Browsing by Author "Valderrama Sagasti, Ignacio Andrés"

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    Lesiones ocupacionales según características demográficas y capacitaciones en empresas adheridas a Mutual de Seguridad durante el año 2017
    (2021) Valderrama Sagasti, Ignacio Andrés; Cerda, Jaime; Vives Vergara, Alejandra; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Medicina
    Las lesiones ocupacionales (L.O.) son uno de los principales problemas en salud laboral. A nivel nacional, al año 2019 se registraron 170.063 L.O., de las cuales 221 fueron mortales. Además, por cada L.O. se pierden en promedio 20 días de trabajo (indicador de gravedad). Traducido a costos económicos, las L.O., sumadas a las enfermedades profesionales, le cuestan al conjunto de América latina un 4% del producto interno bruto. Comprendiendo a la empresa como el escenario principal de la prevención de riesgos laborales, para una correcta comprensión del fenómeno de L.O. es necesaria una visión amplia, la cual considere en su análisis tanto al trabajador como a la empresa, para así poder finalmente brindar un espacio más seguro de trabajo. Este trabajo analizó, a nivel de empresa, el riesgo de presentar un evento de L.O. según sus características demográficas y cobertura en capacitación. A su vez, se separó el análisis en L.O. con 1 a 90 días perdidos y con más de 90 días perdidos y mortales. Se utilizaron los datos de Mutual de Seguridad (M.S.), relevante tanto por ser el ente administrativo con mayor número de empresas adheridas (50,2%). De las 65.447 empresas evaluadas (total adheridas al año 2017), hubo 51.923 L.O. con 1 a 90 días perdidos y 2.436 de más de 90 días perdidos y mortales. Mediante la regresión binomial negativa con su intervalo de confianza al 95%, se evidenció que las empresas del rubro de industria manufacturera, de menor antigüedad y de menor cobertura en capacitación transversal e-learning tuvieron significativamente un mayor riesgo de presentar L.O. Las capacitaciones presenciales no mostraron una tendencia, lo cual, dada su importancia en prevención, abre puertas a futuras investigaciones para comprender mejor a dicha variable.