Occupational stressors and work accidents among health workers.

OBJECTIVE: To test the association between occupational stressors and work accidents due to exposure to biological material (ATbio) in health workers, considering the isolated and combined analysis of the dimensions of two models, the demand-control model (DCM) and the effort-reward imbalance model (ERI).
METHODS: Cross-sectional study in a representative sample of workers with higher, technical and secondary education, including health agents from primary and medium-complexity care units in five cities in Bahia. Random sampling was selected, stratified by geographic area, level of service complexity and occupation. The outcome variable was ATbio; The main exposure was occupational stressors, assessed by the DCM and ERI. Incidences and relative risks were estimated as a function of the acute, short-term nature of the outcome of interest. Associations between ATbio and isolated and combined DCM and ERI dimensions were tested.
RESULTS: A total of 3,084 workers participated in the study. The global incidence of ATbio was 3.4% and was associated with high psychological demand, high effort and high commitment to work, adjusted for sex, age, education and work shift. High-strain work and a situation of imbalance between efforts and rewards were associated with ATbio. With the combination of the models, an increase in the measure of association with the outcome was observed. Significant associations of greater magnitude were observed in the complete combined models. ATbio's risk was 5.23 times higher among those exposed in both complete models compared to the absence of exposure in both models.
CONCLUSIONS: Occupational stressors were associated with ATbio. Advantages in using the combined models were observed. The approach of different psychosocial dimensions has expanded the ability to identify exposed groups, offering a solid basis for interventions for ATbio's prevention in health.

INTRODUCTION

A typical work accident is defined as an injury that occurs during work hours in the service of a company, causing bodily injury or functional disturbance that can cause loss or reduction (permanent or temporary) in the ability to work or even lead to death[1]. This type of injury is one of the most important events in the occupational health area, both in number of cases and in the severity of occurrences, impacting the morbidity and mortality rates of the working population.

For health workers, accidents due to exposure to biological material (ATbio) are more frequent. Contact with blood and body fluids exposes these workers to the risk of contamination by various pathogens, including hepatitis B and C and human immunodeficiency viruses[2,3]. ATbio is associated with the worker’s age, work sector, infection prevention training, use of protective equipment (such as gloves and glasses), presence of a safety committee, signalization, vaccination for infectious diseases and needle recapping after its use[4].

In addition to biosafety-related factors, a high level of occupational stress is the risk factor for work accidents[5]. Characteristics related to the activity of health workers (tension caused by task speed, time pressure, conflicts in social relationships, repetitive and fragmented tasks, high psychological demands and complex cognitive skills) expose these professionals to ATbio. However, despite the growing recognition that work psychosocial aspects (especially occupational stressors) are associated with a higher risk of ATbio, this relation is rarely privileged in the analysis of risk situations. In other words, although they are always included in the list of risk factors, the number of studies that explored or deepened these aspects is still limited, especially in Brazil[10].

Over the years, different models, applied to epidemiological studies, have been used to measure occupational stressors[11]. One can mention the demand-control model – DCM[12], which highlights labor demands and the degree of autonomy involved, and the effort-reward imbalance model – ERI[13], which considers situations of balance and reciprocity in work relationships, focusing on aspects related to efforts and rewards.

The DCM highlights two aspects capable of triggering occupational stress: psychological demand and control over work. Demands are related to the quantity, excess and pace of work to be performed, insufficient time to perform tasks and work done under pressure. Control refers to the worker’s mastery of the task and the possibility of defining the organization of the work itself[14]. The combination of these two dimensions distinguishes four work situations, structured around the combination of high/low psychological demand and high/low level of control. The experience of “high demand” (which combines high demand and low control) represents a greater risk to the worker’s health.

The dimension “social support from colleagues and management in the work environment” was incorporated to the two-dimensional model (demand and control), since the two initial dimensions were insufficient to elucidate the complex relationship between the psychosocial aspects of work and illness, thus proposing a three-dimensional model (demand, control and social support)[15]. The hypothesis for this incorporation is that social support at work exerts a moderating effect on the occupational strain experienced in stressful situations, which can reduce, eliminate or increase potential negative impacts on health.

In the ERI model, it is postulated that the non-reciprocity between efforts at work and the low rewards received, that is, the imbalance in this relationship, can generate stressful situations, predisposing the individual to mental suffering. In this model, the effort refers to the demands perceived by the worker in performing the tasks, and the reward, in turn, alludes to gains arising from this effort (financial gain, self-esteem and status). The hypothesis is that work characterized by high effort and low reward is harmful to health, causing illness and harm. To this two-dimensional model, a third dimension was also incorporated, the excessive commitment to work (CET), which corresponds to the situation of “over dedication”, an intrinsic characteristic of the worker, increasing the negative effects on health.

Therefore, each model addresses the impact of occupational stressors on workers’ health in a different way, emphasizing specific characteristics. Thus, individually, such models may have limits to explain the complexity of the relationship between stressors and health problems. Considering this, some studies have shown increased predictive power when the dimensions of these models are combined in the analysis of different outcomes[16].

In Brazil, as already mentioned, only a few researches that assess the effects of occupational stressors on ATbio[10]exists, and no studies that used combined models to measure this association were found. Considering the potential effects of ATbio on workers’ health, the importance of broadening the discussion on the impact of occupational stressors on the occurrence of these accidents is highlighted. This discussion can support more comprehensive prevention strategies and with greater potential to protect workers’ health.

The aim of this study was to evaluate the association between occupational stressors and ATbio in health workers, considering the isolated and combined analysis of the dimensions of two models, the DCM and the ERI. Thus, in addition to evaluating the relation of occupational stressors with ATbio, it will be possible to verify whether the combined analysis of the models’ dimensions contributes to a more comprehensive ATbio risk assessment, with greater capacity to identify harmful psychosocial situations that increase the risk of accidents.

METHODS

The analyzed data come from a cross-sectional study that is part of the multicentric research “Condições de trabalho, condições de emprego e saúde dos trabalhadores da saúde na Bahia”, carried out in the municipalities of Feira de Santana, Itabuna, Jequié, Santo Antônio de Jesus and Centro Histórico de Salvador, developed by the Epidemiology Center of the Universidade Estadual de Feira de Santana.

The population consisted of health workers in primary and medium-complexity care from the cities mentioned, regardless of the type of employment relationship. The study included higher education workers (doctors, nurses, physiotherapists, dentists, psychologists, social workers), technical education workers (nursing technicians, dental assistants) and secondary school education workers (general services, administrative and surveillance personnel) and health agents (community health and endemic diseases agents). Workers were selected by random sampling, stratified by geographic area (coverage area of the Extended Family Health Centers), level of service complexity and professional category.

To calculate the sample size, the total number of primary and medium-complexity care workers (n = 6,191) were considered, assuming the estimated incidence of the event of interest, ATbio, of 11.9%[21], accuracy of 3%, with a 95% confidence interval. From these parameters, a sample size of 418 individuals was established, with an increase of 20% (n = 84), already considering possible losses. The final sample, therefore, was estimated at 502 workers.

Data were collected in 2012 by interviews at the participants’ workplace, conducted by trained interviewers. Workers on leave or on vacation or who had less than six months of work time were excluded. The strategy of three visits was adopted to carry out the interview. In case of failure after these attempts, the worker was replaced by a draw, respecting the characteristics of geographic area, complexity of health services, professional category and sex.

The questionnaire used, based on the literature review, was previously tested in a pilot study. The instrument included sociodemographic (sex, age, children, marital status, educational level, skin color and income), occupational (psychosocial aspects, shift and working hours) and lifestyle (physical activities, leisure, smoking and consumption of alcoholic beverages) characteristics.

The study outcome variable, “work accidents with exposure to biological material”, was evaluated by the question: “In the last 12 months, have you suffered any work accident that put you in direct contact with blood, sputum or other body fluids from a patient?”. The answer was categorized as “yes” and “no”. The 12-month time cut was established to reduce recall bias, considering that the research was self-reported.

The psychosocial aspects of work (occupational stressors) comprised the main exposure variable, measured using the DCM/AST (social support at work) and ERI/CET (overcommitment to work) models, using the Job Content Questionnaire (JCQ) and the ERI (effort-reward imbalance), respectively. The JCQ was translated and validated for use in occupational groups in Brazil, showing a good overall performance[22]. The ERI showed adequacy of psychometric performance in a study conducted with nursing professionals in Brazil[23].

In the DCM, the JCQ full version was used, including 5 items of psychological demand, 9 of control over work and 6 of social support at work (AST). The scores (sum of the items that make up each dimension), as well as the ratio between demand and control (D/C), were categorized by the median as “high” (≥ median) and “low” (< median). Thus, it was possible to establish the four work experiences provided for in the DCM: “high demand” (high demand and low control), “active work” (high demand and high control), “passive work” (low demand and low control) and “low demand” (low demand and high control).

The short version of the ERI was used, including the effort (3 items), reward (7 items) and CET (6 items) scales. The scores of the three dimensions were categorized by the median as “high” (≥ median) and “low” (< median). The effort-reward imbalance indicator was obtained from the formula (e/r)*c, where “e” is the sum of the effort items, “r” corresponds to the sum of the reward items, and “c” is a correction factor, considering the number of items in the numerator compared to the denominator. Thus, in the effort-reward ratio, values > 1 were considered as a stressful situation, since the effort was greater than the reward, indicating an imbalance between these dimensions.

The dimensions of the models, including the number of items in the DCM and ERI, variation in scores and respective medians, are presented in the Box. As described in the chart, the DCM without AST was called “partial DCM” and, with AST, “complete DCM”. The ERI model without CET corresponded to the “partial ERI” model and, with the CET, the “complete ERI” model. To analyze the effect of the combined partial model, the partial DCM (demand and control, without AST) and the partial ERI (effort and reward, without CET) were used. The complete DCM (which included the AST) and the complete ERI (with CET) were used to analyze the combined complete model (Box).

Box

Dimensions of the demand-control model (DCM) and effort-reward imbalance model (ERI), including number of items, score variation, median and composition of each partial and complete analysis model.

Dimensions (Abbreviation)	No. of items	Variation	Median	Partial model	Complete model
Demand-control model				DC	DC + AST
Psychological demand (D)	5	12–48	28.0	Yes	Yes
Control over work (C)	9	24–96	64.0	Yes	Yes
Social support at work (AST)	6	6–24	18.0	No	Yes
Effort-reward imbalance model				ERI	ERI + CET
Effort (E)	3	3–12	10.0	Yes	Yes
Reward (R)	7	7–28	16.0	Yes	Yes
Excessive commitment to work (CET)	6	6–24	14.0	No	Yes

a Combined partial model: [DC] + [ERI].

b Combined complete model: [DC + AST] + [ERI + CET].

Data analysis included the calculation of incidence and relative risks (RR) and their respective 95% confidence intervals. Although cross-sectional studies are indicated to analyze prevalent cases, it is possible, in some cases, based on information reported in the past, to estimate the incidence[24]. In this study, cases of work accidents were considered as incidents, since they are events circumscribed in time, of a sudden, acute and short-term nature[25].

In the descriptive analysis of the data, sociodemographic characteristics and lifestyle habits were considered to outline the sample’s profile, as well as to estimate the outcome’s incidence. Then, by bivariate analysis, the following were evaluated: gross association between each dimension of the models with the outcome; association between each partial model (DCM and ERI) with the outcome; association between each complete model (DCM/AST and ERI/CET) with the outcome; and association between the combination of partial models with the outcome, according to procedures performed by Griep et al.[17]. The study also evaluated the association between the combination of complete models with the outcome.

For the combined models, workers were categorized into four groups, considering exposure in one or another dimension. The group not exposed in any of the models was considered as a reference category. To build the categories, the scores for each exposure were dichotomized according to tertiles (1st and 2nd: absence of exposure; and 3rd: presence of exposure).

To test for confounding, a stratified analysis was performed, which included sociodemographic and occupational covariates. Gross and adjusted measures of association were compared. Variables that presented differences in these measures with a variation above 20% were considered potential confounders. Findings in the literature were also weighted to select these variables. Thus, for the final models, the variables “sex”, “age”, “educational level” and “work shift” were added in the modeling to adjust for confounding.

In the multivariate analysis, the covariates considered confounding were included. At this stage, Poisson regression with robust variance was used to estimate the adjusted measures of association (adjustedRR) and respective 95% confidence intervals. Although Poisson regression was originally aimed at quantitative outcomes (counts), it can also be used to model data with binary outcomes, with appropriate methods (e.g., the robust variance used in this analysis), providing valid estimates of risk and confidence levels[26].

Data entry and database cleaning were performed using the Statistical Package for Social Science (SPSS) software, version 17.0, for Windows. To analyze the data, the Stata software, version 12.0, was used.

The project, approved by the Research Ethics Committee of the Universidade Estadual de Feira de Santana under Protocol No. 081/2009 and CAAE No. 50801715.3.0000.0053, meets the specifications of Resolutions No. 466/2012 and No. 510/2016 of the Brazilian National Health Council. All workers who agreed to participate in the study signed an informed consent form.

RESULTS

At the end of the research, 3,084 health workers were interviewed. Most were female (78.2%), aged up to 39 years old (55%), with children (68.8%), partner (57.3%), intermediate or technical education (53%), black or brown skin color (80.6%) and monthly income of up to three minimum wages (78.2%). Regarding lifestyle habits, most reported performing leisure (83.6%) and physical (52.5%) activities. Smoking was reported by 17.6% of workers, and alcohol consumption by 39.7% (Table 1).

Table 1

Distribution of health workers according to sociodemographic characteristics and lifestyle habits, Bahia, Brazil, 2012.

Characteristicsa	n	%
Sociodemographic
Sex (n = 3,077)
Female	2,405	78.2
Male	672	21.8
Age group (n = 3,061)
Up to 39 years old	1,683	55.0
More than 39 years old	1,378	45.0
Children (n = 3,065)
Yes	2,108	68.8
No	957	31.2
Marital status (n = 3,074)
Without a partner	1,314	42.7
With a partner	1,760	57.3
Educational level (n = 3,042)
Elementary education	122	4.0
Secundary or technical education	1,611	53.0
Higher education (complete or not)	1,309	43.0
Skin color (n = 3,032)
Black	2,444	80.6
Non-black	588	19.4
Monthly income (n = 2,560)b
Up to 3 minimum wages	2,003	78.2
More than 3 minimum wages	557	21.8
Lifestyle habits
Leisure activity (n = 3,058)
No	503	16.4
Yes	2,555	83.6
Physical activity (n = 3,048)
No	1,449	47.5
Yes	1,599	52.5
Smoking habit (n = 3,020)
Yes	533	17.6
No	2,487	82.4
Alcoholic beverage consumption (n = 2,514)
Yes	998	39.7
No	1,516	60.6

a The n varied depending on the loss of information on the analyzed variables.

b Minimum wage in force at the time: R$ 622.00.

The global incidence of ATbio in the researched group was 3.4%. Statistically significant associations were found between ATbio and high psychological demand, high effort and high commitment to work, even with the adjustment for sex, age, educational level and work shift (Table 2).

Table 2

Incidence (%), gross and adjusted relative risk of work accidents, according to dimensions of the demand-control and effort-reward imbalance models, in health workers, Bahia, Brazil, 2012.

Dimensions	Work accidents
	I%	RR	95%CI	RRª	95%CI
DCM/ASTb
Psychological demand
High	4.4	1.71	1.17–2.52	1.60	1.07–2.40
Low	2.6	1.00
Control over work
Low	3.6	1.08	0.74–1.59	1.08	0.73–1.60
High	3.4	1.00
Social support at work
Low	3.7	1.31	0.83–2.08	1.24	0.78–1.96
High	2.8	1.00
ERI/CETc
Effort
High	4.6	2.16	1.43–3.26	2.18	1.41–3.36
Low	2.1	1.00
Reward
Low	4.0	1.45	0.99–2.14	1.36	0.92–2.02
High	2.8	1.00
Excessive commitment
High	4.5	1.88	1.27–2.78	1.92	1.28–2.88
Low	2.4	1.00

a Relative risk adjusted for sex, age, educational level and work shift.

b Demand-control/social support at work model.

c Effort-reward imbalance/excessive commitment to work model.

d P-value < 0.05.

Partial models (DCM without AST and ERI without CET) were associated with the outcome, except in passive work. Working conditions with high strain and imbalance between efforts and rewards were associated with ATbio in the partial models. By incorporating the third dimension to the DCM and the ERI (complete models), there was an association with ATbio, with measures of greater magnitude, when compared to the partial models. ERI showed a stronger magnitude of association with ATbio compared to compared to DCM (Table 3).

Table 3

Incidence (%), gross and adjusted relative risk of work accidents, according to partial, complete and combined models of demand-control and effort-reward imbalance, in health workers, Bahia, Brazil, 2012.

Model	Work accidents
	I%	RR	95%CI	RRª	95%CI
Partial models
DCMb
High demand	4.5	1.87	1.06–3.28	1.81	1.01–3.24
Passive work	3.1	1.29	0.72–2.32	1.51	0.83–2.75
Active work	4.5	1.87	1.06–3.29	2.06	1.14–3.71
Low demand	2.4	1.00
ERIc
Imbalance	5.3	2.24	1.52–3.30	2.10	1.42–3.11
Balance	2.4	1.00
Complete models
DCM/ASTd
DC and AST (exposure in both)	4.4	2.12	1.10–4.08	1.97	1.03–3.78
Exposure in DC	4.9	2.35	1.05–5.26	2.45	1.10–5.46
Exposure in AST	3.1	1.47	0.74–2.92	1.39	0.70–2.78
Not exposed	2.1	1.00
ERI/CETe
ERI and CET (exposure in both)	5.7	3.01	1.83–4.95	3.01	1.80–5.02
Exposure in ERI	4.3	2.27	1.17–4.38	2.31	1.18–4.50
Exposure in CET	3.4	1.76	1.01–3.08	1.98	1.13–3.46
Not exposed	1.9	1.00
Combined Partial Model
DCM and ERI
DC and ERI (exposure in both)	6.8	3.08	1.88–5.06	2.92	1.78–4.79
Exposure in ERI	3.8	1.74	0.93–3.25	1.71	0.92–3.19
Exposure in DC	2.8	1.25	0.71–2.23	1.39	0.78–2.49
Not exposed	2.2	1.00
Combined Complete Model
DCM/AST and ERI/CET
DC/AST and ERI/CET (exposure in both)	8.2	5.83	2.04–16.7	5.23	1.82–15.1
Exposure in DC/AST	2.0	1.42	0.42–4.80	1.79	0.59–5.45
Exposure in ERI/CET	1.3	0.92	0.11–8.13	0.96	0.13–6.80
Not exposed	1.4	1.00

DCM: demand-control model; DC: demand-control; AST: social support at work; ERI: effort-reward imbalance model; CET: excessive commitment to work.

a Relative risk adjusted for sex, age, educational level and work shift.

b P-value < 0.05.

In the combination of the partial models, an association between the focused dimensions and the outcome was observed. The risk of ATbio was 2.92 times higher among those exposed in both models when compared to the absence of exposure in both models, even after the adjustment for confounding variables. The frequency of accidents was higher when analyzing the combined partial model compared to isolated partial models (Table 3).

When combining the complete models, a greater magnitude of association with the outcome was observed compared to the other models – isolated partial and complete and combined partial. The risk of ATbio was 5.23 times higher among those exposed in both complete models, compared to the absence of exposure in both models, even after the adjustment (Table 3).

DISCUSSION

The incidence of occupational accidents with exposure to biological material was lower than that found in other studies[29]. When considering that the occurrence of the outcome was mentioned by the worker, one must consider the possibility of recall bias and that accidents judged as minor and irrelevant have not been considered. In a research carried out at a university hospital, considering an accident as low risk has already been identified as a cause of underreporting of biological accidents by nursing professionals[32]. Therefore, a probable underestimation must be considered in the analysis of the result found, due to a certain naturalization of the risk.

Exposure to high psychological demand was associated with work accidents, as observed in other investigations[6,7,33]. Performing tasks at a fast pace and in insufficient time can reduce attention, increasing exposure to occupational hazards and work accidents, especially with biological material in the case of health workers.

The “control over one’s own work” dimension, separately analyzed, was not associated with accidents. As the control over work in the studied group (health workers) is relatively high, due to the demands of work requiring the use of skills and relative decision-making authority, perhaps the variability was not wide enough to capture possible differences. The scores’ similarity of a measure between defined groups makes it difficult to observe significant differences. This has been reported in researches in the worker health area when certain job characteristics have little internal variability in the occupational group under analysis. In any case, when low control was associated with high psychological demand, exposure to stressful conditions and the effect on the occurrence of accidents increased. High strain situation (high demand and low control simultaneously) was also associated with work leave due to accidents in other studies[34].

Health work is characterized by the complexity of tasks and responsibility for the other. The worker’s attention can be dispersed when the functions are performed at an intense pace, under time pressure, with task overload and frequent experience of unforeseen or conflicting situations that require a high level of knowledge and resources and with the performance of multiple tasks[37]. In these cases, stress affects the ability to concentrate, hindering self-care actions and increasing the risk of work accidents, especially when it comes to tasks that require greater skill and dexterity, such as handling sharps objects.

It is not rare that the worker, subject to precarious conditions (insufficient human and material resources), has to attend a large number of users in a short period of time, with different demands, which forces them to develop multiple and repetitive tasks, and not always with the necessary autonomy for proper decision-making. These stressful situations, a characteristic of highly demanding work, wear out the professional, favoring negligence in carrying out tasks and, consequently, increasing the occurrence of work accidents.

In the ERI model, the reward, which was not associated with the outcome of interest, refers to the gains provided by work (such as adequate salary, respect and support from colleagues, career promotions and job stability). However, in health work, the reward seems to be more associated with symbolic values: care for the other and the affection and bond established in relationships. Thus, the reward aspects assessed by the ERI may not have been adequate enough to detect these other forms of reward in health work.

The effort-reward imbalance was associated with work accidents. This disproportion increased the incidence of occupational injuries in a study with Korean workers[9]. The health worker deals with the pressure of time and the heavy workload, intensified by frequent interruptions and various difficulties faced during the journey. This can generate or aggravate concentration deficits in performing tasks, which increases the risk of accidents[37]. That is, not only the work environment can be inadequate, but also the psychosocial characteristics of the work which, producing situations of stress and weariness, constraints of time, resources and imbalance between efforts and rewards, can favor the occurrence of accidents. Intense work rhythms or excessive volume of tasks can also reduce the capacity for attention and concentration, increasing the worker’s vulnerability. Therefore, researches have reinforced the role of the psychosocial situation in work accidents[5].

The incorporation of a third dimension (excessive commitment to work) in the ERI intensified the strength of the association with ATbio. Considered an intrinsic and subjective component of the model, “over dedication” involves high expectations of recognition. People in this situation tend to be excessively busy with their work, showing dependence on the feedback received and the approval of others[13,20].

Due to its own characteristics (establishment of bonds, care and concern for other’s suffering), health work favors a high professional involvement, which can often generate excessive commitment to the activities performed. The experience of health work as a vocation, as a life mission, often leads professionals to overestimate the role of work in relation to other aspects of life[20,38]. Thus, intense demands on oneself are frequent, making it impossible to “disconnect” and experience other situations, which generates anxiety and reduces alertness, consequently increasing the occurrence of accidents. Furthermore, if the dedication is very high, the need for rewards also increases, and the frustration of this expectation can produce even more suffering. Areosa and Dwyer[39] emphasize the importance of investigating the possible pressures present at the time of the accident, including anxiety, in order to better understand the mechanisms that connect emotions and negative experiences to work-related accidents and illnesses.

In the literature, social support has been shown to be important to mitigate the negative impacts of occupational stress on health workers, being a protective factor for general health[17,20]. In this study, the incorporation of social support at work into the DCM helped to improve the outcome prediction, as also observed in another study[17]. Health work is characterized by strong interpersonal relationships and collaboration among colleagues. Low social support associated with high-strain work worsens stressful situations.

In the partial and complete models, considering the specific measures of association, ERI showed the ability to identify more sensitive exposure situations than DCM. Karasek’s model[12] is widely used in the literature to investigate the association between work stressors and the most varied outcomes. It was proposed in the 1970s to evaluate industrial work, with emphasis on aspects involved in carrying out the tasks, which brings difficulties for its application in health work. This work’s specific characteristics, based on complex human relationships, do not allow the mere transposition of the model based on the industrial production process[14]. Thus, Söderfeldt et al.[40] point out the need to adapt dimensions of the DCM in order to enable its use in human services organizations. The ERI, by incorporating the reward at work, may have increased the model’s explanatory power in relation to working conditions in health compared to the MDC.

The combined use of the DCM and ERI models increased the predictive power of the relationship between stressors and work accidents. Other studies have also shown better performance in identifying unfavorable health situations with the combination of models, which seems to be a promising alternative to the limitations of using isolated models to encompass the complexity of the psychosocial work environment[18,20].

These models address specific aspects of work (the DCM assesses elements related to the task, demands and degree of autonomy involved, while the ERI addresses issues of injustice, imbalance in work exchanges), but when used together, they allow a broader assessment of the characteristics and effects of different stressors present simultaneously. The data obtained reinforce the relevance of this combined use of models, which allows for a more comprehensive understanding of the work’s psychosocial aspects. Griep et al.[41] observed that different combinations of stressors resulted in different predictions of absenteeism. Although the partial models have shown good performance in identifying risk situations for ATbio, the combination of dimensions addressed in the two models tested allowed the identification of situations of greater exposure, which deserve greater attention in the prevention of ATbio. Once these situations and groups that may be exposed are identified, the work and dimensions analyzed here can be reorganized, incorporating actions, for example, into biosafety programs.

Some limitations of the present study must be highlighted. Self-reported measures, as already mentioned, can be influenced by recall bias. Furthermore, since the investigation was conducted with workers who were in full exercise of their work activities, the effect of the healthy worker cannot be disregarded[42]. Thus, professionals on leave as a result of work accidents or other health problems of occupational origin may not have participated in the research.

Despite these potential limitations, the results obtained reinforce the relevance of psychosocial aspects of work in exposure to ATbio. There was also evidence of an increase in the explanatory potential for ATbio when partial and complete models are used in combination, which is an important finding of this study. The analysis of several dimensions of work expanded the understanding of the connections that generate situations of vulnerability to ATbio, with detailed analysis of those related to the work’s psychosocial structure.

It is concluded that, due to the different dimensions addressed by the models used (which complement each other and allow the identification of occupational exposures in more detail), their combined use can support more effective interventions in health work environments and processes, aiming at the prevention of ATbio and other health problems not addressed in this study. In other words, the results show the need for ATbio prevention programs that are not limited only to the control of biosafety aspects, but also incorporate psychosocial aspects of work in the broadest possible way.

INTRODUÇÃO

Acidente de trabalho típico é definido como um agravo que ocorre durante o exercício do trabalho a serviço de uma empresa, provocando lesão corporal ou perturbação funcional que pode causar perda ou redução (permanente ou temporária) da capacidade para o trabalho ou até levar à morte[1]. Esse tipo de agravo é um dos mais importantes eventos na área da saúde do trabalhador, tanto em número de casos quanto na gravidade das ocorrências, impactando as taxas de morbimortalidade da população trabalhadora.

Para os trabalhadores da saúde, os acidentes por exposição a material biológico (ATbio) são mais frequentes. O contato com sangue e fluidos orgânicos expõe esses trabalhadores a risco de contaminação por diversos patógenos, dentre eles os vírus das hepatites B e C e da imunodeficiência humana[2,3]. Associam-se aos ATbio a idade do trabalhador, setor de trabalho, treinamento para prevenção de infecções, uso de equipamentos de proteção (como luvas e óculos), presença de comitê de segurança, sinalização, vacinação para as doenças infecciosas e recapagem de agulhas após o uso[4].

Além de fatores relacionados à biossegurança, alto nível de estresse ocupacional é fator de risco para acidentes de trabalho[5]. Características relacionadas à atividade dos trabalhadores da saúde (tensão causada pela velocidade das tarefas, pressão do tempo, conflitos nas relações sociais, tarefas repetitivas e fragmentadas, alta exigência psicológica e habilidades cognitivas complexas) expõem esses profissionais a ATbio. No entanto, apesar do crescente reconhecimento de que os aspectos psicossociais do trabalho (especialmente os estressores ocupacionais) associam-se a maior risco de ATbio, raramente essa relação é privilegiada na análise de situações de risco. Ou seja, embora sejam sempre incluídos na lista de fatores de risco, o número de estudos que exploraram ou aprofundam esses aspectos é ainda restrito, especialmente no Brasil[10].

Ao longo dos anos, diferentes modelos, aplicados aos estudos epidemiológicos, têm sido utilizados para mensurar estressores ocupacionais[11]. Pode-se citar o modelo demanda-controle (demand-control model – MDC)[12], que destaca as demandas laborais e o grau de autonomia envolvidos, e o modelo de desequilíbrio esforço-recompensa (effort-reward imbalance model – ERI)[13], que considera situações de equilíbrio e reciprocidade nas relações no trabalho, focalizando aspectos relacionados aos esforços e às recompensas.

O MDC destaca dois aspectos capazes de desencadear estresse ocupacional: a demanda psicológica e o controle sobre o trabalho. As demandas estão relacionadas à quantidade, ao excesso e ao ritmo de trabalho a ser realizado, ao tempo insuficiente para executar as tarefas e ao trabalho feito sob pressão. O controle refere-se ao domínio do trabalhador sobre a tarefa e a possibilidade de definir a organização do próprio trabalho[14]. A combinação dess as duas dimensões distingue quatro situações no trabalho, estruturadas com base na combinação de alta/baixa demanda psicológica e alto/baixo nível de controle. A experiência de “alta exigência” (que conjuga alta demanda e baixo controle) representa maior risco para a saúde do trabalhador.

Ao modelo bidimensional (demanda e controle), foi incorporada a dimensão “apoio social de colegas e chefia no ambiente de trabalho”, já que as duas dimensões iniciais eram insuficientes para elucidar a complexa relação entre os aspectos psicossociais do trabalho e o adoecimento, propondo-se, assim, um modelo tridimensional (demanda, controle e apoio social)[15]. A hipótese para essa incorporação é que o apoio social no trabalho exerce efeito moderador sobre o desgaste ocupacional vivenciado em situações estressoras, podendo reduzir, eliminar ou ampliar os potenciais impactos negativos sobre a saúde.

No modelo ERI postula-se que a não reciprocidade entre os esforços no trabalho e as baixas recompensas recebidas, ou seja, o desequilíbrio nessa relação, pode gerar situações estressantes, predispondo o indivíduo ao sofrimento mental. Neste modelo, o esforço se refere a demandas percebidas pelo trabalhador na execução das tarefas, e a recompensa, por sua vez, alude a ganhos advindos desse esforço (ganho financeiro, autoestima e status). A hipótese é que o trabalho caracterizado por elevado esforço e baixa recompensa é prejudicial à saúde, produzindo adoecimento e agravos. A esse modelo bidimensional, também foi incorporada uma terceira dimensão, o comprometimento excessivo com o trabalho (CET), que corresponde à situação de “super dedicação”, característica intrínseca do trabalhador, potencializando os efeitos negativos sobre a saúde.

Cada modelo, portanto, aborda o impacto dos estressores ocupacionais na saúde dos trabalhadores de modo distinto, enfatizando características específicas. Assim, individualmente, tais modelos podem ter limites para explicar a complexidade da relação entre estressores e agravos à saúde. Considerando isso, alguns estudos têm demonstrado aumento do poder preditivo quando as dimensões desses modelos são combinadas na análise de diversos desfechos[16].

No Brasil, como já mencionado, ainda são escassas as pesquisas que avaliam os efeitos dos estressores ocupacionais sobre os ATbio[10], e não foram localizados estudos que utilizaram modelos combinados para mensurar essa associação. Considerando os potenciais efeitos dos ATbio na saúde dos trabalhadores, destaca-se a importância de ampliar a discussão sobre o impacto dos estressores ocupacionais na ocorrência desses acidentes. Essa discussão pode subsidiar estratégias de prevenção mais abrangentes e com maior potencial de proteger a saúde dos trabalhadores.

O objetivo deste estudo foi avaliar a associação entre estressores ocupacionais e ATbio em trabalhadores da saúde, considerando a análise isolada e combinada das dimensões de dois modelos, o MDC e o ERI. Desse modo, além de avaliar a relação dos estressores ocupacionais com ATbio, será possível verificar se a análise combinada das dimensões dos modelos contribui para uma avaliação de riscos de ATbio mais abrangente, com maior capacidade de identificar situações psicossociais nocivas que elevam o risco de acidentes.

MÉTODOS

Os dados analisados são oriundos de estudo de corte transversal. Trata-se de um recorte da pesquisa multicêntrica “Condições de trabalho, condições de emprego e saúde dos trabalhadores da saúde na Bahia”, realizada nos municípios de Feira de Santana, Itabuna, Jequié, Santo Antônio de Jesus e Centro Histórico de Salvador, desenvolvida pelo Núcleo de Epidemiologia da Universidade Estadual de Feira de Santana.

A população foi composta por trabalhadores da saúde da atenção básica e de média complexidade dos municípios citados, independentemente do tipo de vínculo empregatício. O estudo incluiu trabalhadores de nível superior (médicos, enfermeiros, fisioterapeutas, dentistas, psicólogos, assistentes sociais), de nível técnico (técnicos de enfermagem, auxiliares de odontologia) e médio (serviços gerais, pessoal administrativo e de vigilância) e agentes de saúde (agentes comunitários de saúde e de endemias). Os trabalhadores foram selecionados por amostragem aleatória, estratificada por área geográfica (área de cobertura dos Núcleos Ampliados de Saúde da Família), nível de complexidade do serviço e categoria profissional.

Para calcular o tamanho amostral, considerou-se o total de trabalhadores da atenção básica e da média complexidade (n = 6.191), assumindo-se a incidência estimada do evento de interesse, ATbio, de 11,9%[21], precisão de 3%, com intervalo de confiança de 95%. A partir desses parâmetros, foi estabelecido tamanho amostral de 418 indivíduos com acréscimo de 20% (n = 84), já considerando possíveis perdas. A amostra final, portanto, foi estimada em 502 trabalhadores.

Os dados foram coletados em 2012, por meio de entrevistas no local de trabalho dos participantes, conduzidas por entrevistadores treinados. Excluíram-se os trabalhadores afastados por licença ou férias ou que contavam com menos de seis meses de atuação. Adotou-se a estratégia de três visitas para realização da entrevista. No caso de insucesso após essas tentativas, houve substituição, por sorteio, do trabalhador, respeitando-se as características de área geográfica, complexidade do serviços de saúde, categoria profissional e sexo.

O questionário empregado, construído com base na revisão de literatura, foi previamente testado em estudo-piloto. O instrumento incluiu características sociodemográficas (sexo, idade, filhos, situação conjugal, escolaridade, cor da pele e renda), ocupacionais (aspectos psicossociais, turno e jornada de trabalho) e de hábitos de vida (atividades físicas, lazer, tabagismo e consumo de bebidas alcoólicas).

A variável-desfecho do estudo, “acidentes de trabalho com exposição a material biológico”, foi avaliada pela pergunta: “Nos últimos 12 meses, você sofreu algum acidente de trabalho que o colocou em contato direto com sangue, escarro ou outros líquidos corporais do paciente?”. A resposta foi categorizada em “sim” e “não”. O corte temporal de 12 meses foi estabelecido para reduzir o viés de memória, considerando que a pesquisa se baseou em relato autorreferido.

Os aspectos psicossociais do trabalho (estressores ocupacionais) compuseram a variável de exposição principal, mensurada a partir dos modelos MDC/AST (apoio social no trabalho) e ERI/CET (comprometimento excessivo com o trabalho), utilizando os instrumentos Job Content Questionnaire (JCQ – questionário sobre conteúdo do trabalho) e o ERI (desequilíbrio esforço-recompensa), respectivamente. O JCQ foi traduzido e validado para uso em grupos ocupacionais no Brasil, apresentando bom desempenho geral[22]. O ERI apresentou adequação do desempenho psicométrico em estudo conduzido com profissionais de enfermagem no Brasil[23].

No MDC, a versão completa do JCQ foi utilizada, incluindo 5 itens de demanda psicológica, 9 de controle sobre o trabalho e 6 de AST. Os escores (somatório dos itens que compõem cada dimensão), assim como a razão entre demanda e controle (D/C), foram categorizados pela mediana em “alto” (≥ mediana) e “baixo” (< mediana). Assim, foi possível estabelecer as quatro experiências do trabalho previstas no MDC: “alta exigência” (alta demanda e baixo controle), “trabalho ativo” (alta demanda e alto controle), “trabalho passivo” (baixa demanda e baixo controle) e “baixa exigência” (baixa demanda e alto controle).

Utilizou-se a versão reduzida do ERI, incluindo as escalas de esforço (3 itens), recompensa (7 itens) e CET (6 itens). Os escores das três dimensões foram categorizados pela mediana em “alto” (≥ mediana) e “baixo” (< mediana). Obteve-se o indicador de desequilíbrio esforço-recompensa a partir da fórmula (e/r)*c, onde “e” é a soma dos itens de esforço, “r” corresponde à soma dos itens de recompensa, e “c” é um fator de correção, considerando a quantidade de itens do numerador comparado ao denominador. Assim, na razão esforço-recompensa, valores > 1 foram considerados como situação estressora, uma vez que o esforço foi maior que a recompensa, indicando desequilíbrio entre essas dimensões.

As dimensões dos modelos, incluindo número de itens do MDC e ERI, variação dos escores e respectivas medianas, são apresentadas no Quadro. Como descrito no quadro, o MDC sem AST foi denominado “MDC parcial” e, com o AST, “MDC completo”. O modelo ERI sem CET correspondeu ao modelo “ERI parcial” e, com o CET, modelo “ERI completo”. Para analisar o efeito do modelo parcial combinado, foram utilizados o MDC parcial (demanda e controle, sem AST) e o ERI parcial (esforço e recompensa, sem CET). O MDC completo (que incluiu o AST) e o ERI completo (com CET) foram utilizados para analisar o modelo completo combinado (Quadro).

Quadro

Dimensões do modelo demanda-controle (MDC) e modelo desequilíbrio esforço-recompensa (effort-reward imbalance – ERI), incluindo número de itens, variação dos escores, mediana e composição de cada modelo de análise parcial e completo.

Dimensões (Sigla)	No de itens	Variação	Mediana	Modelo parciala	Modelo completob
Modelo demanda-controle				DC	DC + AST
Demanda psicológica (D)	5	12–48	28,0	Sim	Sim
Controle sobre o trabalho (C)	9	24–96	64,0	Sim	Sim
Apoio social no trabalho (AST)	6	6–24	18,0	Não	Sim
Modelo desequilíbrio esforço-recompensa				ERI	ERI + CET
Esforço (E)	3	3–12	10,0	Sim	Sim
Recompensa (R)	7	7–28	16,0	Sim	Sim
Comprometimento excessivo com o trabalho (CET)	6	6–24	14,0	Não	Sim

a Modelo parcial combinado: [DC] + [ERI].

b Modelo completo combinado: [DC + AST] + [ERI + CET].

A análise dos dados incluiu o cálculo da incidência e dos riscos relativos (RR) e seus respectivos intervalos de confiança de 95%. Embora os estudos transversais sejam indicados para analisar casos prevalentes, é possível, em alguns casos, com base em informações referidas no passado, estimar a incidência[24]. Neste estudo, consideraram-se os casos de acidentes de trabalho como incidentes, uma vez que são eventos circunscritos no tempo, de natureza súbita, aguda e de curta duração[25].

Na análise descritiva dos dados, foram consideradas as características sociodemográficas e de hábitos de vida para delinear o perfil da amostra, bem como estimar a incidência do desfecho. Em seguida, por meio de análise bivariada, foram avaliadas: associação bruta entre cada dimensão dos modelos com o desfecho; associação entre cada modelo parcial (MDC e ERI) com o desfecho; associação entre cada modelo completo (MDC/AST e ERI/CET) com o desfecho; e associação entre a combinação dos modelos parciais com o desfecho, segundo procedimentos realizados por Griep et al.[17]. O estudo avaliou ainda a associação entre a combinação dos modelos completos com o desfecho.

Para os modelos combinados, os trabalhadores foram categorizados em quatro grupos, considerando a exposição em uma ou outra dimensão. O grupo não exposto em nenhum dos modelos foi considerado como categoria de referência. Para construir as categorias, os escores de cada exposição foram dicotomizados segundo os tercis (1º e 2º: ausência de exposição; e 3º: presença de exposição).

Para testar confundimento, realizou-se a análise estratificada, que incluiu as covariáveis sociodemográficas e ocupacionais. Compararam-se as medidas de associação bruta e ajustada. Variáveis que apresentaram diferenças dessas medidas com variação acima de 20% foram consideradas potenciais confundidoras. Os achados na literatura também foram ponderados para selecionar essas variáveis. Desta forma, para os modelos finais, as variáveis “sexo”, “idade”, “escolaridade” e “turno de trabalho” foram acrescentadas na modelagem para ajuste de confundimento.

Na análise multivariada, foram incluídas as covariáveis consideradas confundidoras. Nessa etapa, utilizou-se a regressão de Poisson com variância robusta para estimar as medidas de associação ajustadas (RRajustado) e respectivos intervalos de confiança de 95%. Embora a regressão de Poisson seja originalmente destinada a desfechos quantitativos (contagens), também pode ser usada para modelar dados com resultados binários, com métodos apropriados (por exemplo, a variância robusta utilizada nesta análise), fornecendo estimativas válidas de risco e níveis de confiança[26].

A entrada dos dados e a limpeza do banco foram realizadas no software Statistical Package for the Social Science (SPSS), versão 17.0, para Windows. Para analisar os dados, utilizou-se o software Stata, versão 12.0.

O projeto, aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Estadual de Feira de Santana sob o Protocolo nº 081/2009 e CAAE nº 50801715.3.0000.0053, atende às especificações das Resoluções nº 466/2012 e nº 510/2016 do Conselho Nacional de Saúde. Todos os trabalhadores que aceitaram participar do estudo assinaram termo de consentimento livre e esclarecido.

RESULTADOS

Foram entrevistados, ao final da pesquisa, 3.084 trabalhadores da saúde. A maioria era do sexo feminino (78,2%), com idade até 39 anos (55%), com filhos (68,8%), companheiro (57,3%), ensino médio ou técnico (53%), cor da pele preta ou parda (80,6%) e renda mensal de até três salários-mínimos (78,2%). Em relação aos hábitos de vida, a maioria referiu realizar atividades de lazer (83,6%) e físicas (52,5%). O hábito de fumar foi referido por 17,6% dos trabalhadores, e o consumo de bebidas alcoólicas por 39,7% (Tabela 1).

Tabela 1

Distribuição dos trabalhadores da saúde segundo características sociodemográficas e hábitos de vida, Bahia, Brasil, 2012.

Característicasa	n	%
Sociodemográficas
Sexo (n = 3.077)
Feminino	2.405	78,2
Masculino	672	21,8
Faixa etária (n = 3.061)
Até 39 anos	1.683	55,0
Mais de 39 anos	1.378	45,0
Filhos (n = 3.065)
Sim	2.108	68,8
Não	957	31,2
Situação conjugal (n = 3.074)
Sem companheiro	1.314	42,7
Com companheiro	1.760	57,3
Escolaridade (n = 3.042)
Fundamental	122	4,0
Médio ou técnico	1.611	53,0
Superior (completo ou não)	1.309	43,0
Cor da pele (n = 3.032)
Negros	2.444	80,6
Não negros	588	19,4
Renda mensal (n = 2.560)b
Até 3 salários-mínimos	2.003	78,2
Mais de 3 salários-mínimos	557	21,8
Hábitos de vida
Atividade de lazer (n = 3.058)
Não	503	16,4
Sim	2.555	83,6
Atividade física (n = 3.048)
Não	1.449	47,5
Sim	1.599	52,5
Hábito de fumar (n = 3.020)
Sim	533	17,6
Não	2.487	82,4
Bebidas alcoólicas (n = 2.514)
Sim	998	39,7
Não	1.516	60,6

a Os n variaram em função da perda de informação das variáveis analisadas.

b Salário-mínimo vigente à época: R$ 622,00.

A incidência global de ATbio no grupo pesquisado foi de 3,4%. Foram encontradas associações estatisticamente significantes entre ATbio e alta demanda psicológica, alto esforço e alto comprometimento com o trabalho, mesmo com ajuste por sexo, idade, escolaridade e turno de trabalho (Tabela 2).

Tabela 2

Incidência (%), risco relativo bruto e ajustado de acidentes de trabalho, segundo dimensões dos modelos demanda-controle e desequilíbrio esforço-recompensa, em trabalhadores da saúde, Bahia, Brasil, 2012.

Dimensões	Acidentes de trabalho
	I%	RR	IC95%	RRª	IC95%
MDC/ASTb
Demanda psicológica
Alta	4,4	1,71	1,17–2,52	1,60	1,07–2,40
Baixa	2,6	1,00
Controle sobre o trabalho
Baixo	3,6	1,08	0,74–1,59	1,08	0,73–1,60
Alto	3,4	1,00
Apoio social no trabalho
Baixo	3,7	1,31	0,83–2,08	1,24	0,78–1,96
Alto	2,8	1,00
ERI/CETc
Esforço
Alto	4,6	2,16	1,43–3,26	2,18	1,41–3,36
Baixo	2,1	1,00
Recompensa
Baixa	4,0	1,45	0,99–2,14	1,36	0,92–2,02
Alta	2,8	1,00
Comprometimento excessivo
Alto	4,5	1,88	1,27–2,78	1,92	1,28–2,88
Baixo	2,4	1,00

a Riscos relativos ajustados por sexo, idade, escolaridade e turno de trabalho.

b Modelo demanda-controle/apoio social no trabalho.

c Modelo desequilíbrio esforço-recompensa/comprometimento excessivo com o trabalho.

d Valor p < 0,05.

Os modelos parciais (MDC sem AST e ERI sem CET) estiveram associados ao desfecho, exceto em trabalho passivo. Condições de trabalho com alta exigência e desequilíbrio entre esforços e recompensas apresentaram associação com os ATbio nos modelos parciais. Ao incorporar a terceira dimensão ao MDC e ao ERI (modelos completos), houve associação com ATbio, com medidas de maior magnitude, quando comparadas aos modelos parciais. O ERI apresentou magnitude de associação mais forte com ATbio em comparação ao MDC (Tabela 3).

Tabela 3

Incidência (%), risco relativo bruto e ajustado de acidentes de trabalho, segundo modelos parciais, completos e combinados de demanda-controle e desequilíbrio esforço-recompensa, em trabalhadores da saúde, Bahia, Brasil, 2012.

Modelo	Acidentes de trabalho
	I%	RR	IC95%	RRª	IC95%
Modelos parciais
MDCb
Alta exigência	4,5	1,87	1,06–3,28	1,81	1,01–3,24
Trabalho passivo	3,1	1,29	0,72–2,32	1,51	0,83–2,75
Trabalho ativo	4,5	1,87	1,06–3,29	2,06	1,14–3,71
Baixa exigência	2,4	1,00
ERIc
Desequilíbrio	5,3	2,24	1,52–3,30	2,10	1,42–3,11
Equilíbrio	2,4	1,00
Modelos Completos
MDC/ASTd
DC e AST (exposição em ambos)	4,4	2,12	1,10–4,08	1,97	1,03–3,78
Exposição em DC	4,9	2,35	1,05–5,26	2,45	1,10–5,46
Exposição em AST	3,1	1,47	0,74–2,92	1,39	0,70–2,78
Não exposto	2,1	1,00
ERI/CETe
ERI e CET (exposição em ambos)	5,7	3,01	1,83–4,95	3,01	1,80–5,02
Exposição em ERI	4,3	2,27	1,17–4,38	2,31	1,18–4,50
Exposição em CET	3,4	1,76	1,01–3,08	1,98	1,13–3,46
Não exposto	1,9	1,00
Modelo Parcial Combinado
MDC e ERI
DC e ERI (exposição em ambos)	6,8	3,08	1,88–5,06	2,92	1,78–4,79
Exposição em ERI	3,8	1,74	0,93–3,25	1,71	0,92–3,19
Exposição em DC	2,8	1,25	0,71–2,23	1,39	0,78–2,49
Não exposto	2,2	1,00
Modelo Completo Combinado
MDC/AST e ERI/CET
DC/AST e ERI/CET (exposição em ambos)	8,2	5,83	2,04–16,7	5,23	1,82–15,1
Exposição em DC/AST	2,0	1,42	0,42–4,80	1,79	0,59–5,45
Exposição em ERI/CET	1,3	0,92	0,11–8,13	0,96	0,13–6,80
Não exposto	1,4	1,00

MDC: modelo demanda-controle; DC: demanda-controle; AST: apoio social no trabalho; ERI: modelo desequilíbrio esforço-recompensa; CET: comprometimento excessivo com o trabalho.

a Riscos relativos ajustados por sexo, idade, escolaridade e turno de trabalho.

b Valor p < 0,05.

Na combinação dos modelos parciais, observou-se associação das dimensões focalizadas com o desfecho. O risco de ATbio foi 2,92 vezes maior entre os expostos em ambos os modelos quando comparado à ausência de exposição nos dois modelos, mesmo após o ajuste por variáveis confundidoras. A frequência de acidentes foi superior quando se analisou o modelo parcial combinado em comparação aos modelos parciais isolados (Tabela 3).

Ao combinar os modelos completos, observou-se maior magnitude da associação com o desfecho em comparação aos demais modelos – parciais e completos isolados e parcial combinado. O risco de ATbio foi 5,23 vezes maior entre os expostos em ambos os modelos completos, em comparação à ausência de exposição nos dois modelos, mesmo após ajuste (Tabela 3).

DISCUSSÃO

A incidência de acidentes de trabalho com exposição a material biológico foi inferior à encontrada em outros estudos[29]. Ao considerar que a ocorrência do desfecho foi mencionada pelo próprio trabalhador, deve-se considerar a possibilidade de viés de memória e de que os acidentes julgados como menores e sem relevância não tenham sido considerados. Em pesquisa realizada em um hospital universitário, considerar um acidente como de baixo risco já foi apontado como causa de subnotificação de acidentes biológicos por profissionais de enfermagem[32]. Portanto, há de se considerar uma provável subestimativa na análise do resultado encontrado, devido à certa naturalização do risco.

A exposição a alta demanda psicológica mostrou-se associada aos acidentes de trabalho, como observado em outras investigações[6,7,33]. Executar tarefas em ritmo acelerado e em tempo insuficiente pode reduzir a atenção, ampliando a exposição a riscos ocupacionais e a acidentes de trabalho, sobretudo com material biológico no caso dos trabalhadores da saúde.

A dimensão “controle sobre o próprio trabalho”, analisada separadamente, não esteve associada a acidentes. Como o controle sobre o trabalho no grupo estudado (trabalhadores da saúde) é relativamente elevado, em função das demandas do trabalho exigirem uso de habilidades e relativa autoridade decisória, talvez a variabilidade não tenha sido larga o suficiente para apreender possíveis diferenças. A similaridade de escores de uma medida entre grupos definidos dificulta a observação de diferenças significativas. Isso tem sido relatado em pesquisas na área da saúde do trabalhador quando determinadas características do trabalho têm pouca variabilidade interna no grupo ocupacional sob análise. De qualquer modo, quando o baixo controle esteve associado a alta demanda psicológica, aumentaram a exposição a condições estressoras e o efeito sobre a ocorrência de acidentes. Situação de alta exigência (alta demanda e baixo controle simultaneamente) também apresentou associação com afastamento do trabalho devido a acidentes em outros estudos[34].

O trabalho em saúde é caracterizado pela complexidade das tarefas e pela responsabilidade pelo outro. A atenção do trabalhador pode se dispersar quando as funções são desempenhadas em ritmo intenso, sob pressão do tempo, com sobrecarga de tarefas e vivência frequente de situações imprevistas ou conflitantes que exigem alto nível de conhecimento e de recursos e com o desempenho de múltiplas tarefas[37]. Nesses casos, o estresse afeta a capacidade de concentração, dificultando ações de autocuidado e aumentando o risco de acidentes de trabalho, principalmente quando se trata de tarefas que exigem maior habilidade e destreza, a exemplo do manuseio de perfurocortantes.

Não é raro que o trabalhador, sujeito a condições precárias (recursos humanos e materiais insuficientes), tenha que atender grande número de usuários em um curto espaço de tempo, com demandas diversas, o que o obriga a desenvolver múltiplas e repetitivas tarefas, e nem sempre com a autonomia necessária para a adequada tomada de decisões. Essas situações estressoras, características do trabalho em alta exigência, desgastam o profissional, favorecendo a negligência na realização das tarefas e, consequentemente, aumentando a ocorrência de acidentes de trabalho.

No modelo ERI, a recompensa, que não esteve associada ao desfecho de interesse, refere-se aos ganhos proporcionados pelo trabalho (como salário adequado, respeito e apoio dos colegas, promoções na carreira e estabilidade no emprego). Entretanto, no trabalho em saúde, a recompensa parece estar mais associada a valores simbólicos: o cuidado com o outro e as relações de afeto e vínculo estabelecidas. Assim, os aspectos de recompensa avaliados pelo ERI podem não ter sido adequados o suficiente para detectar essas outras formas de recompensa do trabalho em saúde.

O desequilíbrio esforço-recompensa mostrou-se associado a acidentes de trabalho. Essa desproporção aumentou a incidência de lesões ocupacionais em estudo com trabalhadores coreanos[9]. O trabalhador da saúde lida com a pressão do tempo e da carga pesada de trabalho, intensificada pelas frequentes interrupções e diversas dificuldades enfrentadas durante a jornada. Isso pode gerar ou agravar déficits de concentração na realização das tarefas, o que aumenta o risco de acidentes[37]. Ou seja, não apenas as condições do ambiente de trabalho podem ser inadequadas, mas também as características psicossociais do trabalho que, produzindo situações de tensão e desgaste, de constrangimentos de tempo, de recursos e de desequilíbrio entre esforços e recompensas, podem favorecer a ocorrência de acidentes. Ritmos de trabalho intensos ou volume excessivo de tarefas também podem diminuir a capacidade de atenção e concentração, aumentando a vulnerabilidade do trabalhador. Por isso pesquisas têm reforçado o papel da situação psicossocial nos acidentes de trabalho[5].

A incorporação de uma terceira dimensão (comprometimento excessivo com o trabalho) ao ERI intensificou a força da associação com ATbio. Considerada um componente intrínseco e subjetivo do modelo, a “superdedicação” envolve altas expectativas de reconhecimento. As pessoas nessa situação costumam se ocupar excessivamente com o trabalho, mostrando dependência do retorno recebido e da aprovação dos outros[13,20].

Por suas próprias características (estabelecimento de vínculos, cuidado e preocupação com o sofrimento do outro), o trabalho em saúde favorece um envolvimento profissional elevado, que com alguma frequência pode gerar comprometimento excessivo com as atividades desenvolvidas. A vivência do trabalho em saúde como uma vocação, como uma missão de vida, muitas vezes leva o profissional a superestimar o papel do trabalho em relação a outros aspectos da vida[20,38]. Assim, intensas exigências sobre si mesmo são frequentes, impossibilitando o “desligamento” e a vivência de outras situações, o que gera ansiedade e diminui o estado de alerta, consequentemente aumentando a ocorrência de acidentes. Além disso, se a dedicação é muito elevada, a necessidade de recompensas também aumenta, e a frustação dessa expectativa pode produzir ainda mais sofrimento. Areosa e Dwyer[39] ressaltam a importância de investigar as possíveis pressões presentes no momento do acidente, entre elas a ansiedade, de modo a conhecer melhor os mecanismos que conectam emoções e vivências negativas a acidentes e doenças relacionadas ao trabalho.

Na literatura, o apoio social tem se mostrado importante para atenuar os impactos negativos do estresse ocupacional em trabalhadores da saúde, sendo um fator protetor para a saúde geral[17,20]. Neste estudo, a incorporação do apoio social no trabalho ao MDC contribuiu para melhorar a predição do desfecho, como também observado em outro estudo[17]. O trabalho em saúde é caracterizado por fortes relações interpessoais e colaboração entre colegas. Se há baixo apoio social associado a trabalho de alta exigência, a situação estressora se agrava.

Nos modelos parcial e completo, considerando as medidas de associação pontuais, o ERI mostrou capacidade de identificar situações de exposição mais sensíveis do que o MDC. O modelo de Karasek[12] é amplamente utilizado na literatura para investigar a associação entre estressores no trabalho e os mais variados desfechos. Ele foi proposto na década de 1970 para avaliar o trabalho industrial, com destaque para os aspectos envolvidos na realização das tarefas, o que traz dificuldades para sua aplicação no trabalho em saúde. As características específicas desse trabalho, baseado em complexas relações humanas, não permitem a mera transposição do modelo fundamentado no processo industrial de produção[14]. Assim, Söderfeldt et al.[40] apontam a necessidade de adequar dimensões do MDC de modo a possibilitar seu uso nas organizações de serviços humanos. O ERI, ao incorporar a recompensa no trabalho, pode ter aumentado o poder explicativo do modelo em relação às condições do trabalho na saúde em comparação ao MDC.

O uso combinado dos modelos do MDC e ERI aumentou o poder preditivo da relação entre estressores e acidentes de trabalho. Outros estudos também têm evidenciado melhor desempenho na identificação de situações desfavoráveis à saúde com a combinação de modelos, que parece ser uma alternativa promissora às limitações do uso de modelos isolados para abarcar a complexidade do ambiente psicossocial do trabalho[18,20].

Esses modelos abordam aspectos específicos do trabalho (o MDC avalia elementos relativos à tarefa, às demandas e ao grau de autonomia envolvidos, enquanto o ERI volta-se a questões de injustiça, de desequilíbrio nas trocas no trabalho), mas, quando utilizados conjuntamente, permitem avaliar de modo mais amplo as características e os efeitos de diferentes fatores estressores presentes simultaneamente. Os dados obtidos reforçam a relevância desse emprego combinado dos modelos, que possibilita uma compreensão mais abrangente dos aspectos psicossociais do trabalho. Griep et al.[41] observaram que diferentes combinações de estressores resultavam em predições diferentes de absenteísmo. Embora os modelos parciais tenham mostrado bom desempenho para identificar situações de risco para ATbio, a combinação das dimensões abordadas nos dois modelos testados permitiu identificar situações de maior exposição, que merecem maior atenção na prevenção de ATbio. Identificadas essas situações e os grupos que podem estar expostos, pode-se reorganizar o trabalho e as dimensões aqui analisadas, incorporando ações, por exemplo, aos programas de biossegurança.

Algumas limitações do presente estudo devem ser destacadas. Medidas autorreferidas, como já mencionado, podem sofrer influência de viés de memória. Além disso, devido à investigação ter sido conduzida com trabalhadores que estavam em pleno exercício de suas atividades laborais, não se pode desconsiderar o efeito do trabalhador sadio[42]. Assim, podem não ter participado da pesquisa os profissionais afastados em decorrência de acidentes de trabalho ou de outros agravos à saúde de origem ocupacional.

Apesar dessas limitações potenciais, os resultados obtidos reforçam a relevância dos aspectos psicossociais do trabalho na exposição a ATbio. Evidenciou-se ainda o aumento do potencial explicativo para os ATbio quando se emprega os modelos parciais e completos combinadamente, sendo este um importante achado deste estudo. A análise de várias dimensões do trabalho ampliou a compreensão das conexões que geram situações de vulnerabilidade aos ATbio, com análise detalhada daquelas relacionadas à estrutura psicossocial do trabalho.

Conclui-se que, devido às diferentes dimensões abordadas pelos modelos empregados (as quais se complementam e permitem identificar mais detalhadamente as exposições ocupacionais), seu uso combinado pode subsidiar intervenções mais efetivas nos ambientes e processos do trabalho em saúde, visando à prevenção dos ATbio e de outros agravos não abordados no presente estudo. Ou seja, os resultados evidenciam a necessidade de programas de prevenção de ATbio que não se limitem apenas ao controle de aspectos de biossegurança, mas incorporem também aspectos psicossociais do trabalho de modo mais amplo possível.