UNIVERSITEIT GENT Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen Academiejaar 2004-2005
Het verband tussen ziekteverzuimduur en de organisationele kenmerken van zorgpersoneel in openbare rusthuizen en rust- en verzorgingstehuizen.
Scriptie voorgelegd tot het behalen van de graad van Licentiaat in de Medisch-Sociale Wetenschappen Optie Beheer en beleid van verzorgingsinstellingen
Door Nathalie Bovyn Promotor: Prof. dr. P. Gemmel Co-promotor: Prof. G. Van Maele Co-promotor: Lic. R. Verhaeghe
Ondergetekende, Nathalie Bovyn, bevestigd hierbij dat onderhavige scriptie mag worden geraadpleegd en vrij mag worden gefotokopieerd. Bij het citeren moet steeds de titel en de auteur van de scriptie worden vermeld.
III
Abstract The aim of this study was to investigate the relationschip between absenteeism and the caracteristics of public homes within nurses and care-staff. An existing database was used to make a secundary data-analysis. The database contained 23 institutions, 1452 staff members and 2466 residents. The absenteeism-data were from the year 2000. The independent variables were: capacity of the homes, percentage RVT beds, degree of care-dependency, age of the employees, tenure, employment contract, occupation and hours of work per week. The dependent variable was the percentage of absenteeism. Each variable had a continue- and categorical form. We used the statistic tests Spearman correlation, Kruskal-Wallis test, Mann-Whitney Utest, crosstabs in combination with the chi-square test and binary logistic regression. The mean percentage of absenteeism was 5,1%. The results confirm a relationship between absenteeism and the size or capacity of the organisation, (P <0,001), between the percentage RVT beds (P <0,001), the kind of employment contract (P <0,001), occupation (P= 0,006), tenure (P <0,001), hours of work per week (P= 0,015), the age (P <0,001) and not with the care dependency of the residents. Most of the results are comparable to previous research. The percentage of absenteeism is higher in the care sector in comparision with other sectors. Limits of the databse were the absence of the variables sex and the spells of absence. Research with these additional variables would be interesting.
IV
Abstract Het doel van deze studie was de relatie tussen ziekteverzuim en de organisatie kenmerken van openbare rusthuizen en rust- en verzorgingstehuizen na te gaan bij verplegend en verzorgend personeel. Er werd gebruik gemaakt van een bestaande database waarop een secundaire data-analyse werd uitgevoerd. De database bestond uit 23 instellingen, bevatte 1452 personeelsleden en 2466 bewoners. De data over het ziekteverzuim hadden betrekking op het jaar 2000. De onafhankelijke variabelen waren: grootte van de instelling, percentage RVT bedden, zorgafhankelijkheid van de bewoners, leeftijd van het personeel, aantal jaren geldelijke anciënniteit, soort contract, functie en het arbeidsregime. De afhankelijke variabele was het ziekteverzuimpercentage. Iedere variabele had een continue vorm en een categorische vorm. Volgende statistische technieken werden gebruikt: Spearman correlatie,Kruskal-Wallis test, Mann-Whitney U-test, kruistabellen in combinatie met de chi-kwadraat-test, en binaire logistische regressie. Het gemiddelde ziekteverzuimpercentage is 5,1%. De resultaten bevestigen een relatie tussen ziekteverzuim en de grootte van de instelling (P <0,001), tussen het percentage RVT bedden (P <0,001), het soort contract (P <0,001), de functie (P =0,006), tussen het aantal jaren geldelijke anciënniteit (P <0,001), het arbeidsregime (P =0,015), de leeftijd (P <0,001) en niet met de zorgafhankelijkheid van de bewoners. De meeste van de onderzoeksresultaten in de literatuur zijn te vergelijken met de onderzoeksresultaten in de literatuur. Het ziekteverzuimpercentage is hoger in de zorgsector (steekproef) dan in andere sectoren. Beperkingen van het onderzoek waren het ontbreken van het geslacht en de ziekteverzuimfrequentie. Verder onderzoek naar deze ontbrekende variabelen kan interessante resultaten opleveren.
V
Inhoudstafel
Abstract ............................................................................................................... IV Inhoudstafel......................................................................................................... VI Voorwoord ....................................................................................................... VIII Inleiding .............................................................................................................. IX Hoofdstuk 1: Literatuur......................................................................................... 1 1.1 Methode ............................................................................................................................1 1.2 Definities van ziekteverzuim en inleidende begrippen.....................................................1 1.2.1 Ziekteverzuim: begrip en soorten ..............................................................................1 1.2.2 Hoe meet je ziekteverzuim?.......................................................................................3 1.2.3 De interpretatie van ziekteverzuim gegevens ............................................................7 1.3 Determinanten ziekteverzuim ...........................................................................................7 1.3.1 Maatschappelijke factoren – macro niveau ...............................................................8 1.3.2 Bedrijfsgerelateerde factoren – Meso niveau ..........................................................10 1.3.3 Persoonsgebonden factoren – Micro niveau ............................................................13 1.4 Situering van de rust – en verzorgingssector ..................................................................17 1.4.1 Onderscheid rusthuis en rust – en verzorgingstehuis...............................................17 1.4.2 Bevoegdheden..........................................................................................................17 1.4.3 Personeelsbehoeften.................................................................................................18 1.4.4 Kenmerken personeel in rusthuizen en rust - en verzorgingstehuizen in de private sector.....................................................................................................................19 1.5 Prevalentie van ziekteverzuim ........................................................................................22
Hoofdstuk 2: Formulering hypothesen ............................................................... 24 Hoofdstuk 3: Methodologie ................................................................................ 25 3.1 Steekproef .......................................................................................................................25 3.2 Analyse van de data ........................................................................................................30
Hoofdstuk 4: Resultaten...................................................................................... 31 4.1 Algemene beschrijving van de populatie........................................................................31 4.2 Vergelijking van steekproef voor demografische en organisatorische variabelen. ........36 4.2.1 Soort Contract ..........................................................................................................37 4.2.2. Functie ....................................................................................................................39 4.2.3 Geldelijke Anciënniteit ............................................................................................43 4.2.4 Arbeidsregime..........................................................................................................46 4.2.5 Grootte van het rusthuis...........................................................................................48 4.2.6 Leeftijd van de personeelsleden...............................................................................51 4.2.7 Het percentage aan RVT bedden .............................................................................54 4.2.8 De zorgafhankelijkheid (obv Katz schaal)...............................................................57
VI
Hoofdstuk 5: Discussie ....................................................................................... 61 5.1 Steekproefvergelijking....................................................................................................61 5.2 Discussie resultaten.........................................................................................................62 5.3 Methodologische overwegingen .....................................................................................64
Hoofdstuk 6 Conclusie........................................................................................ 65 Lijst van tabellen ................................................................................................. 66 Lijst van illustraties ............................................................................................. 67 Literatuur ............................................................................................................. 68 Bijlagen ............................................................................................................... 73
VII
Voorwoord In dit voorwoord zou ik alle mensen willen danken zonder wie de realisatie van deze thesis niet mogelijk was geweest. In de eerste plaats denk ik daarbij aan mijn grootmoeder en moeder die me de kans gaven verder te studeren. Mijn dank gaat uit naar mijn promotor professor dr. Paul Gemmel voor de begeleiding. Eveneens wil ik Mike Deschamps van Bureau Vandorpe danken voor zijn medewerking en de verleende data. Ook mijn co-promotoren professor Georges Van Maele en lic. Rik Verhaeghe hebben een aanzienlijke verdienste bij het tot stand komen van deze thesis. Hen wil ik vooral bedanken voor hun inzet, om steeds opnieuw voor me klaar te staan en in mijn opzet te geloven. Als laatste wil ik de verantwoordelijken van de betrokken rusthuizen en rust- en verzorgingstehuizen bedanken om mij de toestemming te geven voor het gebruik van hun data.
VIII
Inleiding Vanuit de literatuur is al vlug heel duidelijk merkbaar dat absenteïsme en ziekteverzuim in het bijzonder een nog steeds heel actueel en complex probleem vormt. Bedrijven en instellingen kampen er nog steeds mee en waarschijnlijk zal het nooit volledig verdwijnen. Voor hen vormt het een belangrijke factor waarmee rekening dient gehouden te worden in functie van hun beleid, hun productie en beïnvloedt het de prestaties, de groei, de vooruitgang en continuïteit van de organisatie op zich. De kosten die gepaard gaan met ziekteverzuim, zijn een belangrijke motivatie om doelgericht naar het probleem toe te stappen. Daarom, een niet te verwaarlozen topic die zeker de moeite loont om aan te pakken, te reduceren en een beleid ernaar te oriënteren. Indien je rekening houdt met een mogelijke graad van absenteïsme en er juist op anticipeert, kan je meer zekerheid bieden over de kwaliteit en de blijvende dienstverlening of productie naar de klanten, de patiënten of bewoners toe. Hierbij dienen operationele beslissingen genomen te worden die het werknemerstekort opvangen. In België is het ziekteverzuim de laatste jaren gestegen. Sinds het jaar 2000 is het ziekteverzuim van 4.43% naar 4.90 % gestegen in 2003 (SD Worx). Een stijgende trend is waar te nemen. In 2004 echter is er een daling op te merken. Grafiek 1: Het algemeen ziekteverzuimpercentage in België van 2000 tot 2004.
Bron: Sd Worx.
IX
Vooral in de gezondheidszorg, die een arbeidsintensieve sector is, heeft een hoog ziekteverzuimpercentage belangrijke gevolgen. Wetenschappelijke artikels tonen de grote belangstelling en relevantie aan voor het onderwerp. Vanuit deze zorg is het de bedoeling van deze scriptie om de mate van ziekteverzuim in verband te brengen met de kenmerken eigen aan een instelling, hier in het bijzonder een openbaar rust- en verzorgingstehuis. Hierdoor inzicht te krijgen in de problematiek van ziekteverzuim en kenmerkende eigenschappen naar voor te brengen. Hiervoor worden eerst alle determinanten op de verschillende niveau’s, macro-, mesoen micro niveau in kaart gebracht. Daarna gaan we aan de hand van verdere analyses op de data, de vooraf opgestelde hypothesen toetsen en besluiten uit de resultaten. In hoofdstuk één wordt een overzicht van de gevonden literatuur gegeven. Verschillende definities van ziekteverzuim worden geformuleerd. De determinanten van ziekteverzuim worden
belicht
vanuit drie
niveau’s: het maatschappelijk- ,
bedrijfsgerelateerd- en persoonsgebonden-niveau. Een situering van de rust- en verzorgingssector wordt gegeven en de prevalentie van ziekteverzuim binnen deze sector wordt geschetst. In hoofdstuk twee worden de hypothesen geformuleerd. In hoofdstuk drie wordt de methodologie beschreven van de verwerkte data. De analyse van de data gebeurde door het statistisch verwerkingsprogramma SPSS (SPSS Inc. V 12.0). In hoofdstuk vier worden de resultaten weergegeven, werd de relatie tussen ziekteverzuim en de onafhankelijke variabelen weergegeven. De discussie wordt in hoofdstuk vijf weergegeven, gevolgd door de conclusie in hoofdstuk zes.
X
Hoofdstuk 1: Literatuur
1.1 Methode Bij de start van mijn literatuuronderzoek werden catalogi geraadpleegd, waaronder Aleph, Antilope, Zebra en het Libis Net KULeuven de voornaamste waren. Hierbij zijn voornamelijk naslagwerken, boeken en rapporten van studies van universiteiten en openbare instellingen naar voor gekomen. Elektronische databanken zoals Pubmed, EBSCO, Proquest, Psychlit en Medline werden doorgenomen aan de hand van een combinatie van de trefwoorden “absenteeism”, “health”, “nurse” en “organization”. Op basis van literatuurlijsten van gevonden artikels en een thesis over absenteïsme, werden andere relevante artikels doorgenomen.
1.2 Definities van ziekteverzuim en inleidende begrippen 1.2.1 Ziekteverzuim: begrip en soorten Over de term ziekteverzuim is er geen internationale, noch nationale consensus. Voor België heeft het sociaal secretariaat SD Worx een geoperationaliseerde definitie uitgewerkt. Deze luidt: “de onmogelijkheid van de werknemer om zijn werk te verrichten ten gevolge van ziekte of privé–ongeval ”(SD Worx, Statistisch jaarrapport arbeidsverzuim 2003). Van der Vlist uit Nederland heeft een andere definitie voor ziekteverzuim: ”het zich afwezig melden op het werk wegens ziekte (medisch geattesteerd)” (Van der Vlist, 1988). Dit ziekteverzuim kan variëren in duur, maar de essentiële voorwaarde om van ziekteverzuim te kunnen spreken is dat het verzuim tijdelijk is (Van Bulck et al 1996). Veerman (1993) definieert ziekteverzuim als: “afwezigheid van het werk met een beroep op de ziektewet”. De ziektewet zorgt ervoor dat verzekerde werknemers die niet in staat zijn hun werk te verrichten toch een uitkering krijgen. De aanwezigheid van ziekte is een noodzakelijke voorwaarde voor het ontvangen van een ziekte-uitkering. In België is hiervoor steeds een doktersattest vereist, in Nederland niet.
1
Er is een onderscheid tussen ziekteverzuim met- en zonder een gewaarborgd loon. Voor bedienden geldt een gewaarborgd loon de eerste maand, erna vallen ze terug op de ziekteverzekering waardoor ze slechts een deel van hun loon uitbetaald krijgen. Naar duurtijd is er ziekteverzuim met een duur van minder dan een maand, meer dan een maand en minder dan een jaar, en ziekteverzuim meer dan een jaar. In de literatuur wordt ziekteverzuim ook omschreven als: arbeidsongeschiktheid, “sick” “leave” en “absenteeism”. Deze termen dekken niet allemaal dezelfde inhoud. Wij focussen ons op het ziekteverzuim die het gevolg is van ziekte en niet van zwangerschap, een beroepsziekte of een ongeval. Vanuit sociaal perspectief heeft ziekte drie dimensies (Maes 2002): - disease: een medisch - biologisch disfunctioneren van het menselijk lichaam, een door de arts objectief vast te stellen aandoening; - illness: de subjectieve ervaring van ziekte door een individu ( patiënt, werknemer); - sickness: het niet meer kunnen vervullen van sociale rollen in de maatschappij omdat het individu ziek verklaard is. Deze drie dimensies kunnen gebruikt worden om de termen wit, zwart, grijs en roze verzuim te verklaren (Veerman 1993) . Om deze verschillende soorten ziekteverzuim te duiden, hieronder een tabel: Is betrokken ziek?
Is betrokkene ziek met een beroep op de ziektewet?
Ja
nee
A
B
nee C
D
ja
Figuur 1: Verschillende soorten ziekteverzuim Situatie a en d leveren geen problemen op. In situatie A is iemand arbeidsongeschikt omwille van een objectief vast te stellen ziekte. Dit is het witte verzuim. De werknemer meldt zich af wegens ziekte én is ook daadwerkelijk ziek, in die mate zelfs dat het onverantwoord is om te werken.
2
Situatie D is de gezonde werknemer. In situatie B is de werknemer afwezig zonder ziek te zijn, de werknemer is gezond maar kan wel een ziekteattest voorleggen. Het zwarte verzuim. Situatie C noemt men het roze verzuim, het tegenovergestelde van het zwarte verzuim. Hier is de werknemer ziek terwijl hij toch komt werken hoewel hij dit gezien zijn mindere gezondheidstoestand beter niet zou doen, “de zieke doorwerker”. Dit wordt ook het presenteïsme genoemd. De overgang tussen het witte en het zwarte verzuim is het grijze verzuim. Dit is een ziektemelding op grond van reële klachten, zonder dat absoluut vaststaat dat men niet meer tot werken in staat is (Veerman 1993). Motivatie had de werknemer misschien wel tot werken kunnen aanzetten. De werknemer heeft een zekere beslissingsvrijheid om zich al dan niet ziek te melden. Dit is dan ook de meest besproken vorm van ziekteverzuim en hangt van veel situationele / contextuele factoren, andere dan de ziekte zelf, af.
1.2.2 Hoe meet je ziekteverzuim? Omwille van de hoge kost die ziekteverzuim impliceert is het niet alleen belangrijk om als organisatie bewust te zijn van de omvang van het probleem, maar ook om het ziekteverzuim correct te analyseren. Dit impliceert een registratiesysteem dat meer informatie genereert dan alleen maar de omvang, frequentie en gemiddelde duur van ziekteverzuim. Ook determinanten van ziekteverzuim dienen door het registratiesysteem in kaart te worden gebracht. Alleen op basis van volledige informatie is een grondige analyse van het ziekteverzuim mogelijk. En die analyse is de eerste én noodzakelijke voorwaarde voor een goed ziekteverzuimbeleid. Men kan de vergelijking maken met een medische diagnose. Alleen de koorts meten bij een patiënt is onvoldoende om een juiste diagnose te stellen en een behandeling op te starten. Men moet ook informatie vergaren over de mogelijke determinanten van de koorts. Een goed registratiesysteem dient ook informatie te verzamelen over de nulverzuimer, de werknemers die geen enkele dag thuis bleven omwille van ziekte. Daarnaast is het ook interessant het profiel van de nulverzuimer te vergelijken met het profiel van de werknemer die bovengemiddeld verzuimt. Een dergelijke analyse kan aanwijzingen geven over de oorzaken van ziekteverzuim. 3
Eén van de grootste problemen bij het meten van ziekteverzuim is het gebrek aan uniformiteit bij de operationalisering van ziekteverzuim. In de praktijk bestaan er oneindig veel definities van ziekteverzuim. Soms valt zwangerschap onder ziekteverzuim, soms tellen afwezigheden langer dan één maand niet langer als ziekteverzuim. Er is eveneens een groot verschil tussen de verschillende registratiesystemen op het vlak van de grootheden die gehanteerd worden om ziekteverzuim te meten. Sommige registratiesystemen meten ziekteverzuim in kalenderdagen, andere dan weer in werkdagen. Wees ervan bewust of men werkt met kalenderdagen of met werkdagen als je ziekteverzuimcijfers wil vergelijken met elkaar. Nog andere registratiemethoden meten ziekteverzuim niet in dagen, maar in verzuimde werkuren. Dit gebrek aan uniformiteit maakt externe benchmarking tussen verschillende instellingen moeilijk. Men kan de ziekteverzuimcijfers van twee of meer rusthuizen immers alleen maar zinvol met elkaar vergelijken als ze op dezelfde manier het ziekteverzuim definiëren en meten. Het is belangrijk om op te merken dat de wijze waarop men het concept ziekteverzuim operationaliseert afhankelijk is van de uiteindelijke doelstellingen die men beoogt. Een econoom die de financiële gevolgen van ziekteverzuim wil bestuderen zal zijn aandacht toespitsen op de extra kosten die het ziekteverzuim veroorzaakt. Een socioloog zijn registratiesysteem zal dan weer vooral demografische gegevens verzamelen. Merk op dat elk registratiesysteem andere informatie registreert én genereert in het kader van de doelstelling waarvoor het ontworpen is. Dit toont aan dat ziekteverzuim een complex probleem is dat men vanuit verschillende invalshoeken kan benaderen. In België heeft het sociaal secretariaat SD Worx een ziekteverzuimregistratiesysteem ontworpen dat in meerdere sectoren wordt toegepast. Naast informatie over duur en frequentie van het ziekteverzuim, wordt ook informatie met betrekking tot determinanten van het ziekteverzuim verzameld. Wat dit verzuimregistratiesysteem zo interessant maakt is het feit dat het specifiek ontwikkeld is om een ziekteverzuimbeleid te ontwikkelen. De focus richt zich uitsluitend op de verzuimoorzaken die liggen in de werksituatie en waarbij remediering mogelijk is. Dit ziekteverzuim betekent een kost voor de werkgever, is niet of moeilijk te anticiperen en heeft hierdoor ernstige gevolgen voor de werkgever.
4
Figuur 2: onderzoeksopzet verzuimonderzoek SD Worx (Statistisch jaarrapport arbeidsverzuim, SD Worx 2003) Remediëring mogelijk OORZAKEN PrivéSituatie
Arbeidssituatie Remediëring onmogelijk Niet anticipeerbaar
VERZUIM Niet ten koste van werkgever
Ten koste van werkgever Anticipeerbaar Ernstig
GEVOLGEN Voor de Werknemer
Voor de werkgever Niet ernstig
De oorzaken van ziekteverzuim worden opgesplitst in twee dimensies: Enerzijds zijn er de oorzaken in de privé - of in de arbeidssituatie. De oorzaken die zich in de arbeidssituatie voordoen zijn eenvoudiger voor de werkgever om er op in te spelen en verdienen dan ook onze aandacht. Voorbeelden hiervan zijn: arbeidsregime, werkdruk, aantal personeelsleden, werkomstandigheden -sfeer of -klimaat en dergelijke. Daarnaast kunnen we de oorzaken opdelen naarmate er mogelijkheid is tot remediëring of niet. Deze twee dimensies zorgen er voor dat we met preventieve maatregelen het ziekteverzuim kunnen reduceren. Door ergonomische werkomstandigheden aan te bieden, de veiligheid van het personeel te verhogen of meer voldoening van hun werk te bieden, kan het ziekteverzuim afnemen(SD Worx 2004).
5
In het verzuim onderscheiden we eveneens twee dimensies. De eerste handelt over de kosten die of voor de werkgever of niet voor de werkgever zijn. De tweede dimensie splitst verzuim op in anticipeerbaar - en niet anticipeerbaar verzuim. Zwangerschap is een voorbeeld van verzuim die anticipeerbaar is, gezien de meldingsplicht van de werkneemster. Deze studie omvat zwangerschap als vorm van absenteïsme niet. Ten slotte zijn er ook in de gevolgen twee dimensies te onderscheiden. De eerste dimensie handelt over de mate waarin het verzuim gevolgen heeft voor de werknemer of voor de werkgever. Wij spitsen onze aandacht op de gevolgen voor de werkgever. De tweede dimensie gaat over de mate waarin de gevolgen ernstig zijn of niet. Hierbij is de frequentie van het verzuim een belangrijke intermediërende factor. Het frequente kortdurend verzuim brengt de meeste problemen met zich mee voor de werkgever. Het is dan ook het verzuim dat het meest onvoorspelbaar en het moeilijkst te anticiperen is. De kosten voor de werkgever bestaan uit directe en indirecte kosten. De directe kosten zijn voornamelijk het gewaarborgd loon die de werkgever moet uitbetalen de eerste maand van ziekte bij bedienden die contractueel in dienst zijn of de eerste 14 dagen bij arbeiders die contractueel in dienst zijn. Ook de continuïteit van de productie of de dienstverlening die door het ziekteverzuim in het gedrang komen, leveren directe kosten indien er niet geanticipeerd wordt en er geen beslissingen vanuit het beleid genomen worden om dit te voorkomen. Samengevat richt dit model zich op de verzuimoorzaken die we terug vinden in de werksituatie, waarbij remediëring mogelijk is, het verzuim een kost voor de werkgever inhoudt, waarop niet of moeilijk te anticiperen is en dat ernstige gevolgen heeft voor de werkgever. Dit model registreert vier ziekteverzuimgrootheden, het ziekteverzuimpercentage (hoeveel van de totale arbeidscapaciteit verloren gaat door ziekteverzuim), de gemiddelde ziekteduur per afwezigheid, het gemiddeld aantal ziektedagen per jaar voor de verzuimers en het gemiddeld aantal ziektedagen per jaar voor de totale werknemerspopulatie. Naast deze vier ziekteverzuimgrootheden registreert deze
6
methodiek volgende determinanten: bedrijfsgrootte, de regio voor de werkgever, leeftijd, geslacht, statuut (arbeider / bediende), werkregime (voltijds / deeltijds), anciënniteit, vast benoemd of niet en ploegenstelsel voor de werknemer.Andere modellen zoals het Karasek-model worden hier niet besproken daar deze ziekteverzuim op een andere manier benaderen.
1.2.3 De interpretatie van ziekteverzuim gegevens Bij de interpretatie van ziekteverzuimgegevens is het belangrijk enkele aspecten in beschouwing te nemen. De duur en de omvang van de geregistreerde data spelen een belangrijke rol. Er is een verschil tussen een kleine groep werknemers die over een korte periode geregistreerd zijn en een grote groep die over een lange periode vb. een jaar, geregistreerd zijn. Bij een te korte periode of een te kleine groep werknemers is de kans op vertekening groot. Deze vertekening kan vermeden worden door lang genoeg en voldoende grote groepen te registreren. Hiermee gaat men bovendien seizoensinvloeden uitsluiten. Indien er evoluties merkbaar zijn binnen een organisatie, ga je best na of dezelfde tendens terug te vinden is binnen de sector waarin de organisatie actief is. Om resultaten te kunnen vergelijken, is het noodzakelijk na te gaan of de data op de zelfde uniforme manier gedefinieerd en geregistreerd zijn. Bij de interpretatie van de resultaten kunnen verschillen te wijten zijn aan determinanten zoals leeftijd, geslacht, grootte organisatie enz. In een volgende paragraaf van dit hoofdstuk worden enkele determinanten die van invloed zijn op ziekteverzuim, besproken.
1.3 Determinanten ziekteverzuim De determinanten of oorzaken van ziekteverzuim zijn op te delen in drie niveaus. Deze drie verschillende niveaus van determinanten zijn: 1) het macrosociaal- of het maatschappelijk niveau; 2) het mesosociaal- of het bedrijfsniveau; 3) het microsociaal- of het persoonlijk niveau.
7
In het kader van deze thesis gaan we vooral het micro- en mesosociaal niveau bespreken. Het macrosociaal niveau kunnen we weinig of zelfs geheel niet beïnvloeden. Op het mesosociaal of het bedrijfsniveau kunnen veel inspanningen gedaan worden naar het beperken van het ziekteverzuim. Wat minder het geval is op het macro - of en microsociaal niveau. (Van Bulck 1996)
1.3.1 Maatschappelijke factoren – macro niveau De samenleving is één van de factoren die een invloed heeft op het ziekteverzuim. De maatschappij is complex en voortdurend in beweging. De laatste decennia is onze samenleving in een stroomversnelling geraakt. Met als gevolg dat de veranderingen nog sneller op elkaar inwerken. Ziekteverzuim is dus niet los te zien van wat op maatschappelijk
niveau
gebeurt.
De
twee
belangrijkste
zijn
de
conjunctuurveranderingen en de organisatie van de sociale zekerheid. Deze worden eerst besproken, erna komen andere factoren van maatschappelijke invloed aan bod. Conjunctuurveranderingen: Conjunctuurschommelingen zijn volgens Smulders (1993) samen met de kwaliteit van arbeid, de belangrijkste beïnvloedende factoren op het ziekteverzuim. In de literatuur heeft volgens Van Bulck et al (1996) een lage conjunctuur gepaard met een hoge werkloosheidsgraad, een hoog verzuim als gevolg. Fase en Keijzer (1991) echter spreken van een hoge werkloosheid, een slechte economische conjunctuur die samengaat met een laag verzuim. Deze tegenstrijdige resultaten kunnen we tweezijdig verklaren. Enerzijds zijn werknemers tijdens een lage conjunctuur meer belast ten gevolge van kostenbesparing waardoor er een onderbezetting van het personeel ontstaat. Deze hogere werkdruk die wordt ervaren, kan tot een hoger ziekteverzuim leiden. Anderzijds kan men er ook vanuit gaan dat werknemers minder gaan verzuimen tijdens een lage conjunctuur, daar er een hoge werkloosheid heerst en men schrik heeft zijn baan te verliezen in deze economisch moeilijke periode. (Grosfeld en Schalk, 1993). Op deze manier kan een slechte economische conjunctuur zowel met hoog als met laag verzuim gepaard gaan.
8
Organisatie van de sociale zekerheid: Elk land kent een andere organisatie van de sociale zekerheid. Sommigen landen, bv de USA, hebben geen publiek georganiseerd systeem dat de werknemers in geval van ziekte beschermt en een uitkering verzekert. Het al dan niet bestaan van verzekering beïnvloedt de graad van ziekteverzuim in grote mate. Het aanwezig zijn van een dergelijke publieke verzekering verlaagt de verzuimdrempel. Het lage ziekteverzuim in de USA kan hiervan een teken zijn. De werknemer zal zich niet zo vlug ziek melden indien er geen vergoeding voorzien is. In België zijn de zelfstandigen niet publiek verzekerd voor kleine risico’s, waardoor deze zich minder vlug ziek melden en afzien van hun werk. Als een werknemer afwezig is wegens ziekte, doorloopt deze eerst een periode van loonwaarborg ten laste van de werkgever. De duur van deze periode is verschillend voor arbeiders en bedienden. Daarna neemt de ziekteverzekering over tot en met de twaalfde maand van afwezigheid. (Cuykens K. en Filon, 2002). Ook de hoogte van het inkomensverlies kan een invloed uitoefenen op het ziekteverzuim. Tussen de verschillende landen bestaan er ook hier verschillen. In Duitsland wordt de eerste zes weken het loon volledige doorbetaald door de werkgever. In Frankrijk echter ontvangt de zieke werknemer pas vanaf de 5de dag een ziekteuitkering die slechts 50% van het inkomen bedraagt waarbij de Franse werkgever de zieke werknemer niets betaalt (De Graeve, Maes et al, 1995). In België krijgen de bedienden die als contractueel tewerkgesteld zijn, de eerste maand van ziekte een volledig loon, een gewaarborgd loon. Na deze maand ontvangen ze nog 87%. Statutairen of vastbenoemden krijgen ook na de eerste maand ziekte hun loon volledig uitbetaald. Verder kan de organisatie van de Sociale Zekerheid ook een beïnvloedende factor zijn voor de verzuimdrempel. In België en in Duitsland is het bijvoorbeeld verplicht vanaf de eerste ziektedag een bewijs van de dokter in te leveren bij de werkgever. Deze legitimatie van de afwezigheid wegens ziekte d.m.v. een medisch attest, heeft ook een drempelverhogend effect volgens een Belgisch onderzoek (De Graeve en Lombaert, 2000). Datzelfde onderzoek toont aan dat 80% van de werkgevers vasthoudt aan het bestaande systeem met een verplicht medisch attest omwille van de vrees voor misbruik en toename van het ziekteverzuim bij een niet verplichte attestering.
9
In Nederland is het medisch attest niet vereist, maar zal de bedrijfsvereniging waarbij de werknemer is aangesloten deze wel aanraden om binnen een redelijke termijn een arts te raadplegen. In Denemarken is een attest pas vereist na een lange periode van ziekte, tenzij de werknemer vele korte periodes na elkaar ziek is (Nielsen et al 2002). Een
ander
kenmerk
van
de
organisatie
van
de
gezondheidszorg,
is
het
doorverwijzingsysteem van een huisarts naar een geneesheerspecialist of onder geneesheerspecialisten onderling. Dikwijls verloopt hier heel wat tijd tussen, wachttijd die de periode van ziekteverzuim alleen maar langer maakt. Ook behandelingen en onderzoeken die veel tijd innemen, werken verzuimbevorderend. De periode in het jaar: Uit het eerder vermelde onderzoek van het sociaal secretariaat SD Worx blijkt dat oktober en november de maanden zijn met het hoogste ziekteverzuim ( 5.0% en 4.9%), en juli en augustus de maanden met het minste ziekteverzuim ( 3.8% en 3.6%). Andere determinanten op dit macrosociaal niveau zijn de pensioensgerechtigde leeftijd, het zich voordoen van epidemieën, de heersende arbeidsethos in de maatschappij, de maatschappelijke status van het beroep dat men uitoefent, de regio waarin het rust en verzorgingstehuis zich bevindt, de macht van de vakbonden in dat land en andere.
1.3.2 Bedrijfsgerelateerde factoren – Meso niveau Onderzoek heeft aangetoond dat vooral factoren verbonden met de arbeids- en bedrijfssituatie bepalend zijn voor het verzuim. Van Bulck (1996) zegt dat de bedrijfsinterne determinanten de grootste rol spelen in het bepalen van het al dan niet afwezig zijn van een werknemer. De binding aan het werk: Deze eerste determinant van de bedrijfsgebonden factoren is de mate waarin de werknemer zich identificeert met het werk die hij levert. Gibson (Smulders, 1984) verklaart het ziekteverzuim door de relatie tussen het individu en de organisatie te zien als een ruilrelatie. Indien de werknemer ervaart dat de inzet te hoog is in vergelijking met de opbrengst, dan zal hij zich minder gaan identificeren met zijn werk en vaak een afkeer hebben om te gaan werken. Onder opbrengst kan men verstaan het loon, maar ook waardering van de chef of collega’s kan hieronder vallen.
10
Smulders (1984) is tot de conclusie gekomen dat vier factoren de binding met het werk bepalen, namelijk arbeidsinhoud, -omstandigheden, -voorwaarden en –verhoudingen. Deze 4 aspecten van de arbeidssituatie hebben betrekking op de kwaliteit van de arbeid. Samen met de kwaliteit van arbeid, verklaren nog drie andere factoren de verschillen in de verzuimpercentages. Deze zijn, slechte financiële positie van het bedrijf, kwaliteit van het werk en menselijke verhoudingen, automatiseringsgraad en traditionele organisatiewijze. De arbeidssituatie op zich verklaart 40% van het verzuimpercentage (Van Bulck, 1996). De sector van tewerkstelling: De ziekteverzuimcijfers in de gezondheidszorg blijken hoger te zijn dan in de andere sectoren. Metselaar (2003) vergelijkt het ziekteverzuim in vier sectoren: de visserij, de commerciële dienstverlening, de industrie en de niet commerciële dienstverlening waaronder de gezondheidszorg. De gezondheidszorg valt onder de sector met het hoogste ziekteverzuim, de niet commerciële dienstverlening. Het ziekteverzuim voor de gehele Belgische arbeidsmarkt was in 2001 4.48% en voor de gezondheidsdiensten, waartoe de rust- en verzorgingstehuizen behoren, 5.62%. Het gemiddeld aantal ziektedagen per jaar voor de verzuimers in de gezondheidsdiensten was 16. Voor de totale Belgische werknemerspopulatie is dat een stuk lager met 8,7 dagen per jaar. (Adriaansens, 2003). Het type van afdeling: Er zou meer ziekteverzuim zijn in psychiatrische instellingen (Bruusgaard et al 2003) . Opvallend is dat verpleegkundigen die minder rechtstreeks contact hebben met patiënten minder vaak ziekteverzuim veroorzaken (Buursgaard et al 2003). Dit doet vermoeden dat het intensieve contact tussen verpleegkundigen en bewoners de taakeisen doet toenemen. Ook Verhaeghe et al (2003) merkt op dat de evolutie van taakverpleegkunde naar een holistische geïntegreerde verpleegkunde zorgt voor toegenomen taakeisen omwille van een grotere individuele betrokkenheid en verantwoordelijkheid van de verpleegkundige ten opzichte van de patiënt.
11
Omvang van de organisatie: Het ziekteverzuim stijgt naargelang de omvang van de organisatie toeneemt tot aan de grens van 1000 en meer werknemers (Borda en Norman,1997). Een mogelijke verklaring hiervoor kan je terug vinden in de theorie van Mok die verwijst naar de binding die een werknemer heeft met de organisatie. Ook het sociaal secretariaat SD Worx stelt dat er een stijgend verzuim is naarmate de organisatie meer werknemers in dienst heeft. Autonomie van het uit te voeren werk: Naarmate de regelmogelijkheden van laag naar hoog worden gebracht, neemt het ziekteverzuim met 39% af. Dit dankzij de daling van psychische klachten van 49% en de stijging van de jobtevredenheid van 81%. (Van Mol, 1999) Sociale ondersteuning: Het ziekteverzuim blijkt lager te liggen in instellingen waar er veel sociale ondersteuning is op de werkvloer (Bruusgaard et al, 2003). Met sociale ondersteuning wordt bedoeld “de empathie en zorgzaamheid onder collega’s, technische en praktische hulp, advies en informatie en feedback van collega’s” (Bruusgaard et al, 2003). Verhaeghe et al (2003) melden dat sociale ondersteuning vooral belangrijk is bij het uitoefenen van sociale beroepen, zoals bij een verpleegkundige. Er werd dan ook een significant verband gevonden tussen een dalend ziekteverzuim en een toegenomen sociale ondersteuning. Volgens Van Mol (1999) is de hoge sociale steun door collega’s een verklaring voor een lager ziekteverzuimpercentage. Vaak waren mensen wel ziek geweest maar verzuimden ze niet omwille van de andere collega’s die vrij waren, en zouden moeten instaan voor vervanging. Overwerk: Er is een positief verband tussen overwerk en ziekteverzuim volgens Poissonet en Véron (2000). Naarmate de werknemer meer overwerk doet, neemt ook de kans op ziekteverzuim toe. Aangezien dit vaak zonder inspraak van de werknemer wordt opgelegd, wordt dit als extra belastend ervaren (Wilson, 2002).
12
Onregelmatige diensturen: Pool en van Dijk (1999) stellen dat lange, onderbroken en onregelmatige diensten vanaf 8 opeenvolgende shiften een risico inhouden voor de gezondheid van de werknemer. Verpleegkundigen met onregelmatige diensturen maken meer kans op miskramen, stress, burnout, vermoeidheid en ziekteverzuim ( Poissonet en Véron, 2000). Andere determinanten op het mesosociale niveau zijn: de syndicalisatie- graad, de organisatiestructuur, de samenstelling van de werknemerspopulatie, de ondersteunende faciliteiten ( kinderopvang voor het personeel). Bij het bespreken van deze determinanten is het belangrijk om deze ze niet afzonderlijk te beschouwen, ze staan niet onafhankelijk ten opzichte van elkaar. Daarom is bij het aanpakken van het ziekteverzuim, bij het opstellen van een beleid, noodzakelijk een integrale aanpak van alle determinanten uit te stippelen.
1.3.3 Persoonsgebonden factoren – Micro niveau Leeftijd: Jonge werknemers verzuimen frequenter dan oudere werknemers, maar minder lang. Oudere werknemers echter verzuimen minder frequent maar zijn wel langer afwezig wegens ziekte.(Allegro et al, 1998). Geslacht: In het algemeen verzuimen vrouwen meer dan mannen, maar de gemiddelde duur van de afwezigheid blijkt bij beide niet significant verschillend te zijn volgens Primoff (1997). Van Bulck (1996) beweert dat mannen wel minder frequent maar ook langer verzuimen. Het verzuim bij de vrouwelijke werknemers heeft verschillende verklaringen:
de
verschillende
perceptie
van
de
werkomgeving,
de
gezondheidstoestand, een lagere functie, een dubbele belasting vanuit het gezin met eventueel kinderen, de zorgplicht, de emotionele belasting en andere. Kempeneers (2001) bevestigt dat vrouwen meer afwezig zijn wegens ziekte, 9,7 dagen dan mannen 5,5dagen. Ook het feit dat vooral vrouwen werkzaam zijn in de zorgberoepen verhoogt het risico op ziekteverzuim. Vrouwen hebben dan ook meer dan twee maal zoveel kans op stressaandoeningen. (Van Bulck, 1996).
13
Functieniveau: Hoe hoger het functieniveau, hoe lager het ziekteverzuim. Dit is mogelijks te wijten aan het feit dat werknemers met een hoger functieniveau zelf meer inhoud en vorm kunnen geven aan hun werk, meer taakvrijheid hebben in hun werk. Bruusgaard er al (2003) tonen aan in hun studie dat een grote taakvrijheid in verscheidene studies wordt geassocieerd met een dalend ziekteverzuim. Onder taakvrijheid verstaan Bruusgaard et al (2003) “ de objectieve of door de werknemer ervaren toegenomen vrijheid om controle uit te oefenen en autonoom beslissingen te nemen over hun werkwijze”. Er is ook een grotere controle mogelijkheid en minder standaardisatie waardoor er een grotere binding met het werk ontstaat (Van Bulck, 1996). Men is ook moeilijker vervangbaar. Bij een laag functieniveau echter is er meer ziekteverzuim. Tewerkstellingsgraad: Uit de literatuur blijkt dat verpleegkundigen die voltijds werken meer ziekteverzuim laten optekenen dan deeltijdse verpleegkundigen (Gilmour, W.H.; Macdonald, E.B. et al 1999). Een mogelijke verklaring hiervoor is dat halftime werkende verpleegkundigen meer tijd hebben om te herstellen dan verpleegkundigen die voltijds werken, waardoor de werkbelasting lager is. Daarnaast bleken voltijds verpleegkundigen gemiddeld ook langer te verzuimen, omwille van ziekte dan andere verpleegkundigen. Kempeneers (2001) verklaart dat uitgedrukt in ziektedagen het verzuim bij de deeltijdsen ongeveer één dag hoger ligt als bij voltijdsen, 8,7 dagen bij 100% werkenden en 9,5 tot 9,9 dagen bij deeltijds werkenden. Voor ziekteverzuim uitgedrukt in uren gaat deze conclusie volgens Kempeneers (2001) niet op. Voltijdsen zijn het meest afwezig wegens ziekte, 64,3 uren, ten op zichte van deeltijdsen met een “jobtime” van minder dan 50%, 40,8 uren. Statutair benoemd: Werknemers die in dienst genomen zijn op basis van een tijdelijk contract blijken minder ziekteverzuim te laten optekenen dan werknemers die statutair benoemd zijn (Elovaino, M. et al 2003). Deze onderzoekers wijten dit aan het roze verzuim bij tijdelijk benoemden. Door de jobonzekerheid gaan tijdelijk benoemde werknemers toch werken, ondanks hun mindere gezondheidstoestand. Een tweede mogelijke verklaring is het feit dat statutair benoemde werknemers vaker ouder zijn dan de deeltijds benoemde werknemers. Een derde mogelijke verklaring volgens Elovaino et al (2003) is het
14
verschil in financiële bescherming dat er is tussen tijdelijke en statutair benoemde werknemers. Nationaliteit: Volgens Peeters et al (1982) zijn er geen significante verschillen in ziekteverzuim tussen Belgen en allochtonen. Volgens een Nedelands onderszoek (Pool, 1991) blijkt wel een vershil. Mogelijke oorzaken voor de grotere verzuimcijfers bij de allochtonen zijn te verklaren door: de cultuur- en taal problemen, de woonomstandigheden, het verschil in leefgewoonten, de werkoriëntatie en de interpretatie van gezag. Individuele gezondheid en levenswijze: Er is volgens Van Bulck et al (1996) een sterk verband tussen de individuele gezondheid van de werknemer, de levenswijze en de mate van ziekteverzuim. Opleidingsniveau: Net als bij het functieniveau is er een negatieve correlatie tussen het niveau van de opleiding en de graad van ziekteverzuim. Hoe hoger het opleidingsniveau, hoe lager het verzuim. Dit is te verklaren door meer regelmogelijkheden, meer waardering en meer sociale contacten bij een hoger opleidingsniveau. De werkkwaliteit stijgt naarmate het opleidingsniveau toeneemt. Zowel de frequentie als de duur van het verzuim nemen af naarmate men hoger opgeleid is. Een laag opleidingsniveau brengt een laag functieniveau met zich mee, waardoor het werk psychisch en fysisch van mindere kwaliteit is en er meer sociale-, economischeen gezonsheidsrisico’s zijn (Van Bulck 1996). Burgerlijke staat: Volgens Schalk (1996), zijn gehuwde werknemers minder vaak afwezig wegens ziekte dan ongehuwde werknemers. Volgens Grosfeld echter is er een negatieve correlatie tussen verzuimfrequentie en ongehuwden. Een mogelijke verklaring zijn de kinderen die een belasting met zich meebrengen bij gehuwde werknemers (Grosfeld, 1996).
15
Deze drie categorieën van oorzaken oefenen ook een invloed op elkaar uit. Je kan het aanzien als een “ perpetuum mobile”. Alle drie hebben ze een invloed op ziekteverzuim en langs deze weg beïnvloeden ze elkaar continu. Als er maatschappelijke veranderingen (op macro niveau) doorgevoerd worden zoals vb een mogelijkheid tot vermindering van de werkweek met 2 uur voor werknemers die 45 jaar of ouder zijn en met 5 uur voor werknemers ouder dan 50 jaar, dan zal dit ten eerste een invloed uitoefenen op de graad van absenteïsme zelf, maar ook het meso- en het microsociaal niveau zullen invloed ondergaan. De werksfeer op bedrijfs- niveau zal veranderen en de werknemers vrijgesteld van arbeidsduur, zullen meer vrije tijd hebben, waardoor hun persoonlijk niveau aangenamer wordt. Wat terug op zijn beurt invloed heeft op de graad van absenteïsme én op de andere twee niveau’s. Het is één geheel, alles staat rechtstreeks of onrechtstreeks in verband met elkaar.
Microniveau
Ziekteverzuim
Macroniveau
Figuur 3: Drie niveau’s ziekteverzuim; Bron: Eigen werk.
16
Mesoniveau
1.4 Situering van de rust – en verzorgingssector 1.4.1 Onderscheid rusthuis en rust – en verzorgingstehuis. Een rusthuis is één of meer gebouwen die functioneel een inrichting voor collectief verblijf vormen, waar, onder welke benaming ook, aan bejaarden die er op een duurzame wijze verblijven, huisvesting wordt gegeven als mede geheel of gedeeltelijk, de gebruikelijke gezins– en huishoudelijke verzorging (Decreet inzake voorziening voor bejaarden, 1985 gecoördineerd op 18/12/1991). Een rust – en verzorgingstehuis (RVT) is een bijzondere erkenning voor de erkende rusthuizen voor bejaarden, of voor bestaande of niet in gebruik genomen nieuw gebouwde ziekenhuizen of gedeelten van ziekenhuizen die tot verblijfsdiensten voor de opneming van personen die behoefte hebben aan zorgenverlening en die bestemd zijn voor verzorgingsbehoevende personen die zijn aangetast door een aandoening met een langdurig karakter (vrij naar KB houdende de vaststelling van de normen voor bijzondere erkenning van RVT – officieuze coördinatie 2/12/1982 en volgende).
1.4.2 Bevoegdheden De regeling inzake rob/loon rvt is een complexe aangelegenheid. De bevoegdheden zijn versnipperd tussen regionale - en federale overheden. De federale overheid is bevoegd voor de programmatie en de erkenningsnormen van een rust– en verzorgingstehuis (rvt), de regionale overheid is bevoegd voor de programmatie en de erkenningsnormen van de rob. De erkenningsprocedure is van beide een bevoegdheid van de regionale overheid (Pacolet, 2002). De programmatiecijfers hebben betrekking op het aantal plaatsen, bedden of voorzieningen dat mag worden aangeboden. Rusthuizen: gemeenschapsbevoegdheid: rob bedden - 4/100 60-plussers (10/7/85) - 1/100 60-plussers voor dementerende (19/12/90) - 57466 gewone bedden (24/6/97) en 10895 bedden voor dementerende bejaarden - max 72736 rob bedden in Vlaanderen (17/3/98) (Pacolet, 2002, tabel 2.7 p120)
17
De bestaande bedden zijn op zes jaar tijd gestegen met ongeveer 7000 eenheden tot ruim 59000 bedden. Het aantal erkende instellingen bleef nagenoeg constant. Dit impliceert bijgevolg dat de voorzieningen steeds groter worden. Het aantal geplande bedden daalde de afgelopen zes jaar en bedraagt in 2002 nog 7471 (Pacolet, 2002). Rvt: Tot 1998 werd de programmatie van het aantal rvt bedden uitgedrukt aan de hand van de verhouding tot de totale bevolking of een deel ervan. Sindsdien is men overgestapt op normen in absolute cijfers. De rvt’s dienen erkend te worden indien zij aanspraak willen maken op de RIZIV-forfaits (ook een instelling met rob bedden dient erkend te worden om aanspraak te kunnen maken op de riziv forfaits). De normen voor de rvt’s worden opgesteld door de federale overheid (Pacolet, 2002, tabel 2.13 p125). De erkende rvt bedden van 1999-2001 zijn in twee jaar tijd van 29763 naar 40126 geëvolueerd. Dit zijn er 10000 bij op twee jaar tijd.Dit is te wijten aan het protocol akkoord uit 1997, waarbij jaarlijks 5000 rob bedden converteren naar rvt bedden. (Pacolet, 2002, tabel 2.14 p125). Verhouding tussen programmatie- norm en reële invulling: Vlaanderen had in juni 1999, wat het aantal rvt bedden betreft, 64,7% van de programmatie- norm voor 2002 bereikt. De toename van de rvt bedden is gekoppeld aan een equivalente afname van rob bedden.
1.4.3 Personeelsbehoeften De personeelsbehoeften werden vastgelegd in het Decreet van 5 maart 1985, behalve de erkenning voor de rvt bedden die federaal geregeld is. De erkenningsnormen zijn opgesteld i.v.m. het aantal en de kwalificatie van de tewerkgestelde personen. Rusthuizen: De Vlaamse gemeenschap maakt een onderscheid tussen rob’s die uitsluitend valide senioren huisvesten en rustoorden met zorgbehoevende bejaarden. Een rustoord dat verzorgingsbehoevende senioren opneemt dient steeds over ten minste het volgend personeel te beschikken (Pacolet, 2002): - een dagelijkse verantwoordelijke in het bezit van een brevet, diploma of gelijkwaardige titel van genoten onderwijs dienstig voor de uit te oefenen functie of het bewijs van drie jaar ervaring in een soortgelijke functie.
18
- verplegend en verzorgend personeel in verhouding van 2,5 full–time equivalenten (fte) voor 15 opgenomen bejaarden, waarvan ten minste één verplegend personeelslid. Rusthuizen die uitsluitend valide personen huisvesten hebben maar één fte per zes opgenomen bejaarden nodig. Een uitzondering is in het Brussels hoofdstedelijk gewest waar men drie fte per 30 bejaarden aan verpleegkundigen en verzorgenden én waarvan ten minste één verpleegkundigen per 30 bejaarden vereist is. Er dient ten minste één personeelslid per vijf opgenomen bejaarden te zijn (Pacolet, 2002). Rvt: Voor de behandeling en de verzorging van verzorgingsbehoevenden is er verpleegkundig, verzorgend en paramedisch personeel vereist. Personeelsnorm per 30 behoevenden in 2001: vijf verpleegkundigen waarvan één hoofdverpleegkundige, vijf verzorgenden, één 1 logo-, ergo- of kinesitherapeute. Afhankelijk van de zorgzwaarte van de bejaarden is er personeel vereist. In een rob met patiënten die een afhankelijkheidscategorie B&C hebben moet de continuïteit van de verzorging gegarandeerd worden. Er zijn overdag minimum twee fte verpleegkundigen en drie fte verzorgenden aanwezig: ’s nachts dient de permanentie door minimaal één personeelslid gegarandeerd te worden (Pacolet, 2002, TABEL 2.37 p148).
1.4.4 Kenmerken personeel in rusthuizen en rust - en verzorgingstehuizen in de private sector Geslacht Het overgewicht van vrouwen blijft bestaan, 91,2% van de tewerkgestelden in de rusthuizen en rust– en verzorgingstehuizen zijn vrouwen (Kempeneers, 2001). Ruim 60% van alle personeelsleden zijn verpleegkundigen of verzorgenden. In deze groep is het vrouwelijk overgewicht ook het meest uitgesproken. Minder dan 8% van de verpleegkundigen zijn mannen en de mannelijke verzorgenden vormen slechts iets meer dan 2% van het totaal van de verzorgenden.
19
Leeftijd Op 31 december 2001 bedroeg de gemiddelde leeftijd van het personeel 36,8jaar. Gemiddeld zijn de mannen drie jaar ouder dan hun vrouwelijke collega’s, maar bij verpleegkundigen en de verzorgenden zijn de vrouwen gemiddeld iets ouder dan hun mannelijke collega’s (37,2 tov 36,4 jaar en 34,4 tov 32,2 jaar) (Kempeneers, 2001). Ondanks
er
een
verschuiving
van
de
leeftijdspiramide
naar
de
oudere
leeftijdscategorieën zichtbaar is, is er nog een sterke vertegenwoordiging van jong personeel. Ongeveer 28% van het personeel is jonger dan 30 jaar en iets meer dan 20% is ouder dan 45 jaar. Naar de aard van het beroep merkt men dat personeelsleden onder de 21 jaar vooral een verzorgende functie uitoefenen (2001: 78%; 2000: 80%; 1999: 81%). Tot de leeftijd van 44 jaar bevinden meer dan de helft van alle personeelsleden zich in verzorgende en verpleegkundige functies ( Kempeneers, 2001). Dienstjaren In 2001 bedroeg de gemiddelde anciënniteit van de werknemers 4,1 jaar. Een sterke dalende trend is opmerkelijk, in 2000 was de gemiddelde anciënniteit nog 4,7 jaar en in 1999, vijf jaar (Kempeneers, 2001). Deze daling was vooral het gevolg van een sterke daling bij de vrouwen. In 2001 echter is de daling het grootst bij de mannen, dubbel zo snel als bij de vrouwen dat jaar. Door deze evolutie is de gemiddelde anciënniteit van vrouwen in 2001 nog slechts een half jaar lager dan die van mannen, vier jaar t.o.v. 4,5 jaar. De gedaalde anciënniteit ten opzichte van vorige jaren weerspiegelt zich in een opvallende toename van het aantal personeelsleden met minder dan een jaar dienst. Bij het verpleegkundig, paramedisch en administratief personeel neemt ook het aandeel van de personeelsleden met één tot vier jaar dienst toe (Kempeneers, 2001). Het verzorgend personeel heeft de laagste anciënniteit (2,6jaren) bij de mannen in 2001. Bij de vrouwen is dit 3,8 jaren. Voor verpleegkundigen is de anciënniteit bij mannen vijf jaar en bij vrouwen 4,5 jaar. De daling van de anciënniteit is in 2001 het grootst bij de mannen (Kempeneers, 2001).
20
Naar jobtime is de anciënniteit groter bij de voltijdsen dan bij de werknemers met een job-time van 50% of minder. In vergelijking met andere jobtime- categorieën is de daling opvallend groot bij de voltijdsen: in 2001 daalde het aantal dienstjaren er met 1,2 jaren. In de andere categorieën is de daling minder uitgesproken, maximum 0,5 jaar (Kempeneers). Jobtime Eind 2001 werkte 62,8% van het personeel deeltijds. Deze trend houdt aan sinds de jaren’90. Mannen werken in 30% van de gevallen deeltijds tegenover 66% van de vrouwen. In alle beroepscategorieën is de deeltijds tewerkstelling groter bij vrouwen dan bij mannen. Bij verzorgenden werkt 67% van de vrouwen deeltijds en 42% van de mannen. Bij verpleegkundigen werkt maar 54% van de vrouwen deeltijds en 9% van de mannen (Kempeneers, 2001). In 2001 is de deeltijdse tewerkstelling het grootst in de leeftijdsgroep van de 45-49 jarigen, 71% werkt er deeltijds. Personeelsleden vanaf 60 jaar werken het minst deeltijds (38%). Deeltijds tewerkstelling in deze groep is gevoelig gedaald ten opzichte van 2000 (11%). De leeftijdsgroep jonger dan 21 jaar werkt vaak deeltijds, 60%. Personeelsleden tussen 21 en 29 jaar en ouder dan 55 jaar kiezen het vaakst voor een voltijdse job, meer dan 45% werkt er voltijds. In de categoriën tussen 35 en 54 jaar zijn de personeelsleden met een maximaal halftijdse job het sterkst vertegenwoordigd (Kemperneers, 2001). In 1998 en 1999 werkte bij de verpleegkundigen de meerderheid nog voltijds. In 2001 is het aandeel van de verpleegkundigen die deeltijds werken 50,2% en het aandeel die voltijds werken 49,8%. Verzorgenden kiezen globaal genomen voor een full-time betrekking of een job met jobtime van 50% of minder (Kemperneers, 2001). Type contract In 2001 werden er volgens Kempeneers (2001) nog vier soorten contracten afgesloten: bepaalde duur, onbepaalde duur, vervangingscontracten en studentenovereenkomsten. Bij deze zelfde studie komen contracten van onbepaalde duur nog steeds het meest voor bij verpleegkundigen. Bij verzorgenden echter is het aandeel contracten van bepaalde duur het grootst (Kempeneers, 2001).
21
1.5 Prevalentie van ziekteverzuim Volgens de studie van Van Mol (1999) zijn de werknemers gemiddeld 0,56 keer en acht dagen afwezig wegens ziekte. In deze studie werd één van de hoogste percentages ziekteverzuim bij het verpleegkundig- en verzorgend personeel gevonden, 40,9%. Bij verpleegkundig en verzorgend personeel bedroeg de mediaan aantal zeven dagen per verzuimer (Van Mol, 1999). In de het Sociaal Jaarverslag van het Sociaal Secretariaat Caritas (Kempeneers, 2001), was een personeelslid van een rusthuis of een rust–en verzorgingstehuis gemiddeld 43,9 dagen afwezig. Afwezigheid wegens ziekte was in 21,2%( of negen dagen) van de gevallen de reden voor afwezigheid. In dit jaarverslag was het gemiddeld aantal ziektedagen het hoogst bij de verzorgenden. Verzorgenden waren in 2001 gemiddeld 10,8 dagen afwezig wegens ziekte en verpleegkundigen 7,9 dagen (Kempeneers, 2001). In deze zelfde studie waren vrouwen meer afwezig wegens ziekte dan mannen. In 2001 werden bij de vrouwen gemiddeld 9,7 ziektedagen geregistreerd tegenover 5,5 dagen bij de mannen. In alle leeftijdsgroepen ligt het ziekteverzuim hoger bij de vrouwen maar vooral de personeelsleden tussen 50en 54 jaar zijn het meest afwezig wegens ziekte (13,3 dagen). Het ziekteverzuim is bij de vrouwen net als bij de mannen het laagst bij de categorie jonger dan 21 jaar (3,2 dagen).Over de leeftijdsgrenzen heen kent het ziekteverzuim van de vrouwen een golvend verloop wat het aantal dagen betreft. Vóór de leeftijd van 30 jaar neemt het ziekteverzuim toe met de leeftijd. Tussen 30 en 39 jaar daalt het ziekteverzuim geleidelijk. Vanaf 40 tot 54 jaar stijgt het ziekteverzuim terug tot het maximum van 13,3 dagen wordt bereikt in de categorie van 50- 54 jaar. Daarna neemt het ziekteverzuim terug af tot 10,1 dagen in de categorie van de 60-plussers. Het ziekteverzuim is in elke leeftijdscategorie boven de 40 jaar hoger dan in de categorieën onder de 40 jaar (Kempeneers, 2001). Uitgedrukt in ziektedagen ligt het verzuim bij de deeltijdsen ongeveer één dag hoger dan bij de voltijdsen (8,7 dagen bij voltijdsen; 9,5 tot 9,9 dagen bij deeltijdsen). Bij de mannen is het ziekteverzuim het meest gestegen bij de personeelsleden met een jobtime tussen 51% en 75%. Het ziekteverzuim in de andere categorieën bleef stabiel. Mannen met een jobtime tussen 77% en 100% zijn het meest afwezig wegens ziekte, ongeveer zes dagen. De 51% tot 75% werkenden hebben het laagste ziekteverzuim, 4,3 dagen. Bij de vrouwen is er tussen de categorieën weinig verschil. De voltijdsen zijn gemiddeld 9,3
22
dagen afwezig wegens ziekte, de categorie tussen 75% en 51% was gemiddeld 9,6 dagen ziek wegens ziekte en de categorie onder de 51% was gemiddeld tien dagen afwezig wegens ziekte. Het ziekteverzuim steeg het meest (1,7 dagen) bij de vrouwelijke personeelsleden met een jobtime tussen 76 en 99% (tien dagen). Ook bij de voltijdsen steeg het ziekteverzuim met 1,1 dag. In de andere categorieën werd een lichte daling opgetekend.
23
Hoofdstuk 2: Formulering hypothesen In hoofdstuk 2 worden de hypothesen geoperationaliseerd. Er is een verband tussen mate van zorgafhankelijkheid en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel. Er is een verband tussen percentage RVT bedden en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel. Er is een verband tussen grootte van rust– en verzorgingstehuis en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel. Er is een verband tussen leeftijd en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel. Er is een verband tussen aantal jaren geldelijke anciënniteit en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel. Er is een verband tussen arbeidsregime en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel. Er is een verband tussen soort contract en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel. Er is een verband tussen functie en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en verzorgend personeel.
24
Hoofdstuk 3: Methodologie 3.1 Steekproef De data werden mij ter beschikking gesteld door het studiebureau Bureau Vandorpe. Deze data werden in het kader van een vorige studie samen met het bureau Probis data verzameld van 43 Vlaamse openbare rust – en verzorgingstehuizen. Aan de hand van de volledigheid van de beschikbare gegevens, werd een selectie gemaakt om ten slotte op 24 rust– en verzorgingstehuizen te focussen. Deze 24 openbare rust – en verzorgingstehuizen werden aangeschreven om toestemming te krijgen hun data te gebruiken voor een secundaire data-analyse. Drieëntwintig rusthuizen stemden toe. De namen van de rusthuizen werden geanonimiseerd, wat overeengekomen was met de deelnemende rusthuizen en rust–en verzorgingstehuizen en de onderzoekers. Ieder rusthuis kreeg een at random gekozen nummer om bij de verwerking de leden uit de verschillende rusthuizen nog te kunnen onderscheiden. De Vlaamse Openbare rusthuizen en rust– en verzorgingstehuizen zijn gelegen in devijf Vlaamse provincies West–Vlaanderen, Oost–Vlaanderen, Vlaams Brabant, Limburg en Antwerpen. De 23 rusthuizen samen tellen 1452 personeelsleden en 2466 bewoners. Enkel het verplegend en verzorgend personeel werd opgenomen. De data zijn door de rusthuizen zelf ingevoerd. Deze afzonderlijke bestanden werden identiek gemaakt naar structuur en nadien samen gebracht in een één globaal bestand. Door ieder rusthuis een willekeurig nummer toe te kennen en geen namen van personeelsleden te vermelden, was de anonimiteit van de gegevens gewaarborgd. Beperkingen van de beschikbare data waren het ontbreken van het geslacht, de ziekteverzuim frequentie, de reden van ziekteverzuim, de periode van het jaar waarin dit ziekteverzuim viel, het opleidingsniveau, de burgerlijke staat, de nationaliteit, de diensturen waarop het verzuim plaats vond, het aantal overuren die iemand presteerden en de sociale ondersteuning.
25
In het samengevoegd data bestand werden de volgende variabelen opgenomen: Het volgnummer van een personeelslid. Het uniek nummer en rusthuisnummer. De grootte van het rusthuis of hoeveel bewoners het rusthuis kan opnemen. Deze variabele bestaat als continue en als categorische variabele. De indeling van de categorieëngebeurde op basis van kwartielen, wat voor vier klassen zorgt. Het percentage RVT bedden. Ook deze variabele bestaat als continue en als categorische variabele. Voor de indeling in klassen werd gebruik gemaakt van de kwartielen en zijn er dus vier klassen. De leeftijd van het personeelslid werd op basis van 31 december 2000 berekend, daar de ziekteverzuimgegevens op 2000 sloegen. Om de categorische variant van deze variabele in te delen werd geen gebruik gemaakt van de kwartielen, maar werden leeftijdscategorieën opgemaakt van 10 jaar. De eerste klasse is 25 jaar of jonger, de volgende klassen zijn per 10 jaar en de hoogste klasse zijn de personeelsleden boven de 55 jaar. Het aantal jaren geldelijke anciënniteit (op basis van 31 december 2000) was gegeven door het rusthuis. De variabele is opgedeeld in vier klassen, de eerste klasse van ten hoogste één jaar, de tweede klasse tussen 1 en 10 jaar, derde klasse tussen 10 en 15 jaar, de vierde klasse meer dan 15 jaar. Het soort contract. Deze variabele opgedeeld in drie categorieën: 1. Statutair 2. Niet Gesubsidieerd Contractueel 3.Andere Deze laatste categorie bevat onder andere jobstudenten en sociaal tewerkgestelden.
26
De functies werden opgedeeld in zes categorieën. 1. Hoofdverpleegkundige 2. Gegradueerde verpleegkundige 3. Gebrevetteerde verpleegkundige 4. Ziekenhuisassistente 5. Verzorgende 6. Logistieke hulp Bij de Katz–schaal (bijlage 2) had elk rusthuis op de acht onderwerpen van fysieke of psychische afhankelijkheid een score voor zijn bewoners. Er was één rusthuis die geen scores had op de Katz–schaal. Voor iedere bewoner werd berekend in welke van de vijf categorieën van de schaal zij vielen (0, A, B, C, of C dement). Hoe hoger de letter, hoe hoger de zwaarte van de zorg. Deze vijf categorieën werden opnieuw opgedeeld in twee groepen (zie tekening 1). De lichtste categorieën 0 en A werden samen genomen en de zwaarste categorieën C en Cd werden ook samen genomen. De categorie B die ertussen zit, werd evenredig over de twee groepen verdeeld. Het was de bedoeling om twee extremen voor te stellen, enerzijds de rusthuizen met lichte tot matige zorgafhankelijkheid en anderzijds de rusthuizen met zware zorgafhankelijkheid. De variabele Katz omvat deze twee groepen. Tekening 1 toont de opsplitsing die gebeurde aan de hand van de mediaan (37,8 en 40,4). Kwadrant 1 omvat de rusthuizen met zwaar zorgafhankelijke bewoners, Kwadrant 4 omvat de rusthuizen met licht tot matig zorgafhankelijke bewoners.
27
Klasse C Cd & 1/2B > mediaan (40,4)
1
2
Klasse C Cd &1/2B < mediaan (40,4)
3
4
Klasse 0 A ½B< mediaan (37,8)
Klasse 0 A ½B> mediaan (37,8)
Figuur 4: Katz schaal vier kwadranten Bron: Eigen werk. Het arbeidsregime. Deze variabele toont het percentage van tewerkstelling. De continue variabele werd op basis van een scatterplot omgevormd tot categorische. De eerste klasse is 50% of minder, de tweede tussen 51% en 99% en de derde 100%. Op basis van het arbeidsregime werd berekend hoeveel gepresteerde dagen iemand werkt per jaar. Voor een fulltime is dit 260 dagen, voor een halftime 130 dagen. Deze variabele werd
gebruikt
om
samen
met
de
uren
arbeidsongeschiktheid,
het
ziekteverzuimpercentage te berekenen. De oorspronkelijke uren arbeidsongeschiktheid wegens ziekte of ongeval, werden niet gebruikt daar ze niet in verhouding zijn of geen juist beeld weergeven van het arbeidsregime van een personeelslid (full- of halftime). Het ziekteverzuimpercentage echter houdt wel rekening met het arbeidsregime. Als we weten dat iemand 38u per week werkt, vijf dagen per week, dan bestaat een werkdag uit 7,6 u.
28
De toegepaste formule voor ziekteverzuimpercentage: Arbeidsongeschiktheid (u) Gepresteerde dagen × 7,6 × 100 Ook deze variabele is naast de continue variabele opgedeeld in categorieën. De eerste categorie bevat de nulverzuimers, de tweede categorie bevat ziekteverzuimpercentages tussen 0,01-1,92%, de derde categorie tussen 1,93-7,69% en de vierde meer dan >7,70%. Ter illustratie deze tabel met een overzicht van de ziekteverzuimpercentages per arbeidsregime en het overeenstemmende aantal dagen ziekteverzuim. Tabel 1: Overzicht ziekteverzuimpercentages en overeenstemmend aantal dagen ziekteverzuim. Ziekteverzuim (%)
Deeltijds arbeidsregime (50%)
Voltijds arbeidsregime (100%)
1,92%
2,5 dagen (19u)
5 dagen (38u)
3,85 %
5 dagen (38u)
10 dagen (76u)
7,69%
10 dagen (76u)
20 dagen (152u)
29
3.2 Analyse van de data Bij het verwerken van de data werd het statistisch verwerkingsprogramma SPSS (SPSS Inc., V 12.0) gebruikt. Als uitgangspunt werd een bivariate Spearman correlatie uitgevoerd. Voor statistische analyse werden de Mann–Whitney U-test, Kruskal–Wallis test, chi–kwadraat test, Fisher Exact test en binaire logistische regressie gebruikt. Om de gegevens voor te stellen werden kruistabellen, staafdiagrammen, scatterdiagram en box and whisker plots gehanteerd. Om de categorische variabelen in kaart te brengen ten opzichte van het ziekteverzuimpercentage, werden de non–parametrische testen Kruskal-Wallis – of de Mann-Whitney U-test toegepast. Indien er een significant verband werd vastgesteld, werd aan de hand van de Mann-Whitney U-test nagegaan tussen welke categorieën van de variabele er een significant verschil was. Om de categorische variabelen te vergelijken met het ziekteverzuimpercentage ingedeeld in klassen, werden de kruistabellen opgevraagd met de daaraan gekoppelde chi–kwadraat waarden. Als aanvulling werd een binaire logistische regressie uitgevoerd om invloeden van andere variabelen te corrigeren.
30
Hoofdstuk 4: Resultaten 4.1 Algemene beschrijving van de populatie Demografische variabelen: Leeftijd De gemiddelde leeftijd van de personeelsleden is 35,6 jaar, de standaarddeviatie is 10,1. De jongste personeelsleden zijn 16 jaar en de oudste 62. De leeftijdsopbouw bestaat voor 19,7% uit de categorie 25 jaar of jonger (zie tabel 2). Tabel 2: Leeftijd Leeftijd <=25 26-35 36-45 46-55 >55 Totaal Missing Totaal
n
%
285 380 533 208 41 1447 5 1452
19,7 26,3 36,8 14,4 2,8 100,0
Geldelijke anciënniteit De gemiddelde geldelijke anciënniteit bedraagt 10,1 jaren, de standaarddeviatie 8,9 jaren. De minimum anciënniteit is 0 jaar en het maximum aantal jaar is 42. Tabel 3: Geldelijke anciënniteit Geld. Anc. <=1 >1-10 >10-15 >15 Totaal Missing Totaal
n 382 382 297 380 1441 11 1452
% 26,5 26,5 20,6 26,4 100,0
Soort contract Er zijn 461 of 31,8% statutair benoemde personeelsleden. Niet gesubsidieerde Contractuelen vertegenwoordigen 47,8% van de steekproef of 693 personen. De categorie ‘Andere’ waar sociaal tewerkgestelden en jobstudenten onder vallen, bevatten 297 personen of 20,5%.
31
Functie De
steekproef
telt
35
hoofdverpleegkundigen
(2,4%),
50
gegradueerde
verpleegkundigen (3,5%), 290 gebrevetteerde verpleegkundigen (20,1%), 111 ziekenhuisassistenten (7,7%), 848 verzorgende (58,7%) en 111 logistieke hulpen (7,7%). Er waren 7 missing values op de populatie van 1452 personen. Tabel 4: Functie Functie
n
Hoofdvpk Gegradueerde vpk Gebrevetteerde vpk ZH assistente Verzorgende Logistieke Totaal Missing Totaal
% 35
2.4
50
3.5
290
20.1
111 848 111 1445 7 1452
7.7 58.7 7.7 100.0
Arbeidsregime Het gemiddelde percentage in arbeidsregime was 72%, de standaarddeviatie 23%. Het kleinste percentage was 11% en het grootste 100%. Bijna de helft werkt 50% of minder (46,8%). Meer dan één derde werkt voltijds en de overige 17,8% werkt tussen 51 en 99%. Tabel 5: Arbeidsregime ArbRegime <=50% >51-99% 100% Totaal
n 679 258 515 1452
32
% 46,8 17,8 35,5 100,0
Ziekteverzuimpercentage Het gemiddelde ziekteverzuimpercentage is 5,1%, de standaarddeviatie 12,9%. Het minimum aan ziekteverzuim is 0%, het maximum 100%. Tabel 6: Ziekteverzuimpercentage Ziekteverzuimpercentage 0
n
%
666
46,8
259
18,2
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
264
18,6
>7,70 (>20d)
234
16,4
1423
100,0
0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
Totaal Missing Totaal
29 1452
De rusthuis – specifieke (organisatorische) variabelen: Zorgafhankelijkheid. Van de 23 hebben 22 rusthuizen hun Katz scores ingevuld. Acht rusthuizen hebben een profiel van licht tot matig zorg, negen een zwaar zorgprofiel en vijf vallen buiten deze twee categorieën. Grootte van het rusthuis. De gemiddelde grootte van de rusthuizen is 107 bedden met een standaarddeviatie van 73,5. Het kleinste rusthuis bevat 40 bedden en het grootste 329 (80 [60 , 133]), (mediaan, IQR). Percentage RVT bedden. Het gemiddelde percentage aan RVT bedden is 37,3% met een standaarddeviatie van 13,2%. Het minimum is 0% en het maximum 63,9%, (37,1 [37,3 , 47,6]). Het
ziekteverzuimpercentage
per
rusthuis
is
gemiddeld
4,45%
standaarddeviatie van 2,1%. Het minimum is 0,8% en het maximum 7,9% (4,5 [2,8 , 6,0]). 33
met
een
Combinatie van bovenvermelde variabelen Bij jonge personeelsleden zijn Contractuelen meer vertegenwoordigd (82,5% in de leeftijdscategorie <=25 jaar) en bij oudere personeelsleden vertegenwoordigen de Statutairen het grootste aandeel (58,5% in de leeftijdscategorie >55jaar). In categorieën <1 jaar Geldelijke Anciënniteit zijn voor contract, de Contractuelen het talrijkst (81,2% en 55%). Bij de personeelsleden met >10-15jaar en >15jaar anciënniteit hebben de Statutairen het grootste aandeel (38,7% en 67,5%). Statutairen zijn het sterkst vertegenwoordigd in de categorie >15jaar anciënniteit (55,8%), Contractuelen in de categorie ten hoogste één jaar anciënniteit (45,2%). Hoofdverpleegkundigen zijn het sterkst vertegenwoordigd in de leeftijdscategorie 36-45 jaar (45,7%).Verzorgenden zijn in alle leeftijdscategorieën het talrijkst (53,9% tot 62,5%). In
de
leeftijdscategorie
<=25
jaar
werkt
56,1%
voltijds,
bij
de
andere
leeftijdscategorieën werkt steeds meer dan de helft 50% of minder. Vanaf de leeftijdscategorie ouder dan 25 jaar, zijn de arbeidsregimes <=50% en 51-99% het sterkst vertegenwoordigd. Vooral personeelsleden met ten hoogste één jaar anciënniteit werken <=50% (39,6%). In de categorie 51-99% van het arbeidsregime hebben de personeelsleden >15 jaar anciënniteit het grootste aandeel. Voltijdse personeelsleden zijn het sterkst vertegenwoordigd bij de categorie >1-10 jaar anciënniteit. In de categorie van ten hoogste één jaar geldelijke anciënniteit, werkt 49,5% <=50%. In de drie categorieën van meer dan één jaar geldelijke anciënniteit, werkt het grootste deel van de personeelsleden 100% (54,7%, 54,5%, 44,5%). Als we het profiel van de nulverzuimers vergelijken met het profiel van de langdurig verzuimers (>7,7%), komen de volgende kenmerken naar voor: In de leeftijdscategorie <=25 jaar en tussen 36-45 jaar zijn de meeste nulverzuimers gesitueerd (29,8% en 32,5%). Langdurig verzuimers daarentegen zijn vooral in de leeftijdscategorieën 26-35 jaar en 36-45 jaar terug te vinden (29,3% en 40,9%). Volgens contract is het grootste percentage nulverzuimers gesitueerd in de categorie “niet gesubsidieerd contractueel” (54,7%) en is er tezelfdertijd 44,4% van de langdurig verzuimers gesitueerd in dezelfde categorie. De statutairen nemen 34,2% in van het langdurig verzuim. 34
Verzorgenden vertegenwoordigen 57% van de nulverzuimers in en tegelijkertijd 65,8% van het langdurig verzuim. Deze tegenstelling kan te wijten zijn aan het grote aantal verzorgenden (58,7%). Ook gebrevetteerde verpleegkundigen nemen 20,2% in van de nulverzuimers. Bijna de helft van de personeelsleden die niet verzuimen heeft een arbeidsregime van 50% of minder (46,2%). Maar tevens is 59,4% van het langdurig verzuim ingenomen door de categorie die 50% of minder werkt. Deze categorie van arbeidsregime neemt dan ook 46,5% van de totale steekproef in.
35
4.2 Vergelijking van steekproef voor demografische en organisatorische variabelen. Al eerste test werd de Spearman correlatie (rs) toegepast op continue variabelen (zie tabel 1). Dit is enkel een basis, aan de hand van andere testen worden deze correlaties verder uitgewerkt. De afhankelijke variabele is het ziekteverzuimpercentage per werknemer. Deze werd in verband gebracht met de score op de Katz–schaal, de grootte van het rusthuis, het percentage RVT–bedden, de leeftijd van het personeelslid, de geldelijke anciënniteit en het arbeidsregime. Deze onafhankelijke variabelen zijn alle continu. Ondanks het significant zijn van de correlaties, zijn de waarden echter in de nabijheid van de nulwaarde te situeren. Bij dergelijke r-waarden (hoewel sterk significant wegens de grote steekproefaantallen) is het te gewaagd om daar een sluitende verklaring aan te koppelen (zie grafiek 1 in bijlage 1: scatterdiagram van geldelijke anciënniteit).
Tabel 7: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage Katz
Grootte rusthuis
Percentage RVT bedden Leeftijd (j)
Geldelijke anciënniteit
Arbeidsregime in %
36
rs P n rs P n rs
-,025 ,473 860 ,140 ,000 1423
P n rs P n rs P n rs P n
,006 1423 ,179 ,000 1422 ,214 ,000 1412 -,077 ,004 1423
,073
4.2.1 Soort Contract De eerste variabele die in kaart werd gebracht is het Soort Contract van een personeelslid. Tussen de drie soorten contracten is er een significant verband (P < 0,001). Verder onderzoek heeft uitgewezen dat er vooral een verschil is tussen een Statutair en een Niet Gesubsidieerd Contractueel (P <0,001). De statutairen hebben een hoger ziekteverzuimpercentage dan de Contractuelen.Tussen de andere categorieën is er geen significant verschil gevonden. In de grafiek 1 is het duidelijk dat de mediaan van Statutairen hoger ligt dan de mediaan van Niet Gesubsidieerde Contractuelen. Tabel 8: Ziekteverzuimpercentage-soort contract Soort contract Statutair n = 452
Gemiddelde (SD) Mediaan-IQR range Gemiddelde (SD) Mediaan - IQR range Gemiddelde (SD)
Niet gesubsidieerd contractueel n = 679 Andere n = 291
Ziekteverzuimpercentage per individu 6.0 (15.7) (1.0 [0.0 - 4.9]) 0.0 - 100 4.5 (11.4) (0.0 [0.0 – 3.6]) 0.0 – 100 5.6 (14.4)
Mediaan - IQR
(0.4 [0.0 – 4.6])
range
0.0 – 100
Grafiek 2: Soort contract
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 Statutair
Niet gesubsidieerd contractueel
Soort contract
37
Andere
Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het soort contract van de werknemer een significant verschil X² = 33,67 df = 6 (P < 0,001). De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil (P < 0,001) is tussen de categorieën: 1.Statutair en 2. Niet gesubsidieerd contractueel X² = 33.48 (P < 0,001). Dit wil zeggen dat Statutairen een hoger ziekteverzuimpercentage hebben dan Niet gesubsidieerde contractuelen. Tussen de andere categorieën was er geen significant verschil. Tabel 9: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-soort contract Ziekteverzuimpercentage per individu (klassen) 0,00
n %
0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
n %
Soort contract
167
Niet gesubsidieerd contractueel 364
36,9%
53,6%
Statutair
Totaal Andere 135
666
46,4%
46,8%
96
111
52
259
21,2%
16,3%
17,9%
18,2%
109
100
54
263
24,1%
14,7%
18,6%
18,5%
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
n
>7,70 (>20d)
n
80
104
50
234
%
17,7%
15,3%
17,2%
16,5%
Totaal
n
452
679
291
1422
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
%
%
Grafiek 3: Ziekteverzuimpercentage-soort contract Soort contract - ZV%/individu Ziekteverzuimpercenta ge per individu 0,00
Soort contract
38
Andere
Ziekteverzuimpercenta ge per individu 0,011,92 ( >0 & <=5d)
Niet gesubsidieerd contractueel
60 50 40 30 20 10 0
Statutair
%
Ziekteverzuimpercenta ge per individu 1,937,69 (>5d & <=20d) Ziekteverzuimpercenta ge per individu >7,70 (>20d)
4.2.2. Functie Binnen deze variabele zijn er zes categorieën: hoofdverpleegkundige, gegradueerde verpleegkundige, gebrevetteerde verpleegkundige, ziekenhuisassistente, verzorgende en logistieke
hulp.
Er
is
een
significant
verschil
gevonden
tussen
het
ziekteverzuimpercentage en functie (P= 0,006). Met de Mann -Whitney U test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de volgende functie categorieën: een hoofdverpleegkundige en een ZHassistente (P= 0,048). Hierbij heeft een hoofdverpleegkundige een lager ziekteverzuimpercentage dan een ZHassistente. een gegradueerde vpk en een logistieke hulp (P= 0,032). Het ziekteverzuim percentage van een gegradueerde vpk ligt hoger dan van een logistieke hulp. een gebrevetteerde vpk en een logistieke hulp (P= 0,031). Opnieuw heeft de logistieke
hulp
een
lager
ziekteverzuimpercentage
dan
een
gebrevetteerde
verpleegkundige. een ziekenhuisassistente en een logistieke hulp (P= 0,004). De logistieke hulp heeft terug een lager ziekteverzuimpercentage dan een ziekenhuisassistente. een verzorgende en een logistieke hulp (P= 0,001). het ziekteverzuimpercentage van de logistieke hulp is terug lager dan van de verzorgende.
39
Grafiek 4: Functie
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 hoofdvpk Gebrevetteerde vpk Verzorgende Gegradueerde vpk ZH assistente
Logistieke
Functie
Tabel 10: Ziekteverzuimpercentage-functie Functie Hoofdvpk n = 34 Gegradueerde vpk n = 47
Gemiddelde (SD) Mediaan-IQR range Gemiddelde (SD)
Mediaan-IQR range Gebrevetteerde Gemiddelde (SD) vpk n = 286 Mediaan-IQR range ZH assistente Gemiddelde (SD) n = 107 Mediaan-IQR range Verzorgende Gemiddelde (SD) n = 834 Mediaan-IQR range Logistieke Gemiddelde (SD) n = 108 Mediaan-IQR range
40
Ziekteverzuimpercentage per individu 1.7 (3.5) (0 [0 - 1.1]) 0 - 12.8 4.0 (7.0) (1.2 [0 – 3.8]) 0 – 32.8 4.2 (12.7) (0.3 [0 – 2.7]) 0 – 100.0 5.9 (13.3) (0.8 [0 – 6.6]) 0 – 100.0 5.8 (14) (0.5 [0 – 5.2]) 0 – 100.0 2.7 (5.7) (0 [0 – 2.4]) 0 – 24.1
Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en de functie van de werknemer een significant verschil (X² = 31,5 df = 15 (P= 0,008)). De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil is tussen de categorieën: Gebrevetteerde vpk en Verzorgende X² = 11.28 df = 15 (P = 0,010) Gebrevetteerde vpk en Logistieke hulp.X² = 11.51 df = 15(P = 0,009) ZH assistente en Logistieke hulp X² = 9.48 df = 15 (P =0,024) Verzorgende en Logistieke hulp X² = 12.29 df = 15 (P =0,006) Dit
wil
zeggen
dat
ziekteverzuimpercentage
een
gebrevetteerde
heeft
dan
een
verpleegkundige
Verzorgende
en
een
lager
een
hoger
ziekteverzuimpercentage dan een Logistieke hulp. Een
logistieke
hulp
heeft
een
lager
ziekteverzuimpercentage
dan
een
ziekenhuisassistente en een verzorgende. Tussen de andere categorieën was er geen significant verband. Tabel 11: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-functie Functie Ziekteverzuimpercent age per individu 0,00
Gebrevett vpk
18
20
133
45
376
68
660
52,9%
42,6%
46,5%
42,1%
45,1%
63,0%
46,6%
9
7
69
20
142
12
259
26,5%
14,9%
24,1%
18,7%
17,0%
11,1%
18,3%
4
13
49
21
162
14
263
11,8%
27,7%
17,1%
19,6%
19,4%
13,0%
18,6%
3
7
35
21
154
14
234
%
8,8%
14,9%
12,2%
19,6%
18,5%
13,0%
16,5%
n
34
47
286
107
834
108
1416
%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
n
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
n
>7,70 (>20d) Totaal
% % n
41
ZH assist
Verzorgende
Log hulp
Totaal
Gegrad vpk
n %
Hoofd vpk
Grafiek 5: Ziekteverzuimpercentage-functie
Functie- ZV%/individu Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00
Functie
42
Logistieke
Verzorgende
Zhassistente
Gegradueerde vpk Gebrevetteerde vpk
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
Hoofdvpk
% 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d) Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70 (>20d)
4.2.3 Geldelijke Anciënniteit Binnen deze variabele zijn er vier categorieën: minder dan of gelijk aan een jaar, meer dan een jaar tot 10 jaar, meer dan 10 jaar tot 15 jaar en meer dan 15jaar. Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en de geldelijke anciënniteit (P <0,001). Uit de Mann -Whitney U test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de volgende categorieën: Tussen <=1 jaar en >1jaar-10 jaar (P <0,001). Hierbij hebben de personeelsleden met 1jaar of minder anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan de personeelsleden met 1 tot 10jaar anciënniteit. Tussen <=1 jaar en >10-15 jaar (P <0,001). Terug hebben de personeelsleden met 1 jaar of minder anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan personeelsleden met 10 tot 15 jaar anciënniteit. Tussen <=1 jaar en > 15 jaar (P < 0,001). Ook hier hebben de personeelsleden met 1jaar of minder anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan hun collega’s met meer dan 15jaar anciënniteit. Tussen >=10_15jaar en > 1 5jaar (P =0,026). Terug hebben de personeelsleden met de minste anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan de personeelsleden met meer dan 15jaar anciënniteit. Tabel 12: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit Geldelijke anciënniteit (klassen) <=1 j
Gemiddelde (SD)
n = 373
Mediaan-IQR
Ziekteverzuimpercentage per individu 2.3 (7.9) (0 [0 – 1.2])
range
0 – 100.0
>1-10 j
Gemiddelde (SD)
5.7 (12.5)
n = 371
Mediaan-IQR
(0.8 [0 – 5.7])
range
0 -94.7
>10-15 j
Gemiddelde (SD)
n = 291
Mediaan-IQR
5.3 (13.1) (0.5 [0 – 4.2])
range
0 – 100.0
>15 j
Gemiddelde (SD)
7.2 (16.2)
n = 377
Mediaan-IQR
(1.2 [0 – 7.1])
range
0 – 100.0
43
Grafiek 6: Geldelijke anciënniteit
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 <=1
>1-10
>10-15
>15
Geldelijke anciënniteit (klassen)
Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het Geldelijke Anciënniteit van de werknemer een significant verschil (X²= 87,31 df= 9 (P < 0,001)). De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil is tussen de categorieën: <= 1jaar en >1 – 10jaar (P < 0,001) <= 1jaar en >10 – 15jaar (P <0,001) <= 1jaar en >15jaar (P < 0,001) Dit wil zeggen dat naarmate de Geldelijke Anciënniteit stijgt, de werknemers een hoger ziekteverzuimpercentage hebben. Tussen de andere categorieën was er geen significant verband.
44
Tabel 13: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit
n
Geldelijke anciënniteit (klassen) <=1 >1-10 >10-15 >15 244 149 128 139
%
65,4%
40,2%
44,0%
36,9%
46,7%
55
70
59
72
256
14,7%
18,9%
20,3%
19,1%
18,1%
51
80
54
78
263
13,7%
21,6%
18,6%
20,7%
18,6%
23
72
50
88
233
6,2%
19,4%
17,2%
23,3%
16,5%
373
371
291
377
1412
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
n %
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
n %
>7,70 (>20d)
n % n
Totaal
%
Totaal 660
Grafiek 7: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit Geldelijke Anciënniteit %
70
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00
60 50
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
40 30
Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d)
20 10 0
<=1j
>1-10j
>10-15j
>15j
Geldelijke anciënniteit (klassen)
45
Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70 (>20d)
4.2.4 Arbeidsregime Binnen deze variabele zijn er 3 categorieën: 50% of minder, tussen 51 en 99% en 100%. Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en het arbeidsregime (P =0,015). Uit de Mann -Whitney U-test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de volgende categorieën: Tussen 50% of minder en 100% (P =0,005): Hierbij is het zo dat personeelsleden die 50% of minder werken een hoger ziekteverzuimpercentage hebben dan personeelsleden die 100% werken. Tabel 14: Ziekteverzuimpercentag-Arbeidsregime Arbeidsregime in procent (klassen) <=50%
Gemiddelde (SD)
n = 661
Mediaan-IQR
Ziekteverzuimpercentage per individu 6.8 (15.5) (0.8 [0 – 6.2])
range
0 – 100.0
>51-99%
Gemiddelde (SD)
n = 70
Mediaan-IQR
3.5 (8.7) (0.3 [0 – 3.7])
range
0 – 100.0
100%
Gemiddelde (SD)
n = 692
Mediaan-IQR
3.7 – 10.5 (0.1 [0 – 2.7]) 0 – 100.0
range
Grafiek 8: Arbeidsregime
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 1,00
2,00
ArbRegR3
46
3,00
Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het arbeidsregime van de werknemer een significant verschil (X² = 34.914 df = 6 (P <0,001)). De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil is tussen de categorieën: 100% en <=50% (P < 0,001) 51-99% en <=50% (P < 0,001) Dit wil zeggen dat een personeelslid die 50% of minder werken een hoger ziekteverzuimpercentage hebben dan een iemand die werkt 100% of 51-99% werkt. Tussen de andere categorieën was er geen significant verband. Tabel 15: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-arbeidsregime Arbeidsregime (procent)
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00
<=50%
n
Totaal
308
107
251
666
42,0%
49,5%
46,8%
86
67
106
259
13,0%
26,3%
20,9%
18,2%
128
49
87
264
% n
19,4% 139
19,2% 32
17,2% 63
18,6% 234
%
21,0%
12,5%
12,4%
16,4%
661
255
507
1423
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
n
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
n
%
Totaal
100%
46,6%
%
>7,70 (>20d)
>51-99%
n %
Grafiek 9: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime Arbeidsregime 50,0 45,0 40,0 35,0 30,0 % 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00 Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d) Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d) Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70 (>20d) 100%
51-99%
<=50%
47
4.2.5 Grootte van het rusthuis. Binnen deze variabele zijn er vier categorieën: kleiner dan 80 bedden, 80–101 bedden, 122–175 bedden en meer dan 175 bedden. Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en de grootte van het rusthuis (P < 0,001). Met de Mann-Whitney U-test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de volgende grootte categorieën: Tussen <80 bedden en 80–101 bedden (P =0,003). Hierbij hebben personeelsleden uit de rusthuizen met minder dan 80 bedden een lager ziekteverzuimpercentage dan de personeelsleden uit een rusthuis met 80-101 bedden. Tussen <80 bedden en 122–175 bedden (P < 0,001). Terug hebben personeelsleden uit het kleinste rusthuis het laagste ziekteverzuimpercentage. Tussen <80 bedden en >175 bedden (P < 0,001). Opnieuw hebben personeelsleden uit het kleinste rusthuis het laagste ziekteverzuimpercentage. Tussen 80-101 bedden en 101-175 bedden (P =0,041). Opnieuw hebben personeelsleden uit het kleinste rusthuis het laagste ziekteverzuimpercentage. Tussen 80-101 bedden en >175 bedden (P =0,018). Opnieuw hebben personeelsleden uit het kleinste rusthuis het laagste ziekteverzuimpercentage. Tabel 16: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis Ziekteverzuimpercentage per individu
Grootte rusthuis (klassen) <80 bedden
Gemiddelde (SD)
n = 316
Mediaan-IQR
4.3 (12.8) (0 [0 – 1.9])
range
0 – 100.0
80-101
Gemiddelde (SD)
4.4 (12.0)
n = 361
Mediaan-IQR
(0.2 [0 – 3.9])
range
0 – 100.0
122-175
Gemiddelde (SD)
7.4 (16.5)
n = 381
Mediaan-IQR
(0.8 [0 – 7.1])
range
0 – 100.0
>176
Gemiddelde (SD)
n = 365
Mediaan-IQR
4.1 (8.8) (0.8 [0 – 4.3])
range
0 – 100.0
48
Grafiek 10: Grootte rusthuis
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 <80
80-101
122-175
>176
Grootte rusthuis (klassen)
Om de categorische variabelen te vergelijken met het ziekteverzuimpercentage ingedeeld in klassen, werden de kruistabellen opgevraagd met de daaraan gekoppelde Chi–kwadraat waarden. Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en de grootte van het rusthuis een significant verschil (X² = 89,86. df = 9 (P < 0,001)). De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil is tussen de categorieën: <80 bedden en 80–101 bedden (P = 0,003) <80 bedden en 122-175 bedden (P < 0,001) <80 bedden en >176 bedden (P < 0,001) 80–101 bedden en 122–175 bedden (P = 0,041) 80–101 bedden en > 176 bedden (P = 0,018)
49
Tabel 17: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis Ziekteverzuimpercentage per individu 0% 0,01-1,92 % ( >0 & <=5d)
Totaal
Totaal
n
<80 193
80-101 175
122-175 177
>176 121
666
%
61,1%
48,5%
46,5%
33,2%
46,8%
45
60
46
108
259
% n
14,2%
16,6%
12,1%
29,6%
18,2%
40
76
70
78
264
% n
12,7%
21,1%
18,4%
21,4%
18,6%
38
50
88
58
234
% n
12,0% 316
13,9% 361
23,1% 381
15,9% 365
16,4% 1423
%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
n
1,93-7,69 % (>5d & <=20d) >7,70 % (>20d)
Grootte rusthuis (klassen)
Grafiek 11: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis Grootte Rusthuis - ZV% /individu
<80 80-101 122175
>176
70 % 60 50 40 30 20 10 0
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00 Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d) Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d) Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70 (>20d)
Grootte rusthuis (klassen) Aantal bedden
50
4.2.6 Leeftijd van de personeelsleden Binnen deze variabele zijn er 5 categorieën: <=25jaar, 26-35jaar, 36-45jaar, 46-55jaar en >55jaar. Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en de leefijd van de personeelsleden (P < 0,001). Met de Mann-Whitney U-test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de volgende leeftijdscategorieën: Tussen <=25 jaar en 26 – 35jaar (P < 0,001). Hierbij hebben de jongste categorie personeelsleden een lager ziekteverzuimpercentage. Tussen <=25 jaar en 36 – 45jaar (P < 0,001). Hierbij hebben de jongste categorie personeelsleden een lager ziekteverzuimpercentage. Tussen <=25 jaar en 46 – 55jaar (P < 0,001). Hierbij hebben de jongste categorie personeelsleden een lager ziekteverzuimpercentage. Tussen <=25 jaar en >55jaar (P < 0,001). Hierbij hebben de jongste categorie. personeelsleden een lager ziekteverzuimpercentage. Tabel 18: Ziekteverzuimpercentage-Leeftijd Leeftijd (klassen) <=25 j
Gemiddelde (SD)
n = 279
Mediaan-IQR
(0 [0 – 0.6])
range 26-35 j
Gemiddelde(SD)
n = 369
Mediaan-IQR
Ziekteverzuimpercentage per individu 1.9 (6.4) 0 – 66.8 5.6 (12.9) (0.8 [0 – 5.3])
Range
0 – 100.0
36-45 j
Gemiddelde (SD)
5.6 (12.9)
n = 524
Mediaan-IQR
(0.8 [0 – 5.4])
range
0 – 100.0
46-55 j
Gemiddelde (SD)
7.3 (18.5)
n = 205
Mediaan-IQR
(0.8 [0 – 4.9])
range
0 - 100.0
>55 j
Gemiddelde (SD)
n = 41
Mediaan-IQR
4.6 (9.3) (1.0 [0 – 6.0])
range
0 – 46.8
51
grafiek 12: Leeftijd
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 <=25
26-35
36-45
46-55
>55
Leeftijd (klassen)
Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en de leeftijd van de werknemer een significant verschil (X² = 84.158 df = 12(P < 0,001)). De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil is tussen de categorieën: <= 25jaar – 26-35jaar (P < 0,001) <= 25jaar – 36-45jaar.(P < 0,001) <= 25jaar – 46-55jaar (P < 0,001) <= 25jaar – >55jaar (P = 0,004) Dit wil zeggen dat een personeelslid van 25 jaar of jonger een lager ziekteverzuimpercentage heeft dan alle andere leeftijdscategorieën. Tussen de andere categorieën was er geen significant verband.
52
Tabel 19: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-Leeftijd Leeftijd (klassen)
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00 n
<=25
% 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
n %
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
n %
>7,70 (>20d)
n %
Totaal
n %
26-35
36-45
46-55
Totaal
>55
198
150
216
83
18
665
71,0%
40,7%
41,2%
40,5%
43,9%
46,9%
34
74
99
41
9
257
12,2%
20,1%
18,9%
20,0%
22,0%
18,1%
26
77
114
41
6
264
9,3%
20,9%
21,8%
20,0%
14,6%
18,6%
21
68
95
40
8
232
7,5%
18,4%
18,1%
19,5%
19,5%
16,4%
279
369
524
205
41
1418
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
Grafiek 13:Leeftijd Leeftijd % 80,0 70,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00
60,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
50,0 40,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d) Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70 (>20d)
30,0 20,0 10,0 0,0
<=25
26-35
36-45
46-55
53
>55
4.2.7 Het percentage aan RVT bedden Binnen deze variabele zijn er vier categorieën: 0-33,8 %, 33,9-37,1 %, 37,2-48,8 %, >48,8%.
Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en het percentage aan RVT bedden in een rusthuis (P < 0,001). Met de Mann -Whitney U test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de volgende categorieën: Tussen 0-33,8 % en >48,8% (P < 0,001). Hierbij hebben personeelsleden uit een rusthuis met een lager % RVT bedden een lager ziekteverzuimpercentage. Tussen 33,9-37,1 % en 37,2-48,8 % (P < 0,001). Hierbij hebben personeelsleden uit een rusthuis met een hoger % RVT bedden een lager ziekteverzuimpercentage. Tussen 33,9-37,1 % en >48,8% (P < 0,001). Hierbij hebben personeelsleden uit een rusthuis met een lager % RVT bedden een lager ziekteverzuimpercentage. Tabel 20: Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden Percentage RVT bedden (klassen) 0-33,8 %
Gemiddelde (SD)
n = 359
Mediaan-IQR
Ziekteverzuimpercentage per individu 4.6 (10.8) (0 [0 – 4.6])
range
0 – 80.8
33,9-37,1 %
Gemiddelde (SD)
n = 465
Mediaan-IQR
4.4 (11.8) (0.6 [0 – 4.0])
range
0 – 100.0
37,2-48,8 %
Gemiddelde (SD)
n = 265
Mediaan-IQR
4.1 (13.3) (0 [0 – 1.9])
range
0 - 100
>48,8%
Gemiddelde (SD)
n = 343
Mediaan-IQR
7.3 (15.7) (1.2 [0 – 7.3])
range
0 – 100.0
54
Grafiek 14: Percentage RVT bedden
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 0-33,8
33,9-37,1
37,2-48,8
>48,8
Percentage RVT bedden (klassen)
Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het percentage RVT bedden in een rusthuis een significant verschil (X² = 65.443 df = 9 (P < 0,001)). De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil is tussen de categorieën: 0-33,8– 33,9-37,1 (P < 0,001) 0-33,8 – 37,2-48,8.(P = 0,002) 0-33,8 – >48,8 (P = 0,012) 33,9-37,1 – 37,2-48,8 (P < 0,001) 33,9-37, – >48,8 (P < 0,001) 37,2-48,8 – >48,8(P < 0,001) Dit wil zeggen dat naarmate het percentage RVT bedden in een rusthuis stijgt het ziekteverzuimpercentage ook stijgt.
55
Tabel 21: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden Ziekteverzuimpercentage per individu 0
n
145
666
54,0%
39,5%
55,5%
42,3%
46,8%
42
115
56
46
259
11,7%
25,2%
21,1%
13,4%
18,2%
65
95
33
71
264
18,1%
20,8%
12,5%
20,7%
18,6%
58
66
29
81
234
%
16,2%
14,5%
10,9%
23,6%
16,4%
n
359
456
265
343
1423
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
n % n
Totaal
Totaal
>48,8
147
%
>7,70 (>20d)
37,2-48,8
180
n
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
33,9-37,1
194
% 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
Percentage RVT bedden (klassen) 0-33,8
%
Grafiek 15:Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden % RVT bedden %
60,0 50,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00
40,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
30,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d)
20,0
Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70 (>20d)
10,0 0,0
0-33,8
33,9-37,1
37,2-48,8
56
>48,8
4.2.8 De zorgafhankelijkheid (obv Katz schaal). Binnen deze variabele zijn er twee categorieën: rusthuizen met vooral bewoners die licht tot matig zorgafhankelijk zijn en rusthuizen met vooral bewoners die zwaar zorgafhankelijk zijn. Er is geen significant verband gevonden tussen het ziekteverzuimpercentage en de mate van zorgafhankelijkheid van de bewoners in het rusthuis. Tabel 22: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid Ziekteverzuimpercentage per individu
Zorgafhankelijkheid Licht tot matige zorg n = 376
Gemiddelde (SD) Mediaan-IQR
5.2 (11.6) (0.1 [0 – 4.7])
range Zware zorg n = 484
0 – 80.8
Gemiddelde (SD)
5.8 (15.2)
Mediaan-IQR
(0 [0 – 4.4])
range
0 - 100
Grafiek 16: Zorgafhankelijkheid
Ziekteverzuimpercentage per individu
20
15
10
5
0 1
2
Katz2tris
57
Tabel 23: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid Zorgafhankelijkheid Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00
n
0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
% n
1,93-7,69 (>5d & <=20d)
% n
licht tot matig
Totaal
zware zorg
188 50,0%
255 52.7%
443 51.5%
49 13%
62 12.8%
111 12.9%
72
88
160
%
19.1%
18.2%
18.6%
>7,70 (>20d)
n
67 17.8%
79 16.3%
146 17%
Totaal
% n %
376 100%
484 100
860 100%
Grafiek 17: Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid Zorgafhankelijkheid Ziekteverzuimpercentage per individu 0,00
60,0 50,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)
40,0 % 30,0
Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d)
20,0 10,0 0,0
Licht tot matig
zwaar
58
Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70 (>20d)
Om na te gaan of er een verband bestaat tussen organisatorische variabelen en ziekteverzuim gecorrigeerd voor leeftijd werd een Binaire Logistische Regressie uitgevoerd. Hiervoor werd het ziekteverzuimpercentage opgedeeld in 2 groepen. De personeelsleden met langdurig verzuim en met kort verzuim zijn opgesplitst aan de hand van het 75ste (= 4,35%). Tabel 24: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid gecorrigeerd voor leeftijd n 860 376 484
zorgafhankelijkheid totaal laag hoog
>= 4.35% 25.7% 26.3% 25.2% P = 0.75
gecorrigeerd voor leeftijd OR 1 0.94
BI
P
(O.691 - 1.29)
0.72
Tabel 25: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime gecorrigeerd voor leeftijd Arbeidsregime totaal 100% 51 - 99% <=50%
N 1423 507 275 661
>= 4.35% 25.0% 20.1% 21.6 30.1 P < 0.001
gecorrigeerd voor leeftijd OR 1 1.002 1.541
BI
P
(0.691 - 1.45) (1.17 - 2.04)
0.99 0.002
Tabel 26: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis gecorrigeerd voor leeftijd Grootte rusthuis totaal <80 80 - 101 122- 175 >176
N 1423 316 361 381 365
OR = odds ratio BI = betrouwbaarheidsinterval
>= 4.35% 25.0% 18.0 23.3 32.8 24.7 P < 0.001
gecorrigeerd voor leeftijd OR 1 1.28 2.11 1.30
BI
P
(0.88 - 1.87) (1.47 - 3.03) (0.89 - 1.91)
0.20 0.001 0.17
De kans om langdurig ziek te worden stijgt met 54.1% als het arbeidsregime daalt naar <=50%. De kans om langdurig ziek te worden stijgt met 111% indien het rusthuis groter wordt (122-175 bedden).
59
Ziekteverzuimpercentage per rusthuis Bij de correlaties tussen het ziekteverzuimpercentage per rusthuis en de continue onafhankelijke variabelen is er geen significant verband vastgesteld. Tabel 27: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage per rusthuis
Grootte rusthuis
Percentage RVT bedden
Zorgafhankelijkheid
rs
ZV percentage per rusthuis ,110
P
,616
N
23
rs
,191
P
,382
N
23
rs
0,096
P
,713
N
17
60
Hoofdstuk 5: Discussie 5.1 Steekproefvergelijking In het algemeen zijn vrouwen oververtegenwoordigd in de zorgsector, meer dan 90% van de verpleging en verzorging zijn vrouwen. Dit was een beperking van de steekproef, waardoor er geen correlaties konden gemaakt worden tussen ziekteverzuim en geslacht. De gemiddelde leeftijd was in de steekproef 35,6 jaar, wat weinig afwijkt van het cijfer in het jaarverslag van het Sociaal Secretariaat Caritas (SSC) 36,8 jaar. Er is een sterke vertegenwoordiging van jong personeel: 29,9% is jonger dan 30jaar (tav 28% in SCC), 16,4% is ouder dan 45 jaar (tav 20% in SSC). Volgens SSC hebben vooral personeelsleden onder 21 jaar hebben een verzorgende functie, in onze steekproef is deze groep in alle functies het sterkst vertegenwoordigd, maar vooral in de leeftijdscategorie 36-45 jaar. Arbeidsregime. In de steekproef werkt 64,6% deeltijds (tav 62,8% bij SSC, bij verzorgenden 67%, bij verpleegkundigen 54%). In de steekproef is de voltijdse tewerkstelling het sterkst vertegenwoordigd in leeftijdscategorie van ten hoogste 25 jaar (56,1%), in tegenstelling tot de resultaten van de privé sector (SSC) waar 60% van de personeelsleden jonger of gelijk aan 21 jaar deeltijds werkt. Boven de 21 jaar haalt de deeltijdse tewerkstelling in de steekproef steeds de bovenhand (in SSC is de deeltijdse tewerkstelling het grootst bij de 45-49 jarigen). In 1998-99 werkten volgens het SSC verpleegkundigen in meerderheid voltijds, in 2001 49,8%. Hieruit kunnen we vermoeden dat het percentage aan deeltijds werkende personeelsleden toeneemt. Naar contract zijn er in de steekproef 31,8% statutaire en 47,8% met een niet gesubsidieerd contract. Als de leeftijd toeneemt, stijgt het aantal statutairen.
61
Het aantal jaren anciënniteit is in de steekproef gemiddeld 10,1 jaar (tav 4,1 jaar in SSC). Bij SSC is er een dalende trend, meer en meer werknemers hebben minder dan één jaar dienst, in de steekproef is dit 26,5%. Bij verzorgend personeel is de gemiddelde anciënniteit in de steekproef 9,2 jaar (tav 3,8 jaar in SSC), voor verpleegkundigen is dit 10,7 jaar (tav 4,5 jaar in SSC). In de steekproef, die in de openbare sector valt, is de anciënniteit duidelijk hoger dan in de privé sector (SSC). Binnen de steekproef hebben statutairen de hoogste anciënniteit (gemiddeld 17,5 jaar). Naar arbeidsregime is de anciënniteit het grootst bij de categorie die 51-99% werkt (in SSC bij de voltijdsen).
5.2 Discussie resultaten Volgens SD Worx was het ziekteverzuimpercentage voor alle sectoren in België tijdens het jaar 2000 4,4%, in 2003 4,9% en in 2004 4,8%. In de steekproef was het gemiddeld ziekteverzuimpercentage 5,1%. In de zorgsector ligt het verzuimpercentage dus hoger dan het algemeen percentage voor alle sectoren. Bij de grootte van de instelling zien we bij SSC dat het ziekteverzuim tot aan de grens van 1000 werknemers stijgt. In de steekproef stijgt het ziekteverzuimpercentage eveneens als de grootte van de instelling stijgt (P < 0,001). Leeftijd. In de steekproef is vooral gebleken dat personeelsleden jonger dan of gelijk aan 25 jaar ten op zichte van alle andere leeftijdscategorieën minder verzuimen. Volgens SSC verzuimen personeelsleden jonger dan 21 jaar het minst, wat overeenstemt met de resultaten van de steekproef. Vóór de leeftijd van 30 jaar neemt het ziekteverzuim volgens SSC toe, wat ook in onze steekproef teruggevonden wordt. Tussen 30 en 39 jaar daalt het ziekteverzuim bij SSC, maar niet in de steekproef. Personeelsleden tussen de 40-54 jaar zijn volgens SSC het meest afwezig wegens ziekte. Ook in de steekproef merken we het hoogste ziekteverzuimpercentage op bij de leeftijdscategorie 46-55 jaar (7,3%).
62
Daarna neemt het ziekteverzuim terug af in de categorie van de 60-plussers van het SSC. In de steekproef is het ziekteverzuimpercentage van de 55-plussers (4,6%) lager dan de categorie tussen 46-55 jaar. In onze steekproef heeft de hoofdverpleegkundige het laagste ziekteverzuimpercentage (1,7%). Dit komt overeen met de literatuur die zegt dat hoe hoger het functieniveau, hoe lager het ziekteverzuimpercentage is. Mogelijk is dit te wijten aan meer taakvrijheid, meer mogelijkheid om zelf inhoud en vorm kunnen geven aan hun werk, vrijheid om controle uit te oefenen en autonome beslissingen te nemen over hun werkwijze waardoor er een grotere binding met het werk ontstaat. Ook is men moeilijker vervangbaar als hoofdverpleegkundige. De logistieke hulp had in onze steekproef een ziekteverzuimpercentage lager dan alle andere functies (2,7%), behalve de hoofdverpleegkundige. In de steekproef was het hoogste ziekteverzuimpercentage terug te vinden bij de ziekenhuisassistenten (5,9%) en bij verzorgenden (5,8%). In de literatuur was het hoogste percentage ziekteverzuim terug te vinden bij verzorgenden. Naar arbeidsregime verzuimen halftijds werkende personeelsleden in de steekproef meer dan voltijds werkende personeelsleden (6,8% tav 3,7%). In de literatuur verzuimen voltijdsen meer dan deeltijds werkende verpleegkundigen (Gilmour, W.H.; Macdonald, E.B. et al, 1999). Een mogelijke verklaring is dat deeltijds werkende verpleegkundigen meer tijd hebben om te herstellen waardoor de werkbelasting lager is. Kempeneers (2001) spreekt dit tegen en beweert dat deeltijdsen meer verzuimen, zoals in de steekproef. Dit kan te wijten zijn aan het feit dat hun werk vlugger moet wijken voor andere taken en verplichtingen en als minder primordiaal bevonden wordt in hun leven. Het soort contract die iemand heeft is volgens de literatuur van invloed. In de steekproef heeft een statutair het hoogste ziekteverzuimpercentage (6%). Volgens de literatuur, zal iemand met een tijdelijk contract minder ziekteverzuim optekenen dan werknemers die statutair benoemd zijn. Ook in onze steekproef is dit zo, het ziekteverzuimpercentage van een contractueel bedraagt 4,5%. Dit kan te verklaren zijn door de jobonzekerheid die gepaard gaat met tijdelijk benoemde werknemers. Een statutair is dikwijls ook een oudere werknemer én het verschil in financiële bescherming speelt ook een rol.
63
Indien de geldelijke anciënniteit stijgt, vertonen de personeelsleden in de steekproef een hoger ziekteverzuimpercentage. Vooral instellingen waar het percentage aan RVT bedden hoger is dan 48,8% vertonen een hoger ziekteverzuimpercentage dan de instellingen waar er een lager percentage aan RVT bedden is. Een variabele die in de zelfde lijn ligt van het percentage RVT bedden is de zorgafhankelijkheid van de bewoners. Hier is geen significant verschil in ziekteverzuim gevonden.
5.3 Methodologische overwegingen Men moet aandachtig zijn dat ziekteverzuim op dezelfde manier gedefinieerd en gemeten is. Als men uren ziekteverzuim met elkaar vergelijkt, moet men nagaan of het arbeidsregime wel in rekening is gebracht. Ook bij het aantal dagen ziekteverzuim geldt dezelfde opmerking. Enkel het ziekteverzuimpercentage biedt voor vergelijkingen enige garantie. Een mogelijke tekortkoming waar we geen controle over hadden is het feit dat de data door de rusthuizen zelf ingevoerd werden.
64
Hoofdstuk 6 Conclusie Deze thesis had tot doel de invloed van de organisationele kenmerken van een instelling en de persoonlijke kenmerken van een personeelslid op ziekteverzuim na te gaan. De database waarop de analyses uitgevoerd werden is van het jaar 2000 en bevatte informatie over Vlaamse openbare rusthuizen en rust- en verzorgingstehuizen. Als resultaat is er een significante relatie gevonden tussen het ziekteverzuimpercentage en de grootte van de instelling, het soort contract van het personeelslid, de functie, het aantal jaren geldelijke anciënniteit, het arbeidsregime, de leeftijd van het personeelslid en het percentage RVT bedden. Er is gebleken dat er geen significant verschil bestaat tussen het ziekteverzuim en de zorgafhankelijkheid die gebaseerd is op de Katz schaal. In een aantal onderzoeken bij andere patiëntengroepen in de literatuur komt men tot gelijksoortige resultaten. In vergelijking met de openbare sector hadden de personeelsleden uit de privé sector een lagere anciënniteit, verder hadden deze takken van de rusthuis sector een zelfde verdeling in de onderzochte variabelen. Beperkingen aan de dataset/steekproef waren het ontbreken van het geslacht en de ziekteverzuimfrequentie. Dit zijn domeinen die in de toekomst verder kunnen onderzocht worden. Ziekteverzuim blijft dus een actueel probleem als men weet dat het percentage blijft stijgen.
65
Lijst van tabellen Tabel 1: Overzicht ziekteverzuimpercentages en overeenstemmend aantal dagen ziekteverzuim. Tabel 2: Leeftijd Tabel 3: Geldelijke anciënniteit Tabel 4: Functie Tabel 5: Arbeidsregime Tabel 6: Ziekteverzuimpercentage Tabel 7: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage Tabel 8: Ziekteverzuimpercentage-soort contract Tabel 9: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-soort contract Tabel 10: Ziekteverzuimpercentage-functie Tabel 11: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-functie Tabel 12: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit Tabel 13: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit Tabel 14: Ziekteverzuimpercentag-Arbeidsregime Tabel 15: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-arbeidsregime Tabel 16: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis Tabel 17: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis Tabel 18: Ziekteverzuimpercentage-Leeftijd Tabel 19: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-Leeftijd Tabel 20: Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden Tabel 21: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden Tabel 22: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid Tabel 23: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid Tabel 24: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid gecorrigeerd voor leeftijd Tabel 25: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime gecorrigeerd voor leeftijd Tabel 26: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis gecorrigeerd voor leeftijd Tabel 27: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage per rusthuis
66
Lijst van illustraties Figuur 1: Verschillende soorten ziekteverzuim Figuur 2: onderzoeksopzet verzuimonderzoek SD Worx Figuur 3: Figuur 3: Drie niveau’s ziekteverzuim Figuur 4: Katz schaal vier kwadranten Grafiek 1: Het algemeen ziekteverzuimpercentage in België van 2000 tot 2004. Grafiek 2: Soort contract Grafiek 3: Ziekteverzuimpercentage-soort contract Grafiek 4: Functie Grafiek 5: Ziekteverzuimpercentage-functie Grafiek 6: Geldelijke anciënniteit Grafiek 7: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit Grafiek 8: Arbeidsregime Grafiek 9: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime Grafiek 10: Grootte rusthuis Grafiek 11: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis grafiek 12: Leeftijd Grafiek 13:Leeftijd Grafiek 14: Percentage RVT bedden Grafiek 15:Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden Grafiek 16: Zorgafhankelijkheid Grafiek 17: Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid
67
Literatuur Adriaansens B., Ziekteverzuim in het ZOL; registratie en beleid. Projectthesis aangeboden tot het verkrijgen van de graad van licentiaat in de Medisch Sociale Wetenschappen, Academiejaar 2003-2004, Katholieke Universiteit Leuven, 110 pgn. Anonymous, Redundancy fears spark drop in UK worker absence figures, Occupational Health, 2003, 55 (9), pg.4. Allegro J.T., Veerman T.J.: Sickness Absence. In handbook of Work and Organisational Psychologie 2nd Edn, Eds. P.J.D. Drenth, H. Thierry, C.J. de Wolff, Bohn Stafleu Van Loghum,1998 , 121-144. Beil – Hildebrand M., Nurse absence – the causes and consequences, Journal of nursing management, 1996, jan 4 (1), 11-17. Bissoondial O., Sickness among nurses, Nursing management, 2002, 9 (6), 26-30. Borda R. & Norman J. I., Factors influencing turnover and absence of nurses: a research review, International journal of nursing studies, 1997, 34 (6), 385-394. Bourbonnais R. & Mondor M., Job strain and sickness absence among nurses in the province of Quebec, American journal of industrial medicine, 2001, 39, 194-202. Bruusgaard, D., Eriksen, W., en Knardhal, S.(2003), Work factors as predictors of sickness absence: a three month prosprctive study of nurses’ aides, Journal of Occup Environ Med, 60 271-278. Bruugaard, D., Eriksen, W. (2002), Physical leisure-time activities and long-term sick leave: A 15 month prospective study of nurses’ aides, Journal of Occup Environ Med, 44 530-538.
68
Coene N., Studie van antecedenten van ziekteverzuim en het verband met enkele jobbelevingskenmerken binnen een dienst voor gezinszorg (vzw thuishulp Oost – Vlaanderen), Scriptie voorgelegd tot het behalen van de graad van Medisch Sociale Wetenschappen, Academiejaar 2003-2004, Universiteit Gent, Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen, 71 pgn. Cuykens K. & Flion I., Arbeidsverzuim Statistisch Jaarrapport, SD Worx, HR studies, 2002. Cuykens K. & Flion I., Arbeidsverzuim Statistisch Jaarrapport, SD Worx, HR studies, 2003. De Greave D.& Maes R., Ziekteverzuim en het toekennen van arbeidsongeschiktheid, Programma Publieke economie, gezondheidseconomie, Federale diensten voor wetenschappelijke, technische en culturele aangelegenheden, Brussel, 1995. De Prins P., Zorgen om zorg(arbeid). Een vergelijkend onderzoek naar de oorzaken stress en maatzorg in Vlaamse rusthuizen. Acco Leuven / Leusden, 2001, 383 p. Elovaino, M., Ferrie, E., Firth-cozens, J., Kivimäki, M., Vahtera, J., & Töyvry,J.(, Sickness absence in hospitalphysicans: 2 year follow up study on determinants, Journal of Occup Environ Med, 58 361-366. Gilmoure, W.H., Macdonald, E.B., Murray, K.J., & RitchieA., K., (1999), Analysis of sickness absence among employees of four NHS trusts, Journal of Occup Environ Med, 56 702-708. Grosfeld J.A.M., Schalk M.J.D. Verzuimfactoren afzonderlijk belicht. In Handboek ziekteverzuim: gids voor de bedrijfspraktijk, Eds Smulders P.G. en Veerman T.J. Dewel, ’s Gravenhage, 1993 Hackett R.D., Bycio P. and Guion R.M., Absenteeism among hospital nurses: an idiographic longitudinal analysis, Academy of management journal, 1989, 32 (2), 424453.
69
Janet L., Wilson, The impact of shift patterns on healthcare professionals, Journal of nursing management, 2002, 10, 211-219. Kempeneers N., Sociaal jaarverslag 2001, Rusthuizen en rust – en verzorgingstehuizen, Sociaal Secretariaat Caritas, 2001. Pacolet J. et al , Plus est en vous herbekeken. Mampowerplanning in de zorgsector en de socioculturele sector. Deel 2 De vraag naar zorg beroepen in de Vlaanse Gemeenschap 1995 – 2000. Katholieke Universiteit Leuven. Hoger Instituut voor de arbeid, Leuven, 2002, 550 p. Peeters, R., Van Hal, G., Eylenbosch,W., Verzuimcijfers in een openbare instelling: het ziekteverzuim van het personeel OCMW in Antwerpen. Antwerpen: Universitaire Instelling Antwerpen, Epidemiologie en Sociale Geneeskunde, 1986: 80p (ESOCpublicatie; vol 6) Pool, J. & Van Dijck, J.K., Ontwikkeling en duurzame inzetbaarheid van personeel, Diegem: Bohn Stafleu Van Loghum, 1999. Poissonet, M.D., & Véron, M. (2000), Health effects of work schedules in healtcare professions, Journal of Clinical Nursing, 9 13-23. Popp O. P. & Behlohlav J.A., Absenteeism in low status environment, Academy of management journal, 1982, 25 (3), 677-683. Primoff J.V., Gender differences in days lost from work due to illness, Industrial and Labor Relations Review, 1997, 50 (2), 304-3321. Reis R.J., Factors related to sickness absenteeism among nursing personnel, Revista de Saúde Pública, 2003, 37 (5). Ris B.G.M., Personeelsbeleid en ziekteduur, Nederlands instituut voor preventieve geneeskunde TNO, Leiden.
70
Schalk M.J.D., Is frequent ziekteverzuim toe te wijzen aan demografische kenmerken? Gedrag en Gezondheid, 1990, 18, 284-294. Schalk M.J.D., Determinanten van kortdurend ziekteverzuim. 1989, Dessentalia Katholieke Universiteit Nijmegen. Schonkig E.C. & Siegerist, Ziekteverzuim van vrouwelijke werknemers. Deel 1: Statistische analyse van verzuimregistratiegegevens, Nederlands instituut voor preventieve gezondheidszorg TNO, Leiden. Skatum J.D., Take some days off, why don’t you? Endogenous sick leave and pay, Journal of health economics, 2003, 22, 379-402.,P.G.W., Veerman, T.J., Handboek ziekteverzium: gids voor bedrijfspraktijk, ’s Gravenhaage Dewel, 1991, 239 pgn. Smulders,P.G.W., Veerman, T.J., Handboek ziekteverzium: gids voor bedrijfspraktijk, ’s Gravenhaage Dewel, 1991, 239 pgn. Tordoir W.F., van der Klaauw M.M. & van Manen – Boekestein C.M.J., Project Gezondheidszorg en lange ziekteduren. Rapport 3, Nederlands instituut voor preventieve geneeskunde TNO, Leiden. Van Bulck K., Meulemans H., Mok A.L., Determinanten van ziekteverzuim, Acco, Leuven / Amersfoort, 1996, 45pgn. Van Hal G., Peeters R. & Eylenbosch W., Verzuimcijfers in een openbare instelling. Het ziekteverzuim bij het personeel van het OCMW – Antwerpen, 1986. Epidemiologie en sociale geneeskunde, Universiteit Antwerpen, publicatie nummer 6, projectnummer 20.537 en 20.537bis. Van Mol P., Onderzoek naar risico’s voor het welzijn van de werknemers bij het Maria ziekenhuis Noord-Limburg campus H. Hart Neerpelt.Eindwerk aangeboden tot het verkrijgen van het getuigeschrift “ Aanvullende vorming preventieadviseurs arbeidsveiligheid niveau 2”, Centrum voor universitaire permanente vorming, Pellenberg, 1999, 8pgn. 71
Verhaeghe, R., Mak, R., Van Maele, G., Kornitzer, M. & De Backer, G. (2003). Job stress among middle-aged health care workers and its relation to sickness absence. Stress and Health, 19 (5), 265-274. Vlist, R., van der (1988). Ziekteverzuim en ziekteverzuimbeleid in organistaties. Gedrag en organisatie, 4, 7-12. Willems J. H.B.M., De zieke werknemer: een informatieboekje voor de curatieve sector over ziekteverzuim en arbeidsongeschiktheid, 1995, Bohn en Stafleu Van Loghum, 120 pgn., J.L., The impact of shift patterns on healthcare professionals, Journal of Nursing Management 10 211-219. Wilson, J.L. (2002), The impact of shift patterns on healthcare professionals, Journal of Nursing Management 10 211-219.
72
Bijlagen
73
Bijlage 1 Grafiek scatterdiagram ziekteverzuimpercentage en geldelijke anciënniteit.
Scatterdiagram Zv%Individ & GeldAnc
Ziekteverzuimpercentage per individu
100,00
80,00
60,00
40,00
20,00
0,00 0,0
10,0
20,0
30,0
Geldelijke anciënniteit
74
40,0
50,0
Bijlage 2: Katz schaal.
75
