¿Está su lugar de trabajo interesado en usar la herramienta de evaluación de riesgos de personas en el trabajo?
Las personas en el trabajo son la única herramienta de encuesta de evaluación de riesgos psicosociales validados y de Australia, con la evaluación comparativa que mide los peligros y los factores psicosociales.
Las personas en el trabajo pueden ayudar a su lugar de trabajo a cumplir con sus deberes de salud y seguridad, administrar mejor los riesgos y factores psicosociales relacionados con el trabajo y prevenir daños psicológicos.
Los lugares de trabajo que usan personas en el trabajo tendrán acceso a:
- La encuesta de personas en el trabajo, una herramienta de evaluación de riesgos psicosociales que ahora está disponible digitalmente para organizaciones australianas sin costo sin costo
- Todos los materiales necesarios para administrar e informar sobre la encuesta de personas en el trabajo, incluido el acceso a informes automatizados y personalizados, módulos de aprendizaje interactivos y recursos para ayudar a implementar un enfoque de gestión de riesgos psicosociales y evaluar la efectividad de las intervenciones elegidas.
Los reguladores de salud y seguridad del trabajo australiano han financiado conjuntamente personas en el trabajo para ofrecer herramientas y recursos gratuitos para los lugares de trabajo. Los peligros medidos por la encuesta de personas en el trabajo se basan en décadas de investigación que destacan los factores que influyen en la salud y la seguridad psicológicas de un trabajador. Los riesgos psicosociales también se basan en la orientación del trabajo seguro de Australia.
Obtenga más información sobre cómo las personas en el trabajo pueden ayudar visitando su sitio web, lean nuestro volante o vea este breve video
Se requiere un mínimo de 20 encuestados para generar un informe.
¿Cómo se puede evaluar los riesgos psicosociales?
En tercer lugar, evaluamos si los EDS que implementan acciones más adecuadas para los factores de riesgo psicosociales identificados tenían mayores mejoras en los factores laborales y el bienestar de los empleados durante el proyecto, en comparación con los EDS que implementan acciones menos apropiadas (Hipótesis 4). Los resultados mostraron un efecto moderador significativo del ajuste en los niveles de personal percibidos a lo largo del tiempo. Los EDS que implementan acciones más ajustadas mostraron un aumento significativo en los niveles de personal al comparar las mediciones T1 y T3. En comparación, en EDS implementando acciones menos apropiadas, no se encontraron cambios significativos en los niveles de personal al comparar las mediciones T1 y T3. El efecto moderador ocurrió principalmente debido a los cambios en la segunda mitad del proyecto (ver Figura 6).
A continuación, evaluamos si EDS que se comunicó más sobre el proyecto hacia los empleados tuvo mayores mejoras en los factores laborales, los recursos laborales y el bienestar, que los EDS que se comunicaron menos (Hipótesis 5). Los resultados mostraron efectos moderadores significativos de la comunicación en los cambios en las demandas del tiempo de trabajo, la autonomía y el personal a lo largo del tiempo. Las comparaciones post hoc por pares mostraron que en la comunicación de EDS se comunican más, la autonomía aumentó en el transcurso del proyecto (T1 – T3). Por el contrario, no se encontró ningún cambio en la autonomía en EDS que se comunicaron menos (Figura 7). Con respecto a las demandas del tiempo de trabajo y el personal, las comparaciones post hoc por pares mostraron que el efecto moderador fue el resultado de cambios diferenciales durante el proyecto (es decir, cambios entre T1 – T2 o T2 – T3), pero no al considerar todo el marco de tiempo (T1 – T3) (Figuras 8, 9).
Evaluamos si aquellos ED que involucraron a sus empleados más en el diseño e implementación de acciones durante el proyecto mostraron mayores mejoras en las demandas laborales, los recursos laborales y el bienestar de los empleados que los que involucraron menos a sus empleados (Hipótesis 6). Se encontraron efectos moderadores para el personal y el agotamiento emocional. Las comparaciones post hoc por pares mostraron que los EDS con más participación de los empleados tuvieron un mayor aumento en los niveles de personal percibidos en el transcurso del proyecto (T1 – T3). Además, los EDS con más participación de los empleados tenían niveles estables de agotamiento emocional, mientras que el agotamiento emocional aumentó en aquellos EDS con menos participación de los empleados. Estos efectos moderadores ocurrieron principalmente en la segunda mitad del proyecto (T2 – T3) (ver Figuras 10, 11).
Finalmente, evaluamos si el EDS que participó en la intervención del clima de seguridad psicosocial (PSC) en torno a T2 tuvo más cambios positivos en las demandas laborales, los recursos laborales y el bienestar entre T2 y T3, en comparación con los EDS que no participaron en esta intervención (Hipótesis 7 ). Primero, verificamos si la intervención fue realmente efectiva para aumentar el PSC en los EDS participantes. Se realizó un análisis lineal de modelo mixto con una intersección aleatoria para el EDS y las enfermeras para ajustar la estructura anidada de los datos y una interacción de tiempo de grupo*como un efecto fijo. Los niveles de PSC en T2 fueron similares para aquellos EDS participantes y aquellos que no participaron en la intervención de PSC. Además, los resultados mostraron un efecto de interacción significativo de la intervención de PSC en los niveles de PSC durante el tiempo entre T2 y T3 [F (1,474) = 14.72, P <0.001]. Las comparaciones emparejadas post hoc mostraron que el PSC aumentó en aquellos EDS que participan en la intervención de PSC [diferencia de media estimada = 0.235, t (504) = 5.716, p <0.001] y se mantuvo estable en aquellos EDS que no participan en la intervención de PSC [diferencia estimada de diferencia estimada = −0.003, t (471) = −0.061, p = 0.951]. Como tal, podemos concluir que la intervención fue efectiva para aumentar el PSC en los DE participantes.
Los análisis lineales de modelos mixtos para cada una de las demandas de trabajo, recursos laborales e indicadores de bienestar no mostraron un efecto moderador significativo de (no) afectación en la intervención PSC (ver Tabla 4).
¿Que evalua la encuesta de riesgo psicosocial?
Los riesgos psicosociales son cada vez más un tipo de riesgo analizado en organizaciones más allá de los riesgos químicos, físicos y biológicos. Para este tipo de riesgo, se ha prestado mayor atención después de la actualización de ISO 9001: 2015, más precisamente el requisito 7.1.4 para el entorno de operación de proceso. La actualización de esta referencia normativa tenía la intención de aproximar la referencia de OHSAS 18001: 2007 actualizada en 2018 con la publicación de ISO 45001. Por lo tanto, las organizaciones están cada vez más comprometidas a lograr y demostrar un buen rendimiento de salud y seguridad ocupacional.
El objetivo de este estudio fue caracterizar los riesgos psicosociales en un laboratorio de criopreservación y desarrollar un modelo predictivo para la gestión de riesgos psicosociales. La metodología seguida para recopilar la información fue la investigación por cuestionario que se aplicó a una muestra que comprende 200 empleados.
Los resultados muestran que la mayoría de los encuestados son conscientes de los riesgos psicosociales, identificando las relaciones interpersonales y los sentimientos emocionales como los principales factores que conducen a este tipo de riesgos. Además, términos como la falta de recursos, las horas de trabajo, el equipo de laboratorio, el estrés y la precariedad muestran una fuerte correlación con los riesgos psicosociales. El modelo presentado en este estudio, basado en redes neuronales artificiales, exhibió un buen rendimiento en la predicción de los riesgos psicosociales.
Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema inteligente que permite identificar las debilidades de la organización y contribuir a la mejora de la gestión de riesgos psicosociales.
¿Qué mide la encuesta de riesgo psicosocial?
Una evaluación de riesgos psicosociales examina los factores organizacionales que afectan la salud organizacional y la salud de los empleados en un lugar de trabajo. El objetivo es identificar formas de mejorar los entornos de trabajo psicosociales para los trabajadores.
La herramienta de evaluación de riesgos psicosociales de la ciudad fue desarrollada por el Grupo de Trabajo de Salud Mental del OHSCC con el objetivo de evaluar y mejorar los entornos de trabajo psicosociales
El propósito de una evaluación de riesgos psicosociales es identificar medidas preventivas y de protección a nivel organizacional, no al nivel individual. No está destinado a identificar asesoramiento u otras necesidades de personas específicas que experimenten dificultades para hacer frente, problemas de salud mental o enfermedades mentales. Estas necesidades deben abordarse, pero no a través de la evaluación de riesgos psicosociales.
Las evaluaciones de riesgos psicosociales se basan en trece factores de riesgo psicosocial que se identifican en la salud y la seguridad psicológicas en el estándar del lugar de trabajo. Se puede encontrar una definición de cada factor de riesgo en la página web de bienestar mental de la ciudad.
Cuando hay un desequilibrio real o percibido entre las demandas hechas en las personas y sus recursos o capacidad para hacer frente a esas demandas, se produce estrés en el lugar de trabajo. El estrés no es una enfermedad en sí misma, pero la exposición prolongada a ella puede reducir la efectividad en el trabajo y puede causar problemas de salud. Los síntomas del estrés en las organizaciones pueden provocar un aumento del absentismo, una alta rotación del personal, problemas disciplinarios, violencia y acoso psicológico, reducción de la productividad, así como una atención reducida, errores y accidentes. Los factores, tanto dentro como fuera del lugar de trabajo, pueden influir en la salud personal de los trabajadores. Exposiciones y actividades fuera del trabajo, como problemas financieros, estilos de vida poco saludables, pueden tener un impacto en el rendimiento en el trabajo. No todas las manifestaciones del estrés en el trabajo pueden considerarse como estrés relacionado con el trabajo. Sin embargo, la evidencia sugiere que los factores de riesgo psicosociales en el trabajo pueden contribuir al estrés en los trabajadores.
¿Qué se debe evaluar dentro de los riesgos psicosociales?
Con el objetivo de recopilar información sobre factores de riesgo psicosociales, la segunda sección del cuestionario comprende declaraciones relacionadas con las condiciones laborales, la organización, el liderazgo, el desarrollo profesional, las relaciones interpersonales y los sentimientos emocionales. La figura 9 muestra las respuestas del encuestado #1 a la segunda parte del cuestionario.
Para cuantificar la información cualitativa presentada en la Fig. 9, el método propuesto por Fernandes et al. [27] fue seguido. Para cada dimensión (es decir, condiciones de trabajo, organización, liderazgo, desarrollo profesional, relaciones interpersonales y sentimientos emocionales), las respuestas correspondientes se detectaron en un círculo de área unitaria. Las marcas en el eje corresponden a la posible respuesta, es decir, totalmente de acuerdo, de acuerdo, en desacuerdo y totalmente en desacuerdo. Tomando como ejemplo, las condiciones de trabajo de dimensión, la respuesta del encuestado #1 a la declaración 1 (S1) estuvo muy de acuerdo, y el área corresponsal se calcula como 14 × π × (1π) 2 = 0.25; La respuesta a la declaración 2 (S2) fue la alternativa de acuerdo y el área es 14 × π × (34 × 1π) 2 = 0.14. Finalmente, para las declaraciones 3 y 4 (S3 y S4), las respuestas estaban en desacuerdo y las áreas son 14 × π × (24 × 1π) 2 = 0.06. El área total (es decir, 0.51) es la suma de las parciales, siendo el valor cuantitativo con respecto a las condiciones de trabajo de dimensión para el demandado #1 (Fig. 10). Para las dimensiones restantes, el procedimiento es similar y los resultados se muestran en la Tabla 2.
El rendimiento del modelo ANN se puede evaluar a través de la matriz de confusión. La Tabla 3 presenta la matriz de confusión para el modelo ANN que se muestra en la Fig. 11 (los valores indican el promedio de los 30 experimentos). Los valores presentados en la Tabla 3 permiten calcular la precisión del modelo para el conjunto de entrenamiento (93.4%, es decir, 127 bien clasificados en 136) y para el conjunto de pruebas (90.6%, es decir, 58 bien clasificados en 64).
Para calcular la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo (PPV) y el valor predictivo negativo (VPN) del modelo, se concibieron las matrices de confusión con respecto a cada posible salida (Tabla 4). La sensibilidad evalúa la proporción de casos positivos (es decir, baja, media o alta) que se identifican correctamente como tal, mientras que la especificidad traduce la proporción de los negativos que se identifican correctamente (es decir, no-bajas, sin medios o no- Alto). El PPV representa la proporción de casos bajos, medianos o altos bien clasificados, mientras que el VPN denota la proporción de casos no bajos, no medios o sin altos bien marcados [33,34]. La Tabla 5 presenta los valores obtenidos para esas métricas. La sensibilidad y la especificidad exhiben valores altos, de 0.80 a 0.99, lo que indica que el modelo exhibe un buen rendimiento en la evaluación de los riesgos psicosociales. Con respecto a las métricas de PPV y NPV, los valores calculados varían entre 0.94 y 0.99, excepto para PPVOutput-High y NPVoutput-Medium (0.74, 0.54 y 0.86, 0.67, respectivamente, para entrenamiento y prueba). Esos resultados muestran que la confianza que se puede colocar cuando el modelo clasifica un caso tan alto o no medio es menor. A pesar de esas debilidades, el rendimiento general del modelo no se ve afectado. De hecho, el modelo debe evitar clasificar los casos altos como bajos o medianos, para identificar todos los casos problemáticos, es decir, trabajadores con alto riesgo psicosocial.
Los resultados obtenidos en este estudio fueron muy interesantes. Sin embargo, es importante mencionar algunas limitaciones que impiden una evaluación más detallada de los riesgos psicosociales a los que los trabajadores en este tipo de laboratorio están expuestos. La limitación principal está relacionada con el tamaño de la muestra. El número reducido de trabajadores en algunas áreas departamentales no permitió un análisis más detallado (es decir, departamento por departamento) de los riesgos psicosociales asociados con el desempeño de diferentes tareas con cargas de trabajo diferenciadas. Con una muestra más grande, también sería posible estudiar la influencia de otras variables, como la edad, el sexo o las calificaciones académicas.
¿Qué es el cuestionario de Copenhague?
Objetivos:
El objetivo de este artículo es presentar el cuestionario psicosocial de Copenhague (COPSOQ), un cuestionario desarrollado en tres longitudes diferentes para evaluar los factores psicosociales en el trabajo, el estrés y el bienestar de los empleados y algunos factores de personalidad. El propósito del concepto Copsoq es mejorar y facilitar la investigación, así como las intervenciones prácticas en los lugares de trabajo.
Métodos:
El desarrollo del cuestionario se basó en una encuesta de una muestra representativa de 1858 empleados daneses de 20 a 59 años. La tasa de respuesta fue del 62%; El 49% eran mujeres. En total, 145 preguntas de algunos cuestionarios internacionales y daneses y 20 preguntas autodesarrolladas se probaron con análisis factoriales, análisis de confiabilidad interna y análisis de patrones de respuesta.
Resultados:
Los análisis dieron como resultado una larga versión de investigación del cuestionario con 141 preguntas y 30 dimensiones, una versión de longitud media para profesionales del entorno de trabajo con 95 preguntas y 26 dimensiones, y una versión corta para lugares de trabajo con 44 preguntas y 8 dimensiones. La mayoría de las escalas tienen buena confiabilidad, y parece haber muy poca superposición entre las escalas. Una característica novedosa del Copsoq es el desarrollo de cinco escalas diferentes en demandas en el trabajo.
Conclusiones:
El concepto COPSOQ es una herramienta válida y confiable para encuestas en el lugar de trabajo, investigación analítica, intervenciones y comparaciones internacionales. El cuestionario parece ser integral e incluir la mayoría de las dimensiones relevantes de acuerdo con varias teorías importantes sobre factores psicosociales en el trabajo. Las tres versiones facilitan la comunicación entre investigadores, profesionales del entorno laboral y lugares de trabajo.
¿Qué es el metodo de Copenhague?
No existe una declaración histórica definitiva de cuál es la interpretación de Copenhague. Hay algunos acuerdos fundamentales y desacuerdos entre las opiniones de Bohr y Heisenberg. [3] [4] Por ejemplo, Heisenberg enfatizó un fuerte «corte» entre el observador (o el instrumento) y el sistema que se observa, [5]: 133 mientras que Bohr ofreció una interpretación independiente de un observador subjetivo o medición o colapso, que se basa en un Proceso «irreversible» o efectivamente irreversible, que podría tener lugar dentro del sistema cuántico. [6]
Las características comunes a las interpretaciones de tipo Copenhague incluyen la idea de que la mecánica cuántica es intrínsecamente indeterminista, con probabilidades calculadas utilizando la regla de nacimiento, y el principio de complementariedad, que establece que los objetos tienen ciertos pares de propiedades complementarias que no se pueden observar o medir simultáneamente. [7] Además, el acto de «observar» o «medir» un objeto es irreversible, no se puede atribuir la verdad a un objeto, excepto según los resultados de su medición. Las interpretaciones de tipo Copenhague sostienen que las descripciones cuánticas son objetivas, ya que son independientes de la arbitrariedad mental de los físicos. [8]: 85–90
A lo largo de los años, ha habido muchas objeciones a los aspectos de las interpretaciones de tipo Copenhague, incluida la naturaleza discontinua y estocástica de la «observación» o el proceso de «medición», la subjetividad aparente de requerir un observador, la dificultad de definir lo que podría contar tan un dispositivo de medición y la aparente dependencia de la física clásica en la descripción de tales dispositivos.
La transición de la antigua teoría cuántica a la física cuántica de pleno derecho comenzó en 1925, cuando Werner Heisenberg presentó un tratamiento del comportamiento de los electrones basados en discutir solo cantidades «observables», lo que significa a Heisenberg las frecuencias de luz que absorbieron y emitieron. [10 10 [10 ] Max nació luego se dio cuenta de que en la teoría de Heisenberg, las variables clásicas de posición e impulso estarían representadas por matrices, objetos matemáticos que pueden multiplicarse juntos como números con la diferencia crucial que importa el orden de multiplicación. Erwin Schrödinger presentó una ecuación que trataba el electrón como una onda, y nació descubrió que la forma de interpretar con éxito la función de onda que apareció en la ecuación de Schrödinger era una herramienta para calcular las probabilidades. [11]
¿Qué es el CoPsoQ?
Aunque las buenas propiedades psicométricas del Copsoq-II hasta ahora se han validado con éxito con respecto a diferentes culturas, ocupaciones mixtas y aspectos de la validez (ver Kristensen, 2010 y Berthelsen et al., 2016 para una visión general), estudios de validación basados en La metodología de última generación, como SEM, todavía faltaban. Nuestro enfoque permite no solo el error de medición y las diferencias en las cargas de elementos a tener en cuenta, sino que también proporciona más flexibilidad con respecto a las restricciones del modelo. Por lo tanto, a pesar de que el modelo CFA que incluye todas las dimensiones (de esa versión en particular COPSOQ-II) se ajustan a los datos aceptables, aquellos modelos donde relajamos restricciones demasiado restringidas de elementos solo que se cargan en un factor, se ajustan aún mejor a los datos, en línea con similares. Estudios en investigación sobre rasgos de personalidad que revelaron cargaciones transversales entre los rasgos para ser un mejor reflejo de la realidad (ver Marsh et al., 2013 para una visión general). Sin embargo, la aplicación de enfoques exploratorios a los modelos con una gran cantidad de dimensiones y, en consecuencia, elementos, como el COPSOQ-II, da como resultado modelos muy complejos con una gran cantidad de parámetros estimados que requieren capacidades computacionales y de procesamiento muy altas. El enfoque innovador del presente estudio fue utilizar un enfoque de conjunto más parsimonioso, donde solo permitimos cargas transversales entre dimensiones de la misma estructura de dominio implícita. El ajuste del modelo fue muy similar en comparación con el ESEM completo y, por lo tanto, mejor que el modelo CFA. Esto es notable, ya que el set-ESEM tiene una base confirmatoria sólida si hay una buena justificación para los conjuntos. De hecho, el set-ESEM podría colocarse como a mitad de camino entre CFA y ESEM (con rotación objetivo), dependiendo del número de cargas de factores limitadas para ser cero. El patrón de resultados antes mencionado (ajuste de conjunto de conjunto similar al ESEM y mejor que CFA) surgió para las tres versiones COPSOQ-II. A pesar de las únicas diferencias modestas en el ajuste entre los modelos CFA y ambos ESEM, al menos para la versión corta del COPSOQ-II, nuestros hallazgos sugieren que la solución ESEM es más apropiada, ya que disminuyó las correlaciones infladas de la dimensión estrechamente relacionada a una nivel aceptable. Además, las pruebas de diferencia Chi2 mostraron una diferencia no significativa entre los modelos completos y de conjunto ESEM para la versión larga del COPSOQ-II. Esto indica que el enfoque SET-ESEM es particularmente beneficioso en caso de complejidad del modelo muy alta. Este modelo de conjunto de ESEM debe confirmarse en otras muestras, aunque consideramos que nuestros resultados son un fuerte indicador para la idoneidad de los modelos en futuras investigaciones con las escalas COPSOQ-II, particularmente cuando se consideran varias escalas teóricamente estrechamente relacionadas simultáneamente.
Con respecto a la fiabilidad de la puntuación de prueba de las escalas, podemos informar los valores de Omega por encima de 0.7 para todas las escalas, excepto para ocultar las emociones (0.66). Sin embargo, los coeficientes de confiabilidad dependen del número de elementos por escala (Marsh et al., 1998) y una característica del COPSOQ es proporcionar una gran cantidad de escalas de buzos, por lo tanto, incluidos menos números de elementos por escala. Los resultados adicionales de nuestros análisis MTMM proporcionan evidencia sólida para la confiabilidad de re-prueba (ver más abajo).
Las cargas de factores son altas para el modelo CFA con la excepción del factor de variación que muestra una carga de factor débil para un elemento. Esta escala debe, por lo tanto, ser examinada de cerca en futuras investigaciones. Sin embargo, lo que es más importante, en el modelo de ESES más apropiado (y el modelo de ESEM completo), las cargas objetivo siempre fueron más altas que las cargas transversales, lo que indica una buena representación de los factores a través de sus indicadores (Marsh et al., 2013).
En general, podemos informar un buen ajuste del modelo para las tres versiones de COPSOQ-II, confirmando así la Hipótesis 1A (H1A). Por lo tanto, el instrumento ofrece flexibilidad para usarlo en la investigación y el contexto aplicado y también ofrece al usuario una opción entre usar diferentes niveles de comprensibilidad y, por lo tanto, la longitud.
Nuestros resultados mostraron una fuerte evidencia de validez convergente y discriminante en relación con la estabilidad en el tiempo de las dimensiones COPSOQ-II en línea con otros estudios que han investigado la confiabilidad de prueba de Copsoq-II (Rosário et al., 2014). De hecho, en nuestro análisis MTMM encontramos un fuerte apoyo para la validez convergente y discriminante en relación con el tiempo como método. Los efectos del método pequeño (de las correlaciones de monómetos multitrait más altos que las correlaciones multimetodos multitrait) que encontramos fueron los esperados, con correlaciones de dimensiones relacionadas teóricamente altas en la misma ocurrencia de medición, particularmente dentro de algunos dominios. Por lo tanto, podemos confirmar la hipótesis 1b.
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