Dos de cada tres trabajadores manifestaron estar expuestos a factores psicosociales durante la última día gremial completa y entre un 20% y 33% notar altos niveles de estrés. Esta situación evidencia la pobreza de robustecer las acciones de prevención de los factores de riesgo psicosocial, para lo cual se hace necesario cualificar los procesos de identificación, evaluación e intervención de los mismos.
This paper presents a new methodology based on machine learning techniques in diagnostics of psychosocial assessments to identify the risk level in teachers of public schools in Colombia. A comparative study of three important models of machine learning for prediction was done: artificial neural networks, decision trees and naive bayes, reducing the dimensionality of the data. This was done by applying genetic algorithms, algorithm of the expected amount of information, the algorithm GainRatioAttributeEval, Pearson's relation coefficient and principal components analysis.
The database used consisted of 3000 epidemiological records, which corresponded to teachers from public schools in the metropolitan area of a Colombian city. The use of SVM easily detected variables of physiological type and the best prediction performance was obtained with accuracy of 96.3%.
Objective. The primary aim of this study is to validate psychosocial risk factors through a comprehensive assessment conducted in two distinct service sector corporations located in Colombia during the period spanning 2022 to 2023.
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Prosperidad del clima laboral: La batería de riesgos psicosociales batería de riesgo psicosocial que es permite detectar situaciones o aspectos del ambiente gremial que pueden crear conflictos, estrés o insatisfacción entre los empleados.
La aplicación de los cuestionarios debe realizarse garantizando la reserva y la confidencialidad de la información, siguiendo las instrucciones y condiciones establecidas en los manuales del adjudicatario de cada individuo de los cuestionarios de la batería.
La batería de riesgos psicosociales es el útil para evaluar los factores de riesgo psicosocial, son todas aquellas condiciones y características de las organizaciones que influyen en la Salubridad mental de los empleados o trabajadores, que afectan su rendimiento sindical e inciden en el estrés laboral, teniendo en cuenta las demandas del contexto laboral y características bateria de riesgo psicosocial ppt del individuo (el estrés profesional).
Materiales y métodos: Se realizó un estudio instrumental con los trabajadores que pasaron examen médico ocupacional de marzo bateria de riesgo psicosocial sura a setiembre 2014, con un total de 478 personas. Se procedió al análisis de propiedades psicométricas mediante criterio de jueces, Disección de validez mediante el coeficiente V de Aiken, análisis de validez de constructo mediante análisis factorial de tipo exploratorios y el Descomposición de confiabilidad mediante la consistencia interna con el coeficiente Alpha de Cronbach.
Una vez ejecutadas las actividades del programa, se realizará una nueva aplicación de la batería de riesgo psicosocial a bateria de riesgo psicosocial en colombia todos los trabajadores y se compararán los resultados de las dimensiones claridad del rol, características del liderazgo y exigencias de responsabilidad del cargo.
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Cuando la aplicación la realice el prestador de servicios de salud ocupacional (IPS), contratado por el empleador o contratante de personal, la custodia de los instrumentos de evaluación de factores de riesgo psicosocial estará a cargo de dicho prestador, y se integrarán a la historia clínica ocupacional del trabajador, cumpliendo los requisitos y procedimientos de archivo conforme a las normas legales vigentes para la historia clínica.
cualquier tratamiento, con el fin de que la persona pueda hacer una dilema racional e informada sobre si acepta o no la