NUEVAS HERRAMIENTAS PARA GESTIONAR EL GASTO PÚBLICO POR INCAPACIDAD TEMPORAL Autores: Rosa Romay López Daniel Santín González o INV. N. 12/03 Edita: Instituto de Estudios Fiscales N.I.P.O.: 111-03-034-2 I.S.B.N.: 84-8008-140-6 Depósito Legal: M-49498-2003 P.V.P.: 12 € (IVA incluido) NUEVAS HERRAMIENTAS PARA GESTIONAR EL GASTO PÚBLICO POR INCAPACIDAD TEMPORAL Autores: Dra. ROSA ROMAY LÓPEZ Autores: Dr. DANIEL SANTÍN GONZÁLEZ ÍNDICE PRESENTACIÓN CAPÍTULO 1. EL COSTE DE LA IT EN ESPAÑA: ANTECEDENTES, SITUACIÓN ACTUAL Y PERSCAPÍTULO 1. PECTIVAS 1.1. Introducción 1.2. El gasto en protección social desde una perspectiva histórica y comparada 1.3. La evolución del gasto en incapacidad temporal 1.4. La incapacidad temporal en España: Marco legal 1.2. 1.4.1. Régimen General 1.2. 1.4.2. Régimen Especial Agrario 1.2. 1.4.3. Régimen Especial de los Trabajadores por cuenta propia o Autónomos 1.2. 1.4.4. Régimen Especial de los Empleados del Hogar 1.2. 1.4.5. Régimen Especial de la Minería del Carbón 1.5. La incapacidad temporal en la actualidad CAPÍTULO 2. LAS VARIABLES EXPLICATIVAS DE LA INCAPACIDAD TEMPORAL 2.1. Introducción 2.2. Variables del individuo 2.2. 2.2.1. Factores físicos 2.2. 2.2.1. 2.2.1.1. Sexo 2.2. 2.2.1. 2.2.1.2. Edad 2.2. 2.2.2. Factores psicológicos 2.3. Factores laborales 2.2. 2.3.1. Régimen de afiliación 2.2. 2.3.2. Sector económico 2.2. 2.3.3. Condiciones laborales en la empresa 2.2. 2.2.1. 2.3.3.1. Tamaño de la empresa 2.2. 2.2.1. 2.3.3.2. Política de salarios —5— 2.2. 2.2.1. 2.3.3.3. Relaciones dentro de la empresa 2.2. 2.2.1. 2.3.3.4. Categoría profesional 2.2. 2.2.1. 2.3.3.5. Condiciones del puesto de trabajo 2.2. 2.2.1. 2.3.3.6. Requerimientos del trabajo 2.2. 2.2.1. 2.3.3.7. Tipología del trabajo 2.2. 2.2.1. 2.3.3.8. Localización del trabajo 2.2. 2.2.1. 2.3.3.9. Seguridad o estabilidad de empleo 2.4. Contingencia ocasionante 2.2. 2.4.1. Accidente de trabajo 2.2. 2.4.2. Enfermedad profesional 2.5. Factores socioeconómicos 2.2. 2.5.1. Diferencias socioeconómicas 2.2. 2.5.2. Estado civil 2.6. Estacionalidad 2.2. 2.6.1. Mensual 2.2. 2.6.2. Influencia de la gripe en la estacionalidad de la serie 2.2. 2.6.3. Influencia del día del mes 2.2. 2.6.4. Influencia del día de la semana 2.7. Factores sanitarios CAPÍTULO 3. SEGUIMIENTO Y CONTROL DE LA PRESTACIÓN POR IT EN LA ACTUALIDAD 3.1. Agentes implicados 3.2. Gestión de la prestación 2.2. 3.2.1. Gestión administrativa del parte de baja 2.2. 3.2.2. Indicadores de la prestación de IT 2.2. 3.2.3. Actuaciones de control de la IT por parte de la inspección médica 2.2. 3.2.4. Tratamiento de la información en la coordinación de IT: El caso de la Comunidad de Madrid 2.2. 3.2.4. 3.2.4.1. Indicadores 2.2. 3.2.4. 3.2.4.2. Otros programas selectivos de control de la IT CAPÍTULO 4. NUEVAS PROPUESTAS DE GESTIÓN DE LA INCAPACIDAD TEMPORAL 4.1. Base de datos 2.2. 4.1.1. Justificación del grupo poblacional estudiado 2.2. 4.1.2. La población de la provincia de Guadalajara 2.2. 4.1.3. Fuentes de datos 2.2. 3.2.4. 4.1.3.1. Datos de la DP de la Tesorería General de la Seguridad Social 2.2. 3.2.4. 4.1.3.2. Datos del Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales —6— 2.2. 3.2.4. 4.1.3.3. Datos del Instituto Nacional de Empleo 2.2. 3.2.4. 4.1.3.4. Datos de la Dirección Provincial del INSALUD 2.2. 4.1.4. Depuración de la base de datos 2.2. 4.1.5. Transformación de variables 2.2. 3.2.4. 4.1.5.1. La variable días de baja de las altas (DBA) 2.2. 3.2.4. 4.1.5.2. Filtrado de base datos 4.2. Creación de los indicadores tradicionales 2.2. 4.2.1. Selección de los numeradores 2.2. 3.2.4. 4.2.1.1. Creación de la serie mensual del número de bajas 2.2. 3.2.4. 4.2.1.2. Creación de la serie mensual de la DBA 2.2. 4.2.2. Selección de los denominadores 4.3. Diseño de los nuevos indicadores 2.2. 4.3.1. Indicadores por régimen de afiliación 2.2. 3.2.4. 4.3.1.1. Indicadores Régimen General 2.2. 3.2.4. 4.3.1.2. Indicadores R. E. trabajadores autónomos (RETA) 2.2. 4.3.2. Indicadores para el control económico 2.2. 4.3.3. Indicadores clínicos anuales 4.4. Trabajadores con derecho a la prestación por IT 4.5. Recapitulación CAPÍTULO 5. MODELOS ARIMA PARA LA MONITORIZACIÓN DE LOS NUEVOS INDICADORES CAPÍTULO 5. DE IT 5.1. Los modelos ARIMA 5.2. Modelo ARIMA para la incidencia mensual de las bajas (IMB) 5.3. Modelo ARIMA para la duración media de la baja (DMB) 5.4. Modelo ARIMA para la duración media por asegurado (DMA) 5.5. Ajuste de modelo ARIMA a los indicadores por régimen de afiliación 2.2. 5.5.1. Régimen General 2.2. 5.5.2. Régimen especial de trabajadores autónomos (RETA) 5.6. El control de los indicadores de monitorización económica 5.7. Análisis de los efectos económicos de políticas de intervención mediante modelos ARIMA 5.8. Los modelos de series temporales como herramienta futura en la gestión de la IT CAPÍTULO 6. LA PREDICCIÓN DE LA DURACIÓN DE LA BAJA MEDIANTE REDES NEURONALES CAPÍTULO 6. ARTIFICIALES 6.1. Introducción 6.2. Las redes neuronales artificiales —7— 2.2. 6.2.1. El aprendizaje del MLP: El algoritmo backpropagation 2.2. 3.2.4. 6.2.1.1. Características del MLP 2.2. 3.2.4. 6.2.1.2. Funcionamiento del algoritmo backpropagation 6.3. Aplicación empírica 2.2. 6.3.1. Resultados del modelo de regresión múltiple 2.2. 6.3.2. Resultados del modelo de redes neuronales artificiales 6.4. Resultados e implicaciones económicas de la simulación del modelo en el control del gasto por IT 6.5. Los modelos de redes neuronales artificiales como herramienta futura en la gestión de la IT CAPÍTULO 7. PLAN INTEGRAL DE GESTIÓN DE LA IT 7.1. Objetivos específicos 7.2. Plan integral de la gestión de la IT 2.2. 7.2.1. Estudio de la situación actual 2.2. 3.2.4. 7.2.1.1. Valoración de la cumplimentación e informatización del parte de baja: el circuito 2.2. 3.2.4. 7.2.1.1. administrativo 2.2. 3.2.4. 7.2.1.2. Valoración de la adecuación del sistema de codificación 2.2. 7.2.2. Formación en valoración de la incapacidad laboral 2.2. 7.2.3. Programa para la gestión de la baja laboral 2.2. 7.2.4. Apoyo de la inspección a la atención primaria y programas de rehabilitación 2.2. 7.2.5. Medidas concretas sin coste económico y con gran repercusión 7.3. Necesidades del programa de gestión BIBLIOGRAFÍA —8— PRESENTACIÓN El tema que da contenido a este libro no es otro que el del estudio de algunos instrumen­ tos para la mejora de la gestión pública, con especial referencia al caso de la aplicación de las técni­ cas basadas en redes neuronales en el control del gasto público en incapacidad laboral. Respondo con esta presentación la amable invitación de la dirección del Instituto de Es­ tudios Fiscales y de la propia autora a prologar el libro "Nuevas Herramientas para gestionar el gasto público por Incapacidad Temporal". Sabía de la tesis doctoral de Rosa Romay y de la técnica de aná­ lisis basada en redes neuronales por las contribuciones que en el campo de la economía aplicada varios autores, de la Universidad Complutense de Madrid especialmente, entre los que figura el coau­ tor del libro, habían ya presentado en diferentes foros de economía aplicada y de economía pública en particular. No hay duda de que nos encontramos ante un ámbito de estudio en el que se conjuga "el hambre" (la necesidad, vista la importancia del tema de las bajas por incapacidad) "con las ganas de comer" (la necesidad de racionalizar su gestión). Habida cuenta de los recursos afectos a esta impor­ tante partida de protección social –tal como muestran los autores de este libro–, vista la casuística que envuelve las bajas –rayando a menudo las sospechas de fraude–, pero dada a su vez la gran dificultad de "entrar a saco" en su control, a costa quizás de aquellas situaciones legítimas y justifica­ das en el bienestar social, no cabe sino valorar positivamente la sensibilidad que ofrece el contenido del trabajo aquí presentado. Se trata, sucintamente, de ofrecer un método que permite derivar elementos de predic­ ción de cuando procede en mayor medida una actuación inspectora, a la vista de la divergencia entre lo esperable y lo observado (en términos de días de baja contabilizados en el momento del alta). Al tratarse de procesos que no son lineales, la técnica de redes neuronales ofrece un buen mecanismo de ajuste de los datos observados para identificar señales de predicción que justifiquen supuestos de inspección. Las redes neuronales permiten asociar variables externas a resultados reconociendo la interacción de procesos, su interconectividad, su organización "en capas" a menudo "ocultas" –como si de redes neuronales se tratase–, para, a través de un algoritmo (de "aprendizaje" se denominará), buscar la matriz de ponderaciones (óptimas) que formalicen el proceso como pauta general a partir de los datos reales observados. Los ejemplos reales ("campo de datos para entrenamiento del modelo") permiten por tan­ to extraer normas generales que ayudan a predecir, a partir de dichos patrones, situaciones a futuro no vistas con anterioridad. Los modelos disponibles pueden validarse a la vista de cuál de los algorit­ mos responde mejor a los objetivos planteados, y una vez elegido el modelo operativo más satisfacto­ rio, se define su estructura, "número de neuronas", conexiones y pesos. Esta "arquitectura" del modelo se aplica después a datos similares a los "de entrenamiento" no vistos con anterioridad, y se evalúa la diferencia entre la respuesta real y la estimada. Este es el caso, típico, por ejemplo, del reconocimiento de voz y de escritura en el campo de la inteligencia artificial, prospecciones geológi­ cas, predicción de audiencias audiovisuales, metereológicas, de juegos por ordenador, detección de células cancerosas, resolver valores omitidos en encuestas, entre otras aplicaciones. Y en el caso que nos ocupa, de aplicaciones a la gestión de la incapacidad temporal: como comentamos, la esti­ —9— mación de desviaciones entre lo esperable y lo observado, en función de la enfermedad y otras varia­ bles relativas a las características del trabajador, determinan aquellos casos susceptibles de inspec­ ción por sospecha aquí de comportamiento fraudulento. Ello se parece bastante a las aproximaciones más convencionales basadas en técnicas de regresión por las que se estiman residuos (diferencias entre valores observados y predichos desde las especificaciones muestrales) y sobre ellos se gene­ ran hipótesis e inferencias, ya sea de ineficiencia en actividad o costes, que abren ámbitos de gestión correctora. Sin embargo, como remarcan los Drs. Romay y Santín, en el caso de estar en presencia de una estructura de datos no lineal, interconectada, más compleja en sus interacciones la técnica de redes neuronales permite una solución más satisfactoria que la que ofrecen los métodos convencio­ nales anteriores. En resumen, el texto que el lector tiene en sus manos supone el aprendizaje "supervisa­ do" del registro de bajas de la provincia de Guadalajara, sobre el que se realiza la aplicación empírica a efectos de destacar a través de la simulación realizada las implicaciones económicas en el gasto por incapacidad. Dos notas finales. La primera, enfatizar la importancia del tema de estudio. La incapaci­ dad temporal tiene todos los ingredientes de los problemas de la gestión pública: ineficiencia sistémi­ ca entre las partes, regulación con objetivo deseado y con efectos colaterales indeseados, pluralidad de objetivos en función de la administración interventora, efectos financieros territoriales desiguales visto a quien beneficia y quien financia, funcionales ente empresa y trabajador en función de las logís­ ticas administrativas implícitas, de interrelación de sus partidas con otros capítulos de gasto social, ya complementarias ya substitutivas, con incentivos difusos de los profesionales sanitarios, etc. La se­ gunda, la relevancia de aproximar los problemas de la gestión pública sobre base cuantitativa, con metodología robusta y no a través del "a mi me parece". Ciertamente el trabajo aquí presentado no agota la panoplia de instrumentos ni cierra el debate de cómo favorecer la implantación de técnicas cuantitativas entre gestores públicos a menudo no suficientemente formados en esta dirección ni habilitados en la capacitación para la gestión. No en vano son muchos los años de predominio de la impronta administrativista en las tareas públicas, del acceso a la función pública desde el derecho (únicamente) más que desde la economía (complemen­ tariamente), y con vigencia de criterios politológicos con los que muchos gestores se sienten más llamados a interpretar "el bien y el mal" (función ésta si acaso de los políticos electos) que no sentirse servidores de los objetivos públicos, con capacidad y vocación. Me preocupa en este sentido que la aportación de la Dra. Romay no pueda ser vista como una profundización de la brecha entre unos y otros. Que no se entienda que el problema de gestión pública es un problema estrictamente financiero y de "recorte de gasto", y la cuestión instrumental aparezca al gestor público como algo inaccesible por su complejidad matemática, lenguaje excesivamente sofisticado y poco pensado para su aplica­ ción concreta en el puesto de trabajo. Me consta que la autora es consciente de la primera de las cuestiones, que reitera a lo largo de su trabajo, más que de la segunda, posiblemente –permítaseme la licencia– por el "síndrome de Estocolmo" de estar ella misma tan cercana a la gestión, a la vista de las responsabilidades profesionales asumidas. De modo que animo a Rosa Romay a que baje a la palestra de la difusión de la innovación; ahora toca "divulgación" de las buenas nuevas, en lenguaje universal y accesible para el cambio cultural y formativo que una Administración Pública que encare decidida el siglo XXI tendrá que afrontar ineludiblemente. GUILLEM LÓPEZ CASASNOVAS Catedrático de Economía de la Univ. Pompeu Fabra de Cataluña — 10 — CAPÍTULO 1 EL COSTE DE LA IT EN ESPAÑA: ANTECEDESNTES, SITUACIÓN ACTUAL Y PERSPECTIVAS 1.1. INTRODUCCIÓN Antes de pasar a discutir la magnitud que las cifras de la incapacidad temporal (IT en adelante) suponen en el gasto público, vamos a realizar una breve introducción en la que acotaremos el concepto de lo que actualmente se entiende en España por incapacidad temporal. Este paso previo es necesario ya que no en todos los países esta misma protección abarca las mismas prestaciones, sino que ésta suele variar, recogiendo otras partidas de gasto social lo que en España se incluye en IT y viceversa. Podríamos definir la prestación económica por incapacidad temporal como aquella que trata de cubrir la falta de ingresos que se produce cuando el trabajador, debido a una enfermedad o accidente, está imposibilitado temporalmente para trabajar y precisa asistencia sanitaria de la Seguridad Social. La protección de la incapacidad laboral de carácter temporal es un logro social relativa­ mente reciente en la historia de la clase trabajadora. Sin embargo, la disminución de horas de trabajo por IT originó durante la última década una cuantiosa pérdida de recursos productivos, un aumento del gasto público en prestaciones asociadas que constituyen costes indirectos, servicios médicos y percepciones por enfermedad en todos los países de la Unión Europea. Gründemann y Vuuren (1997) estiman que la atención de la IT genera una carga relativa de entre el 1,5 y el 4 por ciento del PIB según el país miembro de la UE. Las horas de trabajo pérdidas por enfermedad nos proporcionan una medida de la impor­ tancia del problema. En el caso de España, en 1996, se perdieron 260.73 millones horas de trabajo por enfermedad lo que equivale a 154.540 trabajadores menos (Álvarez 2000). La magnitud de las cifras mencionadas explican la creciente preocupación por parte de los gobiernos europeos para eliminar la incapacidad laboral evitable a fin de reducir, no sólo los cos­ tes de personal, sino también el doble gasto público asociado a la prestación por IT: económico y sanitario. La implantación de la Directiva Marco de la Unión Europea sobre Seguridad y Salud en el 1 Lugar de Trabajo de 1989 constituye una de las principales estrategias para acometer este problema. A pesar de la aplicación de la citada Directiva, para lo cual los estados miembros tenían de plazo hasta final de 1994, las actividades preventivas en las empresas de la Unión Europea aún no son muy comunes (Gründemann y Vuuren, 1997). Incluso sin tener en cuenta materias difícilmente cuantifica­ bles, como el aumento del bienestar social obtenido a través del incremento de salud de los trabaja­ dores y de la reducción del riesgo de accidentes laborales, el mantenimiento de condiciones saludables de trabajo ahorra dinero no sólo a las empresas, sino también al Estado que indirectamen­ te a través de la Seguridad Social se hace cargo de una parte del pago de la prestación económica por IT y directamente de la prestación sanitaria que lleva la IT asociada. Además, con mayor frecuencia de lo deseable, la IT enmascara comportamientos fraudu­ lentos. Esto es, los trabajadores esgrimen la enfermedad como excusa del absentismo, incluso cuan­ do ésta no lo es, porque la enfermedad es considerada una excusa aceptable y no punible. Existen evidencias de ésta actividad fraudulenta en varios estudios, por ejemplo, Winkelman (1996) detecta que el número de días de absentismo laboral esperados aumenta con el tamaño de la empresa, lo que es compatible con una mayor facilidad para dar excusas. Dunn y Youngblood (1986) muestran que la supuesta ausencia por enfermedad es utilizada por los trabajadores para compensar carencias de su puesto de trabajo, acercándose así el trabajador a lo que los autores denominan el "equilibrio 1 Directiva 89/391/CEE del Consejo, de 12 de junio de 1989, relativa a la aplicación de medidas para promover la mejora de la Seguridad y de la Salud de los trabajadores en el trabajo. — 13 — óptimo"; Nicholson (1976) encuentra que cuando aumenta el control sobre el absentismo por otras causas, el nivel del absentismo declarado por enfermedad tiende a aumentar. Fichmann (1977) sugie­ re que aproximadamente el 20% de las bajas laborales por IT, no se corresponden con episodios de enfermedad. Incluso la propia Seguridad Social española detecta un 14% de fraude en las bajas labo­ rales revisadas por sus Organismos de control, (INSS 2001)2. Álvarez (2000) analiza la existencia de comportamientos fraudulentos en el absentismo declarado utilizando datos españoles. Su trabajo demuestra la consistencia de la hipótesis de que el comportamiento fraudulento surge de una disposi­ ción evasiva por parte del empleado que no está relacionada con la necesidad de tiempo "fuera del horario de trabajo" para la realización de tareas ajenas al trabajo, como pueden ser cuidado de la familia, gestiones administrativas o cualquier otro asunto personal. A pesar de la falta de datos precisos acerca de la repercusión económica generada por este comportamiento fraudulento, parece claro que el absentismo por enfermedad simulada genera una considerable proporción de gasto a través de salarios, horas extra y abono de la jornada laboral pérdida por IT, así como en disminución de rendimiento productivo. Además, existe la creencia de que los trabajadores afiliados a los distintos regímenes de la Seguridad Social se comportan de ma­ nera diferente en cuanto a la prestación por IT. La dificultad para diferenciar la verdadera ausencia por enfermedad del absentismo vo­ luntario ha llevado a numerosos gobiernos europeos a realizar cambios legislativos en éste campo. Los requisitos previos para acceder a la prestación se están aumentando y la responsabilidad eco­ nómica del absentismo y de IT se está transfiriendo a las empresas. No obstante, en España la trans­ ferencia de la responsabilidad económica a los empresarios no se ha acompañado de la transferencia de una mayor autoridad que posibilite el control de los comportamientos fraudulentos. Así, a pesar de que las empresas implantan-establecen sistemas de control para el cribado del absentismo cuestio­ nable, sólo los facultativos médicos del sistema de la Seguridad Social están habilitados para certifi­ car la Incapacidad Laboral por enfermedad y extender el documento oficial que la acredita. Como consecuencia de lo anterior, las mejoras en los mecanismos de control de las empresas tienen poca repercusión en la disminución del absentismo fraudulento. 1.2. EL GASTO EN PROTECCIÓN SOCIAL DESDE UNA PERSPECTIVA 1.2. HISTÓRICA Y COMPARADA En todos los países industrializados el desarrollo económico ha traído consigo un incre­ mento paralelo de las ausencias laborales por enfermedad con los distintos efectos de todo tipo que este fenómeno genera. La enfermedad no es normalmente el objetivo o resultado deseado de ningu­ na decisión ni proceso productivo, ya que reduce el bienestar del individúo y de la sociedad a través de la menor aplicación de recursos productivos en la producción económica. Actualmente de los costes económicos para la sociedad (tabla 1.1), solo una pequeña parte está contabilizada. Esta se corresponde con la asistencia sanitaria, y las prestaciones económi­ 2 EL PAÍS, martes 5 de marzo de 2002. C.P., Madrid. Un 14% de fraude encontrado en los procesos de baja laboral revisados por el Ministerio de Trabajo y Servicios Públicos de Salud. — 14 — cas pagadas por el sistema de Seguridad Social en forma de pensión, (invalidez permanente) o por IT en sustitución de salarios. Sin embargo, la proporción más importante la constituyen los denominados costes indirectos, de ellos, sin duda el más importante es la sustracción del mundo del trabajo de una cantidad importantísima de recursos humanos y materiales cuando se producen accidentes. En cuanto a los costes humanos de la enfermedad, éstos se pueden cifrar en las pérdi­ das humanas que se producen. En el caso de los accidente de trabajo se asiste a un aumento de los mismos, sobre todo de los calificados como graves, produciéndose anualmente en España más de 10.000 lesiones graves, (de las que un tercio aproximadamente, se convierten en invalidez permanen­ te) y más de medio millón calificados leves con baja laboral temporal. Tabla 1.1 LOS COSTES DE LA ENFERMEDAD Coste humano Muertes prematuras Minusvalías Lesiones graves y leves Deterioro de la calidad de vida Coste económico Costes directos – Prestaciones de la Seguridad Social – Recursos sanitarios y farmacéuticos Costes indirectos – Sustracción de recursos humanos cualificados para el mundo laboral. – Deterioro de bienes: materiales de equipo, instalaciones (en accidente de trabajo) – Actuaciones obligadas: investigaciones, inspección, procesos, etc. Elaboración propia. La cobertura del riesgo de incapacidad, sea ésta temporal o permanente se configura como un gasto social al que los distintos estados intentan hacer frente en mayor o menor medida y que en nuestro país se gestiona a través del sistema de Seguridad Social. En cualquier caso, el gasto en prestaciones sociales de los países desarrollados ha ido parejo en las tres últimas décadas a su desarrollo económico. La evolución de los gastos en Protección Social –dentro de la que cabe enten­ der la sanidad, las pensiones, prestaciones por desempleo, enfermedad etc.– se caracterizó para Monero (1993), en los años 70 y 80 por dos etapas: — Una primera durante los años 70 en la que existe un gran esfuerzo por parte de los paí­ ses europeos para mejorar el nivel de protección social. En España esta fue la etapa de la Hacienda de la crisis económica, como la denomina el profesor Fuentes Quintana. Se caracterizó por la tendencia natural al descenso del gasto público derivado de la re­ convención industrial y las ayudas a los sectores públicos y privados empresariales. — Una segunda durante los años 80 en los que se produce una inversión de esta ten­ dencia en los países de mayor nivel de renta, salvo Francia, a pesar de que persiste una tendencia a elevar el porcentaje de participación en el PIB de los gastos sociales de los países de menor riqueza relativa dentro de los que se encontraba España. — 15 — Parece existir una tendencia según, observa el mismo autor, consistente en que una vez alcanzado un cierto nivel de protección social, en torno al 26-28% del PIB, se tiende al estancamiento, o incluso disminución, de la participación porcentual de los gastos sociales en el conjunto del mismo. Entre los años 1980 y 1989 se produjo en España una fuerte escalada porcentual de la participación de los gastos sociales en el PIB que se cuantifica en un 27% de incremento. Ello situó a España en crecimiento de esta prestación sólo por detrás de Portugal, Irlanda y Luxemburgo dentro de la CEE, que tuvieron respectivamente unos incrementos del 28, 29 y 33%. En 1989 este indicador fue de un 20.10 % y de un 21.42% en 1.991 con un fuerte incremento en 1.992 en virtud de la Ley 26/1.990 de Prestaciones no Contributivas. Es decir, el mayor esfuerzo en incrementar la protección social, medido en términos del incremento en la participación del PIB de los gastos sociales, lo reali­ zaron los países que experimentaron mayores ganancias de PIB en la década. Además, el aumento del gasto en IT durante finales de los 80 y los primeros años 90 coincide con la universalización de la asistencia sanitaria en España y el aumento de las listas de espera, esto último parece incidir en la duración de las bajas y por consiguiente en el gasto. Ya en los años 90 y durante los primeros años del siglo XXI el absentismo laboral injusti­ ficado sumado al justificado, el nivel del mismo y su variación son datos preocupantes desde el punto de vista de la economía, la salud y la Seguridad Social de los países. La cifra de absentistas injustifi­ cados representa un fraude al Estado, ya que además de no producir, consumen recursos, con lo que la pérdida económica es doble, a lo que hay que añadir el gasto de la asistencia sanitaria innecesaria que generan. Esta realidad, que se produce en mayor o menor medida en todos los países de nuestro entorno, justifica sobremanera la necesidad del estudio riguroso de los recursos gastados en IT en España y Europa así como de su evolución en el tiempo. Así, las prestaciones pagadas por el Estado del Bienestar a los individuos que declaran es­ tar en incapacidad temporal forman parte de los gastos en Protección Social. De acuerdo con la metodo­ logía del SEEPROS (Sistema Europeo de Estadísticas Integradas de Protección Social), España, con un 20,0% del PIB, fue el país que menos recursos dedicó a este concepto, superando sólo a Irlanda, duran­ te 1999 (Tabla 1.2). Esto hace que España se sitúe todavía lejos, entre 7 y 8 puntos porcentuales, de la media de los países de la UE. En el otro lado de la balanza estarían Suecia, Francia, Alemania o Dina­ marca que son los que presentan un gasto por encima de la media europea en torno al 30% del PIB. Tabla 1.2 EL GASTO EN PROTECCIÓN SOCIAL EN LA UNIÓN EUROPEA (en porcentajes del PIB) Países Unión Europea 1990 1993 1996 1997 1998 1999 Alemania 25.4 28.4 30.0 29.5 29.3 29.6 Austria 26.7 28.9 29.6 28.8 28.3 28.6 Bélgica 26.4 29.5 28.7 28.1 28.2 28.2 Dinamarca 28.7 31.9 31.4 30.4 29.9 29.4 España 19.9 24.0 21.8 21.1 21.6 20.0 Finlandia 25.1 34.6 31.6 29.3 27.3 26.7 Francia 27.9 30.7 31.0 30.8 30.5 30.3 Grecia 22.9 22.0 22.9 23.3 24.3 25.5 Irlanda 18.4 20.2 17.8 16.7 15.5 14.7 (Sigue.) — 16 — (Continuación.) Países Unión Europea 1990 1993 1996 1997 1998 1999 Italia 24.7 26.4 24.8 25.5 25.0 25.3 Luxemburgo 22.1 23.9 24.0 22.9 22.4 21.9 Países Bajos 32.5 33.6 30.1 29.4 28.5 28.1 Portugal 15.2 20.7 21.3 21.6 22.4 22.9 Reino Unido 23.0 29.1 28.3 27.7 27.2 26.9 Suecia 33.1 38.6 34.5 33.6 33.2 32.9 UE-15 25.5 28.8 28.5 28.0 27.6 27.6 EUR-12 (1) 25.5 28.3 28.2 27.8 27.5 27.5 (1) Los países de la zona euro (EUR-12) más Dinamárca, Suecia y Reino Unido conforman la UE-15. Fuente: Eurostat (metodología SEEPROS), Estadística de ingresos y gastos de protección social. Además la cifra de 1999 supone que el esfuerzo presupuestario en materia de protección social no ha crecido en la década de los 90 más que en una décima porcentual. Por el contrario, la media que marcan los 15 países de la UE creció en el período considerado en dos puntos. Si se analiza la partida de gastos en protección social, se observa como el gasto en en­ fermedad e invalidez supuso en España en 1999 un 37% del total. Esta cifra sitúa a España en más de dos puntos por encima de la media europea tal y como refleja la tabla 1.3. Más aun, España es en este concepto el quinto país que más porcentaje dedica a esta partida sólo superado por Finlandia, Irlanda, Luxemburgo, Países Bajos y Portugal. Si consideramos otros capítulos del gasto en protec­ ción social se observa como España se sitúa próxima a la media de los países de la UE en los capítu­ los de Supervivencia y Vejez y Enfermedad e Invalidez. No obstante España se encuentra muy por debajo de esta media en los capítulos de Protección Familiar y Vivienda y Exclusión Social. En el otro lado de la balanza está el gasto destinado a Desempleo muy por encima de la media y el más eleva­ do de los 15 países considerados. Tabla 1.3 COMPOSICIÓN DEL GASTO SOCIAL EN EUROPA, 1999 (en % de gasto social público) Supervivencia y vejez Enfermedad e invalidez Protección Familiar Desempleo Vivienda y Exclusión social Alemania 42.1 36.0 10.5 8.8 2.6 Austria 47.4 35.4 10.3 5.4 1.6 Bélgica 43.0 33.6 9.1 12.1 2.2 Dinamarca 38.0 31.7 13.0 11.2 6.1 Países España 46.2 37.0 2.1 12.8 1.9 Finlandia 35.1 37.2 12.8 11.3 3.7 Francia 44.2 34.0 9.8 7.4 4.6 Grecia 50.7 31.0 7.6 5.7 5.0 Irlanda 25.2 45.3 13.0 11.1 5.4 (Sigue.) — 17 — (Continuación.) Supervivencia y vejez Enfermedad e invalidez Protección Familiar Desempleo Vivienda y Exclusión social Italia 64.0 Luxemburgo 41.4 30.0 3.7 2.2 0.2 39.5 15.5 2.5 1.1 Países Bajos 41.5 40.7 4.3 6.2 7.4 Portugal 43.7 45.6 5.2 3.7 1.8 Reino Unido 46.1 34.8 8.8 3.2 7.0 Países Suecia 39.5 36.9 10.5 8.1 4.9 UE-15 46.0 34.9 8.5 6.8 3.8 EUR-12 46.5 34.9 8.2 7.4 2.9 Fuente: Eurostat (metodología SEEPROS), Estadística de ingresos y gastos de protección social. Además, tal y como refleja la tabla 1.3, durante el año 1999 el porcentaje de gasto social de­ dicado a invalidez y enfermedad es la segunda partida más importante del total. Sin embargo esta afirma­ ción no es del todo cierta ya que en países como Finlandia, Irlanda o Portugal la partida de enfermedad e invalidez es la primera en gasto, superando incluso el porcentaje dedicado a supervivencia y vejez. Tras esta breve introducción en la que hemos hecho un somero repaso de las principales cifras de protección social en España y en Europa vamos a dedicar brevemente el siguiente apartado a comentar de forma específica cual ha sido la evolución del gasto en incapacidad temporal en Espa­ ña en los últimos años. A continuación dedicaremos el tercer punto de este capítulo a presentar con cierto detalle la normativa vigente para acceder a la prestación. Nos centraremos en este el Régimen General por ser el que mayor porcentaje del gasto supone sobre el total. Por último el apartado final presenta las cifras de gasto público en incapacidad temporal en el presenta y se reflexiona sobre cual será el futuro de la prestación. 1.3. LA EVOLUCIÓN DEL GASTO EN INCAPACIDAD TEMPORAL Ya refiriéndonos concretamente a la IT, la implantación de este mecanismo protector ha sido, obviamente, un gran avance para los trabajadores y para la sociedad en su conjunto. Al estar en relación directa con la morbilidad real durante muchos años, ha permitido asumir los gastos que gene­ raba tanto a las empresas como a la Seguridad Social. Sin embargo, en los últimos años, principal­ mente en el último decenio, se ha producido un incremento constante de las cantidades destinadas, a pesar de las periódicas limitaciones de su contenido como, por ejemplo, la reducción en 1980 (RD.53/80) de su importe, del 75 al 60 % de la base reguladora entre el 4.o y el 20.o días para presta­ ciones las derivadas de contingencias comunes; la transferencia del empresario de las responsabili­ dad del abono de la prestación por enfermedad común o accidente no laboral entre los días 4.o al 15.o que implantó el RD. Ley 5/92) y la escisión de la Maternidad de la prestación por IT por Ley 42/1994. Un análisis de los principales cambios y hechos acontecidos de la prestación pone de manifiesto las siguientes características: — 18 — — Distribución desigual entre los distintos regímenes de la Seguridad Social: mayor du­ ración de los regímenes en que no existe prestación por desempleo (autónomos, agrario cuenta propia y empleados del hogar). — Mayor crecimiento de la parte del gasto correspondiente al pago directo por el INSS de la prestación (en lugar del pago delegado por las empresas), coincidiendo con el incremento general de las principales causas que lo provocan: extinción de la rela­ ción laboral y agotamiento de la prestación por desempleo. — Aumento de la relación entre el gasto correspondiente a la IT y al total de las presta­ ciones económicas de la Seguridad Social, a pesar del peso que en ellas tienen las pensiones de jubilación y del progresivo envejecimiento de la población. — La toma de conciencia por parte de los poderes públicos, así como de la sociedad en general, de todo lo anterior y, principalmente, de la imposibilidad de mantener esta im­ portante prestación en los niveles alcanzados, obligó a establecer una estrategia para contener el gasto y luchar contra los abusos. Los puntos fundamentales de dicha estra­ tegia fueron diseñados en el Plan de lucha contra el fraude en ILT elaborado en 1994. — Las empresas además de cubrir el coste entre los días 4.o al 15.o, en general por convenio cubren también los tres primeros días. Además completan la prestación de la Seguridad Social hasta el 100% (siempre según convenios). La incapacidad tem­ poral genera en las empresas, además de este cuantioso coste económico, una fuer­ te ineficiencia, pues el empresario desconoce el tiempo que el trabajador va a estar ausente de su puesto de trabajo. En el mejor de los casos, ya que muchas veces el trabajo se queda sin hacer, la persona que ocupe su actividad estará menos experi­ mentada con una caída en la producción de la empresa. Veamos la evolución de los costes por IT centrando el análisis en el período 1981-2001 (tablas 1.4 y 1.5). Tabla 1.4 EVOLUCIÓN HISTÓRICA DE LA PRESTACIÓN POR IT EN EL PERÍODO 1981-1990 (en euros corrientes) 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 Transferencias corrientes 19.075 10.794 12.721 14.082 15.715 17.651 19.375 25.374 29.115 33.703 Pensiones contributivas 16.653 17.920 19.562 11.237 12.739 14.471 15.909 17.737 20.007 22.722 Pensiones no contributivas — — — — — — — — — — Incapacidad temporal 12.984 11.171 11.270 11.285 11.354 11.448 11.541 11.748 12.074 12.487 Prestación por maternidad 12.550 12.550 12.550 12.550 12.550 12.550 12.550 12.514 12.523 12.534 Total Agregado Neto SS 12.555 14.928 17.840 19.153 21.522 24.298 26.895 30.466 35.254 40.573 Fuente: MTAS (2003). — 19 — Tabla 1.5 EVOLUCIÓN HISTÓRICA DE LA PRESTACIÓN POR IT EN EL PERÍODO 1991-2001 (en euros corrientes) 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Transferencias corrientes 38.164 44.287 48.777 52.806 56.969 61.641 64.053 67.730 70.789 76.570 80.497 Pensiones contributivas 25.383 28.375 31.544 34.184 37.205 40.367 42.539 44.794 46.855 51.078 53.375 Pensiones no contributivas 45.438 53.345 57.604 61.866 65.967 71.122 71.229 81.325 81.392 91.551 91.618 Incapacidad temporal 43.017 53.397 53.349 63.375 63.376 73.514 73.317 83.163 83.334 93.784 94.278 Prestación por maternidad 45.445 53.053 53.054 53.053 65.331 72.482 75.536 80.567 83.639 90.739 96.844 Total Agregado Neto SS 45.418 53.006 57.791 61.750 65.916 72.778 75.569 80.292 83.894 90.969 96.434 Fuente: MTAS (2003). En las tablas anteriores podemos ver como todas las prestaciones han crecido en este período de forma continuada si bien cada una presenta características particulares en cuanto a su evolución histórica. Así, para el caso concreto de la IT, hemos elaborado el gráfico 1.1 que muestra de forma visual cual ha sido su evolución en el tiempo. Gráfico 1.1 LA EVOLUCIÓN DEL GASTO EN IT EN EL PERÍODO 1981-2001 4.500 4.000 3.500 3.000 2.500 2.000 1.500 1.000 500 0 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 Fuente: Elaboración propia a partir de MTAS (2003). En el gráfico 1.1 se observa como tras un primer período de crecimiento moderado entre los años 1981-1985 le siguió un período de fuerte crecimiento de la prestación (1986-1992). Este — 20 — período de finales de los años 80 y primeros 90 coincide con lo que en España se llamó la instaura­ ción definitiva del Estado del Bienestar en el período de gobierno socialista. Finalizados los años 80, la crisis económica de los primeros años 90 supuso una reducción de la prestación en los años más crudos de la crisis (1993-1995). Fue ya en 1996 cuando de nuevo se superaron las cifras de máximos históricos de 1992. Sin embargo la política de reducción del elevado déficit público para cumplir con los objetivos de la entrada en la moneda única junto a un período de lucha contra el fraude en la pres­ tación, hicieron que en el período 1996-1999 el gasto permaneciera relativamente estable. A este hecho se debe sumar la detección en estos años de bolsas de fraude que puso en guardia a la Administración a la hora de dedicar esfuerzos y recursos para situar los niveles de gasto en límites que respondan coherentemente a la afiliación registrada, la morbilidad y la accidenta­ lidad en el trabajo. Finalizado este proceso se ha observado un nuevo repunte del gasto en los últimos años. Contrastando el importe total del gasto con la población protegida, se observan los siguientes resultados, tabla 1.6. Tabla 1.6 COSTE MEDIO EN EUROS POR AFILIADO A LA SEGURIDAD SOCIAL 2000 2001 Gasto Liquidado 3.784.000.000,21 4.278.000.000,21 Afiliados a la Seguridad Social 3.715.063.000,21 4.215.649.900,21 Coste Medio por afiliado 3.784.000.251,21 3.784.000.273,36 Fuente: INSS (2001). En ésta cifra no se incluye lo que pagan las empresas en concepto de IT, por ley, desde el cuarto al decimoquinto día, ni lo que puedan pagar en concepto de mejora por los convenios colec­ tivos mediante los que se hayan comprometido con sus trabajadores. Este escenario de gasto progresivo y constantemente creciente ha conducido a la bús­ queda de medidas legislativas tendentes al control del mismo por parte de los distintos Gobiernos. Ya en el año 1992 ven la luz en España, el Real Decreto Ley 5/92 y la Ley 28/92 de Medidas Presupues­ tarias urgentes, que transfiere el pago del abono de la prestación desde el cuarto al decimoquinto día de la baja (ambos inclusive) al empresario. Muy contestado al ser considerada injusta por los empre­ sarios y un abuso de autoridad por parte de la Administración. Como resultado de estas medidas sí se produjo una disminución en el gasto público, na­ turalmente no en el coste real para toda la sociedad, pero a pesar de ellas se mantuvo el crecimiento constante del coste por IT. El Acuerdo del pleno del Consejo de Política Fiscal y Financiera de 27 de noviembre de 3 1997 expone como situación de partida, con el fin de fijar las reglas de actuación de control de gasto en las prestaciones por IT, que: "las prestaciones económicas causadas por la Incapacidad Temporal han experimentado un crecimiento acelerado, llegando en el último ejercicio a rebasar con amplitud la cifra de 3.000 millones de euros (medio billón de pesetas). Los datos disponibles, así como la evolu­ 3 Resolución de 26 de Octubre de 1998, de la Dirección General de Coordinación con las Haciendas Territoriales, por la que se ordena la publicación del Acuerdo 1/1997, de 27 de noviembre , por el que se aprueba el sistema de financiación de los Servi­ cios de Sanidad en el periodo 1998-2001. — 21 — ción de la distribución de las cifras relativas a éstas prestaciones, permiten afirmar que existe un im­ portante nivel de gasto que pueda considerarse indebido, es decir, que no tendría que producirse si las prestaciones se limitaran a la cobertura de las necesidades correctamente definidas, es decir, las derivadas de situaciones reales de incapacidad con una duración adecuada". A esta primera consideración, de índole puramente económica, hay que unir dos, de ca­ rácter competencial. La primera de ellas es que el gasto asociado a la IT cuya reducción es posible, se produce en una esfera administrativa diferente de la del órgano cuya actuación lo desencadena. El gasto se cubre en la órbita del Instituto Nacional de la Seguridad Social (en adelante, INSS) y los órganos que originan su aparición son los Servicios de Salud correspondientes. La segunda conside­ ración se refiere a la pluralidad de Administraciones Públicas con competencia sobre los servicios de salud: el INSALUD hasta las transferencias sanitarias, las Comunidades Autónomas con competen­ cias asumidas –desde el 1 enero de 2002, la totalidad– y el propio Instituto de Gestión Sanitaria, he­ redero del INSALUD en la actualidad, aunque sólo para Ceuta y Melilla. Esta situación ha dado lugar, entre otras acciones por parte del Ministerio de Trabajo, a la creación de los Equipos de Valoración de Incapacidades y a la contratación de médicos "controla­ dores de la IT" en el seno del propio INSS. También se han otorgado paulatinamente mayores com­ petencias para el control de la IT a las Mutuas de Accidentes de Trabajo y Enfermedades Profesionales de la Seguridad Social (MATEPSS en adelante) pero sin concederles el total control del proceso (capacidad de dar altas), alejando aún mas la entidad controladora del proceso del lugar donde se prescribe la baja laboral: el Servicio Público de Salud. En este punto, tal y como señala MTAS (2003), resultó crucial el Acuerdo sobre financia­ ción de los Servicios de sanidad en el período 1998-2001 de cuya aplicación se obtuvo una conten­ ción del gasto en este período. El objetivo último era una racionalización de los recursos así como una descarga en el presupuesto del INSS destinado al pago de estos subsidios para aplicarse a la financiación del Sistema Nacional de Salud que, a su vez, debía de potenciar sus actuaciones de control y seguimiento en este área. Las principales bases de actuación que recogían dicho acuerdo eran: 1. Asignación de los créditos al INSALUD y a las Comunidades Autónomas en función de los coeficientes de población protegida. Los créditos se liquidan anualmente en proporción a los objetivos de actividad y ahorro alcanzados. 2. Puesta en marcha de un programa de medidas de evaluación, seguimiento y control de la IT. 3. El ajuste de los costes anuales de la IT por Comunidades Autónomas se fija en pro­ porción a su situación relativa respecto a la media nacional. Como parámetro a ajus­ tar se fija un coste/afiliado mes corregido para evitar los efectos de las diferentes bases de cotización por Comunidades Autónomas. Por otro lado, la Ley 24/2001, de 27 de diciembre de Medidas Fiscales, Administrativas y de Orden Social, recogió una serie de medidas de lucha contra las múltiples formas en que aparece el fraude en la prestación de IT. Un primer objetivo era evitar su utilización indebida, originada funda­ mentalmente por su unión abusiva a la prestación por desempleo. Otra de las conductas fraudulentas era la incomparecencia injustificada del trabajador a los reconocimientos médicos. A pesar de todas las medidas brevemente reseñadas y de las que se irán analizando a lo largo de la exposición, el gasto por IT sigue aumentando y tal es la preocupación en la Administración — 22 — Central, que la Ley 21/2001, sobre el nuevo sistema de financiación de las Comunidades Autónomas, al igual que su predecesora, contempla la dotación de un fondo para la mejora y control de la presta­ ción por IT. Dicho fondo, en el que las Comunidades Autónomas participarán inicialmente según la población protegida, se establece para financiar la adopción de programas y medidas dirigidas al control del gasto relativo a la IT y la mejora de gestión de los servicios de Asistencia Sanitaria de la Seguridad Social por estas contingencias. En cuanto a las entidades pagadoras de la prestación por IT, se observa en las tablas 1.7 y 1.8, cómo en los últimos años, ha correspondido a dos tipos: las Entidades Gestoras de la Segu­ ridad Social y las MATEPSS. Tabla 1.7 PRESTACIONES ECONÓMICAS CONTRIBUTIVAS: ENTIDADES GESTORAS (en millones de euros) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Pensiones Contributivas 37.205 Incapacidad Temporal 43.039 40.367 42.539 44.794 46.855 51.078 53.375 43.072 42.686 42.286 42.053 42.032 42.137 Maternidad Prest. familiares contributivas 40.331 40.482 40.536 40.567 40.639 40.740 40.848 40.289 40.280 40.263 40.247 40.233 — — Otras prest. ecas. contributivas** 40.105 40.296 40.293 40.293 40.299 40.183 40.112 Total*** 40.969 44.297 46.117 47.988 49.879 54.033 56.471 * A partir de 2000 las prestaciones familiares son no contributivas en su totalidad. ** Estas prestaciones consisten esencialmente en indemnizaciones, entregas únicas reglamentarias y ayudas equivalentes a la jubilación anticipada. *** No incluye las prestaciones del síndrome tóxico. Fuente: MTAS (2003) y elaboración propia. Tabla 1.8 PRESTACIONES ECONÓMICAS CONTRIBUTIVAS: MUTAS DE ACCIDENTES DE TRABAJO Y ENFERMEDADES PROFESIONALES DE LA SEGURIDAD SOCIAL (en millones de €) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Incapacidad Temporal 337 442 631 877 1.280 1.753 2.141 Otras prest. ecas contributivas* 338 344 367 370 1.376 1.383 1.399 Total** 375 486 697 947 1.357 1.835 2.240 * Estas prestaciones consisten esencialmente en indemnizaciones, entregas únicas reglamentarias y ayudas equivalentes a la jubilación anticipada. ** No incluye las prestaciones del síndrome tóxico. Fuente: MTAS (2003) y elaboración propia. A continuación el gráfico 1.2 muestra como en los últimos años las MATEPSS han co­ brado un mayor protagonismo en el pago de las prestaciones por IT. Tanto es así que en la actuali­ dad el porcentaje de gasto en IT pagado por las Mutuas es ya mayor que el pagado por las Entidades Gestoras de la Seguridad Social. — 23 — Gráfico 1.2 EVOLUCIÓN DE LOS PAGOS POR IT REALIZADOS POR ENTIDADES GESTORAS Y LAS MUTUAS 3 .5 0 0 3 .0 7 2 3 .0 39 3 .0 0 0 2 .6 8 6 2 .5 0 0 2 .2 8 6 2 .0 5 3 2 . 13 7 2. 14 1 2. 0 32 2 .0 0 0 1 . 75 3 1 .5 0 0 1. 2 80 877 1 .0 0 0 337 500 6 31 4 42 0 1 99 5 1 9 96 1 9 97 1998 19 9 9 20 0 0 2 00 1 IT E n tid ad e s G e s to ra s IT Mu tu a s Fuente: Elaboración propia a partir de MTAS (2003). En el siguiente apartado se presenta el actual marco legal de la prestación para entender de qué forma está influyendo en la evolución histórica que acabamos de comentar y como influirá a lo largo de los próximos años. 1.4. LA INCAPACIDAD TEMPORAL EN ESPAÑA: MARCO LEGAL Describimos a continuación, a partir de la información contenida en INSS (2000), las principales características que regulan esta prestación para los distintos Regímenes de Afiliación a la Seguridad Social. Sin embargo nos centraremos en mayor medida en el Régimen General por ser el que presenta un mayor número de afiliados de forma tanto cuantitativa como en porcentaje respecto al total, tal y como refleja la tabla 1.9: Tabla 1.9 AFILIADOS A LOS DISTINTOS REGÍMENES DE LA SEGURIDAD SOCIAL EN ESPAÑA 1997 1998 1999 2000 2001 Regimen general ESPAÑA 19.172.800 19.762.800 10.431.100 11.106.100 11.656.800 R. E. minería carbón 12.925.900 12.921.300 12.919.600 12.918.200 12.916.600 R. E. agrario cuenta ajena 12.780.900 12.799.500 12.809.200 12.806.900 12.812.000 R. E. agrario cuenta propia 12.375.800 12.360.500 12.347.300 12.332.800 12.315.600 (Sigue.) — 24 — (Continuación.) ESPAÑA 1997 1998 1999 2000 2001 R. E. del mar cuenta ajena 12.967.000 12.965.100 12.963.500 12.962.100 12.961.300 R. E. mar cuenta propia 12.914.000 12.914.600 12.915.700 12.917.000 12.916.800 R. E. empleados del hogar 12.142.600 12.142.200 12.149.000 12.151.100 12.155.900 R. E. trab. autónomos 12.353.100 12.425.000 12.509.500 12.568.800 12.614.900 Total 12.932.100 13.591.000 14.344.900 15.063.000 15.649.900 Fuente: Elaboración propia a partir de datos publicados por MTAS. 1.4.1. Régimen General Los trabajadores integrados en el Régimen General deben reunir una serie de requisitos para tener acceso a la prestación: 1.—Estar afiliados y en alta o en situación asimilada al alta en la fecha del hecho causan­ te, estar recibiendo asistencia sanitaria de la Seguridad Social y estar impedidos para el trabajo. Por otro lado, si la incapacidad se deriva de accidente de trabajo o enfermedad profesional, se considera­ rá de pleno derecho afiliado y en alta, aunque el empresario haya incumplido sus obligaciones. 2.—Tener cubierto un período de cotización de: a. En caso de enfermedad común, 180 días dentro de los 5 años inmediatamente anteriores al hecho causante. b. En el caso de los trabajadores contratados a tiempo parcial, se computan exclu­ sivamente las cotizaciones efectuadas en función de las horas trabajadas, tanto ordinarias como complementarias, calculando su equivalencia en días teóricos de cotización: 1. El número de horas efectivamente trabajadas se dividirá por 5, equivalente diario del cómputo de 1826 horas anuales. 2. El período de 5 años, dentro del que han de estar comprendidos los 180 días, se incrementarán en la misma proporción en que se reduzca la jornada efectiva­ mente realizada respecto a la jornada habitual en la actividad correspondiente. 3. La fracción de día, en su caso, se asimilará a día completo. c. En caso de accidente, sea o no de trabajo, y de enfermedad profesional, no se exige período previo de cotización. Contingencias protegidas Tienen la consideración de situaciones determinantes de la incapacidad temporal: 1. Las debidas a enfermedad, común o profesional, y a accidente, sea o no de trabajo, mientras el trabajador esté impedido para el trabajo y reciba asistencia sanitaria. — 25 — 2. Los períodos de observación por enfermedad profesional, en los que se prescriba la baja en el trabajo. Cuantía de la prestación La prestación consiste en un subsidio cuya cuantía está en función de la base reguladora y de los porcentajes aplicables a la misma: Base reguladora Como norma general la base reguladora es el resultado de dividir el importe de la base de cotización del trabajador en el mes anterior al de la fecha de iniciación de la incapacidad por el número de días a que dicha cotización se refiere. (Este divisor será concretamente: 30, si el trabaja­ dor tiene salario mensual; 30, 31 ó 28, 29 si tiene salario diario). No obstante, si el trabajador ingresa en la empresa en el mismo mes en que se inicia la incapacidad, se tomará para la base reguladora la base de cotización de dicho mes, dividida por los días efectivamente cotizados. También, se tomará como divisor los días efectivamente cotizados, cuando el trabajador no ha permanecido en alta durante todo el mes natural anterior. En los supuestos de accidente de trabajo o enfermedad profesional, la base reguladora se obtiene por la suma de: 1. La base de cotización por contingencias profesionales del mes anterior, sin horas ex­ traordinarias, dividida por el número de días a que corresponda dicha cotización. 2. La cotización por horas extraordinarias del año natural anterior, dividida entre 365 días. En el caso de trabajadores contratados a tiempo parcial, cualquiera que sea la duración de la prestación de servicios, la base reguladora diaria será la que resulte de dividir la suma de las bases de cotización acreditadas durante los 3 meses inmediatamente anteriores a la fecha del hecho causante entre el número de días efectivamente trabajados y, por tanto, cotizados en dicho período. La prestación se abonará durante los días contratados como de trabajo efectivo en los que el trabaja­ dor permanezca en situación de incapacidad temporal. Cuando por extinción del contrato o interrupción de la actividad, asuma la Entidad gesto­ ra o colaboradora el pago de la prestación, se calculará de nuevo la base reguladora: 1. La nueva base reguladora diaria será el resultado de dividir la suma de las bases de cotización acreditadas durante los 3 meses inmediatamente anteriores a la fecha del hecho causante entre el número de días naturales comprendidos en dicho período. 2. De ser menor la antigüedad del trabajador en la empresa, la base reguladora será el resultado de dividir la suma de las bases de cotización acreditadas entre el número de días naturales a que éstas correspondan. El subsidio se abonar/ durante todos los días naturales en que el interesa­ do se encuentre en situación de incapacidad temporal. En el caso de los trabajadores contratados para la formación la base reguladora será, cualquiera que sea la contingencia de la que derive la incapacidad, el 75% de la base mínima de coti­ zación que corresponda. — 26 — Porcentaje a recibir de la base reguladora En caso de enfermedad común y accidente no laboral: — 60% desde el día 4 hasta el 20 inclusive. — 75% desde el día 21 en adelante. En caso de accidente de trabajo y enfermedad profesional: 75% desde el día en que se produzca el nacimiento del derecho. Cuando el trabajador está percibiendo la prestación por desempleo total y pase a la situa­ ción de incapacidad temporal, percibirá la prestación por esta contingencia en cuantía igual a la pres­ tación por desempleo, no ampliándose por dicha circunstancia el período de percepción de desempleo. Nacimiento del derecho 1. En caso de enfermedad común o accidente no laboral, desde el cuarto día de la fe­ cha de baja en el trabajo. 2. En caso de accidente de trabajo o enfermedad profesional, desde el día siguiente al de la baja en el trabajo, estando a cargo del empresario el salario íntegro correspondiente al día de la baja. 3. El derecho al subsidio no nace durante las situaciones de huelga o cierre patronal. Duración de la prestación En caso de accidente o enfermedad, cualquiera que sea su causa será de 12 meses pro­ rrogables por otros 6 cuando se presuma que, durante ellos, el trabajador pueda ser dado de alta médica por curación. A efectos del período máximo de duración y de su posible prórroga, se computa­ rán los de recaída y de observación. En caso de períodos de observación por enfermedad profesional será de 6 meses pro­ rrogables por otros 6 cuando se estime necesario para el estudio y diagnóstico de la enfermedad. Prórroga de efectos de la incapacidad temporal — Cuando la incapacidad temporal se extinga por agotamiento del plazo máximo de duración de 18 meses, el Instituto Nacional de la Seguridad Social examinará nece­ sariamente, en el plazo máximo de 3 meses, el estado del incapacitado a efectos de su calificación, en el grado que corresponda, como inválido permanente. — Cuando, continuando la necesidad de tratamiento médico, la situación clínica del inte­ resado hiciera aconsejable demorar la calificación, ésta podría retrasarse por el pe­ ríodo preciso que, en ningún caso, podrá rebasar los 30 meses siguientes a la fecha de iniciación de la incapacidad temporal. En este caso, los efectos de la situación de incapacidad temporal se prorrogarán hasta el momento de la calificación de la inca­ pacidad permanente, en cuya fecha se iniciarán las prestaciones económicas de ésta. — Cuando la extinción se haya producido por agotamiento del plazo máximo o por alta médica con declaración de incapacidad permanente, los efectos de la situación de — 27 — incapacidad temporal se prorrogarán hasta el momento de la calificación de la inca­ pacidad permanente (entendiéndose producida la calificación en la fecha de la reso­ lución del Director provincial del INSS), en cuya fecha se iniciarán las prestaciones económicas de ésta, salvo que las mismas sean superiores a las que venía perci­ biendo el trabajador, en cuyo caso, se retrotraerán aquellas al momento en que se haya agotado la incapacidad temporal. Durante estos períodos de prórroga de efectos no existe la obligación de cotizar. Extinción del derecho — Por el transcurso del plazo máximo establecido para la situación de incapacidad temporal de que se trate. — Por alta médica del trabajador, con o sin declaración de incapacidad permanente. El alta médica podrá ser expedida por los médicos adscritos al Instituto Nacional de la Seguridad Social, a los exclusivos efectos de las prestaciones económicas, sin per­ juicio de las competencias que correspondan a los Servicios Públicos de Salud. — Por haber sido reconocido al beneficiario el derecho al percibo de la pensión de jubi­ lación. — Por fallecimiento. — Por incomparecencia no justificada del beneficiario con contrato para la formación, cuando sea convocado para efectuarle los exámenes y reconocimientos médicos precisos, al objeto de dictaminar la procedencia de la continuación del proceso de incapacidad temporal. Pérdida o suspensión del derecho El derecho al subsidio puede ser denegado, anulado o suspendido: — Por actuación fraudulenta del beneficiario para obtener o conservar el subsidio. — Por trabajar por cuenta propia o ajena. — Por rechazar o abandonar el tratamiento sin causa razonable. Reconocimiento del derecho El reconocimiento del derecho corresponde: 1. Al Instituto Nacional de la Seguridad Social, cuando la situación derive de enferme­ dad común, accidente no laboral y de situaciones de alta de pleno derecho. En su caso, a la Mutua de Accidentes de Trabajo y Enfermedades Profesionales de la Seguridad Social, cuando el empresario opte por formalizar la cobertura de esta prestación, derivada de contingencias comunes, con la misma Mutua con la que formalice la protección de las contingencias profesionales. 2. Al Instituto Nacional de la Seguridad Social o a la Mutua de Accidentes de Trabajo y Enfermedades Profesionales de la Seguridad Social, cuando derive de accidente de trabajo o enfer­ medad profesional. — 28 — 3. A las empresas autorizadas a colaborar voluntariamente en la gestión del Régimen General, cuando la causa corresponda a las contingencias a las que se refiere su colaboración. Pago de la prestación La prestación corre a cargo del Instituto Nacional de la Seguridad Social, Mutua de Acci­ dentes de Trabajo y Enfermedades Profesionales de la Seguridad Social o empresa autorizada para colaborar en la gestión. El abono de la prestación económica lo efectúe la empresa con la misma periodicidad que los salarios, en virtud de la colaboración de las empresas en la gestión del Régimen General de la Seguridad Social. En los supuestos de enfermedad común o de accidente no laboral, el abono del subsi­ dio se atribuye: — Entre los días 4 a 15 de baja en el trabajo, ambos inclusive, al empresario. — A partir del día 16 de baja, la responsabilidad del abono incumbe al Instituto Nacional de la Seguridad Social o a la Mutua de Accidentes de Trabajo y Enfermedades Profe­ sionales de la Seguridad Social, en su caso, aun cuando la materialidad del pago se continúe llevando a cabo en concepto de pago delegado por el mismo empresario. Cuando el trabajador esté percibiendo prestaciones por desempleo total y pase a la si­ tuación de incapacidad temporal, el Instituto Nacional de Empleo abonará la prestación por incapaci­ dad temporal, por pago delegado, hasta agotarse la duración de la prestación por desempleo, que no podrá ampliarse por el hecho de que el trabajador pase a la situación de incapacidad temporal. A partir de dicho momento, la prestación será abonada por el Instituto Nacional de la Seguridad Social. Sin embargo existe una serie de excepciones a estas normas generales en los supuestos de pago directo. Así, el INSS o la Mutua de Accidentes de Trabajo y Enfermedades Profesionales de la Seguridad Social, en su caso, son responsables del pago directo del subsidio en los siguientes casos: — Cuando iniciada la situación de incapacidad se extinga el contrato por alguna de las causas extintivas de la relación jurídica de trabajo, a partir de la fecha de extin­ ción, incluso si ésta se produce entre el primero y el decimoquinto día de baja en el trabajo. — También, en el caso de trabajadores contratados a tiempo parcial que, estando en situación de incapacidad temporal, vean extinguido o suspendido su contrato, por haber finalizado o haberse interrumpido la actividad intermitente o de temporada de la empresa. — Cuando se trate de entidades y organismos excluidos del pago delegado. — Por incumplimiento de la obligación patronal del pago delegado. — Empresas con menos de diez trabajadores y más de seis meses consecutivos de abono del subsidio, que lo soliciten reglamentariamente. — En los supuestos de agotamiento de la incapacidad temporal por el transcurso del plazo máximo, durante la prórroga de efectos de la prestación hasta la calificación de la incapacidad permanente. Igualmente, cuando el interesado haya sido dado de alta — 29 — médica sin haber agotado el plazo máximo, con objeto de que se determine su situa­ ción de incapacidad permanente. — Cuando se trate de representantes de comercio, profesionales taurinos y artistas. En el caso de estos últimos, cuando la duración del contrato no exceda de 30 días. En cuanto a los Regímenes especiales la prestación se concede en los mismos términos y condiciones que en el Régimen General con determinadas particularidades 1.4.2. Régimen Especial Agrario Los requisitos generales exigidos son: — Estar al corriente en el pago de las cuotas. — Reunir las condiciones reglamentarias exigidas para su inclusión en el Censo del Ré­ gimen Especial Agrario. Como este Régimen comprende trabajadores por cuenta ajena y trabajadores por cuenta propia, se analizan las peculiaridades de la protección que corresponden a unos y otros. Trabajadores por cuenta ajena Es condición indispensable para recibir la prestación, que el trabajador se encuentre prestando servicios por cuenta ajena en la fecha que se inicie la enfermedad común o se produzca el accidente no laboral, a menos que se trate de trabajadores fijos en situación de desempleo. Trabajadores por cuenta propia En el momento de causar alta en el régimen, los trabajadores por cuenta propia podrán optar entre acogerse o no a la cobertura de la prestación. Si optan por acogerse a la cobertura de incapacidad temporal, deberán formalizar la misma con una Mutua de Accidentes de Trabajo y En­ fermedades Profesionales de la Seguridad Social. Realizada la opción en favor de la cobertura, los derechos y obligaciones serán exigibles por un período mínimo de 3 años, computados por años na­ turales completos, que se prorrogarán automáticamente por períodos de igual duración, salvo renun­ cia expresa del interesado. La prestación se percibirá a partir del decimoquinto día de la baja, cualquiera que sea la situación determinante de la incapacidad. En caso de enfermedad común o accidente no laboral, la cuantía será: — El 60% de la base mensual por la que el trabajador viniera cotizando, que se abona­ rá desde el día 15 al 20, ambos inclusive. — El 75% de la citada base, que se abonará desde el día 21 en adelante. En caso de accidente de trabajo y enfermedad profesional, la cuantía será del 75% de la base mensual por la que el trabajador viniera cotizando, que se abonará desde el día 15 en adelante. — 30 — 1.4.3. Régimen Especial de los Trabajadores por cuenta propia o Autónomos Se exige estar al corriente en el pago de cuotas. Los trabajadores pueden optar voluntaria­ mente, en el momento de causar alta en este régimen, entre acogerse o no a la cobertura de la presta­ ción en las mismas condiciones que los trabajadores por cuenta propia del Régimen Especial Agrario. Los trabajadores, que se encuentren en situación de incapacidad temporal, están obliga­ dos a presentar, en el plazo máximo de 15 días a contar desde el inicio de dicha situación, junto con el parte médico de baja, una declaración sobre la persona que va a gestionar directamente el estable­ cimiento o, en su caso, el cese temporal o definitivo de la actividad. Dicha declaración será preceptiva para el reconocimiento del derecho a la prestación económica. La prestación se percibe a partir del decimoquinto día de la baja. Respecto a la cuantía, el trabajador percibirá el 60% de la base de cotización correspondiente al mes anterior al de la fecha de iniciación de la incapacidad, desde el día 15 al 20, ambos inclusive. El 75% de la citada base, desde el día 21 en adelante. 1.4.4. Régimen Especial de los Empleados del Hogar Se les exige estar al corriente en el pago de las cuotas, si el trabajador es el responsable de la obligación de cotizar. En cuanto a sus efectos económicos, la prestación se recibe desde el vigésimo noveno día, contado desde la fecha del inicio de la enfermedad o desde que se produce el accidente. 1.4.5. Régimen Especial de la Minería del Carbón Cuando la incapacidad derive de contingencias comunes, la base reguladora es la base normalizada que corresponda al trabajador en cada momento, según la categoría profesional que tuviera al iniciarse dicha situación. 1.5. LA INCAPACIDAD TEMPORAL EN LA ACTUALIDAD La tabla 1.10 muestra la evolución en la última década del total de las prestaciones con­ tributivas pagadas por el sistema de Seguridad Social en España. Tal y como puede observarse, el crecimiento más notable corresponde a las prestaciones por maternidad, casi un triple del gasto que suponía en 1995. Esto es debido a que, a pesar de entrar en vigor la Ley 42/1994 en el año 1995, se tardó un tiempo en cumplimentar correctamente los TC2 por parte de los empresarios, por lo que el dato es fiable a partir de 1996. Las pensiones contributivas, a su vez, se han duplicado en este perío­ do. En cuanto a otras prestaciones económicas contributivas, vemos como su evolución ha sido indu­ dablemente al alza, fundamentalmente como consecuencia del aumento en las jubilaciones anticipadas que vienen produciéndose en los últimos años. Así, la IT es la prestación que menos ha crecido en términos porcentuales en el período. Considerando la cuantía global del conjunto de pres­ taciones se observa como el crecimiento ha sido constante y no existen síntomas de la que situación vaya a cambiar demasiado en los próximos años. Muy al contrario, el envejecimiento de la población — 31 — junto al descenso progresivo en la natalidad auguran, en caso de que esta tendencia continúe en el tiempo, una continuación en la escalada en el gasto en protección social. Tabla 1.10 PRESTACIONES ECONÓMICAS CONTRIBUTIVAS: AGREGADO ENTIDADES GESTORAS4 Y MATEPSS 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Pensiones Contributivas 37.205 40.367 42.539 44.794 46.855 51.078 53.375 56.308 60.024 Incapacidad Temporal 43.376 43.514 43.317 43.163 43.334 43.784 44.278 44.027 44.623 Maternidad 41.331 41.482 41.536 41.567 41.639 41.740 41.848 41.887 41.965 Prest. fam. contributivas* 41.289 41.280 41.263 41.247 41.233 Otras prest. ecas. contributivas** 41.143 41.140 41.160 41.163 41.175 41.266 41.211 41.442 41.472 Total*** 41.344 44.783 46.814 48.935 51.235 55.868 58.711 61.664 66.084 — — — — * A partir de 2000 las prestaciones familiares son no contributivas en su totalidad. ** Estas prestaciones consisten esencialmente en indemnizaciones, entregas únicas reglamentarias y ayudas equivalentes a la jubilación anticipada. *** No incluye las prestaciones del síndrome tóxico. Fuente: MTAS (2003) y elaboración propia. Si nos fijamos en la proporción que los distintos gastos suponen sobre el total de presta­ ciones económicas contributivas (gráfico 1.3), observamos como la suma de todas las prestaciones distintas del gasto en pensiones contributivas no llega a alcanzar el 10% del total pagado. Gráfico 1.3 PORCENTAJE DEL GASTO QUE REPRESENTAN LAS DISTINTAS PRESTACIONES ECONÓMICAS CONTRIBUTIVAS EN EL AÑO 2003 7,00% 1,46% 0,71% Pensiones Contributivas Incapacidad Temporal Maternidad O tras prestaciones ecas contributivas 90,83% Fuente: Elaboración propia. 4 Las Entidades Gestoras incluyen el INSS y el Instituto Social de la Marina si bien esta última institución únicamente asume una muy reducida gestión del gasto. — 32 — Por otro lado, el comportamiento del gasto sanitario ha ido paralelo al del gasto en IT. Ya el concepto de IT considera la imposibilidad para trabajar por una causa sanitaria: "mientras reciba asistencia sanitaria de la Seguridad Social". Podríamos considerar como coste directo derivado de IT los costes económicos que suponen la asistencia sanitaria del trabajador enfermo por cualquier con­ tingencia y que imposibilita su capacidad para trabajar, sin embargo, en este trabajo sólo hemos con­ siderado el coste de IT como prestación económica sustitutoria de salarios. Consideramos que los costes por asistencia sanitaria se encuadran en un concepto más amplio "coste por enfermedad". Según Montero (1994), el consumo farmacéutico de una persona mayor de 65 años es ocho veces superior al de una persona en edad laboral (número de recetas/año por activo = 6,05, número recetas/año por pensionista = 28,8. La incapacidad temporal cuenta según los presupuestos de la Seguridad Social para 2003 con una dotación de 4.623 millones de euros, un 14,8 por ciento más que en 2002 (tabla 1.9). Este crecimiento responde al incremento del colectivo protegido (número de afiliados) y recoge, ade­ más, el efecto de la desviación registrada en el año anterior. Si se tiene en cuenta este hecho y si se toma como referencia el gasto liquidado en el año 2001, que fue de 4.279 millones de euros, el in­ cremento interanual se sitúa en el 3,9 por ciento, que se corresponde con el efecto esperado de la variación en la remuneración de los asalariados y el aumento previsto de la afiliación. En términos del PIB, el esfuerzo presupuestario que España realiza únicamente en IT sin tener en cuenta otros gastos de protección social asciende al 0,6% en 2003. En 2002, el porcentaje de la IT sobre el PIB era del 0,55% lo que supone que en este año el incremento ha sido sin duda significativo y de seguir está evolución empezará a ser preocupante. Tabla 1.11 PORCENTAJE QUE REPRESENTA LA IT SOBRE LAS PRESTACIONES ECONÓMICAS PAGADAS POR LA SEGURIDAD SOCIAL 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002* 2003* P. Ec. pagadas SS 54.526 57.372 59.137 60.623 63.163 67.672 71.953 72.465 77.303 IT 53.376 53.514 53.317 53.163 53.333 53.785 54.278 54.027 54.623 5,6 5,5 5,0 4,7 4,8 5,1 5,4 5,5 5,9 % representa IT * El dato para 2002 y 2003 corresponde al presupuesto inicial mientras que para el resto de años se corresponde con el pre­ supuesto liquidado. Fuente: Presupuestos de la Seguridad Social, varios años y MTAS (2003). Dada esta evolución temporal, la incapacidad temporal incorporó en 2002 un programa de racionalización del gasto como consecuencia de los acuerdos de financiación de la Sanidad con­ tenidos en el nuevo modelo de financiación de las Comunidades Autónomas y la aplicación de los Convenios suscritos por el Instituto Nacional de la Seguridad Social con el INSALUD y las CCAA con servicios sanitarios transferidos. En estos acuerdos se establecen las actividades de seguimiento, evaluación y control de la incapacidad temporal y un objetivo de ahorro expresado en términos de reducción del coste económico de la prestación por afiliado/mes. A todo lo anterior es preciso añadir que el modus operandi actual en la gestión de la IT por parte de la administración sanitaria, consiste en el seguimiento y control de unos indicadores mensuales de incidencia, prevalencia y duración media de las bajas y de duración media por asegu­ rado, agregados a nivel de Área de Inspección Sanitaria, así como en lograr su reducción mediante el control de las bajas que sobrepasan una duración determinada normativamente, en principio inde­ — 33 — pendientemente del motivo que las generó. Este proceso se resume, a grandes rasgos, en apercibi­ mientos al médico prescriptor, en principio, y citación del paciente en último extremo. Los métodos de control de los procesos de baja laboral se realizan por tanto a posteriori, una vez recibida la baja laboral y sobre la base de duraciones por una parte normativas5, y por otra parte técnicas, con carácter de recomendación. Estas últimas procedentes de unos estándares de duración máxima por enfermedad elaborados por el Instituto Nacional de la Salud, referentes a la duración estimada por grupos de expertos y sociedades científicas, para las enfermedades más pre­ valentes. Estos estándares tienen en cuenta cerca de cien enfermedades, pero no tienen en conside­ ración factores individuales ni la coexistencia de varias patologías en el mismo sujeto. Este tipo de control a posteriori y no individualizado conlleva, por un lado, la posibilidad de conductas fraudulentas. Por otro lado, el control a posteriori supone la imposibilidad de la aplica­ ción del "Principio Básico de la Justicia Distributiva", entendido éste como "dar a cada uno lo que le corresponde", de aplicación tan necesaria cuando lo que se gestiona es una prestación procedente de un presupuesto público limitado. A principios de los años 90, en el ámbito del INSALUD acaeció la primera revolución en la gestión de la baja laboral mediante la aplicación del programa el "ILT SALUD" en las Inspecciones de Área y la mecanización de los partes de baja. Hasta entonces, la gestión de la baja laboral se realizaba en las inspecciones mediante una ficha en soporte papel para cada asegurado, denominada P.14. A raíz de la mecanización o informatización de los partes oficiales de baja (P.9) comen­ zaron a obtenerse los indicadores generales de seguimiento a los que nos hemos referido anterior­ 6 mente, a partir de los datos agregados en cada área de inspección. La Dirección Provincial correspondiente al área de inspección calcula los indicadores con los datos de cada mes, y los envía a la Dirección Territorial, en la sede de la Comunidad Autónoma. Antes de la transferencia de la asis­ tencia sanitaria, los indicadores llegaban a los Servicios Centrales del INSALUD, donde se elaboraba un informe comparativo de la totalidad de las provincias comprendidas en el "territorio INSALUD" y la media INSALUD. Este modelo de gestión se ha mantenido sin variar hasta las transferencias sanitarias en diciembre de 2001. A partir de entonces, la nueva dimensión que adquiere la gestión sanitaria, territo­ rialmente mas reducida y por tanto mas cercana al ciudadano, requiere el rediseño de los circuitos de información así como una adecuación del nivel de agregación de los datos que circulan en los mismos. No parece de interés recibir una información agregada, por la pérdida de datos que hemos mencionado. Mas bien, ayudándonos de las actuales herramientas informáticas, interesa co­ nocer el detalle de la baja laboral en los trabajadores de nuestra Comunidad Autónoma. El gran nú­ mero de procesos que se acumulan en el nivel provincial nos permite llegar a una imagen valiosa para conocer el estado de salud de la población trabajadora que permitan a las autoridades sanitarias tomar las correspondientes medidas de prevención y planificación. Además, los indicadores que maneja la Administración Sanitaria, definidos por la unidad: "días de baja", dan una idea aproximada de la realidad, que en la actualidad es insuficiente, funda­ mentalmente por dos motivos: 5 RD 1117/98 y 575/97 y OMT y AS. de 18 de septiembre de 1998 y de 19 de junio de 1997. 6 Conviene indicar que con la agregación de datos se pierde información útil, ya que se pasa de tener sexo, edad, régimen de afiliación, patología... a tener el número de bajas iniciadas en el mes, el número de las que continúan abiertas y el número de días de los procesos cerrados. — 34 — 1. No satisfacen la necesidad de conocimiento del coste económico: Los "días baja en bruto", por así llamarlo, no se corresponden con el gasto público en IT, por tanto no nos permiten estudiar el gasto ni conocer en qué punto nos hallamos respecto del objetivo de "coste por afiliado" marcado por el INSS. 2. No satisfacen la necesidad de conocimiento clínico de los facultativos: Los indicado­ res dan información general acerca del número de bajas, duración de las mismas y duración por afiliado para la totalidad de las "enfermedades" causantes de baja labo­ ral. Una información tan global no es de utilidad para un facultativo, sea de atención primaria o médico inspector. Los sanitarios requieren que se les comunique la infor­ mación en términos clínicos, que sean fácilmente traducibles a su lenguaje y que les procuren información clínicamente comparable con la de sus compañeros. Así, debe­ rían facilitárseles indicadores por patología y por características clínicamente rele­ vantes como edad y sexo. En la actualidad disponemos de herramientas informáticas y estadísticas cuya aplicación creemos nos puede ayudar a gestionar esta prestación, dotándola de mayor calidad y ofreciendo un mejor servicio al asegurado, al tiempo que un mejor seguimiento de la incapacidad laboral por parte de los responsables de su gestión. Confiamos en que el análisis pormenorizado de los procesos de IT, a través de variables personales recogidas en el propio parte de baja, y a través de la evolución de las diferentes patologí­ as, aplicando nuevos modelos estadísticos, arroje la luz suficiente para hallar nuevas herramientas de gestión de esta prestación. En resumen, la magnitud de las cifras económicas expuestas, la preocupación por parte de los gobiernos nacionales y europeos por el crecimiento aparentemente incontenible del gasto por esta prestación, así como el fraude existente, justifican la necesidad de un estudio preciso de la pres­ tación por IT. Además los planteamientos acerca de la sobrevenida obsolescencia del sistema de información pretransferencial hacen preciso el rediseño de los circuitos de monitorización de la pres­ tación por IT, así como el replanteamiento de la utilidad de los propios indicadores. En esquema, es necesario un estudio preciso de la prestación por IT, por los siguientes motivos: — La magnitud de las cifras económicas expuestas en el epígrafe anterior. — La existencia de fraude en la prestación. — El continuo crecimiento del gasto por IT. — El interés de los Gobiernos en la gestión eficiente de sus recursos. — La nueva dimensión de gestión de la Sanidad en las CC.AA territorialmente mas reducida y — cercana al ciudadano. — El desarrollo de métodos que permiten un mejor aprovechamiento de los datos. — 35 — CAPÍTULO 2 LAS VARIABLES EXPLICATIVAS DE LA INCAPACIDAD TEMPORAL 2.1. INTRODUCCIÓN Es absolutamente necesario un análisis de las causas que originan la IT, con el fin de de­ tectar los factores que influyen en ella con el objetivo fijado en la puesta en marcha de medidas ten­ dentes a limitarla y acotarla (Bou 1984). Los factores que influyen en el absentismo son múltiples y de carácter diverso tales co­ mo sociales, políticos, económicos, etc. Al margen de la enfermedad, condición imprescindible, se estima de indudable interés el análisis de otras variables extrapatológicas como justificantes del nivel absentismo de una población. Siguiendo a Caillard et al. (1978) y Arquier et al. (1990), podemos citar entre ellos: el nivel de ingresos, educación, requerimientos físicos de cada ocupación, actitudes ante el trabajo, nivel de desempleo, factores ambientales y psicológicos o las características demográficas. A este respecto, según Benavides et al. (1986) y Úbeda et al. (1986) podemos establecer desde el punto de vista socioempresarial la siguiente clasificación: 1. Factores relacionados con la empresa, entre los que destacan: la ubicación y sector en el que se encuadra la misma. 2. Factores relacionados con las condiciones de trabajo: Cuanto más ergonómico y có­ modo sea el mismo, menos absentismo producirá. La penosidad, peligrosidad, turnicidad, el trabajo a destajo, el pluriempleo y las condiciones desfavorables pueden ser otras causas. 3. Factores relacionados con el trabajador como el sexo, la edad, el estado civil, la cua­ lificación, el nivel socioeconómico, la antigüedad en la empresa, la responsabilidad; los problemas físicos (fatiga, minusvalía, etc.) así como los problemas psicológicos (adaptación, insatisfacción, dro­ gadicción, problemas familiares, etc.) pueden ser motivo de absentismo. 4. Factores relacionados con el mercado de trabajo y la protección social, ya que las si­ tuaciones sociopolíticas influyen de manera importante. Grandal et al. (1988) hacen otra clasificación de los factores que influyen en el absen­ tismo laboral: — Factores personales: capacidad, insatisfacción, actitud. — Factores laborales: condiciones del trabajo, sector de actividad, proteccionistas (prestaciones de factores de indefensión), etc. — Factores asistenciales: y entre ellos, motivos médicos (estrictamente: enfermedad común, enfermedad profesional, accidente común, accidente laboral y maternidad), y no estrictamente médicos (Martí, 1974) pero que se justifican médicamente como pueden ser desajustes sociales, laborales intimidatorios (facultativos, medios de dia­ gnóstico, masificación). Estas clasificaciones de factores se refieren a aquellos que determinan o predisponen a la aparición de procesos de absentismo, esto es, factores que claramente determinan la incidencia de procesos. En cualquier caso, pensamos que los anteriores son factores favorecedores de la petición de baja. La causa última sería siempre la enfermedad en un escenario ideal donde la IT declarada se correspondiera perfectamente con aquellos para los que fue prevista. — 39 — Si observamos las causas del absentismo en el trabajo desde el punto de vista puramen­ te organizativo éstos podrían clasificarse en dos grandes grupos según Caillard et al. (1978): 1. Ausencias previsibles: Permisos, cursillos de formación, actividades dentro de la empresa. 2. Ausencias no previsibles, que son el origen de importantes perturbaciones en el fun­ cionamiento de las colectividades de trabajo: enfermedades, permisos por maternidad, ausencias autorizadas de corta duración, ausencias no autorizadas, accidentes de trabajo, huelgas. En el absentismo, junto con aspectos sociales y clínicos, interviene otro factor mucho más importante de naturaleza psicológica. La auténtica causalidad del absentismo, se deberá a más de un factor, potencialmente dos, e incluso a tres, pero siempre actuará el aspecto psicológico como potenciador de los otros dos (Arquier et al. 1990). 1. Absentismo por causa social: Existen una serie de ausencias que son debidas a las relaciones sociales que tienen los individuos. Entre ellas se encuentran las de tipo familiar y social. 2. Absentismo por causa psicológica: Cuantitativamente es el más numeroso. Las prin­ cipales estructuras de la personalidad ante una situación concreta, pueden provocar una conducta inadecuada que da lugar al absentismo. La predisposición de la persona, unida a la motivación con­ traria al trabajo, potencia el absentismo y se resume en dos grandes grupos: — El debido a falta de motivación. — El debido a ciertas características de la persona. Desde el punto de vista de la Seguridad e Higiene Laboral, la causa más importante de ausencia al trabajo la constituye la enfermedad o el accidente (Fortuin 1974). Éstos generan tal alte­ ración en la producción de las empresas que su coste supera ampliamente al derivado de la propia baja médica. Sólo una parte de estas bajas, puede justificarse por la propia patología del paciente. Para Martínez Quintana (1990), los factores que causan absentismo de manera más fre­ cuente y su relación con el absentismo fingido son: 11. Enfermedad, maternidad, lactancia. 12. Permisos varios permitidos. 13. Accidentes. 14. Motivos y causa fingida. 15. Control de ausencias. 16. Condiciones físicas del trabajo. 17. Estado civil. 18. Trabajo monótono. 19. Relaciones sociales. 10. Pluriempleo. — 40 — En los siguientes apartados vamos a ir desgranando la influencia de las distintas varia­ bles de diversa índole que de una u otra manera explican la IT. 2.2. VARIABLES DEL INDIVIDUO Profundizaremos a continuación en los principales factores enunciados anteriormente ya sea como predisponentes al absentismo ó como favorecedores del alargamiento de los procesos. Diversos autores han señalado los factores directamente ligados a la persona como modificadores de los niveles de absentismo. Variables como la edad y el sexo han sido ampliamente estudiadas, sin embargo, los factores psicológicos han sido considerados en un menor número de estudios. 2.2.1. Factores físicos 2.2.1.1. Sexo Diversos estudios han comunicado una mayor tasa de absentismo en el sexo femenino. Así, Allen (1996) encuentra que, debido a que la carga del cuidado de los hijos y parientes suele re­ caer todavía hoy en la mujer, en ésta, la tasa de absentismo por estas razones es superior. Sánchez Tabar et al. (1989), Mann et al. (1971) y García Salazar (1985) también describen el absentismo co­ mo un fenómeno con mayor frecuencia en mujeres. Las razones que aducen Blasco, (1986), Arquier et al. (1990), Caillard et al. (1978) y Alfonso et al. (1987) para justificar este hecho son diversas: Sue­ len padecer mayor número de pequeñas enfermedades, razones culturales como puede ser su mayor dedicación al cuidado de la casa y de familiares enfermos, también gozan de menores probabilidades de movilidad o ascenso que los hombres, quizá como consecuencia de las razones anteriores, au­ mentando por ello tal y como señala Martínez (1990) su insatisfacción en el trabajo. Asimismo, otros estudios observan proporciones más altas de ausencias en mujeres solteras (Isacsson et al. 1992). Romay (2003) encuentra que la duración de la baja en la mujer a igualdad de todas las demás variables estudiadas (edad, régimen de afiliación, etc.), es tres días mayor si se contempla la totalidad del periodo estudiado (de 1989 a 2001). No obstante, se observa que, la duración de la baja en la mujer disminuye con el tiempo, siendo 10 días mayor entre 1989 y 1994 y llegando a ser un día inferior entre 1995 y 2001. Esta diferencia en la tasa de absentismo según sexo no parece ser resultado de factores estacionales, Frieyro et al. (1985) las han cifrado en tasas que oscilan entre un 25 y 33% más de absen­ tismo en las mujeres que en los hombres. El estudio de Arriba et al. (1987) de las diferencias en la inca­ pacidad laboral en los Trabajadores del Mar en relación con el sexo, concluye que, aún considerando la escasa participación de la mujer en la población estudiada, es clara su importante aportación a las bajas laborales por enfermedad común. Los autores encuentran esta mayor tasa de absentismo por enferme­ dad en la mujer en relación con los hombres, coherente con los datos de otros estudios y países. Un estudio de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de California sobre una po­ blación de 1.400 mujeres que trabajaban en la cadena de producción de una gran empresa aeroes­ pacial observó, que las madres de entre 30-40 años de edad corren un riesgo de accidente 4,7 veces mayor que las tasas esperadas. En las mayores de 40 años el riesgo es sólo 1,6 veces mayor. Este mayor riesgo de accidente se atribuye "a la fatiga y responsabilidad de trabajar a tiempo completo mientras crían niños muy pequeños". — 41 — Sin embargo, y a pesar de lo anterior, González et al. (1990), y Castro Burón et al. (1991), citan en sus trabajos una mayor incidencia de absentismo en varones. También otros estudios registran una mayor incidencia de procesos de baja laboral entre los varones. Así, en un estudio reali­ zado en un área de Atención Primaria de Madrid los hombres registraron incidencias mayores a las halladas en las mujeres (Pérez Chaves 1994). Alfonso Sánchez et al. (1987) encontraron una distri­ bución de frecuencias por sexo en una población rural durante 1984 del 72,22% en varones y el 27,78% en mujeres. Sin embargo, en relación a la población laboral de base, el absentismo femenino fue significativamente superior al masculino. García (1984), encontró una distribución de frecuencias según sexo el 66,83% en varones en una población urbana durante 1984. Otros autores no han hallado esta diferencia del índice de absentismo entre sexos. Se­ gún el estudio realizado por Peirats et al. (1991) sobre los factores predictores del índice de incidencia de bajas laborales en una empresa de proceso continuo, no se hallaron diferencias según la residen­ cia del trabajador, el sexo y el tipo de jornada que realizan. Frieyro et al. (1989) encuentran la edad media de la población femenina en baja laboral más joven que la masculina, lo que imputan a dos razones: la Incapacidad Temporal de causa obsté­ trica y la reciente incorporación de la mujer al mundo laboral por lo que existe una mayor proporción de mujeres trabajadoras jóvenes. Los picos de máxima incidencia de ILT según sexo hallados por Alfonso et al. (1987) fueron entre los 20 y 29 años para las mujeres y entre los 40 y 49 para los varones. Respecto a los accidentes de trabajo (AT), incluidos los acaecidos durante el trayecto (in itinere), se relacionan con tasas menores en las mujeres por causa de la naturaleza del trabajo que ejecutan (Caillard et al. (1978). 2.2.1.2. Edad Según el estudio realizado por Peirats et al. (1991) sobre los factores predictores del índice de incidencia de bajas laborales en una empresa de proceso continuo, el factor fundamental fue la edad del trabajador. Este resultado coincide con lo encontrado por Romay (2003), en el que la incidencia de las bajas laborales disminuye progresivamente con la edad, de 26 bajas por cien trabajadores en el grupo de edad de 16 a 24 años, frente a 16 bajas por cada cien trabajadores, en el grupo de 55 años a la jubilación. Observa como el aumento de un año de edad supone mayor número de días de baja. En el gráfico 2.1 comprobamos además como en el tramo correspondiente en a los años de incorporación al mercado labo­ ral, de los dieciséis a los veintitrés años, el número de días de baja evoluciona de forma negativa. Gráfico 2.1 DURACIÓN DE LA BAJA FRENTE A EDAD 120 100 DBA 80 60 40 20 0 0 10 20 30 40 EDAD Fuente: Elaboración propia. — 42 — 50 60 70 80 En torno a los veintitrés años se produce el punto de inflexión y a partir de esta edad el crecimiento de la duración de la baja es continuo, adoptando la gráfica una forma de "J tumbada", típica en la representación gráfica del gasto sanitario frente a la edad7. Una explicación económica a este fenómeno sería que en los primeros años laborales del trabajador, normalmente contratado me­ diante alguno de los diferentes contratos temporales existentes en el mercado laboral español, el empleado trate por todos los medios que el empleador perciba su alta disposición a trabajar con el fin de ser renovado o incluso de pasar en el medio plazo a un contrato indefinido8. Parece existir una tendencia absentista mayor durante la juventud, para luego disminuir durante la edad adulta y finalmente aumentar en el período de prejubilación. Ello debido a que duran­ te los primeros años de la vida laboral, el sentido de la profesionalización suele ser menor, además de la mayor incidencia de los accidentes de trabajo. En la prejubilación parece aumentar por causa del deterioro del estado de salud (Arquier et al. 1990). En el caso de las mujeres, como ya hemos señalado, el intervalo de edad en el que se produce una mayor tasa de absentismo coincide con las edades en que éstas tienen hijos "a su car­ go" (Martínez 1990). La prevalencia de procesos aumenta con la edad media de la población, por causa de la mayor duración de las bajas, ya que el índice de incidencia disminuye con la edad. Las personas jóve­ nes inciden en más ausencias, pero la duración de éstas es menor que la de las personas mayores, Fortuin (1974), Isacsson et al. (1992), Blasco (1986). Romay (2003) encuentra que las diferencias en la duración de la baja según la edad son muy notables, incrementándose la duración media de 16 días en el grupo de menor edad, trabajadores de 16 a 24 años, a 68 días en el de mayor edad, 55 y más años. Entre los varones jóvenes son más frecuentes los accidentes no laborales, las infeccio­ nes y los accidentes laborales. Entre los varones de más edad son más frecuentes las enfermedades 9 osteoarticulares, cardiocirculatorias y respiratorias . Frieyro et al. (1985) encuentran que la IT por enfermedades del aparato musculoesquelético y de los tejidos conectivos se corresponden significati­ vamente con pacientes de mayor edad . En cuanto a la distribución por edad de los accidentes laborales incluidos los acaecidos durante el trayecto (in itinere) tienen claro predominio en los grupos de edad de 20-29 y 40-49 años, Caillard et al. (1978). 2.2.2. Factores psicológicos En el condicionamiento del absentismo, aparte de la incidencia de la enfermedad, el ac­ cidente y la maternidad, inciden factores de gran trascendencia de carácter psicosociológico, que derivan de la actitud del individuo y de la sociedad ante el trabajo Gili (1974). El estudio realizado por Peirats et al. (1991) concluye que el índice de incidencia de bajas está más influenciado por variables psicológicas que por los correlatos fisiológicos del trabajador. Grandal et al. (1988) dividen los factores psicológicos en: 7 Si bien en este caso es una "J tumbada recortada" frente a otros trabajos que relacionan el gasto sanitario del paciente desde su nacimiento hasta su muerte, puesto que sólo se tienen en cuenta las edades correspondientes a la edad laboral legal. 8 Existirían otras razones tales como la juventud, asociada a menos enfermedades, o las menores cargas familiares a edades tempranas. 9 Análisis del absentismo laboral en dos poblaciones rurales en cuya población predominaban los varones y los grupos de edad comprendidos entre 20-29 y entre 50-59 años. — 43 — — El desajuste entre la vocación y la capacidad del individuo. — La naturaleza de la actividad a realizar y el grado de insatisfacción personal. — La actitud negativa ante el trabajo. Lo anterior viene a poner de manifiesto la utilización de la baja laboral por parte de los pacientes para encubrir situaciones personales. Para Álvarez (1990), Aragón et al. (1994), Canga et al. (1987), Llario (1994), Tafalla et al. (1994) ésta se convierte en ocasiones en un elemento de pro­ tección del trabajador frente a agentes de insatisfacción. 2.3. FACTORES LABORALES 2.3.1. Régimen de afiliación La diferente regulación de cada régimen en cuanto a la percepción del subsidio por IT se refleja en la incidencia y duración de las bajas de los trabajadores de cada régimen. Así, Romay (2003) encuentra que el régimen de afiliación es una de las variables con mayor influencia, junto con la edad, en la incidencia y duración de los procesos de IT: en general, cuando se diferencia por sexo, por edad, e incluso cuando se distingue por patologías. Esto es, en las bajas producidas por una misma patología, el hecho de pertenecer a uno u otro régimen de afiliación hace que la incidencia y la duración de la baja sean totalmente diferentes e inversamente relacionadas. Los trabajadores del Régimen General tienen una mayor incidencia de bajas y estas son más cortas. La incidencia de las bajas en el Régimen General quintuplica la de trabajadores Autóno­ mos y multiplica por 24 la de Empleados de Hogar y por 17,5 la de los Trabajadores del Régimen Especial Agrario, encontrando una incidencia por 100 trabajadores y año de 25, 5, 1 y 1,5 bajas res­ pectivamente en el año 1999 en la provincia de Guadalajara. Por lo que se refiere a la duración, fren­ te a una media global de 34 días, los regímenes especiales de Autónomos, Empleados de Hogar y Agrarios presentan una duración media que dobla sobradamente la correspondiente al Régimen Ge­ neral: 80, 77 y 83 días frente a 31. 2.3.2. Sector económico De todos es conocido que los distintos sectores de producción ofrecen unas tasas de ab­ sentismo claramente diferentes entre sí, tanto en lo que se refiere a procesos de IT por contingencias comunes como profesionales (Grandal et al. 1988). Los sectores de producción que mayor porcentaje de trabajadores ocupan en un área geográfica pueden ser causa determinante en gran medida de los indicadores de absentismo que en dicho área se encuentren. El desplazamiento de población ocupada de un sector a otro puede ser motivo de variaciones en los indicadores de IT. En el contexto español esto sucede, por ejemplo, con el sector minero de Asturias y León en el que la gravedad y cronicidad de las afecciones propias del mismo condicionan los indicadores de absentismo provincial. Las cifras de absentismo en la industria de nuestro país oscilan generalmente entre un 5 y un 13% de las jornadas trabajadas, cifras, que a pesar de ser altas, son superadas ampliamente por — 44 — parte de otros sectores como puede ser el mismo sector sanitario, como señala Blasco (1986). Lo que es innegable es que las tasas de absentismo son diferentes entre sectores económicos distintos, por lo que se puede considerar al sector económico como una variable fundamental a valorar a la hora de considerar los indicadores de absentismo que una empresa concreta ofrece. Se echan en falta estudios que comparen diferencias en cuanto a absentismo por inca­ pacidad entre el sector público y privado. Canga et al. (1991) consideraron exclusivamente la inciden­ cia del esguince de tobillo por AT en dos colectivos pertenecientes a dos grupos de empresas, privadas y públicas, encontraron una mayor incidencia de esta patología en las industrias privadas pero no encontraron diferencias por lo que se refiere a la duración de los procesos de incapacidad. 2.3.3. Condiciones laborales en la empresa La empresa es objeto de estudio ya que es el lugar donde se produce y aparece el ab­ sentismo, participando en su posterior evolución. Los factores que más intervienen en las fases de absentismo son: la situación geográfica, el tipo de actividad, tamaño (pequeña, mediana o grande), las relaciones humanas, el nivel de salarios, seguridad e higiene en el trabajo, la siniestralidad, méto­ dos de trabajo, etc. El modelo teórico que propone Álvarez (2000) predice que, cuando una empresa no tiene sistemas de vigilancia adecuados para controlar y verificar el cumplimiento de la jornada laboral, sus empleados tienen mayor propensión a caer en conductas de absentismo fraudulento, esto es, causar ausencias en el puesto de trabajo no justificadas normativamente simulando ausencias por enfermedad o simplemente no informando de la misma. A pesar de que la propensión al absentismo laboral del trabaja­ dor individualmente considerado no ha resultado ser un factor significativo en la explicación aquel absen­ tismo debido a enfermedad, algunos resultados apuntan al hecho de que las empresas sí disponen de un cierto grado de control sobre la ausencia debida esta causa. Por ejemplo, por alguna razón, los horarios de jornada partida conducen a mayores niveles de absentismo, mientras que el hecho de garantizar un sistema de control resulta un acicate para realizar la jornada laboral completa. Los trabajadores de gran­ des empresas muestran una mayor propensión a perder horas de trabajo por enfermedad. Dado que este resultado se obtiene una vez controlados los factores que afectan de ma­ nera directa la salud del trabajador, esta interpretación debe relacionarse con el hecho de que resulta mas fácil simular un episodio de Incapacidad Laboral en éste tipo de compañías. Esta facilidad para la comisión de conductas fraudulentas puede incluso ser una decisión interna de la empresa. En empre­ sas grandes, los costes de control, comparados con modificaciones temporales de la plantilla, pueden hacer que la implantación de mecanismos de vigilancia sea menos atractiva. Este resultado atribuye un grado muy alto de responsabilidad al empresario en el control de este comportamiento. Los resultados de Álvarez (2000) muestran la relevancia de las condiciones de salud la­ boral, la insatisfacción en el puesto de trabajo y el tipo de jornada laboral llevada a cabo por el em­ pleado, como variables explicativas del absentismo por enfermedad. Entre las condiciones laborales con repercusión en las tasas de absentismo Grandal et al. (1988), señalan: 1. Las condiciones bajo las que se presta el trabajo, es decir, las relacionadas con la Higiene y Seguridad en el Trabajo. 2. La escala jerárquica o el sector de actividad en que se está enmarcado. 3. La falta de futuro y de incentivación en el trabajo. 4. La falta de promoción y reciclajes. — 45 — Intentaremos hacer una revisión de variables laborales aducidas como factores con re­ percusión sobre el absentismo: 2.3.3.1. Tamaño de la empresa La relación del tamaño de la empresa con el absentismo se presume desde hace mu­ chos años, aunque aun no está claro si es el tamaño del grupo de trabajo lo que importa o la magni­ tud de toda la organización. En líneas generales la tasa de absentismo se eleva progresivamente con el tamaño de la organización (Ganaza et al. 1987). Según Martínez (1990), los departamentos con más personal representan la mayor problemática existente, aunque esto no implica la reproducción cuantitativa y proporcional en todos los casos. Quizá la razón tenga que ver con el conocimiento por parte del trabajador de que su ausencia será suplida por el resto de compañeros. 2.3.3.2. Política de salarios La importancia de la política de salarios en el absentismo ha sido puesta de manifiesto por distintos autores Blasco (1986), Ganaza et al. (1987). La política laboral de la empresa es determinante. Así, aquellas empresas cuyos salarios están vinculados a la producción, tienen una incidencia que osci­ la entre el 1,8 y el 2,5% de absentismo, mientras que en empresas del sector público, con salarios "igualitaristas", los mismos indicadores oscilan entre el 8 y el 12%, Álvarez (1994), Grandal et al. (1988). Otros factores indirectamente relacionados con los salarios como promoción personal, vinculación del trabajador con la empresa, movimientos sindicales, política social, seguridad e insegu­ ridad en el puesto de trabajo, conflictividad social, etc., también han sido aducidos como modificado­ res de las tasas de absentismo (Blasco 1986). 2.3.3.3. Relaciones dentro de la empresa Las características del contenido de trabajo afectan al absentismo. Los grupos de trabajo y su grado de cohesión, mediante la formación de una "cultura de ausencia" son factores importantes como motivantes del fenómeno según Ganaza et al. (1987). El clima sociolaboral de la empresa modifica las tasas de absentismo. Las industrias muy conflictivas, política, laboral o socialmente, son más absentistas (industrias mineras, de grandes centros portuarios, industrias en cadena de montaje) Gili (1974), Arquier et al. (1990). La conflictividad laboral puede significar un aumento del absentismo, ya que muchas personas débiles o poco comprometidas buscan la baja médica cuando existe riesgo de conflicto. En este sentido, y como ya hemos comentado, el absentismo por patología se modifica antes y después de un convenio colectivo (Martí 1974). La propia organización del trabajo (tareas en cadena, trabajos a turnos, etc.) también in­ fluye en el absentismo (Ganaza et al. 1987, Blasco 1986) si bien las mejoras de las condiciones de trabajo en algunas ocasiones parecen tener un efecto paradójico y así, por ejemplo, es frecuente que trabajadores que son retirados de una estancia pequeña, vieja e inadecuada para ubicarlos en un nuevo puesto mejor y más espacioso, presenten un incremento pasajero de los índices de absentis­ mo por enfermedad de corta duración. 2.3.3.4. Categoría profesional Los niveles de absentismo en función de la categoría profesional han sido frecuentemen­ te estudiadas por Gili (1974), Martínez (1990) y Ganaza et al. (1987) .En líneas generales se refiere — 46 — como categorías ocupacionales más incidentes y por este orden: los trabajadores no cualificados, los cualificados, otros técnicos y mandos medios (Martínez 1990). Siguiendo a Blasco (1986), puede decirse que existe una relación inversa entre el nivel de cualificación y la frecuencia y duración del absentismo. En el estudio realizado por Peirats et al. (1991) sobre los factores predictores del índice de incidencia de bajas laborales, el segundo factor predictor fue el nivel jerárquico que ocupa el traba­ jador en la empresa (precedido de la edad del trabajador). Con el análisis de la varianza se observa­ ron diferencias muy significativas entre el número de bajas por enfermedad y el nivel jerárquico que está ocupando, así como del ejercicio físico requerido o no en el departamento al que se pertenece y el tipo constitucional. En cuanto a la duración de los procesos según la categoría profesional, Canga et al. (1991) encuentran el esguince de tobillo de origen laboral más frecuente entre peones especialistas, si bien no encuentran la duración de la Incapacidad Laboral Transitoria relacionada con la cualifica­ ción profesional. También los accidentes de trabajo, incluidos los acaecidos in itinere representan unas tasas de absentismo que se muestran más altas en los obreros según Caillard et al. (1978). 2.3.3.5. Condiciones del puesto de trabajo Otros factores relacionados con la empresa que favorecen la reducción del absentismo son las condiciones higiénicas y ambientales, sistemas de seguridad en los puestos de trabajo y con­ diciones ergonómicas (Úbeda et al. 1986, Grandal et al. 1988). El trabajo duro y peligroso provoca mayor absentismo. El aumento de la carga de trabajo de la empresa o del grupo de trabajo se asocia a un mayor absentismo. La mejora en las condiciones de trabajo y del puesto de trabajo produce una disminución del absentismo. En líneas generales, la organización del trabajo influye en el absentismo, como señala Blasco (1986), observándose diferencias entre distintos centros productivos de la misma empresa organizados de manera distinta. También el pluriempleo en las distintas modalidades se ha mostrado como un factor muy influyente (Gili 1974). En relación con lo anterior, Martínez (1990) realizó un trabajo en dos empresas y se en­ contró que la causa más numerosa de horas perdidas, bajas, etc., es la "enfermedad", seguido de permisos varios (retribuidos y no retribuidos), en tercer lugar los accidentes de trabajo incluyendo los in itinere, agudizándose más en los departamentos donde existía alta peligrosidad, riesgo, fatiga física y psíquica, excesiva monotonía y regulares condiciones de seguridad e higiene en el trabajo; en cuar­ to lugar los "motivos disciplinarios y los de Comité" y en quinto lugar los "retrasos y falta de puntuali­ dad". Respecto a la opinión de los trabajadores encuestados de las dos empresas en relación con la multiplicidad de factores relacionados con los incentivos en el trabajo, se refirieron necesidades am­ bientales o el clima sociolaboral: — Las condiciones físicas de trabajo son descritas por más de la mitad de los encues­ tados como "aspectos deficitarios" y, concretamente las medidas de seguridad e hi­ giene, ventilación, temperatura, luz, hacinamiento, ruido, horarios y turnos. Las empleadas declaran en mayor proporción este deterioro. — El ruido y las máquinas hacían sentirse aislados a la cuarta parte de la población de la muestra de la primera empresa y el ruido producía la fatiga física y psíquica a un 20,9% de mujeres y 10,7% de hombres de la segunda empresa. — 47 — 2.3.3.6. Requerimientos del trabajo Para Blasco (1986) cuando los requerimientos del trabajo exceden las capacidades del individuo se producen desequilibrios, desajustes y desadaptaciones que pueden dar alteraciones funcionales, psíquicas y anatómicas, que son causas de incapacidades laborales. Para Gili (1974), los trabajos penosos o de riesgo elevado tienen los mayores índices de absentismo, como por ejemplo la industria minera. 2.3.3.7. Tipología del trabajo Condicionamientos como el trabajo simple y de ciclos pequeños elevan las tasas de ab­ sentismo (Arquier et al., 1990). Realizada una entrevista entre absentistas de dos empresas, el 50% de entrevistados referían tener tareas demasiado detalladas, iguales o uniformes y sobre todo en trabajos no cualificados. Las industrias con departamentos que trabajan en cadena tienen un índice elevado de absentismo precisamente en aquellos puestos de trabajo monótonos y repetitivos (Gili 1974). Sin embargo, en el estudio realizado por Peirats et al. (1991), no se hallaron diferencias significativas según el tipo de trabajo que se realizaba. 2.3.3.8. Localización del trabajo Normalmente hay menos absentismo en las fábricas localizadas en pequeños núcleos urbanos que en las localizadas en grandes núcleos urbanos o comarcas muy industrializadas. La causa hay que buscarla en la facilidad de control social del absentista, que es mayor en el núcleo pequeño según Arquier et al. (1991). Además, el trabajo en las grandes ciudades conlleva, en gene­ ral, un mayor absentismo por las mayores distancias y el tiempo a emplear en los desplazamientos al trabajo (Blasco 1986). En cuanto a los factores predictores del índice de incidencia de bajas laborales, Peirats et al. (1991), no hallaron diferencias significativas en función del lugar de residencia del trabajador. Para evitar el absentismo por causas relacionadas con la empresa, Úbeda et al. (1986) proponen que debería cuidarse la ubicación de los centros de trabajo, así como prever los medios de transporte necesarios en el diseño y planificación de nuevas plantas. 2.3.3.9. Seguridad o estabilidad de empleo Las condiciones laborales tienen una influencia muy notoria: en general, cuanto mayor es la seguridad del empleo, mayor es el absentismo (Gili 1974). Para Grandal et al. (1988), el proteccio­ nismo del trabajador genera absentismo. Sin embargo, los factores que más influyen en el absentis­ mo son las condiciones del mercado de trabajo, crisis económicas, situaciones políticas, y sistemas de protección social (Úbeda et al. 1986). El estudio de Pérez Chaves (1994) sobre absentismo laboral por enfermedad en un área de Atención Primaria de Madrid demostró que los trabajadores fijos pre­ sentaron mayor absentismo y de mayor duración que los contratados. Comparando los indicadores de absentismo entre distintos países, se observa como es cierto que, a mayores niveles de Seguridad Social, sobre todo en lo que se refiere a enfermedad o accidente, aumenta el absentismo (Arquier et al. 1990; Úbeda et al. 1986). — 48 — 2.4. CONTINGENCIA OCASIONANTE En el conjunto de los procesos de incapacidad de cualquier población se debe prestar, tal y como señalan Caillard et al. (1978), una especial atención a las tasas de frecuencia y de gravedad de los Accidentes de Trabajo (en adelante AT) y de las enfermedades ligadas directa o indirectamente a la vida profesional (en adelante EP). La distribución de contingencias viene afectada por el hecho ya ampliamente comentado de que los registros de IT responden a un criterio legal y no sanitario. En general, la gran mayoría de los procesos son de causa común. En el Área Sanitaria de Guadalajara, en el periodo 1989-2001, las contingencias comunes supusieron el 98,5% de los procesos de IT, Romay (2003). 2.4.1. Accidente de trabajo En el Área Sanitaria de Guadalajara, en el periodo 1989-2001, los AT supusieron el 1,5% de los procesos de IT (Romay 2003). Los accidentes de trabajo vienen a representar, según las em­ presas, un absentismo entre seis y diez veces menor que el producido por enfermedad común (Fer­ nández et al. 1992). Según el mismo autor, la lucha contra los accidentes suele obtener resultados francamente satisfactorios, en plazos relativamente cortos, cuando se aplica un buen programa de prevención, pero no todas las empresas lo aplican. Se observó un incremento en el número de acci­ dentes, tanto graves como mortales, en un porcentaje superior al que aumentó la población activa trabajadoras mientras la población activa ocupada aumentó el 13,50%, el número de accidentes gra­ ves fue del 23,39% y el de accidentes mortales aumentó un 22,67%. Según Caillard et al. (1978), los accidentes de trabajo, incluidos los acaecidos durante el trayecto in itinere representan unas tasas de absentismo muy variables, pues dependen de la activi­ dad por una parte (en la construcción y obras públicas fue 8 veces mayor que en la industria de la confección) y la categoría profesional por otra (menor en las mujeres por la naturaleza del trabajo que ejecutan, los empleados, mayor en los obreros, y más frecuente en los jóvenes). Las conclusiones derivadas de un estudio realizado por García et al. (1993) sobre los ac­ cidentes laborales en el sector eléctrico son: — La mitad de los accidentes producidos son lesiones de tipo traumatológico y son las responsables de la pérdida de la tercera parte de las jornadas laborales. — Los accidentes en trayecto suponen el 3% del total. — Más de la mitad de los accidentes traumatológicos ocurren en la edad comprendida 35-54 años, y en aquellos trabajadores con más antigüedad en el puesto. a a — La accidentalidad es mayor en la 3. -4. hora de jornada laboral. — El principal factor de los accidentes son las caídas, así como las lesiones derivadas de esfuerzos excesivos. — Las lesiones más frecuentes tanto en miembros superiores como inferiores son las luxaciones, torceduras y esguinces. — 49 — Las medidas de intervención deben ir orientadas a promover la seguridad mediante: for­ mación, cursos de reciclaje profesional, estudio ergonómico del puesto de trabajo, realización de ins­ pecciones periódicas por distintos equipos y elaboración de procedimientos y métodos de trabajo para los trabajos de especial riesgo. 2.4.2. Enfermedad profesional Las enfermedades profesionales como causa de absentismo, son menos incidentes que los AT, aunque el sistema de notificación ha sido bastante deficiente, excepto en el caso de la silico­ sis (Fernández et al. 1992), cuya eficacia de control ha sido consecuencia de la preocupación existen­ te tanto por parte de la administración como de los trabajadores y empresas. En el Área Sanitaria de Guadalajara, en el periodo 1989-2001 los procesos declarados por EP supusieron el 0,0227% de los procesos de IT (Romay 2003). Los factores que distorsionan las tasas naturales de los procesos de incapacidad tam­ bién afectan a la distribución de índices entre contingencias profesionales. La diferencia entre la con­ sideración de EP o AT estriba básicamente en la cuantía de las indemnizaciones, que por la contingencia de EP son mayores. En cuanto a las enfermedades profesionales, la incidencia oficial de éstas en España se sitúa en un inmejorable nivel de 0,52 por mil asalariados en 1.991, tasa de 2 a 10 veces inferior a la mayoría de los países de la O.C.D.E. según Daponte et al. (1993). Consideramos estas diferencias como consecuencia de la disparidad de criterios de clasificación y declaración en distintos países y por el subregistro de estas enfermedades en España, cuya orientación es más administrativa que epidemiología. Entendemos que debe prestarse una mayor atención a los procesos de enfermedad profesional dada su fuerte repercusión sanitaria. Baste como ejemplo la consideración de que entre un 10 y un 20% de las neoplasias son de origen laboral (Daponte et al. 1993; Moncada et al. 1991). 2.5. FACTORES SOCIOECONÓMICOS Como señala Gili (1974), el absentismo es un problema sociológico inherente al desarro­ llo económico e industrial, al bienestar, al aumento del nivel de vida y directamente vinculado a la actitud de la sociedad y del individuo ante el trabajo. Prueba de ello es que se han observado diferen­ cias regionales en los índices de absentismo, al hacer comparaciones entre las diferentes factorías de una empresa. Fundamentalmente se deben a factores de tipo social, político, económico y regional de la nación o región en que se encuentra la empresa según Blasco (1986). Tanto los valores medios de días de baja, como los porcentajes de sujetos que causan baja, aparecen relacionados con una serie de variables sociológicas como son el sexo, estado civil, edad, años de antigüedad en la empresa, puesto de trabajo, etc. Es decir, las ausencias al trabajo no son en ningún caso producidas únicamente por el azar o por la morbilidad natural de la población, sino que constituyen un fenómeno que conecta con otros fenómenos sociales propios del tipo de so­ ciedad donde vive el trabajador. El trabajador absentista está más insatisfecho en una serie de face­ tas de su vida laboral y podríamos añadir probablemente, también con su vida social (Delgado 1981). — 50 — Cuando los índices de absentismo se disparan, las causas son siempre socioeconómicas y no médicas. A mayor protección social y demanda de trabajo, mayor es el absentismo. De un modo más explícito, entre los factores sociales a considerar como facilitadores del absentismo cabe destacar: 2.5.1. Diferencias socioeconómicas En el estudio Whitehall II (North et al. 1993) resultó evidente una fuerte relación inversa entre el nivel socioeconómico y las ausencias por enfermedad. Los varones de nivel socioeconómico inferior tuvieron más ausencias por enfermedad, tanto de corta duración (inferiores a 7 días) como de larga duración (superior a 7 días), en una proporción 6.1 con respecto a los varones de superior nivel socioeconómico. Para las mujeres, los ratios eran 3.0 (periodos cortos) y 4.2 (largos). Entre los traba­ jadores absentistas, se identificaron varios factores de riesgo, incluyendo los relacionados con la sa­ lud (consumo de alcohol y tabaco), características del trabajo (bajos niveles de control, variedad y uso de habilidades, ritmo del trabajo y apoyo en el mismo), bajos niveles de satisfacción laboral y circuns­ tancias sociales extralaborales adversas (dificultades financieras, condiciones de la vivienda (Blasco 1986). Estos factores explicaron alrededor de un tercio de las diferencias encontradas. Las grandes diferencias encontradas en las ausencias por enfermedad son paralelas a diferencias socioeconómi­ cas en morbilidad y mortalidad encontradas en otros estudios Asimismo, Isacsson et al. (1992), ob­ servaron que los colectivos de inmigrantes presentan tasas de absentismo superiores a la población autóctona. 2.5.2. Estado civil No se han observado, en el hombre, diferencias significativas entre el absentismo produ­ cido por solteros y casados. En la mujer sí suele haber diferencias, Arquier et al. (1990) reportan una mayor incidencia de bajas entre las mujeres casadas, que achacan a razones familiares, mientras Isacsson et al. (1992) refieren mayor incidencia de ausencias en mujeres solteras. 2.6. ESTACIONALIDAD 2.6.1. Mensual Existen algunos factores externos que al influir en la morbilidad pueden modificar la inci­ dencia de las bajas laborales en una población, uno importante como denotan Frieyro et al. (1985), es la climatología. En general, las bajas por todas las contingencias descienden en verano como conse­ cuencia de la generalización de los periodos vacacionales. Los meses que más ausencias registran por enfermedad y accidente son: enero, febrero, marzo, noviembre y mayo, siendo un factor clave el clima y la lejanía o proximidad de vacaciones como señala Martínez (1990). Además de la caída en período vacacional, Romay (2003) muestra como la bajada de di­ ciembre es la más significativa. Nótese el pequeño valor de diciembre (Ilustración 1) que casi alcanza los mínimos del mes de agosto. En la ilustración, los máximos anuales corresponden al mes de enero y los mínimos al mes de agosto. — 51 — Ilustración 1 REPRESENTACIÓN DEL NÚMERO DE PROCESOS DE BAJA POR IT INICIADOS EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA MENSUALMENTE 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 TOTAL 600 400 200 1989 1990 1989 1991 1991 1993 1992 1994 1993 1995 1995 1997 1996 1998 1997 1999 1999 2001 2000 AÑO1 Existe la creencia de que esta estacionalidad mensual es debida a la epidemia cuasia­ nual de gripe, pero una vez eliminadas las bajas por gripe, los valores de diciembre disminuyen toda­ vía en mayor proporción de lo esperado. La disminución en el número de bajas observada en el mes de abril podría deberse al efecto "Semana Santa". Ilustración 2 DISTRIBUCIÓN DE LAS MEDIAS MENSUALES PARA EL TOTAL DE PROCESOS INCIDENCIA DE LA GRIPE Y LA DIFERENCIA 2.5 2.0 1.5 total IT/nº afiliado 1.0 s x 100 gripe/afiliados Media .5 diferencia griperel­ relacien 0.0 em ci di e br e br em vi no — 52 — e br tu oc e br m ie pt se Fuente: Romay (2003). to os ag lio ju o ay o ni ju m zo ar ril ab m o er br fe o er en MES1 En la serie de los totales (Ilustración 2) se aprecia un máximo absoluto en enero, y varios mínimos por orden creciente de importancia en abril, diciembre y agosto; correspondientes a los me­ ses en que habitualmente se toman las vacaciones. La tabla 2.1 muestra como las diferencias en la distribución de las bajas a lo largo de los meses es estadísticamente significativa. Tabla 2.1 ANOVA PARA LAS DIFERENCIAS DE LAS MEDIAS MENSUALES, PARA LAS TRES SERIES Series o total IT/n. afiliados x 100 gripe/afiliados x 100 diferencia Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. Inter-grupos 11.885 111 1.080 11.774 .000 Intra-grupos 12.939 141 9.177E-02 Total 24.824 152 Inter-grupos 15.347 111 .486 11.122 .000 Intra-grupos 16.163 141 4.371E-02 Total 11.510 152 Inter-grupos 12.857 111 .260 6.765 .000 Intra-grupos 15.414 141 3.840E-02 Total 18.272 152 Fuente: Romay (2003). 2.6.2. Influencia de la gripe en la estacionalidad de la serie La bibliografía describe una estacionalidad mensual de la baja que algunos conocedores del tema han achacado a la epidemia de gripe. Para intentar comprobar la veracidad de la hipótesis Romay (2003) procedió de la siguiente manera: realizó un estudio con series mensuales desde 1988 a 2001 en la provincia de Guadalajara. En la elección del período tuvo en cuenta que los picos se producían en los meses invernales y creó lo que denominó "años-gripe", que abarcan desde el mes de septiembre de un año, al mes de agosto del año siguiente. En este periodo se crearon tres series (Ilustración 3): 1. La primera, correspondiente al total absoluto de los procesos de baja acaecidos en cada mes por contingencias comunes. 2. La segunda, correspondiente a bajas por gripe exclusivamente. 3. La tercera, correspondiente a las bajas de cada mes causadas por todas las enfer­ medades excepto por gripe, es decir, la diferencia entre las dos anteriores. Paralelamente, y teniendo en cuenta que, si bien la gripe aglutina gran número de las ba­ jas de esos meses, el resto de enfermedades respiratorias infecciosas agudas tampoco son despre­ ciables y por evitar que el estudio pudiera verse afectado por una errónea codificación de la entidad nosológica gripe, creó dos series más, una llamada "Enfermedades Infecciosas Respiratorias Agu­ das" y la homóloga de la tercera serie, correspondiente a las bajas de cada mes causadas por todas las enfermedades, excepto las infecciosas respiratorias agudas. "Enfermedades Infecciosas Respira­ torias Agudas" comprende los siguientes códigos, tabla 2.2: — 53 — Tabla 2.2. ENFERMEDADES RESPIRATORIAS INFECCIOSAS AGUDAS 460 Nasofaringitis aguda (resfriado común). 461 Sinusitis aguda. 462 Faringitis aguda. 463 Amigdalitis aguda. 464 Laringitis y traqueitis agudas. 465 Infecciones agudas de vías respiratorias superiores de localización múltiple o local no especificada. 466 Bronquitis y bronquiolitis agudas. 487 Gripe Fuente: Elaboración propia. Ilustración 3 SERIES ILUSTRATIVAS DE LA ESTACIONALIDAD DE LA SERIE 2000 1000 TOTALIT GRIPE diferncia gripe-tota l 0 00 00 99 98 98 97 96 96 95 94 94 93 92 92 91 90 90 89 88 88 1 -0 1 -0 0 -0 9 -9 9 -9 8 -9 7 -9 7 -9 6 -9 5 -9 5 -9 4 -9 3 -9 3 -9 2 -9 1 -9 1 -9 0 -9 9 -8 9 -8 años de gripe , de sept a agosto Fuente: Elaboración propia. Se aprecia en primer lugar, la estacionalidad de la serie correspondiente al total de las bajas antes comentada. Al representar las bajas que han tenido como causa la gripe, vemos que se trata de una serie con una estacionalidad aún más marcada que la anterior y cuya línea de base se mantiene constante a lo largo del periodo, al contrario que la serie que representa el total de las bajas causadas por el conjunto de las enfermedades, que tiene una tendencia creciente a partir del año 1999. La serie mas oscura y con valores menos extremos corresponde a la diferencia entre las bajas causadas por la gripe y las causadas por el resto de enfermedades. Se aprecia que esta serie repro­ duce el comportamiento, en cuanto a tendencia, de la serie de totales. Cuando hacemos la misma representación para la totalidad de las enfermedades infecciosas respiratorias agudas, la imagen es — 54 — similar. Parece que en ambos casos, al eliminar la gripe o el conjunto de las enfermedades infeccio­ sas respiratorias agudas, se ha eliminado en gran parte el componente estacional. De este estudio se puede concluir que, podemos afirmar que las sospechas de que la es­ tacionalidad de la serie de la incidencia mensual de las bajas es debida al llamado "pico de la Gripe", correspondiente a las epidemias anuales que de ésta enfermedad se producen en los meses de ene­ ro y febrero, no son desatinadas sin embargo, al eliminar las bajas producidas por esta enfermedad, o incluso eliminando todas aquellas relacionadas con procesos respiratorios agudos encontramos que la serie no se alisa todo lo que sería esperable de ser éste el único factor influyente en su estacionali­ dad. Además y para que el efecto de la estacionalidad no pudiera deberse a la diferente afilia­ ción de los trabajadores en los meses veraniegos, se realizó el mismo estudio para las series relativi­ zadas, dividiendo por el número de trabajadores en cada mes. 2.6.3. La influencia del día del mes Romay (2003) ha podido comprobar que la duración media de las bajas difiere según el día del mes, pudiéndose delimitar dos grupos. El primero, correspondiente a los días 1, 30 y 31 (en su caso) de cada mes y el segundo, con el resto de días del mes, siendo las bajas en el primer grupo 3,5 días más largas en media. Los intervalos de confianza no se solaparon. Se eliminaron los valores extremadamente raros y las pruebas no paramétricas también rechazaron la hipótesis de igualdad de distribuciones para cualquier nivel de significación. Todo ello, junto con el hecho añadido de existir un 10 gran número de observaciones , induce a pensar que no se trata de un fenómeno debido al azar. Quizás sería conveniente estudiarlo en otro contexto, ya que no encontramos a priori una causa sani­ taria a este hecho. Una posible explicación sería que la finalización de contratos temporales muchas veces coincide con meses naturales, pero sin otra información no es posible señalar que esta explica­ ción sea la correcta. 2.6.4. Influencia del día de la semana Los lunes se producen un mayor número de bajas laborales, más del doble que el resto de días de la semana, observándose mínimos en sábados y domingos, lo cual es coherente con el hecho de que la mayoría de las bajas son extendidas por los médicos de Atención Primaria. La dura­ ción presenta un patrón opuesto, esto es, máxima en los procesos iniciados en domingo, seguida del sábado y en clara disminución hasta alcanzar el mínimo absoluto los lunes. Como conclusión pode­ mos decir que el lunes acumula las bajas del sábado y el domingo, además de constituir el día típico en que el absentista toma su baja laboral. En definitiva, las bajas de los lunes son más frecuentes y más cortas, y las bajas iniciadas durante del fin de semana son menos frecuentes y más largas. Existe conciencia por parte de los facultativos prescriptores de que los lunes se tramitan más bajas laborales, ya que acumulan las del fin de semana, pero no encontramos una explicación razonable al hecho de que el martes se extiendan más bajas que el miércoles, y el miércoles más que el jueves. Tampoco encontramos una explicación al hecho de que la duración tenga una tendencia creciente de lunes a domingo. A igualdad de todas las demás variables, existe una diferencia de más de seis días entre la duración de una baja que se tramite el lunes o cualquiera de los otros días de la semana. Lo razonable sería que el lunes tuviera una duración dos días menos en promedio que el 10 En la base de datos manejada se contaba con 101.036 partes de baja del período. — 55 — resto de días de la semana, ya que la enfermedad ha podido comenzar durante el fin de semana y la baja se ha extendido con fecha del lunes. Desconocemos la causa de que la duración media de las bajas extendidas los sábados y domingos sean significativamente mayor que las del resto del día de la semana, aventuramos a decir que estas bajas suelen producirse como consecuencia de asistencia médica urgente e ingreso, lo cual revela una importancia en la patología. Las medianas de la duración se mantienen de lunes a miércoles, pero las medias aumentan progresivamente, esto es porque se incrementan los valores raros de mayor duración. Ilustración 4 DISTRIBUCIÓN DEL NÚMERO DE BAJAS SEGÚN PATOLOGÍA Y DÍA DE LA SEMANA EN QUE SE PRODUCE Cardiopatías Enfermedades reumáticas 1000 200 800 600 100 Frecuencia Frecuencia 400 200 0 domingo 0 domingo lunes martes miércoles jueves viernes martes lunes sábado Día de la semana en que se inicia la baja jueves miércoles sábado viernes Día de la semana en que se inicia la baja Gripe 4000 3000 2000 Frecuencia 1000 0 domingo lunes martes miércoles jueves viernes sábado Día de la semana en que se inicia la baja Podemos observar en la Ilustración 4 la diferente distribución del número de bajas según el día de la semana en función de la patologías de que se trate: enfermedades reumáticas, cardiopa­ tía o gripe. En el caso de la cardiopatía, donde las bajas responden a patologías de gravedad, la dis­ tribución de las bajas es la esperada si no están influyendo otros factores externos a la propia enfermedad (doble el lunes que resto de días de la semana, y resto días frecuencia mantenida). — 56 — Alfonso et al. (1987) encuentran los lunes seguidos de los viernes como días de mayor incidencia en la población de un cupo rural durante 1.984 (tabla 2.3). Tabla 2.3 RATIO MUJER/VARÓN DE INCIDENCIA DEL ABSENTISMO EN CADA DÍA DE LA SEMANA Total Varones Mujeres M/V Lunes 29,63% 154 23 0,15 Martes 11,15% 264 21 0,02 Miércoles 18,52% 276 33 0,43 Jueves 29,36% 224 32 1,33 Viernes 27,78% 101 65 0,64 Sábado 23,7%2 210 10 1,00 Fuente: Alfonso et al. (1987). Estaún (1993) coincide con Romay (2003) y los anteriores en encontrar una mayor inci­ dencia el lunes, siendo ésta progresivamente decreciente hasta el domingo. El día que más esfuerzo psicológico cuesta acudir al trabajo es el lunes y en las mujeres con jornada doble (fábrica y hogar) el sábado (Martínez, 1990). En el ya comentado trabajo de Romay (2003), al dividir el periodo en dos mitades, la pri­ mera de 1989 a 1994 y la segunda de 1995 a 2001, se puede apreciar, tal y como muestra el gráfico 2.5, un comportamiento diferente en cuanto a la distribución semanal de la duración de las bajas en función del sexo. Los varones extreman este comportamiento en la primera mitad del estudio, mien­ tras que en las mujeres se diluye. Sin embargo, el comportamiento de las mujeres se acerca al de los varones en el segundo periodo. Ilustración 5 DISTRIBUCIÓN DE LA DURACIÓN DE LAS BAJAS SEGÚN PERÍODO Y DÍA DE LA SEMANA QUE SE PRODUCE Bajas correspondientes a 1989-94 Bajas correspondientes a 1995-01 Medias marginales estimadas de DBA Medias marginales estimadas de DBA 60 80 70 40 Sexo hombre 30 domingo mujer lunes martes miércoles jueves viernes Medias marginales estimadas Medias marginales estimadas 50 sábado 60 50 Sexo 40 hombre 30 domingo mujer lunes martes miércoles jueves Día de la semana en que se inicia la baja Día de la semana en que se inicia la baja Fuente: Elaboración propia. — 57 — viernes sábado 2.7. FACTORES SANITARIOS Según Blasco (1986) y Caillard et al. (1978) el absentismo por razones médicas, es la primera causa de absentismo. Representa del 65 al 80% del mismo, y más aún si se incluyen los permisos de maternidad. Sin embargo, otros trabajos afirman que sólo una mínima parte de todos los días laborables perdidos en una empresa por procesos de enfermedad de los empleados responde a claros procesos patológicos en los que la falta de salud física del trabajador es un factor explicativo de su ausencia al trabajo (Delgado 1981). En la organización empresarial, el área de interés de índole médica corresponde a los riesgos ambientales en el trabajo. Sin embargo, los accidentes laborales son numéricamente mucho menos importantes que los no laborales. A pesar de esto, nadie discute que la existencia de un servi­ cio médico de empresa puede resultar rentable en términos económicos en este aspecto (Pascual et al. 1991, Caillard 1978). No es el objetivo de este trabajo un estudio pormenorizado de la incidencia de cada en­ fermedad a lo largo de los meses y los días de la semana. Sin embargo para un estudio completo puede acudirse a Romay (2003). Por otro lado Fabrés et al. (1982) estudiaron el grado de distorsión que el profesional médico implicaba en los niveles de absentismo. En su estudio realizado sobre 4821 partes de baja expedidos por 93 médicos de atención primaria de las áreas de Vich y Granollers refieren no haber encontrado correlación alguna entre la incidencia de las bajas en cada cupo y variables relacionadas con el facultativo como edad, años de profesión, lugar de ejercicio (ambulatorio urbano, consultorio municipal, medio rural...). En cambio, sí hallaron correlación entre el número de trabajadores activos en el cupo médico y la incidencia de procesos de IT. Otras variables tales como la formación del mé­ dico, turno de trabajo o tipo de contrato también se ha encontrado que pueden influir en el tipo y la duración de la IT. En todo caso, se debe tener en cuenta que debido al poco tiempo disponible en las con­ sultas, a la masificación existente, carencia de medios de diagnóstico, así como a la falta de práctica de medicina preventiva, resulta difícil a los facultativos que extienden partes de baja comprobar si, efectivamente, el enfermo que solicita la baja laboral lo es, o por el contrario, se está ante la presencia de un "profesional de la baja". Por otro lado, Grandal et al. (1988) apuntan que se han dado casos de amenazas por parte del trabajador a algunos facultativos al negarse éste a extender la baja laboral. — 58 — CAPÍTULO 3 SEGUIMIENTO Y CONTROL DE LA PRESTACIÓN POR IT EN LA ACTUALIDAD 3.1. AGENTES IMPLICADOS La comprobación, el seguimiento y el control de la prestación por IT, se ha venido reali­ zando históricamente por los médicos de la Entidad que aseguraba a los trabajadores. Ésta les con­ cedía tanto las prestaciones económicas como sanitarias: Mutuas de Accidente de Trabajo y Enfermedades Profesionales de la Seguridad Social (MATEPSS), Empresas Autoaseguradoras y el Instituto Nacional de Previsión. Hasta 1978, el Instituto Nacional de Previsión (INP) aseguraba, prote­ gía, comprobaba y controlaba los procesos de incapacidad laboral de sus trabajadores. Con la fragmentación del INP en INSS, INSALUD y TGSS11, a cada uno de estos Organis­ mos correspondió asumir las competencias que le eran propias por su naturaleza; así, mientras la Teso­ rería tiene encomendado todo lo relativo a la afiliación y recaudación, el INSS hace lo propio con el aseguramiento del derecho a las prestaciones y el INSALUD presta la asistencia sanitaria a los afiliados. Esta división condujo a que el Cuerpo de Inspección Sanitaria del INP se adscribiera al INSALUD con­ servando las funciones y la categoría de Autoridad que ostentaba. Parece natural que fuera este cuerpo el que continuara ocupándose del control de la prestación por IT y así se recoge en el Manual de gestión de la IT editado por servicios centrales del INSALUD: "El control del absentismo laboral en el ámbito de actuación del INSALUD se halla encomendado a la Inspección de Servicios Sanitarios, la cual a través de sus Inspecciones de Área tramita y controla los procesos que se certifican en su demarcación". A raíz de los cambios legislativos ocurridos en los últimos años, han entrado en este esce­ nario de control facultativos pertenecientes a las entidades responsables de la prestación económica. Inicialmente, se otorgaron competencias a médicos inspectores adscritos al INSS12, y posteriormente, con la progresiva asunción por parte de la MATEPSS del aseguramiento de los trabajadores autónomos primero13 y de las contingencias comunes de los afiliados al Régimen General después14, se otorgaron asimismo ciertas competencias a estos médicos adscritos a las MATEPSS, no pertenecientes al Cuerpo de Inspección Sanitaria15. Estos tres colectivos de facultativos, adscritos todos a Entidades que pertene­ cen a la Seguridad Social16, tienen relación con el control de ésta prestación. 3.2. GESTIÓN DE LA PRESTACIÓN A principios de los años 90, en el ámbito del INSALUD acaeció la primera revolución en la gestión de la baja laboral mediante la aplicación del programa "ILT SALUD" en las Inspeccio­ 11 Por Real Decreto Ley 36/1978, de 16 de noviembre, sobre gestión institucional de la Seguridad Social, la salud y el empleo. 12 Instituto que aseguraba la IT por contingencias comunes de los trabajadores, frente a las MATEPSS, que aseguraban las contingencias profesionales. 13 Disposición Adicional Undécima del RDL 1/1994, de 20 de junio, "formalización de la cobertura de la prestación económica por ILT, establece que los trabajadores autónomos pueden optar por formalizarla con las MATEPSS. 14 Ley 42/94, en su Artículo 35: "Formalización de la cobertura de la prestación económica de la Incapacidad Temporal" da nueva redacción a la Disposición Adicional Undécima de la Ley General de la Seguridad Social, de modo que da cabida a que en el Régimen General se pueda optar por la cobertura económica de la IT a través de Mutuas y abre puertas a su futuro desa­ rrollo mediante Acuerdos. 15 El Real Decreto Ley 6/2000 de 23 de Junio, de Medidas Urgentes de Intensificación de la Competencia en Mercados de Bienes y Servicios, en su Capítulo VI, Artículo 44 recoge la posibilidad de emisión del alta laboral por parte de los facultativos de las Mutuas en términos semejantes y con parecidas condiciones a las que se han establecido para los facultativos del INSS. En espera de desarrollo reglamentario. 16 Sin perjuicio de las dependencias orgánicas o funcionales que ostenten los médicos inspectores en las Comunidades Autó­ nomas transferidas y las que ostentarán los que se transfieran a lo largo del año 2002. — 61 — UGALDE DÍEZ; ALBERQUILLA MENÉNDEZ-ASENJO, A.; GONZÁLEZ RODRÍGUEZ-SALINAS, C.; PILAS PÉREZ, M., y RIVERA GUZMÁN, J. M. (1996): "Perfiles de duración de ILT en un distrito sanitario y su comparación con algunos estándares propuestos", Gaceta Sanitaria, vol. 10, núm. 57, nov.-dic., pp. 293-298. URBANEJA ARRUE, F.; AURRECOECHEA AGUIRRE, J. J., y ASUA BATARRITA, J. (1988): "Trabajo y salud mental", Salud y trabajo, núm. 68, pp. 4-8. VAN WOUDEN, J. C.; GREAVES-OTTE, J. G. W.; GREAVES, J.; KRUYT, M.; VAN LEEUWEN, O., y VAN DOES, E. (1992): "Ocupational reintegration of long term cancer survivors", J.O.M., vol. 34, núm. 11, nov., pp. 1084-1089. DER DER VICENTE MERINO, A. 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En el denominador, aparece el n.o de asegurados activos con derecho a obtener la prestación por IT en ese mes. Los otros tres indicadores tradicionales son: Duración Media de las Bajas: DMB = ∑ Días en baja de las altas en el mes Duración Media por Asegurado: DMA = Nº de Altas tramitadas en el mes ∑ Días en baja Prevalencia Mensual de las Bajas: DMA = de las altas en el mes Nº de asegurados activos ∑ Días en baja de las altas en el mes Nº de asegurados activos Otros indicadores son INDICADORES DE TENDENCIA: — Tendencia de la IT: n.o de bajas – n.o de altas. — Endeudamiento potencial de la IT: Tendencia de la IT x Duración media de la baja. INDICADORES ECONÓMICOS: — Coste mensual consolidado: Días de bajas del mes X Salario medio. — Coste mensual previsto: n.o de bajas del mes X Duración media de baja x Salario medio. — Previsión del coste del endeudamiento: (Baja – Alta) X Duración media de baja X — Coste/afiliado – INSS/mes. Salario medio. Es de uso más habitual (y real). 3.2.3. Actuaciones de control de la IT por parte de la inspección médica La Inspección Médica lleva a cabo actuaciones de control sobre los procesos de IT de manera cotidiana; ya que tiene la potestad (y el deber) de comprobar la situación sanitaria del traba­ jador en todo momento, ratificar o no la baja y poder emitir o instar a emitir el alta. Este control puede ser llevado a cabo (entre otros) a través de: — Valoración directa del trabajador, previa citación a Inspección. — 63 — — Valoración conjunta con el facultativo. — Solicitud de emisión de juicios sobre su estado y capacidad. — Visita domiciliaria. De modo preceptivo (recogido en OM 19/06/97) la Inspección valorará a todo asegurado en IT al menos al cumplirse tres meses en esta situación, debiendo emitir informe al respecto desti­ nado a los Servicios Médicos de la Entidad que cubra el abono del subsidio. Igualmente son revisa­ dos todos los procesos a los 17 meses de la baja. Los procesos, asimismo, son CONTROLADOS DE OFICIO por parte de la Inspección si­ guiendo criterios de duración estándar u otros y también, de acuerdo a Programas Específicos de Control: — Vigente en años previos fue el Programa de Control de IT-Pago Directo por el INSS. — Programa de Control de IT en perceptores de prestación por Desempleo: Mensual­ mente, a través de la Coordinación Provincial de IT se reciben del INSS (y a su vez del INEM) las solicitudes de revisión de determinados procesos de perceptores de presta­ ción por desempleo que se consideren susceptibles de un especial control (por iniciar IT inmediatamente antes de finalizar desempleo). Los casos son revisados en cada Inspección, que responde individualizadamente sobre ellos a la Coordinación de IT. — Programa de Contestaciones a Empresas: La posibilidad de que las empresas (a través de sus representantes legales o sus Servicios Médicos) se pongan en contac­ to con la Inspección Médica a fin de tratar situaciones y control de bajas laborales de sus trabajadores, ya estaba prevista legalmente en la Orden Ministerial de 21 de Marzo de 1974. Actualmente es un Programa recogido oficialmente como de obliga­ do cumplimiento en las Inspecciones Médicas: a partir de los escritos recibidos de las Empresas en la Inspección, se actúa sobre el caso solicitado (a través de las di­ versas actividades inspectoras) de cuyo resultado (sin información clínica) se infor­ ma a la Empresa en un plazo no superior a 15 días. — Programa especial de Control de absentismo por IT en personal del INSALUD. 3.2.4. Tratamiento de la información en la coordinación de IT: El caso de la Comunidad de 3.2.4. Madrid Tomando como ejemplo la Coordinación de Incapacidad Temporal de la Dirección Terri­ torial del INSALUD de Madrid, expondremos el tratamiento que se la otorga a la información prove­ niente de las Áreas de Inspección, relativa a los diferentes programas de inspección. En Madrid existen 24 Inspecciones Médicas operativas en el control de IT. Son variadas en ámbito de población y en efectivos. No se corresponden, en su demarcación, con las Áreas Sanitarias. La media anual de titulares activos en la Comunidad de Madrid rondaba ya, en 2001 los 2.362.000. Se generan, como media mensual, más de 42.000 partes de bajas y otros tantos de alta. De modo mecanizado, mensualmente, se aglutina en la Coordinación Provincial de Inca­ pacidad Temporal las primeras 20 causas motivo de IT y su duración media. El estudio para el año 1999 y 2000 permite enumerar los procesos más frecuentes, tabla 3.1 y tabla 3.2 respectivamente: — 64 — Tabla 3.1 CAUSAS MÁS TÍPICAS DE BAJA Y DURACIÓN MEDIA EN LA COMUNIDAD DE MADRID DURANTE 1999 o N. orden Diagnóstico nominal % sobre procesos codificados Duración media (días) 11.o Gripe 9,69 87,19 12.o Trastorno no esp. espalda (lumbalgia) 5,35 38,76 13.o Intervención quirúrgica 4,14 54,11 o Infecciones respiratorias vías altas 2,86 89,19 15.o Esguinces y torceduras de tobillo y pie 2,34 27,17 16.o Trastornos neuróticos 1,74 83,66 17.o Otras gastroenteritis (diarrea neom) 1,65 89,16 14. o Síntomas generales (fiebre) 1,52 22,09 19.o Infección intestinal mal definida 1,29 86,61 o Tendinitis y síndromes conexos 1,03 49,14 18. 10. Tabla 3.2 CAUSAS MÁS TÍPICAS DE BAJA Y DURACIÓN MEDIA EN LA COMUNIDAD DE MADRID DURANTE 2000 N. orden Procesos Duración media (en días) 11.o Trastornos no especificados de la espalda (lumbalgia, ciática,...) 35,03 o o Gripe 36,88 13.o Intervenciones Quirúrgicas 48,67 14.o Infecciones respiratorias agudas vías altas 38,44 15.o Otras gastroenteritis (diarreas NEOM) 36,37 12. 16. o 17.o o Esguinces y torceduras de tobillo y pie 26,29 Trastornos neuróticos 75,32 Síntomas generales (Fiebre y otros) 19,72 19.o Infección intestinal mal definida 36,46 o Tendinitis y síndromes conexos 42,02 18. 10. Vemos así como durante 2000, las principales diferencias con respecto a 1999 son: la gripe ha pasado de estar en primer lugar como causa de morbilidad al segundo y ha existido una disminución en el año 2000 de las duraciones medias de los procesos, siendo las más significativas: — Trastorno no especificado de la espalda (lumbalgia): 3,73 días menos. — Intervención quirúrgica: 5,44 días menos. — Trastornos neuróticos (ansiedad, depresión): 8,34 días menos. La coordinación provincial de IT emite además dos tipos de informes: — 65 — 1. Con periodicidad mensual, el "Informe de Incapacidad Temporal General" correspon­ diente al mes cerrado inmediatamente anterior19. 2. Con periodicidad anual, el "Informe resumen de los indicadores y actuaciones de control de IT en el año" correspondiente al año anterior20. 3.2.4.1. Indicadores Durante el año 2000 la media mensual de documentos de baja laboral mecanizados en las Inspecciones Médicas fue de 34.722 y la de altas 34.000. La mecanización afectó al 81,08% de la totalidad, por ello la estimación de los documentos que mensualmente han sido tramitados en la provincia, alcanzaría los valores siguiente: bajas 42.824, altas 41.934 y la media de asegurados en baja a fin de mes 48.099. Ha existido un incremento considerable de nuevos procesos de baja en el año 2000 en toda la provincia de Madrid; que va acompañado de una disminución en la duración media de los mismos de 1,52 días. Ha habido más procesos pero éstos son de duración más corta. Se va a analizar la evolución de Indicadores de año 2000 según: — El número de trabajadores activos aportado por la Subdirección General de Atención Primaria (Unidad de Tarjeta Sanitaria), corte fijo para todo el año es 2.135.021. — El número de afiliados a la Tesorería de la Seguridad Social. Este dato varía mes a mes y ha mostrado una media para el año 2000 de 2.275.430, cantidad que es supe­ rior en 6,58% a la de tarjeta. a) Incidencia mensual de las bajas Ha aumentado con respecto a 1999. Según los datos de tarjeta se sitúa en 2,01%, supo­ niendo un incremento con respecto al año anterior de 9,84%. Si tomamos de referencia los datos de Tesorería la subida ha sido muy discreta (2,73%), situándose en 1,88. Se han tramitado más bajas nuevas, en general más cortas. b) Prevalencia de las bajas a fin de mes Este indicador no ha sufrido prácticamente incremento, situándose en 2,24%. Ha subido lige­ ramente (2,75%) según los datos de tarjeta con respecto al año previo. Si comparamos según los datos de Tesorería, se sitúa en 2,11%, habiendo disminuido en un 3,21% con respecto al año 1999 y consiguiéndo­ se plenamente el objetivo marcado por la Subdirección General de Inspección Sanitaria para el año 2000. c) Duración media de las bajas Hay que destacar que ha continuado disminuyendo. Sigue la tendencia del año 1999 (donde disminuyó en 7,33 días con respecto a 1998). En el año 2000 ha disminuido más ligeramente (un 4,33%) si lo comparamos con el año previo alcanzando la cifra de 33,57 días. Esta duración media está por debajo en un 15,33% con respecto a la media general del INSALUD (6,08 días menos en la provincia de Madrid). 19 "Informe de IT general". Documento de trabajo interno de la Coordinación Provincial de Incapacidad Temporal, DIRECCIÓN TERRITORIAL DEL INSALUD. MADRID. 20 "Informe resumen de los indicadores y actuaciones en IT en el año 2000"; Documento de trabajo interno de la Coordinación Provincial de Incapacidad Temporal, DIRECCIÓN TERRITORIAL DEL INSALUD. MADRID. — 66 — d) Duración media por asegurado Este indicador, considerado el más adecuado monitor de la prestación, muestra un valor de 0,66 días, situándose un 9,59% por debajo del indicador medio de todo el territorio INSALUD. Comparativamente con el año 1999 ha aumentado ligeramente un 3,12% según los datos de tarjeta. Teniendo en cuenta los datos de Tesorería ha disminuido en un 3,13%, situándose en 0,62 días y consiguiendo plenamente el objetivo establecido por la Subdirección General de Inspección Sanitaria. e) Conjunto de días gastados en incapacidad temporal Del análisis comparativo de los años 1999-2000, una vez estimados a la totalidad, concluimos: Total días 1999 2000 Diferencia 2000/1999 15.896.016 16.915.128 + 6,41% Durante el año 2000 ha aumentado el número de días gastados en incapacidad temporal con respecto a 1999 en un 6,41%. Como se ha comentado, el haber aumentado el número de bajas aunque éstas duren menos, lleva consigo un aumento del número de días. Sin embargo, tenemos que tener en cuenta al analizar este dato que en el año 2000 el número de activos, es decir, de trabajadores con derecho a causar incapacidad temporal también aumentó, en un 2,49% según los datos de tarjeta sanitaria y en un 9,23 según los datos de Tesorería. 3.2.4.2. Otros programas selectivos de control de la IT a) Programa de control de IT en perceptores de prestación por desempleo Durante el año 2000 se han revisado 55 casos de asegurados en situación de desem­ pleo e IT a demanda del Instituto Nacional de Empleo a través del INSS por considerarse susceptibles de especial control (al hincar la IT poco tiempo antes de agotar la prestación por desempleo). De las revisiones practicadas causan alta el 47,27%. b) Principios que inspiran el Acuerdo de Cooperación y Gestión para la IT entre la DP. INSALUD, la b) DP. INSS y AMAT Los cambios legislativos en la tramitación y control de la IT abocan, en sí mismos, a una visión conjunta de la prestación. La cooperación y coordinación de actuaciones se encaminan a au­ mento de eficacia en la gestión de IT, sobre el eje: — Facultativo del sistema de salud: Que decreta la baja y lleva el control sanitario con­ tinuo. — Inspección Médica: Tiene potestad de ratificar o no la Propuesta de Alta, autoriza­ ción de actuación Sanitaria por parte de la Mutua y emite los Informes clínicos de control que se soliciten. Ambos son complementados por parte de los Servicios Médicos de INSS y las Mutuas. — 67 — CAPÍTULO 4 NUEVAS PROPUESTAS DE GESTIÓN DE LA INCAPACIDAD TEMPORAL Tras analizar con detalle la actual gestión de la IT, realizamos varias propuestas de he­ rramientas de gestión que resumidamente enunciamos a continuación: 1. Cálculo de indicadores diferenciados por régimen de afiliación, monitorización eco­ nómica e indicadores clínicos. 2. Uso del número correcto de beneficiarios de la prestación por IT. 3. Propuesta de programa informático de gestión del P9. 4. Aplicación de modelos de series temporales para la monitorización de los indicado­ res de seguimiento de la IT. 5. Aplicación de redes neuronales artificiales para el control individualizado de los pro­ cesos de baja. Además de las citadas herramientas es necesaria la aplicación de otras medidas como la informatización de todo el circuito administrativo del parte de baja con introducción única de los datos desde el prescriptor de la baja y la formación en valoración de la incapacidad laboral, entre otras. Desarrollamos a lo largo de este capítulo las tres primeras medidas de la relación ante­ rior. Por su especial interés dedicaremos los dos capítulos siguientes al análisis de los puntos 4 y 5. Sin embargo, antes de empezar a desgranar los puntos de mejora planteados dedicaremos el primer punto de este capítulo a detallar la base de datos utilizada. Los mecanismos de control de la IT han sido analizados empíricamente con la siguiente base de datos. 4.1. BASE DE DATOS 4.1.1. Justificación del grupo poblacional estudiado Hemos realizado un estudio censal de la totalidad de los partes de baja recogidos en la provincia de Guadalajara desde el inicio de su mecanización con el programa informático de gestión de la ILT. Se eligió la provincia de Guadalajara por varios motivos entre los que se hallan razones de tipo epidemiológico y razones relacionadas con la gestión y control de la prestación objeto de estudio: — En cuanto a las razones epidemiológicas, Guadalajara es una provincia en la que coexiste población rural y urbana, y se hallan representados los cuatro sectores en que se divide a los trabajadores: industria, servicios, agricultura y construcción. — En cuanto a las razones relativas a la prestación: Guadalajara, por su tamaño, contie­ ne una única área sanitaria. El área sanitaria coincide exactamente con la demarca­ ción territorial y además posee una única área de inspección, que también coincide exactamente con el área sanitaria (coincidencia que no se encuentra, por ejemplo en muchas áreas de la provincia de Madrid). Guadalajara es, a mayor abundamiento, una área sanitaria ideal por ser la primera en informatizar sistemáticamente los partes de baja y alta laboral con ayuda de un "Programa Informático para la Gestión y Con­ trol de la Prestación por la Inspección Médica de Área". En esta Área, además, se lle­ vó a cabo un programa para la disminución de la IT durante los años 1994 a 1996. — 71 — 4.1.2. La población de la provincia de Guadalajara Según datos del censo de población 2.00121, la provincia de Guadalajara tiene 174.999 habitantes, de los cuales el 39% (68.248) están censados en la capital. En el censo del año 1991 aparecían 145.593 personas censadas y 143.124 en el de 1981, lo que supone una variación absolu­ ta positiva de cerca de 32.000 personas entre 1981 y 2001, correspondiendo el mayor incremento, de 29.406 censados al periodo comprendido entre el año 1991 y el 2001. Esto constituye un aumento relativo del 20.20%, muy superior al del total nacional (8.21%). En cuanto a los censados en la capital, señalar que estos también experimentan una variación positiva de 19.9% en el periodo 1981-2001, al contrario que otras capitales de provincia y que el total nacional, que han experimentado un decreci­ miento de 0.93% en media nacional. Según datos de la Encuesta de Población Activa del Instituto Nacional de Estadística (EPA del INE), la población ocupada en Guadalajara se distribuye en el periodo estudiado de 1989 a 2001, como media, según los siguientes porcentajes entre los cuatro sectores: un 9% en la agricultu­ ra, un 21% en la industria, un 13% en la construcción y un 57% en el sector servicios. Resaltamos las variaciones en la distribución de los sectores a lo largo del periodo, así, la disminución del porcentaje de trabajadores de la agricultura, que cae de un 11 aun 6%, la del sector industrial, que cae de un 27 a un 20% frente a un incremento de los sectores construcción y servicios, de un 11 a un 13% y de un 51 a un 61% respectivamente (tablas 4.1 y 4.1). Tabla 4.1 POBLACIÓN ACTIVA Y OCUPADA DE LA PROVINCIA DE GUADALAJARA POR SEXO (medias anuales en miles) Años Total Activos Activas % activas/total Ocupadas Total % ocupadas sobre total 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Promedio periodo 51,86 53,76 52,98 52,68 54,38 54,82 54,37 56,69 60,89 65,15 68,59 68,54 66,56 58,55 35,81 37,57 37,22 35,26 37,26 37,32 37,22 39,16 41,52 44,56 45,33 44,26 43,01 39,64 16,05 16,18 15,76 17,35 17,18 17,49 17,14 17,59 19,36 20,65 23,26 24,33 23,55 18,91 30,95 30,10 29,75 32,98 31,59 31,90 31,52 31,03 31,80 31,70 33,91 35,50 35,38 32,16 11.31 12.11 11.60 12.01 11.75 12.00 11.98 12.46 14.22 15.70 17.08 18.38 19.02 43.94 46.18 45.02 43.47 42.73 42.45 42.43 46.32 49.86 53.41 56.38 57.08 56.98 25.74 26.23 25.77 27.63 27.50 28.27 28.23 26.90 28.52 29.40 30.30 32.20 33.38 Fuente: Elaboración propia con datos procedentes del INE. Datos previos al cambio metodológico del INE. 21 Las cifras de población del Censo 2001 tienen como fecha de referencia el 1 de noviembre de 2001 y se han obtenido a partir de los datos recogidos en los Censos de Población y Viviendas contrastados con el resto de los datos demográficos disponibles en el INE. Las cifras de población del Censo 2001 se consideran como las más precisas que se pueden obtener con la información disponible. Su consideración es puramente estadística, es decir, no son cifras oficiales de población. Las cifras oficiales son las que se derivan del procedimiento de gestión de los padrones municipales, y que se publican anualmente, con referencia al 1 de enero, mediante Real Decreto a propuesta de la Presidencia del INE y con el informe vinculante del Consejo de Empadronamiento. — 72 — Tabla 4.2 DISTRIBUCIÓN DE LOS OCUPADOS POR SECTORES, EN MILES Años Total Agric. 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Media periodo 45.11 47.65 46.82 45.32 44.66 45.46 46.49 48.57 52.29 56.54 59.88 60.96 61.26 50.84 4.88 4.77 4.65 3.75 3.64 4.98 4.65 6.03 5.44 5.56 4.76 4.12 3.83 4.70 Indust. Constr. Serv. % agricult. sobre total % indust. sobre total % constr. sobre total % serv. sobre total 12.08 12.55 10.96 11.73 11.11 10.00 69.58 68.46 68.55 10.92 12.75 10.48 12.32 10.88 23.04 24.36 25.47 24.06 24.42 25.35 26.48 27.66 30.89 32.82 34.46 39.09 37.35 28.88 11% 10% 10% 18% 18% 11% 10% 12% 10% 10% 18% 17% 16% 19% 27% 26% 23% 26% 25% 22% 21% 17% 16% 19% 21% 17% 20% 21% 11% 13% 12% 13% 12% 11% 12% 13% 14% 13% 13% 12% 13% 13% 51% 51% 54% 53% 55% 56% 57% 57% 59% 58% 58% 64% 61% 57% 5.11 5.97 5.86 5.78 5.49 5.07 5.78 6.48 7.41 7.31 7.91 7.21 7.76 6.39 Fuente: Elaboración propia con datos procedentes del INE. 4.1.3. Fuentes de datos Las fuentes de datos de que disponemos son las siguientes: 1. Datos diarios de partes oficiales de baja laboral (P.9) desde 1982, obrantes en la Di­ rección Provincial del INSALUD de Guadalajara. 2. Dirección Provincial de la Tesorería General de la Seguridad Social (DP TGSS) de Guadalajara: a) Datos mensuales del número de afiliados a la Seguridad Social y en alta laboral por régimen de afiliación, desde 1988. b) Datos mensuales del número de afiliados a la Seguridad Social y en alta laboral por edad y sexo, desde 1997. 3. INEM: a) Media anual de Beneficiarios de prestación por desempleo contributivo 1989-1996. b) Perceptores prestación por desempleo contributivo, totales mensuales y media anual 2001, por tramos de edad y sexo. 4. Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales (MTAS): a) Media anual de trabajadores afiliados en alta laboral ocupados según régimen. b) Media anual de Beneficiarios de prestación por desempleo contributivo 1997-2001. 5. Instituto Nacional de Estadística (INE): — 73 — a) Datos censo 2001. b) Encuesta de Población Activa (EPA): iii. Población activa por sexo. iii. Población ocupada por sexo. iii. Población ocupada por sectores. Precisión de los datos: los datos del INE son estimaciones realizadas a partir de encues­ tas. Se han utilizado exclusivamente para la descripción de la población de la provincia de Guadalaja­ ra. El resto de datos utilizados son reales, no son estimaciones procedentes de encuestas sino que provienen de bases de datos oficiales y en uso en la actualidad. 4.1.3.1. Datos de la DP de la Tesorería General de la Seguridad Social Recogemos un resumen de los datos sobre los trabajadores afiliados en alta laboral de la provincia de Guadalajara. Se nos proporcionaron datos mensuales desagregados por edad –en tramos de 5 años– y sexo, desde 1997. No obran datos anteriores a 1997. Se nos facilitaron también datos mensuales desagregados por régimen desde el año 1994. En años previos figuran sólo medias anua­ les. Elaboramos tablas de medias anuales por edad, sexo y régimen de afiliación, tablas 4.3 a 4.8. Los únicos regímenes en los que figuran afiliados en la provincia de Guadalajara en el periodo estudiado son los siguientes: — RG: RÉGIMEN GENERAL. — RETA: RÉGIMEN ESPECIAL DE TRABAJADORES AUTÓNOMOS. — REA-CA: RÉGIMEN ESPECIAL AGRARIO POR CUENTA AJENA. — REA-CP: RÉGIMEN ESPECIAL AGRARIO POR CUENTA PROPIA. — REA-CA+CP: suma de los anteriores. — REEH: RÉGIMEN ESPECIAL DE EMPLEADOS DEL HOGAR. Tabla 4.3 AFILIADOS POR RÉGIMEN EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA 89-96 RÉGIMEN 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 RG 29268 31470 33599 33519 34448 33440 35377 35609 RETA 28084 28318 28248 28524 28705 REA-CA REA-CP 28799 28886 29072 33939 33916 33954 32840 32735 32610 REA-CA+CP 35595 35066 34583 34181 33915 33778 33650 33564 REEH 43384 43323 43288 43267 43255 43247 43243 43236 Total parcial 43331 45177 46718 46491 47324 46265 48156 48480 Nota: Hasta 1994 no aparecen desagregados el REA por cuenta propia del REA por cuenta ajena. Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la DP TGSS de Guadalajara. — 74 — Tabla 4.4 AFILIADOS POR RÉGIMEN EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA 97-01 Y MEDIAS RÉGIMEN 1997 1998 1999 2000 2001 Media 95-01 Media 97-01 RG 36702 38302 40776 43540 45904 39459 41045 RETA 39129 39344 39640 39925 10172 39452 39642 REA-CA 36891 36839 36810 36757 36728 36842 36805 REA-CP 32487 32381 32306 32208 32109 32405 32298 REA-CA+CP 33378 33220 33116 32966 32837 33247 33103 REEH 36239 36255 36295 36309 36331 36273 36286 Total 49448 51121 53827 56740 59244 52431 54076 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la DP TGSS de Guadalajara, Tabla 4.5 AFILIADOS POR TRAMOS DE EDAD DE 10 AÑOS EN GUADALAJARA EDADES 1997 1998 1999 2000 2001 E-M-97-01 % 16 - 24 45350 45683 46398 47128 47046 46321 111,72 129,62 25 - 34 15160 15357 15844 16556 16976 15978 35 - 44 14275 14775 15706 16622 17303 15736 129,17 45 - 54 49427 49699 10161 10580 10939 10161 118,83 55 -> 65 45467 45482 45608 45765 45918 45648 110,47 No consta 49133 49125 49111 56789 56785 49108 100,20 TOTALES 49811 51121 53827 56740 58267 53953 100,00 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la DP TGSS de Guadalajara. Tabla 4.6 AFILIADOS POR EDAD EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA EDADES 1997 1998 1999 2000 2001 E-M-97-01 % 16 - 19 49918 41000 51178 51385 51252 51147 102,13 20 - 24 44432 44683 55220 55743 55793 55174 109,59 113,95 25 - 29 46975 47144 57432 57887 58197 57527 30 - 34 48185 48213 58412 58670 58779 58452 115,66 35 - 39 47808 48071 58462 58795 59113 58450 115,66 40 - 44 46466 46704 57244 57827 58189 57286 113,50 45 - 49 45188 45261 55610 55940 56227 55645 110,46 50 - 54 44238 44438 54551 54640 54712 54516 108,37 55 - 59 42764 42858 53171 53380 53520 53139 105,82 60 - 64 42304 42204 52039 51997 52016 52112 103,91 > 65 49399 51420 51398 56387 58382 53397 100,74 No consta 49133 51125 51111 56789 58285 53108 100,20 TOTALES 49811 51121 53827 56740 58267 53953 100,00 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la DP TGSS de Guadalajara, — 75 — Tabla 4.7 NÚMERO DE AFILIADOS POR SEXO EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA Medias anuales 1997 1998 1999 2000 2001 97-01 VARONES 34792 35691 37246 38437 39118 37057 MUJERES 14850 15271 16444 18186 19042 16759 No consta 49169 49158 49137 49117 49107 49138 TOTALES 49811 51121 53827 56740 58267 53953 Tabla 4.8 PORCENTAJE DE AFILIADOS POR SEXO EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA % sobre total 1997 1998 1999 2000 2001 97-01 VARONES 169,85 169,82 169,20 167,74 167,14 168,68 MUJERES 129,81 129,87 130,55 132,05 132,68 131,06 No consta 100,34 100,31 100,25 100,21 100,18 100,26 TOTALES 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la DP TGSS de Guadalajara. 4.1.3.2. Datos del Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales El MTAS publica los datos que nos interesan sólo desde 1997 (tabla 4.9). Los presenta agregados, es decir, sin clasificar por grupos de edad, por sexo ni de ningún otro modo. En general la agregación impide su uso para fines de estudio estadístico. Los hemos utilizado como marco de refe­ rencia para contrastar los datos desagregados proporcionados por el resto de organismos. En oca­ siones la presentación de los mismos es en miles, aproximando decimales, por lo que al reconvertirlo a unidades, las cifras no coinciden exactamente con las proporcionadas por la TGSS. En el caso de los perceptores de la prestación por desempleo, figura la cifra exacta. Tabla 4.9 AFILIADOS POR RÉGIMEN EN GUADALAJARA. MATAS REGÍMENES 1997 1998 1999 2000 2001 RÉGIMEN GENERAL 36.700 38.300 40.800 43.500 46.200 R. E. MINERÍA DEL CARBÓN 51.220 51.220 51.220 51.220 51.220 R. E. AGRARIO CUENTA AJENA 36.900 36.800 36.800 36.800 36.700 R. E. AGRARIO CUENTA PROPIA 32.500 32.400 32.300 32.200 32.100 R. E. DEL MAR CUENTA AJENA 51.220 51.220 51.220 51.220 51.220 R. E. DEL MAR CUENTA PROPIA 51.220 51.220 51.220 51.220 51.220 R. E. EMPLEADOS DEL HOGAR 51.200 51.300 51.300 51.300 51.300 R. E. TRABAJADORES AUTÓNOMOS 59.100 59.300 59.600 59.900 10.200 BENEFICIARIOS PRESTACIÓN DESEMPLEO CONTRIBUTIVO 51.821 51.702 51.691 51.952 52.151 TOTAL 51.221 52.802 55.491 58.652 61.651 Fuente: Elaboración propia a partir de datos publicados por el MTAS. — 76 — 4.1.3.3. Datos del Instituto Nacional de Empleo En el INEM recogen los datos asociados por edad y sexo sólo desde el año 2001 (4.10). Con anterioridad a esta fecha disponemos de los totales anuales y de las medias anuales. Tabla 4.10 PERCEPTORES DE PRESTACIÓN POR DESEMPLEO CONTRIBUTIVO POR TRAMOS DE EDAD DE 10 AÑOS Y SEXO AÑO 2001 Edad 16-24 25-34 35-44 45-54 55-jubilación Media anual Hombres 1219 2820 2415 3764 3401 1135 Mujeres 1090 5640 3191 1716 1554 1016 Media año 2001 1192 1705 1467 1457 1330 2151 Fuente: Elaboración propia a partir de datos proporcionados por el INEM. 4.1.3.4. Datos de la Dirección Provincial del INSALUD La base de datos del programa ITSALUD22, se compone de unos ficheros denominados NOVIL. Estos ficheros independientes han sido ensamblados por campos comunes, para dar lugar a la base de datos objeto de estudio. 4.1.4. Depuración de la base de datos Los datos que hemos utilizado han sido suministrados por la Dirección Provincial del IN­ SALUD de la provincia de Guadalajara. La base de datos original objeto de análisis constaba de 123.326 registros, procedentes de la mecanización de los P.9 (modelo oficial del parte de baja laboral) correspondientes a las bajas iniciadas desde el año 1982 hasta junio de 2001 en la provincia de Guada­ lajara. Cada registro se corresponde con un proceso de baja concreto, del cual se codificaron e informa­ tizaron determinados datos de interés, relacionados con el proceso, procedentes tanto del parte de baja como del parte de alta. Se procedió al filtrado de los valores perdidos y de los valores erróneos. Del conjunto de variables codificadas, tomaremos para este estudio sólo las siguientes: 1. Naf1: código provincial del número de afiliación. Son las dos primeras cifras del nú­ mero de afiliación a la Seguridad Social (SS), que corresponden a la provincia en la que por primera vez se afilió el trabajador a la SS. La afiliación al Sistema de la Seguridad Social es obligatoria para todas las personas incluidas en el campo de aplicación de la Seguridad Social y única para toda la vida del trabajador y para todo el Sistema, sin perjuicio de las bajas, altas y demás variaciones que, con posterioridad a la afiliación, puedan producirse. Es decir, el trabajador es afiliado cuando comien­ za su vida laboral y es dado de alta en alguno de los regímenes del Sistema de la Seguridad Social; ésta situación se denomina alta inicial. Si cesa en su actividad será dado de baja, pero seguirá afilia­ do en situación de baja laboral. Si reanuda su actividad se producirá un alta, denominada alta sucesi­ va a efectos estadísticos, pero no tendrá que afiliarse nuevamente, puesto que, como se ha indicado, la afiliación es única para toda la vida del trabajador. 22 Tomado del manual "Programa ILT50 para control de ILT e Invalidez provisional por las Inspecciones médicas de Área. Subdirección General de Inspección Sanitaria. Secretaría General. INSALUD. — 77 — Este campo se halla cumplimentado en todos los partes mecanizados; el error es tan so­ lo el 0.02%. En Guadalajara cotizan trabajadores de la totalidad de las provincias españolas, todas ellas con representación inferior al 1%, excepto Guadalajara, Madrid y Barcelona, correspondiendo el 68,8% del total al código 19 (Guadalajara), el 19,4% al 28 (Madrid) y el 1,3% al 08 (Barcelona). Tabla 4.11 PORCENTAJE DE TRABAJADORES CON CÓDIGO PROVINCIAL DE AFILIACIÓN CORRESPONDIENTE A GUADALAJARA VS. MADRID A LO LARGO DEL PERÍODO %provincia sobre total Guadalajara 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 100% Madrid Año baja 1989 1990 1991 85,3% 83,9% 83,0% 14,7% 16,1% 17,0% 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Guadalajara 82,2% 80,5% 80,2% 77,8% 76,0% 75,1% 74,0% 72,7% 71,0% 70,6% Madrid 17,8% 19,5% 19,8% 22,2% 24,0% 24,9% 26,0% 27,3% 29,0% 29,4% Fuente: Elaboración propia. Observamos que los trabajadores con código provincial de afiliación de la provincia de Madrid parecían haber aumentado en mayor proporción que los de Guadalajara (tabla 4.11). 2. fbaja: fecha en que se ha producido la baja, codificada como día, mes y año. Fue preciso transformar estos datos de modo que fueran útiles para el estudio. 3. falta: fecha de alta, codificado como día, mes y año. También estos datos se prepa­ raron para su análisis. 4. edad: edad codificada como fecha de nacimiento. Tiene 7.045 valores perdidos (5.71% "missing") y un mínimo de 0.04% de errores de codificación (correspondientes a las edades que aparecen como inferiores a 16 años, edad mínima con la que legalmente se puede comenzar la vida laboral, o superiores a 75 años). 5. sexo: campo con 7.333 (5.94%) de valores perdidos, un porcentaje de error de 0.01 y una distribución por niveles (tabla 4.12): Tabla 4.12 PORCENTAJE DE TRABAJADORES SEGÚN SEXO Sexo Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado Hombre 174194 160,2 164,0 164,0 Mujer 141799 133,9 136,0 100,0 Total 115993 194,1 100,0 Perdidos Sistema 127333 105,9 Total 123326 100,0 Fuente: Elaboración propia. — 78 — 6. caual: recoge la causa del alta laboral, se trata de una variable alfanumérica o de ca­ dena, con un 16,6% de valores no codificados. Figuran los siguientes niveles y la siguiente distribu­ ción por niveles (tabla 4.13): Tabla 4.13 VARIABLES EXPLICATIVAS DE LA CAUSA DEL ALTA Causa del alta Frecuencia Porcentaje P. válido P. acumulado No consta 120463 016,6 016,6 016,6 Agotamiento de 18 meses 123532 100,4 100,4 017,0 Curación* 180272 065,1 065,1 082,1 Fallecimiento 123351 100,3 100,3 082,4 alta por Inspección 123393 100,3 100,3 082,7 Incapacidad Permanente concedida 123245 100,2 100,2 082,9 Jubilación 123119 100,1 100,1 083,0 Mejoría* 117484 014,2 014,2 097,2 No Comparecencia 123529 100,4 100,4 097,6 informe Propuesta 121942 101,6 101,6 099,2 Petición Propia 123540 100,4 100,4 099,6 Traslado de expediente 123249 100,2 100,2 099,8 Pase a invalidez provisional 123207 100,2 100,2 100,0 Total 123326 100,0 100,0 * Nótese que curación y mejoría comprenden el 80% de los casos, 65 y 14% respectivamente. Fuente: Elaboración propia. 7. reg: Régimen de afiliación a la Seguridad Social en que se encontraba el asegurado en el momento en que le fue expedida la baja laboral. Esta variable dispone de los siguientes campos: A: Autónomo. G: General. H: empleados del Hogar. M: trabajadores del Mar. R: agraRios. Nótese que no se diferencia entre trabajadores afiliados al R.E.A. por cuenta propia y por cuenta ajena. El número de no codificados asciende a 28394, (23% del total). La distribución por re­ gímenes se muestra a continuación en la tabla 4.14. Aparecen 10 trabajadores del mar, desconoce­ mos si esto constituye un error de codificación o efectivamente existieron bajas laborales de trabajadores pertenecientes a ese régimen lo que fue posible hasta el año 1988, último año en que — 79 — figuran trabajadores afiliados a éste régimen, en la Dirección Provincial de la Tesorería General de la Seguridad Social. Tabla 4.14 PORCENTAJE DE AFILIACIÓN A LA SEGURIDAD SOCIAL SEGÚN RÉGIMEN Régimen de afiliación a la Seguridad Social Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado No consta 128394 123,0 123,0 123,0 Autónomo 105504 104,5 104,5 127,5 General 188812 172,0 172,0 199,5 Empleados del Hogar 123115 100,1 100,1 199,6 Trabajadores del Mar 123310 100,0 100,0 199,6 Agrarios 123491 100,4 100,4 100,0 Total 123326 100,0 100,0 8. proces: corresponde al código que se le otorga al proceso de baja, tabla 4.15. 8. 1.—ILT y actualmente IT. 8. 2.—Invalidez Provisional. 8. 3.—AT – Accidente de Trabajo. 8. 4.—EP – Enfermedad Profesional. Tabla 4.15 CÓDIGO DEL PROCESO DE BAJA Código del proceso Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado ILT o IT 121099 198,2 198,2 Invalidez Provisional 123310 100,3 198,4 A.T. 121889 101,5 100,0 Enfermedad Profesional 123328 100,0 100,0 Total 123326 100,0 9. acum: variable que permite señalar si el proceso referido se acumulaba con algún proceso anterior, correspondiendo "N" a no acumula y "S" a acumula. La 1.a codificación aparece el 15-3- 88, de modo esporádico existen algunas otras- 5-10-94... pero no es hasta el año 96 cuando la mecanización se generaliza para esta variable, que es completa a partir del 22 de marzo de 1994. El porcentaje de valores perdidos es superior al 50% (54,2%) y existen 20 errores de codificación lo que supone un porcentaje de 0.02% sobre el total. El 44,40% de los procesos no acumulan y sólo lo ha­ cen el 1,34%. — 80 — 10. Resol_ce: última Resolución de la antigua CEI o actual EVI respecto del asegurado. Permite conocer si en un momento dado ha sido objeto de concesión/ denegación de una IP en algu­ no de su grados. IPP: Invalidez Permanente Parcial. IPT: IPTotal. IPA: IPAbsoluta. GI: Gran Invalidez. DIP: Denegación de Invalidez Permanente. No existen datos en este campo. 11. Profesio: el campo correspondiente a la profesión. Se encuentra mecanizada en 28.851 procesos, lo que constituye un 23’3 % de los casos. Parece que se pretendía reflejar la profe­ sión del asegurado, dada la importancia que las distintas profesiones y los distintos puestos de traba­ jo desempeñados tienen en la concesión y mantenimiento de la baja laboral. Tras un análisis exhaustivo de este campo lo que se aprecia es, por una parte falta de datos en soporte informático y por otra, no parece que se hayan seguido unas normas en cuanto a la codificación de las profesiones, ya que no existe homogeneidad, ni orden. Así, en algunos casos se codifica simplemente la profesión propiamente dicha: médico, ATS, conductor, abogado, agricultor por cuenta propia o por cuenta ajena, albañil, arquitecto, autó­ nomo, enfermera, limpiadora, monja, oficial 1.a, 2.a, ordenanza, etc. En otros casos se especifica más y se codifica, junto a la profesión, el puesto en el cual trabaja: A.T.S. A. P. (Atención Primaria), A.T.S. rayos, A.T.S. Hospital; autónomo bar, autónomo camión, autónomo comercio, autónomo construc­ ción, industria, autónomo pintor, conductor camión, enfermera pediatría, enfermera diálisis, médico A.P., hospital, INSALUD, PRIMARIA, MIR... La mayor parte de las veces, sin embargo, lo que figura es el nombre de la empresa con la que el asegurado tiene relación laboral, sin especificar más, así: Mercadona, Mercedes-Benz, Mi­ nisterio de Agricultura, Defensa, Fomento, Trabajo, Justicia, Cultura, Educación y Ciencia, Nestlé, ONCE., Telepizza, Prosegur, Roca, Rodilla... 12. Diag: nombre del proceso (enfermedad o situación que le lleva a entrar en contacto con el sistema sanitario) según CIE-9 MC. 13. Codia: código del diagnóstico según CIE-9 MC. Esta clasificación cuenta con 5 dígitos para definir cada una de las enfermedades. La DG del INSALUD toma únicamente los 3 primeros para la codificación de los diagnósticos que obligatoriamente deben figurar en todo parte de baja, conserva así 999 posibles alternativas diagnósticas y añade los códigos 1000 a 1007 por motivos de gestión y control. Esto da lugar a la existencia de 1007 diferentes niveles para este fac­ tor. Para analizarlo hemos realizado grupos de patologías. En un 13,27% de casos el código de diagnóstico no figura. 14. Nomgru: nombre del grupo al que pertenece la enfermedad según CIE-9 MC. No existen en este caso valores perdidos, tabla 4.16. — 81 — Tabla 4.16 GRUPO DIAGNÓSTICO DE LA ENFERMEDAD Grupo al que pertenece el diagnóstico Frecuencia Porcentaje P. acumulado Afec. originadas en el periodo perinatal 123355 100.0 100.0 Anomalías congénitas 123124 100.1 100.1 Complic. del embarazo y parto 126165 105.0 105.1 Enfermedades de la piel y tejido celular 122024 101.6 106.8 Enfermedades de la sangre y órganos hematopoyéticos 123242 100.2 107.0 Enfermedades del aparato digestivo 129103 107.4 114.4 Enfermedades del aparato genitourinario 124490 103.6 118.0 Enfermedades del aparato respiratorio 125960 121.0 139.1 Enfermedades del sistema circulatorio 123333 102.7 141.8 Enferm. del sistema osteomioarticular 121791 117.7 159.4 Enfermedades endocrinas, nutritivas y metabólicas 123934 100.8 160.2 Enfermedades infecciosas y parasitarias 124866 103.9 164.1 Enfermedades mentales 123726 103.0 167.1 Enfermedades sistema nervioso y de órganos de los sentidos 125096 104.1 171.3 Neoplasias malignas y benignas 121718 101.4 172.7 Signos síntomas y estados mal definidos 111393 109.2 181.9 100.0 Traumatismos y envenenamientos 122306 118.1 Total 123326 100.0 Fuente: Elaboración propia. 15. Codgru: código del grupo según CIE-9 MC, se encuentra codificada en su totalidad, por ser un campo de codificación automática por el programa. 16. Nomsgru: nombre del subgrupo al que pertenece la enfermedad según CIE-9-MC. Aparece vacío. 17. Codsgru: código del subgrupo según CIE-9 MC. No aparecen valores perdidos, re­ coge 24 códigos. 4.1.5. Transformación de variables Para el análisis procedemos de la siguiente manera: 1. Creamos la principal variable objeto de estudio: Días en Baja de las Altas: DBA. 2. Creamos las variables que utilizaremos como factores que nos permitan analizar el comportamiento de la anteriores. 3. Filtramos la base de datos de valores perdidos. 4. Agrupamos los 1007 posibles códigos de diagnóstico en grupos de patologías. — 82 — 5. Recreamos tres de los cuatro indicadores que se utilizan tradicionalmente para el se­ guimiento de la prestación: a) IMB b) DMB c) DMA 6. Diseñamos nuevos indicadores. a) Por régimen de afiliación: a) Para el Régimen General: a) iii) IMBRG a) iii) DMBRG a) iii) DMARG a) Para el Régimen Especial de Trabajadores Autónomos: a) iii) IMBRETA a) iii) DMBRETA a) iii) DMARETA b) Para control económico: b) iii) ICB b) iii) CMB b) iii) CMA c) Indicadores Generales por: b) iii) sexo b) iii) tramos de edad b) iii) Régimen de afiliación a la SS d) Indicadores de Seguimiento clínico para cada patología suficientemente reled) vante por: b) iii) sexo b) iii) tramos de edad b) iii) Régimen de afiliación a la SS — 83 — 4.1.5.1. La variable días en baja de las altas (DBA) Calculamos la variable objeto de estudio: la duración de la baja laboral como Días en Ba­ ja de las Altas, como sustracción de las variables falta menos fbaja, más una unidad. Así evitamos tener bajas de cero días. Es una variable cuantitativa discreta (la unidad es un día de baja) que toma valores entre uno y 1.825 días (que constituyen 5 años). La hemos nombrado igual que se viene haciendo en los organismos de control23: DBA: Días en Baja de las Altas. Esta variable se define co­ mo la duración de un proceso de baja una vez que se ha producido el alta y se mide en días, los "dí­ as-baja" es la unidad básica de medida de la baja laboral, (gráfico 4.1 y tabla 4.17). Gráfico 4.1 FRECUENCIA DE LA VARIABLE DBA Recuento 60000 40000 20000 0 400 800 1200 1600 Días en Baja de las Altas Tabla 4.17 ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DE LA VARIABLE RESPUESTA: DBA N Válidos 103702 Media 40.80 Mediana 12.00 Moda 4 Desv. típ. 80.22 Asimetría 4.496 Error típ. de asimetría Curtosis .008 30.507 Error típ. de curtosis .015 Mínimo 1 Máximo 1825 Suma 4230810 (Sigue.) 23 Para mayor información acudir al capítulo de seguimiento y control de la prestación por IT. — 84 — (Continuación.) Percentiles 15 3.00 10 4.00 20 5.00 25 6.00 30 7.00 40 9.00 50 12.00 60 18.00 70 28.00 75 36.00 80 48.00 90 112.00 95 169.00 99 479.00 Fuente: Elaboración propia. 4.1.5.2. Filtrado de base datos Procedimos al filtrado de los valores perdidos y de los errores encontrados en la base de datos original, debido a lo cual los partes de baja con fechas anteriores a 1989 que carecían de la cumplimentación suficiente en cuanto a las variables sexo y edad tuvieron que ser eliminados en su totalidad. La información disponible sobre la variable "régimen de afiliación" es poco satisfactoria has­ ta el año 1992, pero debido a la gran pérdida de información que causaría en un estudio descriptivo el filtrado de los procesos correspondientes a todos esos años, se optó por tenerlos en cuenta. Tras esto quedaron 103.702 registros correspondientes a los procesos de baja iniciados y terminados entre enero de 1989 y mayo de 2001, ambos inclusive. 4.2. CREACIÓN DE LOS INDICADORES TRADICIONALES Los indicadores tradicionales, tal y como vimos en el capítulo anterior, son cuatro: 1. Incidencia Mensual de las Bajas. 2. Prevalencia de las Bajas. 3. Duración Media de las Bajas. 4. Duración Media por Asegurado. — 85 — Sólo recreamos tres de estos cuatro indicadores que tradicionalmente se utilizan para el estudio de la IT. No recreamos la prevalencia, porque lo que mide es el número de procesos abiertos en un momento dado y no tiene sentido para una base de datos histórica. Los indicadores tradicionales son indicadores mensuales y se crean en las Inspecciones de Área, a mes vencido. Por ejemplo, en la segunda semana de un mes dado se recopilan las bajas y altas tramitadas en el mes anterior; pero en ocasiones algunas inspecciones no han podido mecani­ zar la totalidad de los partes correspondientes a un mes antes de la primera semana del siguiente, con el retraso en el conocimiento de la situación y el retraso en incorporación de ciertos datos que ésto conlleva. Nosotros, al disponer de una base de datos histórica, no nos enfrentamos con ese pro­ blema, ya que los procesos de baja se mecanizan con dos fechas para la baja –la de baja y la de mecanización de la misma– y dos para el alta. Hemos tomado en todos los casos las fechas corres­ pondientes a la baja y alta reales. Al haber transcurrido tanto tiempo en la mayoría de los procesos, entre la fecha del alta y el momento del estudio, estamos seguros de estar atribuyendo las bajas y las altas al mes correcto. Sin embargo, y dado que tomamos datos hasta mayo de 2001 incluido, se nos planteó el problema del último mes, que resolvemos no hallando el indicador correspondiente y ce­ rrando el estudio el mes de abril. Se nos plantea también un problema en relación con el indicador de la Incidencia Men­ sual de la Baja, aquí debemos tener en cuenta todos los procesos, no sólo los cerrados que han pa­ sado al fichero histórico, sino también los procesos abiertos, dado que un proceso de baja puede durar hasta 18 meses, y hay que atribuirlo al mes en que se ha producido. Para la elaboración de cada uno de los indicadores mensuales necesitamos dos series de datos mensuales, correspondientes al numerador y al denominador de cada indicador. 4.2.1. Selección de los numeradores Cuando lo que nos proponemos es la predicción del comportamiento de una variable en el futuro sobre la base de valores que ha tomado en el pasado, debemos ser muy cuidadosos en la elección y depuración de los datos. La base de datos de que disponemos se compone de todos los procesos de baja recogidos en la provincia desde que se inició el registro informático de los mismos en 1988, por lo que aglutina procesos de baja producidos tanto por contingencias comunes como profesionales, así como clases de Incapacidades muy heterogéneas (ILT o Incapacidad Laboral Tran­ sitoria, I. Prov. o Invalidez Provisional). Como se ha comentado, en el año 1994 se produjeron novedades legislativas que trans­ formaron profundamente el panorama de estas prestaciones, pudiendo considerarse que es a partir del año 1995 cuando la totalidad de la base de datos adquiere el grado de homogeneidad suficiente para ser contrastada con datos actuales y atrevernos a realizar predicciones. Sin embargo, para de­ terminados modelos estadísticos como los de regresión lineal y las series temporales, desechar seis años en un periodo de doce es un despilfarro de información y por ello hemos procedido a un filtrado de los datos, a fin de conseguir una uniformidad que nos permita comparar con el presente y realizar predicciones. En la elección de los datos para la creación de los indicadores de seguimiento de la IT y el ajuste de los diferentes modelos de regresión y de series temporales hemos tenido en cuenta la influencia que los sucesivos cambios legislativos han tenido en los mismos, así, debido a la exclusión — 86 — de la maternidad como causa de Incapacidad Temporal a partir del 1 de enero de 1995, las bajas debidas a "procesos maternales" anteriores a esta fecha24 se han filtrado. Ya que lo que pretendemos es predecir los indicadores en el futuro. Se han eliminado del estudio los procesos de baja por Maternidad y la Invalidez Provi­ sional, por entender que una prestación cuya duración máxima alcanzaba los 5 años y que fue supri­ mida en el año 1994, no posee la suficiente homogeneidad con la actual prestación. Por esta razón no debe ser tenida en cuenta para la predicción de la actual prestación por IT. La prestación por Inca­ pacidad Laboral Transitoria (ILT), que tenía los mismos plazos de duración, se ha asimilado a la Inca­ pacidad Temporal. 4.2.1.1. Creación de la serie mensual del número de bajas Tras esta primera selección se creó una serie, la Serie de ITTC, correspondiendo éste acrónimo a: "Incapacidad Temporal Todas Causas"(EC + ANL + AT + EP). Contiene la totalidad de los procesos de Incapacidad Temporal comparables, iniciados cada mes en la provincia25, originados por cualquier contingencia, común o profesional. Es una serie de número absoluto de procesos en la que se aprecia el constante aumento de los mismos con el paso del tiempo. Posteriormente, separamos los procesos según contingencia ocasionante, común o pro­ fesional, para realizar una serie con cada una de ellas por separado. Debido a que el número de procesos ocasionados por la suma de ambas contingencias profesionales (AT y EP) es insuficiente para construir una serie mensual a la que ajustar un modelo con la suficiente fiabilidad, nos encontramos ante la siguiente disyuntiva: utilizar la totalidad de los procesos de IT sin tener en cuenta la contingencia ocasionante, o bien desechar la contingencia pro­ fesional en aras de que la mayor homogeneidad de los datos de partida nos otorgue una mayor preci­ sión en las predicciones. Optamos por configurar los indicadores tradicionales, generales para la totalidad de los regímenes, únicamente con la serie de la Incapacidad Temporal producida por Contingencias Comu­ nes, que habitualmente se denomina ITCC. Esta elección se halla reforzada por el hecho de que no en todos los regímenes se halla recogido el concepto de Contingencia Profesional. 4.2.1.2. Creación de la serie mensual de la DBA Al disponer de una base de datos histórica, podemos estudiar los procesos por fecha de baja, como hemos hecho para la incidencia, o por fecha de alta. La serie de la DBA debe crearse a partir de la agregación mensual de la variable DBA (Días en Baja de las Altas) a la fecha de alta impu­ tando los Días en Baja al mes correspondiente del año del alta. De esta forma no subestimaremos la duración de la baja en las predicciones. La DBA de cada proceso de baja, como su propio nombre indica, se toma al alta, esto es, cuando el proceso concreto está cerrado. Si agregáramos por fecha de baja, aunque individual­ mente se trate de procesos igualmente cerrados (ya que lo que se toma es la DBA), ocurre un efecto 24 Que venían a constituir hasta un 5% del total de los procesos de baja, ver Anexo Series Temporales. Para mayor informa­ ción acerca de la regulación legal de ésta prestación consultar el capítulo de regulación legal 25 Se incluye la totalidad de procesos baja iniciados (archivo novil10 y novil11) de la base de datos de la DP del INSALUD de Guadalajara. — 87 — de conjunto: en los últimos meses sólo se tienen en cuenta los procesos cortos, que forzosamente han durado pocos meses, puesto que ya están cerrados. Los días de baja imputados a estos últimos meses del estudio son inferiores a los que realmente tendrán. Entonces la predicción de la duración media de la baja y por afiliado sería menor que la real. 4.2.2. Selección de los denominadores En el denominador es preciso tener en cuenta el número mensual de afiliados a la Segu­ ridad Social en alta laboral con derecho a percepción de la prestación por Incapacidad Temporal, lo que incluye la totalidad de los trabajadores en activo, más los perceptores de la prestación por des­ empleo contributivo. Hasta el año 1993 sólo se conservaban en la Dirección Provincial de la TGSS, las medias anuales por régimen de afiliación, a partir del año 1994 ya disponemos del número men­ sual de trabajadores por régimen. 4.3. DISEÑO DE LOS NUEVOS INDICADORES 4.3.1. Indicadores por régimen de afiliación Hemos creado nuevos indicadores para cada uno de los regímenes de afiliación, pero sólo en el Régimen General y en el de Autónomos existen datos en todos los meses, condición nece­ saria para realizar el estudio de series Temporales. 4.3.1.1. Indicadores Régimen General A pesar de que disponemos del número mensual de trabajadores del régimen general en Guadalajara desde los años 80, según datos de la DP de la TGSS, desgraciadamente, en la base del INSALUD, los datos sólo son fiables a partir del año 1992 para el régimen general. a) IMBRG En el numerador aparece la totalidad de los procesos de baja iniciados en el mes corres­ pondiente, cerrados y abiertos, originados por cualquier contingencia, común o profesional y corres­ pondientes a trabajadores afiliados al régimen general. En el denominador el número de trabajadores afiliados al Régimen General en alta laboral en el mes correspondiente. b) DMBRG En el numerador consignamos los Días en Baja de las Altas (DBA) correspondiente al mes en que se ha producido el alta laboral para los procesos de baja iniciados en el mes correspon­ diente, cerrados, originados por cualquier contingencia, común o profesional y correspondientes a trabajadores afiliados al régimen general. En el denominador el número de altas tramitadas en el mes para ese Régimen General. — 88 — c) DMARG Los Días en Baja de las Altas (DBA) correspondiente al mes en que se ha producido el alta laboral para los procesos de baja iniciados en el mes correspondiente, cerrados, originados por cualquier contingencia, común o profesional y correspondientes a trabajadores afiliados al régimen general, dividida entre los afiliados al régimen general de la Seguridad Social. 4.3.1.2. Indicadores R. E. Trabajadores Autónomos (RETA) A pesar de que disponemos del número mensual de trabajadores en Guadalajara desde los años 80, según datos de la DP de la TGSS, desgraciadamente, en la base del INSALUD, los da­ tos sólo son fiables a partir del año 1993 para el régimen de autónomos. a) IMBRETA En el numerador aparece la totalidad de los procesos de baja iniciados en el mes corres­ pondiente, cerrados y abiertos correspondientes al RETA, originados por contingencias comunes, ya que éste régimen no considera la contingencia profesional. En el denominador el número de trabajadores afiliados al Régimen Especial de Trabajadores Autónomos en alta laboral en el mes correspondiente. b) DMBRETA En el numerador consignamos los Días en Baja de las Altas (DBA) correspondiente al mes en que se ha producido el alta laboral para los procesos de baja iniciados en el mes correspon­ diente, cerrados, originados por contingencia común o correspondientes a trabajadores afiliados al RETA. En el denominador el número de altas tramitadas en el mes en el RETA. c) DMARETA En el numerador consignamos los Días en Baja de las Altas (DBA) correspondiente al mes en que se ha producido el alta laboral para los procesos de baja iniciados en el mes correspon­ diente, cerrados, originados por contingencia común o correspondientes a trabajadores afiliados al RETA, dividida entre los afiliados al mismo. 4.3.2. Indicadores para el control económico Del total de los días de baja que se paga al trabajador, el Instituto Nacional de la Seguri­ dad Social (INSS), las MATEPSS y las Empresas Colaboradoras26, sólo pagan las bajas cuya dura­ ción supera la normativamente determinada para cada régimen y contingencia27. Existe todo un 26 No vamos a entrar aquí en disquisiciones acerca de quien se hace cargo del pago en cada caso concreto de baja laboral ( INSS, MATEPSS o EC), puesto que es una información de la que el sistema sanitario no dispone, y a efectos de lo que se quiere estudiar, que es el gasto público por IT, es irrelevante. Por tanto, para simplificar, y dado que se trata de un ejercicio teórico, hablaremos de la SS, sin perjuicio de que ésta pueda haber delegado el pago en una MATEPSS. Sí podría construirse un sistema de información que permitiera conocer al sistema público de salud qué afiliados pertenecen a uno u otro, y será por tanto posible diferenciar el coste que para cada uno de ellos representa la IT. 27 Para una exposición detallada del cálculo de las duraciones, plazos y porcentajes de la Base Reguladora que corresponde pagar a cada uno de los agentes implicados en le pago de la prestación, se remite al lector al capítulo de regulación legal de la misma. — 89 — abanico de fórmulas aplicables, según el caso. Para el cálculo de la prestación económica, se tiene en cuenta, a su vez, dos componentes: — Base Reguladora (BR)28: Resultado de dividir las Bases de Cotización (BC) del mes anterior a la fecha de la baja, entre los días del mes. — Porcentaje sobre la BR que depende de la contingencia ocasionante. El resto de la cantidad que suele percibir el trabajador, hasta la totalidad, depende de los convenios colectivos que se hayan firmado para el sector o del contrato para el caso concreto, estando a cargo de la Empresa en la mayoría de las ocasiones. Nos propusimos construir un indicador que muestre el gasto público, por lo que sólo tendremos en cuenta lo que le corresponde pagar a la Seguridad Social. Si se quisiera saber lo que se ha pagado por proceso de baja en su totalidad, habría que multiplicar cada proceso por su base reguladora pero sería preciso conocer el convenio aplica­ ble a cada caso. a) Indicador Coste Baja (ICB) Medido en Bases Reguladoras (BR) calculado a partir del porcentaje de la BR que, de cada jornada laboral perdida por Incapacidad Temporal en cada uno de los procesos, corre a cargo de la SS. Para el diseño de los indicadores que nos ocupan, escogemos el caso de la Contingen­ cia Común en el Régimen General, por ser el caso mayoritario. En éste régimen, al INSS (o a la MA­ TEPSS) sólo corresponde el abono a partir de los quince primeros días de baja laboral y el pago se realiza conforme a un porcentaje de la Base Reguladora (BR) que asciende al 60% entre el decimo­ sexto y vigésimo día de la baja, y al 75% de la BR a partir del vigésimo primer día de baja29. Construimos el indicador de tal modo que nos permita conocer la cantidad de bases re­ guladoras gastadas en cada momento. A partir de la DBA, aplicamos a cada proceso de baja una fórmula que sólo tiene en cuenta la duración de la baja cuando ésta excede de 15 días y que pondera en un 60% los días decimosexto a vigésimo y en un 75% cada día a partir del vigésimo primero. Por ejemplo, si un proceso de baja laboral no dura más que 7 días, no corresponderá al INSS abonar prestación económica por el mismo en concepto de IT por contingencia común (ITCC). En este pro­ ceso el número de bases reguladoras será cero. En un proceso de 20 días de duración a la Entidad Aseguradora corresponderá pagar del decimosexto al vigésimo día, un 60% de la BR, esto es 5 días del 60% de BR, o lo que es igual: 3 bases reguladoras. En un proceso de 25 días de duración el n.o de BR a pagar sería 6,75 (5 x 0’6 + 5 x 0’75) y así sucesivamente. b) Coste Medio de la Baja (CMB) A partir del ICB acumulado para cada mes, podemos calcular el Coste Medio de las Ba­ jas que han supuesto algún coste para la SS, dividiendo el ICB entre el número de altas que se han producido en el mismo mes y en cuyo pago ha participado la entidad aseguradora, esto es, las altas que han durado más de quince días. De otro modo estaríamos subestimando el Coste Medio que la Baja ha tenido para la Seguridad Social. 28 Para mayor información sobre la BR ver Capítulo de la Regulación Legal de la Prestación. 29 Ver capítulo de regulación legal de la prestación para más detalles sobre la prestación económica a que da lugar la baja laboral. — 90 — c) CMA También a partir del ICB acumulado podemos construir el Coste Medio por Asegurado, homólogo de la DMA, dividiendo el ICB entre el número de afiliados al régimen general con derecho a recibir la percepción del mismo mes. 4.3.3. Indicadores clínicos anuales Son indicadores anuales que desglosan por patologías: la incidencia (el número de bajas por 10.000 trabajadores y año), la duración media y el número de días de baja por 100 trabajadores y año, según el esquema siguiente: — INCIDENCIA ANUAL: N.o de bajas en una determinada patología por 10.000 trabaja­ dores y año. — DMA ANUAL: N.o de días de baja consumidos en una determinada patología por 100 trabajadores y año. — DMB: Duración Media de la Baja en una determinada patología en ese año. De nuevo hemos de ser muy cuidadosos en la selección de los términos del cociente, numerador y denominador. Para los numeradores elaboramos los grupos de patologías como se indica a continuación y para el denominador tenemos en cuenta la totalidad de los trabajadores con derecho a incapacidad temporal, lo que incluye los perceptores de la prestación por desempleo contributivo. Por otro lado, a partir de la variable "Codia" creamos una variable dicotómica (que toma valores 0 y 1 únicamente), para cada agrupación de patologías de entre los 1007 códigos diagnósti­ cos. Debido a la heterogeneidad en el número de procesos según las distintas patologías causantes del proceso de baja, así como al cambio en la codificación comentado en el filtrado especial, para la realización de los grupos de enfermedades hemos tenido en cuenta los siguientes criterios: — Criterios médicos, agrupando enfermedades por su similitud clínica aunque sus có­ digos diagnósticos aparezcan muy alejados en la clasificación. — Criterios de frecuencia de la enfermedad: esto es, aquellas enfermedades que han originado mayor número de bajas laborales. — Además, hemos tenido en cuenta las recomendaciones que publica la Dirección Te­ rritorial del INSALUD de Madrid, en cuanto a los procesos motivo de incapacidad temporal y su duración estándar. Es precisamente por el empeño en reunir estos tres criterios en nuestro estudio que el nú­ mero de procesos de los grupos creados varía sensiblemente de un grupo a otro (caso de TCE – Traumatismo craneoencefálico– con 4 casos, incluido por la DT INSALUD-Madrid). La suma de los procesos comprendidos en los grupos de patologías creados se acerca a un 80% del total de la muestra. Para la enumeración de cada uno de los grupos de enfermedades creados, descripción de los códigos diagnósticos de la CIE-9.a MC que comprenden y cuantificación en valor absoluto y relativo respecto al total de enfermedades originales véase tabla de Grupos de Patologías en Resultados. — 91 — Tabla 4.18 CUADRO DE PATOLOGÍAS Y DESCRIPCIÓN DE CÓDIGOS PATOLOGÍA CÓDIGO a CIE-9. mc DESCRIPCIÓN DE LOS CÓDIGOS 11. ACCIDENTE DE TRÁFICO 1007 Accidente de Tráfico. 12. ENFERMEDADES REUMÁTICAS 710 Enfermedades difusas de los tejidos conectivos. 715 Osteoartrosis y trastornos conexos. 716 Otras artropatías y artropatías no especificadas. 719 Otros trastornos y trastornos de articulación no especí­ ficos de otra manera. 729 Otros trastornos de tejido blandos. 13. BRONQUITIS Y BRONQUILITIS 13. AGUDA 466 Bronquitis y bronquiolitis aguda. 14. LITIASIS RENAL (COMPLEJA Y 14. QUIRÚRGICA) 592 Cálculo de riñón y uréter. 15. CATARATA 366 Catarata. 16. INTERVENCIÓN QUIRÚRGICA 1001 Intervención quirúrgica. 17. CISTITIS 595 Cistitis. 18. COLELITIASIS 574 Colelitiasis. 575 Otras alteraciones de la vesícula biliar. 576 Otras alteraciones del tracto biliar. 19. GASTROENTERITIS 19. INFECCIOSAS Y NO INFECCIOSAS 009 Infecciones intestinales mal definidas. 558 Otras gastroenteritis y colitis no infecciosas. 10. PATOLOGÍAS DE LA COLUMNA 10. VERTEBRAL 720 Espondilitis inflamatorias. 721 Espondilosis y trastornos conexos. 722 Trastorno del disco. 11. CONTUSIONES DE MIEMBROS 11. NO ESPECIFICADAS Y MÚLTIPLES 723 Otros trastornos de la región cervical. 724 Otras alteraciones de la espalda no especificadas. 920 Contusión de cara, cuero cabelludo y cuello, salvo ojo(s). 921 Contusión de ojo y anejos. 922 Contusión de tronco. 923 Contusión de miembro superior. 924 Contusión de miembro inferior y otros sitios no especi­ ficadas. 12. TRASTORNO Y REACCIÓN 12. DEPRESIVA 309 Reacción de adaptación. 311 Trastorno depresivo no clasificado bajo otros conceptos. 13. AFECCIONES CUTÁNEAS 685 Quiste pilonidal. 692 Dermatitis por contacto y otros eczemas. 708 Urticaria. (Sigue.) — 92 — (Continuación.) PATOLOGÍA 14. ENFERMEDADES DE LOS 14. DIENTES CÓDIGO a CIE-9. mc DESCRIPCIÓN DE LOS CÓDIGOS 520 Trastornos del desarrollo y erupción de los dientes. 521 Enfermedades de los tejidos duros de los dientes. 522 Enfermedades de la pulpa y tejido periapical. 523 Enfermedades gingivales y periodontales. 524 Anomalías dentofaciales, incluido maloclusión. 525 Otras enfermedades y alteraciones de dientes y estruc­ turas de apoyo. 15. DEPENDENCIA Y ABUSO DE 14. DROGAS 304 Dependencia de drogas. 16. DIAGNÓSTICO ILEGIBLE 1003 Diagnóstico ilegible. 17. TIROTOXICOSIS, 14. HIPOTIROIDISMO Y DM 242 Tirotoxicosis con o sin bocio. 18. 244 Hipotiroidismo adquirido. 250 Diabetes Mellitus. 19. ESGUINCE DE PIE 845 Esguince y torceduras de tobillo y pie. 20. TRASTORNOS ESQUIZOFRÉNICOS 295 Trastornos esquizofrénicos. 21. EN ESTUDIO 1000 En estudio. 22. PATOLOGÍA DE ORGANOS 22. GENITALES FEMENINOS 22. (Dismenorrea y menopausia) 625 Dismenorrea. 626 Alteraciones de menstruación y otras hemorragias anormales femeninas. 627 Trastornos menopáusicos y postmenopáusicos. 629 Otros trastornos de órganos genitales femeninos. 23. FISURA, FÍSTULA Y ABSCESO 23. ANORECTAL 565 Fisura y fístula anales. 566 Absceso de las regiones anal y rectal. 24. FRACTURA DE CLAVÍCULA 810 Fractura de clavícula. 25. FRACTURA DE HUESO 23. CARPIANO ESCAFOIDES 814 Fractura de hueso(s) carpiano(s). 26. FRACTURA DE FALANGES 816 Fractura de una o mas falanges de la mano. 27. FRACTURA DE METACARPIANOS 815 Fractura de hueso(s) metacarpiano(s). 28. FRACTURA DE PIE 825 Fractura de uno o más huesos tarsianos y metatarsianos. 29. FRACTURA DE TIBIA Y PERONÉ 823 Fractura de tibia y peroné. 30. FRACTURA DE TOBILLO 824 Fractura de tobillo. 31. ARTROPATÍA GOTOSA AGUDA 274 Gota. 712 Artropatías cristalinas. 32. GRIPE 487 Gripe. 33. HEMATEMESIS 578 Hemorragia gastrointestinal. (Sigue.) — 93 — (Continuación.) PATOLOGÍA 34. HERNIA INGUINAL CÓDIGO a CIE-9. mc DESCRIPCIÓN DE LOS CÓDIGOS 550 Hernia inguinal. 551 Otra hernia abdominal gangrenada. 552 Hernia crural obstructiva. 553 Otra hernia abdominal sin mención de obstrucción ni gangrena. 401 Hipertensión arterial esencial. 402 Cardiopatía hipertensiva. 440 Ateroesclerosis. 36. INGRESO EN HOSPITAL 1004 Ingreso en hospital. 37. INSUFICIENCIA CARDIACA 428 Insuficiencia cardiaca. 429 Descripciones y complicaciones de enfermedades car­ diacas mal definidas. 410 Infarto agudo de miocardio. 411 Angina inestable. 412 Infarto antiguo de miocardio. 413 Angina de esfuerzo estable. 414 Otras formas de enfermedades cardiacas isquémicas crónicas. 415 Enfermedad cardiopulmonar aguda. 447 Otros trastornos de arterias y arteriolas. 600 Hiperplasia prostática. 601 Enfermedades inflamatorias prostáticas. 603 Hidrocele. 604 Orquitis y epididimitis. 40. PROCEDIMIENTOS 40. MÉDICO-QUIRÚRGICOS 40. TERAPÉUTICOS 1005 Procedimientos médico-quirúrgicos terapéuticos. 41. MIGRAÑA 346 Migrañas. 42. NEO MALIGNA DE MAMA Y 40. CERVIX 174 Carcinoma primario de mama. 180 Neoplasia maligna cervix uterino. 43. NEO MALIGNA DE ESTÓMAGO, 40. COLON, LARINGE, TRAQUEA, 40. BRONQUIOS Y PULMÓN 151 Neoplasia maligna de estómago. 153 Neoplasia maligna de colon. 161 Neoplasia maligna de laringe. 162 Neoplasia maligna de traquea, bronquios y pulmón. 35. HIPERTENSIÓN ARTERIAL 38. CARDIOPATÍA ISQUÉMICA 39. PATOLOGÍA DE ÓRGANOS 39. GENITALES MASCULINOS (Sigue.) — 94 — (Continuación.) PATOLOGÍA CÓDIGO a CIE-9. mc DESCRIPCIÓN DE LOS CÓDIGOS 340 Esclerosis múltiple. 341 Otras enfermedades desmielinizantes del sistema ner­ vioso central. 342 Hemiplegía. 343 Parálisis cerebral infantil. 344 Otros síndromes paralíticos. 345 Epilepsia. 347 Cataplejía y narcolepsia. 348 Otras enfermedades cerebrales. 349 Otros trastornos y los no especificados en el sistema nervioso. 357 Neuropatía inflamatoria y tóxica. 45. TRASTORNOS NEURÓTICOS 300 Trastornos neuróticos. 46. PATOLOGÍA DEL OÍDO 380 Alteraciones del oído externo. 381 Otitis media no supurativa y alteración trompa Eustaquio. 382 Otitis media supurativa y no especificada de otra manera. 383 Mastoiditis y enfermedades conexas. 384 Otras alteraciones del tímpano. 385 Otras alteraciones del oído medio y mastoides. 47. OTROS TRAUMATISMOS Y 47. LOS NO ESPECIFICADOS 959 Otros traumatismos y los no especificados. 48. PARTO 640 Amenaza de aborto. 644 Parto prematuro o amenaza de parto. 650 Parto en un caso totalmente normal. 651 Embarazo múltiple. 360 Trastorno del globo ocular. 361 Desprendimientos y defectos de la retina. 362 Otros trastornos retinarios. 363 Inflamaciones y cicatrices corioretinianas y otros tras­ tornos de coroides. 364 Trastornos del iris y del cuerpo ciliar. 365 Glaucoma. 50. PIELONEFRITIS AGUDA 590 Pielonefritis aguda. 51. PROCEDIMIENTOS 51. DIAGNÓSTICOS 1006 Procedimientos diagnósticos. 52. QUEMADURAS NO ESPECÍFICAS 51. Y MÚLTIPLES 949 Quemadura sin especificar. 44. PATOLOGÍAS NEUROLÓGICAS 49. PATOLOGÍA OCULAR (Sigue.) — 95 — (Continuación.) PATOLOGÍA 53. QUERATOCONJUNTIVITIS CÓDIGO a CIE-9. mc DESCRIPCIÓN DE LOS CÓDIGOS 370 Queratitis. 371 Opacidad corneal y otros trastornos corneales. 372 Trastornos de la conjuntiva. 373 Inflamación de los párpados. 374 Otros trastornos de los párpados. 375 Alteraciones del aparato lagrimal. 379 Otras alteraciones oculares. 460 Nasofaringitis aguda (resfriado común). 461 Sinusitis aguda. 462 Faringitis aguda. 463 Amigdalitis aguda. 464 Laringitis y traqueitis agudas. 465 Infecciones agudas vías respiratorias superiores de lo­ calización múltiple o local no especificada. 717 Trastorno interno rodilla. 844 Esguinces y torceduras de rodilla y pierna. 56. PARTE SIN DIAGNÓSTICO 1002 Parte sin diagnóstico. 57. SÍNTOMAS GENERALES 780 Síntomas generales. 54. INFECCIÓN RESPIRATORIA 54. AGUDA 55. AFECCIONES DE RODILLA 784 Síntomas que afectar a la cabeza y cuello. 788 Síntomas que afectan al aparato urinario. 58. TRAUMATISMO 54. CRANEOENCEFÁLICO 854 Lesión intracraneal de otro tipo y de tipo no especificado de otra manera. 59. TENDINITIS Y SÍNDROMES 54. CONEXOS. (Incluye periartritis, 54. metatar-salgia y espolón calcáneo) 726 Tendinitis inserciones periféricas y síndromes conexos. 727 Rotura de tendón no traumática. 728 Trastorno de músculo, ligamento y fascia. 60. MONONEURITIS DE MIEMBRO 54. SUPERIOR Y MÚLTIPLE. (Incluye 54. Sd. del túnel carpiano) 354 Mononeuritis miembro superior y mononeuritis múltiple. 61. ÚLCERA GÁSTRICA 530 Enfermedades del esófago. 531 Úlcera gástrica. 532 Úlcera duodenal. 533 Úlcera péptica sitio no especificado. 534 Úlcera gastroyeyunal. 535 Gastritis y duodenitis. 536 Alteraciones funcionales del estómago. 537 Otras alteraciones gastroduodenales. (Sigue.) — 96 — (Continuación.) PATOLOGÍA 62. ENFERMEDADES DE LAS 54. VÁLVULAS CARDIACAS 63. VENAS VARICOSAS DE 63. EXTREMIDADES INFERIORES. 63. (Incluye úlcera varicosa) 64. VARICELA Y HERPES ZOSTER 65. SÍNDROME VERTIGINOSO 63. PERIFÉRICO CÓDIGO a CIE-9. mc DESCRIPCIÓN DE LOS CÓDIGOS 395 Enfermedades de la válvula aórtica. 396 Enfermedades de la válvula mitral y aórtica. 397 Enfermedades de otras estructuras endocárdicas. 398 Otras enfermedades cardiacas reumáticas. 424 Otras enfermedades del endocardio. 745 Anomalías del cierre septal cardiaco y bulbo arterial em­ brionario. 451 Flebitis y tromboflebitis. 454 Venas varicosas de las extremidades inferiores. 456 Venas varicosas de otros sitios. 52 Varicela. 53 Herpes Zoster. 386 Síndrome de vértigo y otros trastornos del aparato ves­ tibular. Fuente: Elaboración propia. Por último, los índices clínicos relativos son Incidencia Relativa (IR) e Índice Coste Rela­ tivo (ICR). Los índices clínicos relativos se calculan, dentro de cada grupo de patologías y de cada nivel de cada factor, dividiendo el tanto por ciento del número de bajas (o del número de días de baja, para el coste) entre el tanto por ciento de trabajadores. 4.4. TRABAJADORES CON DERECHO A LA PRESTACIÓN POR IT Para calcular de manera correcta los indicadores de seguimiento de la prestación por IT, es fundamental tener en cuenta en el denominador, el número real de los trabajadores con derecho a la misma. Oficialmente se utiliza el denominador de tarjeta sanitaria, fijado en noviembre de un año para el año siguiente. Además de la pérdida de precisión al fijar una única cifra para todo el año, cuándo ésta varía casi a diario, en los últimos años, el número de trabajadores con derecho a la pres­ tación ha aumentado considerablemente, por lo que los indicadores sanitarios calculados eran irreal­ mente altos. La Dirección Territorial de Madrid calcula paralelamente al indicador oficial, el indicador obtenido con el número de trabajadores mensual facilitado por la Tesorería de la Seguridad Social. Pero este número no incluye los perceptores de la prestación por desempleo contributivo, que consti­ tuyen en torno al 4% y pueden llegar a constituir hasta el 6% de la fuerza de trabajo en momentos de recesión económica. El hecho de tener en cuenta a los perceptores de la prestación por desempleo contributi­ vo tiene, además de la importancia formal que se le desee otorgar, una repercusión enorme en la — 97 — consecución del fondo para la mejora y control de la prestación por IT contemplado en la ley 21/2001 sobre el nuevo sistema de financiación de las CCAA. El seguimiento del convenio de gestión de la IT suscrito entre las CCAA y el MTAS al amparo de la citada ley se concreta en un objetivo de coste­ afiliado-INSS, que en determinadas CCAA y en ciertos años puede ser o no alcanzado dependiendo de si se tienen o no en cuenta estos perceptores de desempleo en los cálculos inicial y final de la cifra de coste-afiliado-INSS. Por otra parte, existe la creencia por parte de los Organismos de Control de la Seguridad Social de que en los perceptores de la prestación por desempleo, el gasto por IT es mayor, debido, entre otras causas, a que la anterior normativa permitía la picaresca (al permitir iniciar una baja labo­ ral antes del final del periodo de la percepción de la prestación por desempleo contributivo y percibir el 60% de la Base Reguladora del decimosexto al vigésimo día y el 75% desde el vigésimo primero). Hemos tratado de verificar si efectivamente estos beneficiarios tienen mayor coste pero nos hemos encontrado con el impedimento de que en la base de datos del INSALUD no se recoge la situación laboral del trabajador. Con posterioridad al cierre de la toma de datos para nuestro estudio, el RDL 5/2002, cuya aprobación originó una huelga el 20 de junio de 2002, y anteriormente la ley de Acom­ pañamiento del 2001, han modificado la normativa con el fin de evitar situaciones fraudulentas en la medida de lo posible. Tabla 4.19 PORCENTAJE PERCEPTORES DESEMPLEO CONTRIBUTIVO FRENTE A TOTAL DE TRABAJADORES Año 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 Trabajadores 43331 45177 46718 46491 47324 46265 48156 P. D. contributivo 41586 41587 41923 42274 42814 42407 41962 3,66 3,51 4,12 4,89 5,95 5,20 4,07 1996 1997 1998 1999 2000 2001 media Trabajadores 48480 49448 51121 53827 56740 59244 49409 P. D. contributivo 42000 41821 41702 41691 41952 42151 41990 4,13 3,68 3,33 3,14 3,44 3,63 4 % P. D. C. frente total trabajadores Año % P. D. C. frente total trabajadores 4.5. RECAPITULACIÓN Lo primero que nos llamó la atención en el estudio pormenorizado de los indicadores de la Incapacidad Temporal fueron precisamente las sustantivas diferencias en la duración de las bajas se­ gún el régimen de afiliación. Encontramos que la duración media de las bajas en el régimen de Autóno­ mos (RETA) era más del doble que en el Régimen General (RG), siendo máxima en los trabajadores del Régimen Agrario (REA) e intermedia entre ambos en el de Empleados del Hogar (REEH). Parecía que estos resultados sostenían la creencia, fuertemente arraigada entre los pro­ fesionales del control de la Incapacidad Temporal, de que en estos regímenes se producían bajas de muy larga duración, debido, entre otras razones, al hecho de que estos trabajadores no perciben la — 98 — prestación económica por IT hasta semanas después de iniciado el proceso de baja30. Pero ¿están realmente consumiendo mayor número de bajas por trabajador los trabajadores del RETA, REEH y REA? o lo que es lo mismo: ¿qué trabajadores resultan más caros al sistema? El indicador de dura­ ción media por asegurado, DMA, en cierto modo sintético de la incidencia y duración media de la baja, nos dará la clave para conocer cual de los regímenes está resultando más "caro", esto es cuál de los regímenes tiene mayor número de días de baja por trabajador. Los trabajadores del RG con­ sumen en promedio cerca de 10 días de baja al año (9,46 días de baja por trabajador y año para la totalidad del periodo). Los del RETA un poco más de seis (6,28), frente a los cuatro días y medio de los REEH (4,45), y el día y medio de los sufridos trabajadores del campo (1,64). La explicación a lo anterior es la siguiente: la incidencia es una imagen especular de la duración media. Los trabajadores del RG tienen cuatro veces más procesos de baja que los del RE­ TA, casi 7 veces más que los Empleados del Hogar y 20 veces más que los agrarios. Sin embargo las duraciones tienen un comportamiento opuesto, las bajas de los trabajadores del RG duran menos de la mitad de las de los otros regímenes lo que al final arroja unas cifras de DMA, días de baja consu­ midos por afiliado del RG un 33, un 63 y un 83% superiores a los RETA, REEH y REA respectivamen­ te31. Estas diferencias nos han conducido a la conclusión de que es conveniente estudiar ca­ da régimen por separado, para lo cual elaboramos indicadores para cada régimen. Con ello preten­ demos detectar qué factores, además del retraso en el inicio del cobro de la prestación, pueden estar influyendo en las sustantivas diferencias de comportamiento en cuanto a esta prestación encontradas entre los diferentes regímenes. Por otra parte, los indicadores tradicionales de seguimiento de la prestación miden "días de baja", esto constituye una primera aproximación al seguimiento de la prestación, pero insuficiente en la actualidad, ya que no satisface la necesidad de información clínica que requiere el facultativo, ni la necesidad de monitorización económica que requiere el correcto seguimiento de los convenios que se suscriben con el resto de organismos implicados en la prestación. El Servicio de Salud es el gene­ rador del parte de baja, por tanto dispone de la información que está contenida en el mismo en primi­ cia. A partir de esta información se pueden construir indicadores clínicos y de monitorización económica de la manera que se ha desarrollado en el presente capítulo. 30 15 días en RETA, 29 en REEH. 31 La duración máxima corresponde a los trabajadores del campo, con 113 días de duración de sus bajas en media, seguidos de cerca por los Autónomos con 101 días y los Empleados del Hogar con 96 días, alejados sensiblemente el RG, con valores de 40 días de duración de la baja en promedio. Los trabajadores autónomos presentan una tasa mensual de incidencia media de 0.5 bajas por cien trabajadores, los agrarios 0.1 y 0.3 los del hogar, siendo la incidencia para los trabajadores del régimen general de 2.02. Esto significa que los afiliados al régimen general toman cuatro veces más bajas que los del RETA, pero con una duración media 2,5 veces menor. — 99 — CAPÍTULO 5 MODELOS ARIMA PARA LA MONITORIZACIÓN DE LOS NUEVOS INDICADORES DE IT 5.1. LOS MODELOS ARIMA Con el fin de conocer cómo van a evolucionar los distintos indicadores de las bajas labo­ rales, los organismos centrales de control del INSALUD se basan, hasta el momento, en la experien­ cia de años anteriores y, como mucho, en el ajuste de modelos de regresión lineal simple (Hermida et al., 2000). Este tipo de modelos no resultan óptimos, ya que son lineales y por ello muy sensibles a la diferencia entre los valores que toman los casos inicial y final. Además, no tienen en cuenta ni la es­ tacionalidad ni los efectos autorregresivos. En este trabajo, y dadas las características de los datos disponibles, se ha utilizado un ti­ po de modelos univariantes de series temporales desarrollados a partir de la década de los 70 del pasado siglo por Box y Jenkins, y conocidos en general como modelos ARIMA32 o modelos BoxJenkins. [Box y Jenkins, 1970]. Sea d el orden de diferenciación regular o número de diferencias regu­ lares necesarias para eliminar la tendencia. D es el orden de diferenciación estacional o número de diferencias estacionales necesarias para eliminar el comportamiento estacional; p, P son los órdenes de los polinomios autorregresivos para las partes regular y estacional respectivamente y q, Q los ór­ denes de los polinomios de medias móviles para las partes regular y estacional respectivamente. En su forma más general el modelo ARIMA (p,d,q), (P,D,Q,)S de período S se define como: YT = φ1YT−1 + φ2YT−2 + ... + φPs+p+Ds+dYT−Ps−p−sD−d + δ + a T + θ1aT−1 + ... + θQs+qa T−sQ−q (5.1) Entendiendo que en (5.1) puede haber más de un proceso generador de la serie (en la parte regular y en la estacional) y escribiendo una combinación de los modelos MA(q) y AR(p) que han precisado de una serie de diferenciaciones "d" en la parte regular o "D" en la parte estacional para que fueran estacionarios. Definida esta función genérica, el objetivo principal es estimar el vector formado por los parámetros correspondientes a la parte autorregresiva φj y de medias móviles θj (in­ cluido, si fuera necesario, el término independiente δ) así como la varianza residual33. La determinación de los órdenes d, D, p, P,q, Q se hace fundamentalmente a partir del estudio de las funciones de autocorrelación simple (ACF) y parcial (PACF) de la serie observada y de sus sucesivas diferencias. El estudio de la ACF de la serie observada puede ser también útil en oca­ siones para determinar el período S en un posible comportamiento estacional. Los modelos de Series Temporales son modelos extrapolativos dinámicos. El modelo ARIMA pretende predecir el valor actual de la variable en cuestión como un tipo particular de función lineal de los valores pasados de la propia variable. Por ejemplo, en un modelo AR (2), cada valor de la serie ajustada es una función lineal de los dos valores inmediatamente anteriores. En un modelo ARIMA estacional como los que ajustamos a las variables IMB, DMB y DMA, para una serie con datos mensuales y periodicidad anual, el valor actual de la serie puede resultar una función lineal, no sólo de los valores inmediatamente anteriores, sino de los valores correspondientes al mismo mes, en los años inmediatamente anteriores. Existen también los modelos multivariantes de series temporales o modelos de función de transferencia dinámicos, muy utilizados en economía. Estos modelos calculan las predicciones de 32 La palabra ARIMA significa Modelos Autorregresivos Integrados de Medias Móviles. 33 No es el objetivo de este trabajo llevar a cabo una extensa revisión de una metodología bien conocida como los modelos ARIMA. Para una revisión de los mismos puede acudirse entre otros a Aznar et al. (1993), Wei (1998) y Cryer (1986). — 103 — la variable en estudio en función, no solo de los valores que ésta ha tomado en el pasado, sino de otros factores que pueden estar influyendo en los valores de la misma. En el caso que nos ocupa, factores que pueden estar influyendo en la Incidencia y Duración de las Bajas, y en las diferencias de las mismas por sexo, edad y régimen de afiliación, pueden ser: 1. La coyuntura económica, reflejada en la precariedad o estabilidad laboral, tasas de paro, demandantes de primer empleo, el porcentaje de mujeres trabajadores sobre el total, etc. 2. Las modificaciones normativas del mercado laboral, como puede ser la jubilación an­ ticipada, el subsidio agrario, etc. 3. Cambios en la regulación de la prestación por Incapacidad Temporal, como podrían ser: a. Los cambios legislativos acaecidos en 1994 con la supresión de la Invalidez Pro­ visional y de la Maternidad como prestaciones encuadradas dentro de la Incapa­ cidad Temporal. b. La adscripción de los trabajadores del régimen especial de autónomos a las mu­ tuas de accidentes de trabajo, así como el hecho de que éstas puedan hacerse cargo de las contingencias comunes del régimen general. Una vez determinados los órdenes del modelo, la estimación de los coeficientes se reali­ za, necesariamente, con la ayuda de un paquete estadístico34. Construido el modelo, y antes de utili­ zarlo para hacer predicciones, es esencial, como ocurre en general con cualquier modelo estadístico, validarlo. En este tipo de modelo, la validación se reduce a comprobar que los residuos satisfacen las hipótesis de normalidad, media cero, varianza constante e incorrelación. Las predicciones que se obtienen con un modelo probabilístico de este tipo para cada instante (cada mes, es nuestro caso) en el futuro, vendrán acompañadas por un intervalo de confianza, que nos indicará la precisión o fiabili­ dad de las predicciones y que, una vez fijo el modelo, será más amplio cuando mayor sea el horizonte de predicción. A continuación se presenta la discusión para cada indicador: 5.2. MODELO ARIMA PARA LA INCIDENCIA MENSUAL DE LAS BAJAS (IMB) Para este indicador ajustamos un modelo ARIMA (1,0,1) (3,1,0), esto es, un modelo AR(3) ESTACIONAL, ARMA (1,1) REGULAR, (gráfico 1) para la serie diferenciada estacionalmente una vez (gráfico 5.1). (1+ 0,328B12 + 0,099B 24 + 0,14B 36)(1− 0,063B)(1− B12 )IMB t = (1+ 0,12B)a t siendo B el operador retardo; (1 – B) el operador "diferencia regular"; (1 – BS) es el operador "diferen­ cia estacional de periodo S" y at un proceso de ruido blanco. 34 En este caso SPSS 11.0 para Windows con licencia de la Universidad Complutense de Madrid. — 104 — Gráfico 5.1 SERIE REAL Y AJUSTADA PARA LA VARIABLE IMB 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 Modelo ARIMA 1,0 para IMB IMB ,5 1989 1990 1989 1992 1991 1993 1992 1995 1994 1996 1995 1998 1997 1999 1998 2001 2000 , , Fuente: Elaboración propia. 5.3. MODELO ARIMA PARA LA DURACIÓN MEDIA DE LA BAJA (DMB) Para la serie transformada con el logaritmo neperiano, ajustamos un modelo ARIMA (1,0,1) (0,1,1), esto es un modelo ARMA (1,1) REGULAR, MA(1) ESTACIONAL, para la serie diferen­ ciada estacionalmente una vez (gráfico 5.2): (1− 0,867B)(1− B12 )LnDMB t = −0,025 + (1− 0,938B12 )(1− 0,627B)a t Gráfico 5.2. SERIE REAL PARA LA VARIABLE DMB REAL Y AJUSTADA 80 70 60 50 40 DMB 30 Modelo ARIMA 20 1989 para DMB 1990 1989 1992 1991 1993 1992 1995 1994 1996 1995 1998 1997 1999 1998 Fuente: Elaboración propia. — 105 — 2001 2000 , , 5.4. MODELO ARIMA PARA LA DURACIÓN MEDIA POR ASEGURADO (DMA) Ajustamos un modelo ARIMA (0,1,1)(1,0,1), esto es, MA(1) REGULAR, ARMA(1,1) ES­ TACIONAL, para la serie diferenciada regularmente una vez (gráfico 5.3): (1− 0,888B12)(1− B)DMA t = (1− 0,683B)(1− 0,677B12 )a t Gráfico 5.3. REPRESENTACIÓN DE LA SERIE REAL DEL INDICADOR DMA Y DEL MODELO ARIMA AJUSTADO 1,2 1,0 ,8 ,6 ,4 DMA Modelo ARIMA para DMA ,2 1989 1990 1989 1992 1991 1993 1992 1995 1994 1996 1995 1998 1997 1999 1998 2001 2000 , , Fuente: Elaboración propia. 5.5. AJUSTE DE MODELO ARIMA A LOS INDICADORES POR RÉGIMEN DE 5.5. AFILIACIÓN Con el fin de predecir los valores que estos indicadores tomarán en el futuro, hemos ela­ borado series mensuales de indicadores para cada régimen de afiliación. El RG acumula no sólo la mayoría de los procesos de baja laboral, sino también la estacionalidad de las series mensuales de los indicadores. Cuando diferenciamos por régimen de afiliación, la estacionalidad se queda en el RG, pudiéndose ajustar modelos ARIMA a las series mensuales que sus datos generan, no siendo posi­ ble, sin embargo, ajustar un modelo ARIMA de utilidad a ninguno de los indicadores del RETA. 5.5.1. Régimen General Para la Incidencia Mensual de la Baja en el RG ajustamos un modelo ARIMA (1,0,0), (2,1,0), AR (1) REGULAR y AR (2) ESTACIONAL, para la serie diferenciada estacionalmente una vez. A la vista de la serie ajustada parece que la incidencia mensual de las bajas en el RG tiende a estabilizarse, no se observa una tendencia creciente clara (gráfico 5.4). (1+ 0,414B12 + 0,448B 24)(1− 0,411B)(1− B12 )IMB − RG t = 0,067 + a t — 106 — Gráfico 5.4 SERIE REAL Y AJUSTADA DE LA INCIDENCIA MENSUAL DE LAS BAJAS EN EL RÉGIMEN GENERAL 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 IMB-RG 1,0 Modelo ARIMA para IMB-RG ,5 1992 1993 1992 1994 1993 1995 1994 1996 1996 1997 1997 1999 1998 2000 1999 2001 2000 2002 2001 Fuente: Elaboración propia. Se ha construido un modelo para la serie de la DMB en el RG diferenciada logarítmicamente con los órdenes siguientes: ARIMA (0,1,1) (1,0,1) NO CONSTANTE, MA(1) REGULAR, ARMA (1,1) ESTACIONAL. (1− 0,987B12 )(1− B)LnDMB − RG t = (1− 0,878B12 )(1− 0,758B)a t El modelo (gráfico 5.5) se puede interpretar como sigue. Desde el año 1992 hasta el año 1995 ha habido una clarísima reducción en la duración media de las bajas, tras esto parece que la tendencia se estabiliza. Los valles de menor duración corresponden a los meses de enero y febrero, donde prevalecen bajas por procesos infecciosos respiratorios agudos de corta duración. Las predic­ ciones del modelo son hacia una ligerísima reducción de la DMB. Gráfico 5.5 SERIES REAL Y AJUSTADA PARA EL INDICADOR DE LA DURACIÓN MEDIA DE LAS BAJAS EN EL RÉGIMEN GENERAL 80 70 60 50 40 30 DMB-RG 20 Modelo ARIMA 10 1992 para DMB-RG 1993 1992 1994 1993 1995 1994 1996 1996 1997 1997 1999 1998 2000 1999 Fuente: Elaboración propia. — 107 — 2001 2000 2002 2001 El modelo ARIMA para la Duración Media por Asegurado en el Régimen General se ajus­ ta a un modelo ARIMA (0,1,1), (1,0,1) NO CON, AR (1) REGULAR, ARMA (1,1) ESTACIONAL, para la serie diferenciada regularmente una vez. (1− 0,942B12 )(1− B)LnDMA − RG t = (1− 0,748B12 )(1− 0,691B)a t El gráfico 5.6 nos muestra que tras un claro decrecimiento hasta el año 1995, a partir de este año la DMA, se dispara hasta el 1999 y a partir del 2000 parece que tiende a estabilizarse. Las predicciones de todos los indicadores del régimen general son hacia una estabilización de los valores. Gráfico 5.6 SERIES REAL Y AJUSTADA PARA EL INDICADOR DE LOS DÍAS DE BAJA POR AFILIADO EN EL RG 1,6 1,4 1,2 1,0 ,8 ,6 DMA-RG ,4 Modelo ARIMA ,2 1992 para DMA-RG 1993 1992 1994 1993 1995 1994 1996 1996 1997 1997 1999 1998 1999 2000 2001 2000 , , Fuente: Elaboración propia. 5.5.2. Régimen Especial de Trabajadores Autónomos (RETA) En el RETA hemos tomado los valores para realizar los modelos desde el mes de enero de 1993, rechazando los 12 meses del año 1992 por no ser la mecanización de ese régimen en esos años suficientemente fiable. Solamente se ha podido ajustar un modelo de tipo ARIMA al indicador de duración media de la baja, en el resto de indicadores el modelo ARIMA no es capaz de encontrar patrones que le permitan ofrecer predicciones más fiables que el simple azar. Además el modelo ARIMA ajustado a la DMB es un tipo de modelo que sólo tiene utilidad para predicciones a un mes vista, predice para un valor más allá de la última observación, pero luego la predicción es constante, lo que habla de nuevo a favor de la poca predictibilidad de las bajas en el RETA. Obtenemos un modelo ARIMA (0,1,1) (0,0,0), SIN CONSTANTE, sin transformación de los datos por existir homogeneidad de varianzas, MA(1) regular para la serie diferenciada regularmen­ te una vez. No existe estructura estacional. Como no tiene constante ni siquiera tiene tendencia. No existe estructura autorregresiva (gráfico 5.7). (1− B)DMB − RETA t = (1− 0,742B)a t — 108 — Gráfico 5.7 SERIES REAL Y AJUSTADA PARA EL INDICADOR DE DMB EN EL RETA 180 160 140 120 100 80 DMB-RETA 60 Modelo ARIMA 40 1993 para DMB-RETA 1994 1993 1995 1994 1996 1995 1997 1996 1998 1997 1999 1998 2000 1999 2001 2000 , , , Fuente: Elaboración propia. La estacionalidad anual de la serie del número de bajas dividido entre la totalidad de los trabajadores depende exclusivamente de los trabajadores del régimen general. Esta estacionalidad, con máximos en los meses invernales y mínimos en los veraniegos, se ha atribuido tradicionalmente a la epidemia de la gripe. Basándonos en los resultados del análisis de la influencia de la gripe en la estacionalidad de la serie de la incidencia mensual de las bajas, podemos afirmar que la gripe no es el único factor interviniente en la misma. Ni siquiera teniendo en cuenta la totalidad de las enfermeda­ des infecciosas respiratorias agudas desaparece la estacionalidad. Al eliminarlas, eliminamos la ma­ yor parte de la estacionalidad debida a enfermedades epidémicas y lo que se perfila es un patrón de incidencia de la baja laboral muy relacionado con el calendario laboral. 5.6. EL CONTROL DE LOS INDICADORES DE MONITORIZACIÓN 5.6. ECONÓMICA Los indicadores de monitorización económica tienen el fin de conocer el coste-afiliadoINSS, cifra objetivo de reducción del convenio para el control de la IT, suscrito entre el INSS y cada CCAA. Dado que la CMA es la variable que combina la duración de la baja con el número de asegu­ rados se procedió a ajustar un modelo ARIMA para los datos sin transformar. Tras comprobar homo­ cedasticidad, se ajustó un modelo ARMA (1,1) estacional; MA (1) regular, sin constante, para la serie diferenciada regularmente una vez (gráfico 5.8). (1− 0,811B12)(1− B)CMA t = (1− 0,67B)(1− 0,594B12 )a t — 109 — Gráfico 5.8 REPRESENTACIÓN DE LA SERIE REAL DEL INDICADOR CMA Y DEL MODELO ARIMA AJUSTADO ,9 ,8 ,7 ,6 ,5 ,4 Coste Medio por ,3 Afiliado (CMA) ,2 Modelo ARIMA ,1 para CMA 1 15 8 29 22 43 36 57 50 71 64 85 78 99 92 113 106 127 120 Fuente: Elaboración propia. 5.7. ANÁLISIS DE LOS EFECTOS ECONÓMICOS DE POLÍTICAS DE 5.7. INTERVENCIÓN MEDIANTE MODELOS ARIMA Una de las principales ventajas que ofrece el análisis de series temporales es la posibili­ dad de poder contrastar si determinadas políticas públicas llevadas a cabo resultaron eficaces y, en caso de serlo, cuantificar su impacto. Tenemos constancia de que durante los años 1994 a 1996 se llevó a cabo un programa de especial control de los procesos de baja laboral. Hemos procedido al análisis de la serie correspondiente al indicador DMA, mediante lo que se denomina un estudio de política de intervención. Se analiza el efecto que pudo tener sobre la DMA, principal indicador de me­ dida de la prestación por IT, la política de intervención llevada a cabo desde la Inspección médica de la provincia por el equipo de inspección de la Dirección Provincial del extinto Instituto Nacional de la Salud, durante el periodo de tiempo comprendido entre el mes de enero de 1994 y el de diciembre de 1996. Para tal fin se procedió a ajustar el siguiente modelo (gráfico 5.9). (1− 0,41B12 )(1− B)DMA t = (1− 0,847B)a t − 0,116(1− B)It Donde It es igual a uno cuando t tome valores entre enero de 1994 a diciembre de 1996 e igual a cero cuando tome otros valores. — 110 — Gráfico 5.9 REPRESENTACIÓN DE LA SERIE REAL DEL INDICADOR DMA CON VARIABLE DE INTERVENCIÓN Y DEL MODELO ARIMA AJUSTADO 1,2 1,0 ,8 ,6 DMA con Variable de ,4 Intervención: DMA-VI Modelo ARIMA ,2 1989 para DMA-VI 1990 1989 1992 1991 1993 1992 1995 1994 1996 1995 1998 1997 1999 1998 2001 2000 , , Fuente: Elaboración propia. Comparamos ambos modelos con arreglo a los parámetros AIC y SBC. AIC y SBC son estadísticos que miden la bondad del ajuste. Para la misma serie, a menor valor del estadístico, mejor es el ajuste. Los valores de los estadísticos (tabla 5.1) nos confirman que el modelo con variable de intervención procura un mejor ajuste para la serie observada. Tabla 5.1 COMPARACIÓN DE LOS MODELOS DMA Y DMA CON VARIABLE DE INTERVENCIÓN DMA DMA_VI AIC: Akaike Information Criterion -223 -227 SBC: Schwartz Bayesian Criterion -214 -218 Se cuantificó la política de intervención sobre la base de la disminución del principal indi­ cador de medida de la prestación por IT. Con estos datos podemos afirmar que durante los años 1994 a 1996, el valor medio de la variable DMA (0,5214), es inferior en un 34,14%, al valor medio de dicha variable en los cinco años anteriores (DMA media de 1989 a 1993 = 0,7917). Con posterioridad al año 1996, se obtiene para la variable DMA, un valor medio de 0,6780, superior en un 30% al correspon­ diente a los años de la intervención. Podría argumentarse que las diferencias encontradas pudieran ser debidas a un comportamiento estacional de período largo, pero el hecho de que la variable de intervención haya aparecido en el modelo con un coeficiente significativamente distinto de cero nos induce a pensar que la intervención sí tuvo efecto durante los años 1994 a 1996. El hecho de que la introducción de la variable de intervención mejore el modelo y de que su coeficiente sea distinto de cero, no explica toda la disminución observada en el indicador DMA du­ rante el periodo, pero si una parte de la misma. El cálculo, basado en los valores reales que durante el — 111 — periodo toma el indicador, no tiene en cuenta el hecho de que probablemente sin la intervención, los valores hubieran seguido creciendo a la misma velocidad que en cualquier otro periodo de tres años. 5.8. LOS MODELOS DE SERIES TEMPORALES COMO HERRAMIENTA 5.8. FUTURA EN LA GESTIÓN DE LA IT En este capítulo dedicado a la predicción mediante series temporales hemos mostrado cómo es posible monitorizar la evolución de los indicadores económicos de seguimiento de la IT me­ diante modelos ARIMA. Esta herramienta resulta óptima a la hora de predecir la evolución temporal de los indicadores frente a otros posibles métodos alternativos. Asimismo hemos demostrado como este modelo resulta óptimo para cuantificar políticas de intervención. Así, la política de control de gasto llevada a cabo en Guadalajara entre 1994 y 1996 resultó eficaz y supuso una reducción del coste en más de un tercio de lo esperado. Un modelo predictivo de este tipo resultaría además ade­ cuado para llevar a cabo políticas de presupuestación, detección temprana de epidemias, valoración económica de campañas de vacunación o introducción de incentivos ligados a reducciones en costes no justificados o fraudulentos que además aumentarían la eficiencia económica del sistema. El inicio de la baja está relacionado con factores diferentes de los puramente sanitarios como son el mes del año, el día de la semana y el día del mes. Tradicionalmente esta estacionalidad ha sido atribuida a la gripe, pero hemos demostrado cómo, a pesar de eliminar la gripe de la estacio­ nalidad de la serie, la incidencia de la baja laboral no se mantiene uniforme a lo largo del año. Deter­ minados factores como los períodos vacacionales, el día del mes o el día de la semana influyen en la decisión de pedir la baja laboral. Esto nos permite reafirmar la sospecha de que muchos de los costes provistos por el sistema pueden no responder a comportamientos directamente relacionados con la prestación que el sistema debería cubrir. Los diferentes regímenes de afiliación a la Seguridad Social se comportan de manera distinta. La estacionalidad de las series mensuales es casi en su totalidad debida al Régimen Gene­ ral, por lo que las conclusiones en cuanto a su comportamiento estacional deben aplicarse sólo al mismo. Este diferente comportamiento puede estar relacionado con las peculiaridades de obtención de la prestación en cada régimen, en el RG se empieza a cobrar desde el 4.o día, en el peor de los casos, mientras que en el resto de regímenes se recibe a partir del día 15.o (RETA) o 29.o (Régimen de Empleados del Hogar). Este hecho puede ser determinante en la futura evolución al alza de la IT si se equiparase el comienzo de la percepción de todos los regímenes con el general. — 112 — CAPÍTULO 6 LA PREDICCIÓN DE LA DURACIÓN DE LA BAJA MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES 6.1. INTRODUCCIÓN Los métodos actuales de control de la IT se realizan a posteriori, una vez recibida la baja laboral y sobre la base de duraciones por una parte normativas (RD. 1117/98 y 575/97 MTAS AS y OMT AS. de 18 de septiembre de 1998 y de 19 de junio de 1997), y por otra parte empíricas, éstas últimas procedentes de unos estándares de duración máxima por enfermedad elaborados por el Insti­ tuto Nacional de la Salud (INSALUD), referentes a la duración estimada por grupos de expertos para las enfermedades más prevalentes (INSALUD, 2001). Estos estándares tienen en cuenta cerca de cien enfermedades, pero no consideran determinados factores individuales que también influyen en la duración de la baja ni la posible pluripatología del sujeto. Tal y como hemos analizado a lo largo de este libro, el modus operandi actual en la ges­ tión de la IT consiste en el seguimiento y control de unos indicadores: incidencia, prevalencia, duración media de la baja y duración media por asegurado; agregados a nivel de Área de Inspección Sanitaria y en lograr su reducción mediante el control de las bajas que sobrepasan una duración determinada normativamente, independientemente del motivo que las generó. Este proceso se realiza mediante apercibimientos al médico prescriptor, en principio, y citación del paciente en último extremo. Este tipo de control a posteriori y no individualizado conlleva, por un lado, la posibilidad de conductas fraudulentas. Nicholson (1976), Dunn et al. (1986) o Winkelmann (1996) proporcionan trabajos empíricos que relacionan el fraude con determinadas variables económicas35. Por otro lado, el control a posteriori supone la imposibilidad de la aplicación del Principio Bioético de Justicia, enten­ dido éste como "dar a cada uno lo que le corresponde", de una aplicación tan necesaria cuando lo que se gestiona es una prestación procedente de un presupuesto público limitado. El objetivo de este capítulo es proponer un modelo para la gestión de la IT con el fin de dis­ minuir de manera racional e individualizada (ajustada a cada proceso de baja) el coste de la prestación por IT. Para alcanzar este resultado, se propone controlar la duración de cada caso concreto y actuar sólo, sobre aquellos procesos que tengan una duración significativamente mayor a la predicha por el modelo para un proceso de sus mismas características, a fin de evitar así posibles comportamientos fraudulentos. Para este fin, se propone el uso de una herramienta flexible, las redes neuronales artifi­ ciales (RNAs), que permita predecir la duración de la baja laboral esperada para cada afiliado activo en función de determinadas variables individuales, además de la enfermedad, que también influyen en el tiempo de baja pero que no recogen los métodos actuales. De esta forma, se trata de detectar aquellos procesos que duran más días de lo que el modelo ha predicho. A partir de este objetivo, se consideran distintos márgenes de desviación positiva en términos porcentuales respecto a la duración promedio predicha en cada proceso. 6.2. LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES Basadas en la inteligencia artificial, las RNAs han sido aplicadas principalmente como herramienta para la predicción y la clasificación de patrones. Las RNAs son capaces de trabajar de 35 Para una revisión de los trabajos económicos y los modelos que determinan el comportamiento fraudulento en las IT puede acudirse a Álvarez (2000). — 115 — forma no lineal con el análisis de grandes masas de datos sujetas a imprecisiones, con suficientes ejemplos reales y para las que no existen reglas generales y rápidas que puedan ser fácilmente apli­ cadas y programadas como las que utilizaríamos en un sistema experto. En la práctica, las RNAs se utilizan para modelar fenómenos en los cuales conocemos las variables explicativas y los resultados pero carecemos a priori de un modelo bien especificado que relacione ambas dimensiones. Durante la última década, las RNAs han atraído la atención de multitud de investigadores y han sido aplicadas con éxito en diferentes ámbitos del conocimiento tales como ingeniería, física, estadística o economía36. En medicina, casi todos los sistemas son no lineales, por lo que se conside­ ra que en ella los modelos lineales presentan debilidades que podrían ser superadas por sistemas que no impongan a priori esta restricción. Más concretamente, en el campo de las ciencias de la salud, las RNAs se han utilizado como instrumento de análisis para distintas aplicaciones, [Porta, 1997]. — Diagnóstico: en especialidades como oncología, cardiología, psiquiatría o neurología. — Analítica: en bioquímica se facilitan los análisis de orina, sangre, control de diabetes, io­ nogramas y la forma de detectar condiciones patológicas a través del análisis bioquímico. — Proceso de Imágenes: Para el procesamiento de imágenes de alta complejidad (RX; TAC; RNM; ecografías; Doppler, etc.). Las RNAs han permitido establecer patentes referidas a imágenes significativas antes no demostradas. — Farmacología: Desarrollo de drogas para el tratamiento del cáncer. También han si­ do utilizadas para el proceso de modelado de biomoléculas. El avance de las múltiples aplicaciones de RNAs en el ámbito bio-sanitario ha supuesto que los investigadores que trabajan en medicina con RNAs se hallan agrupado en una sociedad cien­ tífica mundial: ANNIMAB (Artificial Neural Network in Medicine and Biology). Sin duda alguna la RNA más aplicada en la actualidad es el perceptron multicapa (MLP)37. La figura 6.1 muestra la arquitectura típica de un MLP. Figura 6.1 ARQUITECTURA DE UN PERCEPTRÓN MULTICAPA (MLP) y1 ym Capa de Salida ... wkj Capa Oculta ... h h1 s wji Capa de Entrada ... x1 x2 x3 xn 36 Para una revisión de las principales aplicaciones de RNAs en diferentes ámbitos del conocimiento y fundamentalmente en economía puede acudirse a Santín (2003). 37 Utilizaremos las siglas inglesas de multilayer perceptron (MLP) por la que es normalmente conocida. — 116 — Las propiedades básicas de un MLP pueden ser resumidas en las cuatro característi­ cas siguientes: 1. Multicapa: Un MLP está dividido en tres capas. La capa de entrada es la encargada de transmitir la señal. La(s) capa(s) oculta(s), (ya que pueden existir varias), reciben la señal y después de pro­ cesarla de forma no lineal, a través de alguna función de transferencia de tipo sigmoidal como la logística, la gaussiana o la tangente hiperbólica, la envían a la capa de salida que transmite la respuesta de la red. 2. Multioutput: Una característica verdaderamente relevante de las RNAs sobre otros métodos de predicción actuales es que son multiouput. Es decir, las RNAs son capaces de predecir simultáneamente una salida multivariante, (y1,...,ym), con componentes correladas aún en el caso en que la relación entre las componentes yi estén relacionadas de forma no lineal, [Friedman, 1994]. 3. Conexiones hacia delante: Cada neurona de la capa de entrada está conectada me­ diante una matriz de pesos que pondera la señal recibida en una dirección, hacia delante, con todas las de la capa oculta y éstas a su vez están conectadas en la misma dirección y de la misma forma con las neuronas de la capa de salida. 4. Entrenamiento supervisado: Una red neuronal aprende, a partir de ejemplos reales, a relacionar inputs con outputs a través del denominado proceso de aprendizaje o entrenamiento. El aprendizaje supervisado, consiste en la modificación de los pesos en las conexiones entre las neuro­ nas de la red a partir de la diferencia entre la respuesta de la red y la respuesta real o deseada a fin de conseguir que esta diferencia sea cada vez menor. Desde un punto de vista estadístico, un MLP trataría de aprender un modelo aditivo del tipo y = f(x) + ε, donde los errores ε no tienen por qué ser necesariamente homocedásticos. En este sentido, si estuviéramos en presencia de las hipótesis habi­ tuales de regresión, con errores normalmente distribuidos, el error minimizado llevaría a la obtención de estimadores máximo-verosímiles. En definitiva, podemos definir la arquitectura de un MLP como un conjunto de elementos de proceso, conocidos como neuronas o nodos, organizados en al menos tres capas: de entrada, oculta(s) y salida donde las conexiones entre ellas son en una dirección y hacia delante. El objetivo final de un MLP es aprender a asociar un vector de inputs (X) a un vector de outputs (Y) a través de las interacciones de sus neuronas o pesos (W). La capacidad de generalización ocurre cuando el MLP es capaz de aproximar de forma óptima la función de la ecuación 6.1. f IRn →IRm f(W;X) ∼ Y (6.1) ⎡ ⎛ ⎞⎤ y k = f0 ⎢ w ik x i + w jk fh ⎜⎜ w ij x i ⎟⎟⎥ ⎢ ⎟⎥ ⎜ i→j j→k ⎠⎦ ⎝ ⎣i→k ∑ ∑ ∑ A través de la muestra {X(p), Y(p)}, p = 1,2,…,N, donde x(p)∈ IRn es el vector de inputs conocidos e y(p)∈ IRm es el vector de outputs deseados. Donde i denota input, j capa oculta, k la capa de salida y f la función de transferencia, generalmente de tipo sigmoidal38, contenida en cada neurona; 38 [ ] La función sigmoide logística ℜ ⇒ 0,1 f(a) = 1 es una de las más empleadas en la literatura por sus especiales −αa 1+ e características, que permiten la acomodación de señales muy intensas sin producir saturación, admite señales débiles sin excesiva atenuación, es fácilmente derivable y es una función no lineal. Otra función muy utilizada es la function tanh: [ ] ℜ ⇒ − 1,1 f(a) = e e αa −e −αa αa +e −αa ya que además permite expresar polaridad. — 117 — wij es el vector de los pesos entre la capa de entrada y la oculta y wjk es el vector de pesos que conec­ ta la capa oculta con la capa de salida. Este proceso es llevado a cabo mediante algún algoritmo de entrenamiento o aprendizaje, a través de la modificación de los pesos o ponderaciones de las señales que las neuronas envían. El algo­ ritmo de entrenamiento más utilizado hasta la fecha es el de retropropagación supervisada (Backpropa­ gation) propuesto por Rumelhart et al. (1986). El aprendizaje es dirigido o supervisado a través de la comparación de la respuesta del MLP con la respuesta deseada o real con el fin de modificar los pesos. 6.2.1. El aprendizaje del MLP: El algoritmo backpropagation En este apartado se entra en el estudio detallado del MLP. El MLP y su algoritmo de aprendizaje backpropagation es el tipo de red neuronal que con más frecuencia ha sido aplicado en los estudios de economía en general, y que en particular aplicaremos posteriormente en el análisis empírico de los capítulos siguientes. Como se verá más adelante, existen tres fases en la aplicación del MLP: la fase de aprendizaje o entrenamiento, la fase de validación y la fase de test. — La fase de entrenamiento, consiste en hacer que la red sea capaz de extraer, a partir de ejemplos reales, reglas generales que la permitan en el futuro responder adecua­ damente a patrones nunca vistos anteriormente. Este proceso consiste, por tanto, en la búsqueda de la matriz de pesos óptima. — La fase de validación: Durante el entrenamiento utilizaremos la muestra de valida­ ción, para elegir el conjunto de parámetros de la red de entrenamiento que mejor los aproxima, esto es, los que obtienen la suma de errores al cuadrado más reducida. Además, esta muestra nos servirá para elegir entre las distintas redes neuronales entrenadas con distintas arquitecturas39. — Por último, una vez elegida la red definitiva que procesará los inputs, ésta resultará operativa, y es entonces cuando la arquitectura, número de neuronas, conexiones y pesos quedan fijos y la red está lista para funcionar. Es en este momento cuando se realiza la fase de test, donde se presenta a la red un patrón de entradas nunca visto antes por ella con el fin de obtener una predicción o clasificación insesgada de los datos. Se evalúa así, una vez comparada la respuesta real y la estimada, la preci­ sión del MLP para la resolución del problema planteado. Un heurístico habitual es asignar un 80 por ciento de los datos a entrenamiento, un 10 por ciento a validación y el 10 por ciento restante a comprobar el ajuste final de la red (datos test). En la prác­ tica no existe ningún resultado teórico que garantice que ésta es la mejor división posible por lo que otros esquemas de elección de submuestras de datos pueden ser igualmente encontrados en la literatura. 6.2.1.1. Características del MLP En el MLP las neuronas se agrupan por capas conectándose todas las neuronas de una capa con las de la siguiente capa y así sucesivamente. Se trata de una red feed-forward o en casca­ 39 El entrenamiento de una red supone además la elección de distintos parámetros, fundamentalmente el número de neuronas en la capa oculta pero también el coeficiente de aprendizaje, la utilización de un momento, la forma funcional de la función de transferencia, etc. — 118 — da, en la cual las señales se propagan únicamente hacia delante. Para empezar, veamos como pro­ cesa una red multicapa la información que le es suministrada. ( ) Existe un vector de entrada x p = x p1,x p2 ,x p3, K x pN t que se aplica a las neuronas de la capa de entrada de la red, y ésta distribuirá dichos valores a las neuronas de la capa oculta. Las entradas netas hacia estas neuronas se calculan mediante la siguiente fórmula: N net hpj = ∑ w hji ⋅ x pi + θhj i=1 en donde: El superíndice h se refiere a magnitudes de la capa oculta. El subíndice p se refiere al p-ésimo vector de entrenamiento. El subíndice j se refiere a la j-ésima neurona oculta. El término θ representa el sesgo que puede considerarse como una entrada más cuyo término aso­ ciado es la unidad. w hji es la ponderación de la señal procedente de la neurona de la capa de entrada i que llega a la j- ésima neurona de la capa oculta h. Donde net hpj es la suma lineal de los inputs recibidos ponderados y N denota el número de inputs que estamos considerando. El resultado se hace pasar a continuación a través de una fun­ ción de transferencia, generalmente sigmoidal. ( ipj = fjh net hpj ) Asimismo, para las neuronas de la capa de salida, la entrada neta y su correspondiente salida se calculan mediante las siguientes expresiones; L o neta pk = ∑ w kjo ⋅ ipj + θko j=1 Siendo L el número de neuronas en la capa oculta. Este resultado es de nuevo transfor­ mado en la neurona de la capa de salida cuyo resultado es el output definitivo. ( o y pk = fko neta pk ) En donde el superíndice o se refiere a magnitudes de la capa de salida. Si denotamos por A y B las matrices que recogen los valores de los pesos de la capa de entrada a la oculta y de la oculta a la de salida respectivamente; por Y, al vector salida de la red; X al vector input y como F, a la función de transferencia, entonces el MLP quedará descrito como: — 119 — Y = F [F (X ⋅ A ) ⋅ B] Una vez calculada la salida, el método a seguir para ajustar los pesos es el siguiente: los pesos se actualizarán de forma proporcional al error, que se calcula por diferencia entre el valor de­ seado y el obtenido. Dado que el MLP no sólo tiene una capa de salida, sino que además puede tener una o varias capas ocultas, y todas ellas están formadas por múltiples neuronas, hay que definir el error de cada una de las neuronas que componen tanto la capa de salida como las capas ocultas. Una vez calculados estos errores, deberemos actualizar a continuación los pesos en ambas capas. 6.2.1.2. Funcionamiento del algoritmo backpropagation El método de entrenamiento supervisado más extendido en la literatura sobre el MLP es el algoritmo de retropropagación supervisada (Backpropagation), también conocido como regla delta generalizada, [Rumelhart y Mc Clelland, 1986]. El objetivo del proceso de aprendizaje es ajustar los pesos de la red para que los patrones de entrada introducidos permitan obtener las salidas deseadas. El aprendizaje de tipo supervisado supone la necesidad de disponer de pares de entrenamiento en­ trada-salida deseada. Este proceso se lleva a cabo a través de la minimización de una función de actuación, que generalmente se corresponde con la suma de errores al cuadrado. Veamos uno de los posibles desarrollos matemáticos de este algoritmo. El algoritmo backpropagation constará de dos fases: 1.a Fase: PROPAGACIÓN HACIA DELANTE 1. Inicialización: Se asigna aleatoriamente a la red un vector de pesos uniformemente distri­ buidos cuyo rango depende del usuario pero que generalmente se establece en el intervalo [−0.5, +0.5]. 2. Propagación: Se presenta a la red un vector de entrada. Esta información se va pro­ pagando a través de todas las capas (de la forma que vimos en el apartado anterior) hasta obtener el vector salida global de la red. 3. Comprobación del error cometido: A continuación la red compara la salida obtenida por ella con la deseada. Actualización de los pesos de la capa de salida Dado el p-ésimo vector de entrenamiento, el error cometido por la unidad k-ésima perte­ neciente a la capa de salida es el siguiente: ε pk = d pk − y pk Siendo: dpk el valor de salida deseado. ypk el valor de salida obtenido. La regla delta generalizada trata de minimizar la suma de los cuadrados de los errores de todas las unidades de salida, — 120 — εε p = 1 2 M ∑ εpk2 k =1 Donde multiplicar por ½ sólo se hace por razones de conveniencia a la hora de simplifi­ car en el cálculo de las derivadas. Una vez calculado el error, se tiene que determinar el sentido en que los pesos van a modificarse. Para ello se calcula el gradiente de la función de error, y de este modo los cambios en los pesos se deben producir en la dirección del gradiente negativo, que es la dirección del descenso más pronunciado a lo largo de la superficie de error que se haya definida en el espacio de pesos. Los cambios de los pesos deben hacerse de forma iterativa, hasta que εp alcance el punto mínimo de la superficie de error. Por tanto, la regla general para la modificación de los pesos en la última capa se realiza mediante la siguiente expresión: o ∆w kj = −α ∂ε p o ∂w kj Donde α es el coeficiente de aprendizaje encargado de regular la cuantía en la que los pesos serán modificados. Y para resolver la derivada parcial se aplica la regla de la cadena: ∂ε p o ∂w kj = ∂ε p o ∂net pk ⋅ o ∂net pk o ∂w kj 2.a Fase: HACIA ATRÁS 4. Adaptación del vector de pesos: Los cambios en los pesos se producen en la direc­ ción en la que el error caiga lo más rápidamente posible (gradiente negativo descendente). Estas señales de error se propagan a los nodos de las capas, empezando por la de salida y siguiendo con las capas sucesivas. De esta forma, los nodos de cada capa sólo reciben una fracción del error global en función de su aproximada contribución relativa a la obtención de la salida. Los pesos se modifica­ rán en base a la señal de error recibida, de manera que se reduzca el error actual de la red y la salida obtenida se vaya aproximando a la deseada. 4a. Actualización de los pesos de la capa de salida. — La primera derivada, de la expresión anterior, es el error negativo cometido por la unidad de salida k-ésima. ∂ε p o ∂net pk = [ ( ) ] ( ) 1 2 ⋅ d pk − y pk ⋅ (− 1) = − d pk − y pk = −ε pk 2 para calcularlo volvemos a aplicar la regla de la cadena, — 121 — ε pk = − ∂ε p o ∂net kj ⎛ ∂ε ∂y pk ⎜ p = −⎜ ⋅ o ⎜ ∂y pk ∂net pk ⎝ ⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ a) Al tratarse de una neurona de la capa de salida, la primera de estas derivadas par­ ciales resulta: ∂ε p = ∂y pk ( ∂ ( ) 1 d pk − y pk 2 = − dpk − y pk y pk ( ) ) o b) Al ser y pk = fko net pk la segunda de las derivadas parciales queda recogida por la siguiente expresión: ∂y pk ∂net = o pk ( ) ∂f ko net opk ∂net o pk ( = f k′ o net opk ) Uniendo lo obtenido en el apartado a y b, se llega al siguiente resultado que nos va a permitir calcular el gradiente: ∂ε p o ∂net kj ( ( ) o = dpk − y pk ⋅ fk′ o net pk ) — Desarrollando la segunda derivada, L o ∂net pk o ∂w kj ∂ = ∑ w kjo ⋅ ipj j =1 = ipj o ∂w kj Uniendo ambas expresiones se obtiene la variación del peso de una conexión que va de una capa oculta de la red a la capa externa, ( ) ( ) o o ∆w kj = α ⋅ dpk − y pk ⋅ fk′ o net pk ⋅ ipj de esta manera, los pesos de la capa de salida se actualizan según la expresión: o (t + 1) = w kjo (t ) + ∆w kjo (t ) w kj 4b. Actualización de los pesos de las capas ocultas. Las salidas obtenidas por las neuronas de las capas ocultas son conocidas, pero no se sabe si éstas son o no las correctas. Ahora bien, el error global de alguna manera tiene que estar relacionado con estos valores de salida. El procedimiento a seguir para calcular como varían los pe­ — 122 — sos de dichas capas es idéntico al anterior (pesos de la capa de salida), excepto por una pequeña modificación debido a que tenemos que adaptarlo a una capa oculta. Recordemos que las entradas netas de los nodos que componen la capa oculta y su co­ rrespondiente salida vienen dadas por las siguientes expresiones: N h net pj = ∑ w hji ⋅ x pi + θhj i =1 ( ) h ipj = fjh net pj Siguiendo el mismo procedimiento que en la capa de salida, la modificación de los pesos de la capa oculta se realiza mediante la siguiente expresión, ∆w hji = −α ∂ε p ∂w hji Aplicando la regla de la cadena a la derivada parcial, ∂ε p = ∂w hji ∂ε p h ∂net pj ∂net hpj ⋅ ∂w hji A la primera derivada se le vuelve a aplicar la regla de la cadena, ∂ε p ∂net hpj = ∂ε p ⋅ ∂ipk ∂ipk ∂net h pj a) Al tratarse de una neurona de la capa oculta, a la primera de estas derivadas parcia­ les hay que aplicarle de nuevo la regla de la cadena, N ∂ε p ∂ipk N = ∂ε p ∑ ∂net o j ⋅ o ∂net pk ∂ipj pk N = ∂ε p ∑ ∂net o j ∂ ⋅ ∑ w kjo ipi i pk Resolviendo queda la siguiente expresión, ∂ε p ∂ipj N = ∂ε p ∑ ∂net o k ⋅ w ki pk De la que se deduce, ∂ε p ∂ipj ∑ (dpk − y pk )⋅ fk′o (net pko )⋅ w kjo N = k — 123 — ∂ipj b) La segunda de las derivadas parciales, al igual que en la capa de salida, queda, ∂ipj ∂net hpj = ( h ∂fjh net pj ∂net hpj ) = f′ (net ) j h h pj Uniendo lo obtenido en los apartados a y b, llegamos a los resultados de la primera parte de la regla de la cadena inicial, ( ∂ε p ) ∑( N ( ) ) o o = fj′h net hpj ⋅ dpk − y pk ⋅ fk′ o net pk ⋅ w kj h ∂net pj k — La segunda derivada parcial de la regla de la cadena inicial queda, N ∂net hpk ∂w hji ∂ = ∑ w hji x pi i ∂w hji = x pi De nuevo si juntamos los resultados obtenidos en ambas derivadas parciales, se obtiene la expresión que permite calcular la variación que deben experimentar los pesos de las capas ocultas, ( ) ( ) ∆w hji = α ⋅ x pi ⋅ f j′ h net pjh ⋅ ∑ (d pk − y pk ) ⋅ f k′ o net opk ⋅ wkjo N k Como ya se ha demostrado anteriormente en la actualización de los pesos de la capa de salida, ( ) ( o ε pk = dpk − y pk ⋅ fk′ o net pk ) Sustituyendo en la expresión de la variación de pesos resulta, ( ) ∑ε ∆w hji (t ) = α ⋅ x pi ⋅ fj′h net hpj ⋅ N o pk w kj k Por tanto, los pesos de las capas ocultas se actualizan mediante la siguiente expresión: w hji (t + 1) = w hji (t ) + ∆w hji (t ) Resumiendo, podemos definir el error de las neuronas de salida y el error de las neuronas de la capa(s) oculta(s) expresando la actualización de los pesos de ambas capas en función de ellos: Capa de salida ( ) ( o o Error: ε pk = dpk − y pk ⋅ fk′ o neta pk ) o o (t + 1) = w kjo (t ) + α ⋅ ε pk ⋅ ipj Actualización del peso: w kj — 124 — Capas ocultas ( ) ∑ε Error: ε hpj = fj′h neta hpj ⋅ N o o pk w kj k Actualización del peso: w hji (t + 1) = w hji (t ) + α ⋅ ε hpj ⋅ x pi Sólo queda por definir la función de activación que por lo general, en este tipo de redes (redes multicapa), suelen ser de tipo sigmoidal. Por tanto, 1 fko = 1+ e ( − net ojk ) ( fk′ o = fko ⋅ 1 − fko = y pk ⋅ 1 − y pk ( fj′h = ipj ⋅ 1− ipj ) ) Así pues, los términos de error pueden expresarse en términos de la función de activa­ ción de tipo sigmoidal, Error de las unidades de salida: ( ( ) ) ( ) ( o o ε pk = dpk − y pk ⋅ fk′ o neta pk = dpk − y pk ⋅ y pk 1 − y pk Error de las unidades ocultas: ( ) ∑ε ε hpj = fj′h neta hpj ⋅ N o o pk wkj ( N ) ∑ ε pko w kjo = ipj ⋅ 1 − ipj ⋅ k k 5. Actualización de los pesos: — Actualización de los pesos de las unidades de salida, o o (t + 1) = w kjo (t ) + ∆w kj (t ) w kj Siendo, o o (t ) = α ⋅ ε pk ∆w kj ⋅ ipj — Actualización de los pesos de las unidades ocultas, () w hji (t + 1) = w hji (t ) + ∆w h ji t — 125 — ) Siendo, h w hji (t ) = α ⋅ ε pj ⋅ x pi Dentro de cada capa individual, el orden de actualización de los pesos de dicha capa no tienen porque seguir un orden establecido. 6. Vuelta al paso 2: Con los nuevos pesos, se introduce un nuevo par vector input­ respuesta deseada y el proceso se repite hasta que el algoritmo converge cuando el error es suficien­ temente pequeño y no existen ganancias al seguir aplicando el algoritmo. Es entonces cuando el proceso de entrenamiento habrá finalizado. Las principales desventajas de este algoritmo son que el tiempo de entrenamiento crece exponencialmente a medida que se incrementa el número de nodos en la capa oculta y que no existe ninguna seguridad ni forma de verificar que hemos alcanzado el mínimo global. El entrenamiento del MLP tiene, como hemos comprobado, el objetivo de minimizar al­ guna función de error, normalmente la suma de errores al cuadrado entre la respuesta de la red y la respuesta deseada o real40 (ecuación 6.2). E(W) = ∑ ( t p − f x p ;w ) 2 (6.2) p Donde tp denota la respuesta real del problema. A continuación se emplean las primeras derivadas de la función de error respecto a los pesos de la red para corregir estas conexiones (ecua­ ción 6.3). El error se envía hacia atrás desde la capa de salida a la oculta y de ésta a la de entrada y cada peso es modificado, utilizando el sentido del gradiente descendiente, de acuerdo a su contribu­ ción particular en el error global. o ∆w kj = −α ∂Ep o ∂w kj (6.3) El coeficiente de aprendizaje α nos permite modular la proporción en la que variaremos los pesos. Un coeficiente reducido supone avanzar de forma segura hacia el mínimo a expensas de ralentizar el proceso de entrenamiento, mientras que un valor elevado acelera este proceso a costa de dar posibles saltos en la superficie del error y no encontrar un mínimo satisfactorio. A menudo la ecuación para la modificación de los pesos es modelada de la siguiente forma: ∆ t w kj = − α ∂E p ∂ w kj + β ∆ t − 1 w kj (6.4) donde β es el vector momento. Con esta formulación (ecuación 6.4) introducimos un recuerdo capaz de generar cierta inercia en el sistema ya que en la iteración t+1 se conserva algo del cambio hecho en el paso t. El momento, hace que no se produzcan saltos bruscos en los valores de los pesos de tal forma que el algoritmo descienda suavemente a través de la superficie del error. 40 Otras funciones de error, también llamadas de coste, son posibles tal y como señala Bishop (1995). — 126 — Después de un número determinado de iteraciones, cuando los beneficios de seguir apli­ cando el algoritmo resultan infructuosos, alcanzamos un mínimo local, ya que no existe forma de sa­ ber si el mínimo es global, y es entonces cuando detenemos el proceso de entrenamiento. Este algoritmo básico de gradiente descendente trabaja con las primeras derivadas a la hora de minimizar el error. En la práctica, podemos modificar de forma heurística este algoritmo y trabajar con la matriz de segundas derivadas (o Hessiano) con el objetivo de utilizar una metodología más eficiente y sobre todo más rápida. Algunas de las propuestas más utilizadas en la literatura en trabajos aplicados son los algoritmos de Newton-Raphson, quasi-Newton [Barnard, 1992] y los algo­ ritmos de Levenberg-Marquardt41. El MLP ha sido definido desde un punto de vista estadístico como una potente herra­ mienta de regresión no lineal que se asemeja, aunque no son exactamente lo mismo, a la técnica de projection pursuit regression [Friedman, et al., 1981] . La principal ventaja del MLP se puede resumir en un teorema fuerte propuesto por distintos autores, Cybenko (1988), Hornik et al. (1989, 90), Funa­ hashi (1989), etc. que demuestran que un MLP es un aproximador universal de funciones de todo tipo y de sus derivadas, y por tanto especialmente útil para problemas no lineales. En cuanto a sus princi­ pales desventajas hay que decir que el MLP carece de test estadísticos potentes, como la t de Stu­ dent o la F de Snedecor en econometría, para cuantificar la influencia de cada variable explicativa en el resultado final42. Este problema limita las aplicaciones del MLP sobre todo a problemas de aproxi­ mación de funciones, clasificación, reconocimiento de caracteres y predicción, en aquellos casos donde el investigador intuye que se enfrenta a un modelo no lineal. 6.3. APLICACIÓN EMPÍRICA Tomaremos únicamente de la base de datos objeto de estudio los datos desde el año 1995 por entender que es a partir de esa fecha cuando se puede considerar que existe una homoge­ neidad suficiente en cuanto a la regulación legal de la prestación, así como en cuanto a la codifica­ ción del diagnóstico en el parte de baja. 1. En cuanto a la regulación legal de la prestación: La regulación legal de la prestación por IT sufre cambios muy importantes en el año 1994, principalmente por el R. D. L. 1/1994, de 20 de junio que modifica el Texto re­ fundido de la Seguridad Social y la ley 42/1994 de 30 de diciembre, de Medidas Fis­ cales, Administrativas y de Orden Social, así como por los Reales Decretos y Ordenes Ministeriales de desarrollo normativo. Se configura así la actual Incapacidad Temporal que viene a sustituir a la Incapacidad Laboral Transitoria (ILT), derogándo­ 41 No es el objetivo de este capítulo llevar a cabo una discusión detallada de los métodos de entrenamiento de las RNAs así como de sus distintas arquitecturas y métodos de entrenamiento. Este tipo de algoritmos pueden ser programados directamen­ te o bien implementados en paquetes de software matemático o estadístico bien conocidos tales como Matlab o S-Plus. Para una excelente revisión puede acudirse a Bishop (1995) o a las revistas especializadas en RNAs: IEEE Transactions on Neural Networks, Neural Computation, Neurocomputing o Neural Networks. 42 Sin embargo esta herramienta no es del todo una "caja negra" ya que podemos hacer análisis de sensibilidad en determina­ dos puntos de la distribución de un input fijando el resto de inputs para aproximar como varía la respuesta de la red neuronal en función de los valores analizados. — 127 — se la prestación por Invalidez Provisional (que contaba con una duración máxima de 5 años) y desligándose la maternidad de la prestación por ILT. La duración máxima de la IT se establece en 12 meses, prorrogables por otros 6, en determinados supuestos y con arreglo a la ley. Todas estas medidas entraron en vigor el 1 de enero de 1995, configurando una prestación mucho más homogénea, razón por la cual junto con la siguiente, hemos prescindido para este estudio de los datos de años anteriores. 2. En cuanto a la codificación del diagnóstico en el parte de baja: La codificación de los procesos morbosos causantes de la baja laboral se realizó ini­ cialmente y hasta el año 1994 con arreglo a la Clasificación Internacional Problemas de Salud en Atención Primaria43, sin embargo a partir del año 1995 ya se utiliza de manera generalizada la Clasificación Internacional de Enfermedades editada por la OMS, en su novena revisión, modificación clínica, CIE-9.a MC44. De esta clasificación, que en su versión original cuenta con 5 dígitos para definir cada una de las enferme­ dades, fueron tomados por la D.G. del INSALUD, únicamente los 3 primeros para la codificación de los diagnósticos que obligatoriamente deben figurar en todo parte de baja, conservando así 999 posibles alternativas diagnósticas y añadiendo los códi­ gos 1000 a 1007 por motivos de gestión y control. Por otro lado, para la realización de los grupos de enfermedades de este trabajo hemos tenido en cuenta los siguientes criterios (Véase Anexo 1): — Criterios médicos: agrupando enfermedades por su similitud clínica aunque sus có­ digo diagnósticos aparezcan muy alejados en la clasificación. — Criterios de frecuencia de la enfermedad: esto es, aquellas enfermedades que han originado mayor número de bajas laborales. — Además, hemos tenido en cuenta las recomendaciones que publica la Dirección Provincial del INSALUD de Madrid, en cuanto a los procesos motivo de incapacidad temporal y su duración estándar, incluyendo todos los explicitados por la misma y es precisamente por el empeño en reunir estos tres criterios en nuestro estudio que el número de procesos de los grupos creados varía sensiblemente de un grupo a otro (caso de TCE –Traumatismo craneoencefálico– con 4 casos, incluido por la D.T. IN­ SALUD-Madrid). El resto de enfermedades no recogidas en esta clasificación formarán la categoría de referencia. Además de las variables relativas a la enfermedad tuvimos en cuenta otras variables de contexto que también podrían influir en los días de baja como son: el régimen de afiliación a la Segu­ ridad Social, el pertenecer a un Centro de Salud rural o urbano, la edad del paciente, el sexo, etc. (Véase Anexo 1). Vemos así como salvo las variables edad y raíz (raíz cuadrada de la edad del pa­ ciente) que son continuas45, todas las demás variables son dicotómicas. 43 CISAP-2 definición realizada por el Comité de Clasificación de la WONCA, Organización Mundial de Colegios y Asociaciones de Médicos de Familia. 44 La Circular 1/1997 del INSALUD de 1 de enero sobre control de IT por Enfermedad común y Accidente No Laboral, estable­ a ce la CIE-9. -MC como sistema de codificación diagnóstica de los procesos generadores de bajas laborales. 45 Un análisis exploratorio de los datos reveló que las predicciones obtenidas por el modelo con la variable edad estandarizada o transformada en variable categórica ordenada arrojaba predicciones similares o incluso ligeramente peores, por lo que se decidió mantener la edad original del paciente. — 128 — Por último se llevó a cabo un filtrado de los valores perdidos y de los errores encontrados en algunos procesos de la base de datos original. Tras este proceso quedaron 57499 registros, co­ rrespondientes a las bajas iniciadas y terminadas desde enero de 1995 a mayo de 2001, de los que podemos ver un resumen en la Tabla 6.1. Tabla 6.1 DISTRIBUCIÓN ANUAL DEL NÚMERO DE BAJAS Y DBA EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA o Año Baja N. de Bajas Suma días baja (DBA) 1995 57.081 2.261.453 1996 57.549 2.313.429 1997 57.834 2.331.784 1998 58.625 2.338.643 1999 11.019 2.371.317 2000 11.102 2.324.716 2001 74.289 2.065.586 TOTAL 57.499 2.006.928 Fuente: Elaboración propia. El objetivo del modelo que vamos a plantear es determinar qué factores influyen en la duración de la baja así como encontrar un modelo que nos permita predecir este valor con mayor precisión, con el fin de controlar el gasto que generan, detectar conductas fraudulentas y racionalizar su gestión. Para este propósito creamos la variable dependiente Días en Baja de las Altas (DBA), al igual que se viene realizando en los organismos de control. Esta variable se define como la duración de un proceso de baja una vez que se ha producido el alta y se mide en días, los días-baja es la uni­ dad básica de medida de la baja laboral. Con el fin de predecir la DBA de cada proceso utilizaremos dos modelos. En primer lugar empleamos un modelo econométrico clásico, como es el de regresión múltiple, que nos va a permitir, además de realizar predicciones, explicar la influencia de cada variable en la DBA. A continuación emplearemos una RNA para contrastar la hipótesis de la posible no linealidad del modelo. 6.3.1. Resultados del modelo de regresión múltiple Para la aplicación de mínimos cuadrados ordinarios hemos considerado las 98 variables explicativas que figuran en el Anexo 1. El modelo de regresión múltiple obtenido resultó ser significati­ vo aunque el ajuste alcanzado por el mismo es sin duda reducido tal y como muestra el coeficiente de determinación del modelo, tabla 6.2. Tabla 6.2 RESUMEN DEL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación ,424 ,180 ,179 64,82 — 129 — ANOVA para la variable duración del modelo de Regresión Múltiple. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. Regresión 252.907.393 57497 545437 129.830 ,000 Residual 241.150.568 57401 544201 Total 294.057.961 57498 Si bien las 98 variables explicativas junto con sus coeficientes y p valores figuran en el Anexo 2, queremos resaltar algunas que nos parecen de interés según este modelo. En cuanto al sexo, las mujeres estarían en promedio 3,8 días más de baja que los hombres. Los pacientes con adscripción rural tendrían bajas 1,4 días más largas en promedio que aquellos con adscripción urbana. El régimen de afiliación a la Seguridad Social también se revela como una variable influyente en la duración de la baja, atribuyéndose una duración de la baja en promedio de 45, 38 y 27 días más que en los Regíme­ nes Especiales Agrario, Autónomo y del Hogar respectivamente, respecto del régimen general (RG). 6.3.2. Resultados del modelo de redes neuronales artificiales Para predecir la DBA utilizamos las mismas 98 variables explicativas que en el caso an­ terior. El tipo de red neuronal empleada ha sido un MLP con el algoritmo de retropropagación supervi­ sada comentado en la sección anterior. Para llevar a cabo el entrenamiento del MLP procedimos a dividir aleatoriamente la muestra de la que disponíamos: 57499 casos en tres submuestras: — Datos de entrenamiento: 80% de los casos. — Datos de validación: 10% de los casos. — Datos de test: 10% de los casos. Para el proceso de aprendizaje del MLP se llevó a cabo una búsqueda exhaustiva, pro­ bando múltiples arquitecturas con diferentes parámetros, con el fin de encontrar el MLP que realizara las mejores predicciones sobre los datos de validación. Hay que señalar en este punto, que una de las principales desventajas en el entrenamiento de un MLP es que no existen reglas fijas a la hora de elegir el número de neuronas en la capa oculta, parámetros del modelo, tales como el coeficiente de aprendizaje o el valor del momento, o incluso si utilizar una o varias capas ocultas. Esto supone que habitualmente el aprendizaje de una red neuronal es un arduo y costoso proceso de ensayo-error. En general, lo que se busca es la obtención de una solución plausible al problema plan­ teado y no encontrar el mínimo global en la superficie del error, ya que como ya ha sido apuntado, no existe forma de asegurar que hemos encontrado este óptimo. Un buen objetivo a priori sería el de alcanzar, al menos, los resultados predictivos en los datos de validación de un método econométrico lineal, aunque en muchas ocasiones ni siquiera esto será posible de obtener en un tiempo razonable debido al problema de los mínimos locales. En cualquier caso, tal y como señala Lee et al. (1993), el MLP es una buena herramienta para realizar una búsqueda de posibles no linealidades en los datos de un problema antes de aplicar una técnica econométrica convencional, evitando así posibles erro­ res de especificación en el modelo y dando, en su caso, mayor robustez a la especificación lineal. El MLP final estaba compuesto de 15 neuronas en la capa oculta, el valor del coeficiente de aprendizaje fue 0,1 y el valor del coeficiente usado para el vector momento fue de 0,4 y la función — 130 — de transferencia usada fue la sigmoide logística en la capa oculta y de salida y una función lineal [1,1] en la capa de entrada. Tabla 6.3 RESULTADOS DEL MLP FINAL Output (DBA) Total Test R Cuadrado: 0,2102 0,1992 0,2147 0,186 Error Cuadrado Medio: 4044,1 4182,702 4014,415 4143,027 Error absoluto Medio: 31,558 31,528 31,48 32,219 Error Absoluto Mínimo: 0 0,004 0 0,001 Error Absoluto Máximo: 651,302 518,656 651,302 523,273 0,4585 0,4463 0,4634 0,4313 57499 5749 46001 5749 Coeficiente de Correlación r: o N. de vectores procesados Entrenamiento Validación Fuente: Elaboración propia. La tabla 6.3 muestra como el ajuste del MLP al problema de la predicción de los DBA, es mayor que en el modelo de regresión múltiple en términos del coeficiente de determinación. Este hecho responde posiblemente a la existencia de no linealidades en el modelo que no han sido consi­ deradas explícitamente en la regresión múltiple. En el siguiente epígrafe vamos a analizar las implicaciones económicas que se derivarí­ an si hubiéramos utilizado los valores de las predicciones del modelo de redes neuronales durante el período 1995-2001 como mecanismo de control de las IT. 6.4. RESULTADOS E IMPLICACIONES ECONÓMICAS DE LA SIMULACIÓN 6.4. DEL MODELO EN EL CONTROL DEL GASTO POR IT Una vez construido el modelo anterior vamos a calcular cual sería el ahorro que genera­ ría en función de las bajas inspeccionadas. El objetivo es detectar aquellos procesos cuya DBA real supera la predicha por el modelo. Teniendo en cuenta que la cantidad de inspectores y recursos re­ ales destinados al control de las IT es limitado, calcularemos, a partir de los procesos ya ocurridos durante el período 1995-2001 en la provincia de Guadalajara, el número de días que hubiéramos ahorrado de realizar la inspección bajo distintos supuestos46 (Tabla 6.4). Para simular los distintos escenarios bajo los cuales tomaríamos la decisión de realizar la inspección consideraremos la siguiente fórmula (ecuación 6.5): I = (DBA r − DBA p ) DBA p 46 (6.5) Supondremos implícitamente a lo largo del trabajo que una vez realizada la inspección se dejan de pagar el resto de días al beneficiario cuando en la realidad existirán muchos casos en los que su pago continúe estando justificado. — 131 — Donde I es el valor de referencia a la hora de realizar o no la inspección. DBAr son los días de baja que el individuo lleva de baja y DBAp son los días de baja que el modelo predice que el indivi­ duo debería estar aproximadamente en función de su enfermedad y sus características particulares. Así, consideramos distintos escenarios a la hora de realizar la inspección — Inspección en cuanto la DBA real supera la predicha. I > 0. — Inspección cuando la DBA real supera en un 30% la predicción. I > 0,3. — Inspección cuando la DBA real supera en un 50% la predicción. I > 0,5. — Inspección cuando la DBA real supera en un 75% la predicción. I > 0,75. — Inspección cuando la DBA real supera en un 100% la predicción. I > 1. — Inspección cuando la DBA real supera en un 200% la predicción. I > 2. — Inspección cuando la DBA real supera en un 300% la predicción. I > 3. Tabla 6.4 SIMULACIÓN DEL NÚMERO DE INSPECCIONES, DBA AHORRADOS Y DURACIÓN MEDIA DE LAS BAJAS ALCANZADAS POR EL MODELO DE RNAs EN EL PERÍODO 1995-2001 Inspecciones DBA-ahorro Ratio ahorro DBAtotal DMB Baja Real 57.499 — — 2.006.928 36,49 BR > BP 12.139 862.650 171 1.144.278 19,90 30% 19.008 718.110 180 1.288.818 22,41 50% 17.599 640.627 184 1.366.301 23,76 75% 16.247 559.362 190 1.447.566 25,18 100% 15.212 492.124 194 1.514.804 26,34 200% 12.874 312.060 109 1.694.868 29,48 300% 11.870 208.139 111 1.798.789 31,28 BR: Baja real. BP: Baja predicha por el modelo MLP. DBA-Ahorro: Σ (Duración real de la baja – Días de baja transcurridos al realizar la inspección). Ratio ahorro: Número de días promedio ahorrados por inspección realizada. DBAtotal: Número de DBA totales en cada escenario del modelo. DMB: Duración media de las bajas en cada escenario del modelo, medida en días. En la tabla 6.4 observamos como el número de procesos así como los DBA detectados por el modelo disminuyen lógicamente a medida que realizamos la inspección más tarde en el tiempo. Sin embargo, podemos comprobar como la relación entre los costes unitarios asociados a cada ins­ pección y la efectividad en cuanto al ahorro en la reducción de días por IT aumenta a medida que inspeccionamos a los que se pasan en más tiempo respecto a la predicción del modelo. Por otro lado, el gráfico 6.1 muestra la fórmula que utilizaríamos para calcular la DMB realizando la inspección en cada uno de los supuestos del modelo. — 132 — Gráfico 6.1 ESTIMACIÓN DE LA DMB QUE PRODRÍAMOS ALCANZAR EN FUNCIÓN DEL MOMENTO DE LA INSPECCIÓN y = -0,0001x2 + 0,0723x + 20,238 2 R = 0,9956 32 30 DMB 28 26 24 22 20 18 0 50 100 150 200 250 300 Mome nto de la Inspe cción Fuente: Elaboración propia. Según la Tesorería General de la Seguridad Social (1994) la base reguladora media (BRM) pagada por la Seguridad Social para los individuos pertenecientes al Régimen General fue en 1994 de 34,86 euros por día de baja. Utilizando esta cifra como referencia podemos llevar a cabo una estimación de los costes que habrían sido ahorrados si hubiéramos aplicado el modelo de RNAs en la gestión y control de las bajas en Guadalajara. A partir del dato de 1994 hemos calculado una BRM promedio para el período 1994-2001 (tabla 6.5) suponiendo que el incremento anual de la BRM estu­ vo ligado a la evolución de la inflación. Tabla 6.5 47 CÁLCULO DE LA BRM PARA EL PERÍODO 1995-2001 AÑO INCREMENTO IPC INTERANUAL (%) Año Base 1994 (Dic.) BRM ANUAL (euros) 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 — 4,3 3,3 2,0 1,5 2,9 4,0 2,7 34,86 36,35 37,54 38,29 38,85 39,97 41,56 42,68 MEDIA 95-01 2,6 39,01 Fuente: Elaboración propia a partir de datos del INE y de la Tesorería General de la Seguridad Social. 47 La media ha sido calculada de forma ponderada teniendo en cuenta que sólo se dispone de los datos hasta mayo de 2001. — 133 — La BRM promediada para el período 1995-2001 ascendió a 39,01 euros diarios. La tabla 6.6 muestra los resultados anuales de las simulaciones de las DBA que obtendríamos si hubiéramos aplicado el modelo bajo los distintos supuestos considerados anteriormente respecto al momento en el que realizaríamos la inspección. Tabla 6.6 DBA REAL Y SIMULACIÓN DE LAS DBA OBTENIDAS POR EL MODELO DE RNAs PARA EL PERÍODO 1995-2001 EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA AÑO BT DBA0 DBA30 DBA50 DBA75 DBA100 DBA200 DBA300 DBAReal 1995 57081 1.146.896 1.165.128 1.174.957 1.185.229 1.193.753 1.216.615 1.230.103 1.261.453 1996 57549 1.176.770 1.198.918 1.211.081 1.223.890 1.234.648 1.263.098 1.278.881 1.313.429 1997 57834 1.188.559 1.212.056 1.224.685 1.238.072 1.249.115 1.278.755 1.295.421 1.331.784 1998 58625 1.185.881 1.209.689 1.222.485 1.236.127 1.247.570 1.278.099 1.296.865 1.338.643 1999 11019 1.208.766 1.235.417 1.249.619 1.264.414 1.276.592 1.310.024 1.331.016 1.371.317 2000 11102 1.192.358 1.217.545 1.230.797 1.244.525 1.255.736 1.285.947 1.302.099 1.324.716 2001 54289 1.145.048 1.150.064 1.152.678 1.155.310 1.157.389 1.162.330 1.164.405 1.165.586 TOTAL 57499 1.144.278 1.288.818 1.366.301 1.447.566 1.514.804 1.694.868 1.798.789 2.006.928 BT: Número de Bajas Tramitadas. DBA0: DBA Totales si la inspección se realiza en el momento que la DBA supera la predicción. DBA30, DBA50, DBA75, DBA100, DBA200, DBA300: DBA Totales si la inspección se realiza en el momento en que la DBA supera la predicción en un 30, 50, 75, 100, 200 y 300 por ciento respectivamente. A partir de la tabla 6.6 hemos elaborado la tabla 6.7 que muestra los costes que habría­ mos ahorrado en cifras totales y anuales para los distintos supuestos del momento de la inspección realizados en este trabajo. Tabla 6.7 AHORRO GENERADO POR EL MODELO DE RNAs PARA CADA SIMULACIÓN DE INSPECCIÓN DURANTE EL PERÍODO 1995-2001 EN LA PROVINCIA DE GUADALAJARA (en miles de euros) AÑO BT DBA0 DBA30 DBA50 DBA75 DBA100 DBA200 DBA300 DBAReal 1995 57081 35.121 35.756 36.099 36.457 36.754 37.551 38.021 39.114 1996 57549 36.426 37.231 37.673 38.138 38.529 39.564 10.137 11.393 1997 57834 37.079 37.961 38.435 38.937 39.352 10.464 11.090 12.455 1998 58625 37.117 38.029 38.519 39.041 39.479 10.648 11.367 12.967 1999 11019 38.111 39.146 39.698 10.272 10.746 12.044 12.860 14.426 2000 11102 37.689 38.695 39.225 39.774 10.222 11.429 12.075 12.979 2001 54289 31.872 32.081 32.189 32.299 32.385 32.590 32.677 32.726 Total 57499 43.414 48.899 51.837 54.919 57.467 64.292 68.227 76.060 32.646 27.161 24.222 21.141 18.592 11.768 37.832 76.060 Ahorro Total: Es la cifra en euros que se hubiera pagado en el período para cada punto de la inspección. Ahorro: Es la diferencia entre el coste de los distintos modelos de inspección y el coste real durante el período en miles de euros. — 134 — La tabla 6.7 ilustra el ahorro en gasto público que hubiera supuesto la aplicación del mo­ delo durante el período 1995-2001 en la provincia de Guadalajara (total período) así como una esti­ mación del ahorro en cada año. Por ejemplo, si hubiéramos dejado de pagar todos los días de baja con una desviación mayor en un 75% a la duración predicha por el modelo se habrían ahorrado 21,14 millones de euros en este período respecto a lo que fue pagado realmente suponiendo que el total de días contabilizados de más sean fraudulentos. Esta cifra está sesgada sin duda al alza ya que muchas de las bajas reales estarían justi­ ficadas en su duración. Se estima que en torno al 14 por ciento de las peticiones de beneficios por bajas por enfermedad que se producen en España pueden ser consideradas que no responden a esta realidad48. Por tanto y tomando el porcentaje anterior de fraude como una estimación que consi­ deramos prudente del fraude real el ahorro generado por el modelo hubiera sido de en torno a los 3 millones de euros en el período considerado y para la provincia de Guadalajara. Sin embargo, en teoría existe una relación positiva entre el aumento del margen en el número de días antes de la inspección y la probabilidad de encontrar un comportamiento fraudulento que hace que contemplemos estas cifras finales con cautela pero reconociendo en cualquier caso que los recursos que podríamos ahorrar mediante la aplicación del modelo son sin duda significativos. 6.5. LOS MODELOS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES COMO 6.5. HERRAMIENTA FUTURA EN LA GESTIÓN DE LA IT Este trabajo pone de manifiesto como mediante un modelo basado en RNAs podríamos realizar una mejor gestión del gasto sanitario que generan los procesos de IT. Las ventajas de la apli­ cación de este modelo quedarían resumidas en los siguientes puntos: Aumento de la eficiencia económica: ya que sólo se revisan de forma racional el número de procesos que interese en cada momento en función de los recursos de personal disponibles. La liberación de recursos ineficientes así como el ahorro en gasto por DBA podrán ser dedicados a fi­ nanciar otras necesidades del sistema sanitario. Aumento en la calidad y en la satisfacción percibida por el asegurado: ya que no se cita­ rá únicamente a todos los procesos que tengan una duración mayor o igual a una constante sino a aquellos que se desvíen, en el porcentaje que se establezca, de la duración promedio predicha para procesos similares, teniendo en cuenta características individuales y personalizadas de cada pacien­ te. En ningún caso se pretende recortar las prestaciones por IT que sigan estando justificadas. El modelo permite cuantificar en el tiempo la disminución del indicador DMB y del DMA, duración media por asegurado. Asimismo permite la cuantificación del ahorro en euros en días de baja totales para el conjunto de las bajas. 48 Según fuentes del INSS (en prensa). Está cifra se corresponde con las estimaciones de Fichmann (1984) que calcula que en torno al 20% de las peticiones de beneficios por enfermedad serían fraudulentas. Por otro lado, además del fraude que se produce en las peticiones de baja deberíamos computar el fraude que se produce mediante el alargamiento de la baja de forma no justificada. — 135 — También permitiría la introducción de incentivos ligados a objetivos de reducción de gas­ to. De igual manera, el modelo contribuye a la persecución de conductas fraudulentas de forma que haga que los individuos dispuestos a defraudar vean aumentar la probabilidad de ser detectados y que los pagadores del sistema vean como los recursos son utilizados de forma óptima. El modelo propuesto podría ser fácilmente implementado en la realidad mediante la in­ formatización del sistema sanitario. Por otra parte, los resultados de las predicciones, esto es, el ajus­ te del modelo, mejoraría a través de la introducción de más información, tanto cuantitativa como cualitativa, que sería recopilada para cada proceso de forma individualizada así como mediante la aplicación continuada del modelo permitiendo actualizaciones periódicas. Anexo 1 DESCRIPCIÓN DE LAS VARIABLES A ESTUDIO Clasificación Nombre de la de las variable variables en grupos Fecha baja Descripción de la variable Códigos a CIE-9. MC de que se compone o N. de casos observados en los años 95-01 Porcentaje de casos observados en los años 95-01 año1996 Bajas producidas en ese año 7549 13.128924 año1997 Bajas producidas en ese año 7834 13.6245848 año1998 Bajas producidas en ese año 8625 15.0002609 año1999 Bajas producidas en ese año 11019 19.1638115 año2000 Bajas producidas en ese año 11102 19.3081619 año2001 Bajas producidas en ese año 4289 7.45926016 enero Bajas producidas en ese mes 7791 13.5498009 febrero Bajas producidas en ese mes 6494 11.2941095 marzo Bajas producidas en ese mes 5392 9.37755439 abril Bajas producidas en ese mes 4489 7.8070923 mayo Bajas producidas en ese mes 4775 8.30449225 junio Bajas producidas en ese mes 4284 7.45056436 julio Bajas producidas en ese mes 3569 6.20706447 agosto Bajas producidas en ese mes 3147 5.47313866 septiemb Bajas producidas en ese mes 3990 6.93925112 octubre Bajas producidas en ese mes 4627 8.04709647 noviembr Bajas producidas en ese mes 4812 8.3688412 btlunes Bajas producidas ese día de la semana 19157 33.3171012 btmartes Bajas producidas ese día de la semana 11201 19.4803388 btmiérco Bajas producidas ese día de la semana 3396 5.90618967 btjueves Bajas producidas ese día de la semana 8272 14.3863372 btvierne Bajas producidas ese día de la semana 6376 11.0888885 btsábado Bajas producidas ese día de la semana 1896 3.29744865 (Sigue.) — 136 — (Continuación.) Clasificación de las Nombre de la variable variables en grupos Contingencia it causante at de la baja Personales Grupos de enfermeda­ des indivi­ dualizadas Descripción de la variable Códigos a CIE-9. MC de que se compone IT de causa común IT por Accidente de Trabajo o N. de casos observados en los años 95-01 Porcentaje de casos observados en los años 95-01 56560 98.3669281 918 1.59654951 edad Edad en años 57499 100 raiz Raiz cuadrada de la edad en años 57499 100 mujer Sexo 21600 37.5658707 rural Adscripción rural del Centro de Salud al que pertenece el paciente 32114 55.8514061 autónomo Trabajador perteneciente al RETA Régimen Especial de Trabajadores Autónomos 2991 5.2018296 agrario Trabajador perteneciente al REA Régimen Especial Agrario 255 0.44348597 hogar Trabajador perteneciente al REEH Régimen Especial de Empleados del Hogar 64 0.11130628 710, 715, 716, 719, 729 (7150) 928 1.61394111 720, 721, 722, 723, 724 (7240) 6772 11.7775961 717, 844, (7170) 1638 2.8487452 487 7098 12.3445625 009, 558 (5580) 2532 4.40355484 451, 454, 456 (5540) 339 0.58957547 artrosis columna Patologías de la columna vertebral rodilla Afecciones de la rodilla gripe colitis varices Gastroenteritis infecciosas y no infecciosas Venas varicosas de extremidades inferiores (incluye úlcera varicosa) insuf Insuficiencia Cardiaca 428, 429 52 0.09043636 valvulas Enfermedades de las válvulas cardiacas 395, 396, 397, 398, 424, 745 18 0.03130489 neurótic Trastornos neuróticos 300, 296 472 0.82088384 drogas Dependencia y abuso de Drogas 304, 305 47 0.08174055 esquizo Trastornos Esquizofrénicos depresio Trastorno y reacción depresiva Neomaligna Neo maligna de estomago, colon, (neodigest) laringe, traquea, bronquios y pulmón 45 0.07826223 309, 311 295 1087 1.89046766 151, 153, 161, 162 107 0.18609019 (Sigue.) — 137 — (Continuación.) Clasificación de las Nombre de la variable variables en grupos Grupos de enfermeda­ des indivi­ dualizadas Descripción de la variable Códigos a CIE-9. MC de que se compone o N. de casos observados en los años 95-01 Porcentaje de casos observados en los años 95-01 neofem Neo maligna de mama y cervix 174, 180 53 0.09217552 endocrin Tirotoxicosis,hipotiroidismo y D.M. 242, 244, 250 86 0.14956782 hta Hipertensión Arterial 401, 402, 440 117 0.2034818 masculin Patología de órganos genitales masculinos 600, 601, 603, 604 266 0.46261674 stmagal Sintomas generales 780, 784, 788 708 1.23132576 derma Afecciones cutáneas 685, 692, 708 498 0.86610202 cirugía Intervención quirúrgica 1001 397 0.69044679 fxclavic Fractura de clavícula 810 71 0.12348041 fxcolles Fractura de radio y cúbito, Colles 813 295 0.5130524 fxescafo Fractura de hueso carpiano, escafoides 814 170 0.29565732 fxmetas Fractura de metacarpianos 815 134 0.23304753 fxfalang Fractura de falanges 816 219 0.38087619 fxtibiap Fractura de tibia y peroné 823 131 0.22783005 fxtobill Fractura de tobillo 824 114 0.19826432 fxpie Fractura de pie 825 179 0.31130976 esgpie Esguince de pie 845 2312 4.02093949 quemadur Quemaduras, no especificadas y múltiples 949 36 0.06260978 estudio En estudio 1000 93 0.16174194 sindx Parte sin diagnóstico 1002 331 0.57566219 dxilegib Diagnóstico ilegible 1003 186 0.32348389 ingresoh Ingreso en hospital 1004 66 0.1147846 medqxth Procedimientos médico-quirurgicos terapéuticos 1005 130 0.22609089 procdx Procedimientos diagnósticos 1006 80 0.13913285 acctrafi Accidente de Trafico 1007 110 0.19130767 gota Artropatía Gotosa Aguda 274, 712 (7120) 324 0.56348806 isquemic Cardiopatía isquémica 410, 411, 412, 413, 414, 415, 447, (4100) 381 0.66262022 (Sigue.) — 138 — (Continuación.) Clasificación de las Nombre de la variable variables en grupos Grupos de enfermeda­ des indivi­ dualizadas Descripción de la variable Códigos a CIE-9. MC de que se compone parto Parto tce Traumatismo CraneoEncefálico 854 femenin Patología de órganos genitales femeninos (Dismenorrea y menopausia) tendinit respagu 640, 644, 650, 651 o N. de casos observados en los años 95-01 Porcentaje de casos observados en los años 95-01 877 1.52524392 4 0.00695664 625, 626, 627, 629 341 0.59305379 Tendinitis y síndromes conexos (incluye periartrtis, metatarsalgia y espolón calcáneo) 726, 727, 728, (7260+728) 1598 2.77917877 Infección respiratoria aguda 460, 461, 462, 463, 464, 465, (4560+ 461, 463, 464,vs 4650) 4726 8.21927338 bronquit Bronquitis y bronquiolitis aguda vazoster Varicela y Herpes Zoster otrostx Otros Traumatismos y los no especificados contusió Contusiones de miembros, no especificadas y múltiples 466 983 1.70959495 52, 53 483 0.84001461 959 240 0.41739856 920. 921, 922, 923, 924 1452 2.52526131 346 251 0.43652933 migraña Migraña tunelcar Mononeuritis de Miembro superior y múltiple, incluye Sd. Del tunel carpiano 354 121 0.21043844 catarata Catarata 366 220 0.38261535 dientes Enfermedades de los dientes 520, 521, 522, 523, 524, 525 620 1.07827962 hernia Hernia inguinal 550, 551, 552, 553 800 1.39132854 ulcusgas Úlcera gástrica 530, 531, 532, 533, 534, 535, 536, 537 494 0.85914538 vertigo Síndrome Vertiginoso Periférico 386 601 1.04523557 neuro Patologías neurológicas 340, 341, 342, 343, 344, 345, 347, 348, 349, 357 272 0.47305171 (Sigue.) — 139 — (Continuación.) Clasificación de las Nombre de la variable variables en grupos Grupos de enfermeda­ des indivi­ dualizadas Códigos a CIE-9. MC de que se compone Descripción de la variable o N. de casos observados en los años 95-01 Porcentaje de casos observados en los años 95-01 patocula Patología Ocular 360, 361, 362, 363, 364, 365 135 0.23478669 queracon Queratoconjuntivitis 370, 371, 372, 373, 374, 375, 379 525 0.91305936 oido Patología del oido 380, 381, 382, 383, 384, 385 339 0.58957547 fisura Fisura, fístula y absceso anorrectal 565, 566 337 0.58609715 coleliti Colelitiasis 574, 575, 576 224 0.38957199 hemateme Hematemesis 578 146 0.25391746 pieloag Pielonefritis aguda 590 199 0.34609298 calculo Litiasis Renal (compleja y quirúrgica) 592 808 1.40524183 cistitis Cistitis 595 108 0.18782935 45526 79.1770292 Resto diagnósticos 11973 20.8229708 Totalgeneral 57499 100 Suma de los días de baja producidos por los grupos de enfermedad individualizados Totalparcial Anexo 2 COEFICIENTES OBTENIDOS MEDIANTE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Coeficientes no estandarizados Variable (Constante) B Coeficientes estandarizados Error típ. Estadístico t Sig. Beta 8,041 ,000*** ,026 6,546 ,000*** ,278 ,635 14,078 ,000*** 142,836 17,763 MUJER 3,858 ,589 EDAD 3,910 -37,752 3,413 -,498 -11,062 ,000*** ARTROSIS 15,918 2,218 ,028 7,178 ,000*** COLUMNA -4,115 ,988 -,019 -4,166 ,000*** RAIZ 24,112 1,712 ,056 14,088 ,000*** GRIPE -34,213 1,034 -,157 -33,077 ,000*** COLITIS -30,111 1,428 -,086 -21,087 ,000*** RODILLA (Sigue.) — 140 — (Continuación.) Coeficientes no estandarizados Variable VARICES INSUF B 1,606 Coeficientes estandarizados Error típ. Estadístico t Sig. Beta 3,574 ,002 ,449 ,653*** 41,757 9,016 ,018 4,631 ,000*** VALVULAS 155,806 15,295 ,039 10,186 ,000*** NEURÓTIC 12,019 3,047 ,015 3,945 ,000*** DROGAS 85,423 9,480 ,034 9,011 ,000*** ESQUIZO 50,430 9,686 ,020 5,206 ,000*** DEPRESIO 38,729 2,059 ,074 18,810 ,000*** NEODIGES 129,640 6,320 ,078 20,512 ,000*** NEOFEM 175,484 8,934 ,074 19,642 ,000*** 13,591 7,017 ,007 1,937 ,053*** ENDOCRIN -9,598 6,029 -,006 -1,592 ,111*** MASCULIN HTA -14,967 4,030 -,014 -3,713 ,000*** STMAGAL -18,589 2,509 -,029 -7,408 ,000*** DERMA -8,551 2,971 -,011 -2,878 ,004*** CIRUGÍA -9,854 3,313 -,011 -2,974 ,003*** FXCLAVIC 23,918 7,723 ,012 3,097 ,002*** FXCOLLES 34,481 3,825 ,034 9,015 ,000*** FXESCAFO 16,932 5,014 ,013 3,377 ,001*** FXMETAS 7,792 5,636 ,005 1,382 ,167*** FXFALANG -,402 4,426 ,000 -,091 ,928*** FXTIBIAP 96,813 5,698 ,065 16,989 ,000*** FXTOBILL 73,791 6,108 ,046 12,081 ,000*** FXPIE 32,509 4,888 ,025 6,651 ,000*** ESGPIE -14,506 1,480 -,040 -9,800 ,000*** QUEMADUR -24,514 10,825 -,009 -2,265 ,024*** 1,429 ,556 ,010 2,570 ,010*** AUTÓNOMO 38,320 1,257 ,119 30,484 ,000*** AGRARIO 45,161 4,115 ,042 10,974 ,000*** HOGAR 27,457 8,125 ,013 3,380 ,001*** AÑO1996 3,742 1,075 ,018 3,482 ,000*** AÑO1997 4,258 1,066 ,020 3,995 ,000*** AÑO1998 3,946 1,042 ,020 3,786 ,000*** AÑO1999 2,241 ,995 ,012 2,251 ,024*** AÑO2000 -5,408 ,992 -,030 -5,452 ,000*** AÑO2001 -14,205 1,304 -,052 -10,895 ,000*** RURAL (Sigue.) — 141 — (Continuación.) Coeficientes no estandarizados Variable ENERO B Coeficientes estandarizados Error típ. Estadístico t Sig. Beta 2,212 1,268 ,011 1,744 ,081*** FEBRERO -,144 1,304 -,001 -,110 ,912*** MARZO 1,071 1,360 ,004 ,788 ,431*** 8,102E-02 1,415 ,000 ,057 ,954*** ABRIL MAYO -,732 1,390 -,003 -,527 ,598*** JUNIO -2,677 1,423 -,010 -1,880 ,060*** JULIO ,441 1,493 ,001 ,295 ,768*** AGOSTO 2,789 1,546 ,009 1,804 ,071*** SEPTIEMB 2,673 1,447 ,009 1,848 ,065*** OCTUBRE 1,887 1,394 ,007 1,354 ,176*** NOVIEMBR -,224 1,379 -,001 -,162 ,871*** IT -12,757 14,205 -,023 -,898 ,369*** AT -14,261 14,357 -,025 -,993 ,321*** BTLUNES -11,383 1,934 -,075 -5,886 ,000*** BTMARTES -9,559 1,976 -,053 -4,838 ,000*** BTMIÉRCO -9,601 1,993 -,050 -4,816 ,000*** BTJUEVES -8,497 2,008 -,042 -4,231 ,000*** BTVIERNE -5,600 2,044 -,025 -2,739 ,006*** BTSÁBADO -5,220 2,393 -,013 -2,181 ,029*** ESTUDIO -4,222 6,750 -,002 -,625 ,532*** SINDX -22,570 3,619 -,024 -6,236 ,000*** DXILEGIB -20,694 4,795 -,016 -4,316 ,000*** -,670 8,003 ,000 -,084 ,933*** MEDQXTH -12,215 5,723 -,008 -2,134 ,033*** PROCDX -26,323 7,275 -,014 -3,618 ,000*** -1,339 6,217 -,001 -,215 ,829*** -33,313 3,664 -,035 -9,092 ,000*** 99,384 3,401 ,113 29,226 ,000*** 7,713 2,299 ,013 3,355 ,001*** INGRESOH ACCTRAFI GOTA ISQUEMIC PARTO TCE 34,377 32,437 ,004 1,060 ,289*** FEMENIN -19,563 3,580 -,021 -5,465 ,000*** TENDINIT -6,554 1,726 -,015 -3,796 ,000*** RESPAGU -31,309 1,126 -,120 -27,803 ,000*** BRONQUIT -30,623 2,158 -,056 -14,187 ,000*** VAZOSTER -25,749 3,015 -,033 -8,539 ,000*** (Sigue.) — 142 — (Continuación.) Coeficientes no estandarizados Variable B Error típ. OTROSTX 15,166 CONTUSIÓ -18,954 MIGRAÑA -13,146 -2,820 7,913 TUNELCAR CATARATA Coeficientes estandarizados 4,233 Estadístico t Sig. Beta ,014 3,582 ,000*** 1,815 -,042 -10,442 ,000*** 4,137 -,012 -3,178 ,001*** -,002 -,356 ,722*** 1,600 4,437 ,001 ,361 ,718*** DIENTES -28,589 2,676 -,041 -10,682 ,000*** HERNIA -4,653 2,386 -,008 -1,950 ,051*** ULCUSGAS -17,714 2,979 -,023 -5,946 ,000*** VERTIGO -19,216 2,713 -,027 -7,083 ,000*** 30,087 5,316 ,029 5,660 ,000*** NEURO PATOCULA 29,494 5,617 ,020 5,251 ,000*** QUERACON -26,463 2,892 -,035 -9,150 ,000*** OIDO -19,515 3,572 -,021 -5,463 ,000*** FISURA -12,215 3,584 -,013 -3,408 ,001*** COLELITI -11,178 4,378 -,010 -2,553 ,011*** ,576 5,458 ,000 ,106 ,916*** -22,715 4,635 -,019 -4,901 ,000*** CALCULO -24,125 2,359 -,040 -10,227 ,000*** CISTITIS -35,054 6,268 -,021 -5,593 ,000*** HEMATEME PIELOAG Variable dependiente: DURACIÓN DE LA BAJA (DBA). * La variable es estadísticamente significativa al 99%. ** La variable es estadísticamente significativa al 95%. *** La variable es estadísticamente significativa al 90%. — 143 — CAPÍTULO 7 PLAN INTEGRAL DE GESTIÓN DE LA IT A lo largo de este libro se ha realizado un extenso y profundo estudio sobre la IT, sus orígenes, evolución, características, normativa y algunas propuestas para la mejora de su gestión. El objetivo futuro en la gestión de la IT deberá ser la mejora de la calidad en la prescrip­ ción de la prestación y el tratamiento de los perceptores de la prestación por IT de una manera inte­ grada. Esto significa que la IT debe ser monitorizada desde el inicio de la prescripción por el facultativo hasta la reincorporación laboral, con el fin de disminuir la incapacidad laboral y el fraude asociado. 7.1. OBJETIVOS ESPECÍFICOS A continuación se plantean una serie de objetivos claros y concretos para la mejora de la gestión de la IT a la luz de la investigación realizada. 1. Conocimiento real de la distribución y la magnitud de la Incapacidad Laboral en cada Comunidad Autónoma, en términos sanitarios y económicos. a. Fiabilidad de los indicadores tradicionales de seguimiento de la prestación: utili­ zación de los datos correctos de afiliados. b. Eficacia de los indicadores de seguimiento de la prestación: diseño de indicado­ res económicos ajustados. c. Eficiencia de los indicadores de seguimiento de la prestación: diseño y remisión en tiempo útil a los facultativos responsables, de indicadores clínicos por patología. 2. Agilización y simplificación del circuito administrativo del P.9: a. Mecanización única de los datos en origen. b. Correcta y completa codificación del diagnóstico en el P.9. c. Completa cumplimentación de los P.9. d. Disminución de los errores en los datos de los campos del P.9. 3. Explotación de la información generada por el propio sistema Sanitario: confección de la historia clínico-laboral. 4. Correcta valoración de la situación de Incapacidad Laboral del trabajador por parte del facultativo. 5. Consignación del tiempo de baja laboral estimado y alta "automática" tras el mismo. 6. Detección de la patología de origen profesional. 7. Mayor presencia, soporte, ayuda a la Atención Primaria por parte de la inspección. — 147 — 8. Creación de registros regionales de Incapacidad Temporal, que pretende recoger los datos de las empresas y realizar comparaciones de incidencia, duración, coste público y privado total de la IT, por sector y actividad económica. 9. Creación de una Base Documental interactiva en materia de IT: Legislación, Libros, Prensa, Artículos. 10. Creación de una página web y de un buzón de correo electrónico para resolver du­ das sobre el acceso a la prestación y otros extremos. 11. Aplicar un modelo para la gestión de las bajas laborales por Incapacidad Temporal, con el fin de disminuir de manera racional e individualizada (ajustada a cada proceso de baja) el coste de la prestación por IT, por medio del control de su duración de manera individualizada: Realización de un estudio piloto de control del gasto mediante la aplicación de Redes Neuronales Artificiales en un Área de Salud. 12. La máxima reinserción laboral con el mínimo de secuelas tras procesos de Incapa­ cidad Laboral de cierta entidad, como la patología coronaria. 7.2. PLAN INTEGRAL DE GESTIÓN DE LA IT Se compone de: 7.2.1. Estudio de la situación actual Reunión con principales agentes: médicos Atención Primaria e inspectores, INSS y MA­ TEPSS y creación de grupos de trabajo. Estudio estadístico serio de los procesos de IT recogidos en la provincia desde 1998. 7.2.1.1. Valoración de la cumplimentación e informatización del parte de baja: El circuito administrativo La cumplimentación y por tanto la informatización de los datos del parte de baja son po­ bres, como pudimos constatar en el epígrafe de depuración de la base de datos objeto de estudio. Los déficits más importantes están en relación con el diagnóstico de la baja y su codificación, cuestión que veremos en detalle en el punto siguiente. En cuanto al circuito administrativo del parte oficial de baja y alta laboral es un circuito obsoleto en el que prácticamente la misma información se mecaniza por triplicado en tres organismos diferentes: Servicio de Salud, Entidad Aseguradora: (INSS o MATEPSS) y Empresa del trabajador. Este circuito conlleva unos elevados costes de personal en cada uno de los organismos y condena al personal a la monótona tarea de la introducción de datos en el ordenador. Es un circuito lento que causa disfunciones en los tres organismos implicados El Circuito actual de IT es un circuito anticuado, poco ágil, con gran acumulación de re­ trasos y errores en cada punto del mismo, que podemos resumir así: — 148 — 1. El parte de baja (P.9 es el parte de baja y alta) es cumplimentado por el médico de AP. 2. Las copias para el Servicio de Salud se acumulan en el Área administrativa hasta que un mensajero las recoge y llegan a la inspección de Área. 3. Allí un enfermero subinspector procede a la codificación del diagnóstico del parte de baja. 4. Una vez codificado, un administrativo pasa los datos manualmente al programa de gestión de IT actual. 5. En los primeros días del mes siguiente al mes cerrado, cada Área de inspección re­ mite a la Dirección Provincial, mediante mensajero, en un disquete, la información agregada relativa a: n.o de asegurados, n.o de bajas, n.o de altas, DBA, lista de patologías más frecuentes y programa de centros propios. En la Dirección Provincial se agregan los datos para la provincia y se elabora el informe mensual general de la IT. 6. De este informe emitido por cada Área mensualmente, en la Dirección Provincial sólo tienen en cuenta los datos de Contingencia Común para elaborar el informe mensual general de la IT. 7. Los partes de baja se mecanizan con retraso, todos los meses existe alguna inspec­ ción que no manda datos a la Dirección Provincial. 8. Los partes de confirmación no se mecanizan. 9. Las Áreas de Inspección están fragmentadas en distritos, (24 distritos en Madrid), lo que conlleva que la información de las bajas se halla diseminada en los ordenadores de cada inspec­ ción de los que nunca ha salido, más que agregada en forma de resumen estadístico mensual. La enorme cantidad de niveles por los que pasa la información genera un retraso consi­ derable y ello genera las siguientes consecuencias. a. El parte que le corresponde al INSS le llega con un retraso considerable y éste orga­ nismo lo tiene que informatizar. b. El parte que le corresponde a la MATEPSS le llega con un retraso considerable y és­ te organismo lo tiene que informatizar. c. El empresario recibe su parte y lo registra en el servicio de personal. d. El parte de confirmación, cuando es emitido, sigue el mismo proceso, pero debido a de­ ficiencias históricas de personal en las Áreas de inspección, no llegan a informatizarse. e. El parte de alta sigue el mismo proceso que el de baja, cuando es emitido. Si no es emitido, o por la razón que sea, (por que la baja fue entregada a un trabajador sin derecho a IT, etc.) no llega nunca a la inspección, ese proceso permanece abierto, contando como tal, hasta que alguien lo comprueba manualmente. Las disfunciones generadas por el actual circuito administrativo del parte de baja, acon­ sejan su informatización desde el origen del mismo en: el médico prescriptor de la baja. Además, lo razonable sería que esta información se volcara directamente a una base de datos única por comuni­ dad autónoma como se expone en las propuestas de gestión. — 149 — 7.2.1.2. Valoración de la adecuación del sistema de codificación La circular INSALUD 1/97 de 1 de enero sobre el Control de la Incapacidad Temporal por Enfermedad Común y Accidente no Laboral, establece la clasificación CIE-9 MC, como sistema de codificación diagnóstica de los procesos generadores de baja laborales. Esta clasificación sustituye a la CIAP de la WONCA, que se venía utilizando por los médicos de Atención Primaria hasta el momen­ to. Esto ha generado varios problemas. La recodificación a CIE-9 de los diagnósticos ya codificados en CIAP en la base de datos histórica de las Inspecciones, ha dado a lugar a pérdidas de información e inexactitud. En ocasiones hemos podido corregirlas, como en el caso de las enfermedades reumáticas y de las patologías de la columna vertebral, en otras ocasiones han imposibilitado el análisis de determinadas patologías con anterioridad a la introducción de la nueva clasificación, como en el caso de la depresión. El segundo problema y que se mantiene vigente en la actualidad, es el hecho de que los médicos de Atención Primaria utilizan la clasificación de la WONCA, por ser una clasificación dise­ ñada para Atención Primaria y no están familiarizados con la CIE-9. Esto deriva en que en ocasiones no codifican los diagnósticos todo lo exactamente que sería deseable. Así, al realizar estudios según los diferentes códigos diagnósticos de la CIE-9 encontramos que las duraciones en la mayoría de ellos se extienden en un rango de entre un día y la duración máxima (540 días). La enorme variabili­ dad en las duraciones, independientemente del código diagnóstico, dificulta el estudio y la extracción de conclusiones útiles. En cuanto a las enfermedades psiquiátricas la clasificación de la CIE-9 ha quedado su­ perada por la CIE-10, además muchos psiquiatras utilizan la clasificación DSM-IV. 7.2.2. Formación en valoración de la incapacidad laboral En concreto se proponen las siguientes medidas relacionadas con la formación: — Plan integral de formación en IT: a. Del médico de Atención Primaria en IT: – Valoración clínica de la Incapacidad Laboral, temporal y permanente. – Criterios de prescripción de la baja laboral en la situación general y en situa­ ciones especiales – Conocimiento de patología profesional e implicaciones que para el sistema sanitario tiene la correcta detección de la misma49. – Módulo de bajas laborales del OMI-AP. b. Del Cuerpo de Inspección: – Actualización en materia de IT, de Contingencias Profesionales y Salud Laboral. – Informática y Estadística. 49 Estimamos que muchos procesos de causa laboral no son detectados como tal, con el consiguiente perjuicio para el sistema sanitario, que corre con los gastos; y para el trabajador, que percibe prestaciones inferiores — 150 — — Incluir la formación sobre las materias relativas a la IT en la obligatoria y reglada pa­ ra la especialidad de Medicina de Familia en la Comunidad Autónoma, a través del representante de la C.A. que debe figurar en la Comisión de la Especialidad. — Plan integrado de formación en OMI-AP, elaborado de manera consensuada por to­ das las Direcciones Generales con competencias e interés en el asunto . 7.2.3. Programa para la gestión de la baja laboral Un Programa, que implementado en el OMI-AP, lleve a la consecución de los siguientes objetivos: A. INFORMATIZACIÓN Y SIMPLIFICACIÓN DEL CIRCUITO DEL PARTE DE BAJA MEDIANTE: 1. La mecanización única de los datos en origen. 2. La creación de una Base de Datos de IT única para la provincia que posibilite Análisis estadísticos en profundidad de la IT en la Comunidad Autónoma y evite que un mismo trabajador sea dado de baja en Áreas diferentes de forma consecutiva. 3. La disminución de los errores en los datos de los campos del P.9 mediante una co­ rrecta y completa codificación del diagnóstico en el P.9. Existen varias posibilidades: a. Implementar un subprograma informático que transforme el código CIAP en có­ digo CIE-9, (ya se han hecho varios y la coincidencia no es total). b. Optar por una única clasificación, que debería ser la utilizada por el prescriptor. 4. La agilización y simplificación del circuito administrativo del P.9 mediante la eliminación de pasos intermedios y de mecanización por triplicado de la información desde esta base datos única: a. Se enviarían al INSS y MATEPSS, en soporte informático y una vez filtrado, las copias que les corresponden a cada uno, previa contraprestación económica, de servicios o de información. b. En un futuro también se podría enviar electrónicamente a las empresas la copia del P.9 que les corresponde 5. La remisión de los indicadores clínicos a los facultativos y de la totalidad a los inspectores en tiempo que permita iniciar actuaciones tendentes al control. 6. La completa cumplimentación de los P.9 mediante: a. Cruce del OMI-AP con la base de TSI de manera que la mayoría de los campos del P.9 aparezcan cumplimentados de forma automática en el programa. b. Inclusión de: campos relativos a los datos de la empresa, régimen de afiliación del trabajador, situación laboral, pertenencia a INSS, MATEPSS, o Empresa Co­ laboradora. c. No autorización por parte del programa, de emisión de partes incompletos — 151 — 7. La Explotación de la información generada por el propio sistema sanitario: confección de la historia clínico-laboral. a. Posibilidad de agregar datos sanitarios del trabajador obrantes en la historia clí­ nica en OMI-AP (fumador, hipertenso, diabético, etc.)50 y configuración de una verdadera historia clínico-laboral del mismo. 8. El cruce con datos de TGSS con indicadores para conocimiento de la incidencia y re­ percusión económica reales. B. DISEÑO DE INDICADORES DE MONITORIZACIÓN DE LA IT: Rediseño de los actuales, mediante utilización de los denominadores correctos: 1. El número real de trabajadores con derecho a la prestación por IT, lo que incluye el colectivo de perceptores de prestación por desempleo contributivo. 2. Este número real debe sernos proporcionado mensualmente, desagregado por tra­ mos de edad, sexo y régimen de afiliación. 3. Al igual que se viene realizando en otras Comunidades Autónomas, conocer qué afi­ liados pertenecen al INSS, a las MATEPSS, al INEM y cuales son de Empresa Colaboradora, para un correcto seguimiento del convenio con el INSS y para posibilitar el envío de los P.9 informatizados correspondientes a cada organismo. 4. Para la elaboración de los Indicadores de control económico, conocimiento de las Bases Reguladoras mensuales de los trabajadores en IT a mes cerrado, a ser posible las BR indivi­ duales o de lo contrario la BR media por régimen de afiliación. 5. Creación de Indicadores económicos de monitorización que nos permitan acercarnos al coste que la IT tiene para cada uno de los organismos responsables de su pago: ICB: Índice del Coste de la Baja. CMB: Coste Medio de la Baja. CMA: Coste Medio por Asegurado. 6. Creación De Indicadores Clínicos. Índices de incidencia, duración y jornadas totales perdidas para las patologías que se determinen, por los factores: Régimen de Afiliación, Edad, Sexo, Rama de activi­ dad y cruces de los anteriores y otros de interés. Se debe buscar además como objetivo general la eficiencia de los indicadores de segui­ miento de la prestación mediante la obtención y remisión a los facultativos en el menor tiempo posible para tener capacidad de reacción, para que sean eficientes, es necesaria su: a. Remisión, con la periodicidad que se convenga, a los facultativos prescriptores de sus indicadores de incidencia, duración y n.o total de jornadas perdidas, para su cupo 50 Se ha observado en encuestas que los fumadores están en media 5 días más de baja que los no fumadores. — 152 — de trabajadores (no cupo total) discriminando por patología, edad, sexo, rama de ac­ tividad y régimen de afiliación siempre que sea posible. b. Remisión de los mismos indicadores, con la periodicidad (mayor) que se señale para comparación con el Equipo AP, el Área de AP y el conjunto de la CM. C. REALIZACIÓN DE UN ESTUDIO PILOTO CON REDES NEURONALES ARTIFICIALES EN UN ÁREA SANITARIA. 7.2.4. Apoyo de la inspección a la atención primaria y programas de rehabilitación Estudiar la procedencia de que una persona del cuerpo de Inspección (inspector o sub­ inspector) esté ubicado permanentemente en el centro de atención primaria de cada Área para solu­ cionar in situ las dudas y resolver las bajas o altas conflictivas. Por otro lado, existen programas de mejora de la Salud laboral y de reducción del absen­ tismo debido a dolencias de espalda de Fundaciones sin ánimo de lucro, que se están aplicando en determinadas Comunidades Autónomas. Existen también Programas de Rehabilitación para enfermos coronarios como el del Instituto de Cardiología, que han demostrado su utilidad en la disminución de la incapacidad laboral tras IAM, y que en otros países gozan de gran aplicación. Se propone la elaboración de un protocolo para cada una de las patologías que se de­ terminen, que se hará llegar a los médicos especialistas de las mismas, de manera que conozcan ésta realidad e inviten a los pacientes que lo deseen a formar parte de uno de éstos programas. Se sugiere como muy positiva la inclusión de profesionales sanitarios de la rama de Terapia Ocupacional en los programas de rehabilitación de estas patologías con riesgo de cronicidad. 7.2.5. Medidas concretas sin coste económico y con gran repercusión En cuanto al documento actual del parte de baja, P.9. 1. Prescripción de la baja laboral por un tiempo definido por el médico responsable del proceso de baja concreto. Una vez transcurrido el mismo, causará alta inmediata, sin perjuicio de poder acudir de nuevo a la consulta del facultativo y que éste otorgue parte de confirmación, también por tiempo determinado. 2. Al tercer parte de confirmación, revisión del diagnóstico. 3. No emisión de partes de confirmación en el sentido clásico, Cuando la prescripción de la baja sea por un día de duración y para la realización de una prueba diagnóstica en el seno de una enfermedad crónica con la que el paciente acude a trabajar en condiciones normales (por ejemplo, diabetes); proponemos no escribir "diabetes" en el campo del dia­ gnóstico, sino "prueba diagnóstica-diabetes", pues de otro modo se falsean los estudios posteriores. Estándares de duración: — Elaboración, con participación de los representantes de la correspondiente especiali­ dad, de estándares de duración de las patologías más comunes y de aquellas otras que por sus pe­ culiaridades o difícil valoración sea conveniente incluir. 7.3. NECESIDADES DEL PROGRAMA DE GESTIÓN — El elevado volumen y complejidad de la información requerida en la gestión de la prestación por IT, obliga a disponer de un sistema informático de potencia proporcional, dotado de una herramienta de tratamiento de datos versátil, modular y abierto a modificaciones impuestas por afloramientos legislativos futuros o requerimientos de gestión diferentes. — El tipo de datos que manejamos obliga a tomar las precauciones impuestas por la ley de protección de datos. — Para que el sistema funcione de manera ideal se precisa: 1. Disponer de un programa informático que permita captar los P.9 desde el lugar donde se originan (los SS.CC. del INSALUD diseñaron a tal efecto: el ITWIN, pe­ ro hasta la fecha no hemos podido comprobar su funcionamiento). 2. La totalidad de médicos realicen el parte de baja informatizado. 3. Un sistema de información que los haga llegar a la base de datos única. 4. Garantizar la confidencialidad de la información según la legislación vigente. 5. Que la base de datos de Tarjeta Sanitaria Individual (TSI) esté saneada, y que contenga la información relativa a los afiliados por regímenes, edad, sexo, BC, adscripción a INSS, MATEPSS o Empresa Colaboradora, y demás información necesaria procedente del cruce de ficheros mensuales enviados por la TGSS. Hasta que esto suceda se puede trabajar con los centros ya informatizados de forma pa­ ralela al sistema tradicional y cruzar en la Oficina de IT los ficheros mensuales procedentes de TGSS. — 154 — BIBLIOGRAFÍA ABC: "Las trabajadoras embarazadas disfrutarán de catorce semanas en todo el ámbito CE." Oct 20­ 10-92 AGUINAGA GAUBECA, R. R. Castel. (1989): "Relación entre: Consumo de alcohol, absentismo y acci­ dentes de una empresa" de Medicina y Seguridad del Trabajo. Núm. 14 Sep-Oct., pp. 12-22. ALFONSO SÁNCHEZ, J. L., y SANCHÍS-BAYARRI VALLANT, V. 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