nuevas herramientas para gestionar el gasto público por

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
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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
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ZABALZA MARTÍ, A. (1989): "Crecimiento, empleo y política fiscal en la CEE y en España", Papeles de
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Incidencia Mensual de la Baja: IMB =
Nº de bajas tramitadas durante el mes
Nº de asegurados activos
x 100
En el numerador tenemos el n.o de bajas iniciadas en cada mes, originadas por contin­
gencias comunes, correspondientes a procesos cerrados o abiertos. 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.
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