Mika Kivimäki kehittää yksilöllistä työterveysennustetta

Helsingin yliopiston ja Työterveyslaitoksen professori Mika Kivimäki johtaa Työterveyslaitoksella tutkimusta, jossa määritetään, miten työolot ja elintavat vaikuttavat riskiin jäädä ennenaikaiselle eläkkeelle tai pitkälle sairauslomalle.

Tutkimus hyödyntää laajoja eurooppalaisia IPD-Work-monikohortteja ja kunta-alan henkilöstön seurantatutkimusten – Kunta10 ja Sairaalahenkilöstön hyvinvointitutkimus – aineistoja, joissa seurannassa on ollut noin 200 000 työntekijää 10 vuoden ajan.

Ennustemalleista Kivimäki ja tutkimusryhmä kehittävät lähivuosina helppokäyttöisen, kaikille avoimen verkkosovelluksen. Lisäksi työterveyshuolloille tehdään perusteellisempi sovellus. Sen avulla ne pystyvät seulomaan terveystarkastuksissa työntekijät, joilla on suurin riski pitkään sairauslomaan tai työkyvyn menettämiseen.

Ennen käyttöönottoa sovellusta testataan perusteellisesti. Tällaista laajaan tutkimukseen perustuvaa sovellusta ei tiettävästi vielä ole missään.

Voiko ennusteen kääntää?

Isoihin aineistoihin perustuvat työterveysennusteet voivat suuresti edistää kansanterveyttä. Kivimäki ja tutkijakumppanit mallintavat myös, miten elintapojen ja työn riskien muuttaminen vaikuttaa.

– Vertaamme samankaltaisista ihmisistä elintapojaan parantaneita heihin, jotka eivät niitä paranna. Samoin tutkimme työolojen muutoksen vaikutusta. Ikään kuin luonnonkokeilla selvitämme, miten käy.

Kivimäki on kymmenisen vuotta tehnyt kuukausittain yhden työviikon Lontoossa. Hän kehuu sikäläistä kohorttiaineistoa, joka kattaa valtion virkamiesten työ- ja terveystiedot 30:lta viime vuodelta. Virkamiehiltä on mitattu biologia erittäin monipuolisesti viiden vuoden välein.

– Hitaiden biologisten muutosten huomaaminen auttaa suuresti ymmärtämään sairastumisen prosesseja. Itse sairaus ilmenee vasta vaikkapa kymmenen vuotta ensimmäisen havaitun oireen jälkeen, Kivimäki konkretisoi.

Oivallus isojen aineistojen tärkeydestä syntyi, kun joissain tutkimuksissa pääteltiin jopa, että psykososiaaliset haitat suojelevat terveyttä.

Taustat ennakoivat pulmia hyvin

Epidemiologian professori Kivimäki on tutkinut psykososiaalisten tekijöiden vaikutusta suomalaisiin kansantauteihin, kuten aivohalvauksiin, tyypin 2 diabetekseen sekä sydän- ja verisuonitauteihin.

Elintapoja ja sosioekonomisia tekijöitä on seurattu Suomessa etenkin kunta-alalta.

Kivimäki sanoo, että perusterveillä keski-ikäisillä ja nuoremmilla huonot elintavat lisäävät enemmän sydänsairauksien ja aivohalvauksen riskejä kuin työolot.

– Jos ateroskleroosi eli valtimokovettumatauti on kehittynyt pitkälle, työn psykososiaaliset altistajat alkavat painottua, hän kiteyttää.

Ateroskleroosi, korkea verenpaine tai korkea kolesteroli, joihin yhdistyy haitallinen työstressi, voivat yhdessä laukaista sydänkohtauksen tai aivohalvauksen. Samoin jos verensokeri on pysyvästi korkea, työpaikan lisästressi voi laukaista diabeteksen.

Sattumien torjuntaa

Kivimäki alkoi kymmenkunta vuotta sitten koota tutkimustuloksia psykososiaalisten tekijöiden vaikutuksista terveyteen. Hän muistelee, miten yhdet tutkimukset todistelivat vaikutukset pieniksi, toiset valtaviksi ja joissakin tutkimuksissa pääteltiin jopa, että psykososiaaliset haitat suojelevat terveyttä.

Ristiriitaisten tulosten lisäksi Kivimäkeä hämmensi mittarien kirjavuus. Tämä johdatti oivallukseen isojen aineistojen tärkeydestä. Lisäksi luotettavuus vaatii sitä, että aineistot käsitellään yhtenäisesti.

Kun myös muualla Euroopassa monet kansanterveyden tutkijat olivat päätyneet samaan, syntyi eurooppalainen IPD-Work-tutkimuskonsortio. Se perustuu kohorteille eli kunkin maan työväestöstä kerättyyn aineistoon. Seurantatutkimukset alkoivat, kun ihmiset olivat vielä terveitä.

Joitakin vuosia sitten Kivimäki johti 11 maan tutkimushanketta, jossa selvitettiin, että pitkillä työpäivillä – vähintään 55 työtuntia viikossa – on yhteys 30 prosenttia kohonneeseen aivohalvausriskiin. Koko aineisto koostui 32 kohortista, joissa analysoitiin 600 000 työntekijän terveystietoja.

Laajimmassa IPD-Work-tutkimuksessa on ollut jo 43 isoa kohorttitutkimusta.