Handlungsspielraum, psychische Anforderungen und Gesundheit: das Arbeitsunfähigkeitsgeschehen: Auswertungsperspektiven auf dem Hintergrund des Job-Demand-Control-Modells
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bremerhaven
Wirtschaftsverl. NW, Verl. für neue Wiss.
2002
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Betriebliches Gesundheitsmanagement und Prävention arbeitsbedingter Gesundheitsgefahren
26 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 276 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3897018756 |
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|---|---|
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis.1
Abbildungsverzeichnis.5
Tabellenverzeichnis.5
Danksagung.10
Zusammenfassung.11
1. Einleitung.15
1.1. Einführung.15
1.2. Problemstellung.17
1.3. Abgrenzung.20
1.4. Aufbau der Arbeit.22
2. Begriffsklärung: Arbeitsunfähigkeit.27
2.1. Der Begriff der Arbeitsunfähigkeit.27
2.2. Die Bescheinigung der Arbeitsunfähigkeit.31
2.3. Qualität und Aussagekraft der Arbeitsunfähigkeitsdaten.34
2.4. Formen und Maßzahlen der Arbeitsunfähigkeit.37
2.5. Potentielle Determinanten der Arbeitsunfähigkeit.40
2.6. Welche Akteure sind für die Arbeitsunfähigkeit relevant?.44
2.6.1. Arbeitgeber/ Betriebe.44
2.6.2. Gesetzliche Krankenkassen.47
2.6.3. Die Träger der Gesetzlichen Unfallversicherung.49
2.6.4. Arbeitnehmer.50
2.6.5. Arzt oder Leistungsanbieter.51
2.7. Schlußfolgerungen.53
3. Die Modellierung der Arbeitsunfähigkeitsfälle und der
-Tage mittels
Generalized
Linear Models.57
3.1. Die Verteilung und die statistischen Eigenschaften der
Arbeitsunfähigkeitsfälle.58
3.2. Die Verteilung und die statistischen Eigenschaften der
Arbeitsunfähigkeitstage.61
3.3.
Generalized
Linear Models.65
3.3.1. Ursprung der
Generalized
Linear Models und
Ausgangspunkt der Darstellung.66
3.3.2. Überleitung zu
Generalized
Linear Models.68
3.3.3. Strukturkomponenten der
Generalized
Linear Models.68
3.3.4. Maximum-Likelihood-Schätzmethode.72
3.3.5. Modellgüte.73
3.4. Schlußfolgerungen für die Modellierungen der
Arbeitsunfähigkeitsfälle und -Tage.74
3.4.1. Relative Risiken und
Odds Ratios
für die
Regressionsmodelle.75
3.4.2. Grenzen und Schwächen der Regressionsmodelle.78
4. Das Job
Demand-Control
Modell.81
4.1. Hintergrund.81
4.2. Modellbeschreibung und
-hypothesen
.85
4.3. Operationalisierung.91
4.4. Empirische Evidenz.93
4.5. Kritische Betrachtung.98
4.6. Die Umsetzung des Job
Demand-Control
Modells anhand der
Daten des
Kooperationsprogrammes
Arbeit und Gesundheit.100
4.6.1. Datenherkunft und Umsetzung der
Items des
Job
Content Questionaire.101
4.6.2. Anspruch und Reichweite.108
5. Die direkte Assoziation zwischen dem Job
Demand
Control-Modell und dem Arbeitsunfähigkeitsgeschehen.113
5.1. Arbeitsunfähigkeitsgeschehen nach Sozial- und
Tätigkeitsmerkmalen.113
5.2. Die ausgewerteten Diagnosegruppen.120
5.3. Operationalisierung des Job
Demand
Control-Modells durch
„Self-Rated"-
und durch
„Independenť'-Messungen
.123
5.3.1.
„Self-Rateď'-Messungen
des Job
Demand-Control
Modells und Arbeitsunfähigkeitsgeschehen.123
5.3.2.
„Independenť'-Messungen
des Job
Demand-Control
Modells und Arbeitsunfähigkeitsgeschehen.132
5.3.3. Zwischenergebnis.141
5.4. Weitere
„Independenť'-Messungen
des Job
Demand-Control
Modells.144
5.4.1. Arbeitsunfähigkeitsmeldungen eines Jahres mit Gefähr¬
dungsermittlungen und -beurteilungen sowie Mitglieder¬
oder Stammdaten für 49574 Arbeitnehmer.144
5.4.2. Arbeitsunfähigkeitsmeldungen aus drei Jahren mit Ge¬
fährdungsermittlungen und -beurteilungen sowie Mit¬
glieder- oder Stammdaten für 42350 Arbeitnehmer.153
5.4.3. Zwischenergebnis.162
6. Die indirekte Assoziation zwischen dem Job Demand-Control-
Modell und dem Arbeitsunfähigkeitsgeschehen.167
6.1. Körperliche Belastungen als Mediator der Assoziation
zwischen dem Job Demand-Control-Modell und dem
Arbeitsunfähigkeitsgeschehen.167
6.1.1. Theoretische Fundierung.168
6.1.2. Umsetzung körperlicher Belastungen sowie Hypothesen
in Bezug auf die Assoziationen zwischen dem Job
Demand
Control-Modell und dem Arbeitsunfähigkeits¬
geschehen.172
6.1.3. Die empirische Analyse des Mediators körperliche
Belastungen.174
6.1.4. Zwischenergebnis.189
6.2. Der „Sense
of Coherence"
als Mediator der Assoziation
zwischen dem Job Demand-Control-Modell und dem
Arbeitsunfähigkeitsgeschehen.193
6.2.1. Hintergrund.193
6.2.2. Modellbeschreibung und Hypothesen.197
6.2.3. Operationalisierung des „Sense
of Coherence".
201
6.2.4. Empirische Evidenz.203
6.2.5. Kritische Betrachtung.207
6.2.6. Umsetzung der „Sense
of
Coherence^Skala
sowie
Hypothesen in Bezug auf die Assoziationen zwischen
dem Job
Demand
Control-Modell und dem Arbeits¬
unfähigkeitsgeschehen.209
6.2.7. Die empirische Analyse des Mediators „Sense
of
Coherence".
217
6.2.8. Zwischenergebnis.228
7. Abschließende Bewertung:
„Das Arbeitsunfähigkeitsgeschehen: Auswertungsperspek¬
tiven auf dem Hintergrund des Job
Demand-Control
Modells".231
Medienverzeichnis.241
Monografien
und Periodika.241
Internetadressen.262
Anhang
I:
AU-Geschehen nach Sozial- und Tätigkeitsmerk¬
malen.259
Anhang
II:
Dichotomisierte Summenscores des Job
Demand-
Control
Modells und ausgewählte Sozial- sowie Tätig¬
keitsmerkmale .264
Anhang
III: „High Strain"
und weitere Sozial- sowie Tätig¬
keitsmerkmale.272
Anhang
IV:
Poisson-Regressionen für die
Items
zu körperlichen
Belastungen.276
Abbildungsverzeichnis
1
Drei-Schichten-Modell der Beeinträchtigung und der Arbeitsun¬
fähigkeit
38
2
Potentielle Determinanten der quantitativen und qualitativen
Dimension der Arbeitsunfähigkeit
42
3
Häufigkeitsverteilung der personenbezogenen, diagnosegrup-
penunspezifischen AU-Fälle im Jahr 1998 in einem Großbe¬
trieb
58
4
Häufigkeitsverteilung der personenbezogenen, diagnosegrup-
penunspezifischen AU-Tage im Jahr 1998 für einen Großbe¬
trieb
62
5:
Relative Risiken für diverse Sozial- und Tätigkeitsmerkmale
aus Poisson-Regressionen auf die diagnosegruppenübergrei-
fenden AU-Fälle
118
6:
Prozentanteile der dichotomisierten Skalen
„job control"
und
„psychological demands"
sowie für
„high strain"
versus Rest
124
7:
Prozentanteile der dichotomisierten Skalen
„job control"
und
„psychological demands"
sowie für
„high strain"
versus Rest
134
8:
Prozentanteile der dichotomisierten Skalen
„job control"
und
„psychological demands"
sowie für
„high strain"
versus Rest
145
9:
Prozentanteile der dichotomisierten Skalen
„job control"
und
„psychological demands"
sowie für
„high strain"
versus Rest
154
10:
Summenscore der SOC-Skala
217
Tabellenverzeichnis
1a:
Abbildung der
Items des
JDC-Modells in den Daten der Ge¬
fährdungsermittlungen und -beurteilungen sowie der Mitarbei¬
terbefragung
105
1b:
Abbildung der
Items des
JDC-Modells in den Daten der Ge¬
fährdungsermittlungen und -beurteilungen sowie der Mitarbei¬
terbefragung
106
2:
Häufigkeiten, Prozente und Maßzahlen des AU-Geschehens
einiger Sozial- und Tätigkeitsmerkmale
116
3:
Relative Risiken mit Konfidenzintervallen diverser Sozial- und
Tätigkeitsmerkmale aus Poisson-Regressionen auf die diagno-
segruppenübergreifenden AU-Fälle
118
4:
Odds Ratios
mit Konfidenzintervallen diverser Sozial- und Tä¬
tigkeitsmerkmale aus
„cumulative odds model"
auf die diagno-
segruppenübergreifenden AU-Tage
119
5a:
Die in den drei Datensätzen ausgewerteten Diagnosegruppen
121
5b:
Die in den drei Datensätzen ausgewerteten Diagnosegruppen
122
6:
Strain
und ausgewählte Sozial- sowie Tätigkeitsmerkmale
126
7:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage in der „High
Strairï'-Gruppe
127
8:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
ohne Adjustierungen
127
9:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter und Geschlecht
128
10:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäfti¬
gungsdauer
129
11:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, ohne Ad¬
justierungen
130
12:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter und Geschlecht
131
13:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus sepa¬
raten binären logistischen Regressionen auf diagnose-
gruppenspezifische und diagnosegruppenübergreifende
AU-Tage, adjustiert für Alter, Geschlecht und die klassierte
Beschäftigungsdauer
132
14:
Strain
und ausgewählte Sozial- sowie Tätigkeitsmerkmale
136
15:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage in der „High
Strain'^Gruppe
137
16:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
ohne Adjustierungen
137
17:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter und Geschlecht
138
18:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäfti¬
gungsdauer
138
19:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
auf diagnosegrup-
penspezifische
und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage,
ohne Adjustierungen
139
20:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter und Geschlecht
140
21:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
auf diagnosegrup-
penspezifische
und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage,
adjustiert für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäfti¬
gungsdauer
141
22:
Strain
und ausgewählte Sozial- sowie Tätigkeitsmerkmale
147
23:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage in der „High
Strairï'-Gruppe
148
24:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter und Geschlecht
149
25:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäfti¬
gungsdauer
150
26:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter und Geschlecht
151
27:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäftigungsdauer
152
28:
Strain
und ausgewählte Sozial- sowie Tätigkeitsmerkmale
156
29:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage aus drei Jah¬
ren in der
„High-Strairï'-Gruppe
157
ЗО:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter und Geschlecht
158
31:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäfti¬
gungsdauer
159
32а:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter und Geschlecht
160
32b
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter und Geschlecht
161
33:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäftigungsdauer
162
34:
Häufigkeiten und Prozentanteile des dichotomisierten Sum-
menscores körperliche Belastungen
175
35:
Beschäftigte mit hohen körperlichen Belastungen und ausge¬
wählte Sozial- sowie Tätigkeitsmerkmale
176
36:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage aus drei Jah¬
ren für Beschäftigte mit hohen körperlichen Belastungen
177
37:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter und Geschlecht
178
38:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter und Geschlecht
179
39:
Häufigkeiten und Prozente der dichotomisierten Skalen Job
control"
und
„psychological demands"
sowie für
„high strain"
versus Rest nach dichotomisiertem Summenscore körperliche
Belastungen
181
40:
Strain
und ausgewählte Sozial- sowie Tätigkeitsmerkmale nach
dichotomisiertem Summenscore körperliche Belastungen
182
41:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage aus drei Jah¬
ren in der
„High-Strairï'-Gruppe
nach dichotomisiertem Sum¬
menscore körperliche Belastungen
183
42:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle
nach dichotomisiertem Summenscore körperliche Belastungen,
adjustiert für Alter und Geschlecht
185
43a:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage nach di¬
chotomisiertem Summenscore körperliche Belastungen, adju¬
stiert für Alter und Geschlecht
187
43b
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage nach di-
chotomisiertem Summenscore körperliche Belastungen, adju¬
stiert für Alter und Geschlecht
188
44a:
Abbildung der
Items
der SOC-Skala in den Daten der Mitar¬
beiterbefragung _,
211
44b:
Abbildung der
Items
der SOC-Skala in den Daten der Mitar¬
beiterbefragung
212
44c:
Abbildung der
Items
der SOC-Skala in den Daten der Mitar¬
beiterbefragung
213
45:
Häufigkeiten und Prozentanteile der dichotomisierten SOC-
Skala
218
46:
Beschäftigte mit geringem
SOC
und ausgewählte Sozial- sowie
Tätigkeitsmerkmale
219
47:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage für Beschäf¬
tigte mit geringem
SOC
220
48:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle,
adjustiert für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäfti¬
gungsdauer
221
49:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage, adjustiert
für Alter, Geschlecht und die klassierte Beschäftigungsdauer
222
50:
Häufigkeiten und Prozente der dichotomisierten Skalen
„job
control"
und
„psychological demands"
sowie für
„high strain"
versus Rest nach dichotomisierter SOC-Skala
223
51:
Strain
und ausgewählte Sozial- sowie Tätigkeitsmerkmale nach
dichotomisierter SOC-Skala
224
52:
Anzahl der AU-Fälle und Mittelwerte der AU-Tage in der „High-
Strain'^Gruppe
nach dichotomisierter SOC-Skala
225
53:
Relative Risiken aus Poisson-Regressionen auf diagnosegrup-
penspezifische und diagnosegruppenübergreifende AU-Fälle
nach dichotomisierter SOC-Skala, adjustiert für Alter und Ge¬
schlecht
226
54:
Odds Ratios
aus
„cumulative odds model"
oder aus separaten
binären logistischen Regressionen auf diagnosegruppenspezi-
fische und diagnosegruppenübergreifende AU-Tage nach di¬
chotomisierter SOC-Skala, adjustiert für Alter und Geschlecht
227 |
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