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doi:10.17147/asu-1-426483
„Stay at Work“ – a resource-oriented concept fills a gap
Introduction: The “Stay at Work” (SaW) concept offers a resource-oriented perspective on employees who work continuously despite health restrictions and do not show increased absenteeism.
Method: In the present study, data from the lidA cohort study are used to investigate the phenomenon of SaW within the middle-aged working population cross-sectionally.
Results: The results show that SaW employees often have more favorable personal and work-related resources than employees with frequent periods of incapacity for work. In particular, work factors such as leadership quality and influence at work seem to be key influencing factors. Nevertheless, they also represent a potentially vulnerable group.
Conclusions: This article takes a first step towards a better scientific classification of SaW and shows how this perspective can strengthen occupational prevention work in Germany.
Keywords: Stay at Work – working with illness – employment history – employability – occupational safety – corporate health management
„Stay at Work“ – ein ressourcenorientiertes Konzept füllt eine Lücke
Einleitung: Das Konzept „Stay at Work“ (SaW) bietet eine ressourcenorientierte Perspektive auf Erwerbstätige, die trotz gesundheitlicher Einschränkungen kontinuierlich arbeiten und dabei keine erhöhten Fehlzeiten aufweisen.
Methode: In der vorliegenden Studie werden Daten der lidA-Kohortenstudie verwendet, um das Phänomen SaW innerhalb der mittelalten Erwerbsbevölkerung querschnittlich zu untersuchen.
Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen, dass SaW-Beschäftigte oft über günstigere personale und arbeitsbezogene Ressourcen verfügen als Beschäftigte mit häufigen Arbeitsunfähigkeitszeiten. Insbesondere Arbeitsfaktoren wie Führungsqualität und Einfluss bei der Arbeit scheinen dabei zentrale Einflussfaktoren zu sein. Dennoch stellen sie zugleich eine potenziell vulnerable Gruppe dar.
Schlussfolgerungen: Der Beitrag leistet einen ersten Schritt zur besseren wissenschaftlichen Einordnung von SaW und zeigt Potenziale auf, wie diese Perspektive die betriebliche Präventionsarbeit in Deutschland stärken kann.
Schlüsselwörter: Stay at Work – Arbeiten mit Krankheit – Erwerbsverlauf – Beschäftigungsfähigkeit – Arbeitsschutz – betriebliches Gesundheitsmanagement
ASU Arbeitsmed Sozialmed Umweltmed 2024; 60: 164–0169
Einleitung
Die arbeitsmedizinische Forschung beschäftigt sich hierzulande mit der Untersuchung arbeitsbedingter Determinanten und Risikofaktoren der Gesundheit, mit gesundheitlichen Risikogruppen, krankheitsbedingter Arbeitsunfähigkeit (AU), Wiedereingliederung (BEM, Rehabilitation) oder Erwerbsminderung. Der vorherrschende Fokus auf diese risiko- und defizitorientierten Betrachtungsweisen prägt nicht nur die Forschung, sondern ebenso die betriebliche Prävention und nicht zuletzt die fachpolitische Rhetorik, Regulierung und Forschungsförderung.
Stay at Work (SaW)
Weniger Beachtung als Beschäftigte mit höheren Ausfallzeiten findet im Arbeitsschutz die große Gruppe Beschäftigter, die trotz schlechter Gesundheit kontinuierlich arbeitet, ohne durch erhöhte Fehlzeiten aufzufallen. Viele schaffen es, trotz gesundheitlicher Einschränkungen „nachhaltig erwerbstätig“ zu bleiben – ein Phänomen, das als „Stay at Work“ bekannt ist (de Vries 2012). Das Konzept SaW ist allerdings noch relativ neu und nicht einheitlich definiert (de Vries et al. 2011; Lecours et al. 2024, 2022; van Hees et al. 2022a).
Ein breites Verständnis von SaW umfasst alle Zustände des andauernden Erwerbstätigseins von Beschäftigten mit gesundheitlichen/funktionellen Einschränkungen, also auch das Arbeiten mit chronischer Krankheit beziehungsweise nach einer langen AU-Phase (betriebliche Wiedereingliederung; siehe z. B. Bosma et al. 2021; Vooijs et al. 2015).
Ein enges Verständnis von SaW dagegen bezieht sich auf die Erwerbstätigkeit von Personen mit gesundheitlichen Einschränkungen, die keine erhöhten AU-Zeiten aufweisen (vgl. de Vries 2012; de Vries et al. 2012). Hierbei könnte es sich um eine resiliente und „erfolgreiche Gruppe“ handeln. Diese Gruppe ist aus betrieblicher Präventionssicht aus zwei Gründen besonders interessant:
Evidenzlage zu SaW
Die Evidenzlage dazu, wie Menschen mit gesundheitlichen Einschränkungen nachhaltig erwerbstätig sein können, ist noch begrenzt, insbesondere bei Anlegung eines engen Verständnisses von SaW. Die Forschung hierzu umfasst nur wenige quantitative (de Vries et al. 2011b, 2012), dafür aber einige qualitative Arbeiten (Bosma et al. 2020, 2021; de Vries et al. 2011a; Lecours et al. 2022; Smith-Young et al. 2014) und fokussierte Reviews (Aksnes u. Ulstein 2024; Audet u. Lecours 2024; de Vries et al. 2011b; Lecours et al. 2024; Six Dijkstra et al. 2023; Teborg et al. 2024; van Hees et al. 2022b; Vooijs et al. 2015). Konzeptionelle Modelle, die in der wissenschaftlichen Arbeit herangezogen werden, umfassen unter anderem das ICF-Modell (Internationale Klassifikation der Funktionsfähigkeit, Behinderung und Gesundheit; Ask et al. 2015; de Vries et al. 2011; Nevala et al. 2015; Vooijs et al. 2015), die Arena of Work Disability Prevention (WDP Arena; Six Dijkstra et al. 2023) sowie das „model of sustainable employability“ (van der Klink et al. 2016; van Hees et al. 2022a), das wiederum auf dem „capability approach“ von Sen (1993) basiert. Die meisten Studien fokussieren sich auf spezifische Krankheitsbilder, häufiger auf Arbeiten mit chronischen Schmerzen (de Vries 2012; Vooijs et al. 2015) oder psychischen Störungen (van Hees et al. 2022b).
Je nach Ansatz, inhaltlichem Fokus und wissenschaftlichem Blickwinkel werden unterschiedliche Determinanten für SaW beschrieben, nämlich insbesondere
Forschungsbedarf und -fragen zu Stay at Work
Das Phänomen SaW und eine daraus abgeleitete ressourcenorientierte Sichtweise könnten dem Arbeitsschutz und dem betrieblichen Gesundheitsmanagement neue Impulse und Instrumente für die betriebliche Präventionsarbeit geben, vor allem in der Sekundär- und potenziell auch in der Tertiärprävention. Voraussetzung ist die Vertiefung der Forschung im Arbeitsschutz hierzu. In diesem Beitrag werden die Daten der lidA-Studie genutzt, um in einem ersten explorativen Schritt zur Thematik zu untersuchen,
Methode
Für die vorliegenden Analysen wurden Daten der lidA-Kohortenstudie (www.lida-studie.de) verwendet. Die lidA-Kohortenstudie widmet sich der Erforschung von Arbeit, Gesundheit und Erwerbstätigkeit in der älteren Erwerbsbevölkerung in Deutschland, bis hin zum Übergang in den Ruhestand (Hasselhorn et al. 2014). Ihr Design, ihre hohe Teilnehmerzahl und Repräsentativität ermöglichen eine differenzierte Betrachtung des Zusammenspiels von Arbeit, Gesundheit und Erwerbsteilhabe in einer älter werdenden Erwerbsbevölkerung aus einer interdisziplinären Perspektive.
Seit 2011 werden in der Studie (initial) sozialversichert Beschäftigte der deutschen Babyboomer-Kohorte, nämlich der Jahrgänge 1959 und 1965, in Drei- bis Vier-Jahres-Abständen zu Hause persönlich befragt (NWelle1 (2011) = 6585, NWelle2 (2014) = 4244, NWelle3 (2018) = 3586). In der vierten, aktuellen Erhebungswelle wurden die Teilnehmenden entweder zu Hause oder telefonisch („CAPI by phone“) interviewt. In dieser Welle wurde die bisher untersuchte Stichprobe auf jeweils über 3000 Personen pro Geburtsjahrgang aufgefüllt, zusätzlich wurden erstmals nahezu ebenso viele Personen des Geburtsjahrgangs 1971 befragt (NWelle4 (2022/23) = 8884).
Die aktuelle querschnittliche Studie untersucht Personen, die an der ersten Studienwelle teilgenommen haben und deren Erwerbsstatus entweder „Vollzeit“, „Teilzeit“, „geringfügig beschäftigt”, „in Beschäftigungsmaßnahme“ oder „in Qualifizierungsmaßnahme“ entsprach. Zusätzlich wurden Fälle ausgeschlossen, die fehlende Werte auf der Zielvariable (s. unten) vorwiesen. Insgesamt wurden N = 6289 Fälle eingeschlossen. Die Befragten waren zum Befragungszeitpunkt mehrheitlich 52 (geb. 1959) bzw. 46 (geb. 1965) Jahre alt.
Zielvariable: Stay at Work
Die Zielvariable „Stay at Work“ umfasst die drei Kategorien „(sehr) gute Gesundheit [G]“, „Stay at Work [SaW]“ (zufriedenstellende bis sehr schlechte Gesundheit und < 12 AU-Tage/Jahr) und „krank [K]“ (zufriedenstellende bis sehr schlechte Gesundheit und ≥ 12 AU-Tage/Jahr). Die Zielvariable „Stay at Work“ wurde durch die Kombination zweier Variablen gebildet: einerseits der international gut etablierten und validierten (Idler u. Benyamini 1997) Einzelfrage zur empfundenen eigenen allgemeinen Gesundheit („Wie würden Sie Ihren gegenwärtigen Gesundheitszustand beschreiben?“ Antwortkategorien: sehr gut – gut – zufriedenstellend – weniger gut – schlecht) und andererseits der Angabe zur Anzahl der Tage krankheitsbedingter Arbeitsunfähigkeit in den letzten zwölf Monaten (Tage/Jahr). Der Cut-off 11/12 AU-Tage zur Unterscheidung der Gruppen SaW und K basiert auf Anregung von de Vries (2012), diesen Schnitt bei 5 % aller Arbeitstage zu machen (bei 220 Arbeitstagen im Jahr).
Sozioökonomischer Status
Der sozioökonomische Status wurde mittels zweier Variablen erfasst, der Bildung und des Haushaltsnettoäquivalenzeinkommens. Zur Messung der Bildung wurden Angaben zur höchsten schulischen Bildung und der höchsten beruflichen Qualifikation kombiniert (Ahrens et al. 1998). Die daraus resultierenden acht Kategorien wurden anschließend zu drei Kategorien (gering/mittel/hoch) aggregiert. Zur Beschreibung des Einkommens wurden die Angaben zum Haushaltseinkommen berücksichtigt. Durch eine Äquivalenzbilanzierung des Haushaltsnettoeinkommens auf Basis der modifizierten OECD-Skala entsteht das Haushalts-Nettoäquivalenzeinkommen (HH-NÄE). Für die statistischen Analysen wurden fünf Einkommensgruppen anhand des gesellschaftlichen Medians des HH-NÄE gebildet (vgl. Lampert u. Kroll 2009): < 60 %/< 80 %/< 100 %/< 150 %/≥ 150 % des gesellschaftlichen Medians.
Personale Faktoren
Die Arbeitsmotivation wurde in Anlehnung an die deutsche Fassung des Job Diagnostic Survey (Richard u. Durand 2020) erhoben. Drei Items „Die Arbeit, die ich mache, bedeutet mir sehr viel”, „Ich empfinde eine große persönliche Zufriedenheit, wenn ich meine Arbeit gut mache”, „Ich empfinde ein hohes Maß an persönlicher Verantwortung für die Arbeit, die ich tue” wurden auf einer Skala von 1 (stimmt überhaupt nicht) bis 7 (stimmt vollständig) erfasst. Im Anschluss erfolgte die Bildung eines Skalenmittelwerts. Der finale Score umfasst eine Spanne von 1 (minimal) bis 7 (maximal).
Negative (NA) und positive Affektivität (PA) wurde in Anlehnung an die deutsche Version der „Positive and Negative Affect Schedule“ (PANAS; Krohne et al. 1996) mit jeweils fünf Items (über eine fünfstufige Likert-Skala) erfasst. Über die Skalenmittelwerte wurde anschließend ein Gesamtscore (separat für NA und PA) berechnet (1 [minimal] bis 5 [maximal]).
Arbeitsfaktoren
Soziale Unterstützung, Führungsqualität, quantitative Anforderungen sowie Einfluss bei der Arbeit wurden mittels der deutschen Version des Copenhagen Psychosocial Questionnaire (COPSOQ II, mittlere Version; Nübling et al. 2006) erfasst und anschließend in separate Summenscores (0 [minimal/niedrigste Ausprägung bis 100 [maximal/höchste]) umgewandelt.
Die körperlichen Arbeitsanforderungen wurden über die Kombination zweier Variablen erfasst. Erhoben wurde die Häufigkeit der Exposition gegenüber Zwangshaltungen und Heben und/oder Tragen von schweren Lasten. Personen, die angaben, dass mindestens eine der beiden Expositionen „mehr als die Hälfte der Arbeitszeit“ vorkommt, wurden der Gruppe „hohe Exposition“ zugeordnet, jene, die für beide Variablen angaben, „nie“ exponiert zu sein, der Gruppe „keine Exposition“, die Übrigen wurden der Gruppe „mittlere Exposition“ zugeordnet.
Statistische Analysen
Die Beschreibung der drei Gruppen G, SaW und K erfolgt anhand sozioökonomischer, personaler sowie arbeitsbezogener Faktoren (➥ Tabelle 1). Um die statistische Signifikanz der Gruppenunterschiede zu überprüfen, wurden Chi-Quadrat-Tests für kategoriale unabhängige Variablen und Varianzanalysen (ANOVA) für stetige unabhängige Variablen durchgeführt.
Ergebnisse
Tabelle 1 zeigt die Verteilung der drei Statusgruppen G, SaW sowie K sowie die Unterschiede zwischen den drei Gruppen hinsichtlich sozioökonomischer, personaler und arbeitsbezogener Faktoren. Mehr als die Hälfte des Samples (54,8 % von N = 6289) gibt an, eine (sehr) gute Gesundheit zu haben (G). Fast ein Drittel (30,4 %) berichtet hingegen eine mäßige bis schlechte Gesundheit und zugleich weniger als 12 Arbeitsunfähigkeitstage pro Jahr. Diese Gruppe wird als „Stay at Work“ bezeichnet, da sie trotz gesundheitlicher Einschränkungen weiterhin arbeitet. Die verbleibenden Personen gehören zur Gruppe K (14,8 %), die sich durch eine Kombination aus mäßiger bis schlechter Gesundheit und mindestens 12 Arbeitsunfähigkeitstagen pro Jahr auszeichnet. Der zentrale Unterschied zwischen SaW und K liegt somit in den höheren Arbeitsunfähigkeitstagen der Gruppe K.
Abgesehen vom Geschlecht unterscheiden sich die drei Gruppen für alle untersuchten Faktoren hochsignifikant (jeweils p < 0,001). Es zeichnet sich ein deutlicher Gradient ab: Personen in G stehen bei sämtlichen sozioökonomischen, personalen und Arbeitsfaktoren günstiger da als die übrigen Gruppen. So haben sie deutlich häufiger eine hohe Bildung (24,9 %) als Personen in SaW (16,6 %) und K (13,2 %) und verfügen häufiger über ein hohes HH-NÄE. Auch wenn die Unterschiede zwischen SaW und K weniger ausgeprägt sind, ist die Gruppe SaW im Mittel sozioökonomisch bessergestellt als K. Auch bei den personalen Faktoren steht SaW im Vergleich zu K etwas besser da. Deutliche Unterschiede zwischen SaW und K werden bei den arbeitsbezogenen Faktoren sichtbar: Personen in SaW berichten im Durchschnitt erheblich bessere Werte bei der sozialen Unterstützung durch KollegInnen, der Führungsqualität und bei ihrem Einfluss bei der Arbeit. Zudem sind sie deutlich seltener hohen oder mittleren körperlichen Anforderungen ausgesetzt als Personen der Gruppe K. Allerdings berichten sie im Mittel höhere quantitative Anforderungen.
Diskussion
In der Einleitung dieses Beitrags wurde argumentiert, dass es sich bei Beschäftigten mit hoher Krankheitslast und wenigen AU-Tagen in den zurückliegenden 12 Monaten (SaW) einerseits um eine ressourcenreiche und gleichzeitig um eine vulnerable Beschäftigtengruppe handeln könnte. Die zugrunde liegende literaturbasierte Hypothese ist, dass bei SaW besonders günstige personale und arbeitsbedingten Ressourcen vorliegen, die sie insbesondere von K unterscheiden, gleichzeitig allerdings kann in SaW das Vorliegen von Präsentismus nicht ausgeschlossen werden. In der hier vorgelegten ersten Analyse von mittelalten Beschäftigten zeigt sich für die meisten untersuchten sozioökonomischen, personalen und Arbeitsfaktoren ein Gradient, bei dem die Gruppe G (gute Gesundheit) die günstigsten Werte erreicht, die Gruppe K (krank und hohe AU) die ungünstigsten und die Gruppe „SaW“ dazwischenliegt, dabei oft näher an K als an G. Allein bei den Arbeitsfaktoren hebt sich SaW mit günstigeren Mittelwerten deutlich von K ab, aber niemals günstiger als G.
Auf den ersten Blick bestätigen die Ergebnisse die Hypothese, dass SaW besonders ressourcenreich sei, nur teilweise. Eher erscheint die Gruppe als eine etwas abgemilderte Variante von K, allerdings mit günstigeren Arbeitsumständen.
Neben der sozialen Unterstützung durch Kolleginnen und Kollegen hebt sich die Gruppe SaW insbesondere durch einen deutlich höheren Einfluss auf die Arbeit sowie eine bessere wahrgenommene Führungsqualität ab, ein Befund, der im Einklang mit der bestehenden Evidenz steht (Abma et al. 2013; Bosma et al. 2020; van Hees et al. 2022b).
Dennoch wird die Diskussion der Befunde dadurch erschwert, dass vergleichbare arbeitsepidemiologische Studien nach Kenntnis der Autoren noch nicht vorliegen. Nichtsdestotrotz bietet die Literaturlage eine Reihe von Ansatzpunkten zur Diskussion, die gleichzeitig eine Diskussion der Limitationen der vorliegenden Untersuchung ist:
Variablenauswahl
Bei der hier vorliegenden und auf Sekundärdaten beruhenden Analyse konnten zahlreiche in der Literatur beschriebene Determinanten von SaW (Bosma et al. 2020; de Vries et al. 2011a; Richard u. Durand 2020; van Hees et al. 2022b) nicht berücksichtigt werden, da sie in lidA-Welle 1 nicht erhoben worden sind. Dazu gehören insbesondere personale Faktoren wie Persönlichkeitsmerkmale und Bewältigungsstile. Wir hatten uns bewusst für Analysen der lidA-Welle 1 (2011) entschieden, da wir nur in dieser positive und negative Affektivität erfasst hatten. Affektivität war bei de Vries et al. (2011a) als Einflussfaktor gelistet, dort allerdings nur als einer von vielen personalen. Das Fehlen einiger SaW-spezifischer Einflussfaktoren im bisherigen Datensatz spricht dafür, für die kommende lidA-Welle 5 (geplant für 2027) ein spezifisches „SaW-Modul“ zu erstellen, das möglichst viele spezifische Einflussfaktoren beinhaltet.
Präsentismus
In der Einleitung wurde angedeutet, dass sich nach unserer Operationalisierung von SaW auch Beschäftigte mit häufigem Präsentismus (Lohaus u. Habermann 2019) in SaW befinden könnten. Präsentismus ist nicht nur Ausdruck eines intensiveren beruflichen Engagements, sondern kann durchaus als Konsequenz ungünstiger individueller beziehungsweise Arbeitsumstände oder gar Notlagen verstanden werden. Dies wäre zu Beispiel der Fall, wenn Beschäftigte krank zur Arbeit gehen, um nicht Gefahr zu laufen, ihren Arbeitsplatz zu verlieren oder andere Nachteile zu erleiden („reverse malingering“; Lurati 2013). Da Präsentismus nicht nachhaltig ist, sondern im Gegenteil als gesundheitsgefährdend (Lohaus u. Habermann 2019) gilt, dürfte die Gruppe Beschäftigter mit häufigem Präsentismus nach unserem Verständnis SaW nicht zugeordnet werden. Leider wurde Präsentismus nur in lidA-Welle 3 (2018) erfasst.
Operationalisierung von SaW
Bei der Operationalisierung von SaW haben wir uns am Vorgehen von de Vries (2012) orientiert. Dies erforderte Entscheidungen hinsichtlich eines Gesundheitsindikators, eines Cut-offs zur Unterscheidung zwischen „guter“ und „schlechter“ Gesundheit sowie eines weiteren Cut-offs für die selbstberichteten AU-Tage der zurückliegenden 12 Monate. Die Wahl ist bezüglich des Gesundheitsindikators gut begründbar, denn der Einzelfrage „allgemeine Gesundheit“ des SF-12 wird eine hohe Prädiktionskraft in Bezug auf spätere Morbidität und Mortalität bescheinigt (Idler u. Benyamini 1997). Ihre Stärke in Hinsicht auf die Operationalisierung von SaW ist auch, dass sie die „allgemeine Gesundheit“ zum Gegenstand hat und nicht etwa spezifische Diagnosen. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Perspektive auf Gesundheit, die sowohl ihre Subjektivität als auch Mehrdimensionalität berücksichtigt. Wenn es dagegen um die Untersuchung von Determinanten für SaW geht, wäre die Einbindung spezifischer Diagnosen durchaus zu erwägen. In diesem Zusammenhang sollte künftig ein vertiefter wissenschaftlicher Austausch erfolgen.
Der Cut-off bei den AU-Tagen (zwischen 11 und 12) wurde in Anlehnung an de Vries (2012) gewählt, der bei seinen Studien einen Schnitt bei 5 % aller Arbeitstage gemacht hat (also bei 11 von 220 Arbeitstagen im Jahr). Seine Begründung war, dass dies der mittleren AU-Rate in den Niederlanden und in Europa entspräche. In unserer Untersuchungsgruppe lag der Mittelwert zum Untersuchungszeitpunkt bei 10,4 AU-Tagen, also nahe an dem gewählten Cut-off. Es sei hier aber erwähnt, dass der AU-Mittelwert in Deutschland seither kontinuierlich angestiegen ist, in der jüngsten lidA-Welle (2022/23) auf 16,7 AU-Tage. Beim jüngsten Geburtsjahrgang (51 Jahre) lag er mit 13,4 AU-Tagen in 2022/23 genau zwei Tage über dem Mittelwert der 52-Jährigen in 2011, so dass diese Zunahme nicht nur auf das Älterwerden des Teilnehmenden zurückgeführt werden kann. Die Schlussfolgerung ist, dass die Wahl des Cut-offs für die AU-Tage zur Operationalisierung der Gruppe der SaW heutzutage durchaus auch gut begründet anders erfolgen könnte.
Längsschnitt
In unserer explorativen Studie wurde SaW in einer Querschnittsanalyse untersucht. Nun sollte SaW nach dem oben formulierten Verständnis nachhaltig sein, das heißt, die Erwerbstätigkeit sollte (trotz schlechter Gesundheit) anhaltend individuell förderlich erfolgen. Dies legt die längsschnittliche Betrachtung von SaW nahe. Durch eine solche Analyse lassen sich nicht nur die Stabilität von SaW über die Zeit hinweg untersuchen, sondern auch Muster identifizieren, die Aufschluss über individuelle Ressourcen und Verwundbarkeiten geben. So können längsschnittliche Analysen helfen, zwischen Personen zu unterscheiden, die ressourcenreich sind – also nachhaltig in SaW verbleiben oder sogar eine Verbesserung der gesundheitlichen Situation (Wechsel zu G) erfahren – und solchen, die besonders vulnerabel sind. Letztere zeigen sich häufig durch wiederholte Wechsel von SaW zu K (und vice versa), was auf eine instabile Erwerbssituation und potenziell ungünstige Rahmenbedingungen hinweist. Diese Differenzierung ist zentral, um gezielte Interventionen und Unterstützungsmöglichkeiten zu entwickeln, die den spezifischen Bedarfen beider Gruppen gerecht werden.
Schlussfolgerungen
Gerade in Zeiten immer älter werdender Belegschaften könnte SaW (im engeren Sinne) als ressourcenorientiertes Konzept neue Impulse in die betriebliche Präventionsarbeit bringen, und zwar im Arbeitsschutz ebenso wie im BGM oder gar dem Personalmanagement. Voraussetzung ist, dass dieses bisher dort weitgehend nicht beachtete Phänomen besser kennengelernt wird. Hierzu wäre die breite und intensive wissenschaftliche Beschäftigung mit SaW wünschenswert. Die vorliegende erste arbeitsepidemiologische Studie in Deutschland hierzu gibt schon zahlreiche Impulse für weitere quantitative Untersuchungen, aber auch qualitative und Multi-Methodenansätze wären bei SaW indiziert.
Gleichzeitig sollte die Wissenschaft den fachöffentlichen Diskurs zu SaW in Deutschland suchen, fördern und gezielt den Erkenntnistransfer in die betriebliche Praxis unterstützen, denn angesichts knapper und älter werdender Belegschaften drängt hier die Zeit.
Interessenkonflikt: Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bvorliegen.
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Kontakt
Prof. Dr. med. Hans Martin Hasselhorn
Bergische Universität Wuppertal
Lehrstuhl für Arbeitswissenschaft
Fakultät für Maschinenbau und Sicherheitstechnik
Gaußstraße 20, 42119 Wuppertal
hasselhorn@uni-wuppertal.de
