Hälsofrämjande arbetsscheman: Effekten av att avskaffa snabba returer (HeWoS)

Syfte Detta är en randomiserad klusterförsök med två armar som bedömer konsekvenserna av ett skiftarbete utan snabba returer under sex månader, jämfört med ett schema som inkluderar snabba returer. Först kommer vi att undersöka eventuella skillnader i sjukfrånvaro, under den sex månader långa interventionsperioden. För det andra kommer vi att undersöka om det finns olika förändringar i bland annat sömn och funktion, fysisk och psykisk hälsa, arbetsrelaterade olyckor och omsättningsintention. För det tredje kommer vi att undersöka om individuella egenskaper associerade med skiftarbetestolerans inklusive kön, ålder, personlighet och subjektivt rapporterat sömnbehov kommer att dämpa de negativa effekterna av snabba avkastningar på de primära och sekundära resultaten. Slutligen kommer studien att undersöka om individuella faktorer som tillfredsställelse med arbetsschemat, arbetstillfredsställelse, jobbengagemang och inblandning av arbetsfamiljen kommer att dämpa de negativa effekterna av snabb avkastning på de primära och sekundära resultaten.

Forskningsdesign En kluster randomiserad kontrollerad studie som jämför ett arbetsschema som avskaffar snabba returer (intervention) med ett arbetsschema som upprätthåller en normal mängd snabba returer (kontroll) kommer att genomföras. Klustren representerar sjukhusenheter som är slumpmässigt utvalda för att ta emot (eller inte ta emot) interventionen. Med ”normalt antal snabba återlämningar” avses det som är gängse praxis på respektive sjukhusenhet under de senaste åren (dvs när inga explicita ändringar har gjorts i arbetsschemat), vilket innebär att det totala antalet snabba återlämningar vid enhet kommer att variera från 329-2356 per år. Sjukhusenheterna randomiserades till ett av de två tillstånden i september 2020, varav hösten 2020 gick åt till att planera skiftschemat för 2021 (d.v.s. ta bort snabba returer för interventionsgruppen och lämna snabba returer orörda för kontrollgruppen). med interventionsperioden som börjar från februari/mars 2021 för de flesta enheter. Interventionsperioden i denna studie är sex kalendermånader. De flesta enheter i detta försök startar insatsperioden i februari/mars 2021, men vissa enheter kommer av praktiska skäl att starta insatsperioden under andra halvan av rotationsåret, det vill säga från augusti/september 2021 eller senare.

Det primära resultatet är sjukfrånvaro som hämtas från de lokala journaler som förs av sjukhuset (inklusive kort- och långtidssjukskrivning). Baslinjemätningarna kommer att vara sjukfrånvaro från året före interventionen, som för varje enskild deltagare kommer att matchas på varaktighet och säsong till interventionsperioden. Sjukfrånvarodata kommer att hämtas från de lokala journaler som förs av sjukhuset (Vedaa, Pallesen et al. 2017). Detta register innehåller information om datum för eventuell frånvaro för den enskilde anställde, vilket innebär att den innehåller information om både kort- och långtidssjukfrånvaro. Vidare innehåller dessa uppgifter information om huruvida frånvaron är egenintygad eller om den är intygad av läkare, om frånvaron beror på ett sjukt barn som den anställde har vårdnadsansvar för och om frånvaron beror på covid- 19 relaterade frågor (t.ex. karantän). Användningen av registeruppgifter kräver inte individuellt samtycke. En samtyckesbaserad del av studien kommer dock också att genomföras, där sekundära utfallsmått kommer att samlas in via frågeformulär vid baslinjen och sex månaders uppföljning. Alla anställda (n ≈ 4000) vid de randomiserade enheterna kommer att ombes fylla i ett digitalt frågeformulär som görs tillgängligt via sjukhusets interna hemsida. Baslinjebedömning kommer att ske före interventionsperioden och uppföljningsbedömning kommer att ske mot slutet av interventionsperioden. Ett delprov (n ≈ 50) kommer att uppmanas att objektivt registrera sin sömn med avancerad radarteknik (Somnofy™) och subjektivt med sömndagböcker i ≥1 vecka vid baslinjen respektive uppföljningsbedömningarna.

Deltagare och tillvägagångssätt Rekrytering Denna prövning genomförs i nära samarbete med personalavdelningen vid Haukelands universitetssjukhus. Alla sjukhusvårdsenheter som har 24-timmarsbemanning på sjukhuset kommer att randomiseras, där alla vårdpersonal som arbetar skift kommer att ingå, med undantag för läkare. Läkare kommer inte att inkluderas eftersom de ofta har ett annat skiftschema och ersättningssystem jämfört med övriga yrkesgrupper. Med ”alla anställda” avses härefter alla sjukvårdspersonal som bedriver skiftarbete vid de randomiserade sjukhusenheterna, med undantag för läkare. Alla anställda (n ≈ 4000) vid de randomiserade sjukhusenheterna kommer att ombes fylla i ett frågeformulär före och i slutet av interventionsperioden. Rekrytering till denna del av försöket kommer att ske via sjukhusets interna hemsida. Forskare och personalpersonal vid sjukhuset kommer att delta i personalmöten på alla inkluderade enheter för att informera om forskningsprojektet och uppmuntra till deltagande. Ett delprov på n ≈ 50 slumpmässigt utvalda anställda (jämnt fördelade från interventionen och kontrollenheterna) kommer att rekryteras till sömnövervakningsdelen av försöket.

Randomisering och maskering Randomiseringen i detta försök skedde på klusternivå, där sjukhusenheterna utgjorde klustren. Sjukhusenheter kan variera vad gäller hur mycket personal de behöver under dygnet, därför kan arbetsschemat och förekomsten av till exempel snabba återkomster och nattpass variera mellan enheterna. Liknande enheter grupperades därför samman baserat på det faktum att de delade vissa attribut eller egenskaper. Därefter utfördes en stratifierad randomisering till de två studiebetingelserna i ett 1:1-förhållande. En undergrupp skulle till exempel kunna bestå av enheter med akutfunktioner, en annan med intensivvårdsfunktioner, en med psykvård och en med mödravård m.m. Totalt hade vi 10 strata och storlekarna på varje stratum varierade mellan 2 och 19 sjukhusenheter. Randomiseringslistan för varje stratum skapades av webbsidan för randomisering online, www.randomization.com, och listan för varje stratum sparades.

Det är inte möjligt för deltagare att bli blinda för den grupp som de är tilldelade. Statistiska analyser kommer dock att göras av en forskare som är maskerad till grupptilldelning.

Urvalsstorlek I detta försök kommer alla tillgängliga sjukhusenheter vid Haukelands universitetssjukhus med vårdpersonal som arbetar roterande skift att bedömas för behörighet. Detta inkluderar 76 enheter och 4260 vårdpersonal. Baserat på tidigare publicerade data5 har vi beräknat att totalt 2028 deltagare räcker för att avslöja en skillnad i sjukdagar på 0,9 och 1,25 med en ICC på 0,1 och en genomsnittlig storlek på enheterna på 52 (beräkning gjord i: StataCorp. 2015).33 Med den planerade rekryteringsstrategin (d.v.s. bjud in >70 enheter och >4000 vårdpersonal) förväntar vi oss att överskrida detta antal och ligga väl inom det antal deltagare som krävs för den primära resultatvariabeln.

Dataanalysplan Alla analyser kommer att utföras utifrån den intention-to-treat population, om inte annat anges. För att undersöka effekterna av ett skiftschema som minskat med snabb avkastning på primära och sekundära utfall, kommer de observerade takterna eller poängen att analyseras med hjälp av latent tillväxtmodeller (eller andra likvärdiga modeller såsom generaliserade linjära blandade modeller). De observerade frekvenserna eller poängen före och under interventionsperioden kommer att modelleras av en slumpmässig intercept och en fast lutning. Effekten av interventionen kommer att uppskattas genom att använda gruppvariabeln (intervention vs. kontroll) som en prediktor för lutningen. Effektstorlekar mellan grupper (Cohens d) kommer att beräknas genom att dividera medelskillnaden i uppskattad förändring i poäng från baslinjen till uppföljningsbedömningen av den poolade SD vid baslinjen. Robust maximal sannolikhet kommer att användas som estimator, vilket ger opartiska uppskattningar under antagandet att data saknas slumpmässigt, (Enders 2010) som delvis kan uppnås genom att inkludera baslinjepoäng i modellen. Det primära utfallsmåttet i denna prövning är sjukfrånvarodata hämtade från registret på sjukhuset, där vi inte förväntar oss några saknade uppgifter. Det är dock rimligt att förvänta sig en del saknade data om de sekundära utfallsmåtten, eftersom data samlas in via frågeformulär eller via sömnradarn.

Eftersom vissa data för uppföljningsfrågeformuläret och sömnradarbedömningen inte kommer att saknas slumpmässigt, kommer robustheten hos resultaten under antagandet saknas-i-slumpmässigt att testas genom känslighetsanalyser där de saknade poängen vid uppföljningen kommer att vara ersättas av baslinjevärden för varje respektive individ. Dessa känslighetsanalyser kommer endast att utföras på utvalda variabler beroende på fokus i respektive artikel.

Intention-to-treat-analyserna kan åtföljas av utvalda protokollanalyser där vi utifrån lönedata definierar en grupp som helt har avskaffat eller haft en tillfredsställande minskning av antalet snabba återlämningar under insatsperioden.

Det primära utfallet av sjukfrånvaro kommer främst att analyseras i termer av det totala antalet sjukfrånvarodagar och perioder (beskrivningar) för en given period före jämfört med under interventionsperioden (Vedaa, Pallesen et al. 2017). Modellerna för sjukfrånvaro kommer att ta hänsyn till nollinflationen i denna typ av data. Andra operationaliseringar av sjukfrånvaro kan också övervägas i enlighet med rekommendationer i litteraturen (Hensing, Alexanderson et al. 1998). För en vidare utredning av sjukfrånvarodata kommer vi att överväga användningen av andra modeller där vi behandlar tid olika. Vi kommer till exempel att överväga modeller där vi tittar på tiden fram till första sjukskrivningsepisoden för de två interventionsgrupperna, med en tidsberoende samvariat för antalet snabba returer (dvs en variabel som ökar med 1 varje gång personen har en snabb retur). En annan möjlighet är att säga att deltagarna börjar på "0" varje gång personen har en snabb återgång, och att mäta tiden från den senaste snabba återgången till första efterföljande sjukskrivningsepisoden, samtidigt som man justerar för upprepade observationer med t.ex. robust variansestimat (icke-snabbåtergångsgruppen kommer då endast att följas från starten av insatsen, givet att de faktiskt inte har några snabba returer). Ett annat alternativ är att sätta upp en modell för tid från sjukskrivning till återgång till arbete.

Eftersom införandet av ett arbetsschema utan snabba returer kan innebära ett alternativt schema med en ökning av andra oönskade egenskaper (t.ex. fler på varandra följande kvällspass), kommer vi att överväga att göra analyser som justerar för sådana egenskaper.

Mediator- och moderatoranalyser kommer att utföras i explorativa syften, baserat på grundprincipen för sådana analyser i randomiserade kontrollerade prövningar som beskrivs av andra ((t.ex. Kraemer, Wilson et al. 2002)). Till exempel kan en del av de insamlade uppgifterna om demografi, sömnrelaterade personlighetsdrag (rCTI och MEQ), mental hälsa, bland annat, användas för att undersöka faktorer som kan dämpa effekten av interventionen.

Referenser

Enders, C. K. (2010). Tillämpade analys av saknad data. New York, NY, USA, Guilford Press.

Hensing, G., et al. (1998). "Hur mäter man sjukfrånvaro? Litteraturgenomgång och förslag på fem grundläggande åtgärder." Scandinavian journal of public health 26: 133-144.

Kraemer, H.C., et al. (2002). "Medlare och moderatorer av behandlingseffekter i randomiserade kliniska prövningar." Archives of General Psychiatry 59: 877-883.

Vedaa, Ø., et al. (2017). "Kort vila mellan skiftintervallen ökar risken för sjukskrivning: en prospektiv registerstudie." Arbets- och miljömedicin 74: 496-501.