ABSTRACT
Objetivo: Describir y analizar los factores asociados al absentismo laboral prolongado de causa médica en trabajadores agroindustriales. Materiales y métodos: Se realizó un estudio de fuente secundaria en una población de 3150 trabajadores agroindustriales en Perú. Se tomó una muestra de 9443 casos de absentismo laboral durante los años 2012 y 2013. Se definió absentismo laboral prolongado como ≥10 días. Los factores analizados fueron edad, sexo, tiempo de trabajo, tipo de actividad, horario de trabajo, estabilidad laboral, tipo de contingencia y sistema afectado según diagnóstico. Se aplicó análisis estadístico descriptivo y multivariado mediante regresión logística binaria. Resultados: Los factores que explican el absentismo laboral prolongado fueron los accidentes de trabajo (OR: 13,9; IC: 11,2-17,2), horario atípico (OR: 3,14; IC: 1,58-6,25), menor tiempo de servicio (OR: 0,95; IC: 0,95-0,96), actividad laboral moderada-intensa (OR: 8,96; IC: 4,53-17,2) y menor estabilidad laboral (OR: 0,64; IC: 0,54-0,77). Conclusiones: El tiempo de servicio (>15 años), el horario de trabajo atípico, la actividad física moderada-intensa, los accidentes de trabajo y un contrato de trabajo no estable predicen con alta certeza el absentismo laboral prolongado. El sexo, la edad y el sistema afectado no resultaron ser predictores de absentismo laboral prolongado, pero presentan diferencias relevantes en el análisis bivariado.
Objective: To describe and analyze the factors associated with prolonged work absenteeism due to medical reasons among agribusiness workers. Materials and methods: A secondary source research was conducted in a population of 3,150 agribusiness workers in Peru. A sample of 9,443 cases of work absenteeism was taken during the years 2012 and 2013. Long-term work absenteeism was defined as ≥ 10 days. Analyzed factors were: age, sex, job tenure, type of activity, work schedule, job stability, type of contingency, and affected body system according to the diagnosis. A descriptive and multivariate statistical analysis was applied by binary logistic regression. Results: The factors explaining prolonged work absenteeism were occupational accidents (OR: 13.9, CI: 11.2- 17.2), atypical schedule (OR: 3.14, CI: 1.58-6.25), shorter job tenure (OR: 0.95, CI: 0.95-0.96), moderate-intense work activity (OR: 8.96, CI: 4.53-17.2), and lower job stability (OR: 0.64; CI: 0.54-0.77). Conclusions: Job tenure (> 15 years), atypical work schedule, moderate-intense physical activity, occupational accidents, and an unstable job contract predict prolonged work absenteeism with high certainty. Sex, age and the affected body system were not predictive of prolonged work absenteeism, but showed significant differences in the bivariate analysis.