Desenvolvimento de modelo de avaliação de agravamento de adoecimento e acidentes relacionados ao trabalho em empresas do ramo frigorífico.

Resumo

Este estudo se concentra nos Distúrbios Osteomusculares Relacionados ao Trabalho (DORT) em frigoríficos brasileiros, visando desenvolver modelos de previsão de risco usando mineração de dados. Foram utilizados dados abertos de um banco governamental,
abordando aspectos organizacionais, demográficos, de saúde e físicos. A análise descritiva e o algoritmo Random Forest foram aplicados para classificar e prever o agravamento do risco de DORT. A mineração de dados identificou fatores críticos, como idade, sexo, tempo de trabalho, mudanças na função devido a problemas de saúde, alterações no local de trabalho e presença de dor, para determinar a progressão da doença. Um software foi desenvolvido em linguagem de programação PHP e utiliza HTML5 e CSS3 para estilizar os dados na tela. As informações do trabalhador são registradas em um conjunto de dados que engloba informações pertinentes às variáveis laborais de cada indivíduo. O resultado foi o risco de agravamento de DORT identificado em (baixo, médio e alto). Encontramos três árvores (precisão = 95,3%, Κappa = 0,93) descritas usando as regras "If-Then". A primeira árvore teve como atributo raiz a mudança de função, seguido de licença médica, tempo de trabalho, mudança de local de trabalho e idade. A segunda árvore identificou a idade como atributo raiz, seguido por horário de trabalho, sexo e idade. Enquanto o atributo raiz da terceira árvore foi sintoma de dor, seguidos de horas de trabalho, idade e tempo de trabalho. Os trabalhadores que não mudam de funções e estão em licença médica por mais de 1.642,5 dias apresentam um alto risco de agravamento dos sintomas. Trabalhando tempo superior a 1980 dias leva a um alto risco de agravamento de DORT. Mulheres com mais de 24,5 anos e que permanecem mais de 1.620 dias na mesma função também apresentaram alto risco de agravamento das DORT. Os modelos podem ajudar a prevenir o agravamento do risco DORT, classificando o conjunto de dados disponíveis e identificando padrões e relacionamentos. Diante do cenário de adoecimento de empresas deste segmento, foi desenvolvido um aplicativo para prever o risco de agravamento de DORT. O processo de validação indicou que o aplicativo desenvolvido poderia prever o risco de agravamento de DORT em trabalhadores de frigoríficos, permitindo que os gestores tomassem decisões adequadas e evitassem o agravo do adoecimento e licenças médicas desnecessárias dos trabalhadores. Também foi realizado um estudo para analisar os perfis dos funcionários de frigoríficos, valendo-se de dados governamentais sobre Lesões por Esforços Repetitivos (LER) e Distúrbios Osteomusculares Relacionados ao Trabalho (DORT). Foram coletados dados sociodemográficos de 820 trabalhadores entre 2007 e 2019. A análise estatística descritiva visou descrever suas características, enquanto a aplicação da ANOVA buscou identificar associações. Cerca de 48,66% dos trabalhadores eram mulheres, 51,34% homens, com idades variando entre 18 e 64 anos. A faixa predominante compreendia indivíduos entre 30 e 45 anos, abarcando aproximadamente 75% dos casos. A maioria dos trabalhadores enfrentou incapacidades temporárias (53,17%), enquanto 5,73% apresentaram incapacidades parciais permanentes, e 25,8% não responderam. As lesões mais comuns foram nos ombros (28,66%), seguidas por sinovite e tenossinovite (M65).