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[Mejorar la calidad de las evaluaciones de riesgos psicosociales mediante el control de sesgos]. / Improving the quality of psychosocial risk assessments based on the identification and control of bias.
Louzán Mariño, Rita.
Affiliation
  • Louzán Mariño R; Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología, Universidad Internacional de La Rioja, Logroño, Spain.
Arch Prev Riesgos Labor ; 23(1): 68-81, 2020.
Article in Es | MEDLINE | ID: mdl-31991078
RESUMEN
La evaluación de riesgos psicosociales de origen laboral constituye un fenómeno complejo y controvertido. Sus principales críticas están centradas en la validez de las herramientas que se emplean para la recogida de información, fundamentalmente autoinformes sensibles a diversas fuentes de error. Si bien se ha incrementado el esfuerzo por proporcionar evidencias sobre la fiabilidad y la validez de los instrumentos de evaluación disponibles, existen importantes fuentes de error, sesgos, que con frecuencia son ignoradas. La detección y control de sesgos es un tópico abordado desde varios ámbitos, entre ellos el de la psicología del trabajo, sin embargo, es desconocido por muchos técnicos de prevención de riesgos laborales. En este sentido, este artículo intenta acercar a los profesionales de la prevención de riesgos laborales, una mejor comprensión de este concepto, así como diversas técnicas para su identificación y control, en aras de mejorar la calidad de las evaluaciones de riesgo psicosocial.
Subject(s)

Full text: 1 Collection: 01-internacional Database: MEDLINE Main subject: Mental Health / Workplace / Risk Assessment / Self Report Type of study: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limits: Humans Language: Es Journal: Arch Prev Riesgos Labor Year: 2020 Document type: Article Affiliation country: Spain

Full text: 1 Collection: 01-internacional Database: MEDLINE Main subject: Mental Health / Workplace / Risk Assessment / Self Report Type of study: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limits: Humans Language: Es Journal: Arch Prev Riesgos Labor Year: 2020 Document type: Article Affiliation country: Spain