Betydningen av arbeidsmiljø for sosiale ulikheter i helse

Transkript

1 Betydningen av arbeidsmiljø for sosiale ulikheter i helse Ingrid Sivesind Mehlum, avd.overlege ph.d. Avdeling for arbeidsmedisin og epidemiologi Statens arbeidsmiljøinstitutt 2013 Underlagsrapport til prosjektet Sosial ulikhet i helse: en norsk kunnskapsoversikt, Høgskolen i Oslo og Akershus,

2 Innhold 1. Innledning Indikatorer for sosial posisjon, med hovedvekt på yrke Arbeidsmiljøets sosiale fordeling og utvikling i Norge Data om arbeidsmiljøet i Norge Utvelgelse av arbeidsmiljøfaktorer Organisatoriske arbeidsforhold Arbeidstid Ergonomiske arbeidsforhold (mekaniske eksponeringer) Fysiske arbeidsforhold Kjemiske arbeidsforhold Psykososiale arbeidsforhold Er det betydelige variasjoner etter alder? Trender i arbeidsmiljøets sosiale fordeling Sammenligning med andre land AKU-tillegget om arbeidsskader og arbeidsrelaterte helseproblemer Den europeiske arbeidsmiljøundersøkelsen Selvrapportering av arbeidsforhold Sosiale ulikheter i arbeidsrelatert helse, basert på ulike datakilder Registerdata basert på melding av arbeidsrelatert skade og sykdom Andre typer registerdata Selvrapporterte arbeidsrelaterte sykdommer og skader Selvrapportering av arbeidsrelaterte helseproblemer Epidemiologiske studier Arbeidsrelaterte sykdommer av betydning for folkehelse Betydning av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse Hvordan kan arbeidsmiljøfaktorer forklare sosiale helseforskjeller? Noen epidemiologiske studier Muskel- og skjelettlidelser Hjerte- og karsykdom

3 Selvrapportert helse Noen norske studier Metodemessige aspekter Mediering og confounding Effektmodifikasjon (moderering) Vurdering av «reverse causation» Bruk av samlevariabler og indekser Arbeidsmiljø og sosiale ulikheter i helse en liten oppsummering Politikk og tiltak på feltet Dagens politikk og tiltak Arbeidsmiljøloven Arbeidstilsynet Bedriftshelsetjenesten Intensjonsavtalen om et mer inkluderende arbeidsliv (IA-avtalen) Nasjonal strategi for å utjevne sosiale helseforskjeller via arbeid Tiltak mot sosial dumping Effekten på helseulikhet av politikken på feltet Anbefalinger om endret/ny politikk og tiltak Godt sikkerhetsnett Økt jobbkontroll Økt innsats mot arbeidsulykker HMS- og arbeidslivsopplæring inn i skolen Større fokus på primærforebyggende tiltak i IA-arbeidet BHT for alle BHT bør bli en del av Samhandlingsreformen, i alle kommuner Sikre nok arbeidsmedisinsk kompetanse i BHT Fortsatt støtte til forskning på sammenhenger mellom arbeid og helse Støtte til forskning på betydningen av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse Litteratur

4 1. Innledning Arbeid kan ha positive helseeffekter, noe Verdens helseorganisasjon uttrykker i en av sine rapporter (WHO 1985): When work is fully adapted to human goals, capacities and limitations, and occupational health hazards are under control, work often plays a role in promoting both physical and mental health. Ikke desto mindre er det mange som ikke opplever dette i sitt arbeid. Formålet med denne rapporten er å belyse betydningen av arbeidsmiljø for sosiale ulikheter i helse. Dette temaet har i liten grad vært fokusert og beskrevet i Norge, med enkelte unntak, bl.a. et par bokkapitler (Dahl & Elstad 2007; Kristensen mfl. 2009) og noen vitenskapelige publikasjoner (omtalt senere). Det er heller ikke laget noen oppsummering av temaet i Helsedirektoratets gule serie om sosiale ulikheter i Norge, selv om det finnes en rapport om arbeid, helse og sosial ulikhet (Dahl mfl. 2010), men denne fokuserer på den helsemessige betydningen av å ha et arbeid kontra det å ikke være i arbeid. Rapporten inngår som ledd i arbeidet med å utarbeide en norsk rapport om helseulikhetenes sosiale determinanter, tilsvarende det som har vært gjort i enkelte andre land, som England (The Marmot Review, Marmot 2010) og Danmark (Diderichsen mfl. 2011) og i regi av Verdens helseorganisasjon (CSDH 2008). I tilknytning til noen av disse rapportene er det også utarbeidet egne underlagsrapporter om betydningen av arbeid og arbeidsmiljø for sosiale ulikheter i helse (Siegrist mfl. 2009; Benach mfl. 2009). Denne rapporten vil ha hovedfokus på norske forhold og hva vi vet om den sosiale fordelingen av arbeidsforhold, arbeidsmiljø og arbeidsrelatert helse i Norge. Det refereres til en del internasjonal litteratur, men for en mer systematisk gjennomgang av internasjonal litteratur på feltet, henvises det også til andre oversiktsarbeider (f.eks. Siegrist & Theorell 2006; Eller mfl. 2009; Clougherty mfl. 2010, Landsbergis mfl. 2012, i tillegg til underlagsrapportene nevnt over) Indikatorer for sosial posisjon, med hovedvekt på yrke De vanligst brukte indikatorer for sosial (eller sosioøkonomisk) posisjon er utdanningsnivå, yrkesklasse og inntekt. Yrke følger til en stor grad av utdanning, og inntekt følger av yrke. Selv om disse tre er korrelert, vil effekten av den enkelte indikator variere med type helseproblem (Geyer mfl. 2006; Næss mfl. 2005). Yrke kan reflektere en persons plass i samfunnet med hensyn til sosial status, inntekt og intellekt, men kan også karakterisere arbeidsrelasjoner (ansettelsesrelasjoner) mellom arbeidsgiver og arbeidstaker (Galobardes mfl. 2006a) 1. For eksponeringer som er fordelt etter et sosialt mønster, og som er knyttet til en spesifikk livsfase, har det vært anbefalt å benytte en sosioøkonomisk indikator som er relatert til denne fasen (Galobardes mfl. 2006a). Yrkesklasse blir derfor ofte brukt som mål på sosial posisjon når man skal studere arbeidets betydning for sosiale ulikheter i helse, enten basert på nåværende yrke eller det yrket en person har hatt lengst i sin yrkeskarriere. På samme måte benyttes foreldres yrke ofte som indikator på sosial posisjon i barndommen. 1 Noe av teksten i avsnittet Indikatorer for sosial posisjon er delvis basert på (Kristensen, Mehlum, & Gravseth, 2009). 4

5 Yrke kan påvirke helsen gjennom eksponering i forbindelse med arbeidet, f.eks. av kjemisk, fysisk eller psykososial art, men kan også tenkes å påvirke helse via inntekt eller sosial status (Galobardes mfl. 2006a). Ulik fordeling av og kontroll over ressurser kan føre til et sosialt mønster av eksponering som igjen vil gi ulik fordeling av sykdom i forskjellige grupper av befolkningen (Galobardes mfl. 2006a). En indikator basert på nåværende yrke vil ekskludere dem som står utenfor arbeidslivet, som pensjonerte, hjemmearbeidende, arbeidsledige, studenter og personer med ubetalt eller svart/illegalt arbeid. Dette kan føre til underestimering av sosiale ulikheter i helse (B. Galobardes mfl. 2006a). Det vil imidlertid ikke utgjøre noe problem i beskrivelsen av arbeidsmiljøets sosiale fordeling i dette kapitlet, siden de som har et arbeidsmiljø nødvendigvis må være i arbeid. Selvstendig næringsdrivende kan være vanskelig å klassifisere etter yrke (Galobardes mfl. 2006a). Denne gruppen ligner ofte mest på de høyere sosiale klassene mht. økonomiske forhold og sosialt nettverk, men har større likhet med arbeiderklassene mht. fysiske arbeidsforhold og helseatferd (Lundberg, 1991), og passer dermed ikke helt inn i et sosial hierarki. Det finnes flere forskjellige yrkesklassifiseringer, basert bl.a. på ulike yrkesgruppers forhold til økonomisk produksjon i samfunnet (klassestruktur) eller sosial status og økonomiske ressurser (sosialt hierarki) (Erikson & Goldthorpe 1992). I Storbritannia ble Registar General s social class tatt i bruk allerede i 1911 (Galobardes mfl. 2006b). Den bygger på sosial status, etter 1990 dessuten ferdigheter (skills), og har også vært mye brukt i andre europeiske land. I 2000 ble den erstattet av UK National Statistics socioeconomic classification (NS-SEC), som i større grad bygger på arbeidsrelasjoner. Erikson-Goldthorpe(-Portocarero) klasseskjema (EGP) inndeler også yrker basert på arbeidsrelasjoner, etter graden av ansvar og autonomi og type ansettelsesforhold (Erikson & Goldthorpe 1992; Galobardes mfl. 2006b). Klassifiseringen har ikke en implisitt hierarkisk struktur (Erikson mfl. 1979) og vil derfor ikke nødvendigvis vise en klar gradient i helse mellom gruppene (Galobardes mfl. 2006b). Den fullstendige versjonen inneholder elleve klasser, men den finnes også i kortere versjoner, med sju, fem eller tre klasser (manuelle yrker, ikke-manuelle og bønder) (Erikson & Goldthorpe 1992). Klassifiseringen har bl.a. vært brukt ved sammenligning av sosiale ulikheter i helse mellom europeiske land (Mackenbach mfl. 2003; Mackenbach mfl. 1997) og i norske studier (Claussen & Næss, 2002; Krokstad mfl. 2002; Mehlum mfl. 2008; Haukenes 2011). Selv om de omfattende klassifiseringene kan reduseres til færre kategorier, finnes det også klassifiseringer som i utgangspunktet er todelt, som inndeling i blue collar (manuelle arbeidere) og white collar workers (funksjonærer, ikke-manuelle). EU-arbeidsgruppen for sosiale ulikheter i helse anbefaler at det minst skilles mellom ikke-manuelle klasser, manuelle klasser, bønder og andre selvstendig næringsdrivende (Kunst mfl. 2001). Hvis mulig, anbefales det også å skille mellom høyere og lavere ikke-manuelle klasser og mellom faglærte og ufaglærte arbeidere. Den internasjonale Standard for yrkesklassifisering (International Standard Classification of Occupations, ISCO) brukes mye i norsk og europeisk statistikk. Den siste versjonen er basert på ISCO- 08, på norsk STYRK-08 (Statistisk sentralbyrå 2011). Standarden er ikke spesielt utarbeidet med tanke på sosiale ulikheter. Siden den bygger på de to klassifikasjonsprinsippene, kompetansenivå og 5

6 spesialisering, vil klassifiseringen til en viss grad utgjøre et sosialt hierarki, spesielt de ti yrkesfeltene i den groveste inndelingen: 1. Ledere 2. Akademiske yrker 3. Høyskoleyrker 4. Kontoryrker 5. Salgs og serviceyrker 6. Bønder, fiskere mv. 7. Håndverkere 8. Prosess- og maskinoperatører, transportarbeidere mv. 9. Renholdere, hjelpearbeidere mv. 0. Militære yrker og uoppgitt Det er imidlertid en del forskjeller mellom STYRK og EGP-skemaet, f.eks. hvis man ser på sykepleiere og ingeniører, som begge har høyskoleutdanning, den ene med overvekt av kvinner, den andre av menn. I den nyeste versjonen av STYRK er alle sykepleiere kategorisert under akademiske yrker, yrkesfelt 2 (i forrige versjon, STYRK-88, var vanlige sykepleiere under høyskoleyrker, mens spesialsykepleiere var under akademiske yrker). Ingeniører (ikke sivilingeniører) er imidlertid klassifisert under høyskoleyrker, yrkesfelt 3, og dermed «lavere» enn sykepleierne. I EGP derimot er sykepleiere plassert i klasse IIIa (høyere underordnet funksjonær) mens ingeniører er plassert i klasse II (fagfunksjonær) og dermed høyere enn sykepleiere. Eurostat holder på å utarbeide en egen klassifisering av sosioøkonomisk posisjon. Et europeisk nettverk (ESSnet on socioeconomic classification) ble etablert i 2011, og de har nå tre klassifiseringsforslag som skal testes ut. Avhenging av definisjon og avgrensning, er det vist at gruppen med lavest kvalifikasjoner vil variere fra 18,6 millioner til 55,4 millioner på europeisk basis. Rapport med forslag til konklusjon skal legges frem i april 2014 (Ole Sandvik, SSB; personlig meddelelse). Når man blir enige om et klassifiseringssystem, vil dette sannsynligvis bli tatt i bruk i offisiell statistikk i hele EU-systemet. Klassifiseringssystemer basert på yrke ble opprinnelig utarbeidet for mannlige populasjoner og kan fungere bedre til klassifisering av menn enn av kvinner (Galobardes mfl. 2007). Samme yrkesklasse kan ha forskjellig betydning for menn og kvinner og være annerledes assosiert med helse (Arber 1989). Dessuten vil en stor andel av kvinnene ofte havne i samme yrkesklasse, noe som reduserer muligheten til å se på forskjeller. I forbindelse med Helseundersøkelsen i Oslo (HUBRO ) fant vi at hele 61 % av kvinnene i alderen år kom i gruppen av underordnede funksjonærer (routine non-manual employees) i henhold EGP-skjemaet, mot bare 29 % av mennene (Mehlum 2010; Mehlum mfl. 2008). Vi valgte derfor å dele denne klassen i to, som i den fullstendige versjonen av EGP, selv om vi bare hadde sju klasser totalt (Figur 1). Av figuren ser vi også at en større andel av mennene var i de to høyest yrkesklassene, totalt 43 %, mot 28 % blant kvinnene. Det samme var tilfelle blant selvstendig næringsdrivende (hhv. 10 % og 6 %) og for de to laveste yrkesklassene, faglærte og ufaglærte arbeidere, hhv. 18 % og 5 % totalt. Det var imidlertid minimale kjønnsforskjeller mht. fordeling av utdanning i HUBRO-populasjonen (Tabell 1). 6

7 Figur 1 Fordeling av yrkesklasser etter kjønn i henhold til Erikson-Goldthorpe-Portocarrero klasseskjema blant yrkesaktive deltakere i aldersgruppene 30, 40 og 45 år ved Helseundersøkelsen i Oslo (N=7293). Kilde: Mehlum Tabell 1 Fordeling av utdanning etter kjønn blant yrkesaktive deltakere i aldersgruppene 30, 40 og 45 år ved Helseundersøkelsen i Oslo (N=7293). Utdanning Menn Kvinner Høgskole/universitet 4 år eller mer 38 % 37 % Høgskole/universitet, mindre enn 4 år 23 % 24 % Artium, øk.gymnas, allm.fagl retning i v.g. skole 12 % 14 % Realskole, middelskole, yrkesskole, 1-2-årig v.g. skole 17 % 15 % Grunnskole, 7-10 år, framhaldsskole, folkehøgskole 10 % 9 % Hvis vi på den annen side sammenligner med LKU 2009 og ser på kjønnsfordeling etter utdanning (5 nivåer, men litt andre utdanningskategorier enn i HUBRO) blant dem som var yrkesaktive i alle aldersgrupper (17 69 år; N=9275), får vi et mer likt bilde med yrkesklassifiseringen i HUBRO, men med noe mindre kjønnsforskjeller (Figur 2). Populasjonene er imidlertid ikke helt sammenlignbare, verken mht. geografi/urbanitet eller alder. Det at eldre og yngre aldersgrupper er inkludert i LKU, mange av disse med kortere utdanning, og særlig blant eldre kvinner, og at LKU-utvalget er landsrepresentativt, kan ha betydning for forskjellene vi finner mellom utdanningskategoriene i LKU og HUBRO. 7

8 Figur 2 Fordeling av utdanning etter kjønn blant yrkesaktive deltakere i alle aldre (17 69 år) ved SSBs Levekårsundersøkelse om arbeidsmiljø 2009 (N = 9275). Egne analyser av datafilen. Hvis vi på den annen side sammenligner med LKU 2009 og ser på kjønnsfordeling etter utdanning (5 nivåer, men litt andre utdanningskategorier enn i HUBRO) blant dem som var yrkesaktive i alle aldersgrupper (17 69 år; N=9275), får vi et mer likt bilde med yrkesklassifiseringen i HUBRO, men med noe mindre kjønnsforskjeller (Figur 2). Populasjonene er imidlertid ikke helt sammenlignbare, verken mht. geografi/urbanitet eller alder. Det at eldre og yngre aldersgrupper er inkludert i LKU, mange av disse med kortere utdanning, og særlig blant eldre kvinner, og at LKU-utvalget er landsrepresentativt, kan ha betydning for forskjellene vi finner mellom utdanningskategoriene i LKU og HUBRO. Dette er forhold det kan være nyttig å tenke på når man sammenligner resultater ved bruk av ulike sosiale indikatorer. Lik kjønnsfordeling etter én sosial indikator betyr ikke nødvendigvis lik kjønnsfordeling etter en annen. Dette kan variere med populasjon, bl.a. hvilke aldersgrupper som er inkludert. Det kan også variere over tid som følge av at flere tar høyere utdanning eller pga. endringer som skjer i sysselsettings- og næringsmønster. En annen ting er at selv om kvinner i dag tar lengre utdanning enn menn, betyr ikke det nødvendigvis at de kommer høyere enn menn på den sosiale rangstigen målt etter yrke. I likhet med flere andre indikatorer på sosioøkonomisk posisjon, kan betydningen av yrke variere med ulike fødselskohorter og geografiske områder (Galobardes & Lawlor 2006a). Endringer i arbeidsstyrken og i eksponeringsforhold i arbeidslivet kan også vanskeliggjøre sammenligninger over tid. Den ideelle indikator bør ha samme innhold og mening over tid og på tvers av landegrenser, etniske grupper, aldersgrupper og kjønn (Galobardes mfl. 2007), men en slik indikator finnes neppe. I denne rapporten er yrke eller utdanning brukt som sosiale indikatorer, avhengig av hva som har vært (relativt lett) tilgjengelig. 8

9 2. Arbeidsmiljøets sosiale fordeling og utvikling i Norge 2.1. Data om arbeidsmiljøet i Norge Den mest nærliggende kilden til kunnskap om sosial fordeling av arbeidsmiljøfaktorer i Norge er Statistisk sentralbyrås (SSB) Levekårsundersøkelser om arbeidsmiljø (heretter kalt LKU). Disse er blitt gjennomført med 3-4 års mellomrom fra 1989 til 2009, dvs. over en 30-års-periode, og den neste gjennomføres nå i Med unntak av de to siste undersøkelsene (2006 og 2009), har utvalgene vært relativt små, ca 2500 sysselsatte personer, noe som er for lite til å gi tilstrekkelig detaljert informasjon fordelt på kjønn, alder og yrker (eller bransjer). I forbindelse med opprettelsen av Nasjonal overvåking av arbeidsmiljø og helse (NOA) ved Statens arbeidsmiljøinstitutt (STAMI) i 2006, ble utvalgene utvidet, slik at de nå består av nærmere sysselsatte personer. I tillegg ble det etablert et roterende panel, slik at det blir mulig å følge de samme personene over en viss tid, noe som er en stor fordel, sammenlignet med rene tverrsnittsundersøkelser. Tabeller og figurer som presenteres nedenfor, og som er basert på data fra LKU, er dels hentet fra SSBs Statistikkbank, dels fra NOA-publikasjoner. I tillegg er det utført egne analyser av data fra Levekårsundersøkelsene 2. Også andre kilder kan bidra til kunnskap om fordeling av arbeidsmiljøfaktorer i Norge, spesielt de regionale helseundersøkelsene, som den siste Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT 3) i og Helseundersøkelsen i Oslo (HUBRO) i (Mehlum mfl. 2008). I tillegg har det vært utført enkelte undersøkelser av mindre omfang, som prosjektet Livsløp og sosial ulikhet i helse blant 55-årige menn, gjennomført på et utvalg menn født i 1946 (Elstad, 2003) Utvelgelse av arbeidsmiljøfaktorer Mange sosialepidemiologer vil i hovedsak forbinde yrke med sosial klasse. For en arbeidsmedisiner vil tankene gå mer i retning av hvilke eksponeringer som forekommer i det enkelte yrket. Eksponering for helseskadelig fysisk og kjemisk arbeidsmiljø er gjennomgående vanligere i yrker i de lavere sosiale grupper. Det samme er visse typer belastende psykososiale arbeidsforhold, bl.a. lav kontroll over arbeidssituasjonen. Dette gjelder imidlertid ikke helt konsekvent, f.eks. er psykologiske jobbkrav ofte vanligere i yrker med høy sosial posisjon, mens for sosial støtte på jobben, er det generelt små sosiale forskjeller (men høyere blant kvinner enn blant menn). Det gjelder likevel et flertall av de arbeidsmiljøfaktorer som er med i LKU, og spørsmålet blir hvilke man skal presentere i en rapport som handler om betydningen av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse. For det første, bør dette være arbeidsmiljøfaktorer som er vist å ha sammenheng med helse og sykdom, slik at de eksponerte og de ueksponerte har ulik risiko for sykdom. For det andre, skal disse arbeidsmiljøfaktorene ha ulik forekomst i lavere og høyere sosiale grupper. For det tredje, bør de også ha en viss utbredelse dersom de skal ha betydning for sosiale ulikheter i helse i befolkningen. En faktor som tilfredsstiller de to første kriteriene, men som er relativt sjeldent forekommende, vil 2 En del av de data som er benyttet her er hentet fra «Samordnet levekårsundersøkelser ». Undersøkelsene er gjennomført av Statistisk sentralbyrå (SSB). Data er tilrettelagt og stilt til disposisjon i anonymisert form av Norsk samfunnsvitenskapelig datatjeneste AS (NSD). Verken SSB eller NSD er ansvarlig for analysen av dataene eller de tokninger som er gjort her. 9

10 neppe ha særlig betydning på befolkningsnivå. Det kan kanskje føyes til et fjerde kriterium, nemlig at sykdommen som forårsakes av eksponeringen, skal være av en viss alvorlighet for at den skal være av betydning for folkehelse og sosiale ulikheter. Ved utvelgelse av arbeidsmiljøfaktorer i dette kapitlet er det til en viss grad forsøkt å ta hensyn til disse kriteriene. Det er imidlertid også nødvendig å ta hensyn til hvilke data som faktisk er tilgjengelig. Dessuten kan den sosiale fordelingen av arbeidsmiljøfaktorer også være av interesse selv om det ikke alltid slår uheldig ut for dem med lav sosial posisjon. I dette kapitlet omtales arbeidsmiljøfaktorene, mens helseeffekter av disse faktorene omtales mer detaljert i senere kapitler. NOA har to ganger utgitt Faktabok om arbeidsmiljø og helse, i 2007 og Her beskrives status og utviklingstrekk, basert på en rekke datakilder. I det forebyggende arbeidet er det vanlig å dele de yrkesaktive inn etter yrke og/eller næring, spesielt med tanke på å skaffe til veie kunnskap om hvor det er behov for innsats fra myndigheter, tilsynsetater, fagforeninger og arbeidsgiverorganisasjoner. Yrke tar utgangspunkt i enkeltindividers arbeidsoppgaver, utdanning og erfaring, mens næring er en inndeling av virksomheter og arbeidsgivere etter aktivitet og hva slags varer og tjenester de leverer. I Faktaboka blir data først og fremst presentert etter yrke og i noe mindre grad etter næring. Selv om yrke er uløselig knyttet til sosial posisjon, er det ikke så lett å se det sosiale mønsteret når det er fordelt på 47 forskjellige yrkesgrupper. Faktaboka har imidlertid også enkelte tabeller og figurer der data blir presentert etter utdanning, basert på LKU 2009 og delvis Arbeidskraftundersøkelsen (AKU) 2009, og disse vil spesielt trekkes fram her. Tabell 2 viser visse organisatoriske arbeidsforhold, arbeidstidsdimensjoner og mekaniske eksponeringer (ergonomiske arbeidsforhold) etter utdanningslengde, basert på tabeller i Faktaboka fra NOA (2011) Organisatoriske arbeidsforhold Flere sider ved det organisatoriske arbeidsmiljøet har betydning for helse, spesielt faktorer som har med jobbsikkerhet å gjøre, og har særlig vist å ha effekt på psykisk helse og hjerte- og karsykdommer (Landsbergis mfl. 2012). Som det framgår av tabellen, er arbeidstilknytningen noe svakere blant personer med kort utdanning: Midlertidig arbeid, manglende ansettelseskontrakt og jobbusikkerhet, spesielt på litt lengre sikt (ikke sikker på om kompetansen er relevant om 5 år), er noe vanligere blant disse. Basert på egne analyser, går det fram at midlertidig ansettelse er betydelig vanligere blant de unge (31 % i gruppen år, mot 10 % totalt), og hele 70 % (145 av 206) av dem med midlertidig ansettelse og lav utdanning er i denne aldersgruppen (og 2 er over 67 år). Av disse 145 betrakter 83 (57 %) seg selv som yrkesaktive, mens 53 (37 %) betrakter seg som studenter eller skoleelever. Selv om en del av de unge har jobb ved siden av skole eller studier, har altså mer enn halvparten jobben som hovedbeskjeftigelse. Mangel på skriftlig arbeidskontrakt er imidlertid ikke vanligere i gruppen år (11,8 %) enn i gruppen år (12,3 %). Lite informasjon om viktige beslutninger er vanligere i den laveste utdanningsgruppen, mens innføring i ny teknologi uten tilstrekkelig opplæring og omorganisering i egen avdeling er vanligere blant de høyest utdannede. Det er imidlertid små forskjeller med hensyn til nedbemanning i egen avdeling. 10

11 Tabell 2 Organisatoriske arbeidsforhold (arbeidstilknytning, endringer, jobbusikkerhet), arbeidstidsdimensjoner og mekaniske eksponeringer (siste måned), etter utdanningslengde. Prosent blant yrkesaktive. (Kilde: SSB, LKU og AKU 2009, fra NOA (2011)) Utdanningsnivå * 1 (lav) (høy) Organisatoriske arbeidsforhold Midlertidig, tidsbegrenset Uten skriftlig ansettelses-kontrakt Jobb-usikkerhet Ikke sikker på om kompetanse er relevant om 5 år Lite/ingen informasjon om viktige beslutninger Innføring i ny teknologi uten tilstrekkelig opplæring Omorganisering i egen avd Nedbemanning i egen avd Arbeidstid Faktisk arbeidstid (timer per uke, gj.snitt) Deltid 34,8 t 39 35,0 t 33 36,5 t 25 37,3 t 23 40,7 t timer eller mer ukentlig Arbeid utenom dagtid Nattarbeid Kontaktet utenom arbeidstid ukentlig Kravene på jobben forstyrrer privatlivet nokså/meget ofte Mekaniske arbeidsforhold (minst 1/4 av tiden) Arbeide på huk eller knær Løfte i ubekvemme stillinger Daglig løfte 20 kg > 5 ganger Arbeide stående Arbeide med hendene over skulderhøyde Arbeide framoverbøyd uten støtte Arbeide med hodet bøyd framover Gjentatte hånd- eller armbevegelser Daglig arbeid med dataskjerm og tastatur > 4 timer * Utdanningsnivå: 1. Ungdomsskole eller lavere; 2. Videregående påbegynt; 3. Videregående fullført; 4. Universitet/høgskole inntil 4 år; 5. Universitet/høgskole > 4 år Kilde: Tallene i tabellen er hentet fra tabell 3.2.4, tabell og tabell i NOA (2011) Arbeidstid Arbeidstid, både antall arbeidstimer, skift-/nattarbeid og tid til restitusjon har betydning for helse, bl.a. for ulykkesrisiko og arbeidsskader, psykisk helse, hjerte- og karsykdommer, og sannsynligvis også muskel- og skjelettlidelser og enkelte kreftformer, som brystkreft ved nattarbeid (Lie mfl. 2008, Wagstaff & Lie 2011). De høyest utdannede har noe lengre gjennomsnittlig faktisk arbeidstid per uke, og nesten dobbelt så stor andel arbeider mer enn 45 timer i uken i denne gruppen (31 %), sammenlignet med de andre fire utdanningsgruppene (14-18 %). Deltid og arbeid utenom dagtid er imidlertid vanligst blant dem som 11

12 bare har ungdomsskoleutdanning eller mindre. Nattarbeid er vanligst i gruppen som har fullført videregående, og arbeid utenom dagtid er også vanlig i denne gruppen. Det er ikke noe sosialt mønster med hensyn til om man blir kontaktet av jobben utenom arbeidstid Ergonomiske arbeidsforhold (mekaniske eksponeringer) Slike eksponeringer kan spesielt ha betydning for muskel- og skjelettlidelser (Knardahl mfl. 2008). Bortsett fra ergonomiske arbeidsforhold som har med PC-bruk å gjøre (arbeid med dataskjerm og tastatur, og til dels gjentatte hånd- og armbevegelser), som er vanlig blant høyt utdannede, er det en sterk sosial gradient for de øvrige mekaniske eksponeringer i Tabell 2. Tungt fysisk arbeid, ofte stående, og med belastende arbeidsstillinger, er vanlig blant lavt utdannede. Dette fant vi også i HUBRO Deltakerne ble bedt om å beskrive arbeidet sitt i hht. fire kategorier (For det meste stillesittende arbeid; Arbeid som krever at man går mye; Arbeid hvor man går og løfter mye; Tungt kroppsarbeid). Vi slo sammen de to siste kategoriene i «tungt fysisk arbeid», og totalt 13 % hadde dette, men det varierte fra 3-4 % blant ledere og i akademikeryrker, til 56 % blant mannlige faglærte arbeidere og kvinnelige ufaglærte arbeidere (Figur 3). Figur 3 Fordeling av personer med tungt kroppsarbeid eller som går og løfter mye i jobben, etter kjønn og yrkesklasser i henhold til Erikson-Goldthorpe-Portocarrero klasseskjema blant yrkesaktive deltakere i aldersgruppene 30, 40 og 45 år ved Helseundersøkelsen i Oslo (N=7293). Kilde: Mehlum Fysiske arbeidsforhold Fysiske eksponeringer, som støy, vibrasjoner, varme og kulde, kan ha betydning for helse. Støy kan medføre hørselsskader (Kirchner mfl. 2012) og muligens også hjerte- og karsykdom (Chang mfl. 2013). Vibrasjoner med håndholdt verktøy kan gi hånd-arm vibrasjonssyndrom (HAVS), med skade på nerver og blodkar i hender og armer, mens helkroppsvibrasjon (f.eks. i anleggsmaskiner) øker risiko 12

13 for ryggsmerter (Knardahl mfl. 2008). Arbeid i kulde påvirker også yteevne og helse, men dokumentasjonen er noe mangelfull (Knardahl mfl. 2010). Menn er i mye større grad enn kvinner eksponert for belastende fysiske arbeidsmiljøforhold. I Tabell 3 er det derfor bare tatt med menn for å få fram de sosiale forskjellene tydeligere, siden disse vil bli redusert ved at kvinner inkluderes. Den sosiale fordelingen vises i fem kategorier, både basert på yrke (5-delt EGP; forklart under tabellen) og utdanning. Det er tydelige sosiale gradienter etter begge sosiale indikatorer, men det er interessante forskjeller mellom de to. Noe kan kanskje skyldes at det er forskjellig størrelse mht. de respektive kategoriene. Yrkesklassifiseringen ser imidlertid ut til å få fram den sosiale gradienten bedre enn utdanning, noe som er naturlig, siden jobbeksponering følger yrke mer enn utdanning. Dette er spesielt tydelig for den laveste klassen. Selv om den er betydelig større basert på yrke (N=1480) enn på utdanning (N=844) etter de inndelinger som er benyttet, er andelen som er eksponert til dels langt høyere i den laveste yrkesgruppen enn i den laveste utdanningsgruppen, spesielt for sterk støy og kulde. Tabell 3 Prosentandel av yrkesaktive menn som er utsatt for visse fysiske arbeidsforhold minst en fjerdedel av arbeidsdagen, etter sosial posisjon basert på yrkesklasse (Erikson-Goldthorpe-Portocarrero, EGP) og utdanningslengde. (Kilde: SSB, LKU 2009, egne analyser) Antall Støy Vibrasjoner Vibrasjoner helkropp hånd Varme Kulde Sosial posisjon Yrke Utdann Yrke Utdann Yrke Utdann Yrke Utdann Yrke Utdann Yrke Utdann 1 (høy) ,8 1,2 1,4 0,4 1,7 0,4 2,5 1,2 5,1 1, ,8 3,0 3,9 1,4 1,6 1,1 3,5 2,5 5,5 4, ,1 16,1 6,3 10,4 5,3 10,0 8,6 9,2 12,4 22, ,1 16,6 19,4 9,8 11,5 10,9 6,5 7,3 33,7 21,1 5 (lav) ,6 15,5 13,9 12,4 18,5 15,6 12,9 11,6 33,2 27,1 Alle menn ,1 7,3 7,8 6,9 16,4 * Sosial posisjon basert på: Yrke: 1. Overordnet/akademiker/fagfunksjonær (EGP I-II); 2. Høyere underordnet funksjonær (EGP IIIa); 3. Lavere underordnet funksjonær (EGP IIIb); 4. Selvstendig næringsdrivende (EGP IV); 5. Faglært/ufaglært arbeider (EGP V-VII). Utdanning: 1. Universitet/høgskole > 4 år; 2. Universitet/høgskole inntil 4 år; 3. Videregående fullført; 4. Videregående påbegynt; 5. Ungdomsskole eller lavere. Det er nesten ikke forskjeller i andelen eksponerte i de tre laveste utdanningsgruppene. Det ser ut til å gå et tydelig skille mellom dem som har videregående skole eller mindre, og dem som har høyskole- eller universitetsutdanning. Etter yrke er gradienten derimot klarere. Dette bekrefter anbefalingen som ble omtalt i kapittel 1 (Galobardes mfl. 2006a), om å benytte en sosial indikator som er relatert til livsfasen for den eksponeringen man studerer. Skal man studere betydningen av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse, vil en indikator basert på yrke ofte være å foretrekke. Skal man derimot studere betydningen av f.eks. livsstilsfaktorer, som ofte etableres i ungdom eller tidlig voksen alder, vil sannsynligvis utdanning være en bedre indikator. Valg av sosial indikator er med andre ord ikke uten betydning (Geyer mfl. 2006). Yrkesgruppe 4 (selvstendig næringsdrivende) skiller seg litt ut. Dette ble også omtalt i kapittel 1, under klassifiseringssystemer. Selvstendig næringsdrivende passer ikke helt inn i det sosiale 13

14 hierarkiet. De ligner ofte mest på arbeiderklassene mht. fysiske arbeidsforhold (Lundberg, 1991), noe som til dels blir bekreftet i Tabell 3. Som nevnt, er kvinner i mye mindre grad enn menn eksponert for belastende fysiske arbeidsforhold. Det kan nevnes at blant kvinner i den laveste yrkesklassen (N=517 i EGP 5), var 10 % eksponert for sterk støy, 4 % for helkroppsvibrasjoner, 5 % for håndvibrasjoner, 7 % for varme og 9 % for kulde Kjemiske arbeidsforhold Kjemiske eksponeringsfaktorer kan gi ulike sykdommer, bl.a. avhengig av eksponeringstype og eksponeringsvei. Hudeksponering kan gi eksem, men kan også føre til at stoffer tas opp i kroppen og kan gi systemeffekter. Visse eksponeringer via luftveiene kan gi astma eller kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS). Andre kan gi løsemiddelskader eller kreft. Med hensyn til kjemiske eksponeringer har mennene i større grad enn kvinner hudkontakt med oljer, smøremidler eller skjærevæsker og ser eller lukter støv, røyk, gasser eller damp, mens kvinner i større grad har hudkontakt med rengjøringsmidler og vann, med til dels svært høy andel eksponerte i de laveste yrkesklassene. Mer enn halvparten av kvinnelige ufaglærte arbeidere har våtarbeid (61 %; i tabellen slått sammen med faglærte arbeidere). Igjen er det tydelige sosiale gradienter. Tabell 4 Prosentandel av yrkesaktive kvinner og menn som er utsatt for visse kjemiske arbeidsforhold minst en fjerdedel av arbeidsdagen, etter sosial posisjon basert på yrkesklasse (Erikson-Goldthorpe-Portocarrero, EGP). (Kilde: SSB, LKU 2009, egne analyser) Oljer, Rengjørings-/ Vann på huden Støv, røyk, Antall Sosial posisjon smøremidler avfettingsmidler flere ggr/time gasser, damp Yrkesklasse Menn Kvinner Menn Kvinner Menn Kvinner Menn Kvinner Menn Kvinner 1 (høy) ,9 0,3 2,5 5,2 3,8 8,7 2,9 2, ,3 0,5 4,8 12,0 7,1 24,3 4,0 5, ,2 2,0 10,5 19,4 18,9 38,1 9,9 6, ,5 5,9 13,3 13,7 25,4 37,3 24,7 13,7 5 (lav) ,4 5,6 13,0 37,3 19,0 53,4 23,9 12,2 Alle ,4 1,7 7,8 16,1 12,3 29,4 11,8 6, Psykososiale arbeidsforhold Psykososiale faktorer er kanskje de arbeidsforhold som i størst grad er blitt studert når det gjelder sosiale ulikheter i helse, spesielt faktorer som inngår i krav kontroll( støtte)-modellen til Karasek og Theorell (Karasek mfl. 1981), men også innsats og belønning i den alternative «effort reward imbalance»-modellen til Siegrist (1996). Begge modellenen er vist å ha effekt på helse, spesielt psykisk helse, muskel- og skjelettlidelser og hjerte- og karsykdommer (se kapittel 4). «Organisational justice», opplevelsen av å bli behandlet rettferdig av bedriften, er en noe mindre studert dimensjon, men har også vist å ha betydning for helse (Kivimäki mfl. 2007). En rekke psykososiale faktorer inngår i LKU, og jobbkontroll er en av de mest sentrale. Figur 4 viser fordelingen av enkelte aspekter ved jobbkontroll etter utdanning. Det er sterke gradienter for i hvor stor grad man kan bestemme oppgavene selv, bestemme hvordan arbeidet skal gjøres og påvirke 14

15 beslutninger som er viktige for arbeidet. Den sosiale gradienten for om man kan bestemme arbeidstempoet er imidlertid ikke like sterk. Figur 4 Prosentandel av sysselsatte som opplever lav kontroll på jobben, etter utdanningslengde (Kilde: SSB, LKU Figuren er hentet fra NOA (2011), figur ). Figur 5 Fordeling av personer med lav jobbkontroll, etter kjønn og yrkesklasser i henhold til Erikson-Goldthorpe- Portocarrero klasseskjema blant yrkesaktive deltakere i aldersgruppene 30, 40 og 45 år ved Helseundersøkelsen i Oslo (N=7293). Kilde: Mehlum I HUBRO fant vi også en sterk sosial gradient for jobbkontroll (Mehlum 2010). Deltakerne ble spurt om de selv kunne bestemme hvordan arbeidet skal legges opp, med fire svarkategorier (Nei, ikke i det hele tatt; I liten grad; Ja, stort sett; Ja, det bestemmer jeg selv). Vi slo sammen de to første kategoriene til «lav jobbkontroll», og totalt 27 % hadde dette (22 % blant menn og 32 % blant 15

16 kvinner), men det var store variasjoner. Blant selvstendig næringsdrivende var det få som ikke kunne bestemme selv, naturlig nok, men ellers varierte det fra 12 % blant mannlige ledere og i akademikeryrker, til 56 % blant kvinnelige faglærte arbeidere (Figur 5). Verd å merke seg er det også at, bortsett fra selvstendig næringsdrivende og ufaglærte arbeidere, hadde en betydelig høyere andel av kvinner innenfor hver yrkesklasse lav jobbkontroll sammenlignet med menn Figur 6 viser fire ulike typer arbeidssituasjoner, etter yrkesgruppenes gjennomsnittskårer på krav og kontroll. Figur 6 Yrkesgrupper i fire ulike typer arbeidssituasjoner, etter yrkesgruppenes gjennomsnittskårer på krav og kontroll. (Kilde: SSB, LKU Figuren er hentet fra NOA 2008, Figur 8) 1 Adm. direktør, politiker, organisasjonsleder 24 Kontormedarbeider, sekretær 2 Mellomleder 25 Post-/bank-/servicepersonell 3 Leder i mindre, privat virksomhet 26 Barne-/ungdomsarbeider, dagmamma 4 Sivilingeniør, planlegger, realfagsutdannet 27 Kokk, kjøkkenassistent 5 Systemutvikler, programmerer 28 Pleie- og omsorgsarbeider 6 Advokat, jurist, dommer 29 Servicepersonell (hotell/restaurant/frisør) 7 Lege, psykolog, tannlege, farmasøyt, veterinær 30 Lege-/tannlegesekretær, apotektekniker 8 Øvrige yrker med høyere universitetsutdanning 31 Selger (engros/dør/telefon) 9 Lektor, lærer med universitetsutdanning 32 Butikkmedarbeider 10 Lærer med 3-årig høyskole 33 Vaktmester, sikkerhetspersonell, militær 11 Sykepleier 34 Sysselsatte i landbruk/fiske/oppdrett 12 Fysioterapeut, radiograf, helsearbeider med høyskole 35 Elektriker, elektromontør, telemontør 13 Sosionom, vernepleier, barnevernspedagog 36 Tømrer, trearbeider 14 Ingeniør, tekniker (kjemi/metall/biologi) 37 Rørlegger, bygghåndverker 15 Elektroingeniør, elektrotekniker oa 38 Vei-/anleggs-/stein-/murarbeider 16 Flyger, skipsbefal, fører (buss/bane) 39 Mekaniker, sveiser, plate-/verkstedarbeider 17 Dataingeniør, datatekniker 40 Designer, grafiker, kunstner, tekstilarbeider 18 Kunstner (tekst/musikk/scene/foto) 41 Operatør, håndverker i næringsmiddelproduksjon 19 Arbeid med info, marked, idrett, religion 42 Prosessoperatør (industri/olje/gass/kjemisk) 20 Salgsagenter, innkjøper, megler 43 Sjåfør, mannskap (bil/anlegg/skip) 21 Revisor, funksjonær (regnskap) 44 Renholder 22 Funksjonær (administrasjon/bibliotek) 45 Ufaglært 23 Lagermedarbeider, logistiker Området aktiv arbeidssituasjon, med høye krav og høy kontroll, regnes for å være den gunstigste kombinasjonen, som fremmer ytelse og prestasjonsevne, uten umiddelbare negative konsekvenser 16

17 for arbeidsforhold og helse, den kan snarere virke helsefremmende (Siegrist & Theorell 2006). Belastende arbeidssituasjon (også kalt job strain), med høye krav og lav kontroll, kan derimot gi negative helseeffekter, både psykisk helse, muskel- og skjelettlidelser og hjerte- og karsykdommer (Bonde 2008; Knardahl mfl. 2008; Eller mfl. 2009). En passiv arbeidssituasjon, med lave krav og lav kontroll, vil kunne føre til at man lærer lite, noe som kan føre til at evnen til å mestre nye utfordringer blir redusert over tid. En lite belastende arbeidssituasjon, med lave krav og høy kontroll vil også kunne være gunstig helsemessig, men vil ikke stimulere ytelse og prestasjonsevne på samme måte som en aktiv arbeidssituasjon. Flere av yrkene med aktiv arbeidssituasjon i figuren tilhører ledere eller akademikeryrker (yrkesfelt 1 og 2). De fleste yrker med belastende arbeidssituasjon finnes innenfor helsevesen eller utdanning, på tvers av yrkesfelt og utdanningslengde. Håndverkere (yrkesfelt 7) har stort sett en lite belastende arbeidssituasjon, mens prosess- og maskinoperatører, transportarbeidere mv. (yrkesfelt 8) og renholdere, hjelpearbeidere mv. (yrkesfelt 9) har en passiv arbeidssituasjon. Det er med andre ord tydelige sosiale forskjeller når det gjelder typer arbeidssituasjoner. Enkelte andre psykososiale faktorer fra LKU 2009 presenteres i Tabell 5 for utvalgte yrkesfelt basert på STYRK. Psykologiske jobbkrav i form av høyt tempo, mye å gjøre og krav om å lære seg nye kunnskaper og ferdigheter, er vanligere blant personer med høy sosial posisjon, som ledere, slik andre også har funnet (Karasek mfl. 1998, Siegrist mfl. 2004), mens det er små forskjeller når det gjelder sosial støtte. Personer med lavere sosial posisjon, spesielt operatører, har mer ensidig arbeid og gjentar i større grad de samme oppgavene mye av arbeidstiden. Denne gruppen har også i større grad enn andre et arbeid der andres liv kan settes i fare ved feil, noe som kan oppleves som en psykisk belastning i jobbsammenheng, og som også kan sees på som en dimensjon av psykologiske jobbkrav. Tabell 5 Prosentandel av sysselsatte (evt. ansatte) som opplever visse psykososiale arbeidsforhold i utvalgte yrkesfelt. (Kilde: SSB, LKU 2009, Statistikkbanken) Ledere og Salgs- og Håndverkere sjåfører, o.l. I alt Operatører, politikere serviceyrker Nødvendig å arbeide i et høyt tempo, ofte eller alltid Har for mye å gjøre, ofte eller alltid Jobben krever at man lærer seg nye kunnskaper og ferdigheter, ofte eller alltid Gjentar de samme arbeidsoppgavene, mesteparten av tiden Kan sette eget eller andres liv i fare ved feil, mesteparten av tiden Får sjelden eller aldri støtte og hjelp i arbeidet fra nærmeste sjef Får sjelden eller aldri støtte og hjelp i arbeidet fra arbeidskolleger Får sjelden eller aldri tilbakemelding fra overordnede på hvordan man utfører jobben, Enig i at sett i forhold til min innsats og mine prestasjoner får jeg den respekt og anerkjennelse jeg fortjener på jobben

18 Alle gruppene ser ut til i stor grad å få respekt og anerkjennelse for sin innsats og prestasjoner på jobben. Anerkjennelse inngår i belønningsdimensjonen i «effort-reward»-modellen. Kombinasjonen av høyere psykologiske jobbkrav i høyere sosiale grupper og små forskjeller når det gjelder anerkjennelse i Norge kan bety at det er mindre sosiale forskjeller hos oss enn i en del andre land i henhold til denne modellen. Dette bekreftes i en studie av Lau (2008) blant ansatte i en norsk kommune. Han fant nærmest ingen sosiale forskjeller i «effort-reward imbalance» (ERI), verken etter utdanning eller etter yrke. I et stramt arbeidsmarked, som det norske, kan det være at personer som er misfornøyd med «belønningen» i en jobb, vil finne seg en annen jobb, selv om det nok vil være færre jobbalternativer for personer med lav utdannelse Er det betydelige variasjoner etter alder? Det ville vært ønskelig å kunne vise fordelingen av arbeidsmiljøfaktorer for kombinasjonen av alder og sosial posisjon. Dette finnes ikke i SSBs Statistikkbank og ville dessuten kunne bli en veldig krevende kombinasjon, med mange celler og kanskje få personer i enkelte av cellene, avhengig av hvor mange kategorier av hhv. alder og sosial posisjon man har. Her vises derfor noen tabeller som er hentet fra Faktabok 2011 fra NOA, der tallene er fordelt på alder og kjønn. I den yngste aldersgruppen ved LKU 2009 (17-24 år; N = 1589), i henhold til SSBs egen inndeling, hadde mer enn halvparten (52 %) bare ungdomsskole eller lavere utdanning. Mange var naturlig nok fortsatt under utdanning, 933 (59 %) betraktet seg fortsatt som skoleelever eller studenter, mens 509 (32 %) betraktet seg som yrkesaktive, men hele 922 (58 %) var i en eller annen jobb (tallene er basert på egne analyser). Dette er forhold som vil påvirke svarene i denne aldersgruppen. Også de eldste aldersgruppene hadde noe lavere utdanning. Mens mer enn halvparten i alderen år hadde høyskole- eller universitets-utdannelse, gjaldt det bare 37 % i alderen år. Tabell 6 Ulike arbeidstidsdimensjoner, etter kjønn og alder. (Kilde: SSB, LKU og AKU Tabellen er hentet fra NOA (2011), tabell 3.2.3) Som det framgår av Tabell 6, er det de yngste og de eldste som i størst grad arbeider deltid, de yngste har i større grad arbeid utenom dagtid og nattarbeid reduseres generelt med alderen, mens 18

19 arbeid mer enn 45 timer ukentlig er vanligst blant personer i alderen år. Det er også klare kjønnsforskjeller. Tabell 7 viser at de yngste i større grad har midlertidig stilling, mens det både blant de yngste og de eldste er større andeler som er uten skriftlig ansettelseskontrakt, spesielt blant årige menn. De yngste er i mindre grad sikre på om kompetansen er relevant om 5 år og får i mindre grad informasjon om viktige beslutninger. De yngste har i mindre grad opplevd at ny teknologi er innført uten tilstrekkelig opplæring, men er også mindre berørt av omorganisering eller nedbemanning i egen avdeling. Tabell 7 Organisatoriske endringer, arbeidstilknytning og jobbusikkerhet, etter kjønn og alder. (Kilde: SSB, LKU og AKU Tabellen er hentet fra NOA (2011), tabell ) Tabell 8 Prosentandel som opplever å ha kvantitative krav på jobben, etter kjønn og alder. (Kilde: SSB, LKU og AKU Tabellen er hentet fra NOA (2011), tabell ) 19

20 Tabell 8 viser at høye psykologiske jobbkrav generelt er vanligst i alderen år og reduseres noe med alderen. Tabell 9 viser at lav kontroll er vanligst blant de yngste og reduseres med alderen, for så å øke litt igjen for den eldste gruppen (55 66 år). Tabell 9 Prosentandel som opplever lav kontroll på jobben, etter kjønn og alder. (Kilde: SSB, LKU og AKU Tabellen er hentet fra NOA (2011), tabell ) 20

21 2.10. Trender i arbeidsmiljøets sosiale fordeling De senere tiårene har det skjedd endringer i arbeidslivet både nasjonalt og internasjonalt. Næringsstrukturen i Norge er endret, med færre sysselsatte innen industri (26 % reduksjon , tidligere tall fra SSBs Statistikkbank) og landbruk (69 % reduksjon) og flere i servicenæringer (mer enn seksdobling innen forretningsmessig tjenesteyting) og helsevesen (3,7 ganger økning), mens økningen for alle næringer lå på ca. 60 % i denne 40-årsperioden. I tillegg har sysselsettingen blant kvinner økt betydelig, med mer enn dobling av antall sysselsatte kvinner i perioden , sammenlignet med en økning på 30 % blant menn. Andelen fulltidsarbeidende kvinner har dessuten økt de siste par tiår. I perioden økte andelen kvinner (15-74 år) med heltid blant dem som var sysselsatt fra 54 % til 59 %, mens andelen med lang deltid lå relativt stabilt (23-25 %), og andelen med kort deltid sank fra 22 % til 18 % (antall sysselsatte kvinner økte med 23 % i perioden). Globalisering har ført til økt intensitet, økt fleksibilitet og større instabilitet og jobbusikkerhet i arbeidslivet i mange land. Finanskrise har bidratt til ytterligere press på arbeidsforhold mange steder, spesielt i de mest usikre jobbene, som midlertidige stillinger, og spesielt blant unge arbeidstakere og innvandrere, som ikke har like god kjennskap til sine rettigheter i arbeidslivet. Konkurranseutsetting (outsourcing), ofte med relativt kortvarige kontrakter, kan også bidra til økt grad av usikkerhet i mange jobber. Hvordan påvirker alle disse endringene arbeidsmiljøet på norske arbeidsplasser? Når det gjelder endringer i arbeidsmiljøfaktorer over tid og hvorvidt dette eventuelt har påvirket den sosiale fordelingen, finnes det lite av bearbeidet data tilgjengelig. Det nærmeste man kommer er SSBs Statistikkbank, der det er mulig å se på utviklingen fordelt på yrkesfelt basert på STYRK. Selv om disse yrkesfeltene ikke helt samsvarer med sosial posisjon, kan man likevel få et inntrykk av utviklingen ved å følge de samme yrkesgruppene over tid. I Statistikkbanken er det imidlertid bare mulig å få tall etter yrke for perioden De blir ofte hevdet at belastende fysisk og kjemisk arbeidsmiljø og tungt fysisk arbeid nærmest er ute av det moderne arbeidsliv, og at det først og fremst er psykososiale arbeidsforhold som har betydning for helse i våre dager. Men vi ser at slike «gammeldagse» arbeidsforhold fortsatt angår mange sysselsatte. I Tabell 10 vises et utvalg av yrkesfelt: Administrative ledere og politikere (yrkesfelt 1), salgs- og serviceyrker (5), håndverkere (7) og prosess- og maskinoperatører, transportarbeidere mv. (8). Disse representerer et sosialt spekter, samtidig som hver av dem er relativt homogene. Disse gruppene vil tilnærmet kunne svare til EGP-klassene I, III, og VI-VII, selv om mange håndverkere også kan være selvstendig næringsdrivene (EGP IV). Fordi utvalgene var små før 2006, er det ikke mulig å se på trender for kvinner og menn hver for seg, og tallene før 2006 er dessuten mer usikre. Tallene i Statistikkbanken representerer dem som er eksponert halvparten av arbeidsdagen eller mer, mens de tall som er presentert tidligere i denne rapporten, representerer dem som er eksponert 1/4 av tiden eller mer, og tallene er derfor ikke helt sammenlignbare. Både blant håndverkere og operatører/sjåfører er eksponering for sterk støy eller støv, gass eller damp minst halve arbeidstiden blitt noe mindre vanlig, mens vibrasjon er blitt mindre vanlig blant håndverkere (Tabell 10). Mht. sterk varme eller kulde har det bare vært små endringer i årene , og dårlig innklima og passiv røyking er blitt mindre vanlig i alle grupper (ikke vist i tabellen). 21

22 Tabell 10 Prosentandel av sysselsatte som er eksponert for fysiske, kjemiske og ergonomiske arbeidsmiljøfaktorer, År for Levekårsundersøkelsen Antall sysselsatte Totalantall (N) Administrative ledere og politikere (%) 9,1 8,7 9,6 7,1 Salgs- og serviceyrker (%) 18,8 20,2 20,3 20,4 Håndverkere (%) 10,0 10,1 10,1 9,5 Operatører, sjåfører o.l. (%) 6,5 7,8 6,4 5,7 Støv, gass eller damp I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l Sterk støy I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l Vibrasjoner I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l Må løfte i ubekvemme stillinger I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l Arbeider med hendene løftet I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l Arbeider i framoverbøyd stilling uten støtte I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l Arbeider med gjentatte eller ensidige bevegelser I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l Løfter minst 20 kg 5 eller flere ganger daglig I alt Administrative ledere og politikere Salgs- og serviceyrker Håndverkere Operatører, sjåfører, o.l rapportert ved Levekårsundersøkelser i perioden (Kilde: SSB, Statistikkbanken) 22

23 Løft i ubekvemme stillinger, arbeid med hendene løftet og arbeid i framoverbøyd stilling uten støtte er blitt noe mindre vanlig blant håndverkere spesielt, mens arbeid med gjentatte eller ensidige bevegelser muligens er blitt litt mer vanlig blant ledere og håndverkere. Tunge løft (minst 20 kg fem ganger eller mer daglig) er mindre vanlig i 2009 enn i 2000 for alle grupper. Blant ledere er forekomsten i utgangspunktet betydelig lavere, og det er bare små endringer i perioden. Det er derfor vanskelig å vurdere om de sosiale forskjellene har endret seg over tid. Hvis man sammenligner ratioer for forekomst av de enkelte eksponeringer blant håndverkere (evt. operatører) og ledere, kan det se ut til at de sosiale forskjellene har blitt redusert for sterk støy, vibrasjoner og løft i ubekvemme stillinger. Andelen som sto i fare for å miste jobben, var høyere i 2003 enn ellers i perioden, sannsynligvis av konjunkturmessige årsaker (ikke vist i tabell, se Figur 7). Denne andelen var høyest blant operatører/sjåfører (14-31 %, mot 6-12 % blant ledere). Midlertidig ansettelse har i hele perioden vært vanligst i salgs- og serviceyrker blant de fire utvalgte gruppene (14-21 %, mot % totalt, og bare 2-3 % blant ledere ). Andelen uten skriftlig ansettelseskontrakt er gått ned for alle grupper, fra 12 % i 2000 til 6 % i 2009 totalt (8 % i salgs- og serviceyrker i 2009). Det er usikkert om de sosiale forskjellene har endret seg i perioden. Når det gjelder psykososiale faktorer, har det skjedd en del endringer i spørsmålene i Levekårsundersøkelsene de siste par årene, og en del nye spørsmål er kommet til etter som kunnskapen om betydningen av disse faktorene har økt. Dette gjør det vanskeligere å studere trender. I Statistikkbanken finnes det bare data for 2009 for viktige faktorer som krav, kontroll og rollekonflikt. I Tabell 11 sammenlignes svarene ved Levekårsundersøkelsene i 1993 og i 2009 for dem som har svart at de nesten hele tiden kan bestemme når de vil ta pauser fra arbeidet. Grupper av «andre» er eksludert i undersøkelsen og selvstendig næringsdrivende i 2009-undersøkelsen. Det kan se ut til at andelen som kan bestemme nesten hele tiden når de vil ta pauser har økt litt totalt sett, fra 57 % til 59 %, men det er særlig i de høyere funksjonærgruppene man ser en økning. Blant ufaglærte arbeidere har det snarere vært en liten nedgang i dem som kan bestemme selv. Dette kan tyde på at de sosiale forskjellene i selvbestemmelse på arbeidsplassen kan ha blitt større i løpet av denne perioden på 16 år. Tabell 11 Prosentandel av yrkesaktive ved Levekårsundersøkelsene i 1993 og 2009 som rapporterte at de kan bestemme nesten hele tiden når de vil ta pauser fra arbeidet, etter sosial posisjon. (Kilde: SSB, LKU 1993 og 2009, egne analyser) Kan bestemme nesten hele tiden når man vil LKU 1993 LKU 2009 ta pauser fra arbeidet N Kan N Kan (totalt) bestemme (totalt) bestemme Funksjonær, høyere nivå (EGP I) ,8% ,1% Funksjonær, mellomnivå (EGP II) ,1% ,7% Funksjonær, lavere nivå (EGP IIIa + IIIb) ,9% ,0% Faglært arbeider (EGP V + VI) ,1% ,9% Ufaglært arbeider (EGP VII) ,6% ,1% Totalt ,9% ,9% 23

24 Det er imidlertid usikkert hvorvidt de ulike gruppene av funksjonærer og arbeidere i 1993 er helt sammenlignbare med EGP-inndelingen i Gruppen av lavere funksjonærer er betydelig større i 2009 (46 % mot 17 %, av de grupper som vises i tabellen), mens gruppen av faglærte er mindre (13 % mot 40 %). Det kan ha skjedd endringer i sysselsettingsmønsteret og yrkesfordeling i denne perioden, men det kan også tenkes at inndelingene ikke er helt sammenlignbare. Tabell 10 viste bare trender for perioden Det er mulig å gjøre egne analyser i de tidligere Levekårsundersøkelser, før 2000, som for jobbkontroll, men fordi de variabler som kan benyttes som sosiale indikatorer varierer noe over tid, er det usikkert om resultatene vil kunne brukes til å studere trender. Dette viser en av utfordringene når man skal sammenligne utviklingen over tid. Når sosiale grupper forandrer både benevnelse, sammensetning og størrelse, kan dette bli vanskelig. Det som kan se ut som endringer i arbeidsmiljøet eller i den sosiale fordelingen av arbeidsmiljøfaktorer, kan i realiteten være endringer på et helt annet plan. Hvis vi imidlertid ser på alle yrkesaktive under ett, ser vi en liten økning i andelen som har deltidsarbeid eller skift-/turnusarbeid (Figur 7). Andelen med midlertidig ansettelse har ligget relativt stabilt, med unntak av en nedgang mellom 1989 og Figur 7 Trender i utvalgte organisatoriske arbeidsmiljøfaktorer i perioden Prosentandel av alle yrkesaktive. (Kilde: SSB, Statistikkbanken. Figuren er hentet fra NOA (2011), Figur 3.2.1) Det har vært nedgang i mange typer av eksponering i perioden , bl.a. i andelen som oppgir at de mesteparten av tiden er eksponert for sterk støy, vibrasjoner og varme (Figur 8) og støv, gass eller damp (Figur 9). Et unntak er hudirriterende stoffer, hvor andelen som rapporterer eksponering, har økt siden

25 Figur 8 Trender i utvalgte fysiske arbeidsmiljøeksponeringer i perioden Prosentandel av alle yrkesaktive. (Kilde: SSB, Statistikkbanken. Figuren er hentet fra NOA (2011), Figur 3.4.1) Figur 9 Trender for utvalgte kjemiske arbeidsmiljøeksponeringer i perioden Prosentandel av alle yrkesaktive. (Kilde: SSB, Statistikkbanken. Figuren er hentet fra NOA (2011), Figur 3.5.9) Det har vært en nedgang i andelen som oppgir mekaniske/ergonomiske eksponeringer i arbeid, med unntak av gjentatte og ensidige arm- og håndbevegelser (Figur 10), noe som sannsynligvis skyldes økning i data-arbeid. Det har også vært en økning i andelen som oppgir at de har stadig gjentatte arbeidsoppgaver mesteparten av tiden (Figur 11). Andre psykososiale arbeidsforhold har imidlertid vist en gunstigere utvikling. Det har vært en tydelig nedgang i andelen som mener de har dårlige muligheter for faglig videreutvikling, som oppgir manglende tilbakemelding fra nærmeste leder eller som oppgir at nærmeste leder ikke behandler de ansatte rettferdig og upartisk. 25

26 Figur 10 Trender i mekaniske eksponeringer på norske arbeidsplasser i perioden Prosentandel av alle yrkesaktive. (Kilde: SSB, Statistikkbanken. Figuren er hentet fra NOA (2011), Figur 3.3.1) Figur 11 Trender i utvalgte psykososiale arbeidsmiljøfaktorer i perioden Prosentandel av alle yrkesaktive. (Kilde: SSB, Statistikkbanken, Figuren er hentet fra NOA (2011), Figur 3.2.2) De endringer som vi ser i andelen eksponerte for mange arbeidsmiljøfaktorer kan skyldes at eksponeringen har endret seg i mange yrker, men det kan også skyldes endringer i arbeidsstyrken, spesielt i yrkessammensetningen, noe som er beskrevet i Danmark (Burr mfl. 2003). 26

27 2.11. Sammenligning med andre land For å kunne sammenligne arbeidsmiljøet i forskjellige land, må man ha sammenlignbare mål, det vil som oftest bety at de samme spørsmålene må ha blitt brukt i flere land. Det finnes i alle fall to slike kilder. Den ene er en tilleggsundersøkelse til Arbeidskraftundersøkelsen (AKU) om arbeidsskader og arbeidsrelaterte helseplager som ble gjennomført i 2007 av SSB i samarbeid med Eurostat. Den andre er Den europeiske arbeidsmiljøundersøkelsen (European Working Conditions Survey, EWCS) som gjennomføres regelmessig hvert femte år, fra 1990, med den femte i Norge har deltatt ved de tre siste undersøkelsene, fra AKU-tillegget om arbeidsskader og arbeidsrelaterte helseproblemer I AKU-tillegget inngikk et norsk landsomfattende utvalg på personer i yrkesaktiv alder. I Tabell 12 ser vi andelen som rapporterte eksponering for faktorer som kan påvirke psykisk helse (og velvære), etter utdanning. I Norge, noen utvalgte europeiske land og hele EU (27 land). Det framgår at alle tre utdanningsgruppene i Norge rapporterer lav forekomst av slike eksponeringsfaktorer sammenlignet med andre land, også land som vi skulle anta ville være ganske like som oss, som Sverige og Danmark. Andelen som rapporterte slik eksponering i hele populasjonen var 10,1 % i Norge, mot 21,3 % i Danmark og vel 40 % i Sverige og Finland. Det kan være at spørsmålene er blitt oppfattet ulikt i forskjellige land. På norsk lød spørsmålet: «Er du på din arbeidsplass utsatt for forhold som i særlig grad kan påvirke din psykiske helse?» I den engelske teksten står det: «exposure to factors that can adversely affect your mental well-being» (Venema mfl. 2009). Det er mulig at ordet «velvære» er benyttet i andre språk, mens «helse» er brukt på norsk, og at det kan forklare lavere forekomst i Norge. I kommentarer til de enkelte lands oversettelse av spørsmålene står det «Norwegian question asks for the degree of the effect ("influence to a considerable degree"). Eurostat version provides direction of the effect ("adversely affect")». Bruk av ordet «helse» er imidlertid ikke kommentert. Dette eksemplet viser hvor stor betydning språk og kultur kan ha når man skal gjøre sammenligninger på tvers av land. Det kommenteres også i rapporten om undersøkelsen (Venema mfl. 2009): «Differences between Member States could be attributed to several factors, including real differences, culture, policy, awareness, wording of the questionnnaires, and use of proxies. However, the influence of these factors on the variation among countries is unknown. Therefore, we cannot draw conclusions on differences between countries, and comparisons among countries should be interpreted very carefully». Det vi imidlertid ser i tabellen, uansett land, er en motsatt sosial gradient, med lavere forekomst i den laveste utdanningsgruppen. Den relative forskjellen (ratio) mellom laveste og høyeste utdanningsgruppe er omtrent den samme i Norge (0,6) som i andre land. De som svarte bekreftende på spørsmålet om at de var utsatt for slike eksponeringsfaktorer, ble spurt om hva de opplevde som den viktigste arbeidsmiljøfaktoren blant definerte svaralternativer, og majoriteten svarte tidspress eller stor arbeidsbelastning. Det framgår av den norske rapporten (Gravseth 2010) at det var særlig sykepleiere som rapporterte dette (21 %), fulgt av lærere (11 %) og yrkesfeltet ledere (9 %), mot 7,5 % i hele populasjonen. Det skal bemerkes at sykepleiere og pedagogiske yrker er skilt ut som egne kategorier i NOAs rapporter, i tillegg til de ti egentlige yrkesfeltene. Det kan også bemerkes at de norske tallene i Tabell 12 og Tabell 13 ikke samsvarer helt med tilsvarende tall i NOA-rapporten basert på samme materiale (Gravseth 2010), noe som muligens kan skyldes forskjellige valg mht. 27

28 populasjon eller ulik vekting av tallene. Tabell 12 Prosentandel som rapporterte eksponering for faktorer som kan påvirke psykisk helse, etter utdanning, i utvalgte europeiske land og i EU. (Kilde: Eurostats statistikkdatabase) Utdanningsnivå * Ratio lav/høy Alle Lav Medium Høy utdanning Norge 10,1 7,5 9,8 12,2 0,6 EU (27 land) 26,5 21,3 24,8 34,4 0,6 Belgia 14,6 11,9 13,1 17,8 0,7 Danmark 21,3 13,1 19,7 32,0 0,4 Tyskland (inkl. tidligere DDR) 15,8 7,7 14,6 23,2 0,3 Italia 17,7 16,4 17,5 21,5 0,8 Nederland 36,7 27,7 35,9 45,2 0,6 Finland 40,3 31,6 38,0 47,3 0,7 Sverige 40,2 32,4 38,8 47,8 0,7 Storbritannia 38,0 26,1 34,2 51,2 0,5 * Utdanningsnivå: Lav = Fullført ungdomsskole eller lavere Medium = Videregående utdanning (påbegynt/fullført) Høy = Høyskole/universitet I samme undersøkelse inngikk også et spørsmål om eksponering for faktorer som kan påvirke fysisk helse (på engelsk physical health), se Tabell 13. Her ser vi også lavere forekomst i Norge enn i de fleste andre land i tabellen, selv om det i utgangspunktet skulle være brukt samme helse-begrep. Men også her er det samme kommentar til det norske spørsmålet som for psykisk helse, om «influence to a considerable degree», i motsetning til «adversely affect». Her er imidlertid forekomsten høyere i den laveste utdanningsgruppen enn i den høyeste i alle land, men i Norge og i enkelte andre land er det aller høyest i den midterste utdanningsgruppen. Den relative forskjellen (ratio) mellom laveste og høyeste utdanningsgruppe i Norge (1,7) er igjen omtrent på nivå med EU-gjennomsnittet og flere andre land, men større enn i Danmark og Tyskland. Ratio mellom middels høyt og høyt utdanningsnivå er 1,9 i Norge og 1,5 i EU. 28

29 Tabell 13 Prosentandel som rapporterte eksponering for faktorer som kan påvirke fysisk helse (og velvære), etter utdanning, i utvalgte europeiske land og i EU. (Kilde: Eurostats statistikkdatabase.) Utdanningsnivå * Ratio lav/høy Alle Lav Medium Høy utdanning Norge 18,6 20,4 22,7 12,1 1,7 EU (27 land) 39,8 50,1 41,1 27,9 1,8 Belgia 19,4 25,4 23,2 11,7 2,2 Danmark 27,1 29,1 30,2 20,9 1,4 Tyskland (inkl. tidligere DDR) 14,0 12,3 15,6 11,1 1,1 Italia 38,3 49,4 33,8 24,3 2,0 Nederland 38,9 48,9 44,1 23,1 2,1 Finland 50,8 57,3 62,5 32,3 1,8 Sverige 47,8 56,3 52,7 35,5 1,6 Storbritannia 42,2 44,9 47,5 33,3 1,3 * Utdanningsnivå: Lav = Fullført ungdomsskole eller lavere Medium = Videregående utdanning (påbegynt/fullført) Høy = Høyskole/universitet Tabell 14 Forekomst av arbeidsbelastninger som i særlig grad kan påvirke fysisk helse, etter yrkesfelt. Personer med manglende informasjon er fjernet. Kun vist for yrkesfelt med minst 5 observasjoner. (Kilde: SSB, AKU tilleggsundersøkelse Tabellen er hentet fra Gravseth (2010), tabell 3) De som svarte bekreftende på spørsmålet om at de var utsatt for faktorer som kan påvirke fysisk helse, ble også spurt om hva de opplevde som den viktigste arbeidsmiljøfaktoren blant definerte svaralternativer, og majoriteten svarte «ubekvemme arbeidsstillinger og bevegelser eller tunge løft». Det framgår av den norske rapporten (Gravseth 2010) at sykepleiere igjen rapportertr høy forekomst av dette (30,5 %), men at det ellers er høy forekomst i lavere sosiale yrkesfelt (Tabell 14) Den europeiske arbeidsmiljøundersøkelsen I 2010 deltok ca personer fra 34 land i Den europeiske arbeidsmiljøundersøkelsen, hvorav 27 medlemsland i EU, fire kandidatland, to potensielle kandidatland, samt 1100 personer fra Norge. Som nevnt over, kan det være utfordrende å sammenligne data på tvers av språk og kultur. Dessuten var det lav respons i enkelte land og mindre utvalg fra hvert land enn i AKU-tillegget, noe som også kan bidra til usikre resultater. Forskjeller i rapportert eksponering kan dessuten være uttrykk for 29

30 forskjeller i yrkes- og næringsstruktur mellom de ulike land, slik at forskjellene ville vært mindre om man hadde kunnet sammenligne innenfor samme yrke og bransje. Som det framgår av Figur 12 fra rapporten Arbeidsmiljøet i Norge og EU en sammenligning (Aagestad 2012), er det store forskjeller i fordelingen av yrker, der Norge har en høy andel innenfor de høyeste yrkesfeltene, ledere (1), akademiske yrker (2) og høyskoleyrker (3), som i de andre nordiske landene og i Be-Ne-Lux-landene. Figur 12 Prosentandel av de yrkesaktive fordelt på 9 yrkesgrupper (ISCO-88, 1-siffernivå) i Norge, enkeltland, EU15 og EU27. (Kilde: EWCS, Figuren er hentet fra Aagestad (2012), Figur 3.1) I samme rapport (Aagestad 2012) framgår det at yrkesdeltakelsen er høy i Norge sammenlignet med andre land i Europa, men vi har en lavere andel selvstendig næringsdrivende. Yrkesdeltakelsen blant kvinner er høy, 73 % (58 % i EU), men en stor andel av disse er deltidsarbeidende, 43 % (32 % i EU). Vi har lavere andel midlertidig ansatte (8 %) sammenliknet med EU-gjennomsnittet (14 %), men her er det store forskjeller. Danmark ligger på samme nivå som oss, mens Sverige og Finland ligger høyere (ca. 16 %). Omkring 10 % oppgir jobbusikkerhet i Norge, mot 16 % i EU. 30

31 Norge er blant de landene hvor lange arbeidsdager (mer enn 10 timer) i inntil 10 dager i måneden er mest utbredt, men det bidrar ikke til å påvirke gjennomsnittet for ukentlig arbeidstid, som er lavere enn i de fleste land i Europa (Figur 13). Det påvirker heller ikke omfanget av lange arbeidsuker (48 timer eller mer), som er langt mindre utbredt i Norge (8 %) enn i EU (16 %). Figur 13 Gjennomsnittlig ukentlig arbeidstid i Norge, enkeltland, EU15 og EU27 (Kilde: EWCS, Figuren er hentet fra Aagestad (2012), Figur 4.2) I Norge har yrkesaktive større fleksibilitet og medbestemmelse når det gjelder arbeidstid sammenlignet med andre land, og over 90 % oppgir at arbeidstiden passer veldig godt eller godt i forhold til familie og sosiale forpliktelser. Flere har mer enn én jobb i Norge (19 %) enn i EU (7 %), og Norge har en høyere samlet arbeidstid når vi inkluderer samlet betalt og ubetalt arbeidstid. Organisatoriske endringer, som innføring av nye prosesser, ny teknologi eller vesentlige omstruktureringer, er vanligere i de nordiske landene enn i de fleste andre europeiske land. Samtidig er norske yrkesaktive også blant dem som i størst grad opplever at de deltar i utviklingen av organisasjonen de arbeider i, og målene for eget arbeid. Norske yrkesaktive opplever høyere intensitet (krav til tempo og mengde) i arbeidet, men samtidig også mer selvbestemmelse (kontroll) knyttet til egen arbeidssituasjon, men menn har generelt større innflytelse enn kvinner. Sosial støtte fra leder og kollegaer er vanligere i Norge enn i de fleste EUland. Figur 14, hentet fra samme rapport (Aagestad 2012), viser hvordan de viktige dimensjonene psykologiske jobbkrav og kontroll i arbeidet, basert på Karasek og Theorells modell (Karasek mfl. 1981), er fordelt i Norge sammenlignet med andre land, med gjennomsnittet for EU 27 som referansepunkt. To spørsmål om jobbkrav og tre om autonomi/selvbestemmelse inngår i indeksene for hhv. krav (intensitet) og kontroll (autonomi) i figuren. Norge befinner seg i området aktiv arbeidssituasjon, med høye krav og høy kontroll, den gunstigste kombinasjonen, som nevnt 31

32 i avsnitt 2.8. Figur 14 Plasseringen av Norge, andre enkeltland, EU15 og EU27 i henhold til fire ulike arbeidssituasjoner basert på dimensjonene jobbkrav og kontroll. (Kilde: EWCS, Figuren er hentet fra Aagestad (2012), Figur 6.11) Figur 14 viser ikke den sosiale fordelingen i Norge sammenlignet med andre europeiske land, men den viser et generelt positivt bilde av arbeidsmiljøet her til lands for disse dimensjonene. Kunde- eller klientkontakt i arbeidet er mer utbredt i Norge enn i EU (Figur 15) og langt mer vanlig blant kvinner enn blant menn. Slikt arbeid innebærer ofte emosjonelle krav, som håndtering av sinte kunder/klienter og det å måtte skjule egne følelser i arbeidet. Som det framgår av figuren, opplever norske yrkesaktive at arbeidstempoet i langt større grad er direkte styrt av krav fra kunder, klienter eller lignende enn av den automatiske hastigheten til en maskin. 32

33 Figur 15 Prosentandel i Norge (NO), andre enkeltland, EU15 og EU27 som oppgir at de er styrt av kunder, klienter og liknende og styrt av den automatiske hastigheten til en maskin. (Kilde: EWCS, Figuren er hentet fra Aagestad (2012), Figur 6.13) EU 27 Nåværende medlemsland i EU Kandidatland Grupperinger AT Østerrike LV Latvia HR Kroatia EU15 De 15 medlemslandene BE Belgia LT Litauen ME Montenegro i EU forut for utvidelsen i 2004: BE Bulgaria LI Luxemburg MK Den tidligere Jugoslaviske Belgia, Danmark, Frankrike, CY Kypros MT Malta republikk Makedonia Hellas, Irland, Italia, Luxemburg, CZ Tsjekkia NL Nederland TR Tyrkia Nederland, Portugal, Spania, DK Danmark PL Polen Storbritannia, Tyskland, EE Estland PT Portugal Potensielle kandidatland Østerrike, Sverige og Finland FI Finland RO Romania AL Albania FR Frankrike SK Slovakia XK Kosovo EU27 Nåværende medlemsland i EU DE Tyskland SI Slovenia EL Hellas ES Spania Andre HU Ungarn SE Sverige NO Norge IE Irland UK Storbritannia IT Italia En lavere andel i Norge opplever mekaniske eksponeringer, som smertefulle arbeidsstillinger og stående arbeid, sammenliknet med EU. Andelen som løfter tunge ting og arbeider med gjentatte og ensidige hånd- eller armbevegelser er på samme nivå som i EU, men en høyere andel i Norge oppgir at de løfter mennesker på jobben og at de arbeider ved datamaskin. En lavere andel i Norge er eksponert for kjemiske risikofaktorer i arbeidet, mens en høyere andel oppgir å være eksponert for biologiske risikofaktorer. Eksponering for biologisk materiale og det å løfte eller flytte mennesker forekommer særlig i helsesektoren. Andelen som opplever støy i arbeidet ligger på samme nivå som i EU. Totalt ligger eksponering for fysiske, biologiske/kjemiske og mekaniske risikofaktorer i arbeidsmiljøet lavere enn i EU (Figur 16). 33

34 Figur 16 Risiko for samlede fysiske, biologiske/kjemiske og mekaniske risikofaktorer i arbeidsmiljøet. Gjennomsnittet for EU27 er satt til 100 (Kilde: EWCS, Figuren er hentet fra Aagestad (2012), Figur 7.1) Andelen som oppgir at arbeidet påvirker helsen negativt, er noe høyere i Norge (29 %) enn i EU (25 %)(Figur 17). Imidlertid er andelen som rapporterer at helsen påvirkes positivt av arbeidet, betydelig høyere i Norge (25 %, noe høyere blant kvinner, 27 %, enn blant menn, 24 %) enn i EU (7 %) og ligger også høyt i de andre nordiske landene. Andelen som sier at helsen er god/veldig god ligger omtrent på samme nivå som EU (nærmere 80 %), mens langt færre rapporterer dårlig mental helse i Norge (10 %) enn i EU (20 %), og denne andelen er høyere blant kvinner enn blant menn, både i Norge og EU. En høyere andel norske yrkesaktive oppgir at de har smerter i skuldre/nakke/armer (51 % sammenliknet med 43 % i EU). 34

35 Figur 17 Prosentandel som opplever at arbeidet påvirker helsen negativt eller positivt i Norge, enkeltland, EU15 og EU27 (Kilde: EWCS, Figuren er hentet fra Aagestad (2012), Figur 9.1) Selvrapportering av arbeidsforhold Alle de datakilder som er brukt i dette kapitlet, har benyttet selvrapporterte data for eksponering. Kan man stole på at slike data stemmer med de faktiske eksponeringsforhold? Dette har vært diskutert for ulike typer eksponeringer, for eksempel kjemiske (Fritschi mfl. 1996) og ergonomiske eksponeringer (Kuiper mfl. 2005; van der Beek & Frings-Dresen 1998) og psykososialt arbeidsmiljø (Theorell & Hasselhorn 2005). Noen anbefaler bruk av eksperter i eksponeringsvurderingen (Fritschi mfl. 1996) eller objektive eksponeringsdata (Kuiper mfl. 2005), selv om de innser at dette ikke alltid er mulig. Andre mener at eksperter innenfor arbeidsmiljøfeltet også vil kunne være subjektive i sin vurdering, spesielt på det psykososiale området, og at ekspertene i mindre grad vil kunne fange opp den enkeltes objektive arbeidsforhold (Theorell & Hasselhorn 2005). Noen forskere mener også at selvrapportering av ergonomiske eksponeringer generelt er tilstrekkelig for mange epidemiologiske formål (Punnett & Wegman 2004). 35

36 3. Sosiale ulikheter i arbeidsrelatert helse, basert på ulike datakilder Den italienske legen Ramazzini beskrev allerede for 300 år siden sammenhenger mellom yrkeseksponering og spesifikke sykdommer i mer enn 50 yrker (Ramazzini 1713/1964). Forholdet mellom visse arbeidsforhold og spesifikke helseproblemer er godt etablert (WHO 1985; Coggon 1999; National Research Council 2001; Torén mfl. 2000). Det finnes også egne lærebøker om dette, også på norsk (Leira 2011), men dette er ikke hovedfokus for denne rapporten. Forekomst og utbredelse av arbeidsrelaterte helseproblemer i den generelle befolkningen har vi imidlertid hatt mindre kunnskap om, både i Norge og i de fleste land (Coggon 2001; Leigh mfl. 1997; Mehlum mfl. 2006; Räsänen mfl. 1997; Stellman 1998). Derfor har vi også hatt lite kunnskap om betydningen av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse. Hvordan identifiserer man arbeidsrelaterte helseproblemer? For ulykkesskader burde det være relativt enkelt å fastslå om de har sammenheng med arbeid, men for arbeidsrelaterte sykdommer kan dette være langt vanskeligere, pga. latenstid mellom eksponering og utvikling av sykdom, og pga. at det som oftest er flere årsaker til sykdommen («web of causation»). For eksempel vil ikke en arbeidsrelatert astma eller lungekreft i seg selv være annerledes enn tilsvarende sykdommer som ikke har sammenheng med arbeid. Arbeidsrelaterte sykdommer kommer ikke med «merkelapper» som tydelig viser at de skyldes arbeid. Dette gjelder når man står overfor enkelttilfeller av sykdom, men det kan også være tilfelle i epidemiologiske studier (se neste kapittel). Dersom man ikke inkluderer viktige confoundere i slike studier, kanskje av mangel på data, kan man få feil estimater for hvor mye sykdom som er arbeidsrelatert, eller hvor mye arbeidsforhold betyr for sosiale ulikheter i helse. I dette perspektivet kan det være nyttig å bruke flere datakilder. De fleste datakilder har sine begrensninger, og for å få et mest mulig representativt bilde, bør det benyttes flere kilder Registerdata basert på melding av arbeidsrelatert skade og sykdom Noen kilder gir faktisk data om helseeffekter som med stor sannsynlighet er arbeidsrelatert (Mehlum 2006b). Dette gjelder registrene for arbeidsskader, dødsulykker og arbeidsrelaterte sykdommer, meldt til Arbeidstilsynet og andre tilsynsetater, samt registrene for yrkesskader og yrkessykdommer meldt til NAV og forsikringsselskap. Underrapportering kan imidlertid være et problem. Kriterier for hva som er arbeidsrelatert vil dessuten variere med formålet med registreringen. I erstatningssammenheng (NAV, yrkesskadeforsikring) benyttes det snevrere kriterier enn det som er hensiktsmessig i forbindelse med forebygging av arbeidsrelaterte helseskader (tilsynsetatene). Dessuten er det bare visse sykdommer som kan godkjennes som yrkessykdom. Dette er generelt kroniske, og som oftest alvorlige sykdommer, som det i lang tid har vært enighet om kan ha sammenheng med arbeid. Disse er stort sett knyttet til eksponering innenfor tradisjonell industri. Det vil derfor nødvendigvis være en overvekt av yrker i de lavere yrkesklassene blant dem som får godkjent yrkessykdommer. Det finnes ingen oversikt over den sosiale fordelingen for personer med godkjente yrkessykdommer. Fra 2009 er det imidlertid etablert en nasjonal, anonym oversikt over alle pasienter som blir utredet ved landets seks arbeidsmedisinske avdelinger, hvorav en stor andel er henvist fra NAV som ledd i yrkessykdomsutredning. Som Figur 18 viser, var det en stor overvekt av menn blant pasientutredningene ved disse avdelingene, hele 820 av 1106 saker (74 %) i 2009, og de fleste sakene gjaldt yrkesfeltene håndverkere (yrkesfelt 7) og prosess-/maskinoperatører og transportarbeidere (8) 36

37 blant menn (hhv. 44 % og 22 % av alle i 2010) og salg, service og omsorg (5) blant kvinner (som følge av det fokus som har vært på kvikksølveksponering blant tannlegeassistenter). Med alle forbehold om underrapportering og begrensninger mht. hvilke diagnosegrupper som blir henvist, viser dette at det stort sett er de lavere yrkeskategoriene, sosialt sett, som vurderes ved de arbeidsmedisinske avdelingene. Nesten ingen utredninger gjaldt personer i gruppene av ledere og akademikere (1 og 2). Figur 18 Fordelingen av antall pasientsaker utredet ved de arbeidsmedisinske avdelingene 2009, etter yrkesfelt og kjønn. (Kilde: STAMIs nasjonale oversikt over arbeidsmedisinske utredninger. Figuren er hentet fra NOA (2011), Figur 4.6.2) Når det gjelder arbeidsskadedødsfall, finnes det bare tall fordelt på næring, ikke yrke. Figur 19 viser arbeidsskadedødsfall per 100 millioner arbeidstimer i perioden , etter næring (NOA 2011). Primærnæringene (fiske, jordbruk, skogbruk) ligger høyt, sammen med bergverksdrift, skipsfart og transport/kommunikasjon. I 2010 var de absolutte tallene høyest for bygge- og anleggsvirksomhet, transport og lagring og jordbruk, skogbruk, fiske (hhv. 9, 9 og 8 dødsfall) innenfor Arbeidstilsynets tilsynsområde (Arbeidstilsynet 2011). Disse næringene samsvarer sannsynligvis ganske godt med yrkesfeltene prosess-/maskinoperatører og transportarbeidere (yrkesfelt 8), håndverkere (7) og bønder, fiskere m.m. (6), dvs. noen av de lavest rangerte yrkesfeltene, sosialt sett. Det er også de samme yrkesfeltene som i størst grad rapporterer om stor risiko for arbeidsulykker ved LKU 2009 (hhv. 14, 10 og 11 % blant menn i disse yrkesfeltene, mot 5 % blant alle menn; tall fra SSBs Statistikkbank). Det er derfor grunn til å anta at det er en betydelig sosial gradient for arbeidsskadedødsfall. Arbeidstilsynets registrering av dødsfall har gjerne vært ansett som komplett, men det har vist seg å være mangelfull registrering, spesielt av veitrafikkulykker/transportulykker som skjer i arbeid (Wergeland mfl. 2009). 37

38 Yrkesskademeldinger til NAV og Arbeidstilsynet kunne vært en potensiell kilde til kunnskap om fordelingen av yrkesskader i befolkningen, men kvaliteten på statistikken har vist seg å være så mangelfull at oversikten over yrkesskader er midlertidig fjernet fra Arbeidstilsynets nettsider. Figur 19 Arbeidsskadedødsfall per 100 millioner arbeidstimer , etter næring. (Kilde: Tilsynsmyndighetene; SSB, Nasjonalregnskapet. Figuren er hentet fra NOA (2011), figur 4.4.2) De siste årene er det registrert en økning i antall arbeidsskadedødsfall blant utenlandsk arbeidskraft i Norge (Arbeidstilsynet 2012b). Arbeidstilsynets tall indikerer at risikoen for alvorlige skader er 1,46 ganger høyere og at risikoen for arbeidsskadedødsfall er 1,26 ganger høyere enn blant yrkesaktive forøvrig. Dette er noe lavere enn tall fra enkelte andre land som viser at arbeidere født utenlands har 2,13 ganger høyere risiko for skade enn andre arbeidere. Flest skader blant utenlandske arbeidstakere i Norge skjer i bygge- og anleggsvirksomhet (33 %), industri (25 %) og arbeidskrafttjenester (14 %). Den største andelen av disse kommer fra Polen (34 %), etterfulgt av Sverige (12 %) og Litauen (10 %). Årsaker til høyere skaderisiko kan være at arbeidsinnvandrerne har farligere jobber, de jobber mer, har mer skift og mer overtid, og mange har språkproblemer som bl.a. medfører dårligere sikkerhetskommunikasjon og sikkerhetsopplæring. En annen gruppe som er spesielt utsatt for arbeidsskader, er unge areidstakere. De har ikke like gode forutsetninger for å kunne risikovurdere sin egen arbeidssituasjon og har gjerne mindre opplæring i HMS og innblikk i retningslinjer som gjelder på arbeidsplassen (Arbeidstilsynet 2012a). De har større 38

39 risiko for å bli utsatt for skader og ulykker enn eldre arbeidstakere, men er ikke like ofte involvert i arbeidsskadedødsfall. Unge arbeidstakere er jevnt over flinke til å bruke verneutstyr. Likevel kan mangel på opplæring, erfaring og innarbeidede rutiner gjøre at det ikke blir brukt på riktig måte, eller i det hele tatt. Alle leger har plikt til å melde tilfeller av antatt arbeidsrelatert sykdom til Arbeidstilsynet, men her er underrapporteringen kanskje enda større enn for arbeidsskader. I perioden var det gjennomsnittlig bare ca. 4 % av alle norske leger som meldte en eller flere sykdommer til Arbeidstilsynet ( Flest meldinger (64 %) kom fra bedriftsleger i 2006 (Samant mfl. 2008). Sannsynligvis blir bare 3 5 % av arbeidsrelaterte sykdommer meldt (Lie, 1998), men meldegraden varierer mye med diagnose. I perioden ble det gjennomsnittlig meldt ca tilfeller av arbeidsrelatert sykdom årlig, og støyskadet hørsel utgjorde hele 60 % av disse, fulgt av åndedrettssykdommer (11 %) og hudsykdommer (6 %), mens svulster utgjorde ca. 3 %. Disse sykdommene skyldes hovedsakelig fysisk eller kjemisk arbeidsmiljø. En stor del av meldingene kom fra industrien (34 %) og bygge- og anleggsbransjen (18 %). Igjen er det de samme bransjene, med mange som arbeider som prosess-/maskinoperatører og transportarbeidere (yrkesfelt 8) og håndverkere (7), som peker seg ut. Noen bransjer kan imidlertid ha bedre overvåking av arbeidstakernes helse enn andre bransjer, spesielt de som er pålagt å ha bedriftshelsetjeneste. På grunn av den store underrapporteringen bruker Arbeidstilsynet meldingene først og fremst til oppfølging og registrering av risikoforhold i virksomhetene. Selv om det kan være stor underrapportering til registre som er basert på melding av arbeidsrelaterte skader og sykdommer, er dette tilfeller som med stor sannsynlighet har sammenheng med arbeid, til forskjell fra de fleste andre kilder, der vurderingen av en slik sammenheng må skje mer indirekte. Det dreier seg dessuten ofte om sykdommer og skader som gir betydelig og varig nedsatt helse og livskvalitet og som bidrar til å sosiale ulikheter i helse i befolkningen Andre typer registerdata Noen datakilder inneholder helsedata uten spesifikke opplysninger om sammenheng med arbeid, bortsett fra evt. opplysninger om yrke eller næring, f.eks. Kreftregisteret, SSBs Dødsårsaksregister og NAVs registre over sykefravær og uførepensjonering. Det finnes studier av yrke og dødelighet (Borgan, 2009) og yrke og kreft (Pukkala mfl. 2009). Begge disse har totaltall og diagnosespesifikke tall for hhv. dødelighet og kreft etter yrke. Man kan da studere fordeling av diagnoser som ofte er arbeidsrelaterte, f.eks. mesoteliom (brysthinnekreft), som oftest skyldes asbesteksponering, og som forekommer hyppigst blant rørleggere, sjømenn og mekanikere (Pukkala mfl. 2009). Mange kreftdiagnoser og dødsårsaker vil være vanligere i de lavere yrkesgrupper, og noen vil ha direkte sammenheng med yrkeseksponering i spesifikke yrker. Slike registerdata etter yrke kan gi indikasjoner om arbeidsrelaterte årsaker til sykdom, men dette må i så fall bekreftes gjennom epidemiologiske studier, med eksponeringsdata, fortrinnsvis både i og utenfor arbeid, for å kontrollere for potensielle confoundere. NOA rapporterer flere sykefraværsmål etter yrke samt uførepensjonering etter næring, basert på data fra NAV (NOA 2011). De fleste av disse viser også tydelige sosiale gradienter, kanskje med unntak av sykefravær blant gravide kvinner (Kristensen & Bjerkedal 2009). 39

40 Det finnes også studier av arbeidsskader basert på registerdata. Lund og Bjerkedal (2001) studerte 7241 nye tilfeller av uførepensjon pga. ulykker i perioden og fant at 33 % var yrkesskader. «Blue collar workers» hadde 3-4 ganger høyere uførerater pga. yrkesskader enn «white collar workers», og aller høyest hadde arbeidere innen gruvedrift (100,0 per personår) og industri (41,3), sammenlignet med 16,5 i hele befolkningen og 3,4 blant personer med kontorarbeid. Gravseth og medarbeidere (2003) foretok en undersøkelse av alle arbeidsskader ved Legevakten i Oslo over en 3-månedersperiode i I tabellen over arbeidsskader etter yrke (Tabell 15) framgår det at spesielt håndverkere (yrkesfelt 7) hadde høy risiko, målt som antall skader per sysselsatte per år. Også innenfor politi (yrkesfelt 3) og transport- og lagerarbeid (hhv. yrkesfelt 8 og 4) var det relativt høy risiko. De fant at insidensen for arbeidsskader i Oslo ble redusert med ca. 40 % fra 1970-årene til 2001, men antall økte i kjøkken- og restaurantbransjen, og det var ingen nedgang for kvinner. Begge disse studiene skulle være relativt komplette og representative, innenfor sine områder. Tabell 15 Arbeidsskader registrert ved Legevakten i Oslo og Ambulansetjenesten i en tremånedersperiode, fordelt på yrker. Skadeinsidens er beregnet på grunnlag av Arbeidskraftundersøkelsen for sysselsatte bosatt i Oslo, korrigert for andel sysselsatt i andre kommuner. (Kilde: Gravseth mfl. 2003, Tabell 2) 3.3. Selvrapporterte arbeidsrelaterte sykdommer og skader Befolkningsundersøkelser, som SSBs Levekårsundersøkelser om arbeidsmiljø, Helseundersøkelsen i Oslo (HUBRO) og de europeiske arbeidsmiljøundersøkelsene, kan gi data om selvrapporterte arbeidsrelaterte helseproblemer. Disse er stort sett representative og kan gi et godt bilde av forekomst av arbeidsrelaterte sykdommer og skader i befolkningen, men gir mindre presis informasjon om diagnoser og årsak. 40

41 Tabell 16 Prosentandel av yrkesaktive som har opplevd arbeidsrelaterte smerter (svært, ganske eller litt plaget) siste måned, etter utdanning. (Kilde: SSB, LKU Tallene er hentet fra NOA 2011, tabell 4.2.8) Arbeidsrelaterte smerter Nakke/skulder Rygg Ben Arm Hodepine Universitet/høyskole > 4 år 21,7 8,1 2,6 10,1 9,9 Universitet/høyskole inntil 4 år 24,9 10,7 5,3 9,1 12,6 Videregående fullført 26,9 16,7 12,3 13,3 10,6 Videregående påbegynt 33,0 17,6 14,4 15,2 10,4 Ungdomsskole eller lavere 29,9 21,8 15,2 14,7 10,3 Tabell 16 viser fordelingen av rapporterte arbeidsrelaterte smerter etter utdannelse ved LKU Slike smerter kan ha sammenheng med ergonomiske arbeidsmiljøfaktorer, som repeterende bevegelser (smerter i nakke/skulder/arm), arbeid med armer over skulderhøyde (skuldersmerter), tunge løft, spesielt ved samtidig vridning av ryggen (ryggsmerter), arbeid stående på knærne eller sittende på huk (knesmerter) eller stress (nakkesmerter, hodepine). Bortsett fra hodepine, var det sosiale gradienter for alle typer smerter, sterkest for bensmerter, som var nesten seks ganger vanligere (ratio 5,8) i gruppen med lavest utdannelse, sammenlignet med den med høyest. Ryggsmerter var nærmere tre ganger så vanlig (ratio 2,7) i den laveste som i den høyeste utdanningsgruppen. Tabell 17 Prosentandel av yrkesaktive som rapporterte arbeidsrelaterte psykiske helseproblemer, etter utdanningslengde (plager siste måned for depresjon/nedtrykthet, angst/uro/rastløshet og søvnvansker). (Kilde: SSB, LKU Tallene er hentet fra NOA 2011, tabell 4.2.3) Plaget av depresjon, nedtrykthet Psykisk utmattet etter jobb, ukentlig Får ikke daglig nok avkobling fra jobb Plaget av angst, uro, rastløshet Søvnvansker Universitet/høyskole > 4 år Universitet/høyskole inntil 4 år Videregående fullført Videregående påbegynt Ungdomsskole eller lavere Det var betydelig svakere, eller til dels ingen sosiale gradienter for arbeidsrelaterte psykiske helseproblemer. Dette kan passe med at forskjellige psykososiale faktorer viser litt ulikt mønster mht. sosial fordeling. Det er ikke slik at alle faktorer er vanligst blant dem med lavest sosial posisjon. Følelsen av å være psykisk utmattet etter jobb ukentlig eller at man daglig ikke får nok avkobling fra jobben var imidlertid vanligst i den laveste utdanningsgruppen, men nesten like vanlig blant personer med universitet/høyskoleutdanning i inntil fire år (Tabell 17). 41

42 Figur 20 Prosentandel av yrkesaktive som oppgir arbeidsrelaterte luftveisplager siste 12 måneder og nedsatt hørsel eller øresus siste måned, etter utdanning. (Kilde: SSB, LKU Figuren er hentet fra NOA 2011, figur ) Figur 20 viser fordeling etter utdanning av arbeidsrelaterte luftveisplager (f.eks. hoste, oppspytt, tungpust eller pipelyder) siste år, samt høreselsproblemer (nedsatt hørsel, slik at det er vanskelig å følge en samtale når flere deltar, eller plaget av øresus) siste måned. Luftveisproblemer kan bl.a. skyldes eksponering for støv, røyk eller gasser, mens hørselsproblemer kan skyldes støyeksponering. For begge er det sosiale gradienter, bortsett fra at det ikke er den laveste utdanningsgruppen som har høyest forekomst av hørselsproblemer. Dette kan være fordi nesten en tredjedel av disse tilhører den yngste aldersgruppen (17 24 år). Det tar tid å utvikle hørselsskader, støynivået kan være lavere i våre dager enn det var tidligere, og mange i den yngste aldersgruppen jobber ved siden av utdannelse og har kanskje ikke de mest støyutsatte jobbene, selv om de har kort utdannelse. Tabell 18 Prosentandel som vurderer risikoen for å bli utsatt for arbeidsskade som stor eller middels stor, etter sosial posisjon og kjønn. (Kilde: SSB, LKU 2009, egne analyser) Sosial posisjon Menn Kvinner (EG-5)* Stor risiko Middels risiko Stor risiko Middels risiko I-II 0,9 % 6,0 % 0,0 % 2,2 % IIIa 2,7 % 8,3 % 1,5 % 6,7 % IIIb 3,9 % 13,1 % 1,5 % 7,2 % IV 8,2 % 31,9 % 3,0 % 6,9 % V-VII 9,6 % 26,2 % 4,1 % 14,4 % Total 4,7 % 15,1 % 1,5 % 6,8 % * Sosial posisjon i henhold til Erikson-Goldthorpe-Portocarrero klasseskjema i 5 kategorier: 1. Overordnet/akademiker/fagfunksjonær (EGP I-II); 2. Høyere underordnet funksjonær (EGP IIIa); 3. Lavere underordnet funksjonær (EGP IIIb); 4. Selvstendig næringsdrivende (EGP IV); 5. Faglært/ufaglært arbeider (EGP V-VII). Tabell 18 viser andelen yrkesaktive ved LKU 2009 som vurderer risikoen for å bli utsatt for arbeidsskade som stor eller middels stor, etter sosial posisjon og kjønn. Risikoen vurderes som høyere blant menn enn blant kvinner, men det er tydelige sosial gradienter for begge kjønn. Høy skaderisiko ble rapportert mer enn elleve ganger hyppigere blant mannlige faglærte og ufaglærte 42

43 arbeidere enn i den høyeste sosiale gruppen. Tabell 19 Prosentandel som oppgir at de har hatt minst ett sykefravær på mer enn 14 dager det siste året og andelen av disse, og i hele populasjonen, som rapporterer å ha hatt arbeidsrelatert sykefravær, etter sosial posisjon og kjønn. (Kilde: SSB, LKU 2009, egne analyser) Sosial posisjon (EG-5)* Menn Kvinner Andel med sykefravær % arbeidsrelatert % arbeidsrelatert Andel med sykefravær % arbeidsrelatert % arbeidsrelatert > 14 dager (av sykefravær) (totalt) > 14 dager (av sykefravær) (totalt) I-II 10,1 % 26,5 % 2,7 % 14,4 % 32,7 % 4,7 % IIIa 11,5 % 30,0 % 3,5 % 21,0 % 28,1 % 5,9 % IIIb 14,6 % 35,0 % 5,1 % 23,3 % 30,0 % 7,0 % IV 15,1 % 55,9 % 8,4 % 11,9 % 40,0 % 4,8 % V-VII 17,6 % 41,7 % 7,3 % 23,4 % 34,1 % 8,0 % Total 13,5 % 36,2 % 4,9 % 20,5 % 30,5 % 6,2 % * Sosial posisjon i henhold til Erikson-Goldthorpe-Portocarrero klasseskjema i 5 kategorier: 1. Overordnet/akademiker/fagfunksjonær (EGP I-II); 2. Høyere underordnet funksjonær (EGP IIIa); 3. Lavere underordnet funksjonær (EGP IIIb); 4. Selvstendig næringsdrivende (EGP IV); 5. Faglært/ufaglært arbeider (EGP V-VII). Tabell 19 viser andelen yrkesaktive som rapporterte sykefravær på mer enn 14 dager og arbeidsrelatert sykefravær siste år, etter sosial posisjon og kjønn. Blant menn er det en konsistent sosial gradient i sykefravær, mens for kvinner er det en lavere andel av selvstendig næringsdrivende som rapporterer dette, noe også Nossen og Thune (2010) har funnet, og som de delvis tilskrev ulik alderssammensetning blant selvstendige og lønnstakere. Når det gjelder arbeidsrelatert sykefravær, er det en nesten konsistent gradient for begge kjønn. Arbeidsrelatert sykefravær er imidlertid vanligere blant mannlige selvstendig næringsdrivende enn i de andre gruppene, både når man ser på andelen av sykefravær og andelen av yrkesaktive som har dette. Blant kvinnene er det også en høyere andel arbeidsrelatert blant de relativt få kvinnelige næringsdrivende som har sykefravær, men ikke totalt sett blant alle yrkesaktive i denne gruppen. Figur 21 viser at forekomst av arbeidsrelaterte helseproblemer rapportert ved Levekårsundersøkelser har blitt lavere blant yrkesaktive. Dette er spesielt tydelig for det å føle seg psykisk utmattet etter arbeid (fra 28 % til 17 %). Armsmerter og til dels nakke-/skuldersmerter hadde en økning i forekomst, med en topp i 2003, for deretter å bli redusert. 43

44 Figur 21 Trender i prosentandel som rapporter at de er ganske eller svært plaget av ulike helseproblemer og at dette helt eller delvis skyldes jobben, (Kilde: SSB, Statistikkbanken. Figuren er hentet fra NOA (2011), figur 4.2.1) 3.4. Selvrapportering av arbeidsrelaterte helseproblemer Det har vært stilt spørsmål ved om man kan feste lit til selvrapportering av helseproblemenes arbeidsrelasjon. Noen vil mene at dette vil føre til en overvurdering av sammenhengen med arbeidet. Vi har studert dette gjennom å sammenligne selvrapportering og legevurdering av en slik sammenheng blant 217 yrkesaktive personer (30 45 år) som rapporterte smerter i nakke/skulder eller arm ved HUBRO (Mehlum mfl. 2009). Legene som foretok undersøkelsene (spesialister i arbeidsmedisin) brukte kriterier utarbeidet av en europeisk ekspertgruppe for å vurdere om smertene kunne være forårsaket av arbeid. Det var ganske stor enighet om hvor stor andel av smertetilfellene som var arbeidsrelatert. Armsmerter ble vurdert å være arbeidsrelatert hos 78 % ved selvrapportering mot 72 % ved legevurdering. For nakke-/skuldersmerter var det 80 % mot 65 %. Det var imidlertid uenighet om hvilke tilfeller som var det. Når personen selv mente at smertene skyldtes jobb, var legen ofte enig (69 79 %). Men når personen mente at smertene ikke skyldtes jobb, var legen uenig i nesten halvparten av tilfellene (45 49 %) og mente de kunne ha sammenheng med arbeidet. Selvrapportering ser dermed ikke ut til å overvurdere sammenhengen med arbeidsforhold i vesentlig grad, men dette vil kunne variere med type helseproblem og de kriterier som brukes ved vurderingen. For visse helseproblemer ser det snarere ut til å være en undervurdering av slik sammenheng, bl.a. for luftveissymptomer (astma, tung pust) (Mehlum mfl. 2005). Når selvrapporterte data benyttes til å studere sosiale ulikheter i arbeidsrelatert helse, reiser det seg også et annet mulig problem. Personer med lav sosial posisjon rapporterer mer smerter, og mer 44

45 arbeidsrelaterte smerter, enn personer med høy posisjon. Hvis de med lav sosial posisjon overrapporterer smertene, eller har større tendens til å tilskrive dem til arbeid, vil de sosiale forskjellene virke større enn de egentlig er. I samme HUBRO-populasjon som over (N=217), undersøkte vi om personer som rapporterte smerter i nakke/skulder eller arm, hadde funn som tilsvarte kliniske diagnoser. Det ble også undersøkt om det var samsvar mellom selvrapportering og legevurdering av sammenheng med arbeid. Legene brukte spesifikke kriterier utarbeidet av samme ekspertgruppe for å stille kliniske diagnoser og vurdere arbeidsrelasjonen. Vi sammenlignet selvrapporterte smerter med kliniske diagnoser, og selvrapport sammenheng med arbeid med legevurdering, og sammenligninger ble gjort mellom kvinner og menn, og mellom personer med høy og lav sosial posisjon. (Mehlum mfl. 2013). Hos dem som rapporterte smerter, var kliniske diagnoser vanligere blant personer med lav sosial posisjon og blant kvinner. Dette kan bety at smertene var alvorligere og at terskelen for rapportering av smerter var høyere. Når man ofte finner høyere forekomst av smerter i lavere sosiale grupper og blant kvinner ved bruk av selvrapporterte data, kan dette neppe forklares med en lavere terskel for rapportering av smerte. Tvert imot kan terskelen være høyere, slik at helseforskjellene faktisk kan være større enn disse studiene vanligvis viser. Selvrapporterte arbeidsrelaterte smerter ble hyppigere vurdert som arbeidsrelatert av legen hos personer med lav sosial posisjon, og noe hyppigere hos menn, men bare i grupper med lav sosial posisjon. Dermed kan sosiale forskjeller i arbeidsrelaterte smerter i realiteten være større enn vist i undersøkelser med selvrapporterte data. I undersøkelser som viser høyere forekomst blant kvinner, kan derimot kjønnsforskjellene faktisk være mindre, eller til og med motsatt, men bare i lave sosiale grupper. Disse konklusjonene bygger på forutsetninger om at kriteriene i like stor grad fanger opp kliniske diagnoser og arbeidsrelaterte risikofaktorer i de ulike gruppene, og at de samme kriteriene gjelder for kvinner og menn. 45

46 4. Epidemiologiske studier 4.1. Arbeidsrelaterte sykdommer av betydning for folkehelse Hvilke arbeidsrelaterte sykdommer har størst betydning for befolkningens helse? Det har vært gjort enkelte forsøk på å beregne hvor stor andel av utvalgte sykdommer som kan ha sammenheng med arbeid («tilskrivbare andeler»). Risk-ratioer fra epidemiologisk litteratur, kombinert med forekomst av relevant eksponering, er blitt brukt til å beregne antall eller andelen av tilfeller av bestemte sykdommer som kan tilskrives arbeid, for eksempel for hjerte- og karsykdommer (Olsen & Kristensen 1991), nakke-skulderlidelser (Punnett & Wegman 2004), Raynauds fenomen (Palmer mfl. 2000), nedsatt hørsel (Palmer mfl. 2002), kreft (Rushton mfl. 2010) og årsaksspesifikk dødelighet (Nurminen & Karjalainen 2001; Järvholm 2013). I Finland har de beregnet at 7 % av dødeligheten i de mest relevante sykdoms- og alderskategorier var arbeidsrelatert (10 % blant menn, 2 % blant kvinner), og 4 % for alle sykdommer og aldre (Nurminen & Karjalainen 2001). En tilsvarende svensk studie har estimert minst 900 arbeidsrelaterte dødsfall per år i alderen år for de studerte dødsårsaker (akutt hjerteinfarkt 463, kreft 270, luftveissykdommer 99, yrkesskader 75), dvs. 3,6 % av alle dødsfall i aldersgruppen, basert på litt konservative estimater (Järvholm mfl. 2013). I en nordisk studie ble det beregnet at man uten yrkeseksponering kunne ha unngått ca. 20 % av lungekrefttilfeller blant norske menn, 85 % av mesoteliomer (brysthinnekreft) og 32 % av nese- og bihulekrefttilfeller (Dreyer mfl., 1997; Haldorsen mfl. 2004). American Thoracic Society (Balmes mfl. 2003) beregnet at ca. 15 % av astmatilfeller blant voksne og 15 % av KOLS-tilfeller i befolkningen kunne tilskrives arbeid. Globalt er det beregnet at 37 % av korsryggsmerter, 16 % av hørselstap og 8 % av skader har sammenheng med arbeid (Global burden of disease) (Nelson mfl. 2005). Disse studiene sier riktignok ikke noe om den sosiale fordelingen av sykdommene. Men siden mange av de eksponeringer (kjemiske, fysiske, ergonomiske, psykososiale) som forårsaker sykdommene, hovedsakelig finnes i lavere sosiale grupper, vil tallene kunne være vesentlig høyere i disse gruppene av befolkningen. Dette vil igjen bety at det er for slike arbeidsrelaterte sykdommer vi kanskje kan forvente å finne de største sosiale ulikhetene Betydning av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse Det er gjennomført en del observasjonsstudier om betydningen av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse, men betydelig færre enn det store antall som har sett på sammenhenger mellom sosial posisjon og helse eller mellom arbeid for helse. Intervensjonsstudier eller randomiserte forsøk på området er nærmest fraværende. Psykososiale arbeidsforhold er i større grad blitt studert enn fysiske forhold (Aittomäki 2008; Kristensen 2008), selv om dokumentasjonen av årsakssammenhenger mellom arbeidsforhold og helse generelt er bedre for fysiske enn for psykososiale faktorer, for eksempel med hensyn til muskel- og skjelettlidelser (Knardahl mfl. 2008; National Research Council 2001) Hvordan kan arbeidsmiljøfaktorer forklare sosiale helseforskjeller? I flere av studiene som omtales, benyttes en enkel modell for å beregne betydningen av arbeidsmiljøfaktorer på sammenhengen mellom sosial posisjon og helse (Figur 22)(Kristensen mfl. 2009). Effekten av sosial posisjon på helse kan dels gå direkte (blå pil), dels kan den gå via 46

47 arbeidsmiljø (medieres). Arbeidsmiljø vil da være en mediator, en mellomliggende variabel, og den delen av effekten av sosial posisjon som medieres via arbeidsmiljø, kalles ofte for indirekte effekt, i motsetning til den direkte effekten, uten mellomledd. Effekten kan også gå via andre mediatorer, for eksempel livsstilsfaktorer, men disse er ikke tegnet inn i denne enkle modellen. Sammenhengene vil også kunne påvirkes av andre, utenforliggende faktorer som påvirker både sosial posisjon og helse og evt. også arbeidsmiljø, såkalte konfunderende faktorer (confounders), som heller ikke er tegnet inn (se nedenfor). Figur 22 Enkel modell som illustrerer sammenhenger mellom sosial posisjon, arbeidsmiljø og helse. Når man skal beregne betydningen av en mediator, er det vanlig å foreta multivariate regresjonsanalyser (logistisk regresjon, Cox regresjon, binomial regresjon) for å finne sammenhengen mellom sosial posisjon og helse, gjerne kontrollert for bakgrunnsfaktorer og evt. andre potensielle confoundere. Det gjøres først beregninger uten at mediatoren (arbeidsmiljøfaktorer) er med i analysene, og deretter inkluderes også mediatoren i analysene (Baron & Kenny 1986; Hafeman & Schwartz 2009). Den prosentvise endringen i effektestimatet etter inklusjon av mediatoren, blir vanligvis tolket som den andelen av sammenhengen mellom sosial posisjon og helse som «forklares» av mediatoren, dvs. som går via mediatoren. Mens det nye effektestimatet, kontrollert for mediatoren, blir tolket som den «direkte effekten» av sosial posisjon på helse Noen epidemiologiske studier Det er gjennomført en del studier om betydningen av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i helse, for en rekke helseutfall, f.eks. dødelighet (Virtanen & Notkola 2002), koronar hjertesykdom (Huisman mfl. 2008; Marmot mfl. 1997), selvrapportert generell helse (Borg & Kristensen 2000; Hemström 2005; Rahkonen mfl. 2006; Schrijvers mfl. 1998), psykisk helse (Lundberg 1991; Stansfeld mfl. 2003), muskel- og skjelettlidelser (Aittomäki mfl. 2007; Hagen mfl. 2006; Mehlum mfl. 2008; Melchior mfl. 2005; Melchior mfl. 2006; Plouvier mfl. 2009), arbeidsevne (Aittomäki mfl. 2003), sykefravær (Christensen mfl. 2008; Hansen og Ingebrigtsen; Melchior mfl. 2005) og uførepensjonering (Hagen mfl. 2006; Haukenes mfl. 2011). En systematisk gjennomgang av internasjonal litteratur på feltet er utenfor rammene av denne rapporten, og det henvises i den forbindelse til oversiktsarbeider (f.eks. Clougherty mfl. 2010; Hoven & Siegrist 2013; Huisman mfl. 2008; Landsbergis 2010; Landsbergis mfl. 2012; Siegrist & Theorell 2006). Noen hovedtrekk fra enkelte av disse vil imidlertid bli oppsummert her. Huisman og medarbeidere (2008) inkluderte 14 studier i sin oversikt, hvorav bare 4 var longitudinelle, 1 retrospektiv og resten tverrsnittsundersøkelser. Hoven og Siegrist har bare inkludert longitudinelle studier av en viss størrelse (minst 1000 deltakere) og har med 15 studier i den delen som omfatter mediering. De fleste studiene er fra nord-/vest-europa (Storbritannia, Frankrike, 47

48 Nederland eller Norden). Studiene er ganske heterogene, både med hensyn til sosiale indikatorer, helseutfall og arbeidsmiljøfaktorer, og direkte sammenligninger er derfor vanskelig. Det er imidlertid et generelt inntrykk at mens tverrsnittsundersøkelsene stort sett finner at fysiske og psykososiale arbeidsforhold har stor betydning for sosiale ulikheter i helse (Huisman mfl. 2008), er dette noe mer moderat i de longitudinelle studiene (Hoven & Siegrist 2013). Det kan også være at studier som bruker objektive utfall, viser noe mindre effekter sammenlignet med dem som har selvrapporterte utfall (Huisman mfl. 2008). Nedenfor omtales noen spesifikke helseutfall og hvilken betydning de arbeidsmiljøfaktorer som er studert, har for sosiale ulikheter i disse. For å gi et inntrykk av hvilken betydning arbeidsforholdene har, omtales enkelte studier i detalj. Dette viser også noe av heterogeniteten i studiene. De norske studiene omtales i et eget avsnitt, uavhengig av type helseeffekt Muskel- og skjelettlidelser Mange har funnet sterke gradienter for muskel- og skjelettlidelser og at fysiske arbeidsmiljøfaktorer har spesielt stor betydning for sosiale ulikheter i denne diagnosegruppen. I en finsk tverrsnittsundersøkelse fant Aittomäki og medarbeidere (2007) en sosial gradient i selvrapporterte muskel- og skjelettlidelser diagnostisert av lege (odds ratio, OR, ca. 1,5 for manuelle arbeidere sammenlignet med ledere og personer med høyere utdannelse blant både kvinner og menn). Ca. 90 % av forskjellene ble forklart av fysisk arbeidsbelastning (4 spørsmål). I en fransk tverrsnittsundersøkelse fant Melchior og medarbeidere (2006) at legediagnostiserte muskel- og skjelettlidelser i overektstremitet (skulder/arm/albue/håndledd/hånd) var betydelig vanligere blant manuelle enn ikke-manuelle arbeidere (prevalens ratio 1,4 2,1 for ulike diagnoser, justert for BMI og visse sykdommer). Fysiske arbeidsmiljøfaktorer (7 forskjellige), spesielt repetitive og kraftkrevende bevegelser, forklarte over 50 % av forskjellene mellom manuelle og ikke-manuelle arbeidere totalt, og enda høyere for noen diagnoser (for rotator cuff syndrom i skulder 62 % blant menn og 67 % blant kvinner, og for carpal tunnel syndrom i håndledd 96 % blant kvinner). De beregnet også at opptil 31 % av tilfellene blant manuelle arbeidere kunne vært forebygget om de fysiske arbeidseksponeringene hadde vært lavere. I en fransk longitudinell studie fant Melchior og medarbeidere (2005) en sterk sosial gradient i 6-års risiko for muskel- og skjelett-sykefravær (risk ratio, RR, 5,83 blant manuelle arbeidere sammenlignet med ledere, justert for demografiske og livsstils-faktorer). Gradienten var sterkere for muskel- og skjelettdiagnoser enn for andre diagnosegrupper (RR 2,31 4,58) og totalt sykefravær (RR 3,06). Arbeidsforholdene (flere fysiske og psykososiale faktorer) forklarte ca. 25 % av gradientene i muskelog skjelett-sykefravær. Betydningen av ulike arbeidsforhold for sosiale ulikheter ble ikke studert, men 46 % av muskel- og skjelett-sykefraværet blant menn ble tilskrevet arbeidsforhold og 27 % blant kvinner, hvorav hhv. 42 % og 13 % gjaldt fysiske arbeidsforhold og 15 % gjaldt lav selvbestemmelse for begge kjønn (summen av enkeltfaktorer blir mer enn totalen i slike analyser) Hjerte- og karsykdom I en longitudinell studie basert på Whitehall II, fant Marmot og medarbeidere (1997) at aldersjustert 5-årsinsidens av hjertesykdom (angina, alvorlige brystsmerter eller diagnostisert ischemi) var ca. 50 % vanligere i den laveste enn i den høyeste av tre sosialgrupper av statsansatte, både blant kvinner og menn. En større del av de sosiale forskjellene ble forklart av lav jobbkontroll (basert på 15 spørsmål), 48

49 ca. 60 %, enn av tradisjonelle risikofaktorer (røyking, kolesterol, BMI, høyt blodtrykk og fysisk aktivitet), 26 % blant kvinner og 40 % blant menn. Dette er illustrert av Landsbergis (2010)(Figur 23). Figur 23 Aldersjustert 5-årsinsidens av hjertesykdom etter sosialgruppe blant statsansatte i Whitehall II, og justert for vanlige risikofaktorer, lav jobbkontroll og alle kovariater (inkl. sosial støtte/nettverk og kroppshøyde). (Kilde: Figuren er basert på tall fra Marmot mfl og er hentet fra Landsbergis 2010, Figur 4) Selvrapportert helse Mange studier har sett på sosiale ulikheter i selvrapportert generell helse og betydningen av arbeidsforhold. Bare noen av disse refereres her. I en dansk longitudinell studie av endringer i selvrapportert helse over en 5-årsperiode fant Borg og Kristensen (2000) en sosial gradient i andelen som rapporterte dårligere helse i perioden (OR 3,39 i sosialklasse V sammenlignet med sosialklasse I, justert for alder, kjønn og sykdom). Studien inkluderte 25 spørsmål om psykososialt arbeidsmiljø, samlet i 7 indekser, samt 4 indekser for andre arbeidsmiljøfaktorer (ergonomisk, kjemisk, klimatisk og fysisk eksponering) og 2 livsstilsfaktorer (røyking og BMI). Livsstilsfaktorene og de fem mest betydningsfulle arbeidsmiljøfaktorene (ergonomisk eksponering, repetitivt arbeid, skill discretion (utviklende arbeid), klimatisk eksponering og jobbsikkerhet) forklarte 66 % av reduksjonen i helse. Livsstilsfaktorene alene forklarte 17 % (BMI mer enn røyking) og de fem arbeidsmiljøfaktorene 59 %. Ergonomisk eksponering alene forklarte 34 % og repetitivt arbeid 24 %, mens øvrige arbeidsmiljøfaktorer lå fra 13 % og nedover. Interessant nok forklarte selvbestemmelse i arbeidet bare 7 %, mens psykologiske jobbkrav hadde en motsatt effekt (16 % økning i OR, ikke reduksjon, når faktoren ble inkludert i analysen). Effekten av psykososiale arbeidsforhold på sosiale ulikheter i helse er blitt grundig studert og dokumentert for en rekke utfall, for eksempel hjerte- og karsykdommer, depresjon, diabetes type 2, alkoholavhengighet, muskel- og skjelettlidelser og sykefravær (Siegrist & Theorell 2006) Noen norske studier Elstad (2003) studerte betydningen av helsemessige forhold tidlig i voksenlivet, livsstil (røykevaner, mosjonsvaner og uheldig vektutvikling) som voksen og arbeidsmiljø (fysisk og psykisk arbeidsmiljø og 49

50 arbeidstidsordninger) gjennom yrkeslivet for variasjonene i allmenn helsetilstand i et landsdekkende utvalg av menn midt i 50-årene. Helsetilstanden som ung og arbeidsmiljøet framsto som de viktigste kildene til helseulikhetene, mens livsstilsforskjellene var av minimal betydning etter kontroll for helse som ung og arbeidsmiljøbelastninger. Hagen og medarbeidere (2002; 2006) studerte betydningen av arbeidsforhold (fysiske jobbkrav, konsentrasjonskrav, arbeidspress, selvbestemmelse, jobbtilfredshet) og livsstil (røyking, fysisk aktivitet, BMI, alkoholbruk), helseforhold og psykososiale forhold for uførhet pga. ryggsmerter blant deltakere ved Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT 1). De fant at fysisk krevende arbeid (justert odds ratio, OR 4,1) og dårlig generell helse (OR 3,7) betydde mest, mens livsstilsfaktorer betydde mindre (OR 1,4 for røyking, OR 1,7 for høy BMI). De studerte også betydningen av yrkesklasse (3 kategorier), arbeidsforhold og livsstil for sammenhengen mellom utdanning og uførhet pga. ryggsmerter og fant at den delvis ble mediert gjennom arbeidsforhold. Arbeidsforhold bidro mest til å forklare sammenhengen blant menn, mens yrkesklasse, arbeidsforhold og livsstilsfaktorer betydde like mye blant kvinner. To danske studier har også funnet at arbeidsmiljøet har større betydning for sosiale ulikheter i helse enn livsstilsfaktorer (Borg & Kristensen 2000; Christensen mfl. 2008). Hansen og Ingebrigtsen (2008) studerte klasseforskjeller i sykefravær i tre årganger av LKU (1996, 2000 og 2003) og fant at utdannelse og fysisk arbeidsmiljø var de viktigste faktorene. Selv om psykososiale faktorer i seg selv var viktige for sykefravær, kunne de ikke forklare de sosiale ulikhetene i sykefravær i denne tverrsnittsstudien. Mehlum og medarbeidere (2008) studerte betydningen av arbeidsforhold for sosiale ulikheter i rapporterte smerter i korsrygg, nakke/skuldre og armer blant 7293 yrkesaktive deltakere i HUBRO (30 45 år), klassifisert i 7 yrkesklasser. Det var store sosiale forskjeller i forekomst av korsryggsmerter, fra 35 % i den høyeste klassen (ledere og akademikerarbeid) til 66 % i den laveste klassen (ufaglærte arbeidere) blant menn, og noe mindre forskjeller blant kvinner og for smerter i nakke/skuldre og armer. Tungt fysisk arbeid og lav selvbestemmelse var langt vanligere i de lavere sosiale klassene og forklarte 1/3 1/2 av de sosiale forskjellene mellom de to laveste og den høyeste yrkesklassen for korsryggsmerter blant begge kjønn og nakke-/skuldersmerter blant menn. Fysiske jobbkrav hadde størst betydning for forskjeller i korsryggsmerter, mens selvbestemmelse var av størst betydning for smerter i nakke/skuldre i denne tverrsnittsstudien. Haukenes og medarbeidere (2011) studerte sammenhengen mellom yrkesklasse og senere uførepensjonering blant middelaldrende deltakere ved Helseundersøkelsen i Hordaland (HUSK) og hvorvidt arbeidsrelaterte faktorer (arbeidstid, antall år i nåværende arbeid, fysiske jobbkrav, psykologiske jobbkrav, jobbkontroll) kunne forklare denne sammenhengen. De fant en sterk gradient i uførepensjonering etter yrkesklasse. De arbeidsrelaterte faktorene medierte til en viss grad effekten av yrkesklasse på uførepensjonering og forklarte ca. 25 % av forskjellen mellom faglærte/ufaglærte arbeidere og den høyeste yrkesklassen (leder-/akademiker-stilling), spesielt fysiske jobbkrav og jobbkontroll. 50

51 4.3. Metodemessige aspekter Mediering og confounding Når man skal beregne betydningen av en mediator via multivariate regresjonsanalyser, er det flere forutsetninger som må være innfridd for at det skal bli riktig (VanderWeele & Vansteelandt 2010), bl.a. at det ikke skal finnes confoundere som man ikke har målt (no unmeasured confounding), og dermed ikke kan kontrollere for, mellom eksponering (sosial posisjon) og utfall (helse). Dette er de fleste klar over, men det er ikke alltid man har de nødvendige data. Det kan f.eks. dreie seg om bakenforliggende faktorer som har sammenheng med både sosial posisjon og helse, som oppvekstforhold og tidlige individfaktorer (Figur 24). Figur 24 Mer omfattende modell av sammenhenger mellom sosial posisjon, arbeidsmiljø og helse, inklusive bakgrunnsfaktorer (oppvekstforhold og tidlige individfaktorer). Det er imidlertid ikke mange studier som har slike data. Marmot og medarbeidere (1997) inkluderte kroppshøyde som en litt grov markør for påvirkninger tidlig i livet, men fant at det i liten grad kunne forklare sosiale ulikheter i helse. Lundberg inkluderte økonomiske problemer i oppveksten og fant at det hadde ganske stor betydning for sosiale ulikheter i psykisk sykdomsrisiko, men mindre for ulikheter i fysisk sykdom, der fysiske arbeidsforhold hadde større betydning. Brunner og medarbeidere (2004) fant at kontroll for sosial posisjon i barndom ikke reduserte styrken på assosiasjonen mellom jobbstress og hjerte-kar-dødelighet. Selv om forhold tidlig i livet er viktig for helse i voksen alder, har arbeidsforhold likevel større betydning for voksenhelse (Siegrist & Theorell 2006). Livsstilsfaktorer kan være en confounder for sammenhengen mellom sosial posisjon og visse helseutfall, bl.a. hjerte- og karsykdommer og diabetes. Flere studier har imidlertid funnet at arbeidsmiljøet har større betydning for sosiale ulikheter i helse enn livsstilsfaktorer (Borg & Kristensen 2000; Christensen mfl. 2008, Hagen mfl. 2006, Marmot mfl. 1997). Det er imidlertid flere forutsetninger ved mediatoranalyser. Det skal heller ikke skal forekomme confoundere som man ikke har målt mellom mediator (arbeidsmiljø) og utfall (helse). Dette kan f.eks. være personlighetstrekk som både påvirker opplevelsen av arbeidsmiljø og egen helse, som nevrotisisme eller mestringsevner. Det er ikke alle som er like klar over denne forutsetningen, og det er heller ikke alltid man har de nødvendige data. En tredje forutsetning er at det ikke er confoundere 51

52 som man ikke har målt mellom eksponering (sosial posisjon) og mediator (arbeidsmiljø), men denne forutsetningen vil vanligvis være til stede når den første forutsetningen er det. En fjerde forutsetning er at ingen effekt av eksponeringen skal konfundere sammenhengen mellom mediator og utfall (VanderWeele & Vansteelandt 2010). Innsamling av data må derfor planlegges godt slik at man får innhentet data for kovariater som kan være potensielt viktige confoundere. Dersom dette ikke er mulig, eller er mangelfullt utført, kan det være et alternativ å gjøre sensitivitetsanalyser (Ananth & VanderWeele, 2011; Kristensen & Aalen 2013), der man beregner hvordan resultatene vil påvirkes av en confounder med ulik styrke (effekt) på den sammenhengen man ønsker å måle. Dette kan virke komplisert nok for de fleste vanlige forskere. Enda mer komplisert blir det dersom det er konfundering av tidsavhengige kovariater (endogen konfundering)(kristensen & Aalen 2013; De Stavola & Daniel 2012). I slike tilfeller vil en vanlig logistisk regresjonsanalyse ofte gi feil resultater. Bruk av Cox-regresjon til å analysere time-to-event er også problematisk å benytte i medieringsanalyser, for forutsetningen om «proportional hazard» kan ikke tilfredsstilles i begge modeller (uten og med mediator)(kristensen & Aalen 2013). Nyere metoder basert på kontrafaktisk teori, gjør det mulig å analysere observasjonsdata på en måte som etterligner randomiserte, kontrollerte forsøk. «Marginal structural models» med invers sannsynlighetsvekting og bruk av kausale diagrammer er den vanligste av disse; en annen er dynamisk stianalyse (Aalen mfl. 2012; De Stavola & Daniel 2012). Det er også mulig å måle direkte og indirekte effekter i nye typer av overlevelsesanalyser, basert på kontrafaktisk teori (Lange & Hansen 2011) Effektmodifikasjon (moderering) En annen måte arbeidsforhold kan påvirke sammenhengen mellom sosial posisjon og helse på, er ved effektmodifikasjon eller moderering, dvs. at effekten av en prediktor (arbeid) på utfallet (helse) varierer etter nivået på eksponeringen eller en tredje variabel (sosial posisjon)(baron & Kenny 1986; Landsbergis mfl. 2012; Hoven & Siegrist 2013). Dette kan være tilfelle hvis personer med lav sosial posisjon har sterkere effekt av arbeidsmiljøfaktorer enn personer med høy sosial posisjon. Enkelte studier har antydet en slik effekt, dvs. at det er differensiell sårbarhet eller vulnerabilitet, selv om resultatene er noe mindre entydige enn for medieringseffekten (Landsbergis mfl. 2012; Hoven & Siegrist 2013) Vurdering av «reverse causation» I en tverrsnittsundersøkelse, der eksponering og effekt (og evt. også mediator) er målt på samme tid, er det egentlig ikke mulig å uttale seg om det er årsakssammenheng mellom det man tenker på som eksponering (årsak) og utfall (effekt). Det kan være at «utfallet» allerede var til stede før «eksponeringen» fant sted. En eventuell årsakssammenheng mellom de to vil i så fall være fordi årsaksretningen går motsatt vei (reverse causation). Et eksempel kan være at arbeidsmiljøet kan være helseskadelig og føre til sykdom (arbeidsmiljø helse). Men det kan også tenkes at en som allerede er syk, kanskje ikke har helse og ressurser til å ta utdannelse, eller har problemer med å skaffe seg arbeid, og ender opp i en mindre attraktiv jobb med dårlig arbeidsmiljø (helse arbeidsmiljø). 52

53 For i det hele tatt å kunne uttale seg om noen årsakssammenheng, må studien være longitudinell, med måling av eksponering ved studiestart (evt. start av oppfølging), og senere måling av utfall, etter en viss oppfølgingstid. Noen av de refererte undersøkelsene var tverrsnittsundersøkelser, og resultatene dermed mer usikre enn i longitudinelle undersøkelser. Et annet problem kan oppstå dersom spørreskjema benyttes til måling av både eksponering og utfall. Da kan man få såkalt «common method bias», dvs. at den variansen som man måler, henger sammen med målemetode snarere enn det man ønsker å måle (Kristensen 1992; Podsakoff mfl. 2003). Det kan f.eks. påvirkes av personlighetstrekk, som nevrotisisme eller negativ affektivitet. Hvis spørreskjema skal benyttes til måling av begge deler, er det viktig å skape avstand mellom de to målingene, for eksempel avstand i tid, eller avstand på spørreskjemaet, ved å spørre om andre ting i mellom (Podsakoff mfl. 2003) Bruk av samlevariabler og indekser Arbeidsmiljøet har mange dimensjoner, og det blir ofte samlet data om mange ulike faktorer. I litteraturen blir de ofte slått sammen til nye samlevariabler eller indekser, eksempelvis for psykososialt arbeidsmiljø. Dersom flere spørsmål som omhandler ulike sider av samme faktor, f.eks. jobbkontroll, slås sammen i en indeks, vil man kunne få en variabel som bedre dekker det man ønsker å måle. Hvis man slår sammen flere forskjellige faktorer, for eksempel lager en samlevariabel for psykososialt arbeidsmiljø, kan resultatet bli mer uforutsigbart. Slår man sammen jobbkontroll (oftest med sosial gradient) med psykologiske jobbkrav (ofte motsatt gradient) og sosial støtte (ofte ingen gradient), kan man ende opp med en variabel som i liten grad viser sammenheng med sosiale ulikheter i de helseutfall man studerer, selv om enkeltfaktorene, og kanskje i særlig grad jobbkontroll, kan ha en sterk sammenheng. På den annen side er det også mulig å kombinere faktorer på en slik måte at man fanger en annen dimensjon enn dem man måler med enkeltfaktorene. Et eksempel er «job strain», som er en kombinasjon av høye jobbkrav og lav kontroll, og som er vist å ha sammenheng med helse i mange studier (Bonde 2008; Eller mfl. 2009; Knardahl mfl. 2008). Problemer i forbindelse med sammenslåtte arbeidsmiljøfaktorer blir kanskje enda større for andre arbeidsmiljøfaktorer, for eksempel fysiske, som kan bestå av så ulike forhold som støy, vibrasjoner, varme, kulde, trekk og dårlig belysning (bare for å nevne noen fysiske faktorer fra LKU). Ved at man slår sammen flere slike faktorer, vil man ofte oppnå en høyere forekomst av samlefaktoren i populasjonen enn av hver av enkeltfaktorene, men samtidig blir eksponeringsvariabelen mye mindre spesifikk. De sammenhenger som er dokumentert mellom yrkeseksponering og sykdom gjelder stort sett spesifikk eksponering og spesifikk sykdom. Noen eksempler: Støy kan gi nedsatt hørsel og muligens høyt blodtrykk. Arbeid med vibrerende håndverktøy kan gi såkalt «hånd-armvibrasjonssyndrom» med bl.a. nedsatt følelse og dårlig sirkulasjon i hendene. Arbeid med hendene over skulderhøyde i mer enn et par timer daglig kan gi senebetennelse i skulderen. Ved at man kombinerer flere faktorer i én eksponeringsvariabel, risikerer man å få en variabel som ikke viser sammenheng med noe helseutfall fordi man i realiteten har fått en (sannsynligvis) ikke-differensiell misklassifisering av eksponeringen. Enda mer problematisk kan dette bli dersom også helseutfallet består av en sammenkobling av flere enkeltfaktorer. Da kan man ende opp med misklassifisering av både eksponering og utfall, med potensielt store konsekvenser for resultatene. 53

54 5. Arbeidsmiljø og sosiale ulikheter i helse en liten oppsummering Selv om arbeidsmiljøet er blitt bedre på en del norske arbeidsplasser, har vi fortsatt sosiale ulikheter i arbeidsmiljøet i Norge, også i dag. Arbeidstakere i lavere sosiale grupper har mer belastende arbeid, bl.a. i form av tungt fysisk arbeid og belastende arbeidsstillinger, fysiske og kjemiske eksponeringer, mindre selvbestemmelse og lavere jobbsikkerhet. Dette har betydning for helse og for sosiale ulikheter i fysisk og psykisk helse. Hvilke arbeidsforhold har størst betydning for sosiale ulikheter i helse? Det er vanskelig å gi et enkelt svar på dette, og ulike studier kan gi ganske forskjellige resultater (Costa & D errico 2006). Det kan variere med hvilken populasjon man studerer og den sosiale strukturen i denne. Hvilken sosial indikator som benyttes, hvor mange kategorier denne er inndelt i, og hvor store kategoriene er, er også viktig. Med mange mindre kategorier kan det bli større forskjeller mellom høyeste og laveste sosiale posisjon enn med få og store (f.eks. manuelle vs. ikke-manuelle arbeidere). Hvilken referansegruppe man benytter får betydning for størrelsen på effektestimatet, ikke minst ved bruk av relative mål (ratio). Studiedesign har også betydning, bl.a. om det er en longitudinell eller en tverrsnittsundersøkelse, hvordan utfall og jobbeksponering måles (spesielt om de er selvrapportert). Gode mål på relevante arbeidsmiljøfaktorer er viktig, bl.a. at det benyttes validerte spørsmål og at de dekker godt nok de faktorer man ønsker å måle. Potensielle confoundere bør også inkluderes i analysene, f.eks. livsstilsfaktorer. Noen ganske få studier har hatt et livsløpsperspektiv på sine analyser, med data som kan gi en indikasjon på oppvekstforhold (Lundberg 1991; Marmot m.fl. 1997). Hvilke arbeidsmiljøfaktorer som har størst betydning, vil også variere med helseutfall. Noen helseutfall har sterkere sammenheng med fysiske eller ergonomiske arbeidsforhold, mens andre henger mer sammen med psykososiale forhold. Dette gjelder særlig de mer spesifikke helseutfallene, som muskel- og skjelettlidelser, psykiske lidelser og hjerte- og karsykdommer. For psykiske lidelser og hjerte- og karsykdommer er det først og fremst psykososiale forhold som er studert og vist å ha effekt. Jobbkontroll har spesielt betydning for sosiale ulikheter i hjerte- og karsykdommer. Psykologiske jobbkrav er ofte vanligere i grupper med høy sosial posisjon, og ofte vil kontroll for denne faktoren føre til at de sosiale helseforskjellene blir større. For muskel- og skjelettlidelser kan flere typer arbeidsmiljøfaktorer ha betydning, både ergonomiske og psykososiale, men også de mer rent fysiske, som støy og vibrasjoner. Dette varierer også innenfor gruppen av muskel- og skjelettlidelser, der tungt fysisk arbeid er vist å ha stor betydning for sosiale ulikheter i bl.a. ryggsmerter, mens psykososiale forhold har større betydning for nakkesmerter (Mehlum mfl. 2008; Plouvier mfl. 2009). Generelt er ergonomiske forhold viktig for de fleste muskelog skjelettlidelser. For generell helse, sykefravær og uførepensjonering vil også både fysiske og psykososiale faktorer være av betydning. Muskel- og skjelettlidelser er den vanligste diagnosegruppen både for sykefravær og uførepensjonering, etterfulgt av psykiske lidelser. Det er naturlig at de arbeidsmiljøfaktorer som har betydning for disse to diagnosegruppene også vil kunne ha betydning i forhold til sykefravær og uførepensjonering. Jobbkontroll er en faktor som går igjen for mange helseutfall. Den er ikke bare viktig i forhold til psykisk stress, men kan ha betydning for alle typer eksponeringer. Har man en viss grad av 54

55 selvbestemmelse, kan man også justere og tilpasse arbeidet, f.eks. ta pauser, variere arbeidet eller utsette noe til neste dag, avhengig av form og totalbelastning. I studier som inkluderer både fysiske og psykososiale arbeidsmiljøfaktorer, har det ofte vist seg å være vanskelig å skille effektene fra disse to hovedfaktorene fra hverandre siden de ofte er sterkt korrelert (Siegrist & Theorell 2006). De som har tungt fysisk arbeid, støy og støv, er ofte de samme som har lav jobbkontroll. 55

56 6. Politikk og tiltak på feltet Når man leser internasjonale anbefalinger til forebyggende tiltak på arbeidsmiljøområdet, med formål å redusere sosiale ulikheter i helse, ser man at vi allerede har mye av dette på plass, i alle fall på papiret, og enkelte ting er lite aktuelt hos oss, som å avskaffe slavearbeid og (til dels?) barnearbeid (CSDS 2008). Ikke desto mindre bidrar også det norske arbeidslivet til at sosiale ulikheter i helse opprettholdes. Vi har fortsatt store sosiale ulikheter i helseskadelig arbeidsmiljø og andre ugunstige arbeidsforhold Dagens politikk og tiltak Arbeidsmiljøfeltet er i dag først og fremst regulert av arbeidsmiljølovgivningen, med flere ansvarlige tilsynsetater: Arbeidstilsynet for landbasert virksomhet, Petroleumstilsynet for offshorevirksomhet og petroleumsanlegg på land, Luftfartstilsynet for luftfartsvirksomhet og Sjøfartsdirektoratet for sjøfart. En del virksomheter er imidlertid unntatt fra hele arbeidsmiljøloven, bl.a. sjøfart, fangst og fiske og militær luftfart, og i tillegg er noen unntatt fra deler av loven Arbeidsmiljøloven Norge fikk arbeidsmiljøloven (aml) i 1977, til erstatning for arbeidervernloven av Arbeidsmiljøloven omfattet ikke bare kjemisk og fysisk arbeidsmiljø og sikkerhet, men også psykososialt arbeidsmiljø. Dette ble i store trekk videreført ved revisjonen av loven i I tillegg skal den nye loven i sterkere grad ivareta likebehandling, behov for tilrettelegging samt helsefremmende og inkluderende arbeidsliv. Dagens lov inneholder generelle krav til arbeidsmiljøet ( 4-1), i tillegg til spesifikke krav til det psykososiale ( 4-3) og fysiske ( 4-4) arbeidsmiljøet og kjemisk og biologisk helsefare ( 4-5). Det er dessuten generelle krav til tilrettelegging, medvirkning og utvikling ( 4-2) og tilrettelegging for arbeidstakere med redusert arbeidsevne ( 4-6). Arbeidstidsbestemmelser (kapittel 10) skal sikre at arbeidstakerne ikke utsettes for uheldige fysiske eller psykiske belastninger som følge av arbeidstiden, og slik at det er mulig å ivareta sikkerhetshensyn. Arbeidstakernes mulighet til medvirkning og medbestemmelse blir dels ivaretatt gjennom kravene til arbeidsmiljøet ( 4-2), dels gjennom egne bestemmelser om verneombud (kapittel 6), arbeidsmiljøutvalg (kapittel 7) og informasjon og drøfting (kapittel 8). Loven inneholder dessuten forbud mot barnearbeid, i tillegg til andre bestemmelser om arbeid av barn og ungdom (kapittel 11). Det finnes også egne bestemmelser om vern mot diskriminering (kapittel 13) og om forhold omkring ansettelse og opphør av arbeidsforhold (kapitlene 14 og 15). Systematisk helse-, miljø- og sikkerhetsarbeid (HMS) ( 3-1) er et av virkemidlene for å sikre et fullt forsvarlig arbeidsmiljø. Bedrifter med spesielle risikoforhold har plikt til å ha bedriftshelsetjeneste (BHT) godkjent av Arbeidstilsynet ( 3-3), og en rekke bransjer med slik plikt er nærmere spesifisert. Arbeidsgiver har bl.a. plikt til å gjennomgå opplæring i HMS-sarbeid ( 3-5), legge forholdene til rette for varsling ( 3-6) og vurdere tiltak for å fremme fysisk aktivitet blant arbeidstakerne ( 3-4). Arbeidsmiljøloven inneholder med andre ord bestemmelser om det meste som har betydning for arbeidstakernes helse og sikkerhet og burde være et godt virkemiddel i så måte. Dersom loven og de tilhørende forskriftene ble fulgt ute i bedriftene, burde ikke arbeidsmiljøet i Norge være årsak til sosiale ulikheter i helse. Men alle følger ikke loven, enten det er av uvitenhet, uvillighet eller manglende evne. 56

57 Arbeidstilsynet Arbeidstilsynet skal føre tilsyn med at loven overholdes, men med sine 467 årsverk i ytre etat (tall fra 2009, NOA 2011), har de ikke kapasitet til å følge opp alle virksomheter. De har derfor en strategi som kalles «risikobasert tilsyn», dvs. at de retter fokus mot de bransjer som erfaringsmessig har de største utfordringene mht. arbeidsmiljøet, i tillegg til enkeltbedrifter der de blir gjort kjent med at arbeidsmiljøet kan være uforsvarlig, enten gjennom meldinger fra ansatte eller verneombud, eller gjennom legemeldinger om arbeidsrelatert sykdom. Figur 25 viser en oversikt over andelen av virksomheter innen ulike bransjer som fikk tilsyn i Bygge- og anleggsvirksomhet, industri og overnattings- og serveringsvirksomhet ligger på topp, med tilsyn i hhv. 16, 14 og 13 % av virksomhetene. Dette er også bransjer med yrker som går igjen i mye av statistikken over belastende arbeidsmiljøfaktorer, arbeidsrelaterte helseproblemer og arbeidsskader. Figur 25 Prosentandel virksomheter som fikk tilsyn i 2009, etter næring. (Kilde: Arbeidstilsynet. Figuren er hentet fra NOA (2011), Figur 5.1.8). Selv om Arbeidstilsynet har fokus på bransjer med belastende arbeidsmiljø, der det også jobber mange fra lave sosiale grupper, har de ikke hatt noen uttalt strategi for å redusere sosiale ulikheter i helse som skyldes arbeidsmiljøet. Antall arbeidstilsynsinspektører per arbeidere brukes som et mål på forebyggende arbeidsmiljøarbeid. I følge ILO (International Labour Organization) bør det være minst én inspektør per Med 467 årsverk i Arbeidstilsynets ytre etat, tilsvarer dette nesten 2 årsverk per arbeidere (NOA 2011). I tillegg til tilsyn, driver Arbeidstilsynet også med omfattende informasjons- og veiledningsvirksomhet Bedriftshelsetjenesten Som nevnt, har bedrifter med spesielle risikoforhold plikt til å ha BHT godkjent av Arbeidstilsynet, og en rekke bransjer med slik plikt er nærmere spesifisert. BHT skal bistå arbeidsgiver, arbeidstakerne, arbeidsmiljøutvalg og verneombud med å skape sunne og trygge arbeidsforhold, i det omfang som er 57