フィンランドの公共部門における労働時間計画ツールの使用。準実験的研究 (PLANTOOLS) (PLANTOOLS)

はじめに疫学的研究は、交替勤務が心血管疾患などのいくつかの主要な公衆衛生疾患のリスクを高めることを示唆しています。 交替勤務は、ワークライフ コンフリクトや仕事のストレスとも関連しています。 適切なシフトスケジューリングは、シフト勤務の健康リスクを修正することが期待されていますが、さまざまなタイプのシフトスケジューリングツールを使用して、労働時間の制御やその他の健康をサポートするシフト特性（シフトの人間工学）を改善できるかどうか、および労働時間の変更の可能性は、健康と幸福の成功とコスト削減につながる可能性があります。 特に、女性や高齢労働者の労働時間を改善する手段に関する介入研究は不足しています。

材料と方法 ソフトウェア フィンランドの公共部門では、基本的に 3 つの個別のシフト スケジューリング ソフトウェア バージョンが現在利用可能です (Titania、CGI© フィンランド、フィンランド)。 最初のもの (Titania1) は、インタラクティブなシフト名簿 (従業員の個々の勤務時間管理) をサポートし、ソフトウェアを使用する従業員を使用するシフト プランナーの両方に、健康をサポートするシフトのエルゴノミクスのガイダンスを提供するインタラクティブなソフトウェアです。 2 番目のソフトウェア (Titania2) はシフト プランナーのみが使用し、ソフトウェア Titania1 と同様の健康サポート シフト エルゴノミクスのガイダンスを提供しますが、参加型勤務表のオプションは含まれていません。 3 番目のソフトウェア (Titania3) は、その他の点では Titania 2 (シフト プランナーのみが使用) と同様のシフト プランニング ソフトウェアですが、参加型勤務表も健康をサポートするシフト エルゴノミクス ツールも含まれていません。

調査員は以前に開発されたサンプリング ソフトウェアを使用して、雇用主の記録から毎日の目標労働時間と欠勤データをすべて取得します。 労働時間に関する給与データを取得および分析するために使用される方法の信頼性、妥当性、および正確性は、この調査と同じデータセットに部分的に基づいて以前に評価されています。 生データには、シフトの開始時間と終了時間、シフトの希望の使用、および欠勤の理由に関する各暦日のデータが含まれます。 生データは、特定の時間枠内の変数 (つまり、1 か月または 1 年あたりの労働時間の長さ、時間、回復、および社会的側面に基づくシフト特性) 内の変数の構築によって、個人レベルのデータに処理されます。

研究デザイン 無作為化されていない準実験的デザインを使用して、シフトのエルゴノミクスを評価するオプションも含むセルフロスタリングソフトウェアの使用を、セルフロスタリングなしでシフトエルゴノミクス評価のオプションがあるシフトスケジューリングソフトウェアの使用と比較します。 2 つ目は、スケジューリング ソフトウェアを通常どおりにシフトすることです (セルフ ロスタリングとシフトのエルゴノミクス評価は使用しません)。 介入後の 2016 年から 2019 年までのアンケートおよび登録データ (T2) は、3 つのグループの介入前の 2012 年から 2015 年までのベースライン データ (T1) と比較されます。

参加者 シフト計画ソフトウェアの 3 つの異なるバージョンの使用は、進行中のフィンランドの公共部門の研究の 6 つの病院地区の分析でクラスターとして考慮されるシフト計画ユニット/部門の約 6,000 人の従業員で調査されます。 2016 年 3 月の情報によると、2/6 の病院地区が、該当するすべての病棟で 2016 年中に Titania1 ソフトウェアの使用を開始するという経営上の決定を下し、2/6 の病院地区が Titania2 ソフトウェアの使用を開始することを決定し、2/6 の病院地区が、Titania2 ソフトウェアの使用を開始することを決定しました。組織は Titania3 ソフトウェアにとどまることにしました。

参加者は、2015 年 9 月から少なくとも 1 年間、6 つの病院地区でソフトウェア (1-3) を使用するユニットで働いているすべての病院の従業員であり、2015 年に組織のすべての従業員に送信されたアンケートに回答し、 2017年または2019年。 コホートの以前の回答率に基づいて、予想されるサンプル サイズは、少なくとも 1 つのバージョンのソフトウェアを使用し、2015 年と 2017 年および/または 2019 年にアンケートに回答する約 6,000 人の従業員です。 非無作為化と選択の可能性による潜在的なバイアスを最小限に抑えるために、Titania1、Titania2、および Titania3 を使用するシフト計画ユニット (クラスター) は、a) シフト勤務の量 (各クラスター内の非日勤労働者の割合) について一致します。 b) 年齢および c) 認識された労働時間管理のベースライン レベル (介入 1 の場合のみ: シフトのエルゴノミクスとセルフロスタリングによるシフト計画) または c) シフトのエルゴノミクス (介入 2 の場合のみ: シフトのエルゴノミクス)。 給与ベースの毎日の労働時間データは、2012 年の初めからさかのぼって 2019 年末まで、シフト スケジューリング プログラムから取得されます。 追加の資金により、2017 年から 2019 年までフォローアップを続けることができます。

Titania3 と比較した Titania1 および Titania2 ツールの使用の全体的な効果を比較することに加えて、以下に基づいてサブグループ分析が行われます。

1. グループ内のTitania1およびTitania 2ソフトウェアのレジストリベースの個別使用
2. 知覚された労働時間のコントロールと客観的なシフト特性の変化の可能性と
3. 個人差（例 年齢、日周型、健康状態）。

参加組織では、テーマごとのフォーカス グループ インタビューが実施され、エンド ユーザー、シフト プランナー、雇用主の態度を収集し、Titania ツールの使用に関するプロセスと経験を変更します。 この情報は、フィードバックに従って Titania ツールをさらに開発するために使用されます。

結果の報告には、無作為化されていないデザインを使用した評価の透過的な報告 (TREND) のガイドラインが使用されます。