OBJETIVO : Identificar fatores de risco para o absenteísmo com licença médica em trabalhadores de empresa de petróleo. MÉTODOS : Estudo caso-controle (120 casos e 656 controles) aninhado a um estudo de coorte retrospectivo com todos os trabalhadores de uma empresa de petróleo na Região Norte-Nordeste do Brasil entre 2007 e 2009. A variável resposta utilizada para representar o absenteísmo com licença médica foi a incidência média de faltas com licenças médicas no período, definida pela razão entre o total de dias de licenças médicas e os dias potencialmente trabalháveis no período. Análise de regressão logística foi utilizada para investigar a associação entre incidência média de faltas > 5,0% no período e as variáveis sexo, cargo, idade, tempo de atuação, regime de trabalho, tabagismo, hipertensão arterial, índice de massa corporal, atividade física, risco coronariano, sono, glicemia, diabetes não controlado, doença do aparelho cardiovascular, digestivo, aparelho locomotor, neurológica, neoplasia, posturas forçadas no trabalho, satisfação com o trabalho, relacionamento com a chefia e atenção concentrada no trabalho. RESULTADOS : A incidência média de faltas com licenças médicas > 5,0% no período da coorte foi 15,5%. O modelo logístico revelou que trabalhadores com incidência média de faltas > 5,0% tiveram 2,6 vezes mais chance de ser do sexo feminino; 2,0 vezes mais chance de ser fumante; 1,8 vez mais chance de ser ex-fumante, 2,2 vezes mais chance de relatar sono anormal e 10,5 vezes mais chance de estarem insatisfeitos com o trabalho do que trabalhadores com incidência média de faltas ≤ 5,0% no período. CONCLUSÕES : Sexo feminino, ser fumante ou ex-fumante, estar insatisfeito com o trabalho e relatar sono anormal são bons preditores de absenteísmo ao trabalho por doença.
OBJECTIVE : To identify risk factors for absenteeism among workers with sick leave in an oil company. METHODS : A case-control study (120 cases and 656 controls) nested in a retrospective cohort study following up all employees of an oil company in the North-Northeast of Brazil from 2007 to 2009. The response variable used to represent absenteeism with sick leave was the average incidence of sick leave, defined as the ratio between total sick days and potential working days in the period. Logistic regression techniques were used to investigate the association between average incidence of sick leave > 5.0% over the period and the variables sex, position, age, time at work, shift work, smoking, arterial hypertension, body mass index, physical activity, coronary risk, sleep, glycemia, non-managed diabetes, cardiovascular, digestive, musculoskeletal, neurological and neoplastic diseases, straining body positioning during work, satisfaction at work, relationship with management, and concentrated attention at work. RESULTS : Average incidence of sick leave higher than 5.0% in the cohort period was 15.5%. The logistic model revealed that workers with average incidence of sick leave higher than 5.0% were 2.6 times more likely to be female; 2.0 time more likely to be smokers; 1.8 time more likely to be former smokers; 2.2 times more likely to report abnormal sleep and 10.5 times more likely to report dissatisfaction with their than workers with average incidence of sick leave ≤ 5.0% in the period. CONCLUSIONS : In this population, female gender, being a smoker or a former smoker, reporting dissatisfaction with the job and reporting abnormal sleep are good predictors of occupational absenteeism with sick leave.
OBJETIVO : Identificar factores de riesgo para el ausentismo con licencia médica en trabajadores de empresa del petróleo. MÉTODOS : Estudio caso-control (120 casos y 656 controles) anidado en una cohorte retrospectiva con todos los trabajadores de una empresa de petróleo en la Región Norte-Nordeste de Brasil entre 2007 y 2009. La variable respuesta utilizada para representar el ausentismo con licencia médica fue la incidencia promedio de faltas con licencias médicas durante el período, definida por el cociente entre el total de días de licencias médicas y los días potencialmente trabajables. Se utilizó análisis de regresión logística para investigar la asociación entre incidencia promedio de faltas > 5,0% en el período y las variables sexo, cargo, edad, tiempo de actuación, régimen de trabajo, tabaquismo, hipertensión arterial, índice de masa corporal, actividad física, riesgo coronario, sueño, glicemia, diabetes no controlada, enfermedad del aparato cardiovascular, digestivo, aparato locomotor, neurológica, neoplasia, posturas forzadas en el trabajo, satisfacción con el trabajo, relacionamiento con el jefe y atención concentrada en el trabajo. RESULTADOS : La incidencia promedio de faltas con licencias médicas > 5,0% en el período de la cohorte fue de 15,5%. El modelo logístico reveló que trabajadores con incidencia promedio de faltas > 5,0% tuvieron 2,6 veces más chance de ser del sexo femenino; 2,0 veces más chances de ser fumador; 1,9 veces más chance de ser ex-fumador; 2,1 veces más chance de relatar sueño anormal y 10,5 veces más chances de estar insatisfechos con el trabajo, en comparación con los trabajadores con incidencia promedio de faltas < 5,0% en el período. CONCLUSIONES : Sexo femenino, ser fumador o ex-fumador, estar insatisfecho con el trabajo y relatar sueño anormal son buenos predictores del ausentismo en el trabajo por enfermedad.
