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BMC Public Health

研究対象者

本研究では、もともとスウェーデンの労働環境調査(SWES)から生じた2003年から2005年のスウェーデン労働人口の大規模代表サンプルから参加者を募集した。 SLOSHはSWESのフォローアップとして、作業環境と健康に関するデータをより詳細にプロスペクティブに収集するために考案された。 SLOSHは、2006年から隔年で、自記式郵送調査票により調査を行っている。 参加者は2つの質問票のうち1つを記入する。1つはフルタイムで30%以上雇用されている労働者向け、もう1つはそれ以下か全く働いていない「非雇用者」向けで、後者には主に労働力以外の人(主婦、働いていない学生、年金受給者など)が含まれている。 2008年以降、SLOSHの質問票により、企業の縮小とそれに伴う雇用形態の変化が労働者の健康に与える影響を評価することが可能になった。 そこで、SLOSHの第2波(2008年)および第3波(2010年)で収集されたデータを使用した。 2008年のデータ収集は、大不況の勃発前に行われた。 2008年はベースライン、2010年はフォローアップとして扱った。 学歴や抑うつ症状に関するデータが不足している者(N = 418)は、分析から除外された。 また、本研究の焦点から、大不況下で集団的な強制解雇を経験する可能性が低い回答者はさらに除外した。

  1. (a)

    1179 自営業者、農家、従業員10人未満の零細企業の労働者、

  2. (b)

    1800 大企業の労働者で多少の縮小はあるが集団的強制解雇はない(強制解雇に関する質問は未入力)。

  3. (c)

    ILOの定義による経済的不活動(働いていない学生、主婦、退職者)または大不況時のダウンサイジング以外の理由による非雇用とみなされた1529人。

このような視点を採用したのは、以下の理由からである。 (a) 零細企業(農場を含む)におけるダウンサイジングは、雇用保護法に規定されている厳しいLIFOルールの対象外である。このルールから「キーワーカー」を除外すると、ダウンサイジングの手順とメンタルヘルス結果の両方に影響を与え、より高いレベルの心理的苦痛によって結果が人工的にインフレーションする可能性がある。 (b) 強制的な余剰人員削減を伴わない人員削減は、長期的な組織的利益を促進することを目的とした戦略的なダウンサイジングを意味することがある。 この方法は、余剰労働力の支援と雇用により、健康への有害な影響が少なくなる可能性がある(影響を受ける人を含めると、結果が人為的にデフレになる可能性がある)。 (c) 非雇用であることは、より悪い精神的健康と関連しているかもしれない (すなわち、自発的な失業者や障害者を参照群に含めることによる結果の人為的デフレ)。

さらに、我々の研究の焦点が強制退職の状況から撤退できない人々、つまり職を失った労働者や解雇の生き残りにあることから、失業する前に退職、退職または別の仕事を見つけた縮小組織の社員238人も除外している。 これらの暴露は、より悪いまたはより良い精神的健康のいずれかと関連している可能性がある。 再就職は、差し迫った解雇に対する健康的な結果である可能性がある。なぜなら、より健康で高学歴の労働者は、実際の失業前に新しい仕事を得ることが容易であると考えるかもしれないからである。 これとは対照的に、高齢で健康状態が良くない労働者は、技術開発の結果、時代遅れになった仕事に就くことが多い。 実際、再就職の難しさが早期退職の意思決定に影響を与えているのかもしれない。 最後に、組織の規模、雇用の永続性、自営業/農民の地位、あるいはダウンサイジングへの曝露に関するデータのいずれかが欠けていたため、さらに104人を除外した。 サンプルは、小規模組織(10~49人)、中規模組織、大規模組織(50人以上)に雇用された常用・臨時労働者の3つのグループから構成されている。 (a) ダウンサイジングを行わなかった企業の労働者1845人、(b) 職場に留まったレイオフ経験者1462人、(c) 強制解雇によって職を失った離職者196人。

ドロップアウト分析と分析サンプルの代表性

我々は、2008年から2010年の間のドロップアウトが、人口動態特性(年齢、性別、結婚歴、教育)と雇用、うつと関連しているかを調べるためにドロップアウト分析を行った。 多変量ロジスティック回帰の結果(アウトカム:2008年と2010年の両方でSLOSHに回答した場合と2010年にフォローアップに失敗した場合)、ドロップアウトは、男性、若年、低学歴、非正規雇用、独身によって有意に予測され、すべてp< 0.001であった。 SLOSHの非回答者については、SWES参加者と同様の脱落パターンが先に報告されている。 しかし、我々の結果は、うつ病は2010年のフォローアップの喪失の可能性に有意に影響しないことを示している(p > 0.05)。

さらに、記述統計を使って、我々の分析サンプルが2008年のSLOSHの全回答者のサンプルを代表していると見なすことができるかどうかを確認した。 全サンプルと比較して、分析サンプルは、男性(46 vs. 45 %)、独身者(45 vs. 44 %)、大卒者(39 vs. 36 %)、常用雇用者(95 vs. 88 %)が多く、平均年齢は低かった(48 vs. 49才)。 しかし、ベースライン時のうつ病のレベルによる分布は、非うつ病の回答者の割合が両者で等しかった(76 %)ことを示している。 したがって,分析対象サンプルの代表性は,うつ病の有病率に関して適切であると考えられる。 すべての被験者が書面によるインフォームドコンセントを行った。 データ収集は、Stockholm UniversityのStress Research Instituteに代わり、Statistics Swedenが行った。

Measures

Exposure to downsizing during the Great Recession

Downsizing is a process that an organization reduces its personnel, especially, through redundancy …と定義される。 2010年に参加者全員に、過去2年間にダウンサイジングを経験したかどうかを尋ねました。 この質問に対して、未経験者は否定的な回答をし、他の理由による解雇は除外されました。 はい」と答えた人にはさらに、余剰人員となった従業員の割合を「8%未満」、「8~18%」、「18%以上」の3段階で尋ねる質問も行った。 この項目で外れた回答があった人は、さらに次の質問に基づいて分類された。 「個人的にどのような影響を受けましたか? 警告通知を受け取って失業したと答えた被曝者は、離職者に分類された。 解雇生存者の被曝群には、同じ縮小された組織で継続的に雇用されている人、解雇通告を受けたが退職する必要がなかった人、解雇通告を受けなかった人の両方が含まれている。 2008年と2010年の鬱症状は、Hopkins Symptom Checklist 90の鬱サブスケールの簡易版で評価された。 この尺度(SCL-CD6)は1週間の有病率を測定するもので、うつ病の中核症状をカバーする6つの項目が含まれている。 気分の低下(”feeling blue”)、興味の喪失(”feeling no interest in things”)、気力の低下と活動の低下(”feeling lethargy or low in energy”)、著しい疲労感と、場合によっては精神運動遅延( “feeling that everything is an effort” )、精神不安、恐怖症、心気症、強迫症状を反映する過剰な心配( “worrying too much about things” )、罪悪感や不甲斐ないという感情に よる自己非難( “blame yourself for things” )である。 この尺度は、簡潔で実施しやすく、項目の選択において臨床的妥当性が中心的な役割を果たすため、大規模な集団調査での評価に特に適している。 回答者は、各症状にどの程度悩まされたかを5段階のリッカート尺度で評価した。 合計得点は0点から24点の範囲である。 Mokken解析による均質性係数0.70のSCL-CD6は、うつ病の重症度を表す意味のある次元的な尺度であることが示された。 この尺度は有効であることが証明されており、長い疫学的手法よりも高い単次元性を持っているため、基礎構造としてのうつ病を測定する上でより特異的である。 SCL-CD6の標準化は、妥当性の指標としてMajor Depression Inventoryを用い、受信機動作特性分析に基づいて行われた。 17点以上が大うつ病の最適なカットポイントであり(感度0.68、特異度0.98)、その後の抗うつ薬の使用とうつ病エピソードによる入院を有意に予測することがわかった。 被験者をスコア値に従って、大うつ病(17〜24)、軽症うつ病(10〜16)、うつ病なし(0〜9)に分類した。 ベースライン時とフォローアップ時のうつ病の程度を示す変数には、この分類に基づく3つのカテゴリーが含まれています。 共変量

人口統計学的因子には,年齢,性別(男女を合わせた分析では),学歴,自己申告の配偶者の有無が含まれる。 これらの要因は,失業やうつ病の経験に影響を与える可能性があるため,潜在的な交絡因子とみなされている。 学歴は、これまでの研究では、社会経済的地位(SES)の主要な代用品であり、成人のライフコースにわたって比較的安定しているという利点がある。 さらに、学歴は所得や職業などの指標に比べて、逆因果のバイアス(すなわち、健康がSESに影響を与えること)がかかりにくい。 我々は、10桁の個人識別番号によって、登録ベースの情報と質問票データをリンクさせた。 年齢は年単位で、教育レベルは3つのカテゴリーに分類された。 学歴は、1=義務教育のみ、2=高校または同等、3=大卒の3種類とした。 配偶者の有無は直接質問で評価し、既婚/同棲を1、独身を0としてコード化した。 これらの変数は,定職を失った後に年功序列が失われることによる潜在的な悪影響を考慮し,再雇用の効果を検討するためにコントロールした:有給の仕事を見つけることは,離職者のうつ病リスクを軽減することが知られている。 雇用の永続性は、直接的な質問で評価され、プロジェクト型や代理雇用など、さまざまなタイプの一時的雇用を0、永続的雇用を1としてコード化された。 雇用形態については、回答者は2010年に記入したアンケートの種類によって、少なくとも30%のフルタイムで「有給雇用」されているか(コード1)、「非有給雇用」すなわち過去3ヶ月間にそれ以下か全く働いていないか(コード0)に分類された。

また、観察されたうつ病リスクが不況前の以前の解雇による長期の心理的傷跡による可能性を排除すべく過去の解雇を調整している。 この変数は、回答者が2008年に解雇を免れた、あるいは過去2年間(2006-2008)に解雇されたことがあると答えた場合は1とし、それ以外は0としている。

長期疾病の自己申告尺度は、抑うつ症状と関連し失業の経験に影響を与えるかもしれない、慢性的な医学・心理学の基礎疾患を捉える。 この指標は、傷病手当金、活動、傷病補償金による長期休暇の情報に基づいている(0=2008年と2010年の両方に長期休暇なし、1=2008年または2010年に長期休暇あり)

統計分析

すべての統計分析に、STATAソフトウェアパッケージ、バージョンSE 11.2を用いた。 まず、記述統計量(数値と割合、平均値と標準偏差(SD))を算出し、必要に応じてピアソンのχ2検定と分散分析を用いて、社会人口学的特性および健康特性と曝露状況との二変量性特異的な関連を評価した。 有意性はp<6924>0.05とした。<867><5231>次に、研究課題に沿った関係の多変量解析を実施した。 最初の多変量解析では,追跡調査時の抑うつ症状の主要な予測因子として,大不況時の解雇と生存を検討した(社会的因果関係)。 多項ロジスティック回帰モデルから相対リスク比(RRR)と95%信頼区間(CI)が推定された。 うつ病性障害のリスクは一般に女性で高いが、伝統的に男性に課せられた生計の責任によってもたらされる要求のために、男性では転職がより不利になる可能性がある。 そこで、全分析標本における関係の強さを推定することに加え、人口統計学的変数、雇用変数、ベースライン時のうつ病、過去の解雇、長期疾病を調整しながら、性別で層別した分析を実施した。 被曝状況、教育、ベースライン時のうつ病は因子変数として扱った。この手順では、カテゴリー回帰因子の水準を表すダミー変数が作られる。

2組目の多変量解析では、既存のうつ病が解雇されるリスクを高めるかどうか(すなわち が失業した場合(健康関連の選択)、組織が縮小した場合(健康関連の選択)。 これらの分析は、大不況時の解雇の犠牲者(すなわち、離職者)および生存者1658人に限定して行われた。 追跡調査時の失業率は、離職者は1、解雇経験者は0としてコード化した。 ベースライン時のうつ病のレベルは、主要な説明因子変数として扱われた。 男性、女性、男女を合わせた多項ロジスティック回帰モデルは、人口統計学的要因、雇用の永続性、過去の人員削減、長期疾病、大不況時の人員削減の規模(大規模か8%未満の小規模かの二項対立でコード化)など、人員削減時に仕事を失う確率に影響しうる変数で調整された

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