El factor sociodemográfico en el absentismo laboral
La edad, el sexo y el historial de salud determinan la relación con el trabajo. Asociar envejecimiento a absentismo es una forma de edadismo que exige contextualizar el peso de cada colectivo.
El absentismo laboral en España no se distribuye de manera uniforme, sino que se concentra en perfiles con características demográficas, laborales y de salud muy específicas. La progresión al alza coincide con la inversión de la pirámide poblacional, pero también con transformaciones en el mercado de trabajo y en las expectativas de las personas.
Radiografía del absentismo por perfil
Los datos revelan patrones claros de concentración según variables demográficas y laborales
Análisis por perfil demográfico
Cada grupo poblacional presenta patrones diferenciados de incidencia y duración
Mujeres: mayor propensión estructural
Las mujeres registran una probabilidad significativamente mayor de iniciar bajas médicas en comparación con los hombres. Los modelos econométricos revelan que ser mujer incrementa en un 21% la probabilidad de iniciar un episodio de IT, manteniendo constantes el resto de variables.
Presentan mayor incidencia en casi todos los grupos diagnósticos: enfermedades musculoesqueléticas, respiratorias, infecciosas y trastornos mentales. La única excepción son las patologías digestivas.
El análisis de aprendizaje automático identifica el sexo como la quinta variable con mayor contribución a la probabilidad de baja, asociando el ser mujer con un aumento de 2,6 puntos porcentuales en la probabilidad estimada.
Factores diferenciadores
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1
+21% probabilidad de IT Controlando el resto de variables demográficas
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2
Mayor duración estructural Correlación con IT más largas que los hombres
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3
IT específicas incorporadas Menstruación incapacitante, interrupción del embarazo
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4
+2,6 puntos porcentuales Contribución adicional según machine learning
Jóvenes (16-25): alta frecuencia, corta duración
El tramo de 16 a 25 años registra los niveles más altos de nuevos procesos de IT y el mayor aumento en el periodo 2017-2024. En mujeres de este rango, la incidencia pasó de 31,3 casos por cada 1.000 afiliados en 2017 a 57,2 en 2024.
La probabilidad de IT por enfermedades infecciosas, respiratorias y digestivas cae a medida que aumenta la edad, siendo los jóvenes los más afectados por estas patologías de corta duración.
A diferencia de los mayores, los procesos de los jóvenes suelen ser cortos (menos de 10 días) pero mucho más frecuentes, lo que eleva su índice de incidencia anual pero reduce el impacto en jornadas totales perdidas.
Características del perfil joven
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1
Tasa de incidencia récord Mayor número de nuevos procesos por cada 1.000 afiliados
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2
Duración <10 días El 80% de sus procesos son de corta duración
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3
Patologías infecciosas/respiratorias Mayor propensión que otros grupos de edad
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4
Efecto reforma laboral Paso a indefinidos aumenta visibilidad estadística
Seniors (+50): baja incidencia, larga duración
Los mayores de 50 años no son quienes más bajas inician, pero sí quienes registran las duraciones más largas. En 2024, los hombres de 55 a 65 años tuvieron una duración media de 87,1 días, frente a los 42,4 días del promedio general.
El desgaste físico acumulado marca el tipo de bajas: enfermedades musculoesqueléticas, mayor cronicidad y recaídas frecuentes. Un segmento reducido de esta población acumula un gran volumen de las jornadas perdidas totales.
Una sola baja de un trabajador veterano equivale en días perdidos a múltiples bajas de un trabajador joven. La probabilidad de alta médica cae casi 10 puntos por cada década de edad.
Impacto del perfil senior
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1
87,1 días de media Duración en hombres 55-65 años (vs. 42,4 general)
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2
Patologías musculoesqueléticas Desgaste físico acumulado predominante
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3
Cronicidad y recaídas Mayor prevalencia de patologías crónicas
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4
Sectores críticos Sanidad, industria y construcción más afectados
El factor reiteración: el predictor más potente
El determinante estadístico más potente para predecir una baja es el historial previo del trabajador. Haber tenido una baja el año anterior incrementa un 250% la probabilidad de tener otra en el año actual.
El fenómeno está muy focalizado: solo el 16,6% de los trabajadores acumula casi el 70% de todas las bajas laborales. Además, el 25% de las personas concentran el 55% de los episodios totales.
El porcentaje de trabajadores que inician más de un episodio de IT al año ha subido del 23% en 2017 al 31,8% en 2024, lo que refuerza la idea de un uso más intensivo del sistema en la etapa actual de crecimiento del empleo.
Concentración del absentismo
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1
+250% probabilidad Si hubo IT el año anterior
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2
16,6% → 70% de bajas Concentración extrema en pocos trabajadores
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3
25% → 55% episodios Un cuarto de la población acumula más de la mitad
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4
23% → 31,8% multibajas Crecimiento 2017-2024 de bajas recurrentes
Impacto de las listas de espera por perfil
Cómo afectan los tiempos del sistema sanitario a cada grupo demográfico
Jóvenes
Mujeres
Mayores +50
El cuello de botella: traumatología
Las listas de espera penalizan doblemente al trabajador veterano
El 66,7% de los episodios de IT duran menos de 15 días, tiempo en el cual rara vez se requiere interconsulta especializada. Sin embargo, la afectación de las listas de espera se circunscribe al 33,3% restante, que son precisamente los de larga duración donde se concentran los trabajadores mayores.
Existe una correlación positiva entre el tiempo de espera en el SNS y la permanencia en IT. La evidencia internacional estima que por cada 10 días adicionales de espera para una cirugía ortopédica, la duración de la baja se incrementa en 2,6 días.
Traumatología es una de las especialidades con mayores esperas, alcanzando una media de 101 días para una primera consulta. Para un trabajador de más de 55 años, el retraso incrementa el riesgo de cronificación y la probabilidad de acabar en incapacidad permanente.
La gestión actual es ineficiente: el médico de atención primaria que decide la baja desconoce la posición del trabajador en la lista de espera. Esta falta de interoperabilidad alarga innecesariamente la ausencia mientras el trabajador simplemente «espera» ser atendido.
Claves del análisis demográfico
El absentismo laboral no es una cuestión de edad per se, sino de la interacción entre perfiles demográficos específicos, tipos de patología y eficiencia del sistema sanitario. Los jóvenes tienen alta incidencia pero bajo impacto; los seniors, baja incidencia pero alto impacto en días perdidos.
El factor reiteración emerge como el predictor más potente: el 16,6% de los trabajadores concentra el 70% de las bajas. Cualquier estrategia de gestión del absentismo debe contemplar esta concentración extrema.
Las listas de espera penalizan doblemente al trabajador veterano: por sufrir patologías que requieren especialistas saturados y por tener una probabilidad de alta médica casi 10 puntos menor por cada década de edad, lo que hace que cualquier retraso sanitario tenga un impacto mucho más severo en su retorno al trabajo.
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