CaracterizaciĆ³n de ausentismo laboral en funcionarios de la empresa Socialmed, que prestaron servicios al Hospital del Salvador entre los aƱos 2020 y 2023
No hay miniatura disponible
Archivos
Fecha
2023
Profesor/a GuĆa
Facultad/escuela
Idioma
es
TĆtulo de la revista
ISSN de la revista
TĆtulo del volumen
Editor
Universidad AndrƩs Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
IntroducciĆ³n: La OrganizaciĆ³n Mundial de la Salud define el ausentismo laboral como āla inasistencia al trabajo por causa directa o indirectamente evitable, tal como la enfermedad, cualquiera que sea su duraciĆ³n y carĆ”cter, asĆ como las ausencias injustificadas durante toda o parte de la jornada laboral y los permisos circunstanciales dentro del horario laboralā (OMS, 2021). De acuerdo a Behren y Pocock 2002, el nivel de ausentismo ha aumentado mĆ”s allĆ” del 30% en las Ćŗltimas 3 dĆ©cadas, presentando un problema cada vez mayor a pesar de que las ausencias son mĆ”s cortas en el tiempo. Dado este aumento, los paĆses han mostrado una
creciente preocupaciĆ³n, por las consecuencias monetarias, organizacionales y de clima laboral, que acarrea el ausentismo laboral y que hacen relevante el estudio de sus caracterĆsticas y principales causas, ya que āla comprensiĆ³n de los factores que lo condicionan puede llegar a ser la clave para su manejo en una organizaciĆ³nā. (SĆ”nchez, 2015). Se infiere entonces que el estudio del ausentismo laboral en instituciones de salud se torna necesario, por cuanto este recurso humano es el responsable de atender procesos de salud - enfermedad. Objetivo: Determinar la asociaciĆ³n entre factores sociodemogrĆ”ficos y laborales, con la
frecuencia y duraciĆ³n de las licencias mĆ©dicas por enfermdad comĆŗn en funcionarios de la Empresa Socialmed, que prestaron servicios al Hospital del Salvador entre los aƱos 2020 y 2023. Materiales y mĆ©todos: enfoque cuantitativo, alcance con diseƱo observacional de tipo transversal. La recolecciĆ³n de datos se llevĆ³ a cabo a partir de 2 fuentes. La primera fuente corresponde los datos histĆ³ricos de la poblaciĆ³n completa. La segunda fuente de datos corresponde a datos provenientes de la encuesta Escala General de SatisfacciĆ³n Laboral (Overall Job Satisfaction Scale) de Warr, Cook y Wal del aƱo 1979, autoadministrada en forma
anĆ³nima. Junto con la encuesta, se entregĆ³ un instrumento con preguntas de respuesta directa en el cual se recolectĆ³ informaciĆ³n relacionada con caracterĆsticas demogrĆ”ficas como edad, sexo, nĆŗmero de hijos y condiciones de trabajo. Ambas fuentes de datos fueron tratadas con la debida confidencialidad cuidando de no utilizar datos que identifiquen a funcionarios en particular, resguardando su privacidad. En variables numĆ©ricas realizaron anĆ”lisis univariados como tablas de frecuencias y grĆ”ficos circulares para identificar la distribuciĆ³n de los funcionarios entre sus distintas categorĆas. Por otro lado, a cada variable cuantitativa se realizaron anĆ”lisis como histogramas, grĆ”ficos de cajas, estadĆsticos descriptivos y pruebas de normalidad como Shapiro Wilks con el objetivo de conocer sus distribuciones, tendencias y subgrupos. Para determinar asociaciĆ³n con el ausentismo, en las variables cuantitativas se utilizaron matrices de correlaciĆ³n como Pearson y Spearman junto a su p-valor (en el caso de utilizar muestras) y grĆ”ficos de dispersiĆ³n por pares para evaluar las relaciones lineales paramĆ©tricas
y no lineales no paramĆ©tricas. Para encontrar asociaciones entre variables categĆ³ricas se utilizaron grĆ”ficos de barras agrupadas, mapas de calor, tablas de contingencia, pruebas de Chi-cuadrado para variables categĆ³ricas ordinales. Para llevar a cabo todos estos anĆ”lisis se utilizĆ³ el lenguaje de programaciĆ³n Python en conjunto con librerĆas dedicadas de ciencias de datos como Pandas para la limpieza y transformaciĆ³n de datos, Seaborn para la visualizaciĆ³n de datos y Sci-kit Learn para los modelos predictivos de aprendizaje de mĆ”quina. Resultados: La empresa Socialmed cuenta con un total de 149 funcionarios, en este estudio se
definieron criterios de inclusiĆ³n (ser funcionario de la empresa entre enero de 2020 y Julio de 2023 y estar enrolados y marcar entrada en el reloj control a Julio 2023) y exclusiĆ³n (haber sido funcionario previo al 2020, haber cesado sus funciones antes de Julio 2023, prestar servicios a otro centro hospitalario). Dejando una muestra total de 132 funcionarios. Se administrĆ³ una encuesta de Escala General de SatisfacciĆ³n Laboral, de forma voluntaria y anĆ³nima a los 132 funcionarios obtenidos por muestreo censal de la base de datos histĆ³ricos, donde las respuestas fueron finalmente obtenidas fueron 88 funcionarios. La matriz de correlaciĆ³n de Pearson mostrĆ³ que la cantidad total de dĆas que los funcionarios pidieron licencias se correlacionĆ³ linealmente con la cantidad de licencias que solicitaron, con un coeficiente de Pearson de 0.89 y correlaciĆ³n de Spearman de 0.99. La variable numĆ©rica que presenta mejor correlaciĆ³n con la variable de ausentismo son los dĆas de antigĆ¼edad de los funcionarios, con una leve correlaciĆ³n lineal de 0.52 y correlaciĆ³n de Spearman de 0.65. Dentro de las variables categĆ³ricas, destacan el tipo de contrato, donde se obtuvo un valor de independencia de chicuadrado relativamente alto de 34,8 funcionarios de distancia respecto a los valores esperados,
donde los funcionarios con contrato indefinido se ausentaron un 68%, en comparaciĆ³n a los de contrato a plazo fijo con un 13%. AdemĆ”s se encontrĆ³ asociaciĆ³n entre el ausentismo y la jornada la boral, donde los funcionarios en jornada de lunes a sĆ”bado se ausentaron una mediana de 34 dĆas, los funcionarios con turno se ausentaron en una mediana de 29 dĆas, mientras que los funcionarios con jornada de lunes a viernes se ausentaron una mediana de 7 dĆas. Finalmente, la variable cargo presentĆ³ asociaciĆ³n con el ausentismo, siendo las auxiliares dietĆ©ticas las que mĆ”s se ausentaron, con un 60%, seguidos por los kinesiĆ³logos con sĆ³lo el
31% de funcionarios ausentados. El nivel de asociaciĆ³n medido entre la variable dicotĆ³mica de ausentismo y las distintas variables numĆ©ricas de satisfacciĆ³n utilizando la correlaciĆ³n de punto biserial šššš mostrĆ³ que existiĆ³ una leve asociaciĆ³n de 0,32 entre el ausentismo y el nivel de satisfacciĆ³n total (con un p-valor pequeƱo, por lo que es estadĆsticamente significativo). En especĆfico la pregunta de satisfacciĆ³n laboral respecto a la gestiĆ³n de la empresa es la que presentĆ³ mayor nivel de asociaciĆ³n con respecto al ausentismo de los funcionarios (0,41), a ello le sigue la pregunta de satisfacciĆ³n respecto a la atenciĆ³n a las sugerencias que hace cada funcionario (0,35) y la pregunta respecto a la libertad para elegir el propio mĆ©todo de trabajo (0,28), todas con un bajo nivel de significancia y estadĆsticamente significativas. DiscusiĆ³n y conclusiones: el ausentismo laboral se ha asociado a diversas variables sociodemogrĆ”ficas y laborales. En este estudio se demostrĆ³ asociaciĆ³n con antigĆ¼edad laboral, tipo de contrato, cargo y jornada laboral. Para otras variables ampliamente estudiadas, como sexo y edad, este estudio no demostrĆ³ asociaciĆ³n estadĆsticamente significativa. En cuanto a la Escala General de SatisfacciĆ³n Laboral, de todas las preguntas aplicadas, la pregunta
respecto a satisfacciĆ³n con la gestiĆ³n de la empresa fue la que mayor asociaciĆ³n demostrĆ³ con ausentismo laboral, dado por cantidad de licencias y la pregunta relacionada a satisfacciĆ³n con el horario de trabajo, reflejĆ³ una mayor asociaciĆ³n con el nĆŗmero de dĆas de licencia.
Notas
Tesis (MagĆster en Salud PĆŗblica)
Palabras clave
Ausentismo Laboral, Profesionales de la Salud, Chile, Santiago