24 de agosto de 2019

728×90 Servicio Modelo de Medicina del Trabajo
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LRT, 20 años después: Dr. Gustavo Brower de Koning y las estadísticas de la SRT

El Dr. Gustavo Brower de Koning, es un Médico Laboral de mucha experiencia pero además es un destacado Médico Sanitarista, especialista en Estadísticas Médicas, que con motivo de estos 20 de LRT, en los cuales la Superintendencia de Rieksgos del Trabajo ha realizado estadísticas de la morbimortalidad del sistema que está en vigencia, consideramos en Empresalud que sus impresiones sobre las mismas son muy interesantes por lo que le pedimos también su opinión al respecto.

 I PARTE: EL MÉDICO Y LAS ESTADÍSTICAS

Con respecto a la ley 24557 de cuya vigencia, se cumplen 20 años, nos podríamos preguntar:
-¿Hay estadísticas?
-¿Nos permiten asegurar que los objetivos de la ley, desde el punto de vista médico, se han obtenido, y en ese caso, hasta qué punto?

Para contestar estas preguntas, parecería ser un buen método establecer con claridad y precisión el significado de los términos a usar, repasar las estadísticas que pudiera haber, y luego, en base a ello, expondremos nuestro criterio, esperando que cada colega las vaya respondiendo y nos comunique a su vez su pensamiento.

Así pues, empecemos  con la aclaración de términos:

Epidemiología es una especialidad médica, que se dedica al estudio de los hechos de salud-enfermedad en las POBLACIONES HUMANAS, de su distribución, y de los factores y causas que determinan la patogénesis de dichas afecciones y de los mecanismos de distribución y frecuencia.

Si bien intrínsecamente la medicina es una sola, deben distinguirse, entre otras características,  su aspecto asistencial, que conforma uno de los grandes subsistemas propios del quehacer médico, y su aspecto sanitarista, que conforma a su vez otro de los grandes subsistemas del mismo quehacer.

Hay diferencias entre estos dos subsistemas, no de objetivos, sino de sujeto de estudio, de métodos y de instrumentos o herramientas:

A) En el subsistema asistencial, el sujeto del mismo es EL INDIVIDUO, aquí y ahora, con su problema de salud-enfermedad concreto, que lo lleva a ir al médico ahora.

El método es el método clínico, también llamado hipocrático, preconizado durante el maravilloso estallido racional de la cultura griega de los siglos V y IV  AC., o sea desde  hace al menos 27 siglos, y consiste en  la anamnesis, el examen físico, los método auxiliares para diagnóstico (laboratorio, imágenes, etc.), la formulación del mismo lo más claro, preciso y abarcativo posible, y el establecimiento de la o las técnicas terapéuticas adecuadas para ese paciente, en ese caso concreto.

B) En el subsistema sanitarista, o Salud Pública, el sujeto del mismo es la comunidad, EL COLECTIVO o universo, residente en un lugar y tiempo determinado, con su problemática de salud–enfermedad global, proyectada en el tiempo (períodos anuales, o trienales, o por décadas) y en delimitadas zonas o circunscripciones.

El método es el método epidemiológico, caracterizado por dos momentos raramente simultáneos, sino generalmente sucesivos. El momento descriptivo, que consiste en la obtención, recolección, clasificación y medición de los datos, y el momento analítico destinado al análisis e interpretación de los datos hallados, de las medidas de dispersión halladas y de sus posibles causas y factores determinantes en el colectivo en estudio.

La ley de riesgos del trabajo establece normativas legales de aplicación tanto en el subsistema asistencial como en el subsistema sanitarista, con una serie de disposiciones no sólo jurídicas, sino aún de desarrollo operativo, formando parte de estas últimas la constitución y funcionamiento de la SRT  a la que encarga la obligación de la realización de estadísticas, que es la herramienta indispensable, pero no única, de la Epidemiología. Para la planificación, y luego la evaluación continua de todo el subsistema sanitarista.

Entrando en materia:

El cálculo de probabilidades por método estadístico es una operación esencial para interpretar correctamente datos o resultados experimentales cuantificables, que, aun estando sometidos a ciertas leyes físicas y o biológicas, pueden sufrir también la influencia de leyes o factores desconocidos y del azar.

La desconfianza que muestra el médico frente a la estadística proviene de varios factores que coactúan, algunos provenientes del propio médico y otros del medio en el que ha de moverse.

Tratemos de verlos, comprenderlos, y si es posible corregirlo:

 

 1° Factores que provienen del propio médico

A) La opinión, generalizada y creída por muchísimos médicos, subconsciente o conscientemente de que “todo puede probarse con un buen manejo estadístico” o bien “ya se sabe, los datos pueden estar, pero no hablan, sólo dicen lo que usted quiere que digan” y los más escépticos “Acuérdese de los sofistas, que con un poco de buena voluntad, llegaron a demostrar matemáticamente que 1 era igual a 2”.

B) El médico desarrolla su quehacer cotidiano en un campo de realidades biológica concretas, la mayoría de las cuales NO SON datos en el sentido de hechos o fenómenos cuantificables, reducible por tanto a estadísticas,  sino PROCESOS BIOLÓGICOS, de mayor o menor complicación y duración en el tiempo, de no muy fácil categorización en sus límites de comienzo y fin.

C) Completando lo anterior, conceptualmente el médico se plantea cómo compatibilizar un método esencialmente matemático, o sea cuantitativo, con realidades cualitativas (como por ejemplo la calidad del reposo que 6 horas de sueño producen, o no, en su paciente febril, o la caquexia provocada por los síndrome de mala absorción, etc., etc.).

 2° Factores que provienen del medio en el cual se mueven

A) Desconfianza hacia los datos que muestran las estadísticas, que obedece a dos interrogantes fundamentales:

Primero: “¿Cómo sé que muestran todos los datos obtenidos, y no solamente los que le conviene al que realiza o al que financia la estadística?”

Segundo: “Aun admitiendo que muestren todos los datos, es inevitable que haya errores de procedimiento como sub registro o sobre registro, datos poco claros que admitan ser contabilizados al mismo tiempo en dos categorías disímiles, etc., que también inevitablemente, sesgarán el resultado”.

B) Exigencia  consciente o subconsciente, de la mayoría de la gente, de que el método estadístico sea “una prueba” de la hipótesis o presunción previa, siendo válido sólo si confirma, pero no en el caso contrario, y menos si ni confirma ni no confirma, lo que suele suceder a menudo.

No resulta nada fácil, y menos en las actuales circunstancias de descrédito generalizado, y totalmente justificado, del órgano central para la realización de estadística en nuestro país (INDEC) de poder remontar dichos factores de desconfianza. “Si el INDEC está fraguando todas las estadísticas introduciendo cambios en el significado internacional de los términos y definiciones estadísticas, ¿qué seguridad tengo que los demás organismos, estatales o no, no hagan lo mismo?.

Sin embargo, respondemos:

– A la primera objeción: “todo puede demostrarse con estadísticas”, cabe responder que es sólo un  semi-argumento, que se usa peyorativamente como argumento completo, efecto de una aplicación inexacta de esta ciencia, y sobre todo de las interpretaciones erróneas o ilegítimamente exageradas de ciertos resultados. En efecto, la estadística no consiste en una prueba científica per se, que “demuestre”  un aserto o su contrario, consiste en un método, camino o herramienta que “indica” la existencia de “probabilidades”, medibles en su frecuencia, de que un hecho esperado suceda o no. Es el principio fundamental a tener en cuenta.

A la segunda y tercera objeción, que son en realidad una sola: legitimidad de aplicar un método cuantitativo a realidades cualitativas, la respuesta es mucho más difícil, y debe de entrada reconocerse que este es el núcleo básico con que muchas veces se tropieza, pues NUNCA podrá reducirse cabalmente un proceso biológico a una serie más o menos larga y homogénea de hechos iguales sucedidos. Usemos un ejemplo: puedo legítimamente calcular la probabilidad de que en un juego de lotería salga extraído un número determinado, si puedo medir cuántas bolas hay en el bolillero y cuantas extracciones se harán. Y todos estos son datos concretos, medibles, que parten de una realidad matemática: de treinta seis bolillas que hay en el bolillero, cada una tiene 1/36 probabilidad de salir extraída, de cuya simple expresión matemática podremos llega a los complejísimos cálculos de estudio de varianzas continuas. Pero si en cambio quiero conocer la probabilidad de que mi paciente de neumonía llegue a tener 41° de fiebre mañana, me puedo basar en la curva de temperatura obtenida hasta hoy, compararla con la curva de temperatura de mis otros pacientes con neumonía, pero evidentemente NUNCA alcanzaré en el segundo caso el grado de acierto en la probabilidad  que en el primero.

¿Qué hacer entonces?: La respuesta la da el sentido común: no pedir peras al olmo, ya que el método estadístico es cuantitativo y no cualitativo, sirve por lo tanto como camino de aproximación a la probabilidad de un hecho cuando se trata de característica cualitativas, y  sirve como herramienta eficaz casi infalible cuando medimos cantidades. Puedo medir la cantidad de decesos producidos por accidente de trabajo en 20 años, como un dato cuantitativo, sin problemas. Pero sólo puedo acercarme a la probabilidad de que ese dato permanezca sin variante estadísticamente significativa el año que viene.

A la cuarta objeción: Existen afortunadamente por lo menos dos métodos distintos para enfrentar esta cuestión. Partamos asentando lo más firmemente que podamos uno de los principios básicos, no sólo de la estadística como método integrante de las ciencias, sino de todo el método científico en general: los datos, o información a analizar, debe ser:

a)  VERAZ

b) ORDENADA

c) UNÍVOCA

d) ADECUADA

Al proceder a un análisis de cifras estadísticas, la primera etapa corresponde a la comprobación de las cifras remitidas, que se efectúa, como quedó expresado en el párrafo anterior, por dos métodos:

  1. Método intrínseco: es el análisis de la correlación lógico matemática de los diversos indicadores y sus variantes entre sí. (Ejemplo: si los datos remitidos informan una variación en más o en menos en el giro de camas de un establecimiento, y el número total de egresos permanece inalterado, los datos examinados no son veraces. Y ha de tenerse en cuenta que la falta de cualquiera de las cuatro características mencionadas, invalidan toda la herramienta por igual, pues no admiten grados de relevancia, y si un dato es falso, toda la estadística es falsa y no sirve. Un análisis intrínseco riguroso difícilmente deje pasar datos falsos, desordenados, plurívocos o que no sean adecuados, (no adecuados = que quieran ser usados para  objetivos para los que no fueron diseñados.)
  2. Método extrínseco: información externa, obtenida mediante auditoría médica, sobre la metodología concreta usada en cada caso para la recolección de datos. Ninguna información estadística es válida sin la publicación concomitante de la metodología concreta usada en cada caso para la obtención, clasificación  y ordenamiento de datos, pues faltaría la característica de univocidad y precisión de los términos usados

Si se ha de comentar estadísticas, será conveniente un rápido repaso al significado preciso de algunos términos característicos de dicha disciplina:

Universo: es la totalidad de individuos que componen un colectivo en estudio.

Muestra: es solamente una equis (representada por la letra x) cantidad de individuos, elegida totalmente al azar, de entre la totalidad que componen el Universo o colectivo en estudio. Antes de la era de los ordenadores, se imponía trabajar con muestras, por la extensión y complicación de los cálculos. En la actualidad, es posible el uso de los colectivos, o  por lo menos de muestra lo más numerosas posibles.

Variable: son los diversos sucesos, o aún los diversos aspectos de un mismo suceso, que serán estudiados.

Frecuencia: cantidad de veces que se da un suceso dentro de una variable.
-La frecuencia relativa multiplicada por 100, se denomina frecuencia porcentual. Ejemplo: en 81 intervenciones quirúrgicas realizadas en un día en un hospital, hay tres fallecimientos. La frecuencia porcentual es entonces (3 / 81) x 100 = 3,7 %.
-La frecuencia porcentual es la generalmente usada en estadísticas, sino media una  indicación expresa en contrario.

Probabilidad: es la frecuencia relativa de una variable en el Colectivo.

Estimación: es la frecuencia relativa de una variable en la Muestra.

Promedio: mide la dispersión de los datos de la muestra alrededor de una medida central que se obtiene sumando los valores de cada frecuencia y dividiéndolos por el número total de frecuencias relativas sumadas El promedio agrupa las frecuencias y por lo tanto permite medir su dispersión con respecto a esa medida central. Es muy usada, pero en muchos casos suele ser remplazada por la Media o Mediana.

Media o mediana:  es la frecuencia o cantidad de veces que más se da un dato en una muestra. Ejemplo: en una muestra de 10 individuos, hay 2 de talla 1,75m, hay tres de talla 1.79 m hay cuatro de talla 1,80m y hay uno de talla 1,85m.
La suma de los datos da 17,92.Se divide por la cantidad de datos, o sea 10, y tenemos el promedio, o sea 1,792. Dicha frecuencia o dato no se dio nunca en la muestra, pero representa un centro alrededor del cual se agrupan las frecuencias realmente obtenidas. Es la base de las medidas de dispersión de una muestra, que permiten luego inferir las probabilidades y las tendencias. Pero para algunas variable biológicas, que no admiten sino medidas enteras y concretas (como índice de defunciones por patología, por ejemplo) se usa muchas veces la media o mediana.

Incidencia: es la cantidad de casos nuevos, en un período de tiempo exactamente delimitado, sobre el total de población expuesta al riesgo.

Prevalencia: es la cantidad total de casos, en un período de tiempo exactamente delimitado, sobre el total de población expuesta al riesgo.

Sesgo: es la desviación provocada por cualquier error, voluntario o involuntario, de procedimiento o de método, en la recolección, ordenamiento y clasificación de datos. En Estadísticas, es necesario tener en cuenta que cualquier error, en cualquiera de los pasos, inevitablemente inclinarán (sesgarán) el resultado final, llegando a viciarlo de nulidad. De allí la necesidad de detallar, al realizar tablas, gráficos y demás, qué datos se procesan, su fuente, método de recolección, clasificación y ordenamiento y pruebas de significación que se hayan realizado.

La ley 24.557 encarga y establece, a través de  la SRT, la realización de estadísticas, con el doble objetivo de:
-Primero: contar con información que permita seguir el cumplimiento de las obligaciones establecidas por la ley a sus tres actores: Las ART, los empleadores, y los trabajadores.

-Segundo: contar con información que permita conocer la INCIDENCIA y PREVALENCIA  de los distintos problemas de Salud – Enfermedad de la población cubierta, planificar en base a ese conocimiento las conductas asistenciales y preventivas en consecuencia, y valorar posteriormente su eficacia.

En base a la consecución de estos objetivos, la SRT deberá especificar y fundamentar:
– qué datos son necesarios
– qué datos NO son necesarios

-Planificar el procedimiento para su recolección, procedimiento que deberá ser SIMPLE,  AGIL Y EFICAZ,

-Planificar el o los procedimientos para su procesamiento de clasificación y ordenamiento, que permita CRUZAMIENTOS de la información, para corroborar su credibilidad y corrección,

-Establecer y fundamentar pautas de TIEMPO, PLAZOS Y CRITERIOS, para su posterior análisis, y así llegar la elaboración de conclusiones, emitiendo juicios prácticos de valor,

-La prevalencia de una variable me permite conocer el estado inicial de la cuestión.

La incidencia de la misma variable me permite conocer la magnitud del problema. Si muestra tendencia a aumenta, disminuir o cronificarse, y la probabilidad de modificarlos, o, mejor aún, superarlo.

El sesgo, que debe ser cuidadosamente investigado, me permite, al irlo corrigiendo, legitimar los resultados estadísticos obtenidos.

Nunca se insistirá suficientemente en que el principal sesgo y escollo que invalida todo el subsistema sanitarista, es creer que el método estadístico es una prueba científica por sí mismo. El método es sólo una explicitación del método científico, y no una prueba científica. Sólo nos muestra la probabilidad, dentro de una variable, de que un hecho vuelva a repetirse.

Si bien más de un investigador habría podido ahorrarse mucho tiempo perdido y mucho esfuerzo si hubiera sometido sus observaciones e hipótesis a pruebas estadísticas antes de publicarlas, en estos últimos años el péndulo de las modas de opinión en Medicina se ha  ido deslizando hacia el otro extremo, hasta el punto del endiosamiento del método estadístico bajo el rótulo, aplicado ahora a todo estudio, de “Medicina basada en la evidencia”.

Traducción desafortunada, (en inglés, evidence significa tanto evidencia como dato, y fue mal traducida de entrada, pero el uso la consagró como Evidencia y no como dato, que es la traducción correcta en este caso) ya que conlleva la  peyorativa suposición de que todo conocimiento ocurrido con anterioridad  no estuviera basado en algo racional y perfectible.

Y no es así. Ese algo racional y perfectible en que desde los tiempos hipocráticos y aún antes se funda la medicina, es, digámoslo desde ya, la excelsa capacidad humana del pensamiento abstracto que le permitirá interpretar los datos acumulados.

Y si analizamos en profundidad, una gran cantidad de publicaciones de “medicina basada en la evidencia”, reciben ese rótulo porque se piensa que acumular datos concretos mensurables aritméticamente, al ser de por sí mensurables sin subjetividad, se transforman automáticamente en verdades científicas. Pero solamente lo que han hecho es cambiar una imprecisión subjetiva, por una probabilidad estadística. Es decir, reemplazar una imprecisión por otra.

De modo que el método estadístico no está exento de riesgos: En general, la tendencia a sobreestimar cualquier nuevo medio de exploración, en especial si tiene el brillante barniz de cierta singularidad y complicación. Se asigna a la ligera demasiada significación a los resultados obtenidos, a veces no se delimitan claramente las categorías, ni se comprueban bien los posible sesgos de los datos experimentales. Y los métodos estadísticos no consienten, ni mucho menos, tales descuidos. Y como ventaja de contrapartida, no sólo vuelven al médico más prudente y circunspecto respecto a las “novedades”, sino también más perspicaz y certero al valorarlas.

 

II  PARTE: ESTADISTICAS PUBLICADAS POR LA SRT

En el sitio www. srt.gov.ar, dentro del subtítulo información y capacitación, la SRT bajo los epígrafes  Estadísticas, Accidentabilidad e Informes estadísticos publica datos estadísticos, con periodicidad anual, referidos a la cantidad de datos notificados.  
Contiene también los principales índices internacionalmente aceptados para el análisis de la Accidentalidad Laboral:

  • Índice de incidencia
  • Índice de pérdida de días laborales
  • Índice de letalidad
  • Índice de fallecidos
  • Índice de duración media de las bajas.

La información se presenta a través de distintas publicaciones y formatos, que han ido cambiando en su disposición operativa.

Si bien para facilitar la tarea de la epidemiología analítica se aconseja mantener las mismas disposiciones operativa para facilitar las comparaciones de cohortes, los cambios operativos referidos no obstaculizaron las comparaciones.

La información que presenta es la siguiente:

  1. Compilado de índices anuales de accidentabilidad laboral
  2. Informe anual de accidentabilidad laboral
  3. Boletín anual por provincia y por sector económico de accidentes de trabajo ( AT ) y enfermedades profesionales ( EP)
  4. Serie histórica de indicadores
  5. Informes comparativos trienales de siniestralidad
  6. El boletín anual por provincia contiene información que discrimina también aspectos relevantes (categorías) que permiten caracterizar la siniestralidad laboral: tipo de evento, forma de ocurrencia, naturaleza de la lesión, zona del cuerpo afectada, agente causante, casos notificados, con y sin días de baja laboral, salario bruto percibido por el trabajador, tamaño de la nómina del empleador, ART o empleador autoasegurado, y sector de la actividad económica. Constituye un muy amplio y prolijo registro de datos y por supuesto que representa un encomiable esfuerzo y puede resultar  de mucha utilidad, lo  que desarrollaremos al dar respuesta a las preguntas planteadas al inicio de estos comentarios. Pero adelantemos desde ya dos elementos clave: este amplio registro de datos está circunscripto a los datos que ECONOMÉTRICAMENTE interesan, en primer lugar a las ART, en segundo lugar al empleador, en tercer lugar al trabajador, y muy tangencialmente, al análisis epidemiológico médico del subsistema sanitarista. Y presenta un muy notable riesgo de sobre registro
  7. La serie histórica presenta:
  • Indicadores de siniestralidad globales que INCLUYEN accidentes in itinere y reingresos
  • Indicadores de AT / EP, que explícitamente EXCLUYEN  accidentes in itinere y reingreso

No ofreciendo una aceptable explicación de porqué la exclusión en un caso y la inclusión en otro, fuera de una breve mención de una recomendación de la OIT en tal sentido, que menciona si aclarar la cita, sin explicitar fundamentos.

Por último, la sección  Definiciones y notas metodológicas, realmente de muy gran valor, que nos da una aclaración de términos  y explicitación de los método utilizados. (De su lectura surge que usa indistintamente siniestrabilidad y siniestralidad, cuando estrictamente en términos epidemiológicos, siniestrabilidad significa posibilidad de ocurrencia de un siniestro, y siniestralidad indica frecuencia de siniestro. En este último sentido son usados ambos términos en la página de la SRT). Por otra parte, añade un Desarrollo de los índices más utilizados para establecer comparaciones de forma directa entre categorías de una misma variable, que son los siguientes:

  • Índice de incidencia: (Casos notificados / trabajadores cubiertos) x 1000
  • Índice de incidencia en fallecidos, o de mortalidad: (Trabajadores fallecidos / trabajadores cubiertos) x 1.000.000
  • Índice de letalidad: (Trabajadores fallecidos / cantidad de casos totales) x 1000

 

FUENTES Y PROCESAMIENTO  DE LOS DATOS:

La SRT realiza la recolección de datos y su procesamiento a través de sus distintas divisiones orgánicas internas, que varían en su designación o nombre a través de los años y las sucesivas organizaciones y reorganizaciones internas, habiendo comenzado en 1997  y realizado en ese entonces por la repartición llamada INSTITUTO DE ESTUDIOS ESTRATÉGICOS Y ESTADÍSTICAS, Área Estadísticas SRT, variando luego las denominaciones hasta la actual denominada Unidad de Estudios Estadísticos, de la Gerencia de Planificación,  información Estratégica y Calidad de Gestión – SRT.

La información del número de trabajadores cubiertos (denominador de los índices) nos dice que  surge de:
-Primero: de datos que remite AFIP sobre trabajadores inscriptos dentro del S.U.S.S., o Sistema Único de Seguridad Social,

-Segundo: de datos de trabajadores extra S.U.S.S, trabajadores en blanco, con aportes previsionales y de Seguridad Social pero a entidades y cajas provinciales volcados en los contratos entre empleadores  y las ART.

La información de los totales de casos (numerador de los índices) proviene de la información brindada por la ART y empleadores autoasegurados a la SRT como autoridad de aplicación de la ley.

Aclara además en cada cuadro y tabla respectiva si el numerador es sólo de AT y EP, excluyendo accidente sin baja laboral, accidente in itinere y reagravaciones, o si en cambio los incluye. Fuera de la más arriba mencionada referencia a una “recomendación“ en tal sentido de la OIT, mencionada borrosamente sin ninguna referencia concreta. No explicita motivo asistencial ni sanitarista para tal conducta, originaria necesariamente de discrepancias y confusiones a la hora de la tarea epidemiológica analítica.

Por lo tanto queda sin repuesta clara el porqué de la inclusión para unos índices y la exclusión en otros, como si un accidente in itinere pueda y no pueda considerarse accidente de trabajo, dependiendo de factores que no explica.

Afirma además que con la metodología de análisis adoptada, permite saber “haciendo qué y en dónde se accidentan los trabajadores“, lo cual es cierto, y significa un logro muy de destacar como beneficio producido por la vigencia de esta ley. Pero debe tenerse en cuenta que tal afirmación se circunscribe por sí misma al subuniverso de trabajadores registrados (sesgo estructural), y aún en ese subuniverso, existe  (sesgo coyuntural) un inevitable subregistro por las actitudes y conductas de encargados, capataces y aún de gran parte de los trabajadores.

Para cerrar esta parte, tratemos de ver qué nos revela, por ejemplo, el cuadro del índice de letalidad histórica publicado, en una mirada simple únicamente de los totales publicados, y qué repuestas nos permite, comparando ese cuadro con el cuadro 5 y con el 1, pertenecientes ambos a la misma serie de valores históricos, y comparando solamente, brevitatis causae, los totales publicados.

INDICE DE LETALIDAD  HISTÓRICA:

INDICE DE LETALIDAD HISTÓRICA

cuadro 5 Índice de incidencia de AT EP en fallecidos

Cuadro 1 Casos notificados de AT EP según sector económico Período 1997 2013

El cuadro de Índice de la letalidad histórica (cuadro 6, que aquí consideramos en primer lugar) presenta la siguiente característica general: hay un valor extremo, al inicio de la tabla,  y luego el resto de valores se agrupa en dos series distintas: una va desde 1998 hasta 2002  con valores que van  entre 166,8 máximo y 145,3 mínimo; la otra  va desde 2004 hasta 2013, con 127 de valor máximo y 92,9 valor mínimo.

Comentarios:

  • El valor extremo de inicio no guarda relación absolutamente con ningún otro valor posterior, ni en este ni en los demás cuadros, y debe por lo tanto investigarse cuál es su fuente, ya que resulta imposible, que en el curso del primer año de vigencia de la ley el índice caiga de 194  a 157, o dicho en otras palabras, que en un período de sólo un año el total de fallecidos por AT/EP, sin contar accidentes in itinere ni reingresos, haya descendido un 25%
  • No explica por qué no incluye los accidentes in itinere (que son realmente según la ley accidentes de trabajo) ni reingresos, introduciendo un sesgo estructural que dificulta comparaciones válidas. Se presume que como los datos provienen de los informes periódicos de cada ART a la SRT, el motivo sea estrictamente econométrico, basado en que las ART “pretendan rechazar  eventos que podrían tener doble cobertura”, o sea seguro del vehículo y seguro por AT.
  • Los valores en este cuadro en realidad se agrupan en dos series: una que va desde 1998 hasta 2002, con valores que oscilan entre 166,8 y 145,3, sin llegar a mostrar tendencia descendente, y otra que va desde 2004 a 2013, agrupada entre valores de 127 y 92,9.
  • Entre una serie y la otra, en 2002 -2003, se da una escotadura, a partir de la cual se da una disminución del índice, pero se mantiene luego sin variante significativa, por lo que muy bien puede deberse la escotadura con el descenso mencionado más a un cambio de metodología en la confección de la estadística que a una disminución real del índice de letalidad.
  • Refuerza tal impresión la neta uniformidad del cuadro 1, que no muestra que haya habido ningún descenso ni escotadura, o sea que el total de AT/EP está prácticamente inamovible, y si estos no aumentaron en frecuencia ¿cómo se explica que pueda haber mucha mayor cantidad de fallecidos por AT/EP  antes de 2003, según se desprende del cuadro 6 que estamos comentando?  Médicamente no puede aceptarse que los accidentes ocurridos antes de 2004, hayan sido por ese sólo echa más letales que los ocurridos con posterioridad.
  • El cuadro 5, muestra el índice de mortalidad, y se nos presenta también con una escotadura y dos serie agrupadas, pero la fecha de escotadura (correspondiente al 2007) no coincide con la del cuadro 6, que la presenta en 2002-2003.
  • De este modo, quedaría claro que cuando se han presentado diferencias estadísticamente significativas en los índices de incidencia de AT/EP en fallecidos por millón de afiliados, estos obedecen a cambios operativos implementados ya sea en la recolección de datos, o en su ordenamiento y clasificación, pues disminuyen sólo desde 2009, y no puede una fecha ni quitar ni añadir capacidad letal a los accidentes que SI ocurrieron.

 

III   TERCERA PARTE: PREGUNTAS Y RESPUESTAS

-¿Para qué sirven las estadísticas en Medicina?
-Para indicar la mayor o menor PROBABILIDAD de un diagnóstico más acertado, a partir de un presuntivo o de un diagnóstico sindrómico;
Y para tratar de medir  la mayor o menor PROBABILIDAD de eficacia y aún de eficiencia de un tratamiento.

-¿Establecen diagnóstico?
-NO. No establecen diagnóstico, sino que ayudan a acercarse al mismo. Son un método auxiliar más.

-¿Determinan tratamiento?
-NO. A partir de ensayos clínico-terapéuticos, comparan cuantitativamente que tratamiento pude llegar a ser más efectivo que otro.

-¿Qué importancia tienen para la ley de Riesgos del Trabajo 24.557?
-Son la herramienta indispensable para cumplimentar sus objetivos epidemiológicos, tanto de epidemiología descriptiva (recolección, ordenamiento y clasificación de DATOS), como de epidemiología analítica (análisis e interpretación para los problemas de Salud/Enfermedad relacionados con los riesgos del trabajo).

-¿Se cumplen las disposiciones de la ley  24557 referente a las Estadísticas?
-Se cumplen con todas las estadísticas que de algún modo contribuyen a que la contabilidad de las ART y autoasegurados puedan responder ante sus obligaciones con AFIP y demás organismos reguladores económicos. Se llevan amplios registros de los datos que econométricamente interesan primero a las ART, en segundo lugar a la SRT, y en tercer y último lugar, al trabajador, para cuya protección fue hecha la ley.

De modo que indirectamente ese cumplimiento beneficia los aspectos epidemiológicos.

Las estadísticas que no revisten una importancia contable evidente, en cambio, no son preocupación cotidiana. De las ART, ni tampoco parecen serlo de la SRT, ya que sólo servirían para PREVENIR los riesgos del trabajo, objetivo de la ley tan declamado como cínicamente olvidado cuando supone cualquier tipo de erogación.

-¿Cómo tengo acceso a las Estadísticas publicadas por la SRT?
-Accediendo la página web de la SRT, cliquear en Información y Capacitación, y una vez en ello, cliquear Estadísticas.

-¿Las Estadística publicadas por la SRT nos permiten asegurar que los objetivos de la ley 24,577 se cumplen?

-La respuesta es doble:
Desde el punto de vista del subsistema asistencial, los objetivos SI se cumplen.
Y se tiene que reconocer que, a diferencia de lo que ocurría antes de la ley 24557, actualmente tanto el trabajador como el empleador saben a quién y dónde recurrir ante la ocurrencia de un AT o el surgimiento de una EP.

Desde el punto de vista del subsistema sanitarista, los objetivos NO  se cumplen, dado que no existen ni planes ni programas efectivos de PREVENCIÓN, o si los hay no se aplican, dado que en 20 años los índices  se mantienen sin variantes estadísticamente significativas.

-¿Sirven para medir las variables del UNIVERSO de trabajadores argentinos?
-NO. Sólo sirven para el SUBUNIVERSO que enuncian en el título o texto del respectivo cuadro, tabla, o   gráfico, ya que de arranque tiene el sesgo de referirse sólo a los trabajadores registrados, o sea sólo a los   que realizan algún tipo de trabajo por el que aportan a alguna ART.

-¿Pero podrían servir como MUESTRA de ese otro SUBUNIVERSO no aportante, que en la práctica realizan el mismo trabajo?
-NO. No puede considerarse MUESTRA, aunque en la práctica realice el mismo trabajo, porque para que sea muestra presupone aleatoriedad, y esa característica no se da en ese SUBUNIVERSO del trabajo en negro.

-¿Con las estadísticas hasta ahora publicadas, podemos afirmar que  disminuyó la siniestralidad, al menos  para el SUBUNIVERSO registrado?
-NO. Las pequeñas diferencias inter anuales no llegan a ser estadísticamente significativas, y la línea histórica de totales de AT/EP durante estas DOS décadas muestra clara tendencia a la estabilidad, no a la disminución.

-¿Se percibe coincidencia o discrepancia entre los datos presentados en los tres cuadros  comentados como ejemplo en la segunda parte?

-También a este punto la respuesta es doble:
-NO es legítimo establecer comparaciones entre resultados estadísticos que se refieren a aspectos distintos de una misma variable usando denominadores distintos, y tal es el caso de los tres cuadros comentados.

-SI es legítimo que si se está midiendo una misma variable, un cambio en la misma deba verse,  en cada índice dentro sus características, reflejado de alguna manera (recuérdese el ejemplo de giro de camas y total de egresos).

En el caso que nos ocupa, el cuadro 6 de “Índice de letalidad histórica” muestra una escotadura que no   coincide con  el cuadro 5 de “Índice de incidencia en fallecidos”, pero recordemos que mientras la fórmula del 6 es (Fallecidos totales / cantidad de casos totales  de AT y EP) x 1000, la fórmula del 5 es:

(Fallecidos totales /  cubiertos totales) x 1.000.000,

En resumen, el entrecruzamiento de datos debe realizarse siempre, como prueba interna que autentica los resultad0s, pero no puede buscarse que resulten calcados unos sobre otros, (eso  en realidad sería prueba de falsedad) sino que reflejen, desde su enfoque, los cambios de las  variante de Salud. Enfermedad en la población en estudio para poder medirlos cuantitativamente en sus frecuencias.

Sólo eso, y nada menos que eso, podemos pedir a las Estadísticas.

 

Conclusiones:  

  • En estos veinte años transcurridos, ha quedado instalada una sustancial mejora en EL ASPECTO ASISTENCIAL de los accidentes de trabajo y Enfermedades profesionales, OBTENIENDO A NUESTRO JUICIO, SOBRE UNA ESCALA DE 0 A 10, UN RESPETABLE 6, QUE PODRÁ MUTAR A 8 EN CUANTO SE ACTÚE CON FIRMEZA dando cobertura a hernias discales, patologías de ambos segmentos columnarios, y se destierre con igual firmeza el criterio de ganar más dinero chicaneando prestaciones médicas imprescindibles.
  • Desde el punto de vista del ASPECTO SANITARISTA, la calificación apenas llega a un desganado 2, pues NO HAY REAL PREOCUPACIÓN DE PREVENCIÓN, no se realizan estudios serios de cohortes para ubicar realmente los riesgos del trabajo, y sobre todo, el decir que más vale prevenir que curar no deja de ser declamatorio para las ART, que creen que el aspecto epidemiológico de su accionar no es una inversión sino un gasto,  declamatorio para los empleadores, que piensan que la actividad prevencionista corre por cuenta exclusiva de las ART, y declamatorio para los trabajadores, que no reciben, y aún a veces rechazan una educación sistemática sobre riesgos del trabajo.

 

 

 

 

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