Working conditions, health status and health behaviours as determinants of sickness absence: a prospective cohort study Työsuojelurahaston hankkeen 106066 loppuraportti Sisällys Tiivistelmä... 1 1. Hankkeen lähtökohta ja tavoitteet... 2 2. Menetelmät... 2 3.Tulokset... 3 3.1. Poissaolojen taso ja sukupuolierot... 3 3.2. Työolot... 4 3.3. Terveydentila... 6 3.4 Terveyskäyttäytyminen... 7 4. Johtopäätökset... 7 5. Hankkeen julkaisut... 8 6. Lähteet... 9
Tiivistelmä Sairauspoissaolot ovat merkittävä työelämän ongelma aiheuttaen vuosittain merkittävät kustannukset työnantajille ja yhteiskunnalle. Kuntien palveluksessa olevan henkilöstön sairauspoissaolot lisääntyivät 1990-luvulla ja vaikka kasvu tasaantui 2000-luvulla jäi sairauspoissaolojen taso pysyvästi 1990-luvun alkua korkeammaksi. Sairauspoissaolot viittaavat sairauden aiheuttamaan tilapäiseen työkyvyttömyyteen selviytyä työtehtävistään. Terveydentilan ohella työolot vaikuttavat kykyyn selviytyä työtehtävistään. Koska sairauspoissaolot kuitenkin pääsääntöisesti viittaavat terveydentilaan, ovat terveydentilaan yleensä vaikuttavat tekijät tärkeitä myös sairauspoissaolojen kannalta. Sairauspoissaoloihin vaikuttavat tekijät voivat vaihdella työntekijäryhmittäin ja eri pituisten poissaolojen taustatekijät voivat olla erilaisia. Tässä hankkeessa tutkitaan pitkittäisasetelmassa työoloja, terveydentilaa ja terveyskäyttäytymistä sairauspoissaolojen determinantteina. Hanketta varten Helsingin kaupungin työntekijöille vuosina 2000-2002 kohdistettujen kyselylomakkeiden tiedot yhdistettiin kaupungin sairauspoissaolorekisteriin kyselyhetkestä alkaen. Työn fyysinen rasittavuus ja työt joissa oli altistumista fyysisille ja kemiallisille olivat yhteydessä lisääntyneeseen sairauspoissaoloriskiin. Naisilla huonot vaikutusmahdollisuudet omaan työhön ja miehillä työtyytymättömyys lisäsivät sairauspoissaoloriskiä tässä konservatiivisessa analyysissä. Ylitöiden tekeminen oli yhteydessä alentuneeseen poissaoloriskiin. Vaikka työtehtävien luonne on muuttunut fyysisiä rasitteita sisältävistä henkisesti rasittavampien töiden suuntaan, näyttäisivät fyysiset työolot tämän tutkimuksen perusteella edelleen olevan keskeisiä työntekijöiden terveyteen vaikuttavia tekijöitä. Terveyskäyttäytymisistä voimakkain yhteys sairauspoissaoloihin havaittiin tupakoinnilla ja ylipainoisuudella. Tupakoinnin ja ylipainoisuuden vähentämisen voidaan siten olettaa johtavan myös työkyvyn paranemiseen ja sairauspoissaolojen vähenemiseen. Tupakointi ja ylipainoisuus ovat monien yleisten sairauksien riskitekijöitä ja näiden tekijöiden voimakas yhteys myös sairauspoissaoloihin kuvastaa sitä, että sairauspoissaoloja voidaan myös käyttää relevanttina terveysindikaattorina. Hankkeessa myös tutkittiin eri toimintakyvyn ulottuvuuksien yhteyttä sairauspoissaoloihin. Kaikki tarkasteltavat toimintakyvyn ulottuvuudet olivat yhteydessä poissaoloihin. Fyysistä toimintakykyä kuvaavien ulottuvuuksien yhteydet sairauspoissaoloihin olivat voimakkaampia, mikä on sopusoinnussa sen asian kanssa, että vaikka mielenterveyssyistä johtuvat poissaolot ovat yleistyneet, on valtaosa poissaoloista kuitenkin edelleen fyysisistä terveysongelmista johtuvia. Projektin tulokset on julkaistu kansainvälisissä ja kotimaisissa tieteellisissä lehdissä. Tutkimushanke on toteutettu Työsuojelurahaston tuella. 1
1. Hankkeen lähtökohta ja tavoitteet Sairauspoissaolot ovat merkittävä työelämän ongelma aiheuttaen vuosittain merkittävät kustannukset työnantajille ja yhteiskunnalle. Kuntien palveluksessa olevan henkilöstön sairauspoissaolot lisääntyivät 1990-luvulla ja vaikka kasvu tasaantui 2000-luvulla jäi sairauspoissaolojen taso pysyvästi 1990-luvun alkua korkeammaksi (1, 2). Sairauspoissaoloihin vaikuttavat monenlaiset tekijät (3). Määritelmänsä mukaisesti sairauspoissaolot viittaavat sairauden aiheuttamaan tilapäiseen työkyvyttömyyteen selviytyä työtehtävistään. Terveydentilan ohella työolot vaikuttavat kykyyn selviytyä työtehtävistään. Sairauspoissaolojen kuvatessa terveydentilaa ovat myös terveydentilaan yleensä vaikuttavat tekijät tärkeitä sairauspoissaolojen kannalta. Sairauspoissaoloihin vaikuttavat tekijät voivat vaihdella työntekijäryhmittäin ja eri pituisten poissaolojen taustatekijät voivat olla erilaisia (4). Hankkeen tavoitteena on tutkia pitkittäisasetelmassa työoloja, terveydentilaa ja terveyskäyttäytymistä sairauspoissaolojen selittäjinä. Myös sukupuolessa ja muilla demografisilla tekijöillä, joiden mukaan sairauspoissaolojen tiedetään vaihtelevan, on tutkimuksessa merkittävä rooli. Tutkimushankkeen lähestymistapa on kokonaisvaltainen, sillä eri selittäjäryhmiin kuuluvia tekijöitä tarkastellaan laajasti ja yhteen selittäjäryhmään kuuluvia tekijöitä tarkasteltaessa otetaan myös kuita tekijöitä huomioon yhteyksiä sekoittavina ja selittävinä tekijöinä. Tutkimus auttaa paikantamaan työhön liittyviä ja muita sairauspoissaolojen riskitekijöitä. 2. Menetelmät Tutkimushankkeessa käytettiin Helsinki Health Study projektissa kerättyjä osa-aineistoja (5). Projektin aineistoihin kuuluivat vuosina 2000-2002 40-60-vuotiaille Helsingin kaupungin työntekijöille tehdyt kyselytutkimukset, samoissa ikäryhmissä tehdyt määräaikaiset terveystarkastukset sekä muun muassa sairauspoissaolotiedot sisältävät Helsingin kaupungin rekisteritiedot, jotka on saatavilla vuodesta 1990 lähtein ja joita on täydennetty vuosittain. Tässä hankkeessa kyselytutkimusten tiedot yhdistettiin sairauspoissaolotietoihin kyselyhetkestä eteenpäin niiden kyselyyn vastanneiden osalta, jotka kyselyn palauttaessaan antoivat tähän kirjallisen suostumuksen. Kyselytutkimukset kerättiin kolmelta toisistaan riippumattomalta otokselta vuosina 2000, 2001 ja 2001 niiltä kaupungin työntekijöiltä, jotka kyseisenä vuonna täyttivät 40, 45,50, 55 tai 60 vuotta (N=13344). Kyselyyn vastasi 67% otoksesta (N=8960). Kyselytutkimus sisälsi kysymyksiä terveydentilasta, työoloista, terveyskäyttäytymisestä jne. Katoanalyysin mukaan kyselyyn vastanneet edustavat otosta melko hyvin, vaikkakin vastaprosentti on keskimääräistä alhaisempi miehillä, nuoremmilla työntekijöillä ja alempiin sosiaaliryhmiin kuuluvilla. Vastaamattomilla oli myös hieman vähemmän sairauspoissaoloja kuin vastanneilla (6). Kyselytiedot yhdistettiin Helsingin kaupungin sairauspoissaolorekisteriin henkilötunnusta käyttäen niiltä vastanneilta, jotka kyselylomaketta palauttaessaan olivat antaneet siihen kirjallisen suostumuksen (N=6934). Sairauspoissaoloja lähdettiin seuraamaan kyselyn palauttamispäivämäärästä eteenpäin. Ensimmäisissä osatutkimuksissa seuranta-aika oli vuoden 2005 loppuun, ja seuranta-aikaa pidennettiin vuosittain sitä mukaan kun kaupungilta saatiin uusia poissaolotietoja. Tulososion taulukossa 1 on esitetty poissaolopäivien ja poissaolojaksojen lukumäärät iän ja sukupuolen mukaan seuranta-aineistossa jossa seuranta kesti vuoden 2005 loppuun. Muita seuranta-aikoja käyttäneissä osa-tutkimuksissa tuloksen ovat muuten samanlaiset, mutta henkilövuosien määrä poikkeaa tässä esitetystä. Rekisteri sisälsi poissaolojen tarkat alkamis- ja päättymispäivät. Peräkkäiset ja limittäiset poissaolojaksot yhdistettiin, mutta jos poissaoloissa oli yhdenkin päivän väli, katsottiin nämä erillisiksi poissaoloiksi. Tutkimuksessa huomioitiin vain omasta sairaudesta johtuvat poissaolot. Esimerkiksi lapsen sairauden takia poissaoloa ei huomioitu, kuten ei myöskään 2
tapaturmia. Työssäolon keskeytykset (esimerkiksi virkavapaat tai vanhempainvapaat) vähennettiin seuranta-ajasta. Tarkastelun kohteena oli pääsääntöisesti poissaolojaksojen lukumäärä seuranta-aikana tai aika seurannan alkamisesta ensimmäisen poissaolojakson ilmaantumiseen. Ensimmäisessä tapauksessa pääasiallisena analyysimenetelmänä käytettiin Poisson-regressiota ja jälkimmäisessä Coxin regressiota. Eri pituisia poissaolojaksoja tarkasteltiin erikseen. Poissaolot jaoteltiin poissaoloihin, jotka eivät vaadi lääkärin todistusta (korkeintaan 3 päivää) ja poissaoloihin, joihin vaaditaan lääkärintodistus (yli 4 päivää). Osatutkimuksesta riippuen lääkärintodistusta vaativat poissaolot jaoteltiin vielä poissaolon pituuden mukaan ryhmiin (tyypillisesti 4-14 ja yli 15 päivää tai yli 4 päivää, yli 14 päivää ja yli 60 päivää). 3.Tulokset 3.1. Poissaolojen taso ja sukupuolierot Naisilla oli keskimäärin aineistossa 18.3 poissaolopäivää vuodessa kun miehillä vastaava luku oli 14.1 (Taulukko 1). Vanhemmilla työntekijöillä poissaolopäiviä oli hieman enemmän kuin nuoremmilla, etenkin naisten kohdalla. Kuntien työntekijät saavat olla pois töistä sairauden perusteella korkeintaan 3 päivää ilman lääkärintodistusta. Tällaisia poissaoloja oli naisilla 156 sataa aineistossa oltua henkilövuotta kohti (siis keskimäärin 1.56 kappaletta vuodessa per henkilö) ja miehillä 96. Lääkärintodistuksen vaativia poissaoloja (yli 4 päivää) oli naisilla 86 ja miehillä 59 sataa henkilövuotta kohti. Yli kahden viikon mittaisia poissaoloja oli naisilla 23 ja miehillä 18, yli 60 päivän mittaisia poissaoloja kummallakin sukupuolella alle 5 sataa henkilövuotta kohti. Lyhyet poissaolot olivat yleisempiä nuoremmissa ikäryhmissä, kun taas pidemmät poissaolot olivat yleisempiä vanhemmissa ikäryhmissä. Taulukko 1. Poissaolopäivien ja poissaolojaksojen lukumäärät iän ja sukupuolen mukaan. N Personyears Number of absence days / person-year Number of sickness absence spells / 100 person-years Self-certified Medically confirmed 4 days or Over two more weeks Women 40 y olds 1115 4407 15.0 190.1 85.8 17.1 2.5 45 y olds 1180 4829 15.2 171.3 79.5 18.4 3.0 50 y olds 1186 4916 20.8 156.9 95.9 27.0 5.6 55 y olds 1351 5522 21.1 130.4 85.1 26.3 6.4 60 y olds 638 1606 19.8 105.8 75.5 26.7 6.2 All ages 5470 21279 18.3 156.4 85.7 22.8 4.7 Men 40 y olds 252 1009 14.1 130.1 75.9 17.3 2.7 45 y olds 279 1138 13.6 100.5 54.5 16.0 4.4 50 y olds 305 1248 13.6 109.8 63.2 17.9 3.8 55 y olds 407 1585 14.2 76.7 50.5 18.0 5.2 60 y olds 221 644 15.9 56.8 53.7 22.8 6.2 All ages 1464 5625 14.1 96.1 59.0 18.0 4.4 Over 60 days 3
Kuviossa 1 on esitetty niiden osuuden vähentyminen seuranta-ajan aikana, joille ei tiettyyn hetkeen mennessä ole kertynyt yhtään poissaolojaksoa. Myös tämä kuvio osoittaa, että naisilla on enemmän kaiken pituisia poissaoloja kuin miehillä, mutta pitkissä poissaoloissa (tässä yli 2 viikkoa) ero on selvästi pienempi. Lyhyissä poissaoloissa ero on suurin. Vuoden seurannan jälkeen noin 40% naisista ei ole ollut yhtään lyhyttä poissaoloa kun taas miehistä poissaolottomia on tässä vaiheessa noin 60%. Erityisesti lyhyissä poissaoloissa poissaolot lisääntyvät ensiksi nopeasti, mutta noin vuoden seurannan jälkeen poissaolottomien määrään lisääntyminen hidastuu. Tämä kertonee jonkinlaisen poissaoloalttiuden olemassaolosta: jollei satunnaisesta ajanhetkestä lähtien seuratulla vuoden sisällä ole yhtään poissaoloa ei poissaoloriski tämän jälkeen ole enää yhtä suuri. Kuvio 1. Eri pituisten sairauspoissaolojen kertyminen seurannan alusta lukien ilmaistuna niiden henkilöiden kumulatiivisena osuutena, joilla ei ole ollut yhtään poissaolojaksoa (Kaplan-Meier käyrät) naisilla ja miehillä. Taulukon 1 mukaan naisilla oli siis miehiä enemmän sairauspoissaoloja kaikissa ikäryhmissä, ja vanhemmissa ikäryhmissä ero oli suurempi. Iän ja ammattiaseman vakioinnin jälkeen naisilla oli 46% enemmän 1-3 päivän poissaoloja ja 34% enemmän tätä pidempiä. lääkärintodistusta vaativia poissaoloja. Hankkeessa tarkasteltiin myös selityksiä näille havaituille sukupuolieroille. Selittävät tekijät jaettiin kolmeen ryhmään: terveydentila, työolot ja kotiin ja perheeseen liittyvät tekijät. Fyysisen toimintakyvyn ja lääkärin toteaminen sairauksien huomioiminen pienensi sukupuolieroja itse ilmoitetuissa ja alle kahden viikon mittaisissa lääkärin toteamissa poissaoloissa. Yli kahden viikon mittaisissa poissaoloissa sukupuolieroa ei enää havaittu fyysisen toimintakyvyn ja lääkärin toteaminen sairauksien huomioimisen jälkeen. Työn fyysiset vaatimuksen myös selittivät osan naisten suuremmista poissaolomääristä, ja työväsymys selitti naisten korkeampia poissaololukuja yli kahden viikon mittaisissa poissaoloissa. Kotiin ja perheeseen liittyvät tekijät eivät selittäneet sukupuolieroja. Näiden sukupuolieroja selittävien tekijöiden vaikutus voisi johtua siitä, että terveysongelmat ja hankalat työolosuhteet ovat naisilla yleisempiä, tai siitä, että naiset olisivat miehiä herkempiä reagoimaan terveysongelmiin tai huonoihin työoloihin. Tutkimuksemme mukaan naiset raportoivat enemmän fyysisiä työoloja, työn fyysistä rastittavuutta ja työväsymystä, mutta sen sijaan emme havainneet sukupuolieroja näihin ongelmiin reagoimisessa. 3.2. Työolot Työolojen on aikaisemmissa tutkimuksissa havaittu olevan yhteydessä sairauspoissaoloihin. Tyypillisesti on tarkasteltu vain pientä joukkoa erilaisia työoloja. Meidän tavoitteenamme oli tarkastella mahdollisimman suurta joukkoa erilaisia työoloja ja näin yrittää muodostaa kokonaiskuva työoloista eri pituisten sairauspoissaolojen riskitekijöinä. Jaoimme tarkastelun kohteena olevat työolot työjärjestelyihin, fyysisiin työoloihin ja psykososiaalisiin työoloihin. Käytimme analyysimenetelmää, joissa kaikista aineistoon sopivista malleista saatavat tulokset keskiarvoistetaan, mikä tuottaa luotettavamman mutta samalla myös 4
konservatiivisemman kuvan havaituista yhteyksistä kuin tavanomaisempi tarkastelutapa, jossa raportoidaan tulokset vain yhteen sopivaan malliin nojautuen. Taulukko 2 esittää työolojen ja eri pituisten sairauspoissaolojen yhteydet naisilla. Työjärjestelyihin liittyviä tekijöitä mitattiin kolmella tekijällä. Ylitöiden tekeminen vähensi lyhyiden sairauspoissaolojen riskiä 19%. Vuorotyön tekeminen tai työskentely määräaikaisessa työsuhteessa ei ollut yhteydessä minkään pituisiin poissaoloihin. Fyysisesti raskaat työt ja työt joissa altistutaan erilaisille fyysisille ja kemiallisille altisteille olivat yhteydessä lisääntyneeseen sairauspoissaoloriskiin kaiken mittaisissa poissaoloissa. Huonot vaikutusmahdollisuudet omaan työhön lisäsivät lyhyiden ja keskipitkien poissaolojen riskiä ja työtyytymättömyys puolestaan lisäsi yli kahden viikon mittaisten poissaolojen riskiä. Taulukko 2. Työolojen yhteydet lyhyisiin (1-3 päivää), keskipitkiin (4-14 päivää) ja pitkiin (yli 2 viikkoa) sairauspoissaoloihin naisilla. Short-term (1-3 days) Intermediate (4-14 days) Long-term (15+ days) P( 0) $ HR (95% CI) P( 0) HR (95% CI) P( 0) HR (95% CI) Age # 100 0.97 (0.97-0.98) 100 0.98 (0.98-0.99) 100 1.02 (1.01-1.02) Smoking 100 1.27 (1.18-1.36) 100 1.41 (1.30-1.54) 100 1.34 (1.20-1.50) BMI 100 1.08 (1.05-1.11) 100 1.16 (1.13-1.20) 100 1.25 (1.19-1.30) Shift work 0 0 0 Temporary contract 16 0.98 (0.91-1.07) 4 1.00 (0.96-1.04) 0 Working overtime 100 0.81 (0.74-0.90) 0 0 Hazardous exposures 54 1.03 (0.97-1.09) 100 1.12 (1.08-1.17) 92 1.09 (1.02-1.17) Physical work load 100 1.11 (1.07-1.15) 100 1.24 (1.20-1.30) 100 1.27 (1.20-1.34) Computer work 21 1.01 (0.97-1.04) 57 0.97 (0.92-1.03) 0 Physical strain 0 4 1.00 (0.98-1.02) 5 1.00 (0.98-1.03) Mental strain 1 1.00 (0.99-1.01) 0 0 Low job control 92 1.06 (1.01-1.11) 100 1.10 (1.06-1.15) 13 1.01 (0.97-1.05) High job demands 0 0 4 1.00 (0.98-1.01) Low support 0 48 1.03 (0.97-1.09) 6 1.00 (0.98-1.02) Job dissatisfaction 0 0 100 1.11 (1.06-1.17) Poor workplace climate 55 1.06 (0.95-1.17) 0 0 N models; PMP of 10 best models 18; 0.84 8; 1.00 6; 1.00 $ Posterior effect probability that a given working condition is included in the supported model # Smoking, shift work, temporary work contract, working overtime, and poor workplace climate are dichotomous variables, all other variables have been standardized to mean 0 and SD 1 Number of models selected and the cumulative posterior model probability (PMP) of the ten best models Myös miehillä ylitöiden tekeminen oli yhteydessä vähentyneeseen lyhyiden sairauspoissaolojen riskiin (Taulukko 3). Vuorotyöt lisäsivät keskipitkiä poissaoloja. Fyysisesti raskaat työt ja fyysisille ja kemiallisille altisteille altistuminen olivat yhteydessä lisääntyneeseen sairauspoissaoloriskiin myös miehillä, ja yhteys oli voimakkaampi pidemmissä poissaoloissa. Työtyytymättömyys oli miehillä yhteydessä kaiken pituisiin sairauspoissaoloihin, joskaan lyhyissä poissaoloissa yhteys ei saavuttanut tilastollista merkitsevyyttä. Taulukko 3. Työolojen yhteydet lyhyisiin (1-3 päivää), keskipitkiin (4-14 päivää) ja pitkiin (yli 2 viikkoa) sairauspoissaoloihin miehillä. Short-term (1-3 days) Intermediate (4-14 days) Long-term (15+ days) P( 0) $ HR (95% CI) P( 0) HR (95% CI) P( 0) HR (95% CI) Age # 100 0.97 (0.96-0.98) 94 0.98 (0.97-1.00) 80 1.02 (1.00-1.04) Smoking 66 1.15 (0.91-1.45) 99 1.35 (1.13-1.61) 100 1.58 (1.28-1.96) BMI 2 1.00 (0.98-1.02) 100 1.23 (1.12-1.34) 100 1.25 (1.12-1.39) Shift work 8 1.01 (0.92-1.12) 100 1.44 (1.20-1.74) 2 1.00 (0.96-1.04) 5
Temporary contract 18 0.96 (0.77-1.19) 0 2 1.00 (0.95-1.05) Working overtime 79 0.81 (0.63-1.05) 9 0.99 (0.88-1.10) 2 1.00 (0.97-1.03) Hazardous exposures 49 1.04 (0.95-1.14) 97 1.12 (1.04-1.21) 100 1.16 (1.07-1.25) Physical work load 58 1.08 (0.94-1.24) 100 1.26 (1.13-1.40) 98 1.28 (1.10-1.48) Computer work 0 49 0.94 (0.81-1.09) 30 0.96 (0.83-1.11) Physical strain 11 1.01 (0.95-1.08) 4 1.00 (0.97-1.04) 7 1.01 (0.94-1.09) Mental strain 3 1.00 (0.98-1.03) 4 1.00 (0.97-1.02) 2 1.00 (0.98-1.02) Low job control 49 1.06 (0.93-1.22) 13 1.01 (0.95-1.08) 2 1.00 (0.98-1.01) High job demands 4 1.00 (0.97-1.03) 5 1.00 (0.96-1.03) 2 1.00 (0.99-1.01) Low support 0 28 1.03 (0.93-1.15) 4 1.00 (0.97-1.03) Job dissatisfaction 75 1.09 (0.97-1.23) 48 1.03 (0.94-1.13) 96 1.17 (1.05-1.30) Poor workplace climate 3 1.00 (0.96-1.05) 20 1.03 (0.89-1.21) 2 1.00 (0.97-1.04) N models; PMP of 10 best models 94; 0.37 61; 0.54 17; 0.88 3.3. Terveydentila Hankkeessa tarkasteltiin, miten eri toimintakyvyn ulottuvuudet ennustavat yli kahden viikon mittaisia sairauspoissaoloja. Taulukossa 4 on esitetty tulokset naisille. Miesten tulokset ovat hyvin samankaltaiset. Toimintakykyä tarkasteltiin SF-36 mittarilla. Mittarissa on 8 eri toimintakyvyn ulottuvuuksia kuvaavaa osaskaalaa ja fyysistä ja psyykkistä terveyttä kuvaavat komponenttisummat. Kaikki mittarin osaskaalat olivat yhteydessä sairauspoissaoloihin. Yhteydet olivat voimakkaimpia fyysisillä kuin psyykkisillä osaskaaloilla. Voimakkain yhteys oli kivulla: kun kipu lisääntyi yhden keskihajonnan verran sairauspoissaoloriski kasvoi 77%. Heikoin yhteys oli emotionaalisia roolirajoitteita kuvaavalla osaskaalalla. Lyhyemmissä poissaoloissa yhteydet olivat hiukan heikompia, mutta osaskaalojen järjestys sairauspoissaolojen ennustajina säilyi samanlaisena. Myös käytettäessä eri osaskaalojen erottelukyvyn mittarina ROC-käyrän alle jäävää pinta-alaa (AUC) osoittautui, että kaikki osaskaalat ennustavat tulevia sairauspoissaoloja tilastollisesti merkitsevästi ja osaskaalojen järjestys oli suunnilleen samanlainen kuin aikaisemmassa tarkastelussa. Taulukko 4. Toimintakykyä kuvaavien SF-36 osaskaalojen ja komponenttisummien yhteydet yli 2 viikon mittaisiin sairauspoissaoloihin naisilla. RR per 1 SD change in functioning Median AUC Unadjusted Adjusted for age and SES No SA SA P -value (MWU) Bodily Pain 1.77 (1.68-1.86) 1.68 (1.59-1.77) 74 62 <0.001 0.64 (0.63-0.66) General Health 1.73 (1.64-1.82) 1.66 (1.58-1.74) 77 67 <0.001 0.64 (0.61-0.65) Physical Functioning 1.53 (1.48-1.59) 1.48 (1.42-1.53) 95 90 <0.001 0.64 (0.62-0.65) Role Physical 1.49 (1.43-1.56) 1.44 (1.38-1.51) 100 100 <0.001 0.59 (0.57-0.60) Social Functioning 1.41 (1.34-1.47) 1.39 (1.33-1.45) 100 87.5 <0.001 0.59 (0.57-0.60) Vitality 1.36 (1.28-1.43) 1.37 (1.31-1.45) 65 60 <0.001 0.58 (0.56-0.59) Mental Health 1.30 (1.24-1.37) 1.31 (1.24-1.37) 84 80 <0.001 0.56 (0.55-0.58) Role Emotional 1.29 (1.23-1.36) 1.29 (1.23-1.36) 100 100 <0.001 0.55 (0.53-0.56) Physical component 1.69 (1.62-1.76) 1.61 (1.54-1.68) 52.2 48.1 <0.001 0.65 (0.63-0.67) Mental component 1.21 (1.14-1.28) 1.24 (1.18-1.31) 55.0 54.0 <0.001 0.53 (0.51-0.55) 6
Hankkeessa tarkasteltiin myös selkäkivun ja niskakivun yhteyttä sairauspoissaoloihin. Iskias ja niskakipu sekä näiden yhdistelmä ennustivat lääkärintodistusta vaativia sairauspoissaoloja sekä miehillä että naisilla. Tavallinen alaselkäkipu ei ollut yhteydessä tuleviin lääkärintodistusta vaativiin sairauspoissaoloihin. Itse-varmennettuihin poissaoloihin olivat naisilla yhteydessä kaikki kiputyypit ja miehillä iskias sekä niskakipu yksinään ja esiintyessään tavallisen alaselkäkivun kanssa. 3.4 Terveyskäyttäytyminen Hankkeessa tarkasteltiin terveyskäyttäytymistä paitsi kontrolloivana ja muiden tekijöiden yhteyksiä selittävänä tekijänä, myös erilaisten terveyskäyttäytymisen muotojen itsenäisiä yhteyksiä sairauspoissaoloihin. Tarkastelun kohteena olivat tupakointi, alkoholinkäyttö, ruokatottumukset, liikunta sekä näihin liittyen ruumiin painoindeksi (BMI). Voimakkaimmat yhteydet sairauspoissaoloihin olivat tupakoinnilla ja BMI:llä. Tämä päti sekä lyhyisiin että pidempiin poissaoloihin, mutta tupakoinnin yhteys oli voimakkain lyhyisiin poissaoloihin ja BMI:n taas pitkiin. Yhteydet olivat voimakkaimmat lääkärintodistusta vaativiin poissaoloihin, joissa sekä runsas tupakointi että lihavuus kaksinkertaistivat poissaoloriskin. Fyysisten työolojen ja ammattiaseman vakioiminen heikensi yhteyksiä jonkin verran, etenkin juuri tupakoinnin ja BMI:n kohdalla. Vaikka ylipainoisuudella oli erittäin selvä yhteys poissaoloihin, havaittiin tarkemmassa tarkastelussa että vasta melko huomattava ylipainoisuus (BMI>27) lisäsi sairauspoissaoloriskiä huomattavasti. Eri terveyskäyttäytymisen muotoja vertailevassa tutkimuksessa alkoholinkäyttöä mitattiin viikon aikana juotujen annosten määrällä. Yhteys osoittautui heikoksi, ja vahvemmat yhteydet havaittiinkin kun alkoholinkäyttöä tarkasteltiin runsasta kertajuomisesta tai alkoholi-ongelmia koskevalla mittarilla. Alkoholinkäytön kuten muidenkin terveyskäyttäytymisten kohdalla on syytä huomioida, että niiden vaikutuksen esille saamisessa voi olla mittaamiseen liittyviä metodologisia ongelmia. Myös liikunnan havaittiin olevan yhteydessä sairauspoissaoloihin. Liikunnan määrän lisäksi sen intensiteetillä oli merkitystä. 4. Johtopäätökset Hankkeessa tutkittiin erilaisten sairauspoissaoloihin vaikuttavien tekijöiden merkitystä. Työoloista erityisesti työn fyysinen rasittavuus ja työt joissa oli altistumista fyysisille ja kemiallisille olivat yhteydessä lisääntyneeseen sairauspoissaoloriskiin. Vaikka työtehtävien luonne on muuttunut fyysisiä rasitteita sisältävistä henkisesti rasittavampien töiden suuntaan, näyttäisivät fyysiset työolot tämän tutkimuksen perusteella edelleen olevan keskeisiä työntekijöiden terveyteen vaikuttavia tekijöitä. Naisilla huonot vaikutusmahdollisuudet omaan työhön ja miehillä työtyytymättömyys lisäsivät sairauspoissaoloriskiä tässä konservatiivisessa analyysissä. Ylitöiden tekeminen oli yhteydessä alentuneeseen poissaoloriskiin. Terveyskäyttäytymisistä tupakoinnin ja ylipainoisuuden yhteys sairauspoissaoloihin on vähintään yhtä voimakas kuin fyysisten ja psykososiaalisten työolojen. Näin ollen on odotettavaa että tupakoinnin ja ylipainoisuuden vähentäminen johtavat myös työkyvyn paranemiseen ja sairauspoissaolojen vähenemiseen. Interventiotutkimusta tarvitaan tämän epidemiologisen havainnon todistamiseen. Tupakointi ja ylipainoisuus ovat monien yleisten sairauksien riskitekijöitä ja näiden tekijöiden voimakas yhteys myös sairauspoissaoloihin kuvastaa sitä, että sairauspoissaoloja voidaan myös käyttää relevanttina terveysindikaattorina. Hankkeessa myös tutkittiin eri toimintakyvyn ulottuvuuksien yhteyttä sairauspoissaoloihin. Kaikki tarkasteltavat 7
toimintakyvyn ulottuvuudet olivat yhteydessä poissaoloihin. Fyysistä toimintakykyä kuvaavien ulottuvuuksien yhteydet sairauspoissaoloihin olivat voimakkaampia, mikä on sopusoinnussa sen asian kanssa, että vaikka mielenterveyssyistä johtuvat poissaolot ovat yleistyneet, on valtaosa poissaoloista kuitenkin edelleen fyysisistä terveysongelmista johtuvia. Erityisesti lyhyiden poissaolojen määrä on naisilla suurempi kuin miehillä. Fyysinen terveydentila, työn vaatimukset ja työväsymys selittivät sukupuolieroa osittain. 5. Hankkeen julkaisut Laaksonen M, Piha K, Sarlio-Lähteenkorva S. Relative weight and sickness absence. Obesity 2007;15:465-472. Salonsalmi A, Laaksonen M, Lahelma E, Rahkonen O. Alkoholin käyttötavat ja sairauspoissaolot. Suomen Lääkärilehti 2007;62:1485-1491. Laaksonen M, Martikainen P, Rahkonen O, Lahelma E. Explanations for gender differences in sickness absence: Evidence from middle-aged municipal employees from Finland. Occupational and Environmental Medicine 2008;65:325-330. Laaksonen M, Piha K, Martikainen P, Rahkonen O, Lahelma E. Health-related behaviours and sickness absence from work. Occupational and Environmental Medicine 2009:66;840-847. Lahti J, Laaksonen M, Lahelma E, Rahkonen O. The impact of physical activity on sickness absence. Scandinavian Journal of Medicine and Science in Sports 2010;20:191-9. Salonsalmi A, Laaksonen M, Lahelma E, Rahkonen O. Drinking habits and sickness absence: the contribution of working conditions. Scandinavian Journal of Public Health 2009;37:846 854. Laaksonen M, Pitkäniemi J, Rahkonen O, Lahelma E, Work arrangements, physical working conditions, and psychosocial working conditions as risk factors for sickness absence. Bayesian analysis of prospective data. Annals of Epidemiology 2010;20:332 338. Laaksonen M, Kääriä S, Leino-Arjas P, Lahelma E. Sickness absence as a measure of healthrelated functioning: a prospective cohort study. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health 2010, in press. Kääriä S, Laaksonen M, Leino-Arjas P, Saastamoinen P, Lahelma E. Low back pain and neck pain as predictors of sickness absence among municipal employees. Submitted. Hankkeen tuloksia on lisäksi esitelty kotimaisissa ja kansainvälisissä tieteellisissä kokouksissa ja niistä on tiedotettu Helsingin kaupungille. 8
6. Lähteet 1. Piha K, Rahkonen O, Roos E, Lahelma E. Helsingin kaupungin henkilöstön sairauspoissaolot 1990-1999. Suomen Lääkärilehti 2003;58:3679-3683 2. Virtanen P, Vahtera J, Pentti J, Virtanen M, Kivimäki M. Lääkäreiden, sairaanhoitajien ja muiden kunta-alan työntekijöiden sairauspoissaolotrendit 2000-2004. Suomen Lääkärilehti 2006;26:2877-2882. 3. Allebeck P, Mastekaasa A. Swedish Council on Technology Assessment in Health Care (SBU). Chapter 5. Risk factors for sick leave - general studies. Scand.J.Public Health Suppl 2004;63:49-108. 4. Marmot M, Feeney A, Shipley M, North F, Syme SL. Sickness absence as a measure of health status and functioning: from the UK Whitehall II study. J.Epidemiol.Community Health 1995;49(2):124-130. 5. Lahelma E, Martikainen P, Rahkonen O, Roos E, Saastamoinen P. Työntekijöiden terveydentilan vaihtelu ammattiaseman mukaan. Helsinki Health Studyn tuloksia. Sosiaalilääketieteellinen Aikakauslehti 2004;41:95-107 6. Laaksonen M, Aittomaki A, Lallukka T, Rahkonen O, Saastamoinen P, Silventoinen K, et al. Register-based study among employees showed small nonparticipation bias in health surveys and check-ups. J Clin Epidemiol 2008;61(9):900-6. 9