BackgroundIndice di frequenza degli infortuni sul lavoro, tassi grezzi,

Italia 1951-1988 (Fabiano, 2001).

Sicurezza e salute dei lavoratori dell’Industria

attraverso i dati INAIL e INPS, Veneto, 1994-2002.

<1920-29

30-3940-49

50-5960+

Donne

Maschi

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Classi di età

Figura 2. Tassi di infortuni sul lavoro per 1000 addetti nell'Industria. Valori medio-annui specifici per classe di età e sesso. Veneto, 1994 - 2002.

<1920-29

30-3940-49

50-5960+

Maschi

Donne50.0

60.0

70.0

80.0

90.0

100.0

110.0

120.0

130.0

140.0

Classi di età

Figura 1. Tassi di assenze dal lavoro per malattia (per 100 addetti) nell'industria. Valori medio-annui per classe di età e sesso. Veneto, 1994-2002.

< 1920-29

30-3940-49

50-5960+

Donne

Maschi

0

20

40

60

80

100

120

Classi di età

Figura 3. Tassi di inabilità-invalidità (per 10.000) nell'Industria. Valori medio-annui per classe di età e sesso. Veneto, 1994-2002.

26,5

27,0

27,5

28,0

28,5

29,0

29,5

30,0

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Percentuale di donne impiegate nell’Industria (database INPS). Veneto, 1994-2002

p trend = 0.0000

31,0

32,0

33,0

34,0

35,0

36,0

37,0

38,0

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Percentuale di lavoratori nell’Industria con >39 anni di età (database INPS). Veneto, 1994-2006

p trend = 0.0000

Figura 4. Tassi standardizzati per età e sesso di infortuni nell’Industria, Veneto, 1994-2002

Figura 5. Tassi standardizzati per età e sesso di assenze dal lavoro per malattia nell’Industria, Veneto, 1997-2002

Figura 6. Tassi standardizzati per età e sesso di invalidità/inabilità nell’Industria, Veneto, 1994-2002.

Studi di intervento inMedicina del Lavoro

(epidemiologia occupazionale)

Classification of Studies

In populations Frequency Distribution by

– time

– place

– person

The population

survey

DescriptiveStudy

In individuals Test causal hypotheses Controlled assignment

ExperimentalStudy

In individuals Test causal hypotheses Uncontrolled assignment

Analytic orObservational Study

The cross-sectional

study

The cohortstudy

The clinical

trial

The case-control

study

Scopi

• Far diventare il campo della medicina del lavoro coerente con altre discipline, quali la medicina clinica, in cui le valutazioni sono sempre più basate sulle prove di efficacia.

• Aiutare i professionisti a evitare la tentazione di adottare procedure semplicemente perché sembrano "intuitivamente evidenti" quando nessuna prova scientifica realmente esiste per quelle pratiche

• Fornire strumenti e concetti per effettuare valutazioni sistematiche degli interventi di prevenzione degli infortuni e dei programmi di sicurezza

Che cos’è un “intervento”?

E’ una sequenza logica (logic model) di eventi da:

• pianificare

• implementare

• valutare

• comunicare (i risultati)

per migliorare la salute dei lavoratori

H E A D A C H E

Headache gone; Return

to work Get pills Take pills

Everyday Logic Model a series of “if-then” relationships

DESIGNRANDOMIZATION

CONTROL GROUP

PRE-INTERVEN TION MEASUREMENTS

STRENGHT OF EVIDENCE

Non-experimental

No No No Weak

Quasi-experimental

NoSome-times

Yes Moderate

Experimental Yes Yes Yes Strong

Diversi disegni

Before-and-after design

Un disegno non-sperimentale

Nella terminologia utilizzata, "prima" si riferisce ad una misura che è fatta prima di un intervento in un gruppo e "dopo" si riferisce ad una misura che è fatta dopo la sua introduzione. I termini equivalenti per "prima" e "dopo" sono "pre" e "post".

Design terminology

Before-and-after design: O X O

Il simbolo

E’ stato fatto un test sulla formazione; prima dell’intervento il punteggio del gruppo era 50%, dopo un giorno di addestramento, al gruppo è stato somministrato lo stesso test e il punteggio era 80%

Questo processo è illustrato da una "O" che rappresenta una misura mentre la "X" rappresenta l'intervento (di formazione).

Il disegno prima-e-dopo è un disegno non-sperimentale usato comunemente negli studi di sicurezza

Il disegno prima-e-dopo è più utile nella dimostrazione degli effetti immediati di un programma a breve termine

È meno utile per la valutazione di interventi a lungo termine perché durante un periodo di tempo più lungo si possono presentare svariate circostanze (threats) che minacciano la nostra capacità di capire se l'intervento ha avuto o meno l'effetto desiderato

Threats to internal validity

Threats to internal validity

Le minacce alla validità interna (threats) sono spiegazioni alternative possibili ai risultati della valutazione osservati, o circostanze che

Più sono le minacce alla validità interna, meno siamo sicuri che i risultati siano realmente dovuti all'intervento.

Treat to internal validity

Description of threat

History An influential event during the intervention

Instrumentation / Reporting

Validity of measurement method changes over course of the intervention

Regression-to-the-mean

A one-time extreme value naturally changing towards a normal value

TestingTaking measurement (e.g. test) could have an effect on the outcome

PlaceboA non-specific effect on the outcome, independent of the intervention

HawthorneInvolvement of outsiders, independent of the intervention

MaturationAging or increase in experience possibly affects the outcome

DropoutChange of characteristics due to some participants dropping out

History threat

Si presenta quando, fra le misurazioni "prima" e "dopo“, accadono uno o più eventi, che non fanno parte dell'intervento ma che possono influenzarne il risultato.

Chiaramente, maggiore è il tempo fra le misure "prima" e "dopo", maggiore è la possibilità che accada un evento estraneo e interferente.

Esempio di history threat

Si sta valutando un nuovo intervento ergonomico per la prevenzione del mal di schiena nelle infermiere (programma educativo + acquisto di un’apparecchiatura solleva-pazienti).

Il tasso di infortunio da mal di schiena era 4.4 per 100.000 ore lavorate nei due anni precedenti l'intervento, e 3.0 nei due anni successivi. Quindi, si potrebbe concludere che l'intervento ergonomico è stato efficace.

Tuttavia …

Esempio di history threat

Tuttavia, potrebbe essere successo che un mese dopo l’intervento, un ministro (governo) avesse lanciato una campagna di sensibilizzazione per ridurre gli infortuni dovuti a mal di schiena.

Tutto ciò rende meno sicura la conclusione che è stato solo l’intervento a ridurre gli infortuni da mal di schiena.

Esempio di history threat

E’ stato introdotto dal governo un programma obbligatorio per la riduzione degli infortuni. Da una parte venivano dati fondi alle aziende e dall’altra penalizzazioni basate sulle statistiche degli infortuni passati.

A seguito dell'introduzione del programma, la frequenza di infortuni che determinavano perdita di giornate lavorative era diminuita. I critici del programma riferirono episodi aneddotici secondo cui alcuni operai erano stati costretti a cambiare lavoro (o a non denunciare gli infortuni).

Nessuno può avere la certezza che la diminuzione della frequenza di infortuni derivi dall’incremento della prevenzione o dall’omissione nelle segnalazioni.

Instrumentation/reporting threat

Una minaccia alla validità compare ogni volta che il metodo per misurare il risultato cambia fra "prima" e "dopo" (instrumentation threat). Ciò può accadere in molti modi, a seconda del tipo di risultato misurato, come riportato negli esempi che seguono.

Esempio di instrumentation threat

State valutando una nuova postazione di lavoro, riprogettata, effettuando una elettromiografia negli operai mentre lavorano nelle vecchie postazioni e successivamente negli stessi operai nelle nuove postazioni.

Non vi siete resi conto che quando le misure sono state prese alle vecchie postazioni di lavoro, l'apparecchiatura non funzionava correttamente, portando ad una sottostima dei valori reali.

Esempio di instrumentation threat

Fate un test di valutazione preliminare multiple choice con quattro scelte possibili: improbabile, parzialmente improbabile, parzialmente probabile e probabile. In seguito, qualcuno commenta che è stato difficile scegliere fra le quattro opzioni e che sarebbe stata utile l'opzione "non so". Nel post-test decidete dare cinque scelte possibili, le quattro precedenti, più "non so".

Esempio di instrumentation threats

Chiedete agli operai di compilare un questionario sul clima di sicurezza prima e dopo l'introduzione di un comitato per la salute e la sicurezza. I lavoratori hanno compilato il questionario la prima volta nel tempo libero tempo, mentre la seconda volta era stato concesso loro del tempo durante l’orario di lavoro.

Regression-to-the-mean threat

Di anno in anno i tassi di infortunio di un’azienda o di un gruppo oscillano - a volte verso l’alto a volte verso il basso. Qualsiasi gruppo con tasso di infortunio più basso del solito è probabile abbia un incremento piuttosto che un decremento dei tassi, ipotizzando che le condizioni di lavoro non cambino.

Similmente, in un gruppo con tasso di infortuni superiore al normale, ci sono maggiori probabilità che si verifichi una diminuzione piuttosto che un aumento di tassi.

Pertanto, se l'intervento include soltanto i gruppi alti tassi di infortunio, una parte della diminuzione osservata può essere dovuta al fatto che il tasso si sta portando semplicemente più vicino al valore medio

Regression-to-the-mean threat

La regressione verso la media rappresenta una rilevante threat quando la scelta del gruppo in cui condurre l’intervento è motivata dal fatto che in questo gruppo i tassi di infortunio sono più alti.

Questa situazione non è così insolita come illustrano i seguenti esempi …

Esempio di regression-to-the-mean threat

La divisione A di un'azienda ha avuta l'anno scorso un tasso insolitamente alto di infortuni per caduta e per scivolamento. Il presidente si è interessato e viene rafforzato il programma di ispezione. L’anno successivo i tassi sono più bassi. Sembra pertanto che l’intervento sia riuscito

Esempio di regression-to-the-mean threat

Il Ministero del Lavoro decise di attuare una nuova iniziativa di formazione per le aziende il cui il tasso di infortunio durante l'anno precedente era stato due volte più alto della media nel loro settore industriale. Si contattarono personalmente i funzionari di quelle aziende, offrendo una visita in ditta e consulenze. L’anno successivo il gruppo di aziende presentava, in media, un tasso più basso di infortuni.

Quindi, il programma sembrava riuscito.

Testing threat

Questa minaccia è importante solo quando l'intervento è finalizzato a formare i lavoratori sui temi della sicurezza, dei comportamenti e delle buone pratiche, e in cui c’è una rilevazione iniziale con questionari, interviste o osservazioni.

Esempio di testing threat

Il miglioramento del punteggio potrebbe essere: a) un effetto del programma di formazione da

solo; b) un effetto della maggior consapevolezza nata

dopo aver compilato il primo questionario;c) un effetto combinato di entrambe.

Le possibilità b) rappresenta una minaccia per la validità interna dell’intervento (testing threat).

Placebo threats

L'effetto placebo è un concetto legato agli studi clinici sull’efficacia dei farmaci. È stato osservato che una percentuale dei soggetti in studio trattati con un placebo (una sostanza inerte) invece che con il farmaco mostra un miglioramento dei sintomi. I pazienti credono che il trattamento sia efficace e questo fatto, attraverso un meccanismo psicologico, provoca un alleviamento dei sintomi.

Esempio di placebo threat

A causa di un’aumentata prevalenza di infortuni da sforzi ripetitivi, l'amministrazione acconsentì a comprare nuove tastiere di computer per gli impiegati di una divisione. Fu condotta un'indagine sui sintomi dell'arto superiore degli impiegati la settimana prima che le tastiere fossero introdotte e tre settimane dopo. Fu trovato una diminuzione significativa dei sintomi fra "prima" e "dopo".

L'amministrazione stava per acquistare tastiere identiche per una seconda divisione, ma vi era preoccupazione circa un eventuale “effetto placebo” delle nuove tastiere.

Hawthorne threat

Questo termine deriva da uno studio famoso condotto negli anni 20 negli operai degli impianti elettrici di Hawthorne. Ricercatori esterni avevano spostato un gruppo di operai in una sezione differente della fabbrica, e le loro condizioni di lavoro erano state modificate. Risultò che gli operai erano più produttivi sotto qualsiasi condizione venissero posti – anche quando lavoravano in condizioni scomode come carenza di illuminazione. Si crede che le condizioni psicosociali di lavoro nella situazione sperimentale (cioè, l’aumentata partecipazione degli operai) abbia reso impercettibile l'effetto dei cambiamenti nell'ambiente fisico.

Maturation threat

Si presenta quando il cambiamento osservato dopo l’intervento per migliorare la sicurezza è dovuto al gruppo di intervento che cambia naturalmente (cioè, i lavoratori che diventano più vecchi o più informati con l’esperienza) piuttosto che all'intervento in se.

Esempio di maturation threat

In una compagnia, le statistiche di infortunio dopo quattro anni di programma indicavano che l'incidenza di infortuni era rimasto quasi uguale, ma erano aumentati i giorni di assenza dal lavoro per infortunio. Sembrava che il programma avesse fatto più danni che benefici. Ma un'infermiera precisò come i tempi di reinserimento al lavoro dopo un infortunio fossero maggiori per gli anziani rispetto ai giovani. Poiché vi erano state poche nuove assunzioni, un “maturation threat” era una possibilità reale.

Dropout threat

Si presenta quando un numero sufficiente di lavoratori esce dallo studio così da alterare le caratteristiche del gruppo oggetto dell’intervento.

Non ci sarebbero problemi se questi soggetti continuano a lavorare per l'azienda (i dati sui tassi di infortuni dell'azienda sarebbero disponibili per l'intero gruppo di intervento).

Ma i dati di chi esce dallo studio non sono sempre accessibili, come illustrato nel seguente esempio.

Esempio di dropout threat

La valutazione di un intervento per ridurre gli infortuni negli agricoltori comprendeva misure "prima" e "dopo", usando un questionario. Il questionario includeva domande sugli infortuni dell'anno precedente che avevano richiesto un trattamento ospedaliero. Purtroppo, nel corso dell'intervento, molti agricoltori lasciarono il lavoro e non compilarono il questionario.

Si trovò che il tasso di infortunio era diminuito, sembrava quindi che l'intervento avesse avuto un effetto positivo.

Ma non si può essere sicuri se questo sia dovuto all'intervento o al fatto che quelli con più alti tassi di infortunio sono usciti presto dallo studio.

Se non hai altra scelta e devi applicare un disegno “prima e dopo”, prova ad eliminare le minacce per la validità interna

• Identifica altri cambiamenti nel posto di lavoro che potrebbero avere un effetto sul risultato e valuta il loro possibile effetto

• Accerta che le misure “prima e dopo” siano effettuate usando la stessa metodologia

• Evita di usare gruppi ad alto tasso di infortunio, o altri gruppi estremi, come gruppo oggetto dell’intervento in uno studio “prima-e-dopo”

• Tieni conto del fatto che eseguire un test può avere un effetto di per sé stesso

• Identifica possibili effetti “placebo” o “Hawthorne” e prova a minimizzarli

• Identifica qualsiasi cambiamento naturale (età) nella popolazione contemporaneo allo studio e correggi il suo effetto durante l'analisi statistica.

• Identifica i soggetti che escono dallo studio e tieni conto di questo nell'analisi.