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Número de la Revista: |
Vol. 25 - nº 04 -
Diciembre 2016 |
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Sección: |
Original |
Título: |
Detección precoz de trastornos
musculo-esqueléticos: sistema de alertas para la
identificación de alta incidencia, correlación con poblaciones
envejecidas y aplicación de estrategias |
Autores: |
Azcona Castellot, José Ramón;
Barrau, Pedro; Tapia Gazulla, Jorge José; Pardillos, José
Miguel;
Ibarz, Jose Antonio; Gracia Galve, Alfredo |
Centro: |
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Palabras Clave: |
Trastorno musculo-esquelético, Detección
precoz, Población laboral envejecida
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Keywords: |
Musculoskeletal disorders, computerized
alarms, population aged |
Cita Artículo: |
J R Azcona Castellot et al. Detección
precoz de trastornos musculo-esqueléticos: sistema de alertas
para la identificación de alta incidencia, correlación con
poblaciones envejecidas y aplicación de estrategias. Rev Asoc
Esp Espec Med Trab 2016; 240-251 |
Acceso al PDF: |
[Formato PDF] |
Correspondencia: |
Correspondencia:
Dr. Azcona Castellot, José Ramón
Monasterio de Samos, 31-33.
50013. Zaragoza
Correo electrónico: jrazcona@spmas.es
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Objertivo: Diseñar un sistema que genere Alertas
de Alta incidencia de trastornos musculo esqueléticos (AAITM), a
partir de datos recogidos durante los exámenes de salud.
Material y método: Estudiamos 146257
trabajadores de 2469 empresas. En el 6.95% se detecta patología. Un
1,7% de trabajadores presentan patología ya declarada como
profesional mientras el 21,3% de trabajadores subjetivamente
refieren TME frente a un 8,86% en los que se detecta clínica
Resultados: Se generan 495 alertas
correspondientes a empresas que presentan más del doble de casos de
la media. Este 20 % de las empresas, aglutinan el 48% de los
trabajadores sintomáticosEl mayor porcentaje corresponde a población
entre los 35 y 50 años, a medida que aumenta la edad aumenta la
detección de patología.
Conclusiones: Logramos identificar y localizar
precozmente patología y poblaciones envejecidas que requieren
actuación ergonómica, implantar campañas de formación y promoción de
la salud.
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Title: |
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EARLY
DETECTION OF MUSCULOSKELETAL DISORDERS FROM COMPUTERIZED ALARMS:
IDENTIFICATION OF HIGH INCIDENCE AND CORRELATION WITH POPULATIONS
AGED
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Abstract: |
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Objetives: MAS Prevención design a Medical
protocol performance with a software tool that detects and report
high incidence of pre-job accidents or pre-occupational diseases
from overexertion of musculoskeletal disorders.
Material and methods: Computerized alarms are
generated by extrapolating protocolized information from workers
health examinations. These are for those in charge of the area of
Ergonomics and Occupational Health Phisician who monitor the health
of different companies workers.
Results: We study 146257 workers from 2469
different companies. In 11487 (6.95%) cases pathology is detected
and in companies with 15% of cases, 495 aThis system identifies and
locates the early pathology and jobs that require ergonomic
performance, implements education campaigns and promotes healthcare
and detect populations aged.lerts are generated. The highest
percentage of pathology detected corresponds to the segment of the
population between 35 and 50 while increasing the average age
increases the detection of pathology.
Conclusions: This system identifies and locates
the early pathology and jobs that require ergonomic performance,
implements education campaigns and promotes healthcare and detect
populations aged.
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