Riesgo cardiometabólico como indicador ocupacional más allá del apto /no apto. Programa de estratificación de riesgo y su relación con ausentismo, eventos de seguridad y productividad en trabajadores de transporte petrolero

Abstract

Introducción: La creciente prevalencia de factores cardiometabólicos en población laboral activa exige herramientas predictivas que superen el modelo tradicional apto/no apto. Objetivo: Desarrollar y evaluar un programa de estratificación de riesgo cardiometabólico en una cohorte de trabajadores de transporte petrolero y analizar su asociación con ausentismo, eventos de seguridad y productividad. Métodos: Estudio observacional analítico en 150 trabajadores con seguimiento a 12 meses. Se construyó un score de riesgo (0–20 puntos) basado en hipertensión arterial, alteración glucémica, obesidad central, IMC ≥30, tabaquismo y sedentarismo. Se realizaron análisis descriptivos, ANOVA, correlación de Spearman, cálculo de riesgo relativo y regresión logística ajustada por edad. Resultados: El 28,7% se clasificó como alto/muy alto riesgo. Se observó correlación significativa entre score y ausentismo (rho=0,35; p<0,001) y correlación negativa con presentismo (rho=-0,56; p<0,001). El modelo multivariado mostró asociación independiente entre score y evento de seguridad (OR ajustado=1,18; IC95% 1,05–1,32). Conclusión: La estratificación cardiometabólica constituye una herramienta estratégica de gestión empresarial preventiva que supera el paradigma dicotómico tradicional. Palabras clave: estratificación de riesgo; cardiometabólico; choferes; ausentismo; presentismo; hipertensión; HbA1c.

Background: The increasing prevalence of cardiometabolic risk factors in the working population requires predictive models beyond the traditional fit/unfit occupational certification. Objective: To develop and evaluate a cardiometabolic risk stratification program in a cohort of oil transport workers and assess its association with absenteeism, safety events, and productivity. Methods: Observational analytical study in 150 workers with 12-month follow- up. A 0–20 point risk score was developed based on hypertension, glycemic alteration, central obesity, BMI ≥30, smoking, and low physical activity. Statistical analyses included ANOVA, Spearman correlation, relative risk calculation, and age-adjusted logistic regression. Results: 28.7% were classified as high/very high risk. Significant correlation was observed between score and absenteeism (rho=0.35; p<0.001) and negative correlation with presenteeism (rho=-0.56; p<0.001). Multivariate analysis confirmed independent association between score and safety events (adjusted OR=1.18; 95%CI 1.05–1.32). Conclusion: Cardiometabolic risk stratification represents a strategic occupational health management tool beyond binary fitness assessment.