Baja por enfermedad por COVID obligatoria

BMC Public Health volumen 23, número de artículo: 1482 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

A medida que las vacunas contra la COVID-19 estuvieron disponibles, muchos países introdujeron en 2021 la obligación de que los empleados demostraran su estatus de COVID-19 en el trabajo, lo que se conoce en Alemania como la regla 3G (vacunado, recuperado, examinado). En vista del controvertido debate, existía la preocupación de que los empleados pudieran intentar evitar proporcionar los certificados COVID-19 obligatorios tomando una baja por enfermedad. El objetivo de este estudio fue investigar si las pruebas obligatorias de COVID-19 en el lugar de trabajo conducían a una respuesta tan evasiva.

Para un análisis de panel empírico, recopilamos datos de fuentes oficiales y combinamos datos agregados de seguros médicos sobre bajas por enfermedad, datos epidemiológicos sobre infecciones por COVID-19 confirmadas por laboratorio y tasas de vacunación para los estados alemanes desde septiembre de 2021 hasta enero de 2022. Análisis de datos de panel regional para estimar el impacto de los certificados COVID-19 obligatorios en el lugar de trabajo en las bajas laborales de los trabajadores. La tasa de vacunación regional reflejó diferencias en la intensidad del tratamiento.

Este estudio contribuye a la evidencia limitada sobre el impacto potencial de la introducción de certificados COVID-19 obligatorios en el lugar de trabajo sobre las tasas de ausencia por enfermedad. De hecho, nuestros resultados mostraron que después de controlar las tasas de infección, una tasa de vacunación más baja de un punto porcentual condujo a un aumento de 0,021 puntos porcentuales en la tasa de ausencia por enfermedad cuando la regla 3G entró en vigor. Este efecto se midió con alta precisión estadística. Además, en las comprobaciones de solidez controlamos una serie de otros posibles factores que pueden haber afectado las conductas de enfermedad, como las situaciones del mercado laboral que varían en el tiempo. Sin embargo, los resultados siguieron siendo sólidos.

Los resultados de nuestro análisis de panel empírico implicaron que los certificados COVID-19 obligatorios en el lugar de trabajo provocaron respuestas evasivas y días adicionales de baja por enfermedad de magnitud relevante. Las obligaciones de realizar pruebas estaban destinadas a ayudar a contener la epidemia. Sin embargo, al introducir obligaciones controvertidas, es importante considerar respuestas evasivas y diseñar las reglas apropiadamente y comunicarlas de manera convincente.

Informes de revisión por pares

La pandemia de COVID-19 no solo provocó recesiones debido a la disminución de la demanda, sino también disminuciones a gran escala en el número de horas trabajadas [1], particularmente como resultado del uso generalizado de acuerdos de trabajo de jornada reducida [2]. Sin embargo, por el lado de los empleados también se registró una disminución en el número de horas trabajadas debido al COVID-19. Las razones de esto incluyeron infecciones por COVID-19 [3, 4], períodos de cuarentena [5] y la ausencia de los padres debido al cierre de escuelas y guarderías [6,7,8]. En Alemania, poco menos del 40 por ciento de las empresas informaron de reducciones de este tipo en el número de horas trabajadas en enero de 2022 [9].

En este estudio examinamos otra posible causa de la disminución de las horas trabajadas. En 2021, muchos países introdujeron la obligación de que los empleados demostraran su estatus de COVID-19 en el trabajo [10] para reducir el riesgo de infección en el trabajo, especialmente en los casos en los que no era posible trabajar desde casa [11].

La Unión Europea estableció en 2021 el Certificado Digital Verde, que documenta la vacunación, la recuperación de una persona de COVID-19 o un resultado negativo de una prueba de COVID-19 realizada en las 48 h anteriores [12]. La certificación se ha introducido en muchas áreas, por ejemplo, para viajes internacionales o en un contexto nacional para el acceso a instalaciones, y en algunos países para el acceso al lugar de trabajo [13]. En Alemania, en noviembre de 2021 se introdujo en el lugar de trabajo la llamada regla 3G para que los trabajadores sean vacunados (Geimpft), recuperados (Genesen) o sometidos a pruebas (Getestet), es decir, que los empleados exigieran un comprobante de vacunación, un comprobante de recuperación o un prueba de antígenos (o PCR) negativa para acceder al trabajo. De esta forma, se podría romper la cadena de infección en una fase temprana, evitando un brote importante en una organización.

El resultado de la prueba del empleado tenía que estar disponible en formato digital o escrito. Las pruebas en el lugar de trabajo fueron posibles bajo supervisión. Una prueba rápida tuvo una validez de 24 h; una prueba PCR durante 48 h. La regla 3G y los controles asociados significaron que los empleados no vacunados ahora tenían que someterse a una prueba de COVID-19 con mucha más frecuencia cada día laborable. Los empresarios tenían que ofrecer a sus empleados al menos dos pruebas rápidas por semana y correr con los costes, a menos que trabajaran exclusivamente desde casa. En consecuencia, los trabajadores no vacunados tuvieron que pagar parte del coste de las pruebas.

En diciembre de 2021, aproximadamente el 83 % de los empleados estaban vacunados o se habían recuperado (2G), lo que significa que aproximadamente uno de cada seis todavía necesitaba pruebas periódicas. En total, aproximadamente una cuarta parte de los empleados fueron evaluados diariamente en ese momento, ya que algunos empleados con estatus 2G también lo hicieron ellos mismos [14]. Esto podría haber provocado reacciones evasivas por parte de los empleados que, por ejemplo, se oponían a la obligación de realizar pruebas o estaban molestos por ello. Por tanto, existía la preocupación de que los empleados pudieran intentar eludir esta obligación tomando una licencia por enfermedad. Esto también debe verse a la luz del hecho de que los debates en torno a las políticas contra la COVID-19 han sido a menudo muy intensos e ideológicos.

Los pocos hallazgos disponibles sobre los efectos de los certificados obligatorios que demuestren la vacunación, la recuperación o una prueba negativa en el lugar de trabajo sugieren que pueden ocurrir cambios en el comportamiento (ver [10] para una descripción general). Hay pruebas, por ejemplo, de que restringir el acceso al lugar de trabajo a personas con certificados de estatus de COVID-19 puede llevar a que una minoría de la población no vacunada se exponga deliberadamente a una infección de COVID-19 para obtener un certificado [10]. Además, el requisito de presentar un certificado de estatus COVID19 en el trabajo puede aumentar la aceptación de la vacuna [15, 16].

Este documento contribuye a la evidencia limitada sobre el impacto potencial de la introducción de certificados COVID-19 obligatorios en el lugar de trabajo. Hasta donde sabemos, nuestro estudio es el primero en utilizar un marco empírico consistente para estimar los efectos sobre la tasa de ausencia por enfermedad de los trabajadores. Específicamente, examinamos si los empleados eludieron el certificado COVID-19 obligatorio al tomar una baja por enfermedad. Identificamos tal efecto explotando las diferencias sustanciales entre las tasas de vacunación de los estados federales de Alemania. Cuantas más personas no vacunadas hubiera en un estado, más fuertemente reaccionaría la tasa de bajas por enfermedad si existiera un efecto.

Para el análisis empírico combinamos datos agregados a nivel de los estados federados alemanes con datos sobre seguros de salud, por un lado, y datos epidemiológicos, por otro. Recopilamos datos agregados relacionados con la pandemia de COVID-19, así como datos sobre las tasas de ausencia por enfermedad de los fondos de seguro médico a nivel nacional y estatal federal. Los datos agregados utilizados están disponibles gratuitamente para su descarga en los sitios web oficiales de las instituciones.

Los datos epidemiológicos se obtuvieron del Instituto Robert Koch (RKI), que es la institución científica central del gobierno para salvaguardar la salud pública en Alemania. El RKI traduce los datos de infección por COVID-19 confirmados por laboratorio notificados a las autoridades de salud pública locales en datos estadísticos. Sólo los casos que cumplen con la definición de referencia se publican como estadísticas del RKI. Estos son casos de COVID-19 para los cuales existe evidencia de diagnóstico de laboratorio mediante detección de ácido nucleico (p. ej., PCR) o aislamiento de patógenos. Utilizamos las tasas de infección por COVID-19 en el grupo de edad de 15 a 59 años en relación con el grupo de población correspondiente [17]. Además, en la estimación se incluyeron las tasas de vacunación de las personas con inmunización básica en el grupo de edad de 18 a 59 años, es decir, aquellas que habían recibido dos dosis [18]. El RKI también recopila estos datos a partir de los datos de vacunación comunicados por los proveedores de servicios (centros de vacunación, equipos móviles, médicos, etc.) y los publica como estadísticas correspondientes. El resumen del grupo de edad de 18 a 59 años en términos de estadísticas de vacunación está relacionado con la legislación.Nota a pie de página 1

Como se muestra en la figura 1, las diferencias regionales fueron generalmente más pronunciadas entre Alemania occidental y oriental, con tasas de vacunación significativamente más bajas en los estados del este (incluidos BB, BE, MV, SN, ST y TH). Un archivo adicional proporciona una descripción general de las diferentes tasas de vacunación en los estados federados a finales de septiembre de 2021 y enero de 2022, respectivamente (ver archivo adicional 1).

Diferencias en las tasas de vacunación y bajas por enfermedad por estado federal alemán en comparación con el valor nacional (promedios mensuales de octubre de 2021 a enero de 2022). Tasas de vacunación de personas con inmunización básica de 18 a 59 años. Abreviaturas: BB, Brandeburgo; BE, Berlín; BW, Baden Wurtemberg; POR, Baviera; HB, Bremen; HH, Hamburgo; ÉL, Hesse; MV, Mecklemburgo-Pomerania Occidental; NI, Baja Sajonia; NO, Renania del Norte-Westfalia; RP, Renania Palatinado; SL, Sarre; SN, Sajonia; ST, Sajonia-Anhalt; SH, Schleswig-Holstein; TH, Turingia

Además, utilizamos datos de proveedores de seguros de salud sobre las tasas de ausencia por enfermedad en Alemania. Estos datos se basan en el análisis de los días de baja por enfermedad de unos cuatro millones de empleados que tienen un seguro médico obligatorio de una caja de seguro de enfermedad empresarial (Betriebskrankenkassen, BKK) [19]. En Alemania, los empleados tienen derecho a que su empleador les pague íntegramente y de forma continuada el salario durante un máximo de seis semanas en caso de enfermedad. La tasa de ausencia por enfermedad se calcula sobre la base de los días de baja por enfermedad informados e indica el porcentaje de días naturales en el período de observación durante los cuales cada empleado no pudo trabajar en promedio debido a una enfermedad. Además, el número medio de días de baja por enfermedad también está disponible por categoría de diagnóstico principal según la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y Problemas de Salud Relacionados (CIE). La evolución de la tasa de bajas por enfermedad basada en BKK corresponde en gran medida a la de todas las cajas de seguro de enfermedad obligatorias en Alemania (ver figura 2); la estructura de los miembros del BKK no difiere sustancialmente de la de toda la plantilla. Las cifras del archivo adicional muestran una descripción más detallada de la diferente evolución de las tasas de baja por enfermedad en los estados federados durante los meses de septiembre de 2021 a enero de 2022 (ver archivo adicional 2).

Licencias por enfermedad mensuales de afiliados a seguros de salud ocupados como porcentajes en el tiempo (enero de 2019 a enero de 2022). Las desviaciones en la tasa de bajas por enfermedad también pueden deberse al registro diferente de ambas estadísticas. La tasa de bajas por enfermedad de todas las cajas oficiales del seguro de enfermedad se calcula a partir de los valores medios mensuales a partir de la información sobre las fechas límite del primer día del mes publicada por el Ministerio Federal de Sanidad (curva “Total”) . La tasa de bajas por enfermedad de los empleados de BKK corresponde a los días de incapacidad laboral durante todo el mes de referencia (curva “BKK”). Abreviatura: BKK, Betriebskrankenkassen

La estimación se realizó utilizando datos mensuales agregados a nivel de los estados federales desde septiembre de 2021 en adelante. La información sobre las tasas de vacunación estuvo disponible a partir de ese momento. Además, a partir de septiembre las infecciones estuvieron dominadas casi por completo por la variante Delta. El período de estudio finalizó en enero de 2022. En Alemania, la norma 3G (vacunados, recuperados, examinados) en el lugar de trabajo entró en vigor el 24 de noviembre de 2021 y, por tanto, en estos datos se refiere principalmente a diciembre y enero. A partir del 19 de marzo de 2022, se volvieron a relajar las normas 3G en el lugar de trabajo; Desde entonces, se ha permitido a los establecimientos tomar sus propias decisiones sobre las medidas de protección.

De hecho, el efecto de la COVID-19 sobre la tasa de bajas por enfermedad fue más fuerte en los estados federados con tasas de vacunación más bajas. Sin embargo, de esta observación no se puede inferir simplemente un efecto 3G (en otras palabras, un efecto de evasión). También es obvio que la tasa de bajas por enfermedad era mayor cuando la tasa de vacunación era baja porque se producirían más infecciones y porque la COVID-19 es más grave en personas no vacunadas (aunque los efectos secundarios de la vacunación también podrían aumentar la tasa de bajas por enfermedad).

Consideramos este tipo de correlación en un análisis de datos de panel regional y utilizamos las diferencias considerables entre las tasas de vacunación en los estados federados. Cuantas más personas no vacunadas haya en un estado federado, más fuertemente reaccionará la tasa de bajas por enfermedad si se produjera un efecto 3G.

La tasa de bajas por enfermedad sirvió como variable dependiente. Utilizamos efectos fijos de los estados federales para controlar las características generales de los estados (como la composición sectorial de las personas que potencialmente podrían trabajar desde casa). Los efectos fijos temporales tuvieron en cuenta características específicas de cada mes, incluidos los efectos estacionales. Además, era importante controlar el desarrollo regional de la pandemia. En primer lugar, se utilizó la tasa de infección por COVID-19 para considerar las diferencias en la carga de infección. Esto también midió si se registraron más infecciones que antes debido a los requisitos de prueba involucrados en la regla 3G. En segundo lugar, la tasa de infección por COVID-19 interactuó con la tasa de vacunación, ya que las infecciones pueden ser más graves para las personas no vacunadas y, en consecuencia, pueden provocar más bajas por enfermedad. En tercer lugar, también se tuvo en cuenta el efecto de base de la tasa de vacunación. Esto también incluiría los casos de baja por enfermedad resultantes de los efectos secundarios de la vacunación. Finalmente, la tasa de vacunación interactuó con una regla ficticia de 3G (diciembre/enero). Esta interacción midió la fuerza del efecto post-tratamiento debido a la introducción de la regla 3G. El modelo de panel se muestra en la ecuación. (1):

donde c son los coeficientes, \(sick\) es la tasa de ausencia por enfermedad, \(inf\) es la tasa de infección por COVID-19, \(vac\) es la tasa de vacunación, \(3G\) es la tasa de diciembre/enero ficticia, \({\mu }_{i}\) son los efectos fijos regionales, \({\gamma }_{t}\) son los efectos fijos temporales y \({\varepsilon }_{it}\) son los términos de error (que se verificó que no estaban correlacionados en serie). El índice de los estados se denota por \(i=1,\dots ,16\) y el índice de tiempo por \(t=1,\dots ,5\).

Se podría suponer que existe un efecto 3G si la tasa de vacunación de las personas con inmunización básica en diciembre y enero tuviera un efecto negativo en la tasa de bajas por enfermedad superior a la de los meses anteriores. Este procedimiento podría verse como una especie de enfoque de diferencias en diferencias con diciembre de 2021 como fecha de tratamiento. Utilizamos una aplicación especial de este enfoque reemplazando el tratamiento binario con el "mordisco", es decir, diferentes tasas de vacunación. Tomamos prestado este procedimiento de la literatura que midió los efectos de un salario mínimo a nivel nacional sobre el empleo; véase, por ejemplo, Card [20] o aplicaciones recientes en Bauer y Weber [21] y Caliendo et al. [22]. Utilizando análisis de datos de panel regional, las diferentes estimaciones de modelos de los determinantes de la baja por enfermedad se llevaron a cabo con el paquete de software estadístico y econométrico EViews versión 10 (IHS Global Inc, Estados Unidos). La tabla de resultados muestra los coeficientes y valores t de los diferentes modelos.

Los resultados de la estimación se muestran en la Tabla 1 (Modelo 1). Una mayor tasa de infección por COVID-19 aumentó la tasa de bajas por enfermedad, como se esperaba. La tasa de vacunación tuvo un efecto negativo estadísticamente no significativo, que puede deberse a efectos secundarios [23]; La reducción de las infecciones debidas a la vacunación ya estaba controlada por la variable de tasa de infección por COVID-19. Lo decisivo para nuestra pregunta de investigación fue el término de interacción de la tasa de vacunación y el dummy 3G, cuyo efecto se estimó como muy significativo en -0,021. Esto significa que una tasa de vacunación más baja de un punto porcentual provocó un aumento de la tasa de bajas por enfermedad de 0,021 puntos porcentuales cuando entró en vigor la norma 3G.

Para ilustrar la importancia de los resultados de la estimación, consideramos escenarios contrafactuales. Si las tasas de vacunación de los ocho estados con los valores más bajos hubieran igualado el promedio de los ocho con los valores más altos, la tasa de bajas por enfermedad en diciembre hipotéticamente habría sido 0,07 puntos porcentuales menor debido a este efecto. Si la tasa de vacunación de todos los estados federales hubiera igualado el promedio de los tres estados principales, la tasa de bajas por enfermedad habría sido hipotéticamente 0,23 puntos porcentuales menor debido a este efecto. Los costos asociados con el ausentismo suelen ser sustancialmente más altos que el salario diario, dependiendo de la función del trabajador ausente [24]. En 2020, el Instituto Federal Alemán de Seguridad y Salud en el Trabajo [25] estimó el coste de un día de baja por enfermedad en términos de pérdida de producción en 124 euros por empleado. Una extrapolación de esto daría como resultado unos costes de pérdida de producción de entre 78,3 y 257,3 millones de euros al día debido al mayor índice de bajas por enfermedad.

No se encontraron indicios de autocorrelación en los residuos. Una variable endógena rezagada tampoco jugó un papel significativo en la estimación del método generalizado de momentos (GMM) [26].

Si bien se controlaron efectos como las tasas regionales de infección por COVID-19 y las vacunaciones, es importante que ningún factor no considerado altere simultáneamente el efecto de la tasa de vacunación. El 1 de noviembre de 2021 entraron en vigor dos normas más. En primer lugar, los empleados no vacunados perderían su derecho a una indemnización por pérdida de ingresos de conformidad con la Ley de Protección contra Infecciones si tuvieran que entrar en cuarentena [27]. En segundo lugar, a los médicos se les permitió escribir una baja por enfermedad respiratoria después de una consulta telefónica. Por lo tanto, realizamos una verificación de solidez utilizando una variable ficticia adicional a partir de noviembre que interactuó con la tasa de vacunación (Tabla 1, Modelo 2). Sin embargo, esto resultó no ser estadísticamente significativo (por lo tanto, el efecto permaneció en el modelo 3G a partir de diciembre). Esta falta de significancia de un indicador previo al tratamiento también proporcionó evidencia que respalda el supuesto de tendencias comunes. Además, especialmente a partir de diciembre, se produjo un claro aumento en la utilización de vacunas de refuerzo, lo que tuvo un mayor impacto en los estados cuyas tasas de vacunación ya eran altas (doble dosis). Como prueba de solidez, incorporamos adicionalmente al modelo la tasa de refuerzo, el término de interacción de la tasa de refuerzo con la tasa de infección por COVID-19 y la tasa de refuerzo que interactuó con el maniquí 3G. El efecto 3G medido aumentó ligeramente de -0,021 a -0,026 (Tabla 1, Modelo 3). Además, controlamos la situación del mercado laboral que varía con el tiempo en los estados, lo que puede haber influido en los comportamientos de licencia por enfermedad. Como sustitutos, utilizamos la tasa de desempleo regional [28] y la tasa regional de trabajadores con jornada reducida [29]. Sin embargo, el efecto 3G cambió sólo marginalmente (Tabla 1, Modelo 4).

También realizamos nuestro análisis de panel utilizando los días de baja por enfermedad según la categoría de diagnóstico principal. Los datos del BKK sobre los días de baja por enfermedad por cada 100 empleados permitieron diferenciar en ocho categorías de diagnóstico diferentes de la CIE: “determinadas enfermedades infecciosas y parasitarias (A00-B99)”, “neoplasias (C00-D48)”, “trastornos mentales y del comportamiento ( F00-F99)”, “enfermedades del sistema circulatorio (I00-I99)”, “enfermedades del sistema respiratorio (J00-J99)”, “enfermedades del sistema digestivo (K00-K93)”, “enfermedades del sistema musculoesquelético sistema nervioso y tejido conectivo (M00-M99)”, y “lesiones, intoxicaciones y otras consecuencias determinadas de causas externas (S00-T98)”. El efecto 3G sólo apareció en la categoría “sistema respiratorio”. Esta categoría puede haber sido muy adecuada para eludir la regla 3G porque incluye enfermedades infecciosas comunes como el resfriado y la gripe, y existía la posibilidad de licencia por enfermedad telefónicaFootnote 2 durante la pandemia.

¿Cómo contribuye nuestro estudio a comprender el uso de la regla 3G en el lugar de trabajo durante la pandemia de COVID-19? Las pruebas de COVID-19 en el lugar de trabajo se han convertido en una medida de protección estándar en los lugares de trabajo alemanes durante períodos de alta incidencia y disponibilidad generalizada de pruebas de bajo costo. Las pruebas frecuentes en el lugar de trabajo pueden ayudar a romper la cadena de transmisión en una etapa temprana y proteger a los empleados de la infección en el lugar de trabajo. Desde abril de 2021, las empresas alemanas debían inicialmente ofrecer a sus empleados una prueba de COVID-19 dos veces por semana. Sin embargo, incluso antes de eso, la aceptación de las pruebas voluntarias en las empresas era elevada: a principios de abril de 2021, dos tercios de los empleados ya habían recibido una prueba voluntaria semanal ofrecida por su empleador [30]. En noviembre de 2021, la oferta de prueba obligatoria fue sustituida por la norma 3G en el lugar de trabajo. El empresario ahora estaba obligado a comprobar las pruebas pertinentes antes de entrar en el lugar de trabajo, aunque al principio un tercio de las empresas todavía no cumplía sistemáticamente la norma 3G [31].

Hubo más pérdidas de horas de trabajo relacionadas con la regla 3G, además de las causadas por las pruebas en sí. Nuestros resultados sugieren que la regla 3G generó una cantidad considerable de bajas por enfermedad adicionales. Las ausencias laborales debidas a reacciones evasivas a la regla 3G a través del aumento de las bajas por enfermedad se estimaron en 2 millones de días laborables en Alemania durante el período de octubre de 2021 a febrero de 2022. Esto es aproximadamente el 5% de todas las ausencias laborales asociadas con un aumento de las bajas por enfermedad. durante este período [32]. Estas incluían infecciones por COVID-19, efectos secundarios de la vacuna COVID-19, políticas relajadas de licencia por enfermedad y certificados COVID-19 obligatorios en el lugar de trabajo.

Desde una perspectiva de economía del comportamiento, los certificados COVID-19 también pueden interpretarse como incentivos de vacunación [33]. Por ejemplo, se ha demostrado que el certificado de vacunación COVID-19 aumenta la cobertura de vacunación [13, 15, 16]. Los costos financieros y de tiempo asociados con las pruebas pueden ser una carga para los empleados y proporcionar un incentivo para vacunar. Esto funciona bien para algunos grupos. Sin embargo, puede tener el efecto contrario en quienes ya desconfían de las autoridades [33]. Por ejemplo, el 21% de las personas no vacunadas dijeron que sería incluso menos probable que se vacunaran si la norma 3G fuera obligatoria en el lugar de trabajo [34].

Otros estudios sugieren que, para una minoría, un certificado obligatorio puede provocar una exposición deliberada a la infección [10]. Además, los certificados COVID-19 obligatorios también pueden implicar conductas delictivas a medida que aumenta la falsificación y el uso de registros de vacunación o pruebas inexactos [35].

Desde que aparecieron las primeras vacunas contra la COVID-19, el discurso público sobre esta cuestión se ha intensificado considerablemente, provocando una polarización entre personas vacunadas y no vacunadas [36]. En público se argumentó, por un lado, que es éticamente justificable exigir a las personas no vacunadas que demuestren que no son positivas para el COVID-19 mediante pruebas fiables. Por lo tanto, está justificado diseñar incentivos individuales de costo-beneficio de tal manera que se estime subjetivamente que el beneficio de la vacunación es mayor que los costos y desventajas personales supuestos [37]. Por otro lado, se ha argumentado que un certificado de vacunación COVID-19 puede verse como una forma de discriminación entre quienes lo tienen y por tanto pueden ejercer sus libertades garantizadas constitucionalmente y quienes no lo tienen y cuyos derechos han sido suspendidos. Tal mecanismo discriminatorio puede no estar justificado, ya que las tres condiciones certificadas por el certificado COVID-19 no pueden garantizar científicamente la ausencia de infección viral, ya que la infección también puede ocurrir en lugares a los que solo tienen acceso personas certificadas [12].

Así, en algunas regiones de Alemania, incluso la norma 3G sólo ha logrado contrarrestar de forma limitada la reticencia a vacunar. Esto se debe a una serie de factores, incluida la afiliación política y la ubicación regional [38]. Especialmente en los estados federales, donde una mayor proporción de la población tiene un bajo nivel de aceptación y confianza en las autoridades, hay una mayor insatisfacción con la regla 3G y una menor voluntad de vacunar [13, 38, 39]. También suelen ser estados federados con incidencias muy elevadas. De hecho, nuestros resultados también mostraron que las reacciones evasivas a las bajas por enfermedad cuando se introdujo la regla 3G ocurrieron principalmente en estados federales con bajas tasas de vacunación.

Para minimizar las posibles desventajas de un certificado COVID-19, este debe ir acompañado de una combinación de medidas. Esto incluye igualdad de acceso a las pruebas, la vacunación y la certificación. Además, se debe garantizar que ningún grupo pierda el acceso a una actividad cotidiana debido al requisito de certificación, especialmente si los ingresos, la salud o la educación se ven afectados [10]. Debe evitarse la polarización entre personas vacunadas y no vacunadas para que la vacunación se perciba como una opción de salud y no una opción de valor ideológico [36].

Los análisis de diferencias en diferencias están sujetos a la limitación general de que, si bien las tendencias comunes pueden investigarse antes del tratamiento, no se pueden ofrecer pruebas definitivas para toda la muestra. Verificamos otros factores plausibles que pueden haber alterado simultáneamente el efecto de la tasa de vacunación. Sin embargo, no podemos descartar por completo que no se hayan tenido en cuenta otros factores relevantes.

Las advertencias habituales se aplican a la generalización y relevancia de los resultados y conclusiones de este estudio para otros países. Las razones específicas de esto incluyen diferencias entre países en términos de datos epidemiológicos y de salud y estrategias políticas e informativas para COVID-19.

En este documento, cuantificamos el impacto de los certificados COVID-19 obligatorios en el lugar de trabajo para los empleados sobre las bajas por enfermedad combinando datos del seguro médico y datos epidemiológicos y analizándolos a nivel estatal para el período de septiembre de 2021 a enero de 2022. Los resultados de nuestro panel empírico Los análisis proporcionan evidencia de que los requisitos de pruebas en el lugar de trabajo conducen a respuestas evasivas. Estas reacciones corresponden a la voluntad de vacunarse contra el COVID-19. Por lo tanto, una tasa de vacunación más baja de un punto porcentual, controlando las tasas de infección, llevó a un aumento de 0,021 puntos porcentuales en el ausentismo relacionado con enfermedades cuando la norma 3G entró en vigor. Estas reacciones evasivas no implican necesariamente una violación de deberes. Es posible que se tratara de enfermedades reales que de otro modo no habrían dado lugar a una baja por enfermedad. Por lo tanto, es importante considerar respuestas evasivas al introducir medidas controvertidas y diseñar las regulaciones apropiadamente y comunicarlas de manera convincente.

Investigaciones futuras podrían abordar los efectos de los certificados obligatorios sobre el ausentismo en otros países para determinar la validez externa de nuestros resultados. Un aspecto importante sería aumentar la adopción de certificados sanitarios en regiones y poblaciones con menos confianza en las intervenciones gubernamentales.

Los datos ya preparados y publicados se utilizan en el marco de un análisis de datos secundarios. Los datos en los que se basan los resultados de este estudio están disponibles gratuitamente en el Instituto Robert Koch (www.rki.de), en la caja del seguro médico de la empresa (www.bkk-dachverband.de) y en la Agencia Federal de Empleo (https:/ /statistik.arbeitsagentur.de/). Código disponible bajo petición.

Las ordenanzas alemanas, que regulan detalladamente la vacunación contra la COVID-19, también especifican la información que debe comunicarse sobre las personas vacunadas. En cuanto a la edad, se reporta información en 5 grupos de edad: 0 a 4 años, 5 a 11 años, 12 a 17 años, 18 a 59 años y 60 años y más.

Para aliviar la carga de los consultorios médicos y reducir la propagación del virus, el método habitual de obtener una baja por enfermedad se relajó temporalmente durante la pandemia: de noviembre de 2021 a marzo de 2022 fue posible obtener una baja por enfermedad respiratoria sin visitar el médico en persona; un médico pudo escribir una baja por hasta 14 días después de una consulta telefónica.

Enfermedad del coronavirus 2019

Vacunados, recuperados, probados

Reacción en cadena de la polimerasa

Vacunado, recuperado

Instituto Robert Koch

Brandeburgo

Berlina

Baden Wurtemberg

Baviera

Brema

Hamburgo

Hesse

Mecklemburgo-Pomerania Occidental

Baja sajonia

Norte de Rhine-Westphalia

Renania Palatinado

Sarre

Sajonia

Sajonia-Anhalt

Schleswig Holstein

Turingia

Fondos de seguro médico de la empresa

Clasificación estadística internacional de enfermedades y problemas de salud relacionados

Coeficiente

Método generalizado de momentos.

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Agradecemos a Benjamin Lochner (Instituto de Investigación sobre el Empleo de Nuremberg, Alemania) por sus útiles comentarios y a los revisores y editores por sus comentarios constructivos que ayudaron a mejorar el manuscrito.

Financiamiento de Acceso Abierto habilitado y organizado por Projekt DEAL. No se recibieron fondos, subvenciones u otro tipo de apoyo.

Departamento de Investigación 'Previsiones y Análisis Macroeconómicos', Instituto de Investigación sobre el Empleo (IAB), Regensburger Straße 100, 90478, Nuremberg, Alemania

Susanne Wanger y Enzo Weber

Cátedra de Economía Empírica, Universidad de Ratisbona, Ratisbona, Alemania

Enzo Weber

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Todos los autores contribuyeron al artículo. La recolección de datos fue realizada por SW y el análisis de datos por EW. El manuscrito fue escrito y aprobado conjuntamente por los autores.

Correspondencia a Susanne Wanger.

No aplicable: Para el análisis de datos de seguros de salud es necesaria una limitación de finalidad en el sentido de la correspondiente base jurídica. En el caso de las estadísticas mensuales del BKK, así como de otras estadísticas sobre informes de salud en Alemania, esta base legal se encuentra en el artículo 20a/b SGB V (Código Social). El marco jurídico básico de protección de datos para los análisis es el artículo 9 DSVGO (Reglamento europeo de protección de datos), apartado 2 h, en combinación con el artículo 6 (DSVGO). Todos los análisis publicados por las cajas de seguro de enfermedad empresariales son, sin excepción, datos agregados, cuya trazabilidad hasta personas individuales está excluida.

No aplica.

Los autores no tienen intereses en competencia que declarar que sean relevantes para el contenido de este artículo.

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Tasa de vacunación completa por estados federales en Alemania.

Tasas de bajas por enfermedad por estados federados de Alemania.

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Reimpresiones y permisos

Wanger, S., Weber, E. Ausencia por enfermedad debida a certificados COVID-19 obligatorios en el lugar de trabajo. BMC Salud Pública 23, 1482 (2023). https://doi.org/10.1186/s12889-023-16415-y

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Recibido: 02 de agosto de 2022

Aceptado: 27 de julio de 2023

Publicado: 03 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-16415-y

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