https://doi.org/10.4081/gimle.1107
P153 | IDONEITÀ ALLA GUIDA NEI LAVORATORI DEI TRASPORTI: UN MODELLO INTEGRATO MEDICO-LEGALE E OCCUPAZIONALE PER IL RISCHIO OSAS
Pietro Ferraro1, Giovanna Spaltro2, Giuseppe Saffioti3 | 1Responsabile S.O. Medicina del Lavoro e Tutela Ambientale, Direzione Sanità RFI S.p.A. Gruppo F.S. Italiane, Italia; 2Responsabile S.O. Medicina Legale, Direzione Sanità RFI S.p.A. Gruppo F.S. Italiane, Italia; 3Direttore, Direzione Sanità RFI S.p.A. Gruppo F.S. Italiane, Italia
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Obiettivi. Il presente contributo propone un inquadramento integrato degli aspetti medico-legali e occupazionali connessi alla valutazione dell’idoneità alla guida e alla mansione nei lavoratori del settore dei trasporti, assumendo l’OSAS quale fattore paradigmatico di rischio complesso e multifattoriale.
Metodi. E’ stata condotta una scoping review sul tema in oggetto nonché una analisi della normativa di riferimento in ambito di Medicina del Lavoro e Medicina Legale nei differenti livelli e ambiti valutativi
Risultati e conclusioni. Dall’analisi effettuata emerge come valutare compiutamente l’idoneità alla guida significhi analizzare una molteplicità di elementi quali capacità visive e uditive, funzioni cognitive e psicomotorie, presenza di patologie neurologiche, metaboliche o respiratorie, organizzazione dei turni e dei tempi di lavoro, esposizione a fattori aggravanti quali stress, lavoro notturno o turnazione irregolare. Essa deve inserirsi in un percorso strutturato che preveda l’accesso rapido agli accertamenti di secondo livello, l’integrazione tra la Medicina Legale, la Medicina del Lavoro e la Medicina del Sonno, il monitoraggio della compliance terapeutica, il counseling e l’informazione/formazione del lavoratore, la sua valutazione idoneativa multidimensionale e una comunicazione chiara e responsabile degli esiti ai fini dell’idoneità. Ciò consente un modello di sorveglianza sanitaria, applicata ad un rischio non normato, in chiave proattiva e multidisciplinare, orientato alla prevenzione degli eventi avversi e alla continuità lavorativa in sicurezza per la persona al lavoro e per la collettività. L’OSAS rappresenta un paradigma di rischio che impone modelli valutativi integrati, capaci di coniugare tutela della salute, sicurezza operativa e responsabilità professionale. In prospettiva, una auspicata integrazione tra Medicina del Lavoro e Fascicolo Sanitario Elettronico, unitamente a programmi strutturati di promozione della salute orientati alla prevenzione delle malattie croniche non trasmissibili, potrà contribuire al miglioramento degli stili di vita, dell’aderenza terapeutica e degli esiti di salute nei lavoratori esposti al rischio guida. Tali interventi potranno riflettersi positivamente in termini di riduzione delle assenze lavorative, miglioramento del benessere organizzativo e incremento della produttività, anche attraverso indicatori di ritorno sull’investimento anche in prevenzione (Return on Investment – ROI; Return on Prevention – ROP), confermando come la prevenzione rappresenti non un costo, ma un investimento strategico in salute, sicurezza e sostenibilità organizzativa.
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1. A:Cristaudo G. Saffioti G, A. Baracco, G.Ceccarelli, F. Cosentino, P. Ferraro, A. Fiorini, R. Foddis, S. Garbarino, A. Godono, N. Murgia, A. Peretti, M. Riva, S. Salis, E. Venturini . SALUTE E SICUREZZA NEL SETTORE DEI TRASPORTI Documento di Orientamento Professionale per il Medico del Lavoro . Società Italiana di Medicina del Lavoro SIML Commissione Permanente Formazione, Aggiornamento e Linee Guida Settembre 2024.
2. Luzzi, V.; Mazur, M.; Guaragna, M.; Di Carlo, G.; Cotticelli, L.; Magliulo, G.; Marasca, B.; Pirro, V.; Di Giorgio, G.; Ndokaj, A.; et al. Correlations of Obstructive Sleep Apnea Syndrome and Daytime Sleepiness with the Risk of Car Accidents in Adult Working Population: A Systematic Review and Meta-Analysis with a Gender-Based Approach. J. Clin. Med. 2022, 11, 3971. https://doi.org/10.3390/jcm11143971 DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11143971
3. Russo, S., Martini, A., Luzzi, V. et al. Exploring the complexity of obstructive sleep apnea: findings from machine learning on diagnosis and predictive capacity of individual factors. Sleep Breath 29, 49 (2025). https://doi.org/10.1007/s11325-024-03191-1 DOI: https://doi.org/10.1007/s11325-024-03191-1
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