UNIVERSITEIT GENT - libstore.ugent.be

UNIVERSITEIT GENT

Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen

Academiejaar 2004-2005

Het verband tussen ziekteverzuimduur en de organisationele kenmerken van zorgpersoneel in openbare rusthuizen en rust- en

verzorgingstehuizen.

Scriptie voorgelegd tot het behalen van de graad van Licentiaat in de Medisch-Sociale Wetenschappen

Optie Beheer en beleid van verzorgingsinstellingen

Door Nathalie Bovyn

Promotor: Prof. dr. P. Gemmel Co-promotor: Prof. G. Van Maele Co-promotor: Lic. R. Verhaeghe

III

Ondergetekende, Nathalie Bovyn, bevestigd hierbij dat onderhavige scriptie mag

worden geraadpleegd en vrij mag worden gefotokopieerd. Bij het citeren moet steeds de

titel en de auteur van de scriptie worden vermeld.

IV

Abstract

The aim of this study was to investigate the relationschip between absenteeism and the

caracteristics of public homes within nurses and care-staff. An existing database was

used to make a secundary data-analysis. The database contained 23 institutions, 1452

staff members and 2466 residents. The absenteeism-data were from the year 2000.

The independent variables were: capacity of the homes, percentage RVT beds, degree

of care-dependency, age of the employees, tenure, employment contract, occupation and

hours of work per week.

The dependent variable was the percentage of absenteeism. Each variable had a

continue- and categorical form.

We used the statistic tests Spearman correlation, Kruskal-Wallis test, Mann-Whitney U-

test, crosstabs in combination with the chi-square test and binary logistic regression.

The mean percentage of absenteeism was 5,1%. The results confirm a relationship

between absenteeism and the size or capacity of the organisation, (P <0,001), between

the percentage RVT beds (P <0,001), the kind of employment contract (P <0,001),

occupation (P= 0,006), tenure (P <0,001), hours of work per week (P= 0,015), the age

(P <0,001) and not with the care dependency of the residents.

Most of the results are comparable to previous research. The percentage of absenteeism

is higher in the care sector in comparision with other sectors. Limits of the databse were

the absence of the variables sex and the spells of absence. Research with these

additional variables would be interesting.

V

Abstract

Het doel van deze studie was de relatie tussen ziekteverzuim en de organisatie

kenmerken van openbare rusthuizen en rust- en verzorgingstehuizen na te gaan bij

verplegend en verzorgend personeel. Er werd gebruik gemaakt van een bestaande

database waarop een secundaire data-analyse werd uitgevoerd. De database bestond uit

23 instellingen, bevatte 1452 personeelsleden en 2466 bewoners. De data over het

ziekteverzuim hadden betrekking op het jaar 2000.

De onafhankelijke variabelen waren: grootte van de instelling, percentage RVT bedden,

zorgafhankelijkheid van de bewoners, leeftijd van het personeel, aantal jaren geldelijke

anciënniteit, soort contract, functie en het arbeidsregime. De afhankelijke variabele was

het ziekteverzuimpercentage. Iedere variabele had een continue vorm en een

categorische vorm.

Volgende statistische technieken werden gebruikt: Spearman correlatie,Kruskal-Wallis

test, Mann-Whitney U-test, kruistabellen in combinatie met de chi-kwadraat-test, en

binaire logistische regressie.

Het gemiddelde ziekteverzuimpercentage is 5,1%. De resultaten bevestigen een relatie

tussen ziekteverzuim en de grootte van de instelling (P <0,001), tussen het percentage

RVT bedden (P <0,001), het soort contract (P <0,001), de functie (P =0,006), tussen het

aantal jaren geldelijke anciënniteit (P <0,001), het arbeidsregime (P =0,015), de leeftijd

(P <0,001) en niet met de zorgafhankelijkheid van de bewoners.

De meeste van de onderzoeksresultaten in de literatuur zijn te vergelijken met de

onderzoeksresultaten in de literatuur. Het ziekteverzuimpercentage is hoger in de

zorgsector (steekproef) dan in andere sectoren.

Beperkingen van het onderzoek waren het ontbreken van het geslacht en de

ziekteverzuimfrequentie. Verder onderzoek naar deze ontbrekende variabelen kan

interessante resultaten opleveren.

VI

Inhoudstafel

Abstract ............................................................................................................... IV Inhoudstafel .........................................................................................................VI Voorwoord ....................................................................................................... VIII Inleiding .............................................................................................................. IX Hoofdstuk 1: Literatuur......................................................................................... 1

1.1 Methode ............................................................................................................................1 1.2 Definities van ziekteverzuim en inleidende begrippen.....................................................1

1.2.1 Ziekteverzuim: begrip en soorten ..............................................................................1 1.2.2 Hoe meet je ziekteverzuim?.......................................................................................3 1.2.3 De interpretatie van ziekteverzuim gegevens ............................................................7

1.3 Determinanten ziekteverzuim...........................................................................................7 1.3.1 Maatschappelijke factoren – macro niveau ...............................................................8 1.3.2 Bedrijfsgerelateerde factoren – Meso niveau ..........................................................10 1.3.3 Persoonsgebonden factoren – Micro niveau............................................................13

1.4 Situering van de rust – en verzorgingssector ..................................................................17 1.4.1 Onderscheid rusthuis en rust – en verzorgingstehuis...............................................17 1.4.2 Bevoegdheden..........................................................................................................17 1.4.3 Personeelsbehoeften.................................................................................................18 1.4.4 Kenmerken personeel in rusthuizen en rust - en verzorgingstehuizen in de private sector.....................................................................................................................19

1.5 Prevalentie van ziekteverzuim ........................................................................................22 Hoofdstuk 2: Formulering hypothesen ............................................................... 24 Hoofdstuk 3: Methodologie ................................................................................ 25

3.1 Steekproef .......................................................................................................................25 3.2 Analyse van de data ........................................................................................................30

Hoofdstuk 4: Resultaten...................................................................................... 31

4.1 Algemene beschrijving van de populatie........................................................................31 4.2 Vergelijking van steekproef voor demografische en organisatorische variabelen. ........36

4.2.1 Soort Contract ..........................................................................................................37 4.2.2. Functie ....................................................................................................................39 4.2.3 Geldelijke Anciënniteit ............................................................................................43 4.2.4 Arbeidsregime..........................................................................................................46 4.2.5 Grootte van het rusthuis. ..........................................................................................48 4.2.6 Leeftijd van de personeelsleden...............................................................................51 4.2.7 Het percentage aan RVT bedden .............................................................................54 4.2.8 De zorgafhankelijkheid (obv Katz schaal)...............................................................57

VII

Hoofdstuk 5: Discussie ....................................................................................... 61 5.1 Steekproefvergelijking....................................................................................................61 5.2 Discussie resultaten.........................................................................................................62 5.3 Methodologische overwegingen .....................................................................................64

Hoofdstuk 6 Conclusie........................................................................................ 65 Lijst van tabellen ................................................................................................. 66 Lijst van illustraties ............................................................................................. 67 Literatuur ............................................................................................................. 68 Bijlagen ............................................................................................................... 73

VIII

Voorwoord

In dit voorwoord zou ik alle mensen willen danken zonder wie de realisatie van deze

thesis niet mogelijk was geweest. In de eerste plaats denk ik daarbij aan mijn

grootmoeder en moeder die me de kans gaven verder te studeren.

Mijn dank gaat uit naar mijn promotor professor dr. Paul Gemmel voor de begeleiding.

Eveneens wil ik Mike Deschamps van Bureau Vandorpe danken voor zijn medewerking

en de verleende data.

Ook mijn co-promotoren professor Georges Van Maele en lic. Rik Verhaeghe hebben

een aanzienlijke verdienste bij het tot stand komen van deze thesis. Hen wil ik vooral

bedanken voor hun inzet, om steeds opnieuw voor me klaar te staan en in mijn opzet te

geloven.

Als laatste wil ik de verantwoordelijken van de betrokken rusthuizen en rust- en

verzorgingstehuizen bedanken om mij de toestemming te geven voor het gebruik van

hun data.

IX

Inleiding

Vanuit de literatuur is al vlug heel duidelijk merkbaar dat absenteïsme en ziekteverzuim

in het bijzonder een nog steeds heel actueel en complex probleem vormt. Bedrijven en

instellingen kampen er nog steeds mee en waarschijnlijk zal het nooit volledig

verdwijnen.

Voor hen vormt het een belangrijke factor waarmee rekening dient gehouden te worden

in functie van hun beleid, hun productie en beïnvloedt het de prestaties, de groei, de

vooruitgang en continuïteit van de organisatie op zich. De kosten die gepaard gaan met

ziekteverzuim, zijn een belangrijke motivatie om doelgericht naar het probleem toe te

stappen.

Daarom, een niet te verwaarlozen topic die zeker de moeite loont om aan te pakken, te

reduceren en een beleid ernaar te oriënteren. Indien je rekening houdt met een mogelijke

graad van absenteïsme en er juist op anticipeert, kan je meer zekerheid bieden over de

kwaliteit en de blijvende dienstverlening of productie naar de klanten, de patiënten of

bewoners toe. Hierbij dienen operationele beslissingen genomen te worden die het

werknemerstekort opvangen.

In België is het ziekteverzuim de laatste jaren gestegen. Sinds het jaar 2000 is het

ziekteverzuim van 4.43% naar 4.90 % gestegen in 2003 (SD Worx). Een stijgende trend

is waar te nemen. In 2004 echter is er een daling op te merken.

Grafiek 1: Het algemeen ziekteverzuimpercentage in België van 2000 tot 2004.

Bron: Sd Worx.

X

Vooral in de gezondheidszorg, die een arbeidsintensieve sector is, heeft een hoog

ziekteverzuimpercentage belangrijke gevolgen. Wetenschappelijke artikels tonen de

grote belangstelling en relevantie aan voor het onderwerp.

Vanuit deze zorg is het de bedoeling van deze scriptie om de mate van ziekteverzuim in

verband te brengen met de kenmerken eigen aan een instelling, hier in het bijzonder een

openbaar rust- en verzorgingstehuis. Hierdoor inzicht te krijgen in de problematiek van

ziekteverzuim en kenmerkende eigenschappen naar voor te brengen.

Hiervoor worden eerst alle determinanten op de verschillende niveau’s, macro-, meso-

en micro niveau in kaart gebracht. Daarna gaan we aan de hand van verdere analyses op

de data, de vooraf opgestelde hypothesen toetsen en besluiten uit de resultaten.

In hoofdstuk één wordt een overzicht van de gevonden literatuur gegeven.

Verschillende definities van ziekteverzuim worden geformuleerd. De determinanten van

ziekteverzuim worden belicht vanuit drie niveau’s: het maatschappelijk- ,

bedrijfsgerelateerd- en persoonsgebonden-niveau. Een situering van de rust- en

verzorgingssector wordt gegeven en de prevalentie van ziekteverzuim binnen deze

sector wordt geschetst.

In hoofdstuk twee worden de hypothesen geformuleerd.

In hoofdstuk drie wordt de methodologie beschreven van de verwerkte data. De analyse

van de data gebeurde door het statistisch verwerkingsprogramma SPSS (SPSS Inc. V

12.0).

In hoofdstuk vier worden de resultaten weergegeven, werd de relatie tussen

ziekteverzuim en de onafhankelijke variabelen weergegeven.

De discussie wordt in hoofdstuk vijf weergegeven, gevolgd door de conclusie in

hoofdstuk zes.

1

Hoofdstuk 1: Literatuur

1.1 Methode

Bij de start van mijn literatuuronderzoek werden catalogi geraadpleegd, waaronder

Aleph, Antilope, Zebra en het Libis Net KULeuven de voornaamste waren. Hierbij zijn

voornamelijk naslagwerken, boeken en rapporten van studies van universiteiten en

openbare instellingen naar voor gekomen.

Elektronische databanken zoals Pubmed, EBSCO, Proquest, Psychlit en Medline

werden doorgenomen aan de hand van een combinatie van de trefwoorden

“absenteeism”, “health”, “nurse” en “organization”.

Op basis van literatuurlijsten van gevonden artikels en een thesis over absenteïsme,

werden andere relevante artikels doorgenomen.

1.2 Definities van ziekteverzuim en inleidende begrippen

1.2.1 Ziekteverzuim: begrip en soorten

Over de term ziekteverzuim is er geen internationale, noch nationale consensus.

Voor België heeft het sociaal secretariaat SD Worx een geoperationaliseerde definitie

uitgewerkt. Deze luidt: “de onmogelijkheid van de werknemer om zijn werk te

verrichten ten gevolge van ziekte of privé–ongeval ”(SD Worx, Statistisch jaarrapport

arbeidsverzuim 2003). Van der Vlist uit Nederland heeft een andere definitie voor

ziekteverzuim: ”het zich afwezig melden op het werk wegens ziekte (medisch

geattesteerd)” (Van der Vlist, 1988). Dit ziekteverzuim kan variëren in duur, maar de

essentiële voorwaarde om van ziekteverzuim te kunnen spreken is dat het verzuim

tijdelijk is (Van Bulck et al 1996).

Veerman (1993) definieert ziekteverzuim als: “afwezigheid van het werk met een

beroep op de ziektewet”. De ziektewet zorgt ervoor dat verzekerde werknemers die niet

in staat zijn hun werk te verrichten toch een uitkering krijgen. De aanwezigheid van

ziekte is een noodzakelijke voorwaarde voor het ontvangen van een ziekte-uitkering. In

België is hiervoor steeds een doktersattest vereist, in Nederland niet.

2

Er is een onderscheid tussen ziekteverzuim meten zonder een gewaarborgd loon. Voor

bedienden geldt een gewaarborgd loon de eerste maand, erna vallen ze terug op de

ziekteverzekering waardoor ze slechts een deel van hun loon uitbetaald krijgen.

Naar duurtijd is er ziekteverzuim met een duur van minder dan een maand, meer dan

een maand en minder dan een jaar, en ziekteverzuim meer dan een jaar.

In de literatuur wordt ziekteverzuim ook omschreven als: arbeidsongeschiktheid, “sick”

“leave” en “absenteeism”. Deze termen dekken niet allemaal dezelfde inhoud. Wij

focussen ons op het ziekteverzuim die het gevolg is van ziekte en niet van

zwangerschap, een beroepsziekte of een ongeval.

Vanuit sociaal perspectief heeft ziekte drie dimensies (Maes 2002):

- disease: een medisch - biologisch disfunctioneren van het menselijk lichaam, een door

de arts objectief vast te stellen aandoening;

- illness: de subjectieve ervaring van ziekte door een individu ( patiënt, werknemer);

- sickness: het niet meer kunnen vervullen van sociale rollen in de maatschappij omdat

het individu ziek verklaard is.

Deze drie dimensies kunnen gebruikt worden om de termen wit, zwart, grijs en roze

verzuim te verklaren (Veerman 1993) .

Om deze verschillende soorten ziekteverzuim te duiden, hieronder een tabel:

Is betrokken ziek?

Is betrokkene ziek met een beroep op de ziektewet? Figuur 1: Verschillende soorten ziekteverzuim

Situatie a en d leveren geen problemen op.

In situatie A is iemand arbeidsongeschikt omwille van een objectief vast te stellen

ziekte. Dit is het witte verzuim. De werknemer meldt zich af wegens ziekte én is ook

daadwerkelijk ziek, in die mate zelfs dat het onverantwoord is om te werken.

Ja nee

ja A B

nee C D

3

Situatie D is de gezonde werknemer.

In situatie B is de werknemer afwezig zonder ziek te zijn, de werknemer is gezond maar

kan wel een ziekteattest voorleggen. Het zwarte verzuim.

Situatie C noemt men het roze verzuim, het tegenovergestelde van het zwarte verzuim.

Hier is de werknemer ziek terwijl hij toch komt werken hoewel hij dit gezien zijn

mindere gezondheidstoestand beter niet zou doen, “de zieke doorwerker”. Dit wordt ook

het presenteïsme genoemd.

De overgang tussen het witte en het zwarte verzuim is het grijze verzuim. Dit is een

ziektemelding op grond van reële klachten, zonder dat absoluut vaststaat dat men niet

meer tot werken in staat is (Veerman 1993). Motivatie had de werknemer misschien wel

tot werken kunnen aanzetten. De werknemer heeft een zekere beslissingsvrijheid om

zich al dan niet ziek te melden. Dit is dan ook de meest besproken vorm van

ziekteverzuim en hangt van veel situationele / contextuele factoren, andere dan de ziekte

zelf, af.

1.2.2 Hoe meet je ziekteverzuim?

Omwille van de hoge kost die ziekteverzuim impliceert is het niet alleen belangrijk om

als organisatie bewust te zijn van de omvang van het probleem, maar ook om het

ziekteverzuim correct te analyseren. Dit impliceert een registratiesysteem dat meer

informatie genereert dan alleen maar de omvang, frequentie en gemiddelde duur van

ziekteverzuim. Ook determinanten van ziekteverzuim dienen door het registratiesysteem

in kaart te worden gebracht. Alleen op basis van volledige informatie is een grondige

analyse van het ziekteverzuim mogelijk. En die analyse is de eerste én noodzakelijke

voorwaarde voor een goed ziekteverzuimbeleid. Men kan de vergelijking maken met

een medische diagnose. Alleen de koorts meten bij een patiënt is onvoldoende om een

juiste diagnose te stellen en een behandeling op te starten. Men moet ook informatie

vergaren over de mogelijke determinanten van de koorts.

Een goed registratiesysteem dient ook informatie te verzamelen over de nulverzuimer,

de werknemers die geen enkele dag thuis bleven omwille van ziekte. Daarnaast is het

ook interessant het profiel van de nulverzuimer te vergelijken met het profiel van de

werknemer die bovengemiddeld verzuimt. Een dergelijke analyse kan aanwijzingen

geven over de oorzaken van ziekteverzuim.

4

Eén van de grootste problemen bij het meten van ziekteverzuim is het gebrek aan

uniformiteit bij de operationalisering van ziekteverzuim. In de praktijk bestaan er

oneindig veel definities van ziekteverzuim. Soms valt zwangerschap onder

ziekteverzuim, soms tellen afwezigheden langer dan één maand niet langer als

ziekteverzuim.

Er is eveneens een groot verschil tussen de verschillende registratiesystemen op het vlak

van de grootheden die gehanteerd worden om ziekteverzuim te meten. Sommige

registratiesystemen meten ziekteverzuim in kalenderdagen, andere dan weer in

werkdagen. Wees ervan bewust of men werkt met kalenderdagen of met werkdagen als

je ziekteverzuimcijfers wil vergelijken met elkaar. Nog andere registratiemethoden

meten ziekteverzuim niet in dagen, maar in verzuimde werkuren. Dit gebrek aan

uniformiteit maakt externe benchmarking tussen verschillende instellingen moeilijk.

Men kan de ziekteverzuimcijfers van twee of meer rusthuizen immers alleen maar

zinvol met elkaar vergelijken als ze op dezelfde manier het ziekteverzuim definiëren en

meten.

Het is belangrijk om op te merken dat de wijze waarop men het concept ziekteverzuim

operationaliseert afhankelijk is van de uiteindelijke doelstellingen die men beoogt. Een

econoom die de financiële gevolgen van ziekteverzuim wil bestuderen zal zijn aandacht

toespitsen op de extra kosten die het ziekteverzuim veroorzaakt. Een socioloog zijn

registratiesysteem zal dan weer vooral demografische gegevens verzamelen. Merk op

dat elk registratiesysteem andere informatie registreert én genereert in het kader van de

doelstelling waarvoor het ontworpen is. Dit toont aan dat ziekteverzuim een complex

probleem is dat men vanuit verschillende invalshoeken kan benaderen.

In België heeft het sociaal secretariaat SD Worx een ziekteverzuimregistratiesysteem

ontworpen dat in meerdere sectoren wordt toegepast. Naast informatie over duur en

frequentie van het ziekteverzuim, wordt ook informatie met betrekking tot

determinanten van het ziekteverzuim verzameld. Wat dit verzuimregistratiesysteem zo

interessant maakt is het feit dat het specifiek ontwikkeld is om een ziekteverzuimbeleid

te ontwikkelen. De focus richt zich uitsluitend op de verzuimoorzaken die liggen in de

werksituatie en waarbij remediering mogelijk is. Dit ziekteverzuim betekent een kost

voor de werkgever, is niet of moeilijk te anticiperen en heeft hierdoor ernstige gevolgen

voor de werkgever.

5

Figuur 2: onderzoeksopzet verzuimonderzoek SD Worx

(Statistisch jaarrapport arbeidsverzuim, SD Worx 2003)

Remediëring mogelijk

OORZAKEN

Privé- Arbeids- Situatie situatie

Remediëring onmogelijk

Niet anticipeerbaar

VERZUIM

Niet ten koste Ten koste van van werkgever werkgever

Anticipeerbaar

Ernstig

GEVOLGEN

Voor de Voor de Werknemer werkgever

Niet ernstig

De oorzaken van ziekteverzuim worden opgesplitst in twee dimensies:

Enerzijds zijn er de oorzaken in de privé - of in de arbeidssituatie. De oorzaken die zich

in de arbeidssituatie voordoen zijn eenvoudiger voor de werkgever om er op in te spelen

en verdienen dan ook onze aandacht. Voorbeelden hiervan zijn: arbeidsregime,

werkdruk, aantal personeelsleden, werkomstandigheden -sfeer of -klimaat en dergelijke.

Daarnaast kunnen we de oorzaken opdelen naarmate er mogelijkheid is tot remediëring

of niet. Deze twee dimensies zorgen er voor dat we met preventieve maatregelen het

ziekteverzuim kunnen reduceren. Door ergonomische werkomstandigheden aan te

bieden, de veiligheid van het personeel te verhogen of meer voldoening van hun werk te

bieden, kan het ziekteverzuim afnemen(SD Worx 2004).

6

In het verzuim onderscheiden we eveneens twee dimensies. De eerste handelt over de

kosten die of voor de werkgever of niet voor de werkgever zijn.

De tweede dimensie splitst verzuim op in anticipeerbaar - en niet anticipeerbaar

verzuim.

Zwangerschap is een voorbeeld van verzuim die anticipeerbaar is, gezien de

meldingsplicht van de werkneemster. Deze studie omvat zwangerschap als vorm van

absenteïsme niet.

Ten slotte zijn er ook in de gevolgen twee dimensies te onderscheiden. De eerste

dimensie handelt over de mate waarin het verzuim gevolgen heeft voor de werknemer

of voor de werkgever. Wij spitsen onze aandacht op de gevolgen voor de werkgever.

De tweede dimensie gaat over de mate waarin de gevolgen ernstig zijn of niet. Hierbij is

de frequentie van het verzuim een belangrijke intermediërende factor.

Het frequente kortdurend verzuim brengt de meeste problemen met zich mee voor de

werkgever. Het is dan ook het verzuim dat het meest onvoorspelbaar en het moeilijkst te

anticiperen is.

De kosten voor de werkgever bestaan uit directe en indirecte kosten. De directe kosten

zijn voornamelijk het gewaarborgd loon die de werkgever moet uitbetalen de eerste

maand van ziekte bij bedienden die contractueel in dienst zijn of de eerste 14 dagen bij

arbeiders die contractueel in dienst zijn. Ook de continuïteit van de productie of de

dienstverlening die door het ziekteverzuim in het gedrang komen, leveren directe kosten

indien er niet geanticipeerd wordt en er geen beslissingen vanuit het beleid genomen

worden om dit te voorkomen.

Samengevat richt dit model zich op de verzuimoorzaken die we terug vinden in de

werksituatie, waarbij remediëring mogelijk is, het verzuim een kost voor de werkgever

inhoudt, waarop niet of moeilijk te anticiperen is en dat ernstige gevolgen heeft voor de

werkgever.

Dit model registreert vier ziekteverzuimgrootheden, het ziekteverzuimpercentage

(hoeveel van de totale arbeidscapaciteit verloren gaat door ziekteverzuim), de

gemiddelde ziekteduur per afwezigheid, het gemiddeld aantal ziektedagen per jaar voor

de verzuimers en het gemiddeld aantal ziektedagen per jaar voor de totale

werknemerspopulatie. Naast deze vier ziekteverzuimgrootheden registreert deze

7

methodiek volgende determinanten: bedrijfsgrootte, de regio voor de werkgever,

leeftijd, geslacht, statuut (arbeider / bediende), werkregime (voltijds / deeltijds),

anciënniteit, vast benoemd of niet en ploegenstelsel voor de werknemer.Andere

modellen zoals het Karasek-model worden hier niet besproken daar deze ziekteverzuim

op een andere manier benaderen.

1.2.3 De interpretatie van ziekteverzuim gegevens

Bij de interpretatie van ziekteverzuimgegevens is het belangrijk enkele aspecten in

beschouwing te nemen.

De duur en de omvang van de geregistreerde data spelen een belangrijke rol. Er is een

verschil tussen een kleine groep werknemers die over een korte periode geregistreerd

zijn en een grote groep die over een lange periode vb. een jaar, geregistreerd zijn.

Bij een te korte periode of een te kleine groep werknemers is de kans op vertekening

groot. Deze vertekening kan vermeden worden door lang genoeg en voldoende grote

groepen te registreren. Hiermee gaat men bovendien seizoensinvloeden uitsluiten.

Indien er evoluties merkbaar zijn binnen een organisatie, ga je best na of dezelfde

tendens terug te vinden is binnen de sector waarin de organisatie actief is.

Om resultaten te kunnen vergelijken, is het noodzakelijk na te gaan of de data op de

zelfde uniforme manier gedefinieerd en geregistreerd zijn.

Bij de interpretatie van de resultaten kunnen verschillen te wijten zijn aan

determinanten zoals leeftijd, geslacht, grootte organisatie enz.

In een volgende paragraaf van dit hoofdstuk worden enkele determinanten die van

invloed zijn op ziekteverzuim, besproken.

1.3 Determinanten ziekteverzuim

De determinanten of oorzaken van ziekteverzuim zijn op te delen in drie niveaus. Deze

drie verschillende niveaus van determinanten zijn:

1) het macrosociaal- of het maatschappelijk niveau;

2) het mesosociaal- of het bedrijfsniveau;

3) het microsociaal- of het persoonlijk niveau.

8

In het kader van deze thesis gaan we vooral het micro- en mesosociaal niveau

bespreken. Het macrosociaal niveau kunnen we weinig of zelfs geheel niet beïnvloeden.

Op het mesosociaal of het bedrijfsniveau kunnen veel inspanningen gedaan worden naar

het beperken van het ziekteverzuim. Wat minder het geval is op het macro - of en

microsociaal niveau. (Van Bulck 1996)

1.3.1 Maatschappelijke factoren – macro niveau

De samenleving is één van de factoren die een invloed heeft op het ziekteverzuim. De

maatschappij is complex en voortdurend in beweging. De laatste decennia is onze

samenleving in een stroomversnelling geraakt. Met als gevolg dat de veranderingen nog

sneller op elkaar inwerken. Ziekteverzuim is dus niet los te zien van wat op

maatschappelijk niveau gebeurt. De twee belangrijkste zijn de

conjunctuurveranderingen en de organisatie van de sociale zekerheid. Deze worden

eerst besproken, erna komen andere factoren van maatschappelijke invloed aan bod.

Conjunctuurveranderingen:

Conjunctuurschommelingen zijn volgens Smulders (1993) samen met de kwaliteit van

arbeid, de belangrijkste beïnvloedende factoren op het ziekteverzuim. In de literatuur

heeft volgens Van Bulck et al (1996) een lage conjunctuur gepaard met een hoge

werkloosheidsgraad, een hoog verzuim als gevolg. Fase en Keijzer (1991) echter

spreken van een hoge werkloosheid, een slechte economische conjunctuur die

samengaat met een laag verzuim. Deze tegenstrijdige resultaten kunnen we tweezijdig

verklaren. Enerzijds zijn werknemers tijdens een lage conjunctuur meer belast ten

gevolge van kostenbesparing waardoor er een onderbezetting van het personeel ontstaat.

Deze hogere werkdruk die wordt ervaren, kan tot een hoger ziekteverzuim leiden.

Anderzijds kan men er ook vanuit gaan dat werknemers minder gaan verzuimen tijdens

een lage conjunctuur, daar er een hoge werkloosheid heerst en men schrik heeft zijn

baan te verliezen in deze economisch moeilijke periode. (Grosfeld en Schalk, 1993). Op

deze manier kan een slechte economische conjunctuur zowel met hoog als met laag

verzuim gepaard gaan.

9

Organisatie van de sociale zekerheid:

Elk land kent een andere organisatie van de sociale zekerheid. Sommigen landen, bv de

USA, hebben geen publiek georganiseerd systeem dat de werknemers in geval van

ziekte beschermt en een uitkering verzekert. Het al dan niet bestaan van verzekering

beïnvloedt de graad van ziekteverzuim in grote mate. Het aanwezig zijn van een

dergelijke publieke verzekering verlaagt de verzuimdrempel. Het lage ziekteverzuim in

de USA kan hiervan een teken zijn. De werknemer zal zich niet zo vlug ziek melden

indien er geen vergoeding voorzien is. In België zijn de zelfstandigen niet publiek

verzekerd voor kleine risico’s, waardoor deze zich minder vlug ziek melden en afzien

van hun werk. Als een werknemer afwezig is wegens ziekte, doorloopt deze eerst een

periode van loonwaarborg ten laste van de werkgever. De duur van deze periode is

verschillend voor arbeiders en bedienden. Daarna neemt de ziekteverzekering over tot

en met de twaalfde maand van afwezigheid. (Cuykens K. en Filon, 2002).

Ook de hoogte van het inkomensverlies kan een invloed uitoefenen op het

ziekteverzuim. Tussen de verschillende landen bestaan er ook hier verschillen. In

Duitsland wordt de eerste zes weken het loon volledige doorbetaald door de werkgever.

In Frankrijk echter ontvangt de zieke werknemer pas vanaf de 5de dag een ziekte-

uitkering die slechts 50% van het inkomen bedraagt waarbij de Franse werkgever de

zieke werknemer niets betaalt (De Graeve, Maes et al, 1995).

In België krijgen de bedienden die als contractueel tewerkgesteld zijn, de eerste maand

van ziekte een volledig loon, een gewaarborgd loon. Na deze maand ontvangen ze nog

87%.

Statutairen of vastbenoemden krijgen ook na de eerste maand ziekte hun loon volledig

uitbetaald.

Verder kan de organisatie van de Sociale Zekerheid ook een beïnvloedende factor zijn

voor de verzuimdrempel. In België en in Duitsland is het bijvoorbeeld verplicht vanaf

de eerste ziektedag een bewijs van de dokter in te leveren bij de werkgever. Deze

legitimatie van de afwezigheid wegens ziekte d.m.v. een medisch attest, heeft ook een

drempelverhogend effect volgens een Belgisch onderzoek (De Graeve en Lombaert,

2000). Datzelfde onderzoek toont aan dat 80% van de werkgevers vasthoudt aan het

bestaande systeem met een verplicht medisch attest omwille van de vrees voor misbruik

en toename van het ziekteverzuim bij een niet verplichte attestering.

10

In Nederland is het medisch attest niet vereist, maar zal de bedrijfsvereniging waarbij de

werknemer is aangesloten deze wel aanraden om binnen een redelijke termijn een arts te

raadplegen. In Denemarken is een attest pas vereist na een lange periode van ziekte,

tenzij de werknemer vele korte periodes na elkaar ziek is (Nielsen et al 2002).

Een ander kenmerk van de organisatie van de gezondheidszorg, is het

doorverwijzingsysteem van een huisarts naar een geneesheerspecialist of onder

geneesheerspecialisten onderling. Dikwijls verloopt hier heel wat tijd tussen, wachttijd

die de periode van ziekteverzuim alleen maar langer maakt. Ook behandelingen en

onderzoeken die veel tijd innemen, werken verzuimbevorderend.

De periode in het jaar:

Uit het eerder vermelde onderzoek van het sociaal secretariaat SD Worx blijkt dat

oktober en november de maanden zijn met het hoogste ziekteverzuim ( 5.0% en 4.9%),

en juli en augustus de maanden met het minste ziekteverzuim ( 3.8% en 3.6%).

Andere determinanten op dit macrosociaal niveau zijn de pensioensgerechtigde leeftijd,

het zich voordoen van epidemieën, de heersende arbeidsethos in de maatschappij, de

maatschappelijke status van het beroep dat men uitoefent, de regio waarin het rust en

verzorgingstehuis zich bevindt, de macht van de vakbonden in dat land en andere.

1.3.2 Bedrijfsgerelateerde factoren – Meso niveau

Onderzoek heeft aangetoond dat vooral factoren verbonden met de arbeids- en

bedrijfssituatie bepalend zijn voor het verzuim. Van Bulck (1996) zegt dat de

bedrijfsinterne determinanten de grootste rol spelen in het bepalen van het al dan niet

afwezig zijn van een werknemer.

De binding aan het werk:

Deze eerste determinant van de bedrijfsgebonden factoren is de mate waarin de

werknemer zich identificeert met het werk die hij levert. Gibson (Smulders, 1984)

verklaart het ziekteverzuim door de relatie tussen het individu en de organisatie te zien

als een ruilrelatie. Indien de werknemer ervaart dat de inzet te hoog is in vergelijking

met de opbrengst, dan zal hij zich minder gaan identificeren met zijn werk en vaak een

afkeer hebben om te gaan werken. Onder opbrengst kan men verstaan het loon, maar

ook waardering van de chef of collega’s kan hieronder vallen.

11

Smulders (1984) is tot de conclusie gekomen dat vier factoren de binding met het werk

bepalen, namelijk arbeidsinhoud, -omstandigheden, -voorwaarden en –verhoudingen.

Deze 4 aspecten van de arbeidssituatie hebben betrekking op de kwaliteit van de arbeid.

Samen met de kwaliteit van arbeid, verklaren nog drie andere factoren de verschillen in

de verzuimpercentages. Deze zijn, slechte financiële positie van het bedrijf, kwaliteit

van het werk en menselijke verhoudingen, automatiseringsgraad en traditionele

organisatiewijze. De arbeidssituatie op zich verklaart 40% van het verzuimpercentage

(Van Bulck, 1996).

De sector van tewerkstelling:

De ziekteverzuimcijfers in de gezondheidszorg blijken hoger te zijn dan in de andere

sectoren. Metselaar (2003) vergelijkt het ziekteverzuim in vier sectoren: de visserij, de

commerciële dienstverlening, de industrie en de niet commerciële dienstverlening

waaronder de gezondheidszorg. De gezondheidszorg valt onder de sector met het

hoogste ziekteverzuim, de niet commerciële dienstverlening. Het ziekteverzuim voor de

gehele Belgische arbeidsmarkt was in 2001 4.48% en voor de gezondheidsdiensten,

waartoe de rust- en verzorgingstehuizen behoren, 5.62%. Het gemiddeld aantal

ziektedagen per jaar voor de verzuimers in de gezondheidsdiensten was 16. Voor de

totale Belgische werknemerspopulatie is dat een stuk lager met 8,7 dagen per jaar.

(Adriaansens, 2003).

Het type van afdeling:

Er zou meer ziekteverzuim zijn in psychiatrische instellingen (Bruusgaard et al 2003) .

Opvallend is dat verpleegkundigen die minder rechtstreeks contact hebben met

patiënten minder vaak ziekteverzuim veroorzaken (Buursgaard et al 2003). Dit doet

vermoeden dat het intensieve contact tussen verpleegkundigen en bewoners de

taakeisen doet toenemen. Ook Verhaeghe et al (2003) merkt op dat de evolutie van

taakverpleegkunde naar een holistische geïntegreerde verpleegkunde zorgt voor

toegenomen taakeisen omwille van een grotere individuele betrokkenheid en

verantwoordelijkheid van de verpleegkundige ten opzichte van de patiënt.

12

Omvang van de organisatie: Het ziekteverzuim stijgt naargelang de omvang van de organisatie toeneemt tot aan de

grens van 1000 en meer werknemers (Borda en Norman,1997). Een mogelijke

verklaring hiervoor kan je terug vinden in de theorie van Mok die verwijst naar de

binding die een werknemer heeft met de organisatie. Ook het sociaal secretariaat SD

Worx stelt dat er een stijgend verzuim is naarmate de organisatie meer werknemers in

dienst heeft.

Autonomie van het uit te voeren werk:

Naarmate de regelmogelijkheden van laag naar hoog worden gebracht, neemt het

ziekteverzuim met 39% af. Dit dankzij de daling van psychische klachten van 49% en

de stijging van de jobtevredenheid van 81%. (Van Mol, 1999)

Sociale ondersteuning:

Het ziekteverzuim blijkt lager te liggen in instellingen waar er veel sociale

ondersteuning is op de werkvloer (Bruusgaard et al, 2003). Met sociale ondersteuning

wordt bedoeld “de empathie en zorgzaamheid onder collega’s, technische en praktische

hulp, advies en informatie en feedback van collega’s” (Bruusgaard et al, 2003).

Verhaeghe et al (2003) melden dat sociale ondersteuning vooral belangrijk is bij het

uitoefenen van sociale beroepen, zoals bij een verpleegkundige. Er werd dan ook een

significant verband gevonden tussen een dalend ziekteverzuim en een toegenomen

sociale ondersteuning.

Volgens Van Mol (1999) is de hoge sociale steun door collega’s een verklaring voor

een lager ziekteverzuimpercentage. Vaak waren mensen wel ziek geweest maar

verzuimden ze niet omwille van de andere collega’s die vrij waren, en zouden moeten

instaan voor vervanging.

Overwerk:

Er is een positief verband tussen overwerk en ziekteverzuim volgens Poissonet en

Véron (2000). Naarmate de werknemer meer overwerk doet, neemt ook de kans op

ziekteverzuim toe. Aangezien dit vaak zonder inspraak van de werknemer wordt

opgelegd, wordt dit als extra belastend ervaren (Wilson, 2002).

13

Onregelmatige diensturen: Pool en van Dijk (1999) stellen dat lange, onderbroken en onregelmatige diensten vanaf

8 opeenvolgende shiften een risico inhouden voor de gezondheid van de werknemer.

Verpleegkundigen met onregelmatige diensturen maken meer kans op miskramen,

stress, burnout, vermoeidheid en ziekteverzuim ( Poissonet en Véron, 2000).

Andere determinanten op het mesosociale niveau zijn: de syndicalisatie- graad, de

organisatiestructuur, de samenstelling van de werknemerspopulatie, de ondersteunende

faciliteiten ( kinderopvang voor het personeel).

Bij het bespreken van deze determinanten is het belangrijk om deze ze niet afzonderlijk

te beschouwen, ze staan niet onafhankelijk ten opzichte van elkaar. Daarom is bij het

aanpakken van het ziekteverzuim, bij het opstellen van een beleid, noodzakelijk een

integrale aanpak van alle determinanten uit te stippelen.

1.3.3 Persoonsgebonden factoren – Micro niveau

Leeftijd:

Jonge werknemers verzuimen frequenter dan oudere werknemers, maar minder lang.

Oudere werknemers echter verzuimen minder frequent maar zijn wel langer afwezig

wegens ziekte.(Allegro et al, 1998).

Geslacht:

In het algemeen verzuimen vrouwen meer dan mannen, maar de gemiddelde duur van

de afwezigheid blijkt bij beide niet significant verschillend te zijn volgens Primoff

(1997). Van Bulck (1996) beweert dat mannen wel minder frequent maar ook langer

verzuimen. Het verzuim bij de vrouwelijke werknemers heeft verschillende

verklaringen: de verschillende perceptie van de werkomgeving, de

gezondheidstoestand, een lagere functie, een dubbele belasting vanuit het gezin met

eventueel kinderen, de zorgplicht, de emotionele belasting en andere. Kempeneers

(2001) bevestigt dat vrouwen meer afwezig zijn wegens ziekte, 9,7 dagen dan mannen

5,5dagen.

Ook het feit dat vooral vrouwen werkzaam zijn in de zorgberoepen verhoogt het risico

op ziekteverzuim. Vrouwen hebben dan ook meer dan twee maal zoveel kans op

stressaandoeningen. (Van Bulck, 1996).

14

Functieniveau: Hoe hoger het functieniveau, hoe lager het ziekteverzuim. Dit is mogelijks te wijten aan

het feit dat werknemers met een hoger functieniveau zelf meer inhoud en vorm kunnen

geven aan hun werk, meer taakvrijheid hebben in hun werk. Bruusgaard er al (2003)

tonen aan in hun studie dat een grote taakvrijheid in verscheidene studies wordt

geassocieerd met een dalend ziekteverzuim. Onder taakvrijheid verstaan Bruusgaard et

al (2003) “ de objectieve of door de werknemer ervaren toegenomen vrijheid om

controle uit te oefenen en autonoom beslissingen te nemen over hun werkwijze”. Er is

ook een grotere controle mogelijkheid en minder standaardisatie waardoor er een

grotere binding met het werk ontstaat (Van Bulck, 1996). Men is ook moeilijker

vervangbaar. Bij een laag functieniveau echter is er meer ziekteverzuim.

Tewerkstellingsgraad:

Uit de literatuur blijkt dat verpleegkundigen die voltijds werken meer ziekteverzuim

laten optekenen dan deeltijdse verpleegkundigen (Gilmour, W.H.; Macdonald, E.B. et al

1999). Een mogelijke verklaring hiervoor is dat halftime werkende verpleegkundigen

meer tijd hebben om te herstellen dan verpleegkundigen die voltijds werken, waardoor

de werkbelasting lager is. Daarnaast bleken voltijds verpleegkundigen gemiddeld ook

langer te verzuimen, omwille van ziekte dan andere verpleegkundigen.

Kempeneers (2001) verklaart dat uitgedrukt in ziektedagen het verzuim bij de

deeltijdsen ongeveer één dag hoger ligt als bij voltijdsen, 8,7 dagen bij 100%

werkenden en 9,5 tot 9,9 dagen bij deeltijds werkenden. Voor ziekteverzuim uitgedrukt

in uren gaat deze conclusie volgens Kempeneers (2001) niet op. Voltijdsen zijn het

meest afwezig wegens ziekte, 64,3 uren, ten op zichte van deeltijdsen met een “jobtime”

van minder dan 50%, 40,8 uren.

Statutair benoemd:

Werknemers die in dienst genomen zijn op basis van een tijdelijk contract blijken

minder ziekteverzuim te laten optekenen dan werknemers die statutair benoemd zijn

(Elovaino, M. et al 2003). Deze onderzoekers wijten dit aan het roze verzuim bij

tijdelijk benoemden. Door de jobonzekerheid gaan tijdelijk benoemde werknemers toch

werken, ondanks hun mindere gezondheidstoestand. Een tweede mogelijke verklaring is

het feit dat statutair benoemde werknemers vaker ouder zijn dan de deeltijds benoemde

werknemers. Een derde mogelijke verklaring volgens Elovaino et al (2003) is het

15

verschil in financiële bescherming dat er is tussen tijdelijke en statutair benoemde

werknemers.

Nationaliteit:

Volgens Peeters et al (1982) zijn er geen significante verschillen in ziekteverzuim

tussen Belgen en allochtonen. Volgens een Nedelands onderszoek (Pool, 1991) blijkt

wel een vershil. Mogelijke oorzaken voor de grotere verzuimcijfers bij de allochtonen

zijn te verklaren door: de cultuur- en taal problemen, de woonomstandigheden, het

verschil in leefgewoonten, de werkoriëntatie en de interpretatie van gezag.

Individuele gezondheid en levenswijze:

Er is volgens Van Bulck et al (1996) een sterk verband tussen de individuele

gezondheid van de werknemer, de levenswijze en de mate van ziekteverzuim.

Opleidingsniveau:

Net als bij het functieniveau is er een negatieve correlatie tussen het niveau van de

opleiding en de graad van ziekteverzuim. Hoe hoger het opleidingsniveau, hoe lager het

verzuim. Dit is te verklaren door meer regelmogelijkheden, meer waardering en meer

sociale contacten bij een hoger opleidingsniveau. De werkkwaliteit stijgt naarmate het

opleidingsniveau toeneemt. Zowel de frequentie als de duur van het verzuim nemen af

naarmate men hoger opgeleid is.

Een laag opleidingsniveau brengt een laag functieniveau met zich mee, waardoor het

werk psychisch en fysisch van mindere kwaliteit is en er meer sociale-, economische-

en gezonsheidsrisico’s zijn (Van Bulck 1996).

Burgerlijke staat:

Volgens Schalk (1996), zijn gehuwde werknemers minder vaak afwezig wegens ziekte

dan ongehuwde werknemers. Volgens Grosfeld echter is er een negatieve correlatie

tussen verzuimfrequentie en ongehuwden. Een mogelijke verklaring zijn de kinderen

die een belasting met zich meebrengen bij gehuwde werknemers (Grosfeld, 1996).

16

Deze drie categorieën van oorzaken oefenen ook een invloed op elkaar uit. Je kan het

aanzien als een “ perpetuum mobile”. Alle drie hebben ze een invloed op ziekteverzuim

en langs deze weg beïnvloeden ze elkaar continu. Als er maatschappelijke

veranderingen (op macro niveau) doorgevoerd worden zoals vb een mogelijkheid tot

vermindering van de werkweek met 2 uur voor werknemers die 45 jaar of ouder zijn en

met 5 uur voor werknemers ouder dan 50 jaar, dan zal dit ten eerste een invloed

uitoefenen op de graad van absenteïsme zelf, maar ook het meso- en het microsociaal

niveau zullen invloed ondergaan. De werksfeer op bedrijfsniveau zal veranderen en de

werknemers vrijgesteld van arbeidsduur, zullen meer vrije tijd hebben, waardoor hun

persoonlijk niveau aangenamer wordt. Wat terug op zijn beurt invloed heeft op de graad

van absenteïsme én op de andere twee niveau’s. Het is één geheel, alles staat

rechtstreeks of onrechtstreeks in verband met elkaar.

Figuur 3: Drie niveau’s ziekteverzuim; Bron: Eigen werk.

Ziekteverzuim

Microniveau Mesoniveau

Macroniveau

17

1.4 Situering van de rust – en verzorgingssector

1.4.1 Onderscheid rusthuis en rust – en verzorgingstehuis.

Een rusthuis is één of meer gebouwen die functioneel een inrichting voor collectief

verblijf vormen, waar, onder welke benaming ook, aan bejaarden die er op een

duurzame wijze verblijven, huisvesting wordt gegeven als mede geheel of gedeeltelijk,

de gebruikelijke gezins– en huishoudelijke verzorging (Decreet inzake voorziening voor

bejaarden, 1985 gecoördineerd op 18/12/1991).

Een rust – en verzorgingstehuis (RVT) is een bijzondere erkenning voor de erkende

rusthuizen voor bejaarden, of voor bestaande of niet in gebruik genomen nieuw

gebouwde ziekenhuizen of gedeelten van ziekenhuizen die tot verblijfsdiensten voor de

opneming van personen die behoefte hebben aan zorgenverlening en die bestemd zijn

voor verzorgingsbehoevende personen die zijn aangetast door een aandoening met een

langdurig karakter (vrij naar KB houdende de vaststelling van de normen voor

bijzondere erkenning van RVT – officieuze coördinatie 2/12/1982 en volgende).

1.4.2 Bevoegdheden

De regeling inzake rob/loon rvt is een complexe aangelegenheid. De bevoegdheden zijn

versnipperd tussen regionale - en federale overheden.

De federale overheid is bevoegd voor de programmatie en de erkenningsnormen van

een rust– en verzorgingstehuis (rvt), de regionale overheid is bevoegd voor de

programmatie en de erkenningsnormen van de rob.

De erkenningsprocedure is van beide een bevoegdheid van de regionale overheid

(Pacolet, 2002).

De programmatiecijfers hebben betrekking op het aantal plaatsen, bedden of

voorzieningen dat mag worden aangeboden.

Rusthuizen: gemeenschapsbevoegdheid: rob bedden

- 4/100 60-plussers (10/7/85)

- 1/100 60-plussers voor dementerende (19/12/90)

- 57466 gewone bedden (24/6/97) en 10895 bedden voor dementerende bejaarden

- max 72736 rob bedden in Vlaanderen (17/3/98) (Pacolet, 2002, tabel 2.7 p120)

18

De bestaande bedden zijn op zes jaar tijd gestegen met ongeveer 7000 eenheden tot

ruim 59000 bedden. Het aantal erkende instellingen bleef nagenoeg constant. Dit

impliceert bijgevolg dat de voorzieningen steeds groter worden. Het aantal geplande

bedden daalde de afgelopen zes jaar en bedraagt in 2002 nog 7471 (Pacolet, 2002).

Rvt: Tot 1998 werd de programmatie van het aantal rvt bedden uitgedrukt aan de hand

van de verhouding tot de totale bevolking of een deel ervan. Sindsdien is men

overgestapt op normen in absolute cijfers. De rvt’s dienen erkend te worden indien zij

aanspraak willen maken op de RIZIV-forfaits (ook een instelling met rob bedden dient

erkend te worden om aanspraak te kunnen maken op de riziv forfaits). De normen voor

de rvt’s worden opgesteld door de federale overheid (Pacolet, 2002, tabel 2.13 p125).

De erkende rvt bedden van 1999-2001 zijn in twee jaar tijd van 29763 naar 40126

geëvolueerd. Dit zijn er 10000 bij op twee jaar tijd.Dit is te wijten aan het protocol

akkoord uit 1997, waarbij jaarlijks 5000 rob bedden converteren naar rvt bedden.

(Pacolet, 2002, tabel 2.14 p125).

Verhouding tussen programmatie- norm en reële invulling:

Vlaanderen had in juni 1999, wat het aantal rvt bedden betreft, 64,7% van de

programmatie- norm voor 2002 bereikt. De toename van de rvt bedden is gekoppeld aan

een equivalente afname van rob bedden.

1.4.3 Personeelsbehoeften De personeelsbehoeften werden vastgelegd in het Decreet van 5 maart 1985, behalve de

erkenning voor de rvt bedden die federaal geregeld is. De erkenningsnormen zijn

opgesteld i.v.m. het aantal en de kwalificatie van de tewerkgestelde personen.

Rusthuizen: De Vlaamse gemeenschap maakt een onderscheid tussen rob’s die

uitsluitend valide senioren huisvesten en rustoorden met zorgbehoevende bejaarden.

Een rustoord dat verzorgingsbehoevende senioren opneemt dient steeds over ten minste

het volgend personeel te beschikken (Pacolet, 2002):

- een dagelijkse verantwoordelijke in het bezit van een brevet, diploma of

gelijkwaardige titel van genoten onderwijs dienstig voor de uit te oefenen functie of het

bewijs van drie jaar ervaring in een soortgelijke functie.

19

- verplegend en verzorgend personeel in verhouding van 2,5 full–time equivalenten

(fte) voor 15 opgenomen bejaarden, waarvan ten minste één verplegend personeelslid.

Rusthuizen die uitsluitend valide personen huisvesten hebben maar één fte per zes

opgenomen bejaarden nodig.

Een uitzondering is in het Brussels hoofdstedelijk gewest waar men drie fte per 30

bejaarden aan verpleegkundigen en verzorgenden én waarvan ten minste één

verpleegkundigen per 30 bejaarden vereist is. Er dient ten minste één personeelslid per

vijf opgenomen bejaarden te zijn (Pacolet, 2002).

Rvt: Voor de behandeling en de verzorging van verzorgingsbehoevenden is er

verpleegkundig, verzorgend en paramedisch personeel vereist. Personeelsnorm per 30

behoevenden in 2001: vijf verpleegkundigen waarvan één hoofdverpleegkundige, vijf

verzorgenden, één 1 logo-, ergo- of kinesitherapeute.

Afhankelijk van de zorgzwaarte van de bejaarden is er personeel vereist. In een rob met

patiënten die een afhankelijkheidscategorie B&C hebben moet de continuïteit van de

verzorging gegarandeerd worden. Er zijn overdag minimum twee fte verpleegkundigen

en drie fte verzorgenden aanwezig: ’s nachts dient de permanentie door minimaal één

personeelslid gegarandeerd te worden (Pacolet, 2002, TABEL 2.37 p148).

1.4.4 Kenmerken personeel in rusthuizen en rust - en verzorgingstehuizen in de private sector Geslacht Het overgewicht van vrouwen blijft bestaan, 91,2% van de tewerkgestelden in de

rusthuizen en rust– en verzorgingstehuizen zijn vrouwen (Kempeneers, 2001). Ruim

60% van alle personeelsleden zijn verpleegkundigen of verzorgenden. In deze groep is

het vrouwelijk overgewicht ook het meest uitgesproken. Minder dan 8% van de

verpleegkundigen zijn mannen en de mannelijke verzorgenden vormen slechts iets meer

dan 2% van het totaal van de verzorgenden.

20

Leeftijd

Op 31 december 2001 bedroeg de gemiddelde leeftijd van het personeel 36,8jaar.

Gemiddeld zijn de mannen drie jaar ouder dan hun vrouwelijke collega’s, maar bij

verpleegkundigen en de verzorgenden zijn de vrouwen gemiddeld iets ouder dan hun

mannelijke collega’s (37,2 tov 36,4 jaar en 34,4 tov 32,2 jaar) (Kempeneers, 2001).

Ondanks er een verschuiving van de leeftijdspiramide naar de oudere

leeftijdscategorieën zichtbaar is, is er nog een sterke vertegenwoordiging van jong

personeel. Ongeveer 28% van het personeel is jonger dan 30 jaar en iets meer dan 20%

is ouder dan 45 jaar.

Naar de aard van het beroep merkt men dat personeelsleden onder de 21 jaar vooral een

verzorgende functie uitoefenen (2001: 78%; 2000: 80%; 1999: 81%). Tot de leeftijd van

44 jaar bevinden meer dan de helft van alle personeelsleden zich in verzorgende en

verpleegkundige functies ( Kempeneers, 2001).

Dienstjaren

In 2001 bedroeg de gemiddelde anciënniteit van de werknemers 4,1 jaar. Een sterke

dalende trend is opmerkelijk, in 2000 was de gemiddelde anciënniteit nog 4,7 jaar en in

1999, vijf jaar (Kempeneers, 2001). Deze daling was vooral het gevolg van een sterke

daling bij de vrouwen. In 2001 echter is de daling het grootst bij de mannen, dubbel zo

snel als bij de vrouwen dat jaar. Door deze evolutie is de gemiddelde anciënniteit van

vrouwen in 2001 nog slechts een half jaar lager dan die van mannen, vier jaar t.o.v. 4,5

jaar.

De gedaalde anciënniteit ten opzichte van vorige jaren weerspiegelt zich in een

opvallende toename van het aantal personeelsleden met minder dan een jaar dienst. Bij

het verpleegkundig, paramedisch en administratief personeel neemt ook het aandeel van

de personeelsleden met één tot vier jaar dienst toe (Kempeneers, 2001).

Het verzorgend personeel heeft de laagste anciënniteit (2,6jaren) bij de mannen in 2001.

Bij de vrouwen is dit 3,8 jaren. Voor verpleegkundigen is de anciënniteit bij mannen

vijf jaar en bij vrouwen 4,5 jaar. De daling van de anciënniteit is in 2001 het grootst bij

de mannen (Kempeneers, 2001).

21

Naar jobtime is de anciënniteit groter bij de voltijdsen dan bij de werknemers met een

job-time van 50% of minder. In vergelijking met andere jobtime- categorieën is de

daling opvallend groot bij de voltijdsen: in 2001 daalde het aantal dienstjaren er met 1,2

jaren. In de andere categorieën is de daling minder uitgesproken, maximum 0,5 jaar

(Kempeneers).

Jobtime

Eind 2001 werkte 62,8% van het personeel deeltijds. Deze trend houdt aan sinds de

jaren’90. Mannen werken in 30% van de gevallen deeltijds tegenover 66% van de

vrouwen. In alle beroepscategorieën is de deeltijds tewerkstelling groter bij vrouwen

dan bij mannen. Bij verzorgenden werkt 67% van de vrouwen deeltijds en 42% van de

mannen. Bij verpleegkundigen werkt maar 54% van de vrouwen deeltijds en 9% van de

mannen (Kempeneers, 2001).

In 2001 is de deeltijdse tewerkstelling het grootst in de leeftijdsgroep van de 45-49

jarigen, 71% werkt er deeltijds. Personeelsleden vanaf 60 jaar werken het minst

deeltijds (38%). Deeltijds tewerkstelling in deze groep is gevoelig gedaald ten opzichte

van 2000 (11%). De leeftijdsgroep jonger dan 21 jaar werkt vaak deeltijds, 60%.

Personeelsleden tussen 21 en 29 jaar en ouder dan 55 jaar kiezen het vaakst voor een

voltijdse job, meer dan 45% werkt er voltijds. In de categoriën tussen 35 en 54 jaar zijn

de personeelsleden met een maximaal halftijdse job het sterkst vertegenwoordigd

(Kemperneers, 2001).

In 1998 en 1999 werkte bij de verpleegkundigen de meerderheid nog voltijds. In 2001 is

het aandeel van de verpleegkundigen die deeltijds werken 50,2% en het aandeel die

voltijds werken 49,8%. Verzorgenden kiezen globaal genomen voor een full-time

betrekking of een job met jobtime van 50% of minder (Kemperneers, 2001).

Type contract

In 2001 werden er volgens Kempeneers (2001) nog vier soorten contracten afgesloten:

bepaalde duur, onbepaalde duur, vervangingscontracten en studentenovereenkomsten.

Bij deze zelfde studie komen contracten van onbepaalde duur nog steeds het meest voor

bij verpleegkundigen. Bij verzorgenden echter is het aandeel contracten van bepaalde

duur het grootst (Kempeneers, 2001).

22

1.5 Prevalentie van ziekteverzuim Volgens de studie van Van Mol (1999) zijn de werknemers gemiddeld 0,56 keer en acht

dagen afwezig wegens ziekte. In deze studie werd één van de hoogste percentages

ziekteverzuim bij het verpleegkundigen verzorgend personeel gevonden, 40,9%. Bij

verpleegkundig en verzorgend personeel bedroeg de mediaan aantal zeven dagen per

verzuimer (Van Mol, 1999).

In de het Sociaal Jaarverslag van het Sociaal Secretariaat Caritas (Kempeneers, 2001),

was een personeelslid van een rusthuis of een rust–en verzorgingstehuis gemiddeld 43,9

dagen afwezig. Afwezigheid wegens ziekte was in 21,2%( of negen dagen) van de

gevallen de reden voor afwezigheid. In dit jaarverslag was het gemiddeld aantal

ziektedagen het hoogst bij de verzorgenden. Verzorgenden waren in 2001 gemiddeld

10,8 dagen afwezig wegens ziekte en verpleegkundigen 7,9 dagen (Kempeneers, 2001).

In deze zelfde studie waren vrouwen meer afwezig wegens ziekte dan mannen. In 2001

werden bij de vrouwen gemiddeld 9,7 ziektedagen geregistreerd tegenover 5,5 dagen bij

de mannen. In alle leeftijdsgroepen ligt het ziekteverzuim hoger bij de vrouwen maar

vooral de personeelsleden tussen 50en 54 jaar zijn het meest afwezig wegens ziekte

(13,3 dagen). Het ziekteverzuim is bij de vrouwen net als bij de mannen het laagst bij de

categorie jonger dan 21 jaar (3,2 dagen).Over de leeftijdsgrenzen heen kent het

ziekteverzuim van de vrouwen een golvend verloop wat het aantal dagen betreft. Vóór

de leeftijd van 30 jaar neemt het ziekteverzuim toe met de leeftijd. Tussen 30 en 39 jaar

daalt het ziekteverzuim geleidelijk. Vanaf 40 tot 54 jaar stijgt het ziekteverzuim terug

tot het maximum van 13,3 dagen wordt bereikt in de categorie van 50- 54 jaar. Daarna

neemt het ziekteverzuim terug af tot 10,1 dagen in de categorie van de 60-plussers. Het

ziekteverzuim is in elke leeftijdscategorie boven de 40 jaar hoger dan in de categorieën

onder de 40 jaar (Kempeneers, 2001).

Uitgedrukt in ziektedagen ligt het verzuim bij de deeltijdsen ongeveer één dag hoger

dan bij de voltijdsen (8,7 dagen bij voltijdsen; 9,5 tot 9,9 dagen bij deeltijdsen). Bij de

mannen is het ziekteverzuim het meest gestegen bij de personeelsleden met een jobtime

tussen 51% en 75%. Het ziekteverzuim in de andere categorieën bleef stabiel. Mannen

met een jobtime tussen 77% en 100% zijn het meest afwezig wegens ziekte, ongeveer

zes dagen. De 51% tot 75% werkenden hebben het laagste ziekteverzuim, 4,3 dagen. Bij

de vrouwen is er tussen de categorieën weinig verschil. De voltijdsen zijn gemiddeld 9,3

23

dagen afwezig wegens ziekte, de categorie tussen 75% en 51% was gemiddeld 9,6

dagen ziek wegens ziekte en de categorie onder de 51% was gemiddeld tien dagen

afwezig wegens ziekte. Het ziekteverzuim steeg het meest (1,7 dagen) bij de

vrouwelijke personeelsleden met een jobtime tussen 76 en 99% (tien dagen). Ook bij de

voltijdsen steeg het ziekteverzuim met 1,1 dag. In de andere categorieën werd een lichte

daling opgetekend.

24

Hoofdstuk 2: Formulering hypothesen

In hoofdstuk 2 worden de hypothesen geoperationaliseerd.

Er is een verband tussen mate van zorgafhankelijkheid en afwezigheid wegens ziekte bij

verplegend en verzorgend personeel.

Er is een verband tussen percentage RVT bedden en afwezigheid wegens ziekte bij

verplegend en verzorgend personeel.

Er is een verband tussen grootte van rust– en verzorgingstehuis en afwezigheid wegens

ziekte bij verplegend en verzorgend personeel.

Er is een verband tussen leeftijd en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en

verzorgend personeel.

Er is een verband tussen aantal jaren geldelijke anciënniteit en afwezigheid wegens

ziekte bij verplegend en verzorgend personeel.

Er is een verband tussen arbeidsregime en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en


Er is een verband tussen soort contract en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en


Er is een verband tussen functie en afwezigheid wegens ziekte bij verplegend en


25

Hoofdstuk 3: Methodologie

3.1 Steekproef

De data werden mij ter beschikking gesteld door het studiebureau Bureau Vandorpe.

Deze data werden in het kader van een vorige studie samen met het bureau Probis data

verzameld van 43 Vlaamse openbare rust – en verzorgingstehuizen.

Aan de hand van de volledigheid van de beschikbare gegevens, werd een selectie

gemaakt om ten slotte op 24 rust– en verzorgingstehuizen te focussen. Deze 24

openbare rust – en verzorgingstehuizen werden aangeschreven om toestemming te

krijgen hun data te gebruiken voor een secundaire data-analyse. Drieëntwintig

rusthuizen stemden toe. De namen van de rusthuizen werden geanonimiseerd, wat

overeengekomen was met de deelnemende rusthuizen en rust–en verzorgingstehuizen

en de onderzoekers. Ieder rusthuis kreeg een at random gekozen nummer om bij de

verwerking de leden uit de verschillende rusthuizen nog te kunnen onderscheiden.

De Vlaamse Openbare rusthuizen en rust– en verzorgingstehuizen zijn gelegen in devijf

Vlaamse provincies West–Vlaanderen, Oost–Vlaanderen, Vlaams Brabant, Limburg en

Antwerpen. De 23 rusthuizen samen tellen 1452 personeelsleden en 2466 bewoners.

Enkel het verplegend en verzorgend personeel werd opgenomen.

De data zijn door de rusthuizen zelf ingevoerd. Deze afzonderlijke bestanden werden

identiek gemaakt naar structuur en nadien samen gebracht in een één globaal bestand.

Door ieder rusthuis een willekeurig nummer toe te kennen en geen namen van

personeelsleden te vermelden, was de anonimiteit van de gegevens gewaarborgd.

Beperkingen van de beschikbare data waren het ontbreken van het geslacht, de

ziekteverzuim frequentie, de reden van ziekteverzuim, de periode van het jaar waarin dit

ziekteverzuim viel, het opleidingsniveau, de burgerlijke staat, de nationaliteit, de

diensturen waarop het verzuim plaats vond, het aantal overuren die iemand presteerden

en de sociale ondersteuning.

26

In het samengevoegd data bestand werden de volgende variabelen opgenomen:

Het volgnummer van een personeelslid.

Het uniek nummer en rusthuisnummer.

De grootte van het rusthuis of hoeveel bewoners het rusthuis kan opnemen. Deze

variabele bestaat als continue en als categorische variabele. De indeling van de

categorieëngebeurde op basis van kwartielen, wat voor vier klassen zorgt.

Het percentage RVT bedden. Ook deze variabele bestaat als continue en als

categorische variabele. Voor de indeling in klassen werd gebruik gemaakt van de

kwartielen en zijn er dus vier klassen.

De leeftijd van het personeelslid werd op basis van 31 december 2000 berekend, daar

de ziekteverzuimgegevens op 2000 sloegen. Om de categorische variant van deze

variabele in te delen werd geen gebruik gemaakt van de kwartielen, maar werden

leeftijdscategorieën opgemaakt van 10 jaar. De eerste klasse is 25 jaar of jonger, de

volgende klassen zijn per 10 jaar en de hoogste klasse zijn de personeelsleden boven de

55 jaar.

Het aantal jaren geldelijke anciënniteit (op basis van 31 december 2000) was

gegeven door het rusthuis. De variabele is opgedeeld in vier klassen, de eerste klasse

van ten hoogste één jaar, de tweede klasse tussen 1 en 10 jaar, derde klasse tussen 10 en

15 jaar, de vierde klasse meer dan 15 jaar.

Het soort contract. Deze variabele opgedeeld in drie categorieën:

1. Statutair

2. Niet Gesubsidieerd Contractueel

3.Andere

Deze laatste categorie bevat onder andere jobstudenten en sociaal tewerkgestelden.

27

De functies werden opgedeeld in zes categorieën.

1. Hoofdverpleegkundige

2. Gegradueerde verpleegkundige

3. Gebrevetteerde verpleegkundige

4. Ziekenhuisassistente

5. Verzorgende

6. Logistieke hulp

Bij de Katz–schaal (bijlage 2) had elk rusthuis op de acht onderwerpen van fysieke of

psychische afhankelijkheid een score voor zijn bewoners. Er was één rusthuis die geen

scores had op de Katz–schaal. Voor iedere bewoner werd berekend in welke van de vijf

categorieën van de schaal zij vielen (0, A, B, C, of C dement). Hoe hoger de letter, hoe

hoger de zwaarte van de zorg.

Deze vijf categorieën werden opnieuw opgedeeld in twee groepen (zie tekening 1). De

lichtste categorieën 0 en A werden samen genomen en de zwaarste categorieën C en Cd

werden ook samen genomen. De categorie B die ertussen zit, werd evenredig over de

twee groepen verdeeld. Het was de bedoeling om twee extremen voor te stellen,

enerzijds de rusthuizen met lichte tot matige zorgafhankelijkheid en anderzijds de

rusthuizen met zware zorgafhankelijkheid. De variabele Katz omvat deze twee groepen.

Tekening 1 toont de opsplitsing die gebeurde aan de hand van de mediaan (37,8 en

40,4). Kwadrant 1 omvat de rusthuizen met zwaar zorgafhankelijke bewoners,

Kwadrant 4 omvat de rusthuizen met licht tot matig zorgafhankelijke bewoners.

28

Figuur 4: Katz schaal vier kwadranten Bron: Eigen werk.

Het arbeidsregime. Deze variabele toont het percentage van tewerkstelling. De

continue variabele werd op basis van een scatterplot omgevormd tot categorische. De

eerste klasse is 50% of minder, de tweede tussen 51% en 99% en de derde 100%.

Op basis van het arbeidsregime werd berekend hoeveel gepresteerde dagen iemand werkt

per jaar. Voor een fulltime is dit 260 dagen, voor een halftime 130 dagen. Deze variabele

werd gebruikt om samen met de uren arbeidsongeschiktheid, het

ziekteverzuimpercentage te berekenen.

De oorspronkelijke uren arbeidsongeschiktheid wegens ziekte of ongeval, werden niet

gebruikt daar ze niet in verhouding zijn of geen juist beeld weergeven van het

arbeidsregime van een personeelslid (full- of halftime).

Het ziekteverzuimpercentage echter houdt wel rekening met het arbeidsregime. Als we

weten dat iemand 38u per week werkt, vijf dagen per week, dan bestaat een werkdag uit

7,6 u.

Klasse C Cd & 1/2B > mediaan (40,4)

Klasse C Cd &1/2B < mediaan (40,4)

Klasse 0 A ½ B < mediaan (37,8)

Klasse 0 A ½ B > mediaan (37,8)

1 2

3 4

29

De toegepaste formule voor ziekteverzuimpercentage:

Arbeidsongeschiktheid (u)

Gepresteerde dagen × 7,6 × 100

Ook deze variabele is naast de continue variabele opgedeeld in categorieën. De eerste

categorie bevat de nulverzuimers, de tweede categorie bevat ziekteverzuimpercentages

tussen 0,01-1,92%, de derde categorie tussen 1,93-7,69% en de vierde meer dan >7,70%.

Ter illustratie deze tabel met een overzicht van de ziekteverzuimpercentages per

arbeidsregime en het overeenstemmende aantal dagen ziekteverzuim.

Tabel 1: Overzicht ziekteverzuimpercentages en overeenstemmend aantal dagen ziekteverzuim.

Ziekteverzuim (%) Deeltijds arbeidsregime (50%) Voltijds arbeidsregime (100%)

1,92% 2,5 dagen (19u) 5 dagen (38u)

3,85 % 5 dagen (38u) 10 dagen (76u)

7,69% 10 dagen (76u) 20 dagen (152u)

30

3.2 Analyse van de data

Bij het verwerken van de data werd het statistisch verwerkingsprogramma SPSS (SPSS

Inc., V 12.0) gebruikt. Als uitgangspunt werd een bivariate Spearman correlatie

uitgevoerd. Voor statistische analyse werden de Mann–Whitney U-test, Kruskal–Wallis

test, chi–kwadraat test, Fisher Exact test en binaire logistische regressie gebruikt.

Om de gegevens voor te stellen werden kruistabellen, staafdiagrammen, scatterdiagram

en box and whisker plots gehanteerd.

Om de categorische variabelen in kaart te brengen ten opzichte van het

ziekteverzuimpercentage, werden de non–parametrische testen Kruskal-Wallis – of de

Mann-Whitney U-test toegepast. Indien er een significant verband werd vastgesteld,

werd aan de hand van de Mann-Whitney U-test nagegaan tussen welke categorieën van

de variabele er een significant verschil was.

Om de categorische variabelen te vergelijken met het ziekteverzuimpercentage

ingedeeld in klassen, werden de kruistabellen opgevraagd met de daaraan gekoppelde

chi–kwadraat waarden. Als aanvulling werd een binaire logistische regressie uitgevoerd

om invloeden van andere variabelen te corrigeren.

31

Hoofdstuk 4: Resultaten

4.1 Algemene beschrijving van de populatie

Demografische variabelen: Leeftijd

De gemiddelde leeftijd van de personeelsleden is 35,6 jaar, de standaarddeviatie is 10,1.

De jongste personeelsleden zijn 16 jaar en de oudste 62. De leeftijdsopbouw bestaat

voor 19,7% uit de categorie 25 jaar of jonger (zie tabel 2).

Tabel 2: Leeftijd

Leeftijd n %

<=25 285 19,7 26-35 380 26,3 36-45 533 36,8 46-55 208 14,4 >55 41 2,8 Totaal 1447 100,0 Missing 5 Totaal 1452

Geldelijke anciënniteit

De gemiddelde geldelijke anciënniteit bedraagt 10,1 jaren, de standaarddeviatie 8,9

jaren. De minimum anciënniteit is 0 jaar en het maximum aantal jaar is 42.

Tabel 3: Geldelijke anciënniteit

Geld. Anc. n %

<=1 382 26,5 >1-10 382 26,5 >10-15 297 20,6 >15 380 26,4 Totaal 1441 100,0 Missing 11 Totaal 1452

Soort contract

Er zijn 461 of 31,8% statutair benoemde personeelsleden. Niet gesubsidieerde

Contractuelen vertegenwoordigen 47,8% van de steekproef of 693 personen. De

categorie ‘Andere’ waar sociaal tewerkgestelden en jobstudenten onder vallen, bevatten

297 personen of 20,5%.

32

Functie

De steekproef telt 35 hoofdverpleegkundigen (2,4%), 50 gegradueerde

verpleegkundigen (3,5%), 290 gebrevetteerde verpleegkundigen (20,1%), 111

ziekenhuisassistenten (7,7%), 848 verzorgende (58,7%) en 111 logistieke hulpen

(7,7%). Er waren 7 missing values op de populatie van 1452 personen.

Tabel 4: Functie

Arbeidsregime

Het gemiddelde percentage in arbeidsregime was 72%, de standaarddeviatie 23%. Het

kleinste percentage was 11% en het grootste 100%. Bijna de helft werkt 50% of minder

(46,8%). Meer dan één derde werkt voltijds en de overige 17,8% werkt tussen 51 en

99%.

Tabel 5: Arbeidsregime

Functie n % Hoofdvpk 35 2.4 Gegradueerde vpk 50 3.5

Gebrevetteerde vpk 290 20.1

ZH assistente 111 7.7 Verzorgende 848 58.7 Logistieke 111 7.7 Totaal 1445 100.0 Missing 7 Totaal 1452

ArbRegime n %

<=50% 679 46,8 >51-99% 258 17,8 100% 515 35,5 Totaal 1452 100,0

33

Ziekteverzuimpercentage

Het gemiddelde ziekteverzuimpercentage is 5,1%, de standaarddeviatie 12,9%. Het

minimum aan ziekteverzuim is 0%, het maximum 100%.

Tabel 6: Ziekteverzuimpercentage

Ziekteverzuimpercentage n %

0 666 46,8

0,01-1,92 ( >0 & <=5d)

259 18,2

1,93-7,69 (>5d & <=20d)

264 18,6

>7,70 (>20d) 234 16,4 Totaal 1423 100,0

Missing 29 Totaal 1452

De rusthuis – specifieke (organisatorische) variabelen:

Zorgafhankelijkheid.

Van de 23 hebben 22 rusthuizen hun Katz scores ingevuld. Acht rusthuizen hebben een

profiel van licht tot matig zorg, negen een zwaar zorgprofiel en vijf vallen buiten deze

twee categorieën.

Grootte van het rusthuis.

De gemiddelde grootte van de rusthuizen is 107 bedden met een standaarddeviatie van

73,5. Het kleinste rusthuis bevat 40 bedden en het grootste 329 (80 [60 , 133]),

(mediaan, IQR).

Percentage RVT bedden.

Het gemiddelde percentage aan RVT bedden is 37,3% met een standaarddeviatie van

13,2%. Het minimum is 0% en het maximum 63,9%, (37,1 [37,3 , 47,6]).

Het ziekteverzuimpercentage per rusthuis is gemiddeld 4,45% met een

standaarddeviatie van 2,1%. Het minimum is 0,8% en het maximum 7,9%

(4,5 [2,8 , 6,0]).

34

Combinatie van bovenvermelde variabelen

Bij jonge personeelsleden zijn Contractuelen meer vertegenwoordigd (82,5% in de

leeftijdscategorie <=25 jaar) en bij oudere personeelsleden vertegenwoordigen de

Statutairen het grootste aandeel (58,5% in de leeftijdscategorie >55jaar).

In categorieën <1 jaar Geldelijke Anciënniteit zijn voor contract, de Contractuelen het

talrijkst (81,2% en 55%). Bij de personeelsleden met >10-15jaar en >15jaar anciënniteit

hebben de Statutairen het grootste aandeel (38,7% en 67,5%).

Statutairen zijn het sterkst vertegenwoordigd in de categorie >15jaar anciënniteit

(55,8%), Contractuelen in de categorie ten hoogste één jaar anciënniteit (45,2%).

Hoofdverpleegkundigen zijn het sterkst vertegenwoordigd in de leeftijdscategorie

36-45 jaar (45,7%).Verzorgenden zijn in alle leeftijdscategorieën het talrijkst (53,9% tot

62,5%).

In de leeftijdscategorie <=25 jaar werkt 56,1% voltijds, bij de andere

leeftijdscategorieën werkt steeds meer dan de helft 50% of minder. Vanaf de

leeftijdscategorie ouder dan 25 jaar, zijn de arbeidsregimes <=50% en 51-99% het

sterkst vertegenwoordigd.

Vooral personeelsleden met ten hoogste één jaar anciënniteit werken <=50% (39,6%).

In de categorie 51-99% van het arbeidsregime hebben de personeelsleden >15 jaar

anciënniteit het grootste aandeel. Voltijdse personeelsleden zijn het sterkst

vertegenwoordigd bij de categorie >1-10 jaar anciënniteit. In de categorie van ten

hoogste één jaar geldelijke anciënniteit, werkt 49,5% <=50%. In de drie categorieën van

meer dan één jaar geldelijke anciënniteit, werkt het grootste deel van de personeelsleden

100% (54,7%, 54,5%, 44,5%).

Als we het profiel van de nulverzuimers vergelijken met het profiel van de langdurig

verzuimers (>7,7%), komen de volgende kenmerken naar voor:

In de leeftijdscategorie <=25 jaar en tussen 36-45 jaar zijn de meeste nulverzuimers

gesitueerd (29,8% en 32,5%). Langdurig verzuimers daarentegen zijn vooral in de

leeftijdscategorieën 26-35 jaar en 36-45 jaar terug te vinden (29,3% en 40,9%).

Volgens contract is het grootste percentage nulverzuimers gesitueerd in de categorie

“niet gesubsidieerd contractueel” (54,7%) en is er tezelfdertijd 44,4% van de langdurig

verzuimers gesitueerd in dezelfde categorie. De statutairen nemen 34,2% in van het

langdurig verzuim.

35

Verzorgenden vertegenwoordigen 57% van de nulverzuimers in en tegelijkertijd 65,8%

van het langdurig verzuim. Deze tegenstelling kan te wijten zijn aan het grote aantal

verzorgenden (58,7%). Ook gebrevetteerde verpleegkundigen nemen 20,2% in van de

nulverzuimers.

Bijna de helft van de personeelsleden die niet verzuimen heeft een arbeidsregime van

50% of minder (46,2%). Maar tevens is 59,4% van het langdurig verzuim ingenomen

door de categorie die 50% of minder werkt. Deze categorie van arbeidsregime neemt

dan ook 46,5% van de totale steekproef in.

36

4.2 Vergelijking van steekproef voor demografische en

organisatorische variabelen.

Al eerste test werd de Spearman correlatie (rs) toegepast op continue variabelen (zie

tabel 1). Dit is enkel een basis, aan de hand van andere testen worden deze correlaties

verder uitgewerkt.

De afhankelijke variabele is het ziekteverzuimpercentage per werknemer. Deze werd in

verband gebracht met de score op de Katz–schaal, de grootte van het rusthuis, het

percentage RVT–bedden, de leeftijd van het personeelslid, de geldelijke anciënniteit en

het arbeidsregime. Deze onafhankelijke variabelen zijn alle continu.

Ondanks het significant zijn van de correlaties, zijn de waarden echter in de nabijheid

van de nulwaarde te situeren. Bij dergelijke r-waarden (hoewel sterk significant wegens

de grote steekproefaantallen) is het te gewaagd om daar een sluitende verklaring aan te

koppelen (zie grafiek 1 in bijlage 1: scatterdiagram van geldelijke anciënniteit).

Tabel 7: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage

Katz rs -,025 P ,473 n 860 Grootte rusthuis rs ,140 P ,000 n 1423 Percentage RVT bedden

rs ,073

P ,006 n 1423 Leeftijd (j) rs ,179 P ,000 n 1422 Geldelijke anciënniteit rs ,214 P ,000 n 1412 Arbeidsregime in % rs -,077 P ,004 n 1423

37

4.2.1 Soort Contract

De eerste variabele die in kaart werd gebracht is het Soort Contract van een

personeelslid. Tussen de drie soorten contracten is er een significant verband

(P < 0,001).

Verder onderzoek heeft uitgewezen dat er vooral een verschil is tussen een Statutair en

een Niet Gesubsidieerd Contractueel (P <0,001). De statutairen hebben een hoger

ziekteverzuimpercentage dan de Contractuelen.Tussen de andere categorieën is er geen

significant verschil gevonden. In de grafiek 1 is het duidelijk dat de mediaan van

Statutairen hoger ligt dan de mediaan van Niet Gesubsidieerde Contractuelen.

Tabel 8: Ziekteverzuimpercentage-soort contract

Grafiek 2: Soort contract

Statutair Niet gesubsidieerd contractueel

Andere

Soort contract

0

5

10

15

20

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

Soort contract Ziekteverzuimpercentage per individu

Gemiddelde (SD) 6.0 (15.7) Mediaan-IQR (1.0 [0.0 - 4.9])

Statutair n = 452

range 0.0 - 100 Gemiddelde (SD) 4.5 (11.4) Mediaan - IQR (0.0 [0.0 – 3.6])

Niet gesubsidieerd contractueel n = 679 range 0.0 – 100

Gemiddelde (SD) 5.6 (14.4)

Mediaan - IQR (0.4 [0.0 – 4.6])

Andere n = 291

range 0.0 – 100

38

Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het soort contract van de

werknemer een significant verschil X² = 33,67 df = 6 (P < 0,001).

De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil (P < 0,001) is

tussen de categorieën:

1.Statutair en 2. Niet gesubsidieerd contractueel X² = 33.48 (P < 0,001).

Dit wil zeggen dat Statutairen een hoger ziekteverzuimpercentage hebben dan Niet

gesubsidieerde contractuelen. Tussen de andere categorieën was er geen significant

verschil.

Tabel 9: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-soort contract

Soort contract Ziekteverzuimpercentage per

individu (klassen) Statutair

Niet gesubsidieerd contractueel

Andere Totaal

0,00 n 167 364 135 666 % 36,9% 53,6% 46,4% 46,8% 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)

n 96 111 52 259

% 21,2% 16,3% 17,9% 18,2% 1,93-7,69 (>5d & <=20d)

n 109 100 54 263

% 24,1% 14,7% 18,6% 18,5% >7,70 (>20d)

n 80 104 50 234

% 17,7% 15,3% 17,2% 16,5%

452 679 291 1422 Totaal n

% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Grafiek 3: Ziekteverzuimpercentage-soort contract

0102030405060

%

Sta

tuta

ir

Nie

tge

subs

idie

erd

cont

ract

ueel

And

ere

Soort contract

Soort contract - ZV%/individuZiekteverzuimpercentage per individu 0,00

Ziekteverzuimpercentage per individu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)

Ziekteverzuimpercentage per individu 1,93-7,69 (>5d & <=20d)

Ziekteverzuimpercentage per individu >7,70(>20d)

39

4.2.2. Functie

Binnen deze variabele zijn er zes categorieën: hoofdverpleegkundige, gegradueerde

verpleegkundige, gebrevetteerde verpleegkundige, ziekenhuisassistente, verzorgende en

logistieke hulp. Er is een significant verschil gevonden tussen het

ziekteverzuimpercentage en functie (P= 0,006). Met de Mann -Whitney U test is

gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de volgende functie categorieën:

een hoofdverpleegkundige en een ZHassistente (P= 0,048). Hierbij heeft een

hoofdverpleegkundige een lager ziekteverzuimpercentage dan een ZHassistente.

een gegradueerde vpk en een logistieke hulp (P= 0,032). Het ziekteverzuim

percentage van een gegradueerde vpk ligt hoger dan van een logistieke hulp.

een gebrevetteerde vpk en een logistieke hulp (P= 0,031). Opnieuw heeft de

logistieke hulp een lager ziekteverzuimpercentage dan een gebrevetteerde

verpleegkundige.

een ziekenhuisassistente en een logistieke hulp (P= 0,004). De logistieke hulp

heeft terug een lager ziekteverzuimpercentage dan een ziekenhuisassistente.

een verzorgende en een logistieke hulp (P= 0,001). het ziekteverzuimpercentage

van de logistieke hulp is terug lager dan van de verzorgende.

40

Grafiek 4: Functie

hoofdvpkGegradueerde vpk

Gebrevetteerde vpkZH assistente

VerzorgendeLogistieke

Functie

0

5

10

15

20

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

Tabel 10: Ziekteverzuimpercentage-functie

Functie Ziekteverzuimpercentage per individu

Hoofdvpk Gemiddelde (SD) 1.7 (3.5) n = 34 Mediaan-IQR (0 [0 - 1.1]) range 0 - 12.8 Gegradueerde vpk


n = 47 Mediaan-IQR (1.2 [0 – 3.8]) range 0 – 32.8 Gebrevetteerde vpk


n = 286 Mediaan-IQR (0.3 [0 – 2.7]) range 0 – 100.0 ZH assistente Gemiddelde (SD) 5.9 (13.3) n = 107 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 6.6]) range 0 – 100.0 Verzorgende Gemiddelde (SD) 5.8 (14) n = 834 Mediaan-IQR (0.5 [0 – 5.2]) range 0 – 100.0 Logistieke Gemiddelde (SD) 2.7 (5.7) n = 108 Mediaan-IQR (0 [0 – 2.4]) range 0 – 24.1

41

Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en de functie van de werknemer

een significant verschil (X² = 31,5 df = 15 (P= 0,008)).

De opsplitsing van de kruistabel wees aan dat er een significant verschil is tussen de

categorieën:

Gebrevetteerde vpk en Verzorgende X² = 11.28 df = 15 (P = 0,010)

Gebrevetteerde vpk en Logistieke hulp.X² = 11.51 df = 15(P = 0,009)

ZH assistente en Logistieke hulp X² = 9.48 df = 15 (P =0,024)

Verzorgende en Logistieke hulp X² = 12.29 df = 15 (P =0,006)

Dit wil zeggen dat een gebrevetteerde verpleegkundige een lager

ziekteverzuimpercentage heeft dan een Verzorgende en een hoger

ziekteverzuimpercentage dan een Logistieke hulp.

Een logistieke hulp heeft een lager ziekteverzuimpercentage dan een

ziekenhuisassistente en een verzorgende.

Tussen de andere categorieën was er geen significant verband.

Tabel 11: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-functie

Functie Ziekteverzuimpercent

age per individu Hoofd

vpk Gegrad

vpk Gebrevett

vpk ZH

assist Verzorgende Log hulp

Totaal

0,00 n 18 20 133 45 376 68 660 %

52,9% 42,6% 46,5% 42,1% 45,1% 63,0% 46,6%

0,01-1,92 ( >0 & <=5d) n 9 7 69 20 142 12 259

% 26,5% 14,9% 24,1% 18,7% 17,0% 11,1% 18,3% 1,93-7,69 (>5d & <=20d) n 4 13 49 21 162 14 263

% 11,8% 27,7% 17,1% 19,6% 19,4% 13,0% 18,6%

>7,70 (>20d) n 3 7 35 21 154 14 234 % 8,8% 14,9% 12,2% 19,6% 18,5% 13,0% 16,5%

34 47 286 107 834 108 1416 Totaal n

% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

42

Grafiek 5: Ziekteverzuimpercentage-functie

0,010,020,030,040,050,060,070,0%

Hoo

fdvp

k

Geg

radu

eerd

evp

kG

ebre

vette

erde

vpk

Zhas

sist

ente

Ver

zorg

ende

Logi

stie

ke

Functie

Functie- ZV%/individuZiekteverzuimpercentageper individu 0,00

Ziekteverzuimpercentageper individu 0,01-1,92 ( >0& <=5d)

Ziekteverzuimpercentageper individu 1,93-7,69(>5d & <=20d)

Ziekteverzuimpercentageper individu >7,70 (>20d)

43

4.2.3 Geldelijke Anciënniteit Binnen deze variabele zijn er vier categorieën: minder dan of gelijk aan een jaar, meer

dan een jaar tot 10 jaar, meer dan 10 jaar tot 15 jaar en meer dan 15jaar.

Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en de geldelijke

anciënniteit (P <0,001).

Uit de Mann -Whitney U test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen

de volgende categorieën:

Tussen <=1 jaar en >1jaar-10 jaar (P <0,001). Hierbij hebben de personeelsleden

met 1jaar of minder anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan de

personeelsleden met 1 tot 10jaar anciënniteit.

Tussen <=1 jaar en >10-15 jaar (P <0,001). Terug hebben de personeelsleden

met 1 jaar of minder anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan

personeelsleden met 10 tot 15 jaar anciënniteit.

Tussen <=1 jaar en > 15 jaar (P < 0,001). Ook hier hebben de personeelsleden

met 1jaar of minder anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan hun collega’s

met meer dan 15jaar anciënniteit.

Tussen >=10_15jaar en > 1 5jaar (P =0,026). Terug hebben de personeelsleden

met de minste anciënniteit een lager ziekteverzuimpercentage dan de personeelsleden

met meer dan 15jaar anciënniteit.

Tabel 12: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit

Geldelijke anciënniteit (klassen) Ziekteverzuimpercentage per individu

<=1 j Gemiddelde (SD) 2.3 (7.9) n = 373 Mediaan-IQR (0 [0 – 1.2]) range 0 – 100.0 >1-10 j Gemiddelde (SD) 5.7 (12.5) n = 371 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 5.7]) range 0 -94.7 >10-15 j Gemiddelde (SD) 5.3 (13.1) n = 291 Mediaan-IQR (0.5 [0 – 4.2]) range 0 – 100.0 >15 j Gemiddelde (SD) 7.2 (16.2) n = 377 Mediaan-IQR (1.2 [0 – 7.1]) range 0 – 100.0

44

Grafiek 6: Geldelijke anciënniteit

<=1 >1-10 >10-15 >15

Geldelijke anciënniteit (klassen)

0

5

10

15

20

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het Geldelijke Anciënniteit van

de werknemer een significant verschil (X²= 87,31 df= 9 (P < 0,001)).


categorieën:

<= 1jaar en >1 – 10jaar (P < 0,001)

<= 1jaar en >10 – 15jaar (P <0,001)

<= 1jaar en >15jaar (P < 0,001)

Dit wil zeggen dat naarmate de Geldelijke Anciënniteit stijgt, de werknemers een hoger

ziekteverzuimpercentage hebben.


45

Tabel 13: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit

Grafiek 7: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit

0

10

20

30

40

50

60

70%

<=1j >1-10j >10-15j >15j

Geldelijke anciënniteit (klassen)

Geldelijke Anciënniteit

Ziekteverzuimpercentage perindividu 0,00

Ziekteverzuimpercentage perindividu 0,01-1,92 ( >0 &<=5d)Ziekteverzuimpercentage perindividu 1,93-7,69 (>5d &<=20d)Ziekteverzuimpercentage perindividu >7,70 (>20d)

Geldelijke anciënniteit (klassen) Totaal Ziekteverzuimpercentage per individu <=1 >1-10 >10-15 >15

0,00 n 244 149 128 139 660

% 65,4% 40,2% 44,0% 36,9% 46,7%

0,01-1,92 ( >0 & <=5d) n 55 70 59 72 256

% 14,7% 18,9% 20,3% 19,1% 18,1%

1,93-7,69 (>5d & <=20d) n 51 80 54 78 263

% 13,7% 21,6% 18,6% 20,7% 18,6%

>7,70 (>20d) n 23 72 50 88 233

% 6,2% 19,4% 17,2% 23,3% 16,5%

n 373 371 291 377 1412 Totaal

% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

46

4.2.4 Arbeidsregime Binnen deze variabele zijn er 3 categorieën: 50% of minder, tussen 51 en 99% en 100%.

Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en het

arbeidsregime (P =0,015).

Uit de Mann -Whitney U-test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen


Tussen 50% of minder en 100% (P =0,005): Hierbij is het zo dat personeelsleden

die 50% of minder werken een hoger ziekteverzuimpercentage hebben dan

personeelsleden die 100% werken.

Tabel 14: Ziekteverzuimpercentag-Arbeidsregime

Arbeidsregime in procent (klassen) Ziekteverzuimpercentage per individu

<=50% Gemiddelde (SD) 6.8 (15.5) n = 661 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 6.2]) range 0 – 100.0 >51-99% Gemiddelde (SD) 3.5 (8.7) n = 70 Mediaan-IQR (0.3 [0 – 3.7]) range 0 – 100.0 100% Gemiddelde (SD) 3.7 – 10.5 n = 692 Mediaan-IQR (0.1 [0 – 2.7]) range 0 – 100.0

Grafiek 8: Arbeidsregime

1,00 2,00 3,00

ArbRegR3

0

5

10

15

20

Ziekte

verzu

impe

rcen

tage p

er in

dividu

47

Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het arbeidsregime van de

werknemer een significant verschil (X² = 34.914 df = 6 (P <0,001)).


categorieën:

100% en <=50% (P < 0,001)

51-99% en <=50% (P < 0,001)

Dit wil zeggen dat een personeelslid die 50% of minder werken een hoger

ziekteverzuimpercentage hebben dan een iemand die werkt 100% of 51-99% werkt.


Tabel 15: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-arbeidsregime Arbeidsregime (procent) Ziekteverzuimpercentage per

individu <=50% >51-99% 100% Totaal

0,00 n 308 107 251 666 % 46,6% 42,0% 49,5% 46,8%

0,01-1,92 ( >0 & <=5d) n 86 67 106 259

% 13,0% 26,3% 20,9% 18,2% 1,93-7,69 (>5d & <=20d) n 128 49 87 264

% 19,4% 19,2% 17,2% 18,6% >7,70 (>20d) n 139 32 63 234 % 21,0% 12,5% 12,4% 16,4%

Totaal n %

661

100,0%

255

100,0%

507

100,0%

1423

100,0%

Grafiek 9: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime

0,05,0

10,015,020,025,030,035,040,045,050,0

%

100% 51-99% <=50%

Arbeidsregime

Ziekteverzuimpercentageper individu 0,00

Ziekteverzuimpercentageper individu 0,01-1,92 ( >0& <=5d)Ziekteverzuimpercentageper individu 1,93-7,69 (>5d& <=20d)Ziekteverzuimpercentageper individu >7,70 (>20d)

48

4.2.5 Grootte van het rusthuis.

Binnen deze variabele zijn er vier categorieën: kleiner dan 80 bedden, 80–101 bedden,

122–175 bedden en meer dan 175 bedden. Er is een significant verband gevonden

tussen ziekteverzuimpercentage en de grootte van het rusthuis (P < 0,001). Met de

Mann-Whitney U-test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen de

volgende grootte categorieën:

Tussen <80 bedden en 80–101 bedden (P =0,003). Hierbij hebben

personeelsleden uit de rusthuizen met minder dan 80 bedden een lager

ziekteverzuimpercentage dan de personeelsleden uit een rusthuis met 80-101 bedden.

Tussen <80 bedden en 122–175 bedden (P < 0,001). Terug hebben

personeelsleden uit het kleinste rusthuis het laagste ziekteverzuimpercentage.

Tussen <80 bedden en >175 bedden (P < 0,001). Opnieuw hebben


Tussen 80-101 bedden en 101-175 bedden (P =0,041). Opnieuw hebben


Tussen 80-101 bedden en >175 bedden (P =0,018). Opnieuw hebben


Tabel 16: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis

Grootte rusthuis (klassen) Ziekteverzuimpercentage per individu

<80 bedden Gemiddelde (SD) 4.3 (12.8) n = 316 Mediaan-IQR (0 [0 – 1.9]) range 0 – 100.0 80-101 Gemiddelde (SD) 4.4 (12.0) n = 361 Mediaan-IQR (0.2 [0 – 3.9]) range 0 – 100.0 122-175 Gemiddelde (SD) 7.4 (16.5) n = 381 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 7.1]) range 0 – 100.0 >176 Gemiddelde (SD) 4.1 (8.8) n = 365 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 4.3]) range 0 – 100.0

49

Grafiek 10: Grootte rusthuis

<80 80-101 122-175 >176

Grootte rusthuis (klassen)

0

5

10

15

20

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

Om de categorische variabelen te vergelijken met het ziekteverzuimpercentage

ingedeeld in klassen, werden de kruistabellen opgevraagd met de daaraan gekoppelde

Chi–kwadraat waarden.

Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en de grootte van het rusthuis een

significant verschil (X² = 89,86. df = 9 (P < 0,001)).


categorieën:

<80 bedden en 80–101 bedden (P = 0,003)

<80 bedden en 122-175 bedden (P < 0,001)

<80 bedden en >176 bedden (P < 0,001)

80–101 bedden en 122–175 bedden (P = 0,041)

80–101 bedden en > 176 bedden (P = 0,018)

50

Tabel 17: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis

Grafiek 11: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis

010203040506070%

<80 80-101 122-175

>176

Grootte rusthuis (klassen)

Aantal bedden

Grootte Rusthuis - ZV%/individu

Ziekteverzuimpercentageper individu 0,00

Ziekteverzuimpercentageper individu 0,01-1,92 (>0 & <=5d)

Ziekteverzuimpercentageper individu 1,93-7,69(>5d & <=20d)

Ziekteverzuimpercentageper individu >7,70 (>20d)

Grootte rusthuis (klassen) Ziekteverzuimpercentage per individu

<80 80-101 122-175 >176 Totaal

0% n 193 175 177 121 666 % 61,1% 48,5% 46,5% 33,2% 46,8%

0,01-1,92 % ( >0 & <=5d)

n 45 60 46 108 259

% 14,2% 16,6% 12,1% 29,6% 18,2% 1,93-7,69 % (>5d & <=20d)

n 40 76 70 78 264

% 12,7% 21,1% 18,4% 21,4% 18,6% >7,70 % (>20d)

n 38 50 88 58 234

% 12,0% 13,9% 23,1% 15,9% 16,4% Totaal n 316 361 381 365 1423 % 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

51

4.2.6 Leeftijd van de personeelsleden

Binnen deze variabele zijn er 5 categorieën: <=25jaar, 26-35jaar, 36-45jaar, 46-55jaar

en >55jaar.

Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en de leefijd

van de personeelsleden (P < 0,001).

Met de Mann-Whitney U-test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen

de volgende leeftijdscategorieën:

Tussen <=25 jaar en 26 – 35jaar (P < 0,001). Hierbij hebben de jongste categorie

personeelsleden een lager ziekteverzuimpercentage.





Tussen <=25 jaar en >55jaar (P < 0,001). Hierbij hebben de jongste categorie.


Tabel 18: Ziekteverzuimpercentage-Leeftijd

Leeftijd (klassen) Ziekteverzuimpercentage per individu

<=25 j Gemiddelde (SD) 1.9 (6.4) n = 279 Mediaan-IQR (0 [0 – 0.6]) range 0 – 66.8 26-35 j Gemiddelde(SD) 5.6 (12.9) n = 369 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 5.3]) Range 0 – 100.0 36-45 j Gemiddelde (SD) 5.6 (12.9) n = 524 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 5.4]) range 0 – 100.0 46-55 j Gemiddelde (SD) 7.3 (18.5) n = 205 Mediaan-IQR (0.8 [0 – 4.9]) range 0 - 100.0 >55 j Gemiddelde (SD) 4.6 (9.3) n = 41 Mediaan-IQR (1.0 [0 – 6.0]) range 0 – 46.8

52

grafiek 12: Leeftijd

<=25 26-35 36-45 46-55 >55

Leeftijd (klassen)

0

5

10

15

20

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en de leeftijd van de werknemer

een significant verschil (X² = 84.158 df = 12(P < 0,001)).


categorieën:

<= 25jaar – 26-35jaar (P < 0,001)

<= 25jaar – 36-45jaar.(P < 0,001)

<= 25jaar – 46-55jaar (P < 0,001)

<= 25jaar – >55jaar (P = 0,004)

Dit wil zeggen dat een personeelslid van 25 jaar of jonger een lager

ziekteverzuimpercentage heeft dan alle andere leeftijdscategorieën.


53

Tabel 19: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-Leeftijd Leeftijd (klassen)

Ziekteverzuimpercentage per individu <=25 26-35 36-45 46-55 >55

Totaal

0,00 n 198 150 216 83 18 665

% 71,0% 40,7% 41,2% 40,5% 43,9% 46,9%

0,01-1,92 ( >0 & <=5d)

n 34 74 99 41 9 257

% 12,2% 20,1% 18,9% 20,0% 22,0% 18,1%

1,93-7,69 (>5d & <=20d)

n 26 77 114 41 6 264

% 9,3% 20,9% 21,8% 20,0% 14,6% 18,6% >7,70 (>20d) n 21 68 95 40 8 232 % 7,5% 18,4% 18,1% 19,5% 19,5% 16,4%

n 279 369 524 205 41 1418 Totaal

% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Grafiek 13:Leeftijd

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0%

<=25 26-35 36-45 46-55 >55

Leeftijd


Ziekteverzuimpercentage perindividu 0,01-1,92 ( >0 &<=5d)Ziekteverzuimpercentage perindividu 1,93-7,69 (>5d &<=20d)Ziekteverzuimpercentage perindividu >7,70 (>20d)

54

4.2.7 Het percentage aan RVT bedden

Binnen deze variabele zijn er vier categorieën: 0-33,8 %, 33,9-37,1 %, 37,2-48,8 %,

>48,8%.

Er is een significant verband gevonden tussen ziekteverzuimpercentage en het

percentage aan RVT bedden in een rusthuis (P < 0,001).

Met de Mann -Whitney U test is gebleken dat er vooral een significant verschil is tussen


Tussen 0-33,8 % en >48,8% (P < 0,001). Hierbij hebben personeelsleden uit een

rusthuis met een lager % RVT bedden een lager ziekteverzuimpercentage.

Tussen 33,9-37,1 % en 37,2-48,8 % (P < 0,001). Hierbij hebben personeelsleden

uit een rusthuis met een hoger % RVT bedden een lager ziekteverzuimpercentage.

Tussen 33,9-37,1 % en >48,8% (P < 0,001). Hierbij hebben personeelsleden uit

een rusthuis met een lager % RVT bedden een lager ziekteverzuimpercentage.

Tabel 20: Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden

Percentage RVT bedden (klassen) Ziekteverzuimpercentage per individu

0-33,8 % Gemiddelde (SD) 4.6 (10.8) n = 359 Mediaan-IQR (0 [0 – 4.6]) range 0 – 80.8 33,9-37,1 % Gemiddelde (SD) 4.4 (11.8) n = 465 Mediaan-IQR (0.6 [0 – 4.0]) range 0 – 100.0 37,2-48,8 % Gemiddelde (SD) 4.1 (13.3) n = 265 Mediaan-IQR (0 [0 – 1.9]) range 0 - 100 >48,8% Gemiddelde (SD) 7.3 (15.7) n = 343 Mediaan-IQR (1.2 [0 – 7.3]) range 0 – 100.0

55

Grafiek 14: Percentage RVT bedden

0-33,8 33,9-37,1 37,2-48,8 >48,8

Percentage RVT bedden (klassen)

0

5

10

15

20

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

Er is tussen het individueel ziekteverzuimpercentage en het percentage RVT bedden in

een rusthuis een significant verschil (X² = 65.443 df = 9 (P < 0,001)).


categorieën:

0-33,8– 33,9-37,1 (P < 0,001)

0-33,8 – 37,2-48,8.(P = 0,002)

0-33,8 – >48,8 (P = 0,012)

33,9-37,1 – 37,2-48,8 (P < 0,001)

33,9-37, – >48,8 (P < 0,001)

37,2-48,8 – >48,8(P < 0,001)

Dit wil zeggen dat naarmate het percentage RVT bedden in een rusthuis stijgt het

ziekteverzuimpercentage ook stijgt.

56

Tabel 21: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden Percentage RVT bedden (klassen)

Ziekteverzuimpercentage per individu 0-33,8 33,9-37,1 37,2-48,8 >48,8

Totaal

0 n 194 180 147 145 666 % 54,0% 39,5% 55,5% 42,3% 46,8%

0,01-1,92 ( >0 & <=5d) n 42 115 56 46 259

% 11,7% 25,2% 21,1% 13,4% 18,2% 1,93-7,69 (>5d & <=20d) n 65 95 33 71 264

% 18,1% 20,8% 12,5% 20,7% 18,6% >7,70 (>20d) n 58 66 29 81 234

% 16,2% 14,5% 10,9% 23,6% 16,4%

359 456 265 343 1423 Totaal n % 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Grafiek 15:Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0%

0-33,8 33,9-37,1 37,2-48,8 >48,8

% RVT bedden


Ziekteverzuimpercentage perindividu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)

Ziekteverzuimpercentage perindividu 1,93-7,69 (>5d & <=20d)

Ziekteverzuimpercentage perindividu >7,70 (>20d)

57

4.2.8 De zorgafhankelijkheid (obv Katz schaal). Binnen deze variabele zijn er twee categorieën: rusthuizen met vooral bewoners die licht

tot matig zorgafhankelijk zijn en rusthuizen met vooral bewoners die zwaar

zorgafhankelijk zijn.

Er is geen significant verband gevonden tussen het ziekteverzuimpercentage en de mate

van zorgafhankelijkheid van de bewoners in het rusthuis.

Tabel 22: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid

Zorgafhankelijkheid Ziekteverzuimpercentage per individu

Licht tot matige zorg n = 376


Mediaan-IQR (0.1 [0 – 4.7]) range 0 – 80.8 Zware zorg n = 484 Gemiddelde (SD) 5.8 (15.2)

Mediaan-IQR (0 [0 – 4.4]) range 0 - 100

Grafiek 16: Zorgafhankelijkheid

1 2

Katz2tris

0

5

10

15

20

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

58

Tabel 23: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid

Zorgafhankelijkheid Ziekteverzuimpercentage per individu licht tot matig zware zorg

Totaal

0,00 n 188 255 443 % 50,0% 52.7% 51.5% 0,01-1,92 ( >0 & <=5d) n 49 62 111 % 13% 12.8% 12.9% 1,93-7,69 (>5d & <=20d) n 72 88 160 % 19.1% 18.2% 18.6%

>7,70 (>20d) n 67 79 146 % 17.8% 16.3% 17%

376 484 860 Totaal n % 100% 100 100%

Grafiek 17: Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

%

Licht tot matig zwaar

Zorgafhankelijkheid


Ziekteverzuimpercentage perindividu 0,01-1,92 ( >0 & <=5d)

Ziekteverzuimpercentage perindividu 1,93-7,69 (>5d &<=20d)

Ziekteverzuimpercentage perindividu >7,70 (>20d)

59

Om na te gaan of er een verband bestaat tussen organisatorische variabelen en

ziekteverzuim gecorrigeerd voor leeftijd werd een Binaire Logistische Regressie

uitgevoerd. Hiervoor werd het ziekteverzuimpercentage opgedeeld in 2 groepen. De

personeelsleden met langdurig verzuim en met kort verzuim zijn opgesplitst aan de

hand van het 75ste (= 4,35%).

Tabel 24: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid gecorrigeerd voor leeftijd zorgafhankelijkheid n >= 4.35% gecorrigeerd voor leeftijd totaal 860 25.7% OR BI P laag 376 26.3% 1 hoog 484 25.2% 0.94 (O.691 - 1.29) 0.72 P = 0.75

Tabel 25: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime gecorrigeerd voor leeftijd

Arbeidsregime N >= 4.35% gecorrigeerd voor leeftijd totaal 1423 25.0% OR BI P 100% 507 20.1% 1 51 - 99% 275 21.6 1.002 (0.691 - 1.45) 0.99 <=50% 661 30.1 1.541 (1.17 - 2.04) 0.002 P < 0.001

Tabel 26: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis gecorrigeerd voor leeftijd

OR = odds ratio BI = betrouwbaarheidsinterval De kans om langdurig ziek te worden stijgt met 54.1% als het arbeidsregime daalt naar

<=50%.

De kans om langdurig ziek te worden stijgt met 111% indien het rusthuis groter wordt

(122-175 bedden).

Grootte rusthuis N >= 4.35% gecorrigeerd voor leeftijd totaal 1423 25.0% OR BI P <80 316 18.0 1 80 - 101 361 23.3 1.28 (0.88 - 1.87) 0.20 122- 175 381 32.8 2.11 (1.47 - 3.03) 0.001 >176 365 24.7 1.30 (0.89 - 1.91) 0.17 P < 0.001

60

Ziekteverzuimpercentage per rusthuis

Bij de correlaties tussen het ziekteverzuimpercentage per rusthuis en de continue onafhankelijke variabelen is er geen significant verband vastgesteld.

Tabel 27: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage per rusthuis

ZV percentage per rusthuis

Grootte rusthuis rs ,110 P ,616 N 23 Percentage RVT bedden

rs ,191

P ,382 N 23 Zorgafhankelijkheid rs 0,096 P ,713 N 17

61

Hoofdstuk 5: Discussie

5.1 Steekproefvergelijking In het algemeen zijn vrouwen oververtegenwoordigd in de zorgsector, meer dan 90%

van de verpleging en verzorging zijn vrouwen. Dit was een beperking van de

steekproef, waardoor er geen correlaties konden gemaakt worden tussen ziekteverzuim

en geslacht.

De gemiddelde leeftijd was in de steekproef 35,6 jaar, wat weinig afwijkt van het cijfer

in het jaarverslag van het Sociaal Secretariaat Caritas (SSC) 36,8 jaar. Er is een sterke

vertegenwoordiging van jong personeel: 29,9% is jonger dan 30jaar (tav 28% in SCC),

16,4% is ouder dan 45 jaar (tav 20% in SSC). Volgens SSC hebben vooral

personeelsleden onder 21 jaar hebben een verzorgende functie, in onze steekproef is

deze groep in alle functies het sterkst vertegenwoordigd, maar vooral in de

leeftijdscategorie 36-45 jaar.

Arbeidsregime. In de steekproef werkt 64,6% deeltijds (tav 62,8% bij SSC, bij

verzorgenden 67%, bij verpleegkundigen 54%).

In de steekproef is de voltijdse tewerkstelling het sterkst vertegenwoordigd in

leeftijdscategorie van ten hoogste 25 jaar (56,1%), in tegenstelling tot de resultaten van

de privé sector (SSC) waar 60% van de personeelsleden jonger of gelijk aan 21 jaar

deeltijds werkt. Boven de 21 jaar haalt de deeltijdse tewerkstelling in de steekproef

steeds de bovenhand (in SSC is de deeltijdse tewerkstelling het grootst bij de 45-49

jarigen). In 1998-99 werkten volgens het SSC verpleegkundigen in meerderheid

voltijds, in 2001 49,8%. Hieruit kunnen we vermoeden dat het percentage aan deeltijds

werkende personeelsleden toeneemt.

Naar contract zijn er in de steekproef 31,8% statutaire en 47,8% met een niet

gesubsidieerd contract. Als de leeftijd toeneemt, stijgt het aantal statutairen.

62

Het aantal jaren anciënniteit is in de steekproef gemiddeld 10,1 jaar (tav 4,1 jaar in

SSC). Bij SSC is er een dalende trend, meer en meer werknemers hebben minder dan

één jaar dienst, in de steekproef is dit 26,5%. Bij verzorgend personeel is de gemiddelde

anciënniteit in de steekproef 9,2 jaar (tav 3,8 jaar in SSC), voor verpleegkundigen is dit

10,7 jaar (tav 4,5 jaar in SSC). In de steekproef, die in de openbare sector valt, is de

anciënniteit duidelijk hoger dan in de privé sector (SSC). Binnen de steekproef hebben

statutairen de hoogste anciënniteit (gemiddeld 17,5 jaar).

Naar arbeidsregime is de anciënniteit het grootst bij de categorie die 51-99% werkt (in

SSC bij de voltijdsen).

5.2 Discussie resultaten

Volgens SD Worx was het ziekteverzuimpercentage voor alle sectoren in België tijdens

het jaar 2000 4,4%, in 2003 4,9% en in 2004 4,8%. In de steekproef was het gemiddeld

ziekteverzuimpercentage 5,1%. In de zorgsector ligt het verzuimpercentage dus hoger

dan het algemeen percentage voor alle sectoren.

Bij de grootte van de instelling zien we bij SSC dat het ziekteverzuim tot aan de grens

van 1000 werknemers stijgt. In de steekproef stijgt het ziekteverzuimpercentage

eveneens als de grootte van de instelling stijgt (P < 0,001).

Leeftijd. In de steekproef is vooral gebleken dat personeelsleden jonger dan of gelijk

aan 25 jaar ten op zichte van alle andere leeftijdscategorieën minder verzuimen.

Volgens SSC verzuimen personeelsleden jonger dan 21 jaar het minst, wat

overeenstemt met de resultaten van de steekproef.

Vóór de leeftijd van 30 jaar neemt het ziekteverzuim volgens SSC toe, wat ook in onze

steekproef teruggevonden wordt. Tussen 30 en 39 jaar daalt het ziekteverzuim bij SSC,

maar niet in de steekproef.

Personeelsleden tussen de 40-54 jaar zijn volgens SSC het meest afwezig wegens

ziekte. Ook in de steekproef merken we het hoogste ziekteverzuimpercentage op bij de

leeftijdscategorie 46-55 jaar (7,3%).

63

Daarna neemt het ziekteverzuim terug af in de categorie van de 60-plussers van het

SSC. In de steekproef is het ziekteverzuimpercentage van de 55-plussers (4,6%) lager

dan de categorie tussen 46-55 jaar.

In onze steekproef heeft de hoofdverpleegkundige het laagste ziekteverzuimpercentage

(1,7%). Dit komt overeen met de literatuur die zegt dat hoe hoger het functieniveau,

hoe lager het ziekteverzuimpercentage is. Mogelijk is dit te wijten aan meer

taakvrijheid, meer mogelijkheid om zelf inhoud en vorm kunnen geven aan hun werk,

vrijheid om controle uit te oefenen en autonome beslissingen te nemen over hun

werkwijze waardoor er een grotere binding met het werk ontstaat. Ook is men

moeilijker vervangbaar als hoofdverpleegkundige. De logistieke hulp had in onze

steekproef een ziekteverzuimpercentage lager dan alle andere functies (2,7%), behalve

de hoofdverpleegkundige. In de steekproef was het hoogste ziekteverzuimpercentage

terug te vinden bij de ziekenhuisassistenten (5,9%) en bij verzorgenden (5,8%). In de

literatuur was het hoogste percentage ziekteverzuim terug te vinden bij verzorgenden.

Naar arbeidsregime verzuimen halftijds werkende personeelsleden in de steekproef

meer dan voltijds werkende personeelsleden (6,8% tav 3,7%). In de literatuur

verzuimen voltijdsen meer dan deeltijds werkende verpleegkundigen (Gilmour, W.H.;

Macdonald, E.B. et al, 1999). Een mogelijke verklaring is dat deeltijds werkende

verpleegkundigen meer tijd hebben om te herstellen waardoor de werkbelasting lager is.

Kempeneers (2001) spreekt dit tegen en beweert dat deeltijdsen meer verzuimen, zoals

in de steekproef. Dit kan te wijten zijn aan het feit dat hun werk vlugger moet wijken

voor andere taken en verplichtingen en als minder primordiaal bevonden wordt in hun

leven.

Het soort contract die iemand heeft is volgens de literatuur van invloed. In de

steekproef heeft een statutair het hoogste ziekteverzuimpercentage (6%). Volgens de

literatuur, zal iemand met een tijdelijk contract minder ziekteverzuim optekenen dan

werknemers die statutair benoemd zijn. Ook in onze steekproef is dit zo, het

ziekteverzuimpercentage van een contractueel bedraagt 4,5%. Dit kan te verklaren zijn

door de jobonzekerheid die gepaard gaat met tijdelijk benoemde werknemers. Een

statutair is dikwijls ook een oudere werknemer én het verschil in financiële bescherming

speelt ook een rol.

64

Indien de geldelijke anciënniteit stijgt, vertonen de personeelsleden in de steekproef

een hoger ziekteverzuimpercentage.

Vooral instellingen waar het percentage aan RVT bedden hoger is dan 48,8% vertonen

een hoger ziekteverzuimpercentage dan de instellingen waar er een lager percentage aan

RVT bedden is.

Een variabele die in de zelfde lijn ligt van het percentage RVT bedden is de

zorgafhankelijkheid van de bewoners. Hier is geen significant verschil in ziekteverzuim

gevonden.

5.3 Methodologische overwegingen

Men moet aandachtig zijn dat ziekteverzuim op dezelfde manier gedefinieerd en

gemeten is. Als men uren ziekteverzuim met elkaar vergelijkt, moet men nagaan of het

arbeidsregime wel in rekening is gebracht. Ook bij het aantal dagen ziekteverzuim geldt

dezelfde opmerking. Enkel het ziekteverzuimpercentage biedt voor vergelijkingen enige

garantie.

Een mogelijke tekortkoming waar we geen controle over hadden is het feit dat de data

door de rusthuizen zelf ingevoerd werden.

65

Hoofdstuk 6 Conclusie

Deze thesis had tot doel de invloed van de organisationele kenmerken van een instelling

en de persoonlijke kenmerken van een personeelslid op ziekteverzuim na te gaan. De

database waarop de analyses uitgevoerd werden is van het jaar 2000 en bevatte

informatie over Vlaamse openbare rusthuizen en rust- en verzorgingstehuizen.

Als resultaat is er een significante relatie gevonden tussen het ziekteverzuimpercentage

en de grootte van de instelling, het soort contract van het personeelslid, de functie, het

aantal jaren geldelijke anciënniteit, het arbeidsregime, de leeftijd van het personeelslid

en het percentage RVT bedden. Er is gebleken dat er geen significant verschil bestaat

tussen het ziekteverzuim en de zorgafhankelijkheid die gebaseerd is op de Katz schaal.

In een aantal onderzoeken bij andere patiëntengroepen in de literatuur komt men tot

gelijksoortige resultaten. In vergelijking met de openbare sector hadden de

personeelsleden uit de privé sector een lagere anciënniteit, verder hadden deze takken

van de rusthuis sector een zelfde verdeling in de onderzochte variabelen.

Beperkingen aan de dataset/steekproef waren het ontbreken van het geslacht en de

ziekteverzuimfrequentie. Dit zijn domeinen die in de toekomst verder kunnen

onderzocht worden.

Ziekteverzuim blijft dus een actueel probleem als men weet dat het percentage blijft

stijgen.

66

Lijst van tabellen

Tabel 1: Overzicht ziekteverzuimpercentages en overeenstemmend aantal dagen

ziekteverzuim.

Tabel 2: Leeftijd

Tabel 3: Geldelijke anciënniteit

Tabel 4: Functie

Tabel 5: Arbeidsregime

Tabel 6: Ziekteverzuimpercentage

Tabel 7: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage

Tabel 8: Ziekteverzuimpercentage-soort contract

Tabel 9: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-soort contract

Tabel 10: Ziekteverzuimpercentage-functie

Tabel 11: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-functie

Tabel 12: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit

Tabel 13: Kruistabel ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit

Tabel 14: Ziekteverzuimpercentag-Arbeidsregime

Tabel 15: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-arbeidsregime

Tabel 16: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis

Tabel 17: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis

Tabel 18: Ziekteverzuimpercentage-Leeftijd

Tabel 19: Kruistabel Ziekteverzuimpercentag-Leeftijd

Tabel 20: Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden

Tabel 21: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden

Tabel 22: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid

Tabel 23: Kruistabel Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid

Tabel 24: Ziekteverzuimpercentage-Zorgafhankelijkheid gecorrigeerd voor leeftijd

Tabel 25: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime gecorrigeerd voor leeftijd

Tabel 26: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis gecorrigeerd voor leeftijd

Tabel 27: Spearman correlatie ziekteverzuimpercentage per rusthuis

67

Lijst van illustraties

Figuur 1: Verschillende soorten ziekteverzuim

Figuur 2: onderzoeksopzet verzuimonderzoek SD Worx

Figuur 3: Figuur 3: Drie niveau’s ziekteverzuim

Figuur 4: Katz schaal vier kwadranten

Grafiek 1: Het algemeen ziekteverzuimpercentage in België van 2000 tot 2004.

Grafiek 2: Soort contract

Grafiek 3: Ziekteverzuimpercentage-soort contract

Grafiek 4: Functie

Grafiek 5: Ziekteverzuimpercentage-functie

Grafiek 6: Geldelijke anciënniteit

Grafiek 7: Ziekteverzuimpercentage-Geldelijke anciënniteit

Grafiek 8: Arbeidsregime

Grafiek 9: Ziekteverzuimpercentage-Arbeidsregime

Grafiek 10: Grootte rusthuis

Grafiek 11: Ziekteverzuimpercentage-Grootte rusthuis

grafiek 12: Leeftijd

Grafiek 13:Leeftijd

Grafiek 14: Percentage RVT bedden

Grafiek 15:Ziekteverzuimpercentage-Percentage RVT bedden

Grafiek 16: Zorgafhankelijkheid

Grafiek 17: Ziekteverzuimpercentage Zorgafhankelijkheid

68

Literatuur

Adriaansens B., Ziekteverzuim in het ZOL; registratie en beleid. Projectthesis

aangeboden tot het verkrijgen van de graad van licentiaat in de Medisch Sociale

Wetenschappen, Academiejaar 2003-2004, Katholieke Universiteit Leuven, 110 pgn.

Anonymous, Redundancy fears spark drop in UK worker absence figures, Occupational

Health, 2003, 55 (9), pg.4.

Allegro J.T., Veerman T.J.: Sickness Absence. In handbook of Work and Organisational

Psychologie 2nd Edn, Eds. P.J.D. Drenth, H. Thierry, C.J. de Wolff, Bohn Stafleu Van

Loghum,1998 , 121-144.

Beil – Hildebrand M., Nurse absence – the causes and consequences, Journal of nursing

management, 1996, jan 4 (1), 11-17.

Bissoondial O., Sickness among nurses, Nursing management, 2002, 9 (6), 26-30.

Borda R. & Norman J. I., Factors influencing turnover and absence of nurses: a research

review, International journal of nursing studies, 1997, 34 (6), 385-394.

Bourbonnais R. & Mondor M., Job strain and sickness absence among nurses in the

province of Quebec, American journal of industrial medicine, 2001, 39, 194-202.

Bruusgaard, D., Eriksen, W., en Knardhal, S.(2003), Work factors as predictors of

sickness absence: a three month prosprctive study of nurses’ aides, Journal of Occup

Environ Med, 60 271-278.

Bruugaard, D., Eriksen, W. (2002), Physical leisure-time activities and long-term sick

leave: A 15 month prospective study of nurses’ aides, Journal of Occup Environ Med,

44 530-538.

69

Coene N., Studie van antecedenten van ziekteverzuim en het verband met enkele

jobbelevingskenmerken binnen een dienst voor gezinszorg (vzw thuishulp Oost –

Vlaanderen), Scriptie voorgelegd tot het behalen van de graad van Medisch Sociale

Wetenschappen, Academiejaar 2003-2004, Universiteit Gent, Faculteit Geneeskunde en

Gezondheidswetenschappen, 71 pgn.

Cuykens K. & Flion I., Arbeidsverzuim Statistisch Jaarrapport, SD Worx, HR studies,

2002.

Cuykens K. & Flion I., Arbeidsverzuim Statistisch Jaarrapport, SD Worx, HR studies,

2003.

De Greave D.& Maes R., Ziekteverzuim en het toekennen van arbeidsongeschiktheid,

Programma Publieke economie, gezondheidseconomie, Federale diensten voor

wetenschappelijke, technische en culturele aangelegenheden, Brussel, 1995.

De Prins P., Zorgen om zorg(arbeid). Een vergelijkend onderzoek naar de oorzaken

stress en maatzorg in Vlaamse rusthuizen. Acco Leuven / Leusden, 2001, 383 p.

Elovaino, M., Ferrie, E., Firth-cozens, J., Kivimäki, M., Vahtera, J., & Töyvry,J.(,

Sickness absence in hospitalphysicans: 2 year follow up study on determinants, Journal

of Occup Environ Med, 58 361-366.

Gilmoure, W.H., Macdonald, E.B., Murray, K.J., & RitchieA., K., (1999), Analysis of

sickness absence among employees of four NHS trusts, Journal of Occup Environ Med,

56 702-708.

Grosfeld J.A.M., Schalk M.J.D. Verzuimfactoren afzonderlijk belicht. In Handboek

ziekteverzuim: gids voor de bedrijfspraktijk, Eds Smulders P.G. en Veerman T.J.

Dewel, ’s Gravenhage, 1993

Hackett R.D., Bycio P. and Guion R.M., Absenteeism among hospital nurses: an

idiographic longitudinal analysis, Academy of management journal, 1989, 32 (2), 424-

453.

70

Janet L., Wilson, The impact of shift patterns on healthcare professionals, Journal of

nursing management, 2002, 10, 211-219.

Kempeneers N., Sociaal jaarverslag 2001, Rusthuizen en rust – en verzorgingstehuizen,

Sociaal Secretariaat Caritas, 2001.

Pacolet J. et al , Plus est en vous herbekeken. Mampowerplanning in de zorgsector en

de socioculturele sector. Deel 2 De vraag naar zorg beroepen in de Vlaanse

Gemeenschap 1995 – 2000. Katholieke Universiteit Leuven. Hoger Instituut voor de

arbeid, Leuven, 2002, 550 p.

Peeters, R., Van Hal, G., Eylenbosch,W., Verzuimcijfers in een openbare instelling: het

ziekteverzuim van het personeel OCMW in Antwerpen. Antwerpen: Universitaire

Instelling Antwerpen, Epidemiologie en Sociale Geneeskunde, 1986: 80p (ESOC-

publicatie; vol 6)

Pool, J. & Van Dijck, J.K., Ontwikkeling en duurzame inzetbaarheid van personeel,

Diegem: Bohn Stafleu Van Loghum, 1999.

Poissonet, M.D., & Véron, M. (2000), Health effects of work schedules in healtcare

professions, Journal of Clinical Nursing, 9 13-23.

Popp O. P. & Behlohlav J.A., Absenteeism in low status environment, Academy of

management journal, 1982, 25 (3), 677-683.

Primoff J.V., Gender differences in days lost from work due to illness, Industrial and

Labor Relations Review, 1997, 50 (2), 304-3321.

Reis R.J., Factors related to sickness absenteeism among nursing personnel, Revista de

Saúde Pública, 2003, 37 (5).

Ris B.G.M., Personeelsbeleid en ziekteduur, Nederlands instituut voor preventieve

geneeskunde TNO, Leiden.

71

Schalk M.J.D., Is frequent ziekteverzuim toe te wijzen aan demografische kenmerken?

Gedrag en Gezondheid, 1990, 18, 284-294.

Schalk M.J.D., Determinanten van kortdurend ziekteverzuim. 1989, Dessentalia

Katholieke Universiteit Nijmegen.

Schonkig E.C. & Siegerist, Ziekteverzuim van vrouwelijke werknemers. Deel 1:

Statistische analyse van verzuimregistratiegegevens, Nederlands instituut voor

preventieve gezondheidszorg TNO, Leiden.

Skatum J.D., Take some days off, why don’t you? Endogenous sick leave and pay,

Journal of health economics, 2003, 22, 379-402.,P.G.W., Veerman, T.J., Handboek

ziekteverzium: gids voor bedrijfspraktijk, ’s Gravenhaage Dewel, 1991, 239 pgn.

Smulders,P.G.W., Veerman, T.J., Handboek ziekteverzium: gids voor bedrijfspraktijk,

’s Gravenhaage Dewel, 1991, 239 pgn.

Tordoir W.F., van der Klaauw M.M. & van Manen – Boekestein C.M.J., Project

Gezondheidszorg en lange ziekteduren. Rapport 3, Nederlands instituut voor

preventieve geneeskunde TNO, Leiden.

Van Bulck K., Meulemans H., Mok A.L., Determinanten van ziekteverzuim, Acco,

Leuven / Amersfoort, 1996, 45pgn.

Van Hal G., Peeters R. & Eylenbosch W., Verzuimcijfers in een openbare instelling.

Het ziekteverzuim bij het personeel van het OCMW – Antwerpen, 1986. Epidemiologie

en sociale geneeskunde, Universiteit Antwerpen, publicatie nummer 6, projectnummer

20.537 en 20.537bis.

Van Mol P., Onderzoek naar risico’s voor het welzijn van de werknemers bij het Maria

ziekenhuis Noord-Limburg campus H. Hart Neerpelt.Eindwerk aangeboden tot het

verkrijgen van het getuigeschrift “ Aanvullende vorming preventieadviseurs

arbeidsveiligheid niveau 2”, Centrum voor universitaire permanente vorming,

Pellenberg, 1999, 8pgn.

72

Verhaeghe, R., Mak, R., Van Maele, G., Kornitzer, M. & De Backer, G. (2003). Job

stress among middle-aged health care workers and its relation to sickness absence.

Stress and Health, 19 (5), 265-274.

Vlist, R., van der (1988). Ziekteverzuim en ziekteverzuimbeleid in organistaties. Gedrag

en organisatie, 4, 7-12.

Willems J. H.B.M., De zieke werknemer: een informatieboekje voor de curatieve sector

over ziekteverzuim en arbeidsongeschiktheid, 1995, Bohn en Stafleu Van Loghum, 120

pgn., J.L., The impact of shift patterns on healthcare professionals, Journal of Nursing

Management 10 211-219.

Wilson, J.L. (2002), The impact of shift patterns on healthcare professionals, Journal of

Nursing Management 10 211-219.

73

Bijlagen

74

Bijlage 1

Grafiek scatterdiagram ziekteverzuimpercentage en geldelijke anciënniteit.

0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0

Geldelijke anciënniteit

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

Ziek

teve

rzui

mpe

rcen

tage

per

indi

vidu

Scatterdiagram Zv%Individ & GeldAnc

��

75

Bijlage 2: Katz schaal.

UNIVERSITEIT GENT - libstore.ugent.be

Documents

Transcript of UNIVERSITEIT GENT - libstore.ugent.be