Overgewicht en obesitas in relatie tot ziekteverzuim Een systematische literatuurstudie

Transcriptie

1 ONDERZOEK Overgewicht en obesitas in relatie tot ziekteverzuim Een systematische literatuurstudie D.C. van Duijvenbode, K.I. Proper, M.N.M. van Poppel, M.J.M. Hoozemans Overgewicht en obesitas vormen een steeds groter probleem in vele westerse landen, zo ook in Nederland. Overgewicht en obesitas worden door de WHO gedefinieerd als een body mass index (BMI = lichaamsgewicht/lichaamslengte 2 ) van respectievelijk 25 kg/m 2 en 30 kg/m 2. 1 Naast de BMI wordt de graad van overgewicht en de daarbij behorende gezondheidsrisico s bepaald aan de hand van de verdeling van het lichaamsvet, die gemeten kan worden met de middelomtrek. Uit diverse studies is gebleken dat een hoge middelomtrek, dat betekent dat het (overtollig) vet hoofdzakelijk rondom de buik zit (abdominaal vet), geassocieerd is met een verhoogd risico op type 2 diabetes en verschillende cardiovasculaire risicofactoren. 2 Mannen hebben een sterk verhoogd gezondheidsrisico bij een middelomtrek van meer dan 102 cm; voor vrouwen geldt een afkappunt bij meer dan 88 cm. In Nederland heeft momenteel circa 40% van de volwassenen overgewicht (BMI: 25 29,9 kg/m 2 ) en is 11% obees (BMI: 30 kg/m 2 ). 3 Jaarlijks leidt overgewicht tot een grote ziektelast: extra nieuwe gevallen van diabetes, gevallen van hart- en vaatziekten en gevallen van kanker. 3 Ook wordt gesteld dat 5% van de totale jaarlijkse sterftegevallen direct veroorzaakt wordt door overgewicht. 3 Naast de effecten van overgewicht op de gezondheid van de Nederlandse bevolking zijn er economische consequenties. De kosten van de gezondheidszorg als gevolg van overgewicht en obesitas zijn geschat op 500 miljoen euro ( nl). 4 Voor de berekening van deze kosten is de zogenoemde PAR-methode gehanteerd, 5,6 waarbij is bepaald welk deel van de kosten van ziekten toewijsbaar is aan een risicofactor. De risicofactor overgewicht is hierbij gedefinieerd als een BMI van 25 kg/m 2 en hoger. Naast de directe kosten zijn er de indirecte kosten, zoals ziekteverzuim, productieverlies, uitkeringslasten en maatschappelijke kosten. De Raad voor de Volksgezondheid & Zorg (RVZ) heeft de indirecte kosten van overgewicht geschat op het viervoudige van de directe gezondheidszorgkosten, te weten: 2 miljard euro. 7 Uit het rapport van de RVZ is echter onduidelijk hoe deze indirecte kosten geschat zijn. Met SAMENVATTING De kosten van de gezondheidszorg als gevolg van obesitas zijn geschat op 500 miljoen euro, terwijl de indirecte kosten, waaronder productiviteitsverlies, geschat zijn op het viervoudige: 2 miljard euro. Tot op heden zijn er echter nog geen systematische reviews verricht naar de relatie tussen overgewicht of obesitas met ziekteverzuim. Het doel van deze studie was het bestaan van een relatie van zowel overgewicht als obesitas met ziekteverzuim te onderzoeken, dit door middel van het op systematische wijze vergaren en beoordelen van literatuur. De zoekstrategie leverde uiteindelijk 21 geschikte publicaties op. Vanwege inconsistente resultaten tussen de studies is er geen bewijs gevonden voor een relatie tussen overgewicht en ziekteverzuim, noch tussen obesitas en ziekteverzuim. De consistente resultaten van een groot aantal case-control en cross-sectionele studies maken een relatie tussen obesitas en ziekteverzuim echter wel aannemelijk. De bedrijfsgezondheidszorg is een belangrijke speler in het verzuimbeleid van het bedrijf en zou zich kunnen richten op de preventie en behandeling van overgewicht. de verwachting van het RIVM 3 dat het percentage obese mensen in Nederland tot 2024 zal stijgen, kan ook een stijging van de (in)directe kosten van obesitas verwacht worden. De stijgende prevalentie van overgewicht en obesitas en de grote financiële consequenties die met name de indirecte kosten met zich meebrengen voor de maatschappij, de werkgever en de verzekeraar maken het interessant te weten of er een relatie bestaat tussen overgewicht en obesitas aan de ene kant en ziekteverzuim aan de andere kant. Voor zover bekend is er tot op heden geen literatuurstudie verricht naar deze relatie. Wel zijn er verschillende literatuurstudies waarin obesitas en ziekteverzuim worden besproken Geen van deze literatuurstudies had echter als primair doel het nagaan van de relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. In twee van de gevonden studies werd slechts op basis van één artikel een uitspraak gedaan over een relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. 9,10 Ook de andere twee reviews bespraken aan de hand van een beperkt aantal artikelen de relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. 8,11 Tot slot hanteerden de literatuurstudies geen systematische aanpak bij het zoeken, selecteren en beoordelen van de artikelen. SYSTEMATISCHE LITERATUURSTUDIE, OVERGEWICHT, OBESITAS, BMI, ZIEKTEVERZUIM 339

2 Het doel van deze literatuurstudie was het op systematische wijze nagaan van de relatie van overgewicht en obesitas met ziekteverzuim. Door de systematische aanpak bij het zoeken, selecteren en beoordelen van studies waarin deze relaties zijn onderzocht kan uiteindelijk een wetenschappelijk verantwoorde uitspraak worden gedaan over de sterkte van het bewijs voor een relatie tussen overgewicht en obesitas met ziekteverzuim. METHODE Zoekstrategie selectie van studies Om informatie te vergaren voor het beantwoorden van de onderzoeksvraag is met behulp van de Cochrane database en PubMed (in december 2006) op systematische wijze naar relevante artikelen gezocht. Tijdens het zoeken van literatuur zijn combinaties van de volgende zoektermen gebruikt: (1) adiposity OR overweight OR obesity OR body mass index OR waist to hip ratio OR waist circumference en (2) sick leave OR absenteeism OR sickness OR sickness absence OR economic cost. Zoekresultaat 1 en 2 zijn vervolgens gecombineerd (1 AND 2). Er zijn tijdens de search alleen Engelse of Nederlandstalige publicaties van na 1980 meegenomen. Verder zijn de referentielijsten van alle geselecteerde artikelen gescreend op relevante publicaties. Tijdens de selectie zijn achtereenvolgens de volgende in- en exclusiecriteria gehanteerd: De titels en vervolgens de abstracts moesten direct of indirect het onderwerp (ziekte)verzuim en overgewicht, obesitas, risicogedrag of leefstijl hebben. De onderzoekspopulatie moest werknemers betreffen. Als onafhankelijke variabele werd gewicht, middelomtrek, BMI of WHR (waist to hip ratio = middelomtrek/heupomtrek) gebruikt. Als afhankelijke variabele werd ziekteverzuim gebruikt. Er moest een relatie of associatie tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen bepaald worden. Er zijn weinig longitudinale studies die de (causale) relatie tussen overgewicht/obesitas en ziekteverzuim hebben onderzocht. De literatuur is niet consistent in haar bevindingen over de relatie tussen overgewicht/obesitas en ziekteverzuim. Ondanks bovenstaande twee tekortkomingen zijn er aanwijzingen voor een positieve relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. Het onderzoeksdesign moest longitudinaal, case-controle of cross-sectioneel zijn. De volledige publicatie moest beschikbaar zijn. Abstracts werden uitgesloten. Waardering methodologische kwaliteit De geselecteerde studies zijn beoordeeld op basis van methodologische kwaliteit met een gestandaardiseerde beoordelingslijst in navolging van Hoogendoorn et al. 12 en Hayden et al. 13 De studies kregen op grond van onderzoekspopulatie, follow-up meting, onafhankelijke variabele, afhankelijke variabele, confounders en statistische analyse een waardering toegekend. Er zijn verschillende lijsten gebruikt voor longitudinale, case-controle en cross-sectionele studies. Elk kwaliteitscriterium is beoordeeld en er is een positieve (1) score toegekend indien aan het criterium voldaan werd. Indien er niet aan het criterium voldaan werd, werd er geen (0) score toegekend. Indien er onvoldoende informatie voor de beoordeling was, is er een vraagteken gescoord hetgeen overeen kwam met 0 punten. Als de beoordeling om een andere reden niet mogelijk was, werd het item als niet van toepassing ( ) geacht. De eerste auteur (DvD) van deze studie beoordeelde de artikelen. In geval van twijfel is na overleg (KP) een definitieve beslissing gemaakt over de score. Elke studie kreeg na beoordeling een totaalscore toegekend. De totaalscore is het aantal behaalde positieve scores als percentage van het maximaal te behalen aantal punten voor de betreffende studie. De maximaal te behalen score bedroeg voor longitudinale studies 16 punten, voor case-controle studies 14 punten en voor cross-sectionele studies 13 punten. Indien één of meerdere item(s) niet van toepassing waren, werd de maximaal te behalen score met dat aantal punten verminderd. De kwaliteit van de studies werd als hoog beschouwd indien de studie meer dan 50% van de maximale score behaalde. Data-analyse Data omtrent gewicht, BMI en de relatie met ziekteverzuim werden uit de tekst en tabellen van de originele publicaties onttrokken. Om een uitspraak te kunnen doen over de relatie is gebruikgemaakt van de methode gebaseerd op levels of evidence naar voorbeeld van Van Peppen et al. 14 Deze methode gaat uit van een aantal niveaus van wetenschappelijk bewijs, gebaseerd op het onderzoeksdesign, het aantal studies, de methodologische kwaliteit en de resultaten van de studies. In het huidige onderzoek zijn vier levels of evidence gehanteerd: 340

3 Sterk bewijs Indien er sprake was van significante consistente uitkomsten in ten minste twee hoog kwalitatieve longitudinale studies. Matig bewijs Indien er sprake was van significante consistente uitkomsten in één hoog kwalitatieve longitudinale studie, en ten minste één hoog kwalitatieve cross-sectionele/case-controle studie. Indicatieve bevindingen Indien er sprake was van significante consistente uitkomsten in één hoog kwalitatieve longitudinale studie, of ten minste twee hoog kwalitatieve cross-sectionele/case-controle studies. Geen bewijs Indien er niet aan één van de bovenstaande criteria voldaan werd. Indien de uitkomsten van de gevonden studies inconsistent waren. Indien er geen studies gevonden werden. Studies zijn als consistent beschouwd als meer dan 75% van de conclusies met elkaar in overeenstemming waren. Indien er meerdere studies van hoge kwaliteit waren, werden studies van lage kwaliteit niet meegenomen in de conclusie. Gezien de verwachte heterogeniteit, zijn de resultaten van de verschillende studies niet gepoold. In plaats daarvan is bovenstaande kwalitatieve methode toegepast, waarbij in het levels of evidence meer waarde is toegekend aan studies met een longitudinale opzet en studies van goede methodologische kwaliteit. Figuur 1. Flow-diagram van de publicatieselectie. RESULTATEN Geselecteerde studies Het raadplegen van de Cochrane database leverde 166 hits op waarvan er geen enkele relevant voor dit doel bleek te zijn. De search in de PubMed database resulteerde in 1193 publicaties (figuur 1). Na selectie aan de hand van de in- en exclusiecriteria zijn 21 publicaties geselecteerd. In tabellen 1, 2 en 3 zijn de karakteristieken van de betreffende studies weergegeven. Volgens de gestelde criteria waren 17 studies van de 21 studies van hoge methodologische kwaliteit. De beoordeelde studies hanteerden verschillende maten voor het bepalen van overgewicht of obesitas. In 16 studies is BMI gehanteerd, in twee studies zijn zowel BMI als WHR gemeten, en in de resterende studies is het percentage lichaamsvet of het percentage boven het ideaal lichaamsgewicht gebruikt. Ziekteverzuim is gemeten aan de hand van zowel (objectieve) bedrijfsregistraties als aan de hand van vragenlijsten (zie tabellen 1, 2 en 3). Overgewicht In 13 van de 21 studies was voldoende informatie te vinden om een mogelijke relatie tussen overgewicht en ziekteverzuim te bepalen (tabel 4). Eén van deze studies 19 was longitudinaal en van hoge kwaliteit. Er is één case-controle studie 20 van hoge kwaliteit gevonden. Negen cross-sectionele studies waren van hoge kwaliteit en twee case-controle studies 16,17 waren van lage kwaliteit. In de longitudinale studie van Labriola et al. 19 is geen relatie gevonden tussen overgewicht en ziekteverzuim. In de case-controle studie van hoge kwaliteit van Hartman et al. 20 is een positieve relatie tussen overgewicht en ziekteverzuim gevonden evenals in vijf cross-sectionele studies van hoge kwaliteit 21-24,28 en twee studies van lage kwaliteit. 16,17 In vier cross-sectionele studies van hoge methodologische kwaliteit is geen associatie tussen overgewicht en ziekteverzuim gevonden ,29 Vanwege inconsistente resultaten onder de gevonden studies wordt geconcludeerd dat er geen bewijs is voor een relatie tussen overgewicht en ziekteverzuim. Obesitas In 17 van de 21 studies was informatie te vinden om een mogelijke relatie tussen obesitas en ziekteverzuim te bepalen (tabel 4). Twee van deze studies waren longitudinaal en van hoge kwaliteit, 19,30 één longitudinale studie was van lage kwaliteit. 18 Verder waren er twee case-controle 341

4 Tabel 1 Karakteristieken en methodologische kwaliteitsscore (MKS) van longitudinale studies waarin de relatie is onderzocht tussen overgewicht/obesitas en ziekteverzuim Studie MKS Studiepopulatie Definitie gewichtsklassen Herkomst Duur Resultaten verzuimdata follow-up Labriola et al random geselecteerde BMI <18,5 = ondergewicht Zelfrapportage 5 jaar De groep met overgewicht en de groep met obesi- Deense werknemers tussen de BMI 18,5 24,9 = normaal gewicht tas hadden een OR van respectievelijk 1,01 18 en 64. Na uitval bij follow- BMI 25 29,9 = overgewicht (BI 0,82 1,24) en 1,57 (BI 1,09 2,25) t.o.v. up verzuimgegevens van 3792 BMI 30,0 = obesitas de groep met normaal gewicht voor hoog ziektepersonen verzuim (>6 dagen) Larsson et al (uit 972) Zweedse mannen BMI <23,4 1e tertiel Verzekerings- 4 jaar Voor BMI is geen significante correlatie gevongeboren in 1913, geboren en BMI 23,4 26,2 2e tertiel maatschappij den met duur of frequentie van ziekteverzuim wonende te Götenborg. Ten tijde BMI >26,2 3e tertiel Voor WHR is na correctie voor BMI en sociale van de eerste meting en eerste WHR <90,2 cm 1e tertiel klasse een significante correlatie van 0,025 met de en tweede follow-up waren de WHR 90,2 94,90 cm 2e tertiel duur van ziekteverzuim gevonden en 0,020 voor mannen resp. 50, 54 en 60 jaar WHR >94,90 cm 3e tertiel de frequentie Parkes (uit 226) studentes verpleeg- Bedrijfs- 3 jaar BMI gaf een regressiecoëfficiënt van bèta = 0,014 kunde tussen 18 en 25 jaar uit registratie (p < 0,025) en een verklaarde variantie van de omgeving van London (GB) 14% voor verzuimperiodes Tsai et al Dynamische populatie van 2550 BMI <25 niet-obees Bedrijfs- Werkzame Ziekteverzuimfrequentie per 100 mannen per jaar werk nemers van een olieraffina- BMI 25 29,9 overgewicht registratie tijd in de was voor normaal gewicht, overgewicht en derij in de VS (Texas) over de BMI 30 obesitas periode obesitas 20,3, 22,4, 28,8 periode De popu Ziekteverzuimfrequentie per 100 vrouwen per jaar latie bestond uit 2097 mannen 2003 was voor normaal gewicht, overgewicht en obesitas en 453 vrouwen en had een gemid- 13,3, 22,2, 47,7 (p < 0,05) delde leeftijd van 46 jaar Aantal verzuimdagen per jaar voor mannen met normaal gewicht, overgewicht en obesitas was 6,8, 7,9, 10,5 (p < 0,05) Aantal verzuimdagen per jaar voor vrouwen met normaal gewicht, overgewicht en obesitas was 7,7, 15,1, 21,8 (p < 0,05) BMI >25: 90% totale ziekteverzuim bij mannen BMI >25: 80% totale ziekteverzuim bij vrouwen Vingård et al (uit 6246) vrouwen werkzaam BMI 30 obesitas Bedrijfs- BMI 30 gaf een RR van 1,3 (BI 1,0 1,5) op ziekin de publieke sector in Zweden registratie 3 jaar teverzuim langer dan 28 dagen BI = 95% betrouwbaarheidsinterval, BI* = 99% betrouwbaarheidsinterval, NS = niet significant, RR = relatief risico, OR = odds ratio. studies van hoge kwaliteit, 20,31 tien cross-sectionele studies van hoge kwaliteit 21-29,32 en twee crosssectionele studies van lage kwaliteit. 16,17 Resultaten van de longitudinale studies waren inconsistent: in twee van deze studies, 18,19 waarvan respectievelijk één van lage en één van hoge kwaliteit, werd een positieve relatie tussen obesitas en ziekteverzuim gevonden, die niet bevestigd kon worden in de tweede longitudinale studie van hoge kwaliteit. 30 Deze inconsistentie leidt tot de conclusie dat er geen bewijs is voor een relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. De overige (case-controle en cross-sectionele) studies lieten echter een consistent beeld zien en vonden over het algemeen een positieve associatie tussen obesitas en verzuim. Slechts één cross-sectionele studie 29 liet geen associatie zien. 342

5 Tabel 2 Karakteristieken en methodologische kwaliteitsscore (MKS) van case-controle studies waarin de relatie is onderzocht tussen overgewicht/obesitas en ziekteverzuim Studie MKS Studiepopulatie Definitie gewichtsklassen Herkomst Resultaten verzuimdata Gauchard (427 cases, 427 BMI <30 normaal gewicht Zelfrappor- Voor slachtoffers van arbeidset al. 31 controles) mannelijke BMI 30 overgewicht tage ongevallen als gevolg van diswerknemers van een grote balans gaf overgewicht t.o.v. spoorwegmaatschappij uit normaal gewicht een OR van Frankrijk. De gemiddelde 2,07 (BI 1,03 4,16) voor leeftijd van de populatie ziekteverzuim van 8 dagen of was 41 jaar (SD 7,3) meer Hartman zelfstandige boeren Voor lage rugklachten: Verzekerings- Hoog risicogroep t.o.v. laag et al. 20 uit Nederland verzekerd bij BMI >27 hoog risicogroep maatschappij risicogroep; OR = 1,93 (BI een grote particuliere ver- BMI <27 laag risicogroep 1,18 3,15) op verzuim als zekeringsmaatschappij Voor bovenste extremiteit: gevolg lage rugklachten Respons is 189 (uit 733) BMI >25 hoog risicogroep Hoog risicogroep t.o.v. laag cases lage rugklachten, 89 BMI <25 laag risicogroep risicogroep had een niet (uit 276) cases klachten significante OR voor verzuim aan nek, schouder of als gevolg klachten aan de bovenste extremiteiten, 816 bovenste extremiteit controles (uit 3596). De mediaan van de leeftijd van de cases was 51 en van de controles 41en de groep bestond voor 96 tot 97% uit mannen BI = 95% betrouwbaarheidsinterval, BI* = 99% betrouwbaarheidsinterval, NS = niet significant, RR = relatief risico, OR = odds ratio. Relatie tussen BMI, WHR en ziekteverzuim Vier studies bepaalden de relaties tussen (relatief) gewicht 15,33 of gewichtscategorie 34,35 en de mate van ziekteverzuim door middel van regressieanalyse. Twee van deze studies 33,34 waren longitudinaal en van hoge kwaliteit. Er zijn geen case-controle studies gevonden. Wel zijn er twee crosssectionele studies gevonden waarvan één van hoge 35 en één van lage kwaliteit. 15 In de longitudinale studie van Parkes et al. 33 is een significant positieve relatie tussen BMI en ziekteverzuim gevonden, daar waar de longitudinale studie van Larsson et al. 19 een significant positieve relatie tussen WHR en ziekteverzuim maar niet voor BMI en ziekteverzuim vond. Ook in zowel de kwalitatief hoge 35 en kwalitatief lage 15 cross-sectionele studies was gewichtstoename geassocieerd met hoger ziekteverzuim. Als gevolg van het verschil in uitkomst op de variabele BMI was er geen sprake van consistentie tussen de longitudinale studies van hoge kwaliteit, waardoor wordt geconcludeerd dat er geen bewijs is voor een relatie tussen BMI, WHR en ziekteverzuim. DISCUSSIE Uit de resultaten van deze literatuurstudie blijkt dat er geen bewijs is voor een relatie van zowel overgewicht als obesitas met ziekteverzuim. Het niet vinden van een bewijs is het gevolg van inconsistentie in de resultaten van de longitudinale studies. Zo waren er bijvoorbeeld slechts drie longitudinale studies naar de relatie tussen obesitas en ziekteverzuim, waarvan er twee een positieve relatie vonden en één geen relatie vond. Wanneer echter de case-controle en cross-sectionele studies meegenomen zouden worden in de levels of evidence zou de conclusie voor obesitas anders zijn, gezien de consistente positieve bevindingen in die studies. Derhalve kan, ondanks dat longitudinale studies een meerwaarde hebben ten opzichte van case-controle en crosssectionele studies, geconcludeerd worden dat er aanwijzingen zijn voor een positieve relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. Hoewel aan de hand van de cross-sectionele studies niet kan worden gesteld dat obesitas een hoger ziekteverzuim veroorzaakt, lijkt deze relatie wel aannemelijk gezien het feit dat obesitas samengaat met een verhoogde kans op tal van chronische aandoeningen, zoals hart- en vaatziekten, colonkan- 343

6 Tabel 3 Karakteristieken en methodologische kwaliteitsscore (MKS) van case-controle studies waarin de relatie is onderzocht tussen overgewicht/obesitas en ziekteverzuim Studie MKS Studiepopulatie Definitie gewichtsklassen Herkomst verzuimdata Resultaten Bertera werknemers van een industrieel Overgewicht is 20% boven ideaal gewicht Zelfrapportage Verzuim over 12 maanden: 3,28 dagen bij overgewicht bedrijf in de VS. Van de personen was 51% Normaal gewicht is < 20% (20% boven ideaal gewicht) en 2,90 dagen jonger dan 40 jaar en bestond voor 78% boven ideaal gewicht bij niet-overgewicht (p < 0,001) uit mannen Bungum et al ambtenaren (vaste krachten) van een BMI <25 normaal Bedrijfsregistratie Voor personen met een boven normaal BMI gold metropool in het zuidwesten van de VS. De BMI overgewicht een OR van 1,37 (BI 1,07 1,98, p = 0,017) voor gemiddelde leeftijd van de populatie was 43 jaar BMI >30 obesitas ziekteverzuim over de periode waarvan verzuimgege- (SD 9,2) en 71% was man vens beschikbaar waren Burton et al (uit ) werknemers van een grote BMI < 25 normaal Bedrijfsregistratie Verzuim over 12 maanden: bank in de VS. De gemiddelde leeftijd van de BMI 25 risicogroep Normaal gewicht 3,73 dagen populatie was 35 jaar en 37% was man Risicogroep 8,45 dagen p < 0,001 (significant) Estryn-Behar et al vrouwen werkzaam in 26 grote BMI 26,9 = meer dan 20% overgewicht Bedrijfsregistratie Ziekteverzuim als gevolg van aandoeningen aan ziekenhuizen in en rond Parijs BMI 31,4 = meer dan 40% overgewicht het bewegingsapparaat: <20% overgewicht; OR= % overgewicht; OR = 1,86 (p < 0,01) >40% overgewicht; OR = 2,08 (p < 0,05) Finkelstein et al Representatieve steekproef van voltijd BMI 25 29,9 overgewicht Zelfrapportage Voor de vrouwen gold dat elke categorie een werknemers uit de VS van mannen en BMI 30 34,9 obesitas cat. I significant hoger ziekteverzuim had dan normaal vrouwen voor de verzuimberekeningen BMI 35 39,9 obesitas cat. II gewicht. Voor de mannen gold dat alleen de BMI >40 obesitas cat. III categorieën 2 en 3 obesitas een significant hoger ziekteverzuim hadden Leigh random geselecteerde werknemers n.v.t. Zelfrapportage Significant positieve associatie (p < 0,05) tussen (minimaal 20 uur/week) uit de VS. De lichaamsgewicht en ziekteverzuim in de afgelopen gemiddelde leeftijd van de populatie was 14 dagen (bèta: 1,33, d.w.z. toename van 1 kg in 39 jaar en 68% was man lichaamsgewicht leidt tot toename van 1,33 dagen verzuim) Moens et al werknemers, werkzaam in diverse BMI <20 ondergewicht Zelfrapportage Mannen t.o.v. BMI 20 25: beroepsgroepen uit Vlaanderen en Brussel BMI 20 24,9 normaal BMI <20; OR = 1,06 (BI 0,95 1,18) (België). De gemiddelde leeftijd van de mannen BMI 25 29,9 obesitas cat. I BMI 25 30; OR = 1,01 (BI 0,96 1,07) (59.081) uit de populatie was 35 jaar en van de BMI 30 39,9 obesitas cat. II BMI 30 40; OR = 1,15 (BI 1,06 1,24) vrouwen (47.417) was 34 BMI >40 obesitas cat. III BMI >40; OR = 1,25 (BI 0,83 1,86) Vrouwen t.o.v. BMI 20 25: BMI <20; OR = 0,90 (BI 0,84 0,97) BMI 25 30; OR = 1,14 (BI 1,06 1,23) BMI 30 40; OR = 1,29 (BI 1,19 1,40) BMI >40; OR = 1,86 (BI 1,42 2,44) Moreau et al werknemers van 24 grote bedrijven BMI <25 normaal Bedrijfsregistratie Voor de incidentie van ziekteverzuim korter dan of instellingen in België BMI 25 29,9 overgewicht 7 dagen werd voor geen categorie een significant BMI 30 obestitas van normaal BMI/WHR afwijkende OR gevonden Mannen: Voor de incidentie van ziekteverzuim langer dan WHR <94 cm = normaal 7 dagen werden de volgende significante OR s WHR ,9 cm = overgewicht t.o.v. normaal BMI gevonden: WHR 102 cm = obestitas Mannen met overgewicht; OR = 1,05 (BI* 1,02 1,29) Mannen met obesitas; OR = 1,52 (BI* 1,30 1,78) 344

7 Tabel 3 (vervolg) Studie MKS Studiepopulatie Definitie gewichtsklassen Herkomst verzuimdata Resultaten Vrouwen met obesitas; OR = 1,42 (BI* 1,11 1,82) Vrouwen: Voor de incidentie van ziekteverzuim langer dan 7 dagen WHR <80 cm = normaal werden de volgende significante OR s t.o.v. normaal WHR 80 87,9 cm = overgewicht HWR gevonden: WHR 88 cm = obesitas Mannen met obesitas; OR = 1,05 (BI* 1,32 1,71) Vrouwen met obesitas; OR = 1,33 (BI* 1,08 1,63) Musich et al werknemers van een verzekeringsmaatschappij BMI <27,5 = laag risicogroep Verzekeringsgegevens Laag risicogroep had een gemiddeld verzuim van uit Australië. De gemiddelde leeftijd van de BMI 27,5 = hoog risicogroep 2,2 dagen per maand populatie was 36 jaar en 19% was man Hoog risicogroep had een gemiddeld verzuim van 4,0 dagen per maand (p = 0,0161) Nabro et al Zweedse vrouwen tussen de 30 en 59 jaar. BMI 28 overgewicht Verzekeringsgegevens 16,5% van de vrouwen met overgewicht had 1 5 dagen De gemiddelde leeftijd van de populatie was 46 jaar ziekteverzuim tegen 22,1% van de vrouwen zonder overgewicht (p < 0,0001). 10,1% van de vrouwen met overgewicht had 6 12 maanden ziekteverzuim tegen 4,0% van de vrouwen zonder overgewicht (p < 0,0001). Vrouwen zonder overgewicht hadden jaarlijks 29,7 ziekteverzuimdagen tegen 54,6 dagen voor vrouwen met overgewicht Pronk et al (uit 2539) werknemers van zorginstellingen BMI <27 normaal gewicht Zelfrapportage Voor de categorie morbide obesitas was er sprake uit Seattle, Minneapolis, Denver en een vliegmaat- BMI 27 29,9 overgewicht van significant meer ziekteverzuim, bèta = 1,0155 schappij uit Dallas (VS). De gemiddelde leeftijd van BMI 30 39,9 obesitas met een p-waarde van 0,032 de populatie was 46 jaar en 39% was man BMI 40 morbide obesitas Ricci & Chee (uit 7472) werkende volwassenen tussen de BMI <18,5 ondergewicht Zelfrapportage Obesitas gaf na correctie van covarianten en bijbehorende 18 en 65 jaar uit het district Columbia (VS). 44% BMI 18,5 24,9 normaal gezondheidsfactoren een OR van 1,1 (BI 0,9 1,2) voor van de populatie was man BMI 25 29,9 overgewicht verzuim in 2 weken voor het onderzoek BMI 30,0 obesitas Serxner et al ,451 werknemers uit de VS. 53% van de Laag risicogroep <20% afwijkend van Zelfrapportage De hoog risicogroep had t.o.v. de laag risicogroep populatie was man ideaal gewicht een OR van 1,23 (p < 0,01) voor het hebben van 2 dagen ziekteverzuim of meer Tucker et al mannen en vrouwen werkzaam bij 50 Mannen: Zelfrapportage Obesitas bij mannen gaf een OR van 1,53 (BI 1,10 2,13) verschillende bedrijven in de VS. De populatie <15% vet = slank op 7 dagen verzuim t.o.v. niet-obesen bestond uit 6214 mannen en 4611 vrouwen en 15 25% vet = gemiddeld Obesitas bij mannen gaf een OR van 1,74 (BI 1,07 2,84) had een gemiddelde leeftijd van 39 jaar >25% vet = obesitas op 7 dagen verzuim t.o.v. slanke personen Vrouwen: Obesitas bij vrouwen gaf een OR van 1,39 (BI <20% vet = slank 1,19 1,63) op 3 6 dagen verzuim t.o.v. niet-obesen 20 30% vet = gemiddeld Obesitas bij vrouwen gaf een OR van 1,61 (BI >30% vet = obesitas 1,30 1,98) op 3 6 dagen verzuim t.o.v. slanke personen BI = 95% betrouwbaarheidsinterval, BI* = 99% betrouwbaarheidsinterval, NS = niet significant, RR = relatief risico, OR = odds ratio. 345

8 Tabel 4 De effecten van overgewicht, obesitas op ziekteverzuim per onafhankelijke variabele (BMI, WHR of anders) Onafhankelijke variabele & Positief effect Geen effect Negatief effect studiedesign BMI (overgewicht) Longitudinaal 19 Case-controle 20 Cross-sectioneel 16, 22, 23, 24, 28 25, 26, 27, 29 WHR (overgewicht) Cross-sectioneel 27 Anders (overgewicht) Cross-sectioneel 17, 21 BMI (obesitas) Longitudinaal 18, Case-controle 31, 20 Cross-sectioneel 22, 23, 24, 25, 29 16, 26, 27, 28 WHR (obesitas) Cross-sectioneel 27 Anders (obesitas) Cross-sectioneel 17, 21, 32 BMI (regressie) Longitudinaal Cross-sectioneel 15, 35 WHR (regressie) Longitudinaal 34 Nummers verwijzen naar de referenties in de literatuurlijst. Rode studies zijn van hoge kwaliteit. ker, postmenopausale borstkanker, diabetes type 2 en artrose Deze chronische aandoeningen kunnen immers zorgen voor ziekte en daarmee voor verzuim. In de literatuur zijn aanwijzingen gevonden dat de relatie tussen overgewicht/obesitas en ziekteverzuim verschillend is voor mannen en vrouwen. Zo is in de publicaties van Finkelstein et al. 25 en Moens et al. 26 wel een relatie gevonden onder vrouwen maar niet onder mannen. Omdat meer dan de helft van de populatie uit mannen bestond werd in deze studies geen relatie tussen overgewicht en ziekteverzuim toegekend. Ook voor obesitas is in de publicatie van Finkelstein et al. 25 een verschil tussen mannen en vrouwen gevonden. Zo verzuimden mannen met een BMI tussen de 30 en 35 niet significant vaker dan mannen met een BMI tussen de 20 en 25, terwijl dat bij vrouwen wel het geval was. Voor de gehele studiepopulatie bestond een significante relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. In de studies van Larsson et al. 19 en Moreau et al. 27 zijn gewichtscategorieën zowel op basis van BMI als op basis van WHR ingedeeld. Hierbij waren verschillende resultaten te zien. In de studie van Larsson et al. 19 werd voor BMI geen relatie met ziekteverzuim gevonden, waar deze voor WHR met ziekteverzuim wel werd aangetoond. Moreau et al. 27 daarentegen vonden een associatie tussen obesitas en ziekteverzuim voor zowel BMI als WHR. Ondanks dat op basis van deze twee studies geen generieke uitspraken gedaan kunnen worden, kan geconcludeerd worden dat er geen eenduidig beeld is gevonden voor de relatie tussen BMI of WHR met ziekteverzuim. Wel kan opgemerkt worden dat WHR, ten opzichte van BMI, een gevoelige maat is en een betere voorspeller van hart- en vaatziekten, dat mogelijk zou kunnen leiden tot het eerder vinden van een relatie met ziekteverzuim. Kwaliteit van de studies Aan de hand van de scorelijsten voor methodologische kwaliteit is het merendeel (80%) van de studies geclassificeerd als een studie van hoge kwaliteit. Eén publicatie 16 scoorde laag omdat de statistiek onvoldoende beschreven was, dat kwam doordat de focus van de studie niet lag op de relatie tussen overgewicht/obesitas en ziekteverzuim maar op de evaluatie van de economische gevolgen van obesitas. Op het kwaliteitscriterium met betrekking tot de onafhankelijke variabele werd het laagst gescoord. Uit de literatuur blijkt dat zelfrapportage van lengte en gewicht leidt tot een onderschatting van gewicht bij vrouwen en een overschatting van lengte voor mannen en vrouwen Voor zelfgerapporteerd gewicht door mannen is de literatuur niet eenduidig Zelfgerapporteerde WHR blijkt wel een hoge correlatie te vertonen met objectief gemeten WHR. 45 In toekomstig onderzoek wordt dan ook het gebruik van een objectieve maat 346

9 voor overgewicht en obesitas geadviseerd. Voor het kwaliteitscriterium met betrekking tot de afhankelijke variabele (ziekteverzuim) is gemiddeld 0,48 gescoord. Zelf-gerapporteerd ziekteverzuim blijkt alleen betrouwbaar te zijn indien de terug gevraagde periode korter is dan twee maanden. 46,47 Ook voor ziekteverzuim wordt voor toekomstig onderzoek geadviseerd een objectieve meetmethode te gebruiken. Beperkingen van de literatuurstudie Ondanks de grote zorg die aan het selecteren van de artikelen is besteed, is het, zoals in elke systematische literatuurstudie, mogelijk dat er bij de zoekstrategie artikelen over het hoofd zijn gezien. Een andere oorzaak voor het mogelijk missen van publicaties kan liggen in het feit dat alleen de Cochrane en PubMed databases zijn gebruikt, en alleen Nederlands- en Engelstalige publicaties geselecteerd zijn. Ondanks dat we het niet kunnen uitsluiten, verwachten we dat, gezien de uitgebreide zoekstrategie in de twee belangrijke databases, we geen relevante studies hebben gemist. Er zijn slechts een paar longitudinale studies van hoge methodologische kwaliteit gevonden. Het bewijs voor een relatie tussen overgewicht en ziekteverzuim is bepaald op basis van één longitudinale studie van hoge kwaliteit. De relaties tussen obesitas, BMI/WHR en ziekteverzuim zijn bepaald op basis van twee longitudinale studies van hoge kwaliteit. Voor de relatie tussen BMI/WHR en ziekteverzuim zou toevoeging van slechts één positieve longitudinale studie van hoge kwaliteit de conclusie doen veranderen van geen bewijs naar sterk bewijs. Voor de relatie tussen obesitas en ziekteverzuim zou toevoeging van twee longitudinale studies van hoge kwaliteit waarin een positieve relatie tussen obesitas en ziekteverzuim zou zijn aangetoond, eenzelfde verandering in de conclusie teweegbrengen. Deze radicale verandering in de conclusie geeft weliswaar de gevoeligheid van het gebruikte best evidence systeem weer, maar geeft bovendien aan dat meer longitudinaal onderzoek van hoge kwaliteit wenselijk is. Het verschil tussen deze en eerder gepubliceerde reviews 8-11 is de primaire focus op de relatie tussen overgewicht en ziekteverzuim en het gebruik van een systematische benadering aan de hand van expliciet gedefinieerde criteria op basis waarvan de beoordeling van het bewijs tot stand kwam. De lijst met beoordelingscriteria is opgesteld naar voorbeeld van Hoogendoorn et al. 12 en Hayden et al. 13 en aangepast voor deze studie. Ondanks dat de zes vormen van potentiële bias zoals gedefinieerd door Hayden et al. 13 zijn meegenomen in de scoringslijsten, is er geen bewijs dat alle mogelijke en relevante vormen van bias in de lijsten zijn opgenomen. Een andere tekortkoming in deze studie is dat één beoordelaar de artikelen op kwaliteit heeft beoordeeld. Omdat in geval van twijfel bij beoordeling hulp is ingeschakeld wordt verwacht dat de beoordeling van de methodologische kwaliteit van de artikelen op een juiste manier is gebeurd. CONCLUSIE Op basis van de resultaten van deze literatuurstudie en het gehanteerde best evidence systeem is er geen bewijs gevonden voor de relatie tussen overgewicht of obesitas en ziekteverzuim. Ondanks dit gebrek aan bewijs zijn er aanwijzingen voor een positieve relatie tussen obesitas en ziekteverzuim. Vanwege een gebrek aan longitudinale studies wordt aanbevolen meer longitudinaal onderzoek van goede methodologische kwaliteit op dit terrein uit te voeren. Uit de onderhavige literatuurstudie blijkt dat een hoger lichaamsgewicht mogelijk samengaat met een hoger ziekteverzuim. Vanwege de grote maatschappelijke en economische gevolgen die zieke werknemers met zich meebrengen is het in het belang van de overheid en het bedrijfsleven dat werknemers een gezond gewicht behouden. Er kan dan ook gesteld worden dat het voor al deze partijen van belang is om een pro-actief beleid te voeren gericht op de preventie van overgewicht. De bedrijfsgezondheidszorg kan hierin voor het bedrijf een belangrijke rol spelen. Het PMO kan bijvoorbeeld als mooi startpunt dienen, waarbij het gezondheidsprofiel in kaart wordt gebracht, waarna er een (leefstijl)interventie volgt. LITERATUUR 1. WHO. Informationsheet on obesity and overweight, Wang Y, Rimm EB, Stampfer MJ, et al. Comparison of abdominal adiposity and overall obesity in predicting risk of type 2 diabetes among men. Am J Clin Nutr 2005; 81(3): RIVM. Ons eten gemeten: Gezonde voeding en veilig voedsel in Nederland. Houten: Bohn Stafleu Van Loghum, Polder JJ, Takken J, Meerding WJ, et al. Kosten van ziekten in Nederland. De zorgeuro ontrafeld. Bilthoven: RIVM rapport , Hoogenveen RT, Boshuizen HC. Combining relative risks from several studies. Bitlhoven: RIVM rapport , Boshuizen HC, Herten LM van, Perenboom RJM, Water HPA van de. Toeschrijving van de ongezonde levensverwachting aan achterliggende ziekten en aandoeningen. In: Volksgezondheid Toekomst Verkenning III: Gezondheid en levensverwachting gewogen. Maarssen: Elsevier/De Tijdstroom,

10 7. Raad voor de Volksgezondheid & Zorg. Gezondheid en gedrag. Zoetermeer: RVZ, Aldana SG, Pronk NP. Health promotion programs, modifiable health risks, and employee absenteeism. J Occup Environ Med 2001; 43(1): Björntorp P. The associations between obesity, adipose tissue distribution and disease. Acta Med Scand (Suppl) 1988; 723: Colditz GA. Economic costs of obesity and inactivity. Med Sci Sports Exerc 1999; 31(11 Suppl): S663 S Schmier JK, Jones ML, Halpern MT. Cost of obesity in the workplace. Scand J Work Environ Health 2006; 32(1): Hoogendoorn WE, Poppel MN van, Bongers PM, et al. Systematic review of psychosocial factors at work and private life as risk factors for back pain. Spine 2000; 25(16): Hayden JA, Cote P, Bombardier C. Evaluation of the quality of prognosis studies in systematic reviews. Ann Intern Med 2006; 144(6): Peppen RPS van, Kwakkel G, Wood-Dauphinee S, et al. The impact of physical therapy on functional outcomes after stroke: what s the evidence? Clin Rehab 2004; 18: Leigh JP. Employee and job attributes as predictors of absenteeism in a national sample of workers: the importance of health and dangerous working conditions. Soc Sci Med 1991; 33(2): Narbro K, Jonsson E, Larsson B, et al. Economic consequences of sick-leave and early retirement in obese Swedish women. Int J Obes 1996; 20: Serxner SA, Gold DB, Bultman KK. The impact of behavioral health risks on worker absenteeism. J Occup Environ Med 2001; 43(4): Tsai SP, Wendt JK, Ahmed FS, et al. Illness absence patterns among employees in a petrochemical facility: impact of selected health risk factors. J Occup Environ Med 2005; 47(8): Labriola M, Lund T, Burr H. Prospective study of physical and psychosocial risk factors for sickness absence. Occup Med (Lond) 2006; 56(7): Hartman E, Oude Vrielink HH, Huirne RB, Metz JH. Risk factors for sick leave due to musculoskeletal disorders among self-employed dutch farmers: a casecontrol study. Am J Industr Med 2006; 49: Bertera RL. The effects of behavioral risks on absenteeism and health-care costs in the workplace. J Occup Med 1991; 33(11): Bungum T, Satterwhite M, Jackson AW, Morrow JR. The relationship of body mass index, medical costs, and job absenteeism. Am J Health Behav 2003; 27(4): Burton WN, Chen CY, Schultz AB, Edington DW. The economic costs associated with body mass index in a workplace. J Occup Environ Med 1998; 40(9): Estryn-Behar M, Kaminski M, Peigne E, et al. Strenuous working conditions and musculo-skeletal disorders among female hospital workers. Int Arch Occup Environ Health 1990; 62(1): Finkelstein E, Fiebelkorn C, Wang G. The costs of obesity among full-time employees. Am J Health Promot 2005; 20(1): Moens G, Gaal L van, Muls E, et al. Body mass index and health among the working population. Eur J Publ Health 1999; 9(2): Moreau M, Valente F, Mak R, et al. Obesity, body fat distribution and incidence of sick leave in the Belgian workforce: the Belstress study. Int J Obes Relat Metab Disord 2004; 28(4): Musich S, Hook D, Baaner S, Edington DW. The association of two productivity measures with health risks and medical conditions in an Australian employee population. Am J Health Promot 2006; 20(5): Ricci JA, Chee E. Lost productive time associated with excess weight in the U.S. workforce. J Occup Environ Med 2005; 47(12): Vingård E, Lindberg P, Josephson M, et al. Long-term sick-listing among women in the public sector and its association with age, social situation, lifestyle, and work factors: A three year follow up study. Scand J Public Health 2005; 33: Gauchard G C, Chau N, Touron C, et al. Individual characteristics in occupational accidents due to imbalance: a case-control study of the employees of a railway company. Occup Environ Med 2003; 60: Tucker LA, Friedman GM. Obesity and absenteeism: an epidemiologic study of 10,825 employed adults. Am J Health Promot 1998; 12(3): Parkes KR. Relative weight, smoking, and mental health as predictors of sickness and absence from work. J Appl Psychol 1987; 72(2): Larsson B, Seidell J, Svärdsudd K, et al. Obesity, adipose tissue distribution and health in men the study of men born in Appetite 1989; 13: Pronk NP, Martinson B, Kessler RC, et al. The association between work performance and physical activity, cardiorespiratory fitness, and obesity. J Occup Environ Med 2004; 46(1): Fang J, Wylie-Rosett J, Cohen HW, et al. Exercise, body mass index, caloric intake, and cardiovascular mortality. Am J Prev Med 2003; 25(4): Furberg AS, Thune I. Metabolic abnormalities (hypertension, hyperglycemia and overweight), lifestyle (high energy intake and physical inactivity) and endometrial cancer risk in a Norwegian cohort. Int J Cancer 2003; 104: Hodgson JM, Wahlqvist ML, Balazs ND, Boxall JA. Coronary atherosclerosis in relation to body fatness and its distribution. Int J Obes Relat Metab Disord 1994; 18(1): Hu G, Tuomilehto J, Silventoinen K, et al. Joint effects of physical activity, body mass index, waist circumference and waist-to-hip ratio with the risk of cardiovascular disease among middle-aged Finnish men and women. Eur Heart J 2004; 25: Katzmarzyk PT, Janssen I. The economic costs associated with physical inactivity and obesity in Canada: an update. Can J Appl Physiol 2004; 29(1): Brunner Huber LR. Validity of self-reported height and weight in women of reproductive age. Matern Child Health J 2006 Oct 26 [Epub ahead of print]. 42. Niedhammer I, Bugel I, Bonenfant S, et al. Validity of self-reported weight and height in the French GAZEL cohort. Int J Obes Relat Metab Disord 2000; 24(9): Spencer EA, Appleby PN, Davey GK, Key JT. Validity of self-reported height and weight in 4808 EPIC-Oxford participants. Public Health Nutr 2002; 5(4): Villanueva EV. The validity of self-reported weight in US adults: a population based cross-sectional study. BMC Public Health 2001; 1(11), Nov 6 [Epub]. 45. Rimm EB, Stampfer MJ, Colditz GA, et al. Validity of self-reported waist and hip circumferences in men and women. Epidemiology 1990; 1(6): Severens JL, Mulder J, Laheij RJF, Verbeek ALM. Precision and accuracy in measuring absence from work as a basis for calculating productivity costs in The Netherlands. Soc Sci Med 2000; 51: Poppel MN van, Vet HC de, Koes BW, et al. Measuring sick leave: a comparison of self-reported data on sick leave and data from company records. Occup Med (Lond) 2002; 52(8): Belangenconflicten: geen. Het project is uitgevoerd door een student Bewegingswetenschappen (inmiddels afgestudeerd) aan de 348

11 Vrije Universiteit (VU) Amsterdam en door drie senior onderzoekers werkzaam bij het VU medisch centrum, onderzoekscentrum TNO-VUmc en de VU Amsterdam. Alle betrokken personen hebben een onafhankelijke positie bij het onderzoek en de publicatie. PERSONALIA Drs. Dennis van Duijvenbode was ten tijde van het literatuuronderzoek student Bewegingswetenschappen aan de Vrije Universiteit, Amsterdam. Dr. Karin Proper en dr. Mireille van Poppel werken beiden bij het EMGO Instituut, afdeling Sociale Geneeskunde, VU medisch centrum, Amsterdam en bij onderzoekscentrum Bewegen, Arbeid en Gezondheid, TNO- VUmc, VU medisch centrum, Amsterdam. Dr. Marco Hoozemans werkt bij de faculteit der Bewegingswetenschappen, Vrije Universiteit, Amsterdam. CORRESPONDENTIEADRES Dr. Karin I. Proper, VU medisch centrum, Afdeling Sociale Geneeskunde, EMGO Instituut, Van der Boechorststraat 7, 1081 BT Amsterdam. PRAKTIJKPERIKEL Is werken een keuze? Ik hoor het vaak om me heen: verzuim is gedrag. Dit betekent volgens mij dat er een keuze is: werken of niet werken. Ik heb me daar altijd wat tegen afgezet. Ik ervaar de opmerking als tamelijk diskwalificerend en vraag me af of dat allemaal zo simpel is. Of toch wel? Mevrouw Brink moest vanwege haar leeftijd met pensioen, maar vond haar werk als docent op een school voor voortgezet onderwijs zo boeiend dat ze de organisatie verzocht om door te mogen werken. Dat kon. Iedereen blij, want haar kwaliteiten als docent stonden niet ter discussie. Er ontwikkelde zich echter een mammacarcinoom. Een operatie en radiotherapie volgden. De dagen dat ze niet in het ziekenhuis was, werkte ze gewoon door. Ze vertelde me dat ze wel meer vermoeid was dan anders. Ziekte is in relatie tot inzetbaarheid dus betrekkelijk. We kennen allemaal nog wel meer dergelijke voorbeelden. Aan de andere kant zien we mensen bij wie we omstandigheden signaleren die een belemmering vormen om te voldoen aan de plichten die de arbeidsovereenkomst met zich meebrengt. In die omstandigheden kiezen die mensen om niet te werken, of maar voor een deel. Die omstandigheden kennen we ook: de kwaliteit van de arbeid laat te wensen over, er is sprake van herstelbehoefte, er zijn nog andere plichten die roepen. Een feit is dat er meer mensen met ziektes werken dan dat er thuis zitten. Ondanks ziekte arbeidsgeschikt in plaats van wegens ziekte arbeidsongeschikt. Met andere woorden: ziekte is een slechte voorspeller voor arbeidsparticipatie. Een andere stelling is dat, wanneer mensen niet werken, er iets mis is met de arbeid die ze aangeboden krijgen. Ik zie bijvoorbeeld dat de kwaliteit van de arbeid (arbeidsinhoud, arbeidsvoorwaarden, arbeidsverhoudingen en arbeidsomstandigheden) vaak bepaalt of iemand naar zijn werk gaat of niet. Of ligt het toch gewoon aan het niet willen werken: Ik vind het wel best, mijn loon wordt voorlopig nog wel doorbetaald, een beetje ruzie met de baas kan ik er wel bij hebben; en het duurt wel even voordat ze me er uit kunnen werken. Een stelling ten slotte, verreweg de meeste mensen in ons land werken omdat ze het gewoon leuk en belangrijk vinden om te werken. Bas Sorgdrager 349