aplicar diferentes enfoques. Como escribió Brinner9: "un punto clave para recordar es que es poco probable que tomar un único enfoque al considerar y gestionar las ausencias tenga éxito. La ausencia no es un fenómeno único o simple y no debe tratarse como tal”.

Citas

  1. Adecco. VI Informe Adecco sobre absentismo. 2017. Publisher Full Text
  2. Zaballa E, Martínez JM, Duran X, Albertí C, Gimeno Ruiz de Porras D.Benavides FG. Incidence of sickness absence by type of employment contract one year follow-up study in Spanish salaried workers. Arch Public Health. 2016; 74:40-40.
  3. Sampere M, Gimeno D, Serra C, Plana M, López JC, Martínez JM. Return to work expectations of workers on long-term non-work-related sick leave. J Occup Rehabil. 2012; 22:15-26. DOI
  4. Marmot M, Feeney A, Shipley M, North F, Syme SL. Sickness absence as a measure of health status and functioning from the UK Whitehall II study. J Epidemiol Community Health. 1995; 49(2):124-130.
  5. Moreau M, Valente F, Mak R, Pelfrene E, de Smet P, De Backer G. Occupational stress and incidence of sick leave in the Belgian workforce the Belstress study. J Epidemiol Community Health. 2004; 58(6):507-516.
  6. Szubert Z, Makowiec-Dabrowska T, Merecz D, Sobala W. Predictors of short- and long-term sickness absence in female post office workers in Poland. Int J Occup Med Environ Health. 2016; 29(4):539-562. DOI
  7. Observatorio Generación y Talento. Diagnóstico de la diversidad generacional. Análisis del talento intergeneracional en las empresas. 2017. Publisher Full Text
  8. CCOHS.Publisher Full Text
  9. Briner RB. ABC of work related disorders Absence from work. BMJ. 1996; 313(7061):874-877.