Post on 08-Nov-2021
2
Forord Prosjektet “Bistand til utvikling av metode for kartlegging av risikoutsatte arbeidstakergrupper ift. arbeidsbetinget skade og sykdom i norsk petroleumsvirksomhet på land og på sokkel” har vært et tverrfaglig samarbeid mellom avdelingene Epidemiologi og Psykisk helse fra SINTEF Helse og Sikkerhet og pålitelighet fra SINTEF Teknologi og samfunn. Prosjektgruppen fra SINTEF har bistått Petroleumstilsynet (Ptil) med oppbygging av en database for identifisering av risikoutsatte arbeidstakergrupper basert på ulike datakilder. Samarbeid og bidrag med kompetanse på tvers av avdelinger i SINTEF har vært helt nødvendig i dette prosjektet. Prosjektarbeidet har bestått av forskjellige faser med ulike faglige utfordringer. I første del av prosjektet ble eksisterende datakilder hos Ptil gjennomgått og drøftet med tanke på underlag for å identifisere risikoutsatte grupper. Neste fase i prosjektet besto av databehandling og utvikling av metode for sammenstilling av datakilder, og sammenstillingene ble eksemplifisert med enkle analyser. I tillegg har prosjektet omfattet en teknisk leveranse på et rekodingsverktøy for standardisering av nøkkelvariabler på tvers av datakildene. Det har vært svært givende å jobbe på et prosjekt som har inkludert arbeid fra å utvikle en metodeidé, til bistand på tekniske løsninger av en enhetlig database. Prosjektgruppen håper den nye enhetlige databasen som er opprettet vil være av stor nytteverdi for Ptil i deres arbeid med å kartlegge risikoutsatte arbeidstakergrupper i petroleumsvirksomheten. Databasen er ikke en synlig sluttbrukerløsning for databehandlere, men gjør datakildene mer tilgjengelige for brukerne. Videre implementering, utvikling og drift av databasen er overlatt oppdragsgiver. Målgruppen for denne rapporten er brukere av databasen, og hvor kapitel 6 om dokumentasjon på opprettelse av rekodingsverktøy for databasen er skrevet til bruk for it-/driftsansvarlige av databasen i Ptil. Vi takker Ptil for et godt samarbeid og god tilretteleggelse for gjennomføring av prosjektet. Forfatterne av rapporten takker også de øvrige i prosjektgruppen, Bjørn Buan, Anne Mette Bjerkan, Ranveig Kviseth Tinmannsvik og Erik Jersin, for god og velvillig faglig støtte. Trondheim, desember 2007. Tommy Haugan, Fred Størseth, Trond Vadseth og Wenche B. Drøyvold
3
INNHOLDSFORTEGNELSE 1. Innledning………………………………………………………………………………………4
2. Gjennomgang og vurdering av datakilder……………………………………………………5
2.1 Innrapporteringsrutiner og datakildebeskrivelser
2.2 Koblingspunkter
2.3 Tidsperiodeoversikt
3. Beskrivelse av ny enhetlig database…………………………………………………………10
3.1 Bearbeiding av rådata
3.2 Standardiserte fellesvariabler
3.3 Spesifikke variabler fra hver datakilde
3.4 Innhente ”labels” fra opprinelig SPSS-fil
4. Eksempelanalyser…………………………………………………………………………….14
4.1 Sammenstilling av data
4.2 Eksempelanalyse på støyeksponering
4.3 Excel-applikasjon med lav brukerterskel
5. Forslag/anbefalinger for videre tiltak………………………………………………………19
5.1 PIP-Offshore og spørreundersøkelsen i kartlegging av risikoutsatte grupper
5.2 MOAS og spørreundersøkelsen i kartlegging av risikoutsatte grupper
5.3 Anbefalninger for hver datakilde
5.4 ”Databaseveiviseren” – brukerens inngangsport
6. Rekodingsverktøy for Ptils database – Dokumentasjon…………………………………..25
6.1 Krav til datoformat
6.2 Komprimering av databasen
6.3 Hente nye data før rekoding
6.4 Tabeller
6.5 Spørringer
6.6 Endre/legge til standardiserte fellesvariabler
6.7 Oppdatering av oppslagstabeller
7. Konklusjon……………………………………………………………………………………31
8. Vedlegg………………………………………………………………………………………...32
Vedlegg 1: Skjermbilder for innrapportering av data
Vedlegg 2: Variabellister for rådatakildene
Vedlegg 3: Variabellister med rekodinger
4
1. Innledning
SINTEF fikk i oppdrag å bistå Petroleumstilsynet (heretter Ptil) med utviklingen av en metode for
kartlegging av risikoutsatte arbeidstakergrupper i norsk petroleumsvirksomhet. Risikoutsatt
handler her om risiko for fysiske og psykiske helseskader og utstøting fra arbeid. Metoden har til
formål å nyttiggjøre seg av innrapporterte data på skade og sykdom blant arbeidstakere i
petroleumsvirksomheten. Norge har høye ambisjoner om å ivareta helse, miljø og sikkerhet i
petroleumssektoren og i arbeidslivet generelt.
Sentralt i denne metodeutviklingen var oppbyggingen av en enhetlig database. Utgangspunktet var
å undersøke hvordan eksisterende data kunne sammenstilles for å kunne gi et mer presist bilde av
risikoutsatte arbeidstakergrupper. Intensjonen var å gjøre data mer tilgjengelig, samt identifisere
muligheter for ny kunnskap om helserisiko forbundet med norsk petroleumsvirksomhet på land og
offshore.
I prosjektet har rådata fra de ulike datakildene blitt bearbeidet og eksportert over i et
databasehåndteringssystem. Det er identifisert en rekke fellesvariabler fra de ulike datakildene
som er rekodet opp på standardiserte aggregerte nivåer. Standardiseringene av disse variablene
danner grunnlaget for en enhetlig database (kalt RUG-databasen) hvor informasjon på tvers av
datakildene kan sammenstilles. Fra databasen kan Ptils brukere eksportere data over i et egnet
analyseverktøy (for eksempel Excel eller SPSS) hvor data kan bearbeides ytterligere og statistiske
analyser utføres.
Leserveiledning
Rapporten omhandler de ulike aspektene som har inngått i SINTEF sitt bistandsprosjekt for Ptil.
Det innebærer gjennomgang og drøfting av Ptils eksisterende datakilder, beskrivelse av
metodeløsning og opprettelse av en enhetlig database, eksempler på måling av helserisiko med
utgangspunkt i Ptils eksisterende data, og forslag til videre tiltak og prioriteringer.
Rapporten er også ment som en metodehåndbok med praktisk brukerveiledning for framtidige
brukere av den nye RUG-databasen.
5
2. Gjennomgang og vurdering av datakilder
I metodeprosjektet er følgende eksisterende datakilder gjennomgått og vurdert:
1. Melding om arbeidsbetinget sykdom (MOAS)
2. Personskader i petroleumsindustrien fra offshore (PIP-Offshore)
3. Personskader i petroleumsindustrien fra landbaserte anlegg (PIP-Land)
4. Risikonivåprosjektets spørreundersøkelse (tidligere kalt RNNS-spørreundersøkelse)
5. Støyindikatordata fra Risikonivåprosjektet (Støydata)
6. Arbeidstidsdatabasen
2.1 Innrapporteringsrutiner og datakildebeskrivelser
MOAS
Datagrunnlaget i MOAS er basert på innrapporterte skjema til Ptil om arbeidsbetinget sykdom.
Skjemaene fylles ut av medisinsk personell (som kan være arbeidstakers bedriftslege eller
fastlege, spesialister på sykehus, fysioterapeuter, arbeidsgiver m.fl.) etter lovgivende krav. Etter
Arbeidsmiljøloven skal alle sykdommer og helseplager som legen antar skyldes pasientens
arbeidssituasjon meldes skriftlig. Det er overlatt til legen å velge ut hvilke tilfeller som bør
meldes, men det skal meldes på begrunnet mistanke. Skjemaene er å finne på Arbeidstilsynet sin
hjemmeside: http://www.arbeidstilsynet.no/c26987/skjema/vis.html?tid=28129
Opplysningene på skjemaene blir lest manuelt og skrevet inn i Ptils databaser. Det skjer ved at
sentrale opplysninger blir overført til et elektronisk skjema hos Ptil. Skjermbildene hvor
opplysningene blir lastet inn er vist i Vedlegg 1. I Tabell 1 (Vedlegg 2) presenteres alle variablene
i MOAS.
PIP-Offshore
Datagrunnlaget i PIP-Offshore er basert på innrapporterte skjema til Ptil om skader inntruffet på
arbeidsplass blant offshore-personell. Yrkesskader som medfører arbeidsuførhet eller hvor det
kreves legekompetanse for å avgjøre nødvendig behandling av skaden skal rapporteres.
Yrkesskader som bare har medført enkel førstehjelpsbehandling uten behov for legekompetanse,
er bare rapporteringspliktige i forbindelse med bemannede undervannsoperasjoner. Skjemaene er
utfylt av arbeidsgiver eller sykepleier i offshore eller av den skadde selv. Skjemaene finnes på
6
NAV sin hjemmeside: http://www.nav.no/binary?id=805373368&download=true. Opplysningene på
skjemaene blir lest manuelt og skrevet inn i Ptils databaser. Det skjer ved at sentrale opplysninger
blir overført til et elektronisk skjema hos Ptil. Skjermbildene hvor opplysningene blir lastet inn er
vist i Vedlegg 1. Data går tilbake til 1991.
PIP-Offshore inneholder detaljert informasjon om personskader og ulykker i offshore, deriblant:
Tid og sted for ulykken/skaden, personens ansettelsesdato, fødselsdato, alder, kjønn,
yrke, funksjon (for eksempel boring, vedlikehold etc.), starttidspunkt for skiftet, skiftets
varighet, navn på arbeidsgiver, om personen er operatør- eller kontraktøransatt,
hvilken innretning vedkommende jobber på, hvilken type innretning det er, stedet om
bord der ulykken/skaden inntraff, hvilken operasjon vedkommende utførte da
ulykken/skaden skjedde.
PIP-Offshore inkluderer også opplysninger om selve skaden og konsekvensene av denne: Skadens
art (for eksempel forstuing, sårskade og lukket brudd), skadet del (for eksempel hånd, rygg, fot
etc.) og skadens følger (for eksempel sykmelding, medisinsk behandling og fravær neste skift). Se
Tabell 2 (i Vedlegg 2) for en oversikt over alle variablene i PIP-Offshore.
PIP-Land
PIP-Land registrerer personskader på personell ved landbaserte anlegg og blir innrapportert til Ptil
på samme måte som PIP-Offshore. Tidligere ble disse dataene innrapportert til Arbeidstilsynet,
men fra 1. januar 2004 ble ansvaret overtatt av Ptil. Se Tabell 3 (i Vedlegg 2) for en oversikt over
alle variablene i PIP-Land.
Risikonivåprosjektets spørreundersøkelse
Vi har hatt tilgang til spørreskjemadata fra risikonivåprosjektet med 21.800
respondenter og opplysninger fra årene 2001, -03 og -05. Spørreundersøkelsen som
kartlegger HMS-tilstanden i offshore gjennomføres annethvert år. Undersøkelsen inkluderer
spørsmål som går på sikkerhet, fysiske og psykiske arbeidsmiljøforhold og ansattes opplevelse av
egen helse. Spørreskjemaundersøkelsen er omfattende og leseren henvises til Ptils egen
sammendragsrapport1 fra risikonivåprosjektet. Spørreundersøkelsesdataene gir opplysninger om
arbeidstakernes selvopplevde helsetilstand og risikooppfatning og er på den måten et viktig
1 ”Risikonivåprosjektet – sammendragsrapport norsk sokkel, fase 7”. Tilgjengelig på: www.ptil.no
7
supplement til innrapporteringsdata om faktiske skader og arbeidsbetinget sykdom.
Støydata
Som en del av Risikonivåprosjektet, som blir gjennomført i samarbeid med petroleumsnæringen,
introduserte Ptil i 2003 risikoindikatorer for støy og kjemisk arbeidsmiljø. Støyindikatordata blir
innrapportert elektronisk til Ptil direkte fra selskapene. Rapporteringsskjema og veiledning blir
sendt elektronisk til selskapenes e-postadresser, til faglige kontaktpersoner i selskapene og til
myndighetskontakter. Det innrapporteres målinger av støynivåer (dBA) fra alle faste innretninger
som har vært i drift og alle flyttbare boreinnretninger som har operert på norsk sokkel i mer enn
seks måneder. Se Tabell 4 (Vedlegg 2) for variabelliste over støydata.
Arbeidstidsdatabasen
Arbeidstidsdatabasen inneholder opplysninger om antall utførte arbeidstimer for operatører og
kontraktører per kvartal fordelt på innretning og funksjon. Se Tabell 5 (Vedlegg 2) for
variabelliste over Arbeidstidsdatabasen.
2.2 Koblingspunkter
Etter å ha foretatt en gjennomgang av hver enkelt datakilde for seg, var det viktig å se på hva som
er fellesnevnerne i datakildene. Det ble derfor gjort en kartlegging av variabler med informasjon
som er felles på tvers av datakildene. Felles i denne sammenheng handler ikke om at identisk
informasjon eller samme variabel er plassert i flere datasett. Med felles menes snarere at det er
snakk om en type informasjon eller tematikk som er sammenlignbar.
Tabell 6 viser resultatet av denne kartleggingen. Kryssene i tabellen indikerer det vi har kalt
”koblingspunkter” på tvers av datakildene. Dersom det for en variabel er kryss for en av
datakildene indikerer dette at en variabel med denne type informasjon er inkludert. Se for
eksempel på variabel nr. 6, ”yrke/stilling” (merket med rødt i tabellen). Tabellen viser at det er
informasjon om vedkommendes yrke/stilling i alle datakildene unntatt i Arbeidstidsdatabasen.
Det er viktig å understreke at kartleggingen ikke er uttømmende i form av å vise alle variabler i
alle datasett samt deres mulige kobling til de øvrige datakilder. Fokus var å finne variabler som
var sammenfallende med prosjektets problemstilling.
8
Tabell 6. Oversikt over relevante variabler i MOAS, PIP-Land, PIP-Offshore, Arbidstidsdatabase,
Risikonivåprosjektets spørreundersøkelse og Støydata, samt mulige koblingspunkter på tvers av
datasettene.
Datakilder: Nr. Variabeltype Variabler MOAS PIP-
Land
PIP-
Offshore
Arb.
timer
Spørre-
und.
Støy-
data
Bakgrunn:
1 Registrerings- / rapportdato X X X X X X (år)
2 Fødselsdato / id. X X X - -
3 Kjønn X X X - X
4 Alder X X X - X
5 Nasjonalitet X X X - X
Utdannelse - X - - -
Arbeidsbeskrivelse:
6 Yrke / stilling X X X - X X
7 Arbeidsoppgaver/funksjon X - X X X
8 Arbeidsforhold X - X - X
9 Selskap X X X X X
10 Inndeling land/offshore X X X X X
11 Anlegg / innretning - X X X X X
12 Operatør / kontraktør X - X - X
13 Arbeidstidsordning (dag/natt) - X X - X
Eksponering/miljø:
14 Type eksponering X X X - X X
15 Eksponeringsperiode - - - - ?
16 Sikkerhetskultur - - - - X
17 Risikovurdering - - - - X
18 Omorg., nedbemanning - - - - X
Påførtehelseskader:
19 Type ulykke - X X - X
20 Skadens art - X X - X
21 Bakgrunn for skade - X X - X
22 Skadet kroppsdel X X X - X
23 Diagnose / helserapportering X - - - X
24 Alvorlighetsgrad - X X - X
25 Konsekvens - X X - X
Arb.timer:
26 Operatørtimer - - - X -
27 Kontraktørtimer - - - X -
28 Arbeidstimer totalt - - - X -
9
2.3 Tidsperiodeoversikt
Det er laget en oversikt over tidsperioder med registreringer fra de ulike datakildene som finnes i
databasen (tabell 7). Oversikten er viktig i forbindelse med sammenstilling av data fra ulike
datakilder.
Tabell 7. Tidsperioder i databasen som dekkes av de ulike datakildene.
Datakilder:
År Value
Arb.
timer
PIP-Land PIP-
Offshore
MOAS Spørre-
und.
Støydata
1961 1
1962
1963
1964
1965 2
1966 3
1967
.
.
1990 4
1991 5
1992 6
1993 7
1994 8
1995 9
1996 10
1997 11
1998 12
1999 13
2000 14
2001 15
2002 16
2003 17
2004 18
2005 19
2006 20
2007 21 Data vil komme Data vil komme Data vil komme
10
3. Beskrivelse av ny enhetlig database
Metoderedskapet som er utviklet har som funksjon å gjøre helsedataene i Ptil mer oversiktlige og
anvendbare for databehandlere. Det er oppnådd ved opprettelse av en ny database som skal
oppdateres regelmessig med innkomne data til Ptil. Databasen består av seks ulike datakilder
(PIP-Offshore, PIP-Land, MOAS, Arbeidstidsdatabasen, Risikonivåprosjektets
spørreundersøkelse og Støydata) og blir kalt for RUG-databasen. Hver enkelt datakilde har noen
variabler som er felles med de andre datakildene (kalt fellesvariabler) samt en rekke filspesifikke
variabler. Databasen vil fungere som et datalager hvor de oppgitte fellesvariablene blir bearbeidet
ved rekoding. Hensikten med rekodingen av fellesvariablene er standardisering av
kategoriinndelinger på tvers av datakilder. En slik standardisering gjør at man kan sammenstille
data fra ulike kilder.
3.1 Bearbeiding av rådata
Prosessen med bearbeiding av innrapporterte rådata for analyser og sammenstillinger kan inndeles
i følgende to faser:
11
3.2 Standardiserte fellesvariabler
Standardiseringen gikk i praksis ut på å identifisere hvilke variabler som er felles i de ulike
datakildene, for deretter å foreslå en standardisert innkoding slik at variablene blir like i hver
datakilde. Slike ”fellesvariabler” danner et koplingspunkt mellom de ulike datakildene. Tabell 8
nedenfor viser fellesvariabler og forslag til standardisering av disse. Se Vedlegg 3 for
variabellister med rekodinger fra de ulike datakildene (Tabellene 9-14).
12
Tabell 8. Fellesvariabler og standardiseringsforslag
Nr. Fellesvariabel Standardiseringsforslag Datakilder hvor data finnes
1 Dato Kvartalsvis og halvår Moas PIP-Land PIP-Offshore Arbeidstidsdatabasen
2 År Årstall med fire siffer (1961, 1962 osv.)
Moas PIP-Land PIP-Offshore Arbeidstidsdatabasen Støydatabasen Spørreundersøkelse
3 Kjønn 1 = mann, 2 = kvinne Moas PIP-Land PIP-Offshore Spørreundersøkelse
4 Alder Bruker spørreundersøkelsen som mal på aldersinndelinger: 1 = 20 år og under, 2 = 21-30 år, 3 = 31-40 år, 4 = 41-50 år, 5 = 51-60 år og 6 = 61 år og over
Moas PIP-Land PIP-Offshore Spørreundersøkelse
5 Nasjonalitet 1 = norsk, 2 = ikke norsk Moas PIP-Land PIP-Offshore
6 Arbeidsgiver Standardisert navn på selskap med PIP-Offshore som mal
Moas PIP-Land* PIP-Offshore Spørreundersøkelse
7 Selskaps-tilhørighet
1 = operatør, 2 = entreprenør, 3 = hovedbedrift
Moas PIP-Offshore Spørreundersøkelse
8 Yrke Bruker spørreundersøkelsen som mal på stillingskategorier
Moas PIP-Offshore Spørreundersøkelse PIP-land* Støydatabasen*
9 Innretning Navn på innretning med PIP-Offshore (SISU) som mal
PIP-Offshore Spørreundersøkelse Støydatabasen Arbeidstidsdatabasen
10 Funksjon Inndelingene fra spørreundersøkelsen
Moas PIP-Offshore Arbeidstidsdatabasen Spørreundersøkelsen
* Variabelen fra denne datakilden kan ikke standardiseres slik som i de andre datakildene.
3.3 Spesifikke variabler fra hver datakilde
I tillegg til fellesvariablene inneholder hver datakilde i den nye RUG-databasen alle de
filspesifikke variablene som finnes i de opprinnelige datakildene - med unntak av de direkte
personidentifiserbare variablene navn, fødselsnummer og bostedsadresse.
13
MOAS inneholder variabler om diagnosegrupper (inndelt i ICD9-koder for klassifisering av
sykdommer) og eksponeringsgrupper. Støydata inneholder data om støynivå fordelt på
innretninger og stillingskategorier. Arbeidstidsdatabasen inneholder informasjon om antall
arbeidstimer utført per kvartal på innretninger og funksjon. PIP inneholder bl.a. disse tre
variablene om skade:
• ”skadens art” som har 27 kategorier som beskriver hvilken type skade den ansatte er utsatt for.
• ”skadet del” som har 52 kategorier for beskrivelser av skadet del.
• ”skadens følger” som har 9 kategorier som beskriver konsekvensene av skaden / ulykken.
I MOAS rekodes følgende standardiserte tekstvariabler over til tallkoder:
• ”trygd”: 1 = N (Nei), 2 = J (Ja)
• Trygdekontorregistrering (tk_reg): 1 = N (Nei), 2 = J (Ja)
• Trygdekontorsak (tk_sak): 1 = N (Nei), 2 = J (Ja)
I PIP-Offshore rekodes følgende standardiserte tekstvariabler over til tallkoder:
• ”arbeid_fritid” kodes: 1 = Arbeid, 2 = Fritid
• ”nattskift” kodes: 1 = Nei, 2 = Ja
• ”overtid” kodes: 1 = Nei, 2 = Ja
I PIP-Land rekodes følgende standardiserte tekstvariabler over til tallkoder:
• ”paa_vanlig_arbeidsplass” kodes: 1 = nei, 2 = ja
• ”inne_ute” kodes: 1 = inne, 2 = ute
• ”til_fra_arbeidet” kodes 1 = nei, 2 = ja
• ”mellom_arbeidssteder” kodes: 1 = nei, 2 = ja
• ”Dod” kodes: 1 = nei, 2 = ja
• ”meldt_mynd” 1 = nei, 2 = ja
• ”nodv_opplaering” 1 = nei, 2 = ja
I Arbeidstidsdatabasen rekodes følgende standardiserte tekstvariabler over til tallkoder:
• ”type” 1 = Fast, 2 = Flyttbar
3.4 Innhente ”labels” fra opprinelig SPSS-fil
Innhenting av variabelnavn (labels) og tilordnede verdier (values) fra opprinelig SPSS-fil til nye
datasett fra Risikonivåprosjektets spørreundersøkelse kan gjøres med følgene syntaks i
statistikkprogrammet SPSS: APPLY DICTIONARY FROM 'angivelse hvor modellfila ligger '.
14
4. Eksempelanalyser
4.1 Sammenstilling av data
Med sammenstilling av data menes det her hvordan man kan innhente informasjon om en
problemstilling fra mer enn én datakilde (se Figur 1). I tillegg til de datakildene som er vist i Figur
1 kan man fra RUG-databasen innhente informasjon fra datakildene Arbeidstiddatabasen og
Støydata.
Figur 1. Figuren viser en skjematisk framstilling på hvordan informasjon på tvers av
datakilder kan sammenstilles ved å benytte seg av de samme standardiserte fellesvariablene
(vist med grønne bokser) i kombinasjon med filspesifikke variabler (vist med ulike farger
fra datakildene). RNNS står for Risikonivåprosjektets spørreundersøkelse.
5.2 Eksempelanalyse på støyeksponering
Nedenfor er det vist et eksempel på hvordan man kan bruke RUG-databasen til å hente inn
informasjon om støy fra ulike datakilder. I eksemplet ser vi på forskjeller mellom
selskapstilhørighet med hensyn på selvopplevd støynivå (hentet fra Risikonivåets
spørreundersøkelse, kalt RNNS) og diagnose relatert til virkning av støy (hentet fra MOAS).
15
Figur 2-a. Figuren viser hvordan man kan innhente informasjon om støyeksponering fra
ulike datakilder for å se på mulige forskjeller mellom operatør- og kontraktøransatte. Fra
RNNS innhentes informasjon om selvopplevd støynivå mens det fra MOAS innhentes
informasjon om innrapportert sykdom er relatert til hørselsskader. RNNS står for
Risikonivåprosjektets spørreundersøkelse.
16
Figur 2-b. Krysstabell mellom selvopplevd støynivå (variabel ”amstøy_2005”) og
selskapstilhørighet. Tabellen viser at det ikke er store forskjeller i svarene fra
operatøransatte og kontraktøransatte. Dataene er fra Risikonivåprosjektets
spørreundersøkelse (RNNS).
17
Figur 2-c. Krysstabell mellom diagnose relatert til virkning av støy og selskapstilhørighet fra MOAS-data. Tabellen viser at andelen innrapporterte meldinger om arbeidsbetinget sykdom relatert til hørselsskader er lik blant operatøransatte og kontraktøransatte.
Resultatene fra eksempelanalysen viser altså at det ikke er noen vesentlige forskjeller mellom
operatøransatte og kontraktøransatte når det gjelder selvopplevd støynivå og andelen av
meldingene om arbeidsbetinget sykdom som er relatert til virkning av støy. Ønsker man derimot å
si noe om størrelsen på forekomsten av hørselsskader må vi vite noe om totalt antall
arbeidstimer/ansatte innen hver gruppeinndeling.
4.2 Eksempel på Excel-applikasjon med lav brukerterskel
Datasett fra RUG-databasen kan lastes inn i det analyseverktøyet (for eksempel Excel eller SPSS) som brukeren ønsker til å benytte seg av til å utføre analyser. For å gjøre det så enkelt som mulig for brukerne går det an å lage Excel-applikasjoner med meget lav brukerterskel hvor man kan velge variabler fra alle datakildene i RUG-databasen. Nedenfor (Figur 3) er det vist et eksempel på hvordan en slik Excel-applikasjon kan se ut for brukeren (dette en kun en demonstrator og selve løsningen er ikke en del av leveransen i prosjektet). I en slik Exel-applikasjon vil det for brukeren bare være å peke og klikke seg fram til de analysene han/hun ønsker. Løsningen vil kunne gjøre det enkelt for nye brukere av RUG-databasen å utføre standardiserte analyser samtidig som det reduserer behovet for statistikk- og databehandlingskunnskaper. Funksjonene i applikasjonen må bygges ut etter behov.
18
Figur 3. Figuren viser et tenkt tilfelle av hvordan Excel-applikasjoner kan lages for å gjøre det enkelt for brukerne å innhente informasjon fra databasen. I eksempelet er det vist analyser på støyeksponering.
19
5. Forslag/anbefalinger for videre tiltak
Hovedaktiviteten i prosjektet har vært å gjennomgå og kartlegge Ptils eksisterende datakilder for å
utarbeide en egnet måte for sammenstilling av datamaterialet til en helhetlig database.
Sammenstillingen av data gjør det mulig å identifisere sammenhenger på tvers av datakilder.
Muligheten til å undersøke eksisterende datakilder samtidig har potensial til å gi Ptil et solid
fundament i sitt arbeid med å kartlegge risikoutsatte arbeidstakergrupper i norsk
petroleumsvirksomhet.
I henhold til prosjektbeskrivelsen handler risikoutsatt i denne sammenhengen om risiko for:
• Fysiske helseskader
• Psykiske helseskader
• Utstøting
I denne delen av rapporten forsøker vi å utpeke muligheter for hvordan den informasjonen som
Ptil registrerer i sine datakilder kan benyttes i en slik sammenheng. Dette handler mye om
hvordan de data Ptil per. i dag besitter kan kombineres for å gi mer informasjon enn hva de gir
hver for seg.
5.1 PIP-Offshore og spørreundersøkelsen i kartlegging av risikoutsatte grupper
PIP-Offshore registrerer personskader og ulykker offshore. Datamaterialet gir detaljerte
opplysninger om skaden, dens omfang og konsekvenser, samt omstendigheter rundt denne (for
eksempel hvilken arbeidsoppgave som ble utført da ulykken inntraff og lokalisering på
installasjonen). PIP-Offshore kan på denne måten sies å representere den ”offisielle historien”, det
vil si: Det som blir rapportert inn til Ptil. En motsats til dette bildet er hvordan personellet selv
opplever sikkerhets- og helseforhold offshore. Her kommer Risikonivåprosjektets
spørreundersøkelse inn som en interessant parallell til det som rapporteres og registreres i PIP-
Offshore. Å se disse datakildene i sammenheng vil kunne gi et mer utfyllende bilde. Dette kan
illustreres ved et eksempel:
La oss si at frekvensen av skader/ulykker er spesielt høy innenfor en bestemt arbeidsgruppe
offshore personell. PIP-Offshore alene er et presist verktøy for å kunne dokumentere nettopp
20
dette. Beskrivelsen og dokumentasjonen av dette er selvsagt interessant i seg selv. Datamaterialet
i spørreundersøkelsen gir også en mulighet til å søke etter mulige forklaringsmodeller på hvorfor
skade-/ulykkesfrekvensen er så høy. Vi kan for eksempel tenke oss at vi i spørreundersøkelsen
finner resultater som viser at samme arbeidsgruppe rapporterer:
• Arbeidsrelatert stress
• Trøtthet som en følge av brudd på hviletider/skiftordning
• Lite fokus på sikkerhet
Dette er forhold som potensielt vil kunne representere forklaringsbidrag til hvorfor skade-
/ulykkesfrekvensen er høy innenfor en gitt arbeidsgruppe. Sammenstilling av resultater fra PIP-
Offshore og spørreundersøkelsen vil i denne sammenheng kunne bidra med et
beslutningsgrunnlag for hvor og hvordan eventuelle tiltak skal settes inn, samt utpeke områder for
Ptils tilsynsvirksomhet (se Figur 4).
Figur 4. Bruk av PIP-Offhsore og Risikoprosjektets spørreundersøkelse for
kartlegging av risikoutsatte arbeidstakergrupper offshore – tenkt eksempel.
Pilene i Figur 4 må ikke leses som årsaksforhold. Pilene er heller ment å indikere mulige
sammenhenger som det går an å undersøke.
Generelt kan man si at muligheten til å sammenstille disse datakildene gir anledning til å bygge /
utvikle forklaringsmodeller. Systematisk analyse og bruk av datamaterialet vil i sin tur kunne
danne grunnlag for tilsynsvirksomheten.
Arbeidsrelatert stress
Brudd på hviletider
Lite fokus på sikkerhet
Høy skade- / ulykkesfrekvens
Info. fra spørreundersøkelsen: Info. fra PIP-Offshore
21
5.2 MOAS og Risikoprosjektets spørreundersøkelse i kartlegging av risikoutsatte grupper
MOAS registrerer tilfeller av arbeidsbetinget sykdom. På samme måte som når det gjelder PIP-
Offshore, kan MOAS sies å representere den offisielle siden av historien. Også her kan
spørreundersøkelsen benyttes for å supplere bildet. Spørreundersøkelsen har statistiske mål som
sier noe om den enkeltes selvopplevde helse. Helsedata fra MOAS kan dermed betraktes i
sammenheng med selvrapporterte helseforhold i spørreundersøkelsen. Dette vil (på samme måte
som vist over med PIP-Offshore og spørreundersøkelsen) kunne generere interessante spørsmål
som kan forfølges og testes statistisk. Det bør derimot vurderes om de selvrapporterte helsemålene
skal utvides i framtidige undersøkelser, for eksempel ved bruk av flere responskategorier, slik at
de bedre kan benyttes til å undersøke forklaringsmodeller.
5.3 Anbefalinger for hver datakilde
Mulighetene for å sette sammen data hviler på kvaliteten på hver enkelt datakilde. Det kan derfor
være hensiktsmessig å ”bygge ut” og/eller endre noen av dagens registreringer i hver datakilde.
Det vil kunne gjøre datakildene enda mer egnet for analyser og for sammenstillinger.
MOAS
Det er blitt spekulert i om det eksisterer en viss underrapportering av melding om arbeidsbetinget
sykdom til Ptil. Hvis dette er riktig er det viktig å prøve å bedre rapporteringsrutinene, hvis ikke
vil de innsamlete MOAS-dataene underestimere omfanget av arbeidsbetinget sykdom i
petroleumsvirksomheten.
PIP-Offshore
Variabelen ”alvorlighetsgrad” er lite utfylt og det bør jobbes med å få den mer komplett.
PIP-Land
PIP-Land inneholder data om innrapporterte skader inntruffet på landbaserte anlegg og er i så
måte ment å inneholde samme type informasjon som finnes i PIP-Offshore. Det er allikevel store
forskjeller på datakildene PIP-Land og PIP-Offshore. PIP-Offshore har en mer fyldig
variabelliste, flere standardiserte variabler og er bedre egnet for analyser. Det bør derfor tilstrebes
å få like gode innrapporteringsrutiner for PIP-Land som for PIP-Offshore. Det ideelle vil være om
PIP-Land og PIP-Offshore innholdsmessig blir så like som mulig (dvs. innehar samme variabler)
22
slik at forholdene på land og i offshore kan sammenlignes best mulig. Variabelen om yrkesstilling
bør endres slik at den kan standardiseres på samme måte som i de andre datakildene, det bør også
opprettes en variabel for ”Funksjon”.
Per i dag har Ptil få innrapporterte skjema fra landanleggene.
Støydata
I dette prosjektet har vi omstrukturert støydataene fra 2004 slik at de har samme oppsett som
støydata fra 2005 og 2006. Variabelnavnene i datasettene fra 2004 og 2006 har vi laget lik
variablene i 2005. Data fra disse tre årene er også slått sammen i et felles regneark for lettere å
kunne analysere støydata.
I datasettet fra 2004 ligger det målinger som ikke har blitt registrert på installasjoner. Disse har
fått stå som de er. I datasettet fra 2005 er de siste målingene på hver installasjon av ukjent opphav
og de er registrert med både en høy og en lav verdi. Disse har også fått stå som de er, men vi gjør
oppmerksom på at de i stor grad kan påvirke eventuelle analyser. De bør enten fjernes eller
beskrives på riktig måte.
Risikonivåprosjektets spørreundersøkelse
Helsemålet som benyttes i spørreundersøkelsen bør videreutvikles slik at man får et bedre
samsvar mellom selvrapportert helsetilstand og selvopplevd arbeidsmiljø. For eksempel ved å
vektlegge mål på generell helse i større grad. Samsvaret mellom helsemål i spørreundersøkelsen
og helsemål i MOAS bør også gjennomgås.
De ansattes opplevelse av arbeidsmiljøet bør kanskje også spesifiseres nærmere slik at disse
målene ikke blir for generelle. Dette er av spesiell viktighet dersom relasjonen til andre, mer
spesifikke variabler skal undersøkes, som for eksempel årsaker til ulykker eller relasjonen til
helse. Ved å gjøre arbeidsmiljømålene mer spesifikke vil det også øke mulighetene for at man får
satt søkelys på hvilke faktorer de ansatte er fornøyde/misfornøyde med, og videre hvilke faktorer
som er relatert til antall offisielt innrapporterte ulykker (samt også ulykkesrapporteringen som ble
benyttet i spørreskjemaet 2005). Det er for eksempel mulig å tenke seg en situasjon hvor de
ansatte er fornøyde med sitt generelle arbeidsmiljø, men til tross for dette misfornøyd med mer
spesifikke aspekter ved det - som ikke kommer til syne dersom målene blir for generelle.
23
Man bør vurdere å utvide definisjonen av helse på bakgrunn av at de ansatte i offshore er generelt
sett en ”frisk” gruppe av arbeidstakere. På grunn av dette er det kanskje også nødvendig at man
utvider helsemålet slik at det i større grad kan ta høyde for ”healthy worker”-effekten blant
offshore-ansatte.
Dersom formålet er å kartlegge risikoutsatte grupper bør spørreskjemaet i Risikonivåprosjektet ta
sikte på å etterspørre mer generelle risikovurderinger. Slik spørreskjemaet fremstår i dag er det
primært snakk om risiko for å oppleve en ”storulykke”, og ikke generelle risikovurderinger.
Variabelen ”Nasjonalitet” (Norsk/Ikke norsk) finnes ikke og bør vurderes å taes med i neste
spørreundersøkelse.
5.4 ”Databaseveiviseren” – brukernes inngangsport
Det er viktig å gjøre RUG-databasen så brukervennlig som mulig. Det bør være enkelt for
brukerne å finne fram til de datasettene hun/han har behov for, samt informasjon om hva
datakildene inneholder og hvordan de er blitt bearbeidet. Nedenfor er det vist et forslag til en
inngangsport (skjermbilde) hvor brukerne av databasen kan klikke seg videre (Figur 5). Med en
slik inngangsport vil det være oversiktlig for brukerne å finne fram til det han/hun trenger.
24
Figur 5. Forslag til et skjermbilde hvor det er mulig for brukerne av databasen å klikke seg
videre for å innhente den informasjonen han/hun trenger.
25
6. Rekodingsverktøy RUG-databasen Ptil – Dokumentasjon
Figur 6. Oppstartsbilde for rekodingsverktøyet for RUG-databasen.
Rekodingsverktøyet som ligger til grunn for RUG-databasen er utviklet i Microsoft Access 2003
(oppstartsbilde er vist i figur 6). Databasetabellene som er grunnlaget for rekodingen, PIP-
Offshore, MOAS, PIP-Land, Arbeidstid, RNNS Spørreskjema og RNNS Støydata, er lagret i Ptils
SQL Server og aksesseres derfra i Access. De rekodede tabellene blir lagret i Access.
6.1 Krav til datoformat
For at datoer skal behandles riktig i programmet må datoformatet settes til åååå-mm-dd. Dette
gjøres i Kontrollpanelet på datamaskinen.
26
6.2 Komprimering av databasen
I Access er det slik at når tabeller eller rader slettes så blir ikke disse fysisk fjernet før databasen
blir komprimert. Dette fører til at databasefilen (*.mdb) kan bli ganske stor. Databasefilen kan
komprimeres med et eget menyvalg under Verktøy / Databaseverktøy / Komprimer og reparer.
6.3 Hente nye data før rekoding
Hvis det er krysset av for “Hent nye data før rekoding” så vil eksisterende tabell med rekodede
data slettes og tabellen blir laget på nytt. Dette vil normalt være måten å gjøre en rekoding på.
Dersom det ikke er nye data i tabellen som skal rekodes i forhold til forrige rekoding (Antall
records i original og Antall records i rekodet er lik) eller det er endringer i selve rekodingen (for
eksempel nye eller endrede koder) kan krysset være av.
6.4 Tabeller
Tabell 15. Tabeller som rekodes.
Database Tabellnavn ukodede data Tabellnavn rekodede data PIP Offshore tblDB_PIP_Offshore tblRekod_PIP_Offshore MOAS tblDB_MOAS tblRekod_MOAS PIP Land tblDB_PIP_Land tblRekod_PIP_Land Arbeidstid tblDB_Arbeidstid tblRekod_Arbeidstid RNNS Spørreskjema tblDB_RNNS_Sp_labels1
tblDB_RNNS_Sp_labels22 tblDB_RNNS_Sp_values1 tblDB_RNNS_Sp_values2
tblRekod_RNNS_Sp_labels1 tblRekod_RNNS_Sp_values1 tblRekod_RNNS_SP_values23
RNNS Støy tblDB_RNNS_Støy tblRekod_RNNS_Støy Data fra RNNS Spørreskjema ligger både som labels og values. På grunn av begrensninger i
Access 2003 som kun tillater 255 variabler i en tabell er dataene delt i to deler (1 og 2). Det er kun
del 1 som skal inneholde data som skal rekodes. Kolonne 1 (idnr) ligger i begge delene slik at
disse kan slås sammen igjen ved behov.
På grunn av begrensninger i Access 2003 blir størrelsen på en rad i del 2 av labels
(tblDB_RNNS_Sp_labels2) for stor. Dette skyldes at ved import fra Excel til Access så settes hver
variabel til type tekstfelt med lengde 255 tegn. Summen av antall variabler i én rad blir dermed
2 Del to av RNNS Spørreskjema med labels blir ikke kopiert til en ny tabell grunnet begrensninger i Access 2003 med håndtering av tabeller med mye innhold i tekstfelter i hver linje. 3 Denne blir ikke rekodet, bare kopiert
27
større enn 2 kilobyte som er grensen i Access 2003. Dette er løst ved at del 2 for labels ikke blir
behandlet.
Tabell 16. Tabeller som inneholder oppslag for standardiserte fellesvariable.
Tabellnavn Funksjon tblPIP_Offshore_Innretninger Oppslag for innretninger tblRNNS_Funksjon Oppslag for funksjon tblRNNS_Stillinger Oppslag for stillinger Tabell 17. Andre tabeller.
Tabellnavn Funksjon tblNyeVariabler Inneholder navnet på de nye rekodede
variablene og nummer på tabellen de tilhører tblTabellNavn Nr og navn på tabeller som skal rekodes.
Navnene må ikke endres. tblSistRekodet Oversikt over når tabellene ble sist rekodet tblRekodingsQueries En liste med queries som rekoder variabler
6.5 Spørringer
Mange variabler rekodes vha SQL-kode i en spørring (query). Dette gjelder alle variable som ikke
rekodes ved oppslag i tabellene for standardiserte fellesvariabler.
Tabell 18. Oversikt over spørringer som rekoder variabler.
Tabell Variabel Query PIP Offshore
alder_gr_kode_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_alder_gr_kode_rekod1
qry1Rekod_PIP_Offshore_alder_gr_kode_rekod2 qry1Rekod_PIP_Offshore_alder_gr_kode_rekod3 qry1Rekod_PIP_Offshore_alder_gr_kode_rekod4 qry1Rekod_PIP_Offshore_alder_gr_kode_rekod5 qry1Rekod_PIP_Offshore_alder_gr_kode_rekod6 arbeid_fritid_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_arbeid_fritid_rekod1 qry1Rekod_PIP_Offshore_arbeid_fritid_rekod2 dato_halvar_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_dato_halvar_rekod1 qry1Rekod_PIP_Offshore_dato_halvar_rekod2 dato_kvartal_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_dato_kvartal_rekod1 qry1Rekod_PIP_Offshore_dato_kvartal_rekod2 qry1Rekod_PIP_Offshore_dato_kvartal_rekod3 qry1Rekod_PIP_Offshore_dato_kvartal_rekod4 kjonn_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_kjonn_rekod1 qry1Rekod_PIP_Offshore_kjonn_rekod2 nasjonalitet_kode_rekod
nasjonalitet_txt_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_nasjonalitet_kode_rekod1
28
qry1Rekod_PIP_Offshore_nasjonalitet_kode_rekod2 nattskift_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_nattskift_rekod1 qry1Rekod_PIP_Offshore_nattskift_rekod2 overtid_rekod qry1Rekod_PIP_Offshore_overtid_rekod1 qry1Rekod_PIP_Offshore_overtid_rekod2 qry1Rekod_PIP_Offshore_Selskapstilhorighet_kode_rek
od MOAS alder_gr_kode_rekod
alder_gr_tekst_rekod qry2Rekod_MOAS_alder_gr_rekod1
qry2Rekod_MOAS_alder_gr_rekod2 qry2Rekod_MOAS_alder_gr_rekod3 qry2Rekod_MOAS_alder_gr_rekod4 qry2Rekod_MOAS_alder_gr_rekod5 qry2Rekod_MOAS_alder_gr_rekod6 dato_halvar_rekod qry2Rekod_MOAS_dato_halvar_rekod1 qry2Rekod_MOAS_dato_halvar_rekod2 dato_kvartal_rekod qry2Rekod_MOAS_dato_kvartal_rekod1 qry2Rekod_MOAS_dato_kvartal_rekod2 qry2Rekod_MOAS_dato_kvartal_rekod3 qry2Rekod_MOAS_dato_kvartal_rekod4 kjonn_rekod qry2Rekod_MOAS_kjonn_rekod1 qry2Rekod_MOAS_kjonn_rekod2 nasjonalitet_kode_rekod
nasjonalitet_tekst_rekod qry2Rekod_MOAS_nasjonalitet_kode_rekod1
qry2Rekod_MOAS_nasjonalitet_kode_rekod2 tk_reg_rekod qry2Rekod_MOAS_tk_reg_rekod1 qry2Rekod_MOAS_tk_reg_rekod2 tk_sak_rekod qry2Rekod_MOAS_tk_sak_rekod1 qry2Rekod_MOAS_tk_sak_rekod2 trygd_rekod qry2Rekod_MOAS_trygd_rekod1 qry2Rekod_MOAS_trygd_rekod2 PIP Land alder_gr_kode_rekod
alder_gr_tekst_rekod qry3Rekod_PIP_Land_alder_gr_rekod1
qry3Rekod_PIP_Land_alder_gr_rekod2 qry3Rekod_PIP_Land_alder_gr_rekod3 qry3Rekod_PIP_Land_alder_gr_rekod4 qry3Rekod_PIP_Land_alder_gr_rekod5 qry3Rekod_PIP_Land_alder_gr_rekod6 dato_halvar_rekod qry3Rekod_PIP_Land_dato_halvar_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_dato_halvar_rekod2 dato_kvartal_rekod qry3Rekod_PIP_Land_dato_kvartal_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_dato_kvartal_rekod2 qry3Rekod_PIP_Land_dato_kvartal_rekod3 qry3Rekod_PIP_Land_dato_kvartal_rekod4 dod_rekod qry3Rekod_PIP_Land_Dod_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_Dod_rekod2 inne_ute_rekod qry3Rekod_PIP_Land_inne_ute_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_inne_ute_rekod2 kjonn_kode_rekod qry3Rekod_PIP_Land_kjonn_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_kjonn_rekod2
29
meldt_mynd_rekod qry3Rekod_PIP_Land_meldt_mynd_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_meldt_mynd_rekod2 mellom_arbeidssteder_
rekod qry3Rekod_PIP_Land_mellom_arbeidssteder_rekod1
qry3Rekod_PIP_Land_mellom_arbeidssteder_rekod2 nasjonalitet_kode_rekod
nasjonalitet_tekst_rekod qry3Rekod_PIP_Land_nasjonalitet_kode_rekod1
qry3Rekod_PIP_Land_nasjonalitet_kode_rekod2 nodv_opplaering_rekod qry3Rekod_PIP_Land_nodv_opplaering_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_nodv_opplaering_rekod2 paa_vanlig_arbeidsplass_
rekod qry3Rekod_PIP_Land_paa_vanlig_arbeidsplass_rekod1
qry3Rekod_PIP_Land_paa_vanlig_arbeidsplass_rekod2 til_fra_arbeidet_rekod qry3Rekod_PIP_Land_til_fra_arbeidet_rekod1 qry3Rekod_PIP_Land_til_fra_arbeidet_rekod2 Arbeidstid type_rekod qry4Rekod_Arbeidstid_type_rekod1 qry4Rekod_Arbeidstid_type_rekod2 Variabler som ikke rekodes via spørring blir rekodet via programkoding i VBA (Visual Basic for
Applications) i MS Access.
6.6 Endre/legge til standardiserte fellesvariabler
Variabler som kan rekodes via en spørring kan på en enkel måte legges til slik at antall variabler
som rekodes blir utvidet. Typiske variabler er koding fra tekst til tall, som ”ja” eller ”nei” til ”1”
eller ”2”. Et eksempel på hvordan variabelen paa_vanlig_arbeidsplass blir rekodet vises i
eksempelet under.
Variabelen omkodes via to ”Update Queries”. Den ene rekoder ”nei” til ”1”, den andre rekoder
”ja” til ”2”. SQL-koden for ”nei” til ”1” ser slik ut:
UPDATE tblRekod_PIP_Land SET tblRekod_PIP_Land.paa_vanlig_arbeidsplass_rekod = 1
WHERE (((tblRekod_PIP_Land.paa_vanlig_arbeidsplass)='nei'));
For å endre på SQL-koden til å håndtere andre variabler må variabelnavnene
paa_vanlig_arbeidsplass og paa_vanlig_arbeidsplass_rekod byttes ut, samt tabellnavnet
tblRekod_PIP_Land hvis variabelen ligger i en annen tabell enn PIP Land. Tilsvarende spørring
må lages for å rekode fra ”ja” til ”2”. Disse to spørringene gis navnene
qry3Rekod_PIP_Land_paa_vanlig_arbeidsplass_rekod1 og
30
qry3Rekod_PIP_Land_paa_vanlig_arbeidsplass_rekod2 der 3-tallet i navnet indikerer
tabellnummer og 1 og 2 bakerst i navnet indikerer hvilken verdi det rekodes til.
For at denne rekodingen skal skje når vi trykker på knappen i programmet må navnene på de to
spørringene legges inn i tabellen som heter tblRekodingsQueries der tabellnummeret (PIP Land =
4) og navnene qry3Rekod_PIP_Land_paa_vanlig_arbeidsplass_rekod1 og
qry3Rekod_PIP_Land_paa_vanlig_arbeidsplass_rekod2 legges inn.
Enkleste måten å legge til nye variabler som skal rekodes på er å høyreklikke på en spørring i
vinduet i Access og velge Design View som vist i figur 7. Velg deretter SQL view fra View-
menyen. Så gjøres de nødvendige endringer i koden før den lagres under et nytt navn (”Lagre
som…”).
Figur 7. Viser vinduet i Access og hvordan man kan se på koden til en spørring.
6.7 Oppdatering av oppslagstabeller
Løpende oppdatering av oppslagstabeller for funksjon, stillingsbeskrivelser og innretninger gjøres
ved å legge til ny informasjon i de respektive tabellene i Access. Disse tabellene er listet i kapittel
0. Tabellen åpnes og en ny rad legges til nederst i tabellen med informasjon i relevant kolonne.
31
7. Konklusjon
Metoden med sammenstilling av datakilder fra RUG-databasen som er beskrevet i rapporten, vil
kunne benyttes til ulike bruksområder for Ptils brukere. Metoden er tenkt å kunne være et verktøy
under planlegging av tilsynsaktiviteter, samt ved uttrekk av data og analyser for presentasjoner,
kartlegging av områder med mangelfull kunnskap og til kartlegging av forskningsbehov. Metoden
er ikke ment som en statisk løsning, men som et dynamisk verktøy for identifisering av
risikoutsatte grupper som kan påbygges med flere datakilder og endres i takt med Ptils behov.
Man bør tilstrebe og utvide listen over standardiserte variabler fra flest mulig datakilder, samtidig
som det jobbes med å redusere graden av underrapportering.
32
Vedlegg 1: Skjermbilder for innrapportering av data
Skjermbildet for opplysninger som lastes inn i PIP-offshore:
35
Vedlegg 2: Variabellister for rådatakildene
Tabell 1. Variabelliste for MOAS.
Variabel Kommentar Utfylt (godt, noe eller lite)
Id Godt Dato Godt Kjønn Godt Alder Godt Bostedsadresse Godt Postnummer Godt Poststed Godt Trygd Ja/nei-variabel Godt tk_reg Ja/nei-variabel Godt tk_sak Ja/nei-variabel Godt Arbeidsforhold Fritekstvariabel Godt Ansettelsesperiode Inndelt i perioder Lite Eksponeringsperiode Inndelt i perioder Noe/lite Forløp Fritekstvariabel Godt Røntgen Lite Nasjonalitet_kode Godt Nasjonalitet_tekst Godt Yrke_nå_kode Nåværende yrke basert på kodeverk Godt Yrke_nå_tekst Nåværende yrke i standardisert tekst men
mange kategorier Godt
Yrke_da_kode Daværende yrke basert på kodeverk Lite/noe Yrke_da_tekst Daværende yrke i standardisert tekst men
mange kategorier Lite/noe
Arbeidsoppgave_kode Opplysning om arbeidsprosess Noe Arbeidsoppgave_tekst Opplysning om arbeidsprosess Noe Arbeidssted_kode Type sted/område hvor arbeidet ble utført,
kodeverk Noe
Arbeidssted_tekst Type sted/område hvor arbeidet ble utført, standardisert tekst
Noe
Eksponering_kode_hovedgruppe Type eksponering, kodeverk Godt Eksponering_tekst_hovedgruppe Type eksponering, standardisert tekst Godt Eksponering_kode Detaljert eksponeringsfaktor Godt Eksponering_tekst Detaljert eksponeringsfaktor Godt Eksponering_kode_eu Lite/noe Eksponering_tekst_eu Lite/noe Diagnose_kode Diagnose basert på ICD-9 Godt Diagnose_tekst Diagnose basert på ICD-9 Godt Diagnose_tekst_overordnet Godt Diagnose_kode_3siffer Diagnose basert på 3 ICD-9-siffer Godt Diagnose_tekst_3siffer Diagnose basert på 3 ICD-9-siffer Godt Legemsdel_kode Standardisert kodeverk Godt Legemsdel_tekst Standardisert variabel Godt Undersøkelsessted_kode Angir hvilken helsetjeneste Godt Undersøkelsessted_tekst Angir hvilken helsetjeneste Godt Arbeidsgiver_naa_nr Kodeliste på nåværende arbeidsgiver Godt Arbeidsgiver_naa_tekst Navn på nåværende arbeidsgiver Godt Arbeidsgiver_naa_status Angir nåværende type selskap Godt/noe Arbeidsgiver_da_nr Kodeliste på daværende arbeidsgiver Noe/lite Arbeidsgiver_da_tekst Navn på daværende arbeidsgiver Noe/lite Land_offshore Land eller offshore Godt
36
Yrkeskodegruppe Grov inndeling på stillingsområde Godt Hoveddiagnose Grov inndeling på diagnosetype Godt Operator_kontraktor_ansatt Operatør- eller kontraktøransatt Godt År Årstall Godt Sist_oppdatert Godt
Tabell 2. Variabelliste for PIP-Offshore.
Variabel Kommentar Utfylt (godt, noe eller lite)
skade_s Basert på kodeverk Godt rapportdato Dato med klokkeslett Godt rapport_aar Godt rapport_mnd Godt rapport_dag Godt ulykkesdato Godt ulykkes_aar Godt ulykkes_mnd Godt ulykkes_dag Godt ulykke_time Godt ulykke_minutt Godt rapp_forsinkelse Godt operator_kode Godt operator_txt Navn på operatør Godt group_name Selskapets navn Godt ansettelse_kode Basert på kodeverk Lite ansettelse_txt Standardisert tekstvariabel (fast=100, midlertidig=200, sesong=300, inn-
/utleid=400, 900=Ansettelse IAN) Lite
ansettelsesdato Godt arbeid_fritid Under arbeid eller fritid Godt fodselsdato Godt Alder Skrives inn, ingen gruppering Godt kjonn Godt yrke_kode Basert på kodeverk Godt yrke_txt Tekst Godt funksjon_kode Basert på kodeverk Godt funksjon_txt Tekst som beskriver arbeidsfunksjon Godt i_arbeid_fra Tidspunkt for når arbeidsdagen startet Godt i_arbeid_til Tidspunkt for når arbeidsdagen sluttet Lite Nattskift Tekst (ja, nei) Godt Overtid Tekst (ja, nei) dag_i_skift Hvilken dag i skiftet det er snakk om Godt skift_dager Informasjon om skiftets varighet Godt arbeidsgiver_kode Basert på kodeverk Godt arbeidsgiver_txt Navn på arbeidsgiver Godt op_kon_ansatt Tekst, operatør eller kontraktør-ansatt Godt erfaring Antall måneder med erfaring i Offshore Godt innretning_type Fast eller flytende innretning Godt innretning_subtype Tekst Godt innretning_kode Godt innretning_txt Godt sted_ombord_kode Basert på kodeverk Godt sted_ombord_txt Godt operasjon Fritekst som beskriver arbeidsoperasjonen som ble utført ved skade / ulykke Godt posisjon_kode Godt posisjon_txt Godt
37
skadens_art_kode Basert på kodeverk Godt skadens_art_txt Tekst som beskriver skaden Godt skadet_del_kode Basert på kodeverk Godt skadet_del_txt Tekst som beskriver hvilken legemsdel som ble skadet Godt sykemeldt_dager Lite handling_kode Basert på kodeverk Godt handling_tek_kode Basert på kodeverk Godt handling_txt Fritekst som beskriver hva den skadete gjorde Godt handling_tek_txt Utfyller informasjon fra ”handling_txt” Godt skadehend_kode Basert på kodeverk Godt skadehend_tek_kode_a Som over Godt skadehend_tek_kode_b Som over Godt skadehend_txt Tekst som beskriver skadehendelsen (eks: velt, fall, håndtering etc.) Godt skadehend_tek_txt_a Utfyller informasjon fr ”skadehend_txt” Godt skadehend_tek_txt_b Utfyller informasjon fr ”skadehend_txt” Godt skademaate_kode Basert på kodeverk Godt skademaate_tek_kode Basert på kodeverk Godt skademaate_txt Tekst som beskriver skademåte Godt skademaate_tek_txt Utfyller informasjon fra ”skademaate_txt” Godt nasjonalitet_kode Godt nasjonalitet_txt Godt skadens_folger_kode Basert på kodeverk. Medisinsk behandling, førstehjelp etc. Godt skadens_folger_txt Tekst som beskriver skadens følger (f.eks. medisinsk behandling) Godt Aarsak Fritekst Lite Tiltak Fritekst Lite alvorlighetsgrad Tekst Lite fullstendig Bokstavkode (ja/nei-variabel) Godt lagt_inn_av Navn, initialer Godt endret_av Initialer Lite IRFSWG IRF=International Regulators Forum og SWG Special Working Group.
Registrering av de alvorlige personskadene i henhold til en harmonisert internasjonal kategoridefinisjon
-
refpar Lite sistendret Basert på kodeverk Godt
Tabell 3. Variabelliste for PIP-Land.
Variabel Kommentar Utfylt (godt, noe eller lite)
skade_s Godt rapportdato Godt rapport_aar Godt rapport_mnd Godt rapport_dag Godt ulykkesdato Godt ulykkes_aar Godt ulykkes_mnd Godt ulykkes_dag Godt ulykke_time Godt ulykke_minutt Godt/noe rapp_forsinkelse Lite landanlegg_kode Godt landanlegg_txt Godt nasjonalitet_kode Godt nasjonalitet_txt Inndelt i norsk og ikke norsk Godt kjonn Godt fodselsdato Godt/noe
38
alder Godt/noe stilling Godt yrke Lite stillingsbrok Noe arbeidsforhold_fra Dato-variabel Noe arbeidsforhold_til Dato-variabel Lite kompetanse_kode Godt/noe kompetanse_txt Utdannelsesnivå Godt/noe arbeidsforhold_art_kode Godt arbeidsforhold_art_txt Godt frivillig_yrkesskadetrygdet Skal bare utfylles hvis skadet person
er selvstendig næringsdrivende/frilanser
Lite
arbeidsgiver_kode Basert på kodeverk Godt arbeidsgiver_txt Navn på arbeidsgiver Godt ulykke_paa_adresse Lite hvis_nei_hvor Lite arbeidstidsordning_kode Godt/noe arbeidstidsordning_txt Godt/noe ulykken_inntraff_kode Godt/noe ulykken_inntraff_txt Inndelt i: I normal arbeidstid, under
overtidsarbeid og utenfor arbeidstid Godt/noe
lonnsform_kode Godt/noe lonnsform_txt Inndelt i: Prestasjons/akkord og
timelønn/fast lønn
paa_vanlig_arbeidsplass Ja/nei-variabel Godt/noe inne_ute Inndelt i: Inne og ute Godt/noe til_fra_arbeidet Ja/nei-variabel Godt/noe mellom_arbeidssteder Ja/nei-variabel Godt/noe Dod Ja/nei-variabel Godt/noe meldt_mynd Ja/nei-variabel Godt/noe nodv_opplaering Ja/nei-variabel beskrivelse Fritekstvariabel Godt alvorlighetsgrad Lite fullstendig Lite lagt_inn_av Godt endret_av Godt refpar Godt sistendret Godt
Tabell 4. Variabelliste for Støydata.
Variabel Kommentar Utfylt (godt, noe eller lite) Installasjon Godt Personellgruppe Godt Ind.uHv Desibelmålinger Godt Årstall Data fra 2004, 2005 og 2006 Godt
39
Tabell 5: Variabelliste for Arbeidstidsdatabasen
Variabel Kommentar Utfylt (godt, noe eller lite)
timer_id Godt operator Godt operator_group Godt felt Godt innretning Godt type Inndelt i: fast og flyttbar Godt funk_id Godt funksjon Godt aar Godt kvartal Godt op_timer Godt kontr_timer Godt total_timer Godt rapp_av Godt kommentar Lite/noe utkvitt Godt
40
Vedlegg 3: Variabellister for datakildene med rekodinger
Tabell 9. Variabelliste for MOAS (variabler i gult blir rekodet).
NB! Variabler med informasjon om navn, fødselsnummer og gateadresse finnes i den
opprinnelige databasen men skal ikke bli med over i ny database (og er ikke inkludert
i denne variabellista) Variabel Kategorinndelinger Rekodes til ny variabel Ny inndeling
(med tallkoder) Id dato Datoformat (dag-mnd-
år) Én ny variabel + opprinelig variabel: Dato_kvartal_rekod
Kvartalvis og halvår
kjønn Mann, Kvinne Én ny variabel + opprinelig variabel: Kjonn_rekod
1 = mann, 2 = kvinne
alder Antall år To nye variabler + opprinelig variabel: Alder_gr_tekst_rekod Alder_gr_kode_rekod
1 = 20 år og under, 2 = 21-30 år, 3 = 31-40 år, 4 = 41-50 år, 5 = 51-60 år og 6 = 61 år og over
postnr Poststed trygd Ja, Nei Én ny variabel + opprinelig
variabel: Trygd_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
tk_reg Ja, Nei Én ny variabel + opprinelig variabel: tk_reg_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
tk_sak Ja, Nei Én ny variabel + opprinelig variabel: tk_sak_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
arbeidsforhold ansettelsesperiode eksponeringsperiode forlop rontgen nasjonalitet_kode nasjonalitet_tekst Navn på
statsborgerskap To nye variabler + opprinelig variabel: Nasjonalitet_kode_rekod Nasjonalitet_tekst_kode
1 = Norsk, 2 = ikke norsk
yrke_naa_kode Én ny variabel: Yrke_naa_kode_rekod
Bruker RNNS som mal (se Excel-ark)
yrke_naa_tekst Én ny variabel: Yrke_naa_tekst_rekod
Bruker RNNS som mal (se Excel-ark)
41
yrke_da_kode Én ny variabel:
Yrke_da_kode_rekod Bruker RNNS som mal
yrke_da_tekst Én ny variabel: Yrke_da_tekst_rekod
Bruker RNNS som mal
arbeidsoppgave_kode arbeidsoppgave_tekst arbeidssted_kode arbeidssted_tekst Type sted/område hvor
arbeidet ble utført, standardisert tekst
eksponering_kode_hovedgruppe Type eksponering, kodeverk
eksponering_tekst_hovedgruppe Type eksponering, standardisert tekst
eksponering_kode Detaljert eksponeringsfaktor
eksponering_tekst Detaljert eksponeringsfaktor
eksponering_kode_eu eksponering_tekst_eu diagnose_kode Diagnose basert på
ICD-9
diagnose_tekst Diagnose basert på ICD-9
diagnose_tekst_overordnet diagnose_kode_3siffer Diagnose basert på 3
ICD-9-siffer
diagnose_tekst_3siffer Diagnose basert på 3 ICD-9-siffer
legemsdel_kode Standardisert kodeverk legemsdel_tekst Standardisert variabel undersokelsessted_kode Angir hvilken
helsetjeneste
undersokelsessted_tekst Angir hvilken helsetjeneste
arbeidsgiver_naa_nr arbeidsgiver_naa_tekst arbeidsgiver_naa_status Angir nåværende type
selskap
arbeidsgiver_da_nr arbeidsgiver_da_tekst land_offshore yrkeskodegruppe hoveddiagnose operator_kontraktor_ansatt aar En fellesvariabel som
beholdes slik den er
funksjon En fellesvariabel som beholdes slik den er
funksjon_kode En fellesvariabel som beholdes slik den er
sist_oppdatert datoformat
42
Tabell 10. Variabelliste for PIP-offshore (variabler i gult blir rekodet):
NB! Variabler med informasjon om navn, fødselsnummer finnes i den opprinnelige
databasen men skal ikke bli med over i ny database (og er ikke inkludert i denne
variabellista) Variabel Kategorinndelinger Rekodes til ny variabel Ny inndeling (med
tallkoder) skade_s rapportdato rapport_aar rapport_mnd rapport_dag ulykkesdato Datoformat (dag-
mnd-år) Én ny variabel + den opprinnelige: Dato_kvartal_rekod Dato_halvår_rekod
Kvartalvis og halvår
ulykkes_aar Fellesvariabel som brukes slik den er
ulykkes_mnd ulykkes_dag ulykke_time ulykke_minutt rapp_forsinkelse operator_kode operator_txt group_name ansettelse_kode ansettelse_txt ansettelsesdato arbeid_fritid Arbeid, Fritid Én ny variabel + den
opprinnelige: Arbeid_fritid_rekod
1 = Arbeid , 2 = Fritid
fodselsdato alder Antall år To nye variabler + den
opprinnelige: Alder_gr_tekst_rekod Alder_gr_kode_rekod
1 = 20 år og under, 2 = 21-30 år, 3 = 31-40 år, 4 = 41-50 år, 5 = 51-60 år og 6 = 61 år og over
kjonn Mann, Kvinne Én ny variabel + den opprinnelige: Kjønn_rekod
1 = mann, 2 = kvinne
yrke_kode Én ny variabel:Yrke_kode_rekod
Bruker RNNS som mal
yrke_txt Én ny variabel Yrke_tekst_rekod
Bruker RNNS som mal
funksjon_kode En fellesvariabel som beholdes slik den er
funksjon_txt En fellesvariabel som beholdes slik den er
i_arbeid_fra i_arbeid_til nattskift Ja, Nei Én ny variabel + den 1 = Nei, 2 = Ja
43
opprinnelige: Nattskift_rekod
overtid Ja, Nei Én ny variabel + den opprinnelige: overtid_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
dag_i_skift skift_dager arbeidsgiver_kode En fellesvariabel
som beholdes slik den er (mal)
Én ny variabel + den opprinnelige: Selskapstilhorighet_kode_rekod
Selskapstilhorighet_kode
arbeidsgiver_txt En fellesvariabel som beholdes slik den er (mal)
Én ny variabel + den opprinnelige: Selskapstilhorighet_tekst_rekod
Selskapstilhorighet_tekst
op_kon_ansatt erfaring innretning_type innretning_subtype innretning_kode En fellesvariabel
som beholdes slik den er (mal)
innretning_txt En fellesvariabel som beholdes slik den er (mal)
sted_ombord_kode sted_ombord_txt operasjon posisjon_kode posisjon_txt skadens_art_kode skadens_art_txt skadet_del_kode skadet_del_txt sykemeldt_dager handling_kode handling_tek_kode handling_txt handling_tek_txt skadehend_kode skadehend_tek_kode_a skadehend_tek_kode_b skadehend_txt skadehend_tek_txt_a skadehend_tek_txt_b skademaate_kode skademaate_tek_kode skademaate_txt skademaate_tek_txt nasjonalitet_kode nasjonalitet_txt Navn på
statsborgerskap To nye variabler + den opprinnelige: Nasjonalitet_kode_rekod Nasjonalitet_tekst_rekod
1 = Norsk, 2 = ikke norsk
skadens_folger_kode skadens_folger_txt aarsak tiltak
44
alvorlighetsgrad fullstendig lagt_inn_av endret_av IRFSWG refpar sistendret
Tabell 11. Variabelliste for PIP-Land (variabler i gult blir rekodet).
NB! Variabler med informasjon om navn, fødselsnummer finnes i den opprinnelige
databasen men skal ikke bli med over i ny database (og er ikke inkludert i denne
variabellista) Variabel Kategori-
inndelinger Rekodes til ny variabel Ny inndeling
(med tallkoder) skade_s rapportdato rapport_aar rapport_mnd rapport_dag ulykkesdato Datoformat (dag-
mnd-år) Én ny variabel + opprinnelig variabel: Dato_kvartal_rekod Dato_halvår_rekod
Kvartalvis og halvår
ulykkes_aar Fellesvariabel som brukes slik den er
ulykkes_mnd ulykkes_dag ulykke_time ulykke_minutt rapp_forsinkelse landanlegg_kode En fellesvariabel
(SISU) som beholdes slik den er
landanlegg_txt En fellesvariabel (SISU) som beholdes slik den er
nasjonalitet_kode nasjonalitet_txt Navn på
statsborgerskap To nye variabler + opprinnelig variabel: Nasjonalitet_kode_rekod Nasjonalitet_tekst_rekod
1 = Norsk, 2 = ikke norsk
kjonn Mann, Kvinne Én ny variabel + opprinnelig variabel: Kjonn_kode_rekod
1 = mann, 2 = kvinne
fodselsdato
45
alder Antall år To nye variabler +
opprinnelig variabel: Alder_gr_kode_rekod Alder_gr_tekst_rekod
1 = 20 år og under, 2 = 21-30 år, 3 = 31-40 år, 4 = 41-50 år, 5 = 51-60 år og 6 = 61 år og over
stilling Beholdes slik den er
yrke stillingsbrok arbeidsforhold_fra arbeidsforhold_til kompetanse_kode kompetanse_txt arbeidsforhold_art_kode arbeidsforhold_art_txt frivillig_yrkesskadetrygdet arbeidsgiver_kode En fellesvariabel
som beholdes slik den er
arbeidsgiver_txt En fellesvariabel som beholdes slik den er
ulykke_paa_adresse hvis_nei_hvor arbeidstidsordning_kode arbeidstidsordning_txt ulykken_inntraff_kode ulykken_inntraff_txt lonnsform_kode lonnsform_txt paa_vanlig_arbeidsplass Ja, Nei Én ny variabel +
opprinnelig variabel: paa_vanlig_arbeidsplass_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
inne_ute Inndelt i: Inne og ute Én ny variabel + opprinnelig variabel: inne_ute_rekod
1 = inne, 2 = ute
til_fra_arbeidet Ja, Nei Én ny variabel + opprinnelig variabel: til_fra_arbeidet_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
mellom_arbeidssteder Ja, Nei Én ny variabel + opprinnelig variabel: mellom_arbeidssteder_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
Dod Ja, Nei Én ny variabel + opprinnelig variabel: Dod_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
meldt_mynd Ja, Nei Én ny variabel + opprinnelig variabel: meldt_mynd_rekod
1 = Nei, Ja = 2
nodv_opplaering Ja, Nei Én ny variabel + opprinnelig variabel: nodv_opplaering_rekod
1 = Nei, 2 = Ja
beskrivelse alvorlighetsgrad
46
fullstendig lagt_inn_av endret_av refpar sistendret
Tabell 12. Variabelliste for Arbeidstidsdatabasen (variabler i gult blir rekodet). Variabel Kategorinndelinger Rekodes til ny
variabel Ny inndeling (med tallkoder)
timer_id operator operator_group felt innretning type fast, flyttbar Én ny variabel +
opprinnelig variabel: Type_rekod
1= fast, 2 = flyttbar
funk_id Én ny variabel: Funksjon_kode_rekod
Bruker RNNS som mal
funksjon Én ny variabel: Funksjon_tekst_rekod
Bruker RNNS som mal
aar kvartal op_timer kontr_timer total_timer rapp_av kommentar utkvitt
47
Tabell 13. Variabelliste for Støydata (variabler i gult blir rekodet).
Tabell 14. Variabelliste for variabler som skal rekodes i Risikonivåprosjektets
spørreskjema (variabler i gult blir rekodet). Denne variabellista inneholder kun de
variablene som skal rekodes.
Variabel Kategorinndelinger Rekodes til ny variabel Ny inndeling med tallkoder
Installasjon Finnes bare som tekst-variabel
To nye variabler: Innretninger_tekst_rekod Innretninger_kode_rekod
Bruker PIP-Offshore som mal
Personellgruppe Finnes bare som tekst-variabel
To nye variabler: Yrke_tekst_rekod Yrke_kode_rekod
Bruker RNNS som mal
Ind.uHv Årstall Data fra 2004, 2005 og
2006
Variabel Kategorinndelinger Rekodes til ny variabel Ny inndeling
med tallkoder
installasjon Finnes som tall-variabel
med tekst som labels
To nye variabler:
Innretninger_tekst_rekod
Innretninger_kode_rekod
Bruker PIP-
Offshore som
mal