La importancia del análisis de datos en las ciencias de la salud y las ciencias sociales es ampliamente conocida. En los últimos años, cada vez son más las empresas que empiezan a mostrar interés en el análisis de datos de salud de sus trabajadores pero, ¿qué implica un buen análisis de datos de salud?, ¿por qué algunas empresas no encuentran en esos datos las respuestas que buscan? En este artículo os damos algunas de las claves para entender cómo gestionar con éxito este tipo de datos.
Ante un nuevo paradigma
Lo primero que debemos tener en cuenta es que nos encontramos ante un nuevo paradigma en la obtención y gestión de los datos de salud y bienestar laboral. Históricamente, los únicos datos de salud que disponíamos eran los recogidos por el servicio médico. La revisión médica era y es un excelente contexto para conocer más acerca de la salud del trabajador. Era de los pocas oportunidades en las que podíamos preguntar al trabajador sobre aspectos tales como el nivel de actividad física realizado, qué tipo de dieta sigue, cuáles son su hábitos de consumo de tabaco y alcohol, qué tal duerme, o cuáles son sus preocupaciones personales y laborales, además de todas las relacionadas con enfermedades conocidas e indicadores de salud clásicos. Y todo esto en lo que dura una revisión médica estándar. Quizás poco tiempo para la importancia que tienen todos estos datos a largo plazo, más allá de pasar con éxito la revisión médica. Pero el contexto actual ofrece otras oportunidades. Actualmente, la mayoría de los trabajadores ya disponen de un Smartphone y/o wearables, lo que nos abre un sinfín de posibilidades que no debemos dejar escapar. ¿Por qué preguntar una vez al año si se es sedentario si el propio trabajador puede monitorizar día a día su número de pasos realizados?, ¿por qué no hacer un seguimiento semanal de sus hábitos alimentarios y prevenir así de un aumento de peso preocupante? Así pues, debemos tener en cuenta que nos encontramos ante un nuevo paradigma en el que el propio trabajador puede tener una parte activa y ser un proveedor de datos constante, complementando así la tarea del servicio médico, el cual es el responsable de crear campañas según las necesidades de los trabajadores.
¿Qué datos de salud necesito del trabajador?
Esta es una de las primeras preguntas que nos debemos hacer y su respuesta nos obliga a fijar el objetivo. Las empresas no deben centrarse únicamente en cuantos datos de salud son capaces de obtener sino cuáles son los adecuados para saber si se ha invertido correctamente en programas de salud laboral. ¿Por qué estamos invirtiendo en estos programas?, ¿Qué pretendemos conseguir y cómo lo va a valorar el trabajador? Así pues, además de los datos de salud y bienestar, indicadores como la satisfacción, la participación, la disminución de bajas laborales y absentismo, nos pueden ayudar a cuantificar el VOI (valor de la Inversión) y el ROI (Retorno de la Inversión).
Por otra parte, su obtención puede ser costosa, ya sea por la inversión en recursos humanos y técnicos para su recogida y gestión, como en tiempo necesario para su tratamiento y análisis de datos de salud. Por esto, es necesario optimizar al máximo los recursos implicados y no recopilar datos que después no vayamos a necesitar, no podamos almacenar o no sepamos analizar. Es posible que algunos de los datos que pretendemos obtener el trabajador ya nos los haya proporcionado antes, ya sea de forma directa o indirecta. Diferentes departamentos de la empresa (el servicio médico, el de prevención de riesgos laborales, el de recursos humanos, etc.), disponen de datos relevantes del trabajador, que no se recomienda volver a preguntar. Centralizar la gestión de todos los datos de salud del trabajador en una única plataforma que vincule a todos los departamentos implicados puede ser la clave.
Cantidad vs calidad, una relación difícil
El debate entre cantidad y calidad no implica que se deba renunciar a ninguno de los dos. De hecho, si podemos tener los dos, mucho mejor. Sin embargo, las dificultades logísticas implicadas en la recogida de datos y las pocas ocasiones que a menudo podemos destinar a esta tarea nos pueden hacen caer en la tentación de “cuantos más datos tengamos, mejor”. Esto puede ser realmente así si disponemos de una plataforma o de un sistema totalmente preparado que nos permita recoger y almacenar de forma masiva una gran cantidad de datos, y mostrarlos directamente tratados y segmentados. De no disponer de un sistema de este tipo, administrar una extensa batería de cuestionarios, que implique preguntar por datos de diferente índole y que requiera mucho tiempo por parte del trabajador puede ser muy perjudicial para la validez de los datos. Si la cantidad de los datos nos hace renunciar a la calidad de estos, es mejor recopilar pocos, pero buenos.
La metodología y recursos implicados
Uno de los primeros aspectos a tener en cuenta, a menudo bastante olvidado, es la metodología empleada en la recogida de datos. Estos aspectos metodológicos son de suma importancia, pues si no lo definimos correctamente al inicio del estudio, en el momento del análisis de datos podemos llevarnos la sorpresa que el trabajo realizado no nos sirva. La metodología no sólo implica los puntos anteriormente comentados sino cómo los vamos a recoger, en qué momento y lugar, con periodicidad y bajo qué condiciones. Por ejemplo, demos decidir si vamos a administrar cuestionarios en papel y lápiz o de forma informatizada, si el trabajador los va a responder en su casa o le vamos a facilitar un momento en su jornada laboral, si algunos de los datos los vamos a necesitar preguntar más de una vez o si todos los trabajadores van a poder responderlos en las mismas condiciones. Si en alguna de estas cuestiones falla algo, la validez de los datos puede verse alterada.
Otro punto importante a tener en cuenta en este proceso es la comunicación con el trabajador acerca de porque le preguntamos por según qué datos. En este sentido, contribuye positivamente a la veracidad de los datos el hacer partícipe y conocedor al trabajador de lo que se está haciendo. Por ejemplo, si informamos sobre la posibilidad de ofrecer atención nutricional personalizada o ayuda en la deshabituación del tabaco, es más probable que nos respondan con mayor sinceridad sobre sus hábitos alimentarios o el número de cigarrillos fumados cada día.
Tengo datos de salud, ¿qué hago con ellos?
Una de las situaciones más frustrantes cuando tenemos datos de salud es tener muchos y no saber qué hacer con ellos. Los datos de salud pueden albergar en sí mismos una gran cantidad de información. Pueden ayudarnos a detectar las necesidades de salud más urgentes de nuestra plantilla, prevenir enfermedades no transmisibles causadas por los malos hábitos de salud, apoyar el trabajo del servicio médico, etc. Pero lo que resulta más interesante es su contraste con otras variables laborales como el absentismo y las bajas laborales, la satisfacción y experiencia del empleado, los sueldos e incentivos, la productividad, etc. El análisis conjunto de estos indicadores con los datos de salud nos permite hacer análisis predictivos y machine learning que nos permitan obtener perfiles específicos a que a medio y largo plazo nos servirán para diseñar e implementar programas más focalizados y con mayor impacto. Estos estudios son lo que aportan más valor a una implementación completa y de éxito de un programa de salud laboral.
En Biwel te ayudamos a sacar el máximo provecho de los datos de salud de tus trabajadores, con el fin de encontrar respuestas que ayuden a mejorar la empresa en todas sus facetas. Con nuestra plataforma de salud, la obtención, su gestión, el análisis de datos y la evaluación del impacto que tienen los programas e iniciativas de salud realizadas podrás ir un paso por delante en la prevención y en la promoción de la salud de toda la empresa.