Validação de uma medida de estresse no local de trabalho remoto do funcionário incorporada a um novo aplicativo de bem-estar do funcionário

Justificativa Até onde o investigador sabe, não existe uma escala psicométrica para medir o bem-estar dos funcionários e o estresse relacionado ao trabalho durante o trabalho remoto. Como o trabalho remoto provavelmente será um recurso essencial para os trabalhadores no futuro próximo, seja totalmente ou de forma híbrida, acreditamos que esta é uma área frutífera para estudo. Além disso, existem poucos estudos publicados sobre o bem-estar dos funcionários enquanto trabalham em casa, principalmente porque a pandemia é um fenômeno novo. O desenvolvimento e a validação de uma medida psicométrica do bem-estar dos funcionários durante o trabalho remoto é um passo importante para entender o impacto do trabalho remoto no estresse e no bem-estar no local de trabalho.

Enquadramento Teórico O enquadramento teórico utilizado neste estudo integra aspetos dos dois modelos acima referidos com base na nossa conceção do trabalho remoto e do seu impacto no bem-estar dos colaboradores. O investigador levanta a hipótese de que o bem-estar dos funcionários é influenciado por quatro domínios: (1) ambiental; (2) suporte; (3) sociais; e (4) limites. O domínio ambiental contém fatores como ter um ambiente de trabalho inadequado (ex. cadeiras inadequadas, espaço em disco, interrupções da família, animais de estimação, entregas, etc.). O domínio de suporte contém fatores como a capacidade de acessar o suporte por meio da própria organização (por exemplo, supervisores, RH, saúde ocupacional, etc.) e sua equipe de colegas. O domínio social contém fatores como a capacidade de manter relações sociais com colegas e a capacidade de ter contato informal como em um escritório (por exemplo, conversando enquanto prepara uma bebida). O domínio limites contém fatores como capacidade de trabalhar horas contratadas, capacidade de fazer pausas, capacidade de 'desligar' e manter distância entre a vida doméstica e profissional.

O investigador levanta ainda a hipótese de que a influência desses domínios é moderada por fatores pessoais, como humor, resiliência, estado de saúde mental, estado de saúde física, etc. Por exemplo, se um funcionário já tem uma condição nas costas que causa dor, um espaço de trabalho inadequado sem uma cadeira de apoio piorará essa condição, provavelmente causando algum desconforto, afetando o bem-estar do funcionário. Combinando isso com a incapacidade de entrar em contato com o supervisor ou departamento de RH para corrigir os problemas, é provável que o sofrimento aumente, causando ainda mais declínio no bem-estar do funcionário.

Garantia de qualidade e conformidade com o protocolo A pesquisa foi projetada para estar em conformidade com este protocolo. O cumprimento do protocolo será avaliado e monitorado ao longo do estudo pelo pesquisador principal. Quaisquer desvios do protocolo serão registrados e avaliados. A pesquisa está sendo orientada pelo American Institute of Stress, embora eles não sejam os patrocinadores deste estudo. Isso também ajuda na garantia de qualidade. A investigadora principal e autora é licenciada em psicologia com mestrado em psicologia (a frequentar o doutoramento em psicologia clínica a partir de setembro de 2021), trabalhando em regime de freelancer.

Medidas e pontuação:

Pesquisa de Trabalho e Bem-Estar (UWES-9). O UWES-9 é uma escala bem estabelecida para medir o bem-estar no local de trabalho dos funcionários. É uma versão mais curta do UWES-17. A escala contém nove itens que compreendem três subescalas: vigor, dedicação e absorção. A escala usa uma escala do tipo Likert de sete pontos, variando de "nunca (0)" a "sempre (todos os dias; 6)". Os escores são obtidos somando-se os escores de cada item e, em seguida, dividindo-se por três (subescalas) ou nove (escore total). A pontuação máxima é seis e pontuações mais altas indicam maior bem-estar relacionado ao trabalho. A medida é gratuita para uso em pesquisas, sem autorização. Esta medida está sendo usada para validar nossa medida adaptada.

Índice de bem-estar da Organização Mundial da Saúde Cinco (OMS-5). O WHO-5 é uma escala não invasiva amplamente utilizada, validada como uma ferramenta de triagem para depressão e como uma medida de resultado em pesquisas. A escala contém cinco itens relativos às duas semanas anteriores. As respostas são registradas usando uma escala do tipo Likert de seis pontos, variando de "nenhum momento (0)" a "sempre (5)". A pontuação total é obtida pela soma das pontuações de cada item, com pontuação máxima de 25. Uma pontuação percentual também pode ser obtida multiplicando a pontuação total por quatro. Escores mais altos indicam níveis mais altos de bem-estar. A medida é gratuita para uso em pesquisas, sem autorização. Esta medida está sendo usada para validar nossa medida adaptada.

A Escala de Estresse no Local de Trabalho (WSS). O WSS é uma escala de oito itens validada para medir o estresse no local de trabalho. A escala usa uma escala do tipo Likert de cinco pontos, variando de "nunca" a "sempre". Três dos oito itens são pontuados inversamente. A pontuação total é obtida somando-se as pontuações de cada item com uma pontuação máxima de 40. Os autores produziram categorias de pontuação da seguinte forma: uma pontuação de 0 a 15 indica que o participante está "relativamente calmo", 16 a 20 indica "estresse razoavelmente baixo", 21 a 25 indica "estresse moderado", 26 a 30 indica estresse severo e 31-40 indica "níveis de estresse potencialmente perigosos". Esta medida não será usada em sua forma original neste estudo, mas será usada em sua forma adaptada (veja abaixo).

Escala de Estresse no Local de Trabalho Remoto (R-WSS; medida a ser validada). O R-WSS é uma versão adaptada da Workplace Stress Scale (WSS) para incluir domínios importantes relacionados ao trabalho remoto. A medida é composta por 11 itens referentes à semana anterior. Um item foi alterado de "as condições de trabalho são desagradáveis ​​ou às vezes até inseguras" para "as condições de trabalho remoto são inadequadas (p. espaço de trabalho desconfortável, ambiente ruidoso, etc.)". Foram acrescentados três itens: “Sinto-me isolado dos meus colegas de trabalho”, “Trabalhei as horas contratadas” e “Tenho dificuldade em agendar e fazer pausas no trabalho remoto”. A medida usa a mesma escala do tipo Likert de cinco pontos, variando de "nunca" a "sempre", com quatro itens pontuados inversamente. A pontuação total é obtida somando as pontuações de cada item, com pontuação máxima de 55. As categorias de pontuação são as seguintes: 0-20 indica que o participante está "relativamente calmo", 21-30 indica "estresse razoavelmente baixo", 31-38 indica "estresse moderado", 39-48 indica estresse severo e 49-55 indica "estresse extremo". O American Institute of Stress aprovou esta versão adaptada do WSS para este estudo de pesquisa.

Procedimentos Operacionais Padrão Amostragem e Recrutamento O R-WSS contém 11 itens, o que significa que será necessário um mínimo de 220 participantes. No entanto, o objetivo é de pelo menos 300 participantes, para dar conta de possíveis atritos e falta de dados. Isso é consistente com as sugestões anteriores de que um mínimo de 200 participantes deve ser procurado para uma análise fatorial confirmatória. A financiadora (BPAi) convidará até três clientes corporativos com grande número de funcionários trabalhando remotamente para participar do piloto do aplicativo. Com o consentimento dos clientes corporativos, seus funcionários serão convidados a se registrar no aplicativo e receberão a folha de informações e o formulário de consentimento para participar deste estudo de validação (consulte a seção 'considerações éticas e regulatórias' abaixo e o apêndice 1 para obter mais informações em formação). A seleção dos clientes corporativos não deve afetar os resultados do estudo porque os funcionários corporativos são a população-alvo tanto para a medida de estresse no local de trabalho remoto quanto para o aplicativo MyBuddy.

Coleta de dados Quando os participantes fizerem login no aplicativo pela primeira vez, eles receberão uma folha de informações e um formulário de consentimento para participar da pesquisa (consulte abaixo a seção e subseção 'Amostra e recrutamento: Consentimento'). Depois que os participantes consentirem em participar, eles serão solicitados a concluir as medidas de linha de base on-line por meio do aplicativo.

As respostas do questionário serão extraídas do aplicativo anonimamente (ou seja, as respostas do participante não serão vinculadas a nenhuma informação identificável). Dados demográficos anônimos também serão coletados (por exemplo, sexo, idade, nível mais alto de educação concluído), juntamente com dados de uso do aplicativo (ou seja, quantas vezes o aplicativo foi usado no mês). As respostas do questionário serão mantidas pelo pesquisador de forma segura em uma planilha Excel protegida por senha, pronta para ser preparada para análise de dados. Os participantes serão solicitados a concluir as medidas um mês após o login inicial; eles poderão completar as medidas quantas vezes quiserem durante a fase piloto do aplicativo.

Análise de dados O pacote de software estatístico SPSS da IBM será usado para analisar os dados do estudo. Estatísticas descritivas serão produzidas para indicar médias e desvios padrão para as medidas e dados demográficos. A consistência interna será medida por meio do coeficiente alfa de Cronbach com nível mínimo de 0,7.

Uma análise fatorial confirmatória e uma análise de correlação serão conduzidas para confirmar a estrutura fatorial e ajudar a validar a medida. Se a análise de dados sugerir que algum item ou fator é inconsistente, a medida será adaptada e testada novamente com outra amostra. Se a medida for validada, serão realizadas análises com uma nova amostra para confirmar a validade de construto.

Avaliação e gerenciamento de riscos O aplicativo MyBuddy foi projetado para complementar os procedimentos existentes de avaliação e gerenciamento de riscos de bem-estar dos funcionários em uma organização. Ele é projetado como uma ferramenta para que os funcionários avaliem, monitorem e rastreiem seu bem-estar, além de facilitar o acesso ao suporte de bem-estar de sua organização.

O aplicativo é projetado como uma ferramenta de avaliação, em vez de uma intervenção de bem-estar. Isso significa que ele indica aos funcionários o suporte de bem-estar existente em sua organização e notifica os empregadores sobre as pontuações de bem-estar de seus funcionários. Como tal, não prevemos altos níveis de risco. No entanto, o estudo pede aos participantes que avaliem seus níveis atuais de bem-estar e fornece uma pontuação e alguma explicação sobre sua pontuação. Existe o risco de as pessoas com pontuação alta na medida de estresse ficarem preocupadas ou angustiadas com relação ao seu bem-estar. Nesse caso, o aplicativo notificará seu gerente, que é o responsável final pelo gerenciamento desses riscos.

Plano para dados ausentes Quaisquer instâncias em que haja dados ausentes ou em que os participantes não concluam todas as medidas na linha de base e no acompanhamento não serão incluídas no estudo. Isso será relatado claramente na forma de uma taxa de atrito no manuscrito.

Proteção de dados e confidencialidade do paciente Conforme descrito acima, os dados dos participantes serão mantidos de forma segura no aplicativo, e as respostas anônimas do questionário, juntamente com algumas informações demográficas não identificáveis, serão extraídas do aplicativo para análise de dados. Esses dados serão mantidos de forma segura pelo pesquisador principal em uma planilha do Excel protegida por senha.

Os participantes receberão um código de ID de participante aleatório quando fizerem login pela primeira vez, que estará disponível para visualização novamente no aplicativo. Suas respostas ao questionário e informações demográficas não identificáveis ​​serão vinculadas ao seu código de identificação de participante exclusivo quando os dados forem extraídos do aplicativo. Se algum dos participantes desejar retirar-se, deverá entrar em contato com o pesquisador principal e fornecer seu código de participante exclusivo para identificar suas informações para remoção do conjunto de dados.