RESUMO Objetivo: Identificar a ocorrência de presenteísmo em profissionais de saúde e a sua associação com fatores sociolaborais e de saúde. Método: Estudo transversal, realizado de julho a outubro de 2022 com 152 profissionais de saúde de um hospital referência em COVID-19. Aplicou-se questionário semiestruturado para caracterização sociolaboral e de saúde, e a Stanford Presenteeism Scale. Utilizou-se razões de prevalência e qui-quadrado (χ2) Pearson para avaliar associações; regressão logística binária para investigar o impacto das variáveis sociolaborais no presenteísmo e regressão linear para os domínios da escala. Resultados: Sexo feminino (65,8%), média de 32±8,59 anos, sem filhos (68,4%), da equipe de enfermagem (55,3%), sem comorbidades prévias (74,4%) ou adquiridas (87,5%). Do total, 85 (55,93%) profissionais apresentaram baixo presenteísmo. Comorbidade prévia χ2(1)=6,282;p=0,012, afastamento por adoecimento (χ2 (1)=7,787;p=0,005, R2 Negelkerke= 0,069) e uso de medicamentos (χ2 (1)=8,565;p=0,003, R2 Negelkerke= 0,077) foram preditores para baixo presenteísmo. Conclusão: Não houve associação significativa entre as variáveis sociodemográficas e presenteísmo. Comorbidade prévia, afastamento do trabalho por motivos de saúde e o uso de medicamentos foram fatores preditores significativos para a diminuição da concentração nas atividades laborais. Objetivo Método transversal 202 15 COVID19. COVID19 COVID 19. 19 COVID-19 Aplicouse Aplicou se Scale Utilizouse Utilizou quiquadrado qui quadrado χ2 χ associações escala Resultados 65,8%, 658 65,8% , 65 8 (65,8%) 32859 32 59 32±8,5 anos 68,4%, 684 68,4% 68 4 (68,4%) 55,3%, 553 55,3% 55 3 (55,3%) 74,4% 744 74 (74,4% 87,5%. 875 87,5% . 87 5 (87,5%) total 55,93% 5593 93 (55,93% χ21=6,282p=0,012, χ216282p0012 χp 1 =6,282 p=0,012, 6 282 p 0 012 χ2(1)=6,282;p=0,012 (χ 1=7,787p=0,005, 17787p0005 =7,787 p=0,005, 7 787 005 (1)=7,787;p=0,005 R Negelkerke 0,069 0069 069 1=8,565p=0,003, 18565p0003 =8,565 p=0,003, 565 003 (1)=8,565;p=0,003 0,077 0077 077 Conclusão laborais 20 COVID1 COVID-1 65,8 (65,8% 3285 32±8, 68,4 (68,4% 55,3 (55,3% 74,4 (74,4 87,5 (87,5% 55,93 559 9 (55,93 χ21 282p χ21=6,282p=0,012 χ216282p001 6282 =6,28 p0012 p=0,012 28 01 χ2(1)=6,282;p=0,01 787p 1=7,787p=0,005 17787p000 7787 =7,78 p0005 p=0,005 78 00 (1)=7,787;p=0,00 0,06 006 06 565p 1=8,565p=0,003 18565p000 8565 =8,56 p0003 p=0,003 56 (1)=8,565;p=0,00 0,07 007 07 2 COVID- 65, (65,8 328 32±8 68, (68,4 55, (55,3 74, (74, 87, (87,5 55,9 (55,9 χ21=6,282p=0,01 χ216282p00 628 =6,2 p001 p=0,01 χ2(1)=6,282;p=0,0 1=7,787p=0,00 17787p00 778 =7,7 p000 p=0,00 (1)=7,787;p=0,0 0,0 1=8,565p=0,00 18565p00 856 =8,5 (1)=8,565;p=0,0 (65, 32± (68, (55, (74 (87, χ21=6,282p=0,0 χ216282p0 62 =6, p00 p=0,0 χ2(1)=6,282;p=0, 1=7,787p=0,0 17787p0 77 =7, (1)=7,787;p=0, 0, 1=8,565p=0,0 18565p0 =8, (1)=8,565;p=0, (65 (68 (55 (7 (87 χ21=6,282p=0, χ216282p =6 p0 p=0, χ2(1)=6,282;p=0 1=7,787p=0, 17787p =7 (1)=7,787;p=0 1=8,565p=0, 18565p =8 (1)=8,565;p=0 (6 (5 ( (8 χ21=6,282p=0 = p=0 χ2(1)=6,282;p= 1=7,787p=0 (1)=7,787;p= 1=8,565p=0 (1)=8,565;p= χ21=6,282p= p= χ2(1)=6,282;p 1=7,787p= (1)=7,787;p 1=8,565p= (1)=8,565;p χ21=6,282p 1=7,787p 1=8,565p
ABSTRACT Objective: To identify the occurrence of presenteeism in healthcare professionals and its association with socio-occupational and health factors. Method: Cross-sectional study, carried out from July to October 2022 with 152 healthcare professionals from a reference hospital for COVID-19. A semi-structured questionnaire was applied for socio-occupational and health characterization, and the Stanford Presenteeism Scale. Prevalence ratios were used to evaluate associations and statistical significance using Pearson's X2; binary logistic regression to investigate the impact of socio-occupational variables on presenteeism and linear regression for the scale domains. Results: Female (65.8%), mean age 32±8.59 years, no children (68.4%), nursing staff (55.3%), no previous (74.4%) or acquired (87.5%) comorbidities. Of the total, 85 (55.93%) professionals had low presenteeism. Previous comorbidity χ2(1)=6.282;p=0.012, sick leave (χ2 (1)=7.787;p=0.005, R2 Negelkerke= 0.069) and medication use (χ2 (1)=8.565;p=0.003, R2 Negelkerke= 0.077) were predictors of low presenteeism. Conclusion: There was no significant association between sociodemographic variables and presenteeism. Previous comorbidity, absence from work for health reasons and the use of medication were significant predictors of reduced concentration in work activities. Objective sociooccupational socio occupational factors Method Crosssectional Cross sectional study 202 15 COVID19. COVID19 COVID 19. 19 COVID-19 semistructured semi structured characterization Scale Pearsons Pearson s X2 X domains Results 65.8%, 658 65.8% , 65 8 (65.8%) 32859 32 59 32±8.5 years 68.4%, 684 68.4% 68 4 (68.4%) 55.3%, 553 55.3% 55 3 (55.3%) 74.4% 744 74 (74.4% 87.5% 875 87 5 (87.5% comorbidities total 55.93% 5593 93 (55.93% χ21=6.282p=0.012, χ216282p0012 χp χ2 1 =6.282 p=0.012, 6 282 p 0 012 χ χ2(1)=6.282;p=0.012 (χ 1=7.787p=0.005, 17787p0005 =7.787 p=0.005, 7 787 005 (1)=7.787;p=0.005 R Negelkerke 0.069 0069 069 1=8.565p=0.003, 18565p0003 =8.565 p=0.003, 565 003 (1)=8.565;p=0.003 0.077 0077 077 Conclusion activities 20 COVID1 COVID-1 65.8 (65.8% 3285 32±8. 68.4 (68.4% 55.3 (55.3% 74.4 (74.4 87.5 (87.5 55.93 559 9 (55.93 χ21 282p χ21=6.282p=0.012 χ216282p001 6282 =6.28 p0012 p=0.012 28 01 χ2(1)=6.282;p=0.01 787p 1=7.787p=0.005 17787p000 7787 =7.78 p0005 p=0.005 78 00 (1)=7.787;p=0.00 0.06 006 06 565p 1=8.565p=0.003 18565p000 8565 =8.56 p0003 p=0.003 56 (1)=8.565;p=0.00 0.07 007 07 2 COVID- 65. (65.8 328 32±8 68. (68.4 55. (55.3 74. (74. 87. (87. 55.9 (55.9 χ21=6.282p=0.01 χ216282p00 628 =6.2 p001 p=0.01 χ2(1)=6.282;p=0.0 1=7.787p=0.00 17787p00 778 =7.7 p000 p=0.00 (1)=7.787;p=0.0 0.0 1=8.565p=0.00 18565p00 856 =8.5 (1)=8.565;p=0.0 (65. 32± (68. (55. (74 (87 χ21=6.282p=0.0 χ216282p0 62 =6. p00 p=0.0 χ2(1)=6.282;p=0. 1=7.787p=0.0 17787p0 77 =7. (1)=7.787;p=0. 0. 1=8.565p=0.0 18565p0 =8. (1)=8.565;p=0. (65 (68 (55 (7 (8 χ21=6.282p=0. χ216282p =6 p0 p=0. χ2(1)=6.282;p=0 1=7.787p=0. 17787p =7 (1)=7.787;p=0 1=8.565p=0. 18565p =8 (1)=8.565;p=0 (6 (5 ( χ21=6.282p=0 = p=0 χ2(1)=6.282;p= 1=7.787p=0 (1)=7.787;p= 1=8.565p=0 (1)=8.565;p= χ21=6.282p= p= χ2(1)=6.282;p 1=7.787p= (1)=7.787;p 1=8.565p= (1)=8.565;p χ21=6.282p 1=7.787p 1=8.565p
RESUMEN Objetivo: Identificar la ocurrencia de presentismo en profesionales de la salud y su asociación con factores sociolaborales y de salud. Método: Estudio transversal, realizado de julio a octubre de 2022 con 152 profesionales de la salud de un hospital de referencia para COVID-19. Se aplicó un cuestionario semiestructurado de caracterización sociolaboral y de salud, y la Escala de Presentismo de Stanford. Se utilizaron razones de prevalencia para evaluar asociaciones y significación estadística mediante el X2 de Pearson; regresión logística binaria para investigar el impacto de variables sociolaborales sobre el presentismo y regresión lineal para las dominios de la escala. Resultados: Mujer (65,8%), edad media 32±8,59 años, sin hijos (68,4%), personal de enfermería (55,3%), sin comorbilidades previas (74,4%) ni adquiridas (87,5%). Del total, 85 (55,93%) profesionales presentaban bajo presentismo. La comorbilidad previa χ2(1)=6,282;p=0,012, las bajas por enfermedad (χ2 (1)=7,787;p=0,005, R2 Negelkerke= 0,069) y el uso de medicación (χ2 (1)=8,565;p=0,003, R2 Negelkerke= 0,077) fueron predictores de bajo presentismo. Conclusión: No hubo asociación significativa entre las variables sociodemográficas y el presentismo. La comorbilidad previa, la ausencia del trabajo por motivos de salud y el uso de medicación fueron predictores significativos de una menor concentración en las actividades laborales. Objetivo Método transversal 202 15 COVID19. COVID19 COVID 19. 19 COVID-19 Stanford X Pearson escala Resultados 65,8%, 658 65,8% , 65 8 (65,8%) 32859 32 59 32±8,5 años 68,4%, 684 68,4% 68 4 (68,4%) 55,3%, 553 55,3% 55 3 (55,3%) 74,4% 744 74 (74,4% 87,5%. 875 87,5% . 87 5 (87,5%) total 55,93% 5593 93 (55,93% χ21=6,282p=0,012, χ216282p0012 χp χ2 1 =6,282 p=0,012, 6 282 p 0 012 χ χ2(1)=6,282;p=0,012 (χ 1=7,787p=0,005, 17787p0005 =7,787 p=0,005, 7 787 005 (1)=7,787;p=0,005 R Negelkerke 0,069 0069 069 1=8,565p=0,003, 18565p0003 =8,565 p=0,003, 565 003 (1)=8,565;p=0,003 0,077 0077 077 Conclusión laborales 20 COVID1 COVID-1 65,8 (65,8% 3285 32±8, 68,4 (68,4% 55,3 (55,3% 74,4 (74,4 87,5 (87,5% 55,93 559 9 (55,93 χ21 282p χ21=6,282p=0,012 χ216282p001 6282 =6,28 p0012 p=0,012 28 01 χ2(1)=6,282;p=0,01 787p 1=7,787p=0,005 17787p000 7787 =7,78 p0005 p=0,005 78 00 (1)=7,787;p=0,00 0,06 006 06 565p 1=8,565p=0,003 18565p000 8565 =8,56 p0003 p=0,003 56 (1)=8,565;p=0,00 0,07 007 07 2 COVID- 65, (65,8 328 32±8 68, (68,4 55, (55,3 74, (74, 87, (87,5 55,9 (55,9 χ21=6,282p=0,01 χ216282p00 628 =6,2 p001 p=0,01 χ2(1)=6,282;p=0,0 1=7,787p=0,00 17787p00 778 =7,7 p000 p=0,00 (1)=7,787;p=0,0 0,0 1=8,565p=0,00 18565p00 856 =8,5 (1)=8,565;p=0,0 (65, 32± (68, (55, (74 (87, χ21=6,282p=0,0 χ216282p0 62 =6, p00 p=0,0 χ2(1)=6,282;p=0, 1=7,787p=0,0 17787p0 77 =7, (1)=7,787;p=0, 0, 1=8,565p=0,0 18565p0 =8, (1)=8,565;p=0, (65 (68 (55 (7 (87 χ21=6,282p=0, χ216282p =6 p0 p=0, χ2(1)=6,282;p=0 1=7,787p=0, 17787p =7 (1)=7,787;p=0 1=8,565p=0, 18565p =8 (1)=8,565;p=0 (6 (5 ( (8 χ21=6,282p=0 = p=0 χ2(1)=6,282;p= 1=7,787p=0 (1)=7,787;p= 1=8,565p=0 (1)=8,565;p= χ21=6,282p= p= χ2(1)=6,282;p 1=7,787p= (1)=7,787;p 1=8,565p= (1)=8,565;p χ21=6,282p 1=7,787p 1=8,565p