Werkstress : risicogroepen in de populatie van de DiOVA- databank Guy Notelaers (DiOVA-KU-Leuven, OSGW) Hans De Witte (KU-Leuven, OSGW)

Opzet Wat is de DiOVA –databank Welke indicatoren van werkstress presenteren we Hoe bepalen we de blootstelling aan psychosociale risico’s –waarom : methode –hoe hoog liggen de risico’s in de DiOVA-databank Welk zijn de risicogroepen die we op basis van deze databank kunnen presenteren

DiOVA databank VBBA aantal observaties : aantal organisaties : +/- 400 (inclusief sectoronderzoeken) tijdspanne : Kenmerken van de databank : –29% arbeiders, 22% bedienden, 1% hulpverpl, sanit. hulp, opvoeders,…4% verpleegkundigen, 2% soc assist. psycholog.paramedici, 6% lager kader, 5% hoger kader, 13% ambtenaren (gn leiding), 3,5% ambtenaren (leiding), 10% personeel HOBU. –14,5% voeding en textiel, 23,5% industrie, 24,5 dienstverlening, 15,5% overheid, 8,5% gezondheidsector, 13,2% HOBU –87,5 vast contract, 11% tijdelijk contract, 1,5% ander soort. –78,5% dagdienst, 16,5 ploegendienst, 3,6% onregelmatige uren, 1% nachtdienst –50,4% mannen, 49,6% vrouwen // 80% Nederlandstalig (omgerekend 60%) –een diovarespondent is gemiddeld 39jaar (std = 33), werkt gemiddeld al 10 jaar in dezelfde organisatie (std = 10) en bekleed gemiddeld al 7 jaar dezelfde functie (std = 7) –0,5 geen diploma, 5% max lagere school, 16% LSO, 1% leercontract, 30% HSO, 22% HOKT, 25% Universitair of hoger

Indicotoren De VBBA (van Veldhoven & Meijman, 1994) telt in zijn volledigheid 27 factoren of schalen. Wij weerhouden 11 factoren in deze presentatie –aan de kant van de mogelijke oorzaken van werksterss : werktempo, emotionele belasting, monotoom werk, vaardigheidsbenutting, sociale steun, inspraak, autonomie, rolconflicten en rolambiguïteit –aan de kant van indicatoren van onwelbevinden en werkstress : plezier in het werk en herstelbehoefte.

Hoe kwamen we tot deze sublijst? Door onderzoekservaring en doctoraatsproject met betrekking tot pesten op het werk werden het aantal dimensies gereduceerd Door eerst met structurele vergelijkingsmodellen het aantal vragen dat nodig is om de factoren te indentificeren te herleiden : van 105 vragen tot 36 vragen. Daarna testen met overige observaties (test- steekproeven) Daarvan werd nagegaan of ze zich leenden tot een schatting van de blootstelling aan de hand van latente cluster analyse. Stabiliteitsananlyse aan de hand van 7 steekproeven zonder teruglegging. Zo komen we technische redenen om klassificaties mogelijk te maken tot 44 vragen.

'Moet u extra hard werken om iets af te krijgen?' 'Werkt u onder tijdsdruk?' 'Moet u zich haasten?' 'Is uw werk emotioneel zwaar?' 'Wordt u in uw werk met dingen geconfronteerd die u persoonlijk raken?' 'Komt u door uw werk in aangrijpende situaties terecht?' 'Is uw werk gevariëerd?' 'Vraagt uw werk een eigen inbreng?' 'Doet uw werk voldoende beroep op al uw vaardigheden of capaciteiten?' 'Leert u nieuwe dingen op het werk?' 'Geeft uw werk u het gevoel er iets mee te kunnenbereiken?' 'Heeft u vrijheid bij het uitvoeren van uw werkzaamheden?' 'Heeft u invloed op het werktempo?' 'Kunt u uw werk even onderbreken als u dat nodig vindt?' 'Kun u zelf de volgorde van uw werkzaamheden bepalen?' 'Kunt u, als dat nodig is, uw collegas om hulp vragen?' 'Voelt u zich in uw werk gewaardeerd door uw collegas?' 'Kun u, als dat nodig is, uw directe leiding om hulp vragen?' 'Voelt u zich in uw werk gewaardeerd door uw directe leiding 'Krijgt u tegenstrijdige opdrachten?' 'Moet u uw werk op een andere manier doen dan u zelf zou willen?‘ 'Heeft u conflicten met uw collega s over de inhoud van uw taken?' 'Heeft u conflicten met uw directe leiding over de inhoud van uw taken?‘ 'Weet u precies wat anderen op uw werk van u verwachten?' 'Krijgt u tegenstrijdige opdrachten?' 'Moet u uw werk op een andere manier doen dan u zelf zou willen?‘ 'Heeft u conflicten met uw collega s over de inhoud van uw taken?' 'Heeft u conflicten met uw directe leiding over de inhoud van uw taken?‘ 'Weet u precies wat anderen op uw werk van u verwachten?' 'Weet u precies waarvoor u wel, en waarvoor u niet verantwoordelijk bent?' 'Weet u precies hoe uw directe leiding over uw prestaties denkt?' 'Ligt duidelijk voor u vast, wat precies uw taak is?' 'Weet u precies wat u van de andere mensen van uw afdeling mag verwachten?' 'Heeft u veel te zeggen over wat gebeurt op uw werkplek?' 'Kunt u meebeslissen over dingen die met uw werk te maken hebben?' 'Kunt u met uw directe leiding voldoende overleggen over uw werk?' 'Ik doe mijn werk omdat het moet, daar is alles wel gezegd.' 'Meestal vind ik het wel prettig om aan de werkdag te beginnen.' 'Ik vind mijn werk nog steeds boeiend, elke dag weer.' 'Ik heb plezier in het werk.' 'Ik moet telkens weerstand bij mezelf overwinnen om mijn werk te doen.' 'Ik vind het moeilijk om me te ontspannen op het einde van de werkdag.' 'Mijn baan maakt dat ik me aan het eind van een werkdag nogal uitgeput voel.' 'Het kost mij moeite om me te concentreren in mijn vrije uren na het werk.' 'Het kost mij over het algemeen meer dan een uur voordat ik helemaal hersteld ben na mijn werk.' 'Het komt voor dat ik tijdens het laatste deel van de werkdag door vermoeidheid mijn werk niet meer zo goed kan doen.' Risk Inventory Psychosocial Hazards

Hoe bepalen we blootstelling aan psychosociale risico’s aan de hand van latente klassen analyse gaan we na hoeveel homogene groepen er in de populatie nodig zijn om alle mogelijke antwoorpatronen te beschrijven –4 3 of 4 4 = 64 of 265 antwoordpatronen konden herleid worden tot 4 klassen naargelang de blootstelling aan werktempo, emo. belast, rolconflict,… –2 6 =128 antwoordpatronen konden herleid worden tot 4 klassen naargelang de blootstelling aan gebrek aan plezier in het werk of herstelbehoefte

Waarom met latente klassen analyse de omvang van blootstelling schatten? omdat in de arbeidspsychologie met tradionele statistiek we psychosociale aspecten strikt gezien alleen maar in delen in hoger (of meer) en lager (of minder) dan het gemiddelde of de mediaan omdat we maar weinig normaal verdeelde psychosociale aspecten kennen in de arbeidspsychologie

Waarom met latente klassen analyse de omvang van blootstelling schatten? omdat vele arbeidspsychologische aspecten ‘ordinaal’ gemeten worden omdat we niet zomaar kunnen veronderstellen dat iedere vraag evengoed bijdraagt tot de meting van een psychosociaal aspect omdat we daarmee percentages van blootstelling kunnen presenteren die het risico kunnen kwantificeren en daarmee een ankerpunt vormen voor de evaluatie van eventuele beleidsmaatregelen (hoeveel verandert het percentage). En dat kan niet met categoriën zoals ‘meer’ of ‘minder’ dan… hoge bloostelling (piekeren) = 20,5% gemiddelde blootstelling 24,5% geen blootstelling = 55% proportie dat ‘ja’ antwoordt

Samenvattende profieltabel latente clusteranalyse van de oorzaken gemiddelde conditio- nele probabi- liteiten over alle polytome vragen geen blootstel- ling lage blootstel- ling hoge blootstel- ling heel hoge blootstel- ling ‘altijd’ 0,020,0090,0710,526 ‘dikwijls’ 0,0570,1460,5710,287 ‘soms’ 0,2370,6710,3040,116 ‘nooit’ 0,6850,1730,0530,069

Blootstelling aan psychosociale risico’s in rij- percentages vr/d populatie Psychosociale risico’s geen bloot- stelling lage bloot- stelling hoge bloot- stelling heel hoge bloot- stelling werktempo7,0551,732,88,48 emotionele belasting3254,310,53,17 monotoom werk17,64531,26,25 gebrek aan vaardigheidsbenutting10,438,540,410,6 gebrek aan sociale steun15,643,134,66,72 gebrek aan inspraak11,232,343,912,6 gebrek aan autonomie18,538,731,611,2 rolconflict3524,533,96,59 rolonduidelijkheid30,351,215,72,76 gebrek aan plezier in het werk72,39,1912,95,66 herstelbehoefte44,318,817,819,1

Risicogroepen? Naar achtergrondvariabelen kijken welke deelpopulaties meer of minder vertegenwoordigd zijn in de heel hoge blootstellingsclusters. Bijvoorbeeld hoeveel meer of hoeveel minder arbeiders zijn blootsgesteld aan een heel hoog werktempo dan gemiddeld genomen. –Door het % heel hoge blootstelling aan werktempo bij arbeiders te delen door het % heel hoog blootgestelden ongeacht hun functie –dat is gelijk aan  oddsratio 1,14 keer zoveel arbeiders bij heel hoog blootgestelden aan werktempo dan we in België algemeen tellen –oddsratio groter dan 1 : meer dan gemiddeld (8,4%) kleiner dan 1 : minder “ “ “ is gelijk aan 1 = evenveel “ “ “

oddsratio’s naar sector voor heel hoge blootstelling aan psychosociale risico’s

oddsratio’s naar statuut voor heel hoge blootstelling

oddsratio’s naar leeftijdsgroep voor heel hoge blootstelling aan psychosociale risico’s

oddsratio’s voor heel hoge blootstellingscondities

Samenvattend Latente klassen analyse is een waardevolle statistische techniek om de omvang en de sterkte van de psychosociale risico’s te schatten Deze methode laat toe om te stellen dat in de DiOVA databank 8,4% een heel hoog werktempo heeft, 6,7% een heel hoog gebrek aan sociale steun kent, dat bijna 13% een heel hoog gebrek aan inspraak kent en dat ‘maar’ 5,6% een absoluut gebrek aan plezier in het werk heeft en dat bijna 1 op 5 werknemers een hele hoge nood aan herstel heeft.

Bij sommige groepen zijn deze cijfers nog hoger Voeding & textiel en de overheid zijn probleemsectoren Arbeiders en niet leidinggevende ambtenaren zijn soms tot sterk oververtegenwoordigd in de heel hoge blootstellingclusters De leeftijdsanalyse toont de problemen op het vlak van de kwaliteit van de arbeid beginnen vanaf 45 jaar en dat werknemers tussen de 50 en de 54 het meeste problemen kennen

dat naar contracttype de werknemers met een ander soort contact de meest precaire groep vormen dat na de werknemers die in ploegverband werken de mensen in de nachtdienst de hoogste scores optekenen dat Franstalige respondenten op 8 van de 11 psychosociale risico’s oververtegenwoordigd zijn in de hoge bloostellingsclusters en tenslotte dat vrouwen, meer monotoom en minder uitdagend werk waarin meer gebrek aan inspraak en autonomie gerapporteerd worden. En dat ze 15% meer dan mannen blootgesteld zijn aan een hele hoge nood aan herstel.

Tekortkomingen en uitdagingen geen representatieve steekproef alleen directe effecten die gemidelderd kunnen worden door interactieffecten die een sterke uitdaging vormen (zie studiedag midden december) om zo accuraat mogelijk risicogroepen op het vlak van de kwaliteit van de arbeid te beschrijven.