Falando sobre trabalho e saúde: o que as empresas podem fazer para diminuir a transmissão do Covid-19? As empresas do mundo inteiro estão tomando medidas de prevenção na tentativa de conter a transmissão do coronavírus. Várias medidas podem ser adotadas, como: dispensar os colaboradores, se possível, para trabalho em home office; sensibilizar sobre a importância da lavagem das mãos, bem como, manter um distanciamento de 2 metros entre as pessoas; organizar e agendar os horários de atendimentos para que não haja aglomerações; colocar placas de sinalização (sente aqui ou aguarde aqui) com 2 metros de distância; distribuir álcool em gel 70% para seus funcionários; divulgar os casos confirmados de Covid-19 na empresa, para que os outros funcionários fiquem atentos para possíveis sintomas, assim como, tomar medidas de isolamento social; estimular a higienização dos equipamentos de trabalho (computador, teclado, mouse e bancadas); e também orientar sobre uso de máscara e de outros EPI para aqueles trabalhadores que necessitam, como é caso dos profissionais de saúde. Portanto, todas essas medidas geram grande impacto na rotina da empresa e na vida de seus colaboradores. Não é verdade? O SESI elaborou um guia para ajudar as empresas na construção de seus planos corporativos de contingenciamento à pandemia de Covid-19 no território nacional. É importante que todas as empresas elaborem seu plano, pois, este possibilita identificação dos riscos e, assim, determina uma conduta mais eficaz em cada situação.

O que fazer se surgir um caso de Covid-19 confirmado na empresa?

Primeiramente, a empresa deve identificar se o colaborador com diagnóstico de Covid-19, apresenta sintomas (sintomático) ou não tem sintomas (assintomático). Mediante essa classificação são tomadas medidas de prevenção. Colaborador assintomático, deve: ser imediatamente isolado; receber máscara e instruções de uso; ser encaminhado para quarentena domiciliar; receber orientação sobre quando e como entrar contato com o sistema de saúde; receber orientação sobre medidas a serem adotadas durante o isolamento domiciliar para prevenção da contaminação a outras pessoas; receber orientação sobre medidas a serem tomadas caso precise se deslocar para o posto de saúde; ser monitorado de 2 em 2 dias para acompanhar a evolução da doença e a situação das pessoas que moram com ele. Já o colaborador que apresentar sintomas deve: ser imediatamente isolado; receber máscara e instruções de uso; ser encaminhado para uma unidade básica de saúde mais próxima; caso o serviço de saúde o encaminhe para quarentena domiciliar; receber todas as orientações destinadas para os casos assintomáticos. No entanto, as pessoas que mantiveram um contato por um tempo acima de 15 minutos e com uma aproximação menor de 2 metros de distância de uma pessoa com diagnóstico confirmado também precisam ser colocadas em quarentena por 14 dias; receber orientações sobre medidas de desinfecção e isolamento domiciliar. É necessário interditar para fazer uma desinfecção no local de trabalho do colaborador com Covid-19. Assim, realiza-se uma limpeza de todas as superfícies e equipamentos utilizados, já que o vírus pode permanecer vivo por dias em algumas superfícies.">
Métodos de classificação e regressão que ajudam na tomada de decisão – Blog SESI de Saúde e Segurança
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SESI
Métodos de classificação e regressão que ajudam na tomada de decisão

Atualmente, vivemos em um tempo onde estamos cercados de um grande volume de dados gerados pelo avanço da internet. São dados com valores significativos que podem ajudar as empresas a atuarem de forma preventiva, antevendo determinadas situações. Podemos considerar, por exemplo, um empresário de uma indústria que deseja identificar se os trabalhadores que têm uma vida sedentária estão produzindo menos durante o período de tempo de um mês. Nesse caso, podemos mensurar a quantidade de produtos produzidos pela indústria durante o período desejado e quais trabalhadores mantém uma vida de exercícios ativa e inativa. Assim, teremos uma predição assertiva que ajudará o empresário dessa empresa a investir em programas de qualidade de vida que possam promover as práticas de exercícios físicos necessários para melhorar a produção.

Desta forma, a análise preditiva pode ser utilizada, assim como ilustrado acima, para extrair informações de um conjunto de dados da empresa, a fim de determinar padrões e resultados futuros.

A análise preditiva pode ser entendida como um processo que permite descobrir o relacionamento existente entre os exemplares de um conjunto de dados, descritos por uma série de características (atributos descritivos), e os rótulos a eles associados (atributos de classe). A forma mais clara para entender o método de predição é partir de duas situações: se estamos querendo realizar uma predição caracterizada como regressão, a partir de dados numéricos, ou se estamos querendo realizar uma predição do tipo de classificação, que parte de dados categóricos.

A modelagem preditiva é realizada através de uma série de técnicas analíticas e estatísticas, utilizadas para o desenvolvimento de modelos que podem prever eventos futuros a partir de comportamentos diários, incluindo análise de séries temporais ou modelos de regressão. Existem diferentes formas de modelos preditivos que variam de acordo com o evento ou comportamento que está sendo previsto. Quase todos os modelos preditivos produzem uma pontuação. Uma pontuação mais elevada indica que um dado evento ou comportamento é muito provável que ocorra. A análise preditiva permite que as empresas utilizem Big Data para se deslocar de uma visão histórica a uma análise prospectiva do cliente.

Com o objetivo de trazer informações assertivas às organizações, essa metodologia utiliza mineração de grandes bases de dados de clientes – ou de segmento industrial ou banco de dados epidemiológicos – para prever eventos futuros. Essas ferramentas estatísticas servem para construir um modelo de classificação e modelo de regressão baseado nas informações de uma grande massa de dados históricos, possibilitando a visão de escores mais fortes para cada modelagem realizada, para assim, identificar um modelo com valores preditivos.

Ana Lívia Castro

Sobre o Autor: Ana Lívia Castro

Especialista em Inteligência de Mercado pela Saint Paul Escola de Negócios, bacharel em Estatística pela Universidade Federal do Ceará - UFC, cursando Formação de Cientista de Dados pelo Instituto Data Science Academy. Estaticista pelo Centro de Inovação SESI em Economia para Saúde e Segurança, atua com pesquisa e projetos de inovação em Saúde e Segurança do Trabalho na construção de análises de dados e estudos epidemiológicos dos trabalhadores das indústrias do estado do Ceará.
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