Background
Indice 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.
Figura 2. Tassi di infortuni sul lavoro per 1000 addetti nell'Industria. Valori medioannui specifici per classe di età e sesso. Veneto, 1994 - 2002.
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
<19
20-29
Maschi
30-39
Classi di età
40-49
Donne
50-59
60+
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.
140.0
130.0
120.0
110.0
100.0
90.0
80.0
70.0
60.0
50.0
Donne
<19
20-29
30-39
Classi di età
40-49
Maschi
50-59
60+
Figura 3. Tassi di inabilità-invalidità (per 10.000) nell'Industria. Valori medio-annui
per classe di età e sesso. Veneto, 1994-2002.
120
100
80
60
40
20
0
< 19
Maschi
20-29
30-39
Donne
40-49
Classi di età
50-59
60+
Percentuale di donne impiegate nell’Industria (database INPS).
Veneto, 1994-2002
p trend = 0.0000
30,0
29,5
29,0
28,5
28,0
27,5
27,0
26,5
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Percentuale di lavoratori nell’Industria con >39 anni di età
(database INPS). Veneto, 1994-2006
38,0
p trend = 0.0000
37,0
36,0
35,0
34,0
33,0
32,0
31,0
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
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 in
Medicina del Lavoro
(epidemiologia occupazionale)
Classification of Studies
Descriptive
Study



In populations
Frequency
Distribution by
– time
– place
– person
The
population
survey
Experimental
Study
Analytic or
Observational
Study



In individuals
Test causal hypotheses
Uncontrolled assignment
The
cross-sectional
study
The
case-control
study



The
cohort
study
In individuals
Test causal hypotheses
Controlled assignment
The
clinical
trial
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
Everyday Logic Model
a series of “if-then” relationships
H
E
A
D
A
C
H
E
Get pills
Take pills
Headache
gone; Return
to work
Diversi disegni
DESIGN
Nonexperimental
PREINTERVEN
RANDOMI CONTROL
TION
ZATION
GROUP
MEASURE
MENTS
STRENGHT
OF
EVIDENCE
No
No
No
Weak
Quasiexperimental
No
Sometimes
Yes
Moderate
Experimental
Yes
Yes
Yes
Strong
Before-and-after design
Un disegno non-sperimentale
Design terminology
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".
Before-and-after design:
OXO
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).
Threats to internal validity
Il disegno prima-e-dopo è un disegno nonsperimentale 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
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-themean
A one-time extreme value naturally changing
towards a normal value
Testing
Taking measurement (e.g. test) could have an
effect on the outcome
Placebo
A non-specific effect on the outcome, independent
of the intervention
Hawthorne
Involvement of outsiders, independent of the
intervention
Maturation
Aging or increase in experience possibly affects
the outcome
Dropout
Change 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.