Uma análise multivariada dos custos previdenciários de acidentes e doenças ocupacionais - Jesus, Liandra dos Santos; Freitas, Eliél Batistão; Ciorlia, Marcelo Coelho; Ferrari, Guilherme Neto; Galdamez, Edwin Vladimir Cardoza; Leal, Gislaine Camila Lapasini; Ossani, Paulo César (Brazilian Journal of Production Engineering, 2026)
O objetivo deste estudo é identificar e caracterizar padrões na concessão de benefícios previdenciários relacionados a acidentes e doenças ocupacionais no Brasil. Um conjunto abrangente de dados composto por 185.238 benefícios concedidos pelo INSS entre 2019 e 2020 foi explorado com técnicas de agrupamento hierárquico e não hierárquico para identificar grupos distintos de beneficiários, seguida de Análise de Correspondência Múltipla (ACM) para explorar associações entre variáveis categóricas. Os resultados revelaram três clusters, com perfis diferenciados quanto aos tipos de lesões, faixas salariais e características demográficas. O Cluster 1 é caracterizado por lesões manuais e por esforços repetitivos entre trabalhadores de baixa remuneração; o Cluster 2 reúne distúrbios musculoesqueléticos e psicológicos entre trabalhadores de salários mais elevados; e o Cluster 3 é predominado por lesões traumáticas entre os trabalhadores de menor renda. A ACM evidenciou associações coesas e isoladas entre tipos de benefícios, doenças e regiões geográficas. Este estudo fornece um perfil robusto e baseado em dados sobre os custos previdenciários dos acidentes de trabalho no Brasil, oferecendo subsídios relevantes para formuladores de políticas e profissionais. A identificação de grupos de risco distintos e o mapeamento de fatores associados fortalecem o desenvolvimento de políticas de prevenção e compensação direcionadas e equitativas.
Keywords: Clustering; análise multivariada; saúde do trabalhador; segurança do trabalhador; previdência social