ACTUALIZACIÓN: 5 mayo. Procedimiento de Actuación para los Servicios de Prevención de Riesgos Laborales frente a la Exposición al SARS-CoV-2

20/04/2022 El Consejo de Ministros ha aprobado este martes el Real Decreto por el que, a partir del 20 de abril, el uso de mascarillas deja de ser obligatorio en todos los ámbitos a excepción de centros, servicios y establecimientos sanitarios, como hospitales, centros de salud, centros de transfusión o farmacias… y centros de trabajo.

En el entorno laboral, se indica que, “de manera general, no resultará preceptivo el uso de mascarillas. No obstante, la evaluación de riesgos del puesto de trabajo será la que permitirá tomar una decisión sobre las medidas preventivas adecuadas que deben implantarse, incluido el posible uso de mascarillas”.

Puedes leer la normativa completa aquí:

PRLInnovación y asociaciones SST recogen la Mención Especial de Homenaje y Agradecimiento por “su extraordinaria labor” durante el COVID-19

24/02/2022 La revista Formación de Seguridad Laboral entregó ayer sus VII Premios en una emotiva ceremonia en la que se otorgó una Mención Especial de Homenaje y Agradecimiento a todo el sector por la “extraordinaria labor realizada durante el COVID-19”. Una distinción que recogieron las asociaciones españolas como  representantes de los profesionales, entre ellas PRLInnovación.

Asociados de PRLInnovación
PREMIO A LA GESTIÓN DE LA SEGURIDAD LABORAL.BASF Española S.L. por la iniciativa “Digitalización de permisos de trabajo”. Recoge el galardón Alberto Rocha.
PREMIO A LA FORMACIÓN. Afanias, asociación pro personas con discapacidad intelectual, por “La semana de la prevención, la salud y el bienestar”. Recoge el galardón Daniel Martín.

Otros premios del certámen

PREMIO AL ORGANISMO, ENTIDAD O INSTITUCIÓN DESTACADO EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES. Área de Coordinación de Prevención de Riesgos Laborales de la Dirección General de la Policía.

PREMIO EXTRAORDINARIO DEL JURADO es para Francisco Marqués Marqués, exdirector del Departamento de Promoción de la Salud y Epidemiología Laboral (Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo-INSST), por su meritoria trayectoria

PREMIO AL MEJOR EPI, PRODUCTO O SOLUCIÓN. ITURRI, por su nuevo exoesqueleto de pulgar Iturri Prexer.

PREMIO A LA INVESTIGACIÓN. Base antártica española. La prevención de riesgos laborales en la XXXIII campaña antártica del ejército de tierra (2019-2020).

About pandemics, accident analysis models and (un)certainty: a model for COVID-19

03/08/2021. Jesús Ariza, Safety Technician at Mobility ADO. Spanish Version/Versión en español.🌐

In 1931, a few years after the Great Influenza Pandemic of 1918, Heinrich published his book Industrial Accident Prevention with the famous pyramid and its domino effect model to explain the causes of the accidents and the influence of human error.

Most of us have ever used this pyramid trying to explain a relationship between the number of fatal, serious, minor accidents, incidents, etc. However, Heinrich speaks in his book about “injuries” not accidents. He puts the focus on the consequences and not on the event.

Therefore, we could use his model to analyze the development of a pandemic and to establish a linear relationship where less people with mild symptoms (or even asymptomatic if we would expand the pyramid a step further) would also decrease the severe cases and finally the number of deaths.

pyramid pandemic

Source: Own elaboration.

This idea of linearity (and proportionality) that underlies Heinrich’s model fits perfectly into simple systems (or at least simplified in our observations) and the immediate conclusion would be that by reducing the number of people infected, as if it were a domino, the number of serious cases and ultimately deaths would also be reduced.

This idea is tempting but during the last century it was seen that the model was too simple. In complex systems, or even in industries with high safety standards, accidents continued to happen. Some of them of notorious severity (nuclear sector, chemical, etc.).

And so, linear thinking evolved to reach the James Reason model known as the “Swiss cheese” model. In this model, accidents are caused by different causes, often latent, and placed at different levels of the organization that in certain circumstances overcome the existing barriers and generate the accident. This model has even used to show the different barriers to prevent a pandemic (coronavirus, malaria, etc.).

Source: International SOS

The great influenza pandemic of 1918 in Western Samoa

Among all the documented stories about the 1918 pandemic, we find one especially interesting for its apparent “simplicity” to be analyzed with this type of models. It is the one experienced in the Samoan islands in the South Pacific. At that time they were divided into Western Samoa (under the tutelage of New Zealand) and American Samoa (under the tutelage of the United States).

The virus arrived in Western Samoa on 7 November 1918 with a ship coming from New Zealand and with part of the crew already infected. In two months, a fifth of the population died. Instead, the governor of American Samoa, located a few miles away from Western Samoa, decreed a strict quarantine that resulted in no casualties.

Relying on Heinrich’s model it would be easy to establish a similarity between the domino model and the circumstances that lead to the spreading of the disease among the population so that if you avoid the first contagion you manage to avoid the rest (the famous patient O?).

However, the reality is usually not so simple, not even in a small island in the Polynesia, and when we analyze in a superficial way the events that occurred in both islands it would be more appropriate to use the Swiss cheese model in which the need for several causes is pointed out.

We might think about the ease of quarantining on an island, simply blocking the port at the entrance of any outside ship (not counting the need for supplies to arrive), but these islands were known to nineteenth-century European explorers as “Navigator Islands” because of the Samoans’ skidding skills so the governor of American Samoa had to establish a system of alliances and convinced the tribal leaders so that there would not be a trickle of contacts between the different islands.

As a summary, these would be the most relevant facts in both islands that could be organized in one of the different representations of the Swiss cheese model, establishing the failures/successes at the different levels (organization, environment and individual) that led to such opposite results.

Heinrich’s and Reason’s models share to varying degrees the idea of linearity, cause-effect relationships and probability of error and they are the ideas we have in mind in an accident investigation or in a risk assessment.

Walking towards systems approach

However, in the mid-twentieth century some researchers already recorded the limitation of this linear approach and the difficulty of clearly establishing cause-effect relationships, at least in complex systems. They went on to understand some systems as “tangent” structures that feed back as shown in the following figure that describes the development of related processes in the economic field.


Figure 2.2 Mutually coupled procesess, ‘The Functional Resonance Analysus Method’

An alternative way of understanding the development of a pandemic with this approach would be the following, understanding that we are no longer talking about the parts of a linear system with a certain probability of “failing” but about functions in a dynamic system that have a potential “variability” that in turn influences individually or in aggregate the development of the entire system.

Source: Own elaboration

This type of thinking is the conceptual basis of systemic models such as the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) of the Professor Erik Hollnagel. In this model, the functions of a system are interrelated based on six aspects that characterize them and that are graphically represented by hexagons related according to the dependence between functions.

fram method hollnagel

Source: The Functional Resonance Analysis Method

Following the example of pandemics, a possible graphical representation using the FRAM would be as follows:






 Source: Own elaboration

Although graphically it is both interesting but complex what really adds value are the principles in which the method is based:

– Equivalence between failures and successes. It is assumed that the origin of both is in the variability of the system and not in a binary system where success has an origin (usually following the rules, the correct functioning of a piece, etc.) while failure has the opposite origin (skipping the rules, breaking a piece, etc.).

– Approximate adjustments. In socio-technical systems our knowledge about the operation of the system is always limited which makes, together with the limited availability of resources, that we constantly must adapt to our decisions and actions to the existing degree of knowledge.

– Emerging results.  In relatively simple systems, where their parts can be easily decomposed, the causes can be as real as the effects produced. However, in socio-technical systems the effects can be produced by transient phenomena that must be “reconstructed” rather than “found”.

– Resonance.  The last principle reflects that the dependencies between functions go beyond cause-effect relationships and are more similar to the tangent structures that we mentioned earlier so that a small variation in the mutation of a virus could “emerge” as one of the causes that combined with the rest of the functions of a system (health policies, capacity of the health system, population density, population pyramid, etc.) ends in an undesirable outcome such as a high mortality. Recalling the famous butterfly effect, we could talk about the flutter of a bat in one part of the world can cause a collapse at the other end of the world.

I would not dare to say that one model of thinking is better than the other although clearly to understand the world in which we live I have a predilection for Hollnagel’s ideas. One point to consider when choosing one model or another is the level of detail at which we are moving to understand the system analyzed.

For instance, I would not use FRAM to analyze a fall from a ladder but I would use it to analyze the whole system that leads to the previous conditions so that at a given moment that accident occurs and yet at another very similar moment it does not occur. Because that is one of the most powerful ideas behind this model. The idea that certainty is given only by the retrospective of the situation studied but that we live in the uncertainty generated by the variability of the system itself.

It is not a question of disdaining “old” models in favor of “new” models without a critical analysis. We must remember the fundamentals of the scientific method in our profession as my old zoology book explained better in its introduction:

“Scientific knowledge undergoes constant revision and occasionally radical alteration as scientists constantly probe the nature of the world. Flaws and errors are found and corrected, previously contradictory results are harmonized under a new theory, neglected facts suddenly gain importance.

Science is a dynamic process taking place simultaneously on many fronts. Hypotheses are framed, experiments and tests are devised, theories are supported or rejected, and no conclusion is beyond revision if new observations or results warrant the change. It is from this constant intellectual ferment that the real strength and excitement of science springs”.

In conlusion, I would just add that:

as long as the legislation forces us to use the same ideas and models to assess risks or investigate accidents… we will have to do so;

as long as the urgency of circumstances forces us to protect ourselves with the same methods as a century ago… we will have to do so.

but also:

➡️ no one, not even ourselves, should limit our ability to expand the way we understand and analyze the reality ⬅️

Sobre el autor

Jesús Ariza Jesús Ariza has a degree in Environmental Sciences and works as Safety Superior Technician at Mobilty Ado. He has developed his professional career in different areas of occupational health, safety and environment. He complements his work activity with participation in initiatives to disseminate and develop new visions and tools such as Safety II, FRAM, etc.

* The opinions expressed by the author are strictly personal and should not be construed as official views of Mobilty Ado or PRLInnovación.


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La Comunidad de Madrid abre las puertas a implantar puntos de vacunación para el COVID-19 dentro de las empresas

La ORDEN 572/2021, publicada por la Consejería de Sanidad de la Comunidad de Madrid, establece que las autoridades sanitarias de esta autonomía podrán “habilitar y adoptar la puesta a disposición de espacios en locales e instalaciones, públicas o privadas, que reúnan las condiciones necesarias para desarrollar adecuadamente la campaña de vacunación frente al COVID-19″, sin necesidad de “autorización específica de unidad de vacunación“.

Se recomienda que cada equipo de vacunación esté constituido como mínimo por:

  • Dos enfermeras.
  • Dos administrativos.
  • Personal facultativo, para la zona de información y el espacio de descanso.


El martes 27 de abril, un inspector de trabajo comentará en directo el nuevo ‘Criterio técnico 104/2021’ sobre Riesgos Psicosociales

El pasado 14 de abril la Inspección de Trabajo y Seguridad Social dio un paso más en la protección de la salud mental de los trabajadores con la publicación del Criterio Técnico 104/2021 sobre actuaciones en Riesgos Psicosociales.

Para analizar todas las novedades, así como el impacto que puede conllevar la aplicación de dicho Criterio técnico en la gestión de los riesgos psicosociales en las organizaciones, celebramos este webinar, en formato charla-coloquio, con expertos en la materia que profundizarán en los diferentes puntos que aborda este documento que marca un punto de inflexión en la gestión psicosocial.


  • Mercedes Barea. Coordinadora del área jurídica de affor, abogada experta en violencia laboral. Affor.
  • Sara Gutiérrez, coordinadora del área de Analytics – People health Data en Affor.
  • Manuel Pedro Velázquez Fernández. Inspector de Trabajo y Seguridad Social. Ministerio de Trabajo y Economía Social.
  • Asier Arriaga. Responsable de Salud Laboral en Uría Menéndez. Coordinador del equipo Gestión Emocional del Teletrabajo en PRLInnovación.

¿Quieres saber más?

¡Regístrate y habla con ellos en directo!

📅 martes 27 abril    13:00 h

  • Los eventos de PRLInnovación están dirigidos exclusivamente a asociados y a invitados de nuestros partners.
  • ¿Quieres asistir a algún evento o saber más sobre la asociación y las Líneas de Trabajo? ¡Contáctanos sin compromiso! / 917 692 410

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Los efectos de la Fatiga Pandémica. Estrategias para promover la salud psicológica de los empleados por el COVID-19

Cuando se cumple un año desde que la COVID-19 irrumpiera en nuestras vidas, se habla de que la cuarta ola será la psicológica porque su huella emocional se ha quedado en casi toda la población. Así lo evidencian numerosos estudios que constatan que la salud mental será uno de los grandes problemas de 2021.

El jueves 22 de abril nuestro partner Affor, experto en gestión psicosical y gran apoyo en las Líneas de trabajo de Bienestar y Salud, moderará una mesa redonda para profundizar de forma detallada en cómo esta fatiga pandémica o cansancio psicológico está afectando a nuestra salud psicológica.

Es importante poner el foco en aquellas medidas y planes de acompañamiento psicológico a los empleados desde las organizaciones para gestionar y prevenir no solo el riesgo biológico sino también el psicosocial.

Todo ello, teniendo en cuenta también el lema “Anticiparse a la crisis, prepararse y responder- Invertir hoy en sistemas resilientes de SST” que recoge el Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo, que este año se centra estimular el diálogo sobre la importancia de crear e invertir en sistemas de SST resilientes para hacer frente a las crisis.


⭕ ¿Cómo abordar la fatiga pandémica desde las organizaciones? Mª Carmen Rodríguez. Directora del Área de Intervención Psicológica de Affor.

⭕Buenas prácticas en gestión psicosocial para promover la salud mental en las organizaciones

– moderada por Eva Fernández Salgado. Directora de proyectos Affor

– Dra. Ambar Deschamps Perdomo. Jefa de SPM Hospitales Públicos (Quirónsalud). Médico Especialista en Medicina del Trabajo.

Jesús Fagúndez Díaz, Coordinador global de Salud Mental, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A

¿Quieres saber más?

¡Regístrate y habla con ellos en directo!

📅 jueves 22 abril    12:00 h

  • Los eventos de PRLInnovación están dirigidos exclusivamente a asociados y a invitados de nuestros partners.
  • ¿Quieres asistir a algún evento o saber más sobre la asociación y las Líneas de Trabajo? ¡Contáctanos sin compromiso! / 917 692 410

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Pandemias, investigación de accidentes e (in)certidumbre: un modelo para el COVID-19


29/07/2020. Por Jesús Ariza, Técnico de PRL en Mobility ADO. English Version/Versión en inglés.🌐

En 1931, unos años después de la pandemia de gripe de 1918, Heinrich publicó su libro sobre prevención de accidentes industriales con la famosa pirámide y su modelo del efecto dominó para explicar las causas de los accidentes estudiados y la influencia del error humano.

La mayoría hemos utilizado alguna vez esta pirámide tratando de explicar una relación entre el número de accidentes mortales, graves, leves, incidentes, etc. Pero Heinrich habla en su libro de “injuries” (daños a la salud) no de accidentes, es decir pone el foco en las consecuencias y no en el evento.

Por tanto, podríamos utilizar por un momento su modelo para analizar el desarrollo de pandemias y establecer algún tipo de relación lineal que nos invite a pensar que si desciende el número de personas con síntomas leves (o incluso asintomáticas si ampliáramos un peldaño más la pirámide) descenderían también los casos graves y por último el número de fallecidos.


Esta idea de linealidad (y proporcionalidad) que subyace en el modelo de Heinrich encaja perfectamente en sistemas simples (o al menos simplificados en nuestras observaciones) y la conclusión inmediata sería que al reducir el número de personas contagiadas, se reduciría también el número de casos graves y en última instancia de fallecidos, como si de un dominó se tratara. La idea es tentadora.

Pero durante el siglo pasado se vio que el modelo resultaba excesivamente simple en sistemas que se iban volviendo cada vez más complejos, y donde incluso en entornos relativamente seguros se seguían produciendo accidentes, algunos de ellos de notoria gravedad (sector nuclear, químico, etc.).

Y así, el pensamiento lineal evolucionó hasta llegar al modelo de J. Reason popularizado como el modelo del “queso suizo” en el que se apunta que los accidentes son provocados por diferentes causas, muchas veces latentes, y ubicadas en diferentes niveles de la organización que se “alinean” en unas circunstancias determinadas para superar las barreras existentes y generar el accidente.

Fuente: Eurocontrol

Un ejemplo histórico

De entre todas las historias documentadas sobre la pandemia de 1918, encontramos una especialmente interesante por su aparente “simplicidad” para ser analizada con este tipo de modelos. Se trata de la vivida en el archipiélago de Samoa, situado en el Pacífico Sur, y que en aquella época estaba dividido en Samoa Occidental (bajo tutela de Nueva Zelanda) y en la Samoa Americana (bajo la tutela de los Estados Unidos).

El virus llegó a Samoa Occidental el 7 de noviembre de 1918 con un barco procedente de Nueva Zelanda y con parte de la tripulación ya contagiada. En dos meses falleció una quinta parte de la población. En cambio, el gobernador de la Samoa Americana, situada a unas millas de distancia de Samoa Occidental, decretó una estricta cuarentena que propició que no se produjera ninguna víctima.

Apoyándonos en el modelo de Heinrich sería fácil establecer una similitud entre las fichas del dominó y las circunstancias que llevan al contagio de una población de forma que si evitas el primer contagio consigues evitar los restantes (¿el famoso paciente O?).

Sin embargo, la realidad no suele ser tan simple, ni siquiera en un pequeño archipiélago de la Polinesia, y al analizar de forma superficial los acontecimientos ocurridos en ambas islas, sería más apropiado utilizar el modelo del queso suizo de Reason en el cual se apunta a la necesidad de que se produzcan varias causas.

Podríamos pensar en la facilidad de establecer una cuarentena en una isla, simplemente bloqueando el puerto a la entrada de cualquier barco exterior (sin contar con la necesidad de que lleguen suministros), pero estas islas eran conocidas por los exploradores europeos del siglo XIX como «Islas Navegador» debido a la destreza para navegar de los samoanos, con lo que el gobernador de la Samoa Americana tuvo que establecer un sistema de alianzas y convencer a los líderes tribales para que no se produjera un “goteo” de contactos entre las diferentes islas.

A modo de resumen, estos serían los hechos más relevantes en ambas islas que podrían ser organizados en alguna de las diferentes representaciones del modelo del “queso suizo” estableciendo los fallos/aciertos en los diferentes niveles (organización, ambiente e individuo) que llevaron a resultados tan opuestos.



El 07/11/1918 llega a puerto desde Fiji el barco Talune con parte de la tripulación enferma.

El 03/11/1918 llega a puerto desde Honolulu el SS Sonoma con 1 fallecido y 14 con síntomas.

El oficial de  los procedimientos de cuarentena realizó un breve cuestionario formal.

Se estableció una fuerte cuarentena para todos los tripulantes y para el resto de barcos.

El capitán rebajó la seriedad de los síntomas de la tripulación en sus explicaciones.

Se establecieron medidas de control y distanciamiento entre la población local.

La tripulación había arriado la bandera amarilla que llevaban desde la última escala en Fiji, donde ya había estado en cuarentena.

La relación entre el gobernador y líderes tripales permitió un férreo control del tráfico de embarcaciones hacia el puerto principal.

Se permitió el desembarco de pasajeros enfermos. Días después, incluso se envió un barco a la S. Americana con el correo.

No se permitió ningún contacto con el barco enviado por la S.amoa Occidental para entregar el correo.


Falleció el 22% de la población.

No hubo ningún fallecido.

Los modelos de Heinrich y de Reason comparten en diferente grado la idea de linealidad, relaciones causa-efecto y probabilidad de que se produzca un error y son las ideas que tenemos en mente tanto cuando realizamos la investigación de un accidente como cuando realizamos una evaluación de riesgos.

Sin embargo, a mediados del siglo XX algunos investigadores ya dejaron constancia de la limitación de este enfoque lineal y la dificultad de establecer claramente relaciones causa-efecto, al menos en sistemas complejos, y pasando a entender algunos sistemas como estructuras “tangentes” que se retroalimentan como se muestra en la siguiente figura que describe el desarrollo de procesos relacionados en el ámbito económico.


Figura 2.2 Procesos acoplados mutuamente, ‘The Functional Resonance Analysus Method

Una forma alternativa de entender el desarrollo de las pandemias con este enfoque sería la siguiente, entendiendo que ya no estamos hablando de componentes de un sistema lineal con una determinada probabilidad de que “fallen” sino de funciones de un sistema dinámico que tienen una potencial “variabilidad” que a su vez influye de forma individual o agregada en el desarrollo de todo el sistema.

Fuente: Elaboración Propia

Este tipo de pensamiento es la base conceptual de modelos sistémicos como el Método de Análisis de Resonancia Funcional del profesor danés Erik Hollnagel (FRAM por su acrónimo en inglés, Functional Resonance Analysis Method), en el que las funciones de un sistema se interrelacionan en base a seis aspectos que las caracterizan y que gráficamente se representan mediante hexágonos relacionados según la dependencia entre funciones.


Siguiendo con el ejemplo de las pandemias, una posible representación gráfica utilizando el FRAM sería la siguiente (clica en la imagen para agrandarla.):






 Aunque gráficamente es a la vez interesante pero complejo, lo que realmente aporta valor del método son los principios en los que se fundamenta:

–  Equivalencia entre fallos y éxitos. Se asume que el origen de ambos está en la variabilidad del sistema, y no en un sistema binario donde el éxito tiene un origen (normalmente seguir las reglas, el funcionamiento correcto de una pieza, etc,.) mientras que el fracaso tiene el origen opuesto (saltarse las reglas, rotura de una pieza, etc.).

–  Ajustes aproximados. En sistemas socio-técnicos, nuestro conocimiento sobre el funcionamiento del sistema siempre es limitado; lo que hace, unido a la disponibilidad limitada de recursos, que constantemente tengamos que adaptar nuestras decisiones y actuaciones al grado de conocimiento existente.

–  Resultados emergentes. En sistemas relativamente simples y donde sus partes pueden ser descompuestas fácilmente, las causas pueden ser tan reales como los efectos que producen; pero en sistemas socio-técnicos, los efectos pueden ser producidos por fenómenos transitorios que deben ser “reconstruidos” en lugar de “encontrados”.

–  Resonancia. Las dependencias entre funciones van más allá de relaciones causa-efecto y se asemejan más a estructuras tangentes, de forma que una pequeña variación en la mutación de un virus podría “emerger” como una de las causas que, combinadas con el resto de funciones de un sistema (políticas de salud, capacidad del sistema sanitario, densidad de población, pirámide poblacional, etc.), terminen en un desenlace no deseable como una alta mortalidad.

Recordando el famoso efecto mariposa podríamos hablar de que el aleteo de un murciélago en una parte del mundo puede provocar el colapso en el otro extremo del mundo.

Y ahora… ¿qué?

No me atrevería a decir que un modelo de análisis sea mejor que otro, aunque claramente para entender el mundo en que vivimos tengo predilección por las ideas de Hollnagel. Una consideración a tener en cuenta a la hora de elegir un modelo u otro es el nivel de detalle en el que nos estamos moviendo para entender el sistema analizado.

Por ejemplo, no utilizaría el FRAM para analizar una caída a distinto nivel desde una escalera, pero sí lo utilizaría para analizar el “sistema” que lleva a que se den las condiciones para que en un momento dado se produzca esa caída y, sin embargo, en otro momento dado muy similar no se produzca. Porque esa es una de las ideas más potentes que subyacen en este modelo: la idea de que la certidumbre nos la da sólo la retrospectiva de la situación estudiada, pero que en realidad vivimos en la incertidumbre generada por la propia variabilidad del sistema.

De igual forma, no se trata de desdeñar “viejos” modelos en favor de “nuevos” modelos sin un análisis crítico sino de no olvidar los fundamentos del método científico en nuestra profesión o, como mejor explica mi antiguo libro de zoología en su introducción: 

“El conocimiento científico conlleva una constante revisión, y ocasionalmente alteraciones radicales, según los científicos prueban constantemente la naturaleza del mundo. Defectos y errores son encontrados y corregidos, resultados previamente contradictorios son armonizados bajo una nueva teoría, hechos sin importancia de repente resultan fundamentales.

La ciencia es un proceso dinámico que tiene lugar simultáneamente en muchos frentes. Las hipótesis son establecidas, los experimentos y comprobaciones son realizadas, las teorías son validadas o refutadas, y ninguna conclusión está por encima de ser revisada si nuevas observaciones y resultados garantizan un cambioDe este constante fermento intelectual florece la verdadera fuerza de la ciencia”.

Y sólo añadiría, para terminar, que:

 mientras la legislación nos obligue a utilizar las mismas ideas y modelos para evaluar riesgos o investigar accidentes… tendremos que hacerlo;

– mientras que la urgencia de las circunstancias nos obligue a protegernos con los mismos métodos que hace un siglo… tendremos que hacerlo.

Pero, en paralelo:

➡️ nadie, ni siquiera nosotros mismos, debería limitarnos nuestra capacidad

para ampliar la forma de entender y analizar la realidad. ⬅️

Sobre el autor

Jesús Ariza es Licenciado en Ciencias Ambientales y Técnico Superior en PRL. Ha desarrollado su carrera profesional en diferentes sectores en las áreas de seguridad y salud en el trabajo y medioambiente. En paralelo complementa su actividad laboral con la participación en iniciativas para divulgar y desarrollar nuevas visiones y herramientas como Safety II, FRAM, etc

* Las opiniones vertidas por el autor son estrictamente personales y no deben interpretarse como puntos de vista oficiales de Mobilty Ado ni de PRLInnovación.


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