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Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Führungskräften

Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Führungskräften – Deskriptive Auswertung der Baseline-Erhebung der Gutenberg-Gesundheitsstudie in Mainz

Hintergrund: Psychosoziale Belastungen, Überstunden, Schichtarbeit, lange Sitzzeiten und Lärm gehören als berufliche Faktoren mit zum Spektrum der Risiken für Herz-Kreislauf-Erkrankungen (HKE). Aufgrund der ungünstigen Risikoprofile stehen Blue-Collar-Beschäftigte im Fokus der Prävention von HKE. Dagegen sind die Angaben zur Verteilung individueller und beruflicher Risikofaktoren bei Führungskräften widersprüchlich.

Fragestellung: Ziel der vorliegenden Untersuchung war, Unterschiede in der Verteilung klinischer und subklinischer Parameter, traditioneller sowie beruflicher Risikofaktoren für das Auftreten von HKE zwischen Führungskräften und Nicht-Führungskräften zu zeigen.

Methoden: Die Studie basiert auf 8175 erwerbstätigen Teilnehmern der Baseline-Erhebung der Gutenberg-Gesundheitsstudie (GHS) aus Mainz und dem Landkreis Mainz-Bingen (Alter: 35 bis 64 Jahre). Die Einordnung als Führungskraft erfolgte über eine Kodierung des aktuellen Berufs anhand der Klassifikation der Berufe KldB 2010. Führungs- und Nicht-Führungskräfte wurden hinsichtlich klinischer und subklinischer Parameter, traditioneller sowie beruflicher Risikofaktoren basierend auf Regressionsmodellen verglichen (adjustiert wurde für Alter, berufliches Anforderungsniveau sowie Berufsbereich und stratifiziert nach Geschlecht).

Ergebnisse: 15,5% der erwerbstätigen Studienteilnehmer (n = 1270) arbeiteten als Führungskraft (21,1% der Männer; 8,8% der Frauen). Der Anteil an Rauchern und Personen mit Adipositas, die Gesamtarbeitszeit sowie die Zahl der Überstunden war bei Führungskräften erhöht. Fibrinogen und hs-CRP waren bei weiblichen Führungskräften erhöht. Bei Männern in Führungsfunktionen war häufiger ein Hypertonus nachweisbar.

Fazit: Führungskräfte zeigten ungünstigere Ausprägungen von Risikofaktoren für HKE. Potenzial für Prävention liegt bei Führungskräften sowohl in individuellen Ansätzen, z. B. der Reduktion des Übergewichts und des Nikotinkonsums, als auch berufsbezogenen Aspekten.

Schlüsselwörter: Führungskräfte – Herz-Kreislauf-Erkrankungen – Risikofaktoren – Querschnittsuntersuchung – Gutenberg-Gesundheitsstudie

Risk factors for cardiovascular diseases in managers – descriptive analysis of the baseline survey of the Gutenberg Health Study in Mainz

Background: Psychosocial stress, overtime, shift work, long sitting times and noise are known as occupational factors in the wide range of risks for cardiovascular diseases (CVD). Due to unfavourable risk profiles, prevention is focused on blue collar employees. Data on the distribution of individual and occupational risk factors among managers is contradictory.

Objective: The aim of the study was to demonstrate differences in the distribution of clinical and subclinical parameters and traditional and occupational risk factors for the occurrence of cardiovascular diseases among managers compared to non-managers.

Methods: The study was based on 8,175 gainfully employed participants in the baseline survey of the Gutenberg Health Study (GHS) in Mainz and the Mainz-Bingen district (age 35 to 64 years). The classification of participants as a manager was based on the current job code, as coded by the German classification of occupations KldB 2010. Regression models were applied to compare the clinical and subclinical parameters and traditional and occupational risk factors among managerial and non-managerial staff. Models were adjusted for age, job complexity level and occupational area and stratified by gender.

Results: 15.5% of gainfully employed subjects (n = 1,270) worked as managers (21.1% of the men, 8.8% of the women). The proportion of smokers and obese persons, the total working hours and the number of overtime hours were higher among managers. Fibrinogen and hs-CRP levels were higher in female managers. In male managers there was evidence of increased occurrence of hypertension.

Conclusion: Managers showed less favourable risk profiles for CVD. Approaches for prevention activities in managers should focus on individual changes, e.g. in the reduction of body weight and nicotine consumption, as well as occupational aspects.

Keywords: managerial position – cardiovascular diseases – risk factors – cross-sectional study – Gutenberg Health Study

F. Liebers1

S. Jankowiak1

U. Latza1

A. Seidler3

M. Riechmann-Wolf2

M. Nübling5

P. Wild4,11,12

N. Pfeiffer6

M.E. Beutel7

K.J. Lackner8,12

T. Münzel9,12

I. Schmidtmann10

J. Hegewald3

S. Letzel2

(eingegangen am 05.07.2018, angenommen am 20.12.2018)

Hintergrund

Der auf arbeitsbedingte Faktoren zurückführbare Risikoanteil bezüglich der Mortalität durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen, also der durch Prävention im Setting Arbeit vermeidbare Anteil, wird von Nurminen und Karjalainen (2001) mit ca. 12% beziffert. Zu den beruflichen Einflussfaktoren zählen vor allem arbeitsbedingte psychosoziale Belastungen (Backé et al. 2012; Virtanen et al. 2013), lange Arbeitszeiten (Virtanen et al. 2012), Schichtarbeit (Vyas et al. 2012), Lärm (Basner et al. 2014; Domingo-Pueyo et al. 2016), körperliche Belastungen (Holtermann 2015), kardiotoxische Stoffe (Crippa u. Balbiani 2004) und Stäube (Fang et al. 2010). Auch das ununterbrochene lange Sitzen im Beruf (Marshall u. Gyi 2010; van Uffelen et al. 2010), Indikatoren des sozioökonomischen Status (Peter et al. 2007) sowie die berufliche Stellung werden als Risikofaktoren diskutiert. So findet sich eine hohe Zahl von Herz-Kreislauf-Erkrankungen in Berufsgruppen mit niedrigem beruflichem Qualifikationsniveau (Brendler et al. 2013; Liebers et al. 2016). Auswertungen in weiteren Studien berichten eine erhöhte Prävalenz kardiovaskulärer Risikofaktoren bei Beschäftigten in Einzelberufen wie z. B. bei Berufskraftfahrern, Bäckern und Friseuren sowie in Berufen des Hotel- und Gaststättengewerbes, im Großhandel, der Schifffahrt und bei der Polizei bzw. dem Zoll (Oldenburg et al. 2008; Tüchsen et al. 1996). Ähnlich wird von Kaifie und Kraus (2018) ein höheres Vorkommen von Risikofaktoren für HKE wie Nikotinabusus, Diabetes mellitus und Hypertonie insbesondere bei niedrigem sozioökonomischem Status und für Männer im verarbeitenden Gewerbe und im Gesundheits- und Sozialdienst berichtet. Entsprechend sind Präventionsbemühungen oft auf diese Berufe ausgerichtet (Carnethon et al. 2009).

Unabhängig davon finden sich auch in Berufsgruppen mit Führungsanforderungen häufiger ungünstige Ausprägungen von Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Dies wurde beispielsweise für Führungskräfte im Gesundheitswesen gezeigt (Bugajska et al. 2011; Sovova et al. 2014). Eine Studie bei kanadischen Führungskräften im öffentlichen Dienst ergab, dass bei ca. 20% der Manager eine Herz-Kreislauf-Erkrankung vorlag und über 50% übergewichtig oder adipös waren (APEX 2013). Andererseits ist bekannt, dass eher Blue-Collar-Berufe durch erhöhte Risiken für Herz-Kreislauf-Erkrankungen geprägt sind (Chen et al. 2007; Helmert et al. 1997). Robinson et al. (2015) verweisen auf eine erhöhte Sterblichkeit durch Myokardinfarkte bei Nichtmanagern. Tüchsen und Endahl (1999) fanden erniedrigte Risiken bei Führungskräften und White-Collar-Beschäftigten. Demgegenüber berichten Netterstrom et al. (2006) von erhöhten Risiken für ischämische Herzerkrankungen bei männlichen Arbeitgebern und Führungskräften.

In Bezug auf subklinische Marker für kardiovaskuläre Erkrankungen sind die Erkenntnisse für Führungskräfte ähnlich widersprüchlich. So fanden Fujishiro et al. (2015) in der Auswertung der Baseline-Untersuchung einer Kohortenstudie u. a. bei Männern in Führungspositionen häufiger Kalkablagerungen in der Arteria carotis communis. Diese Befunde bestätigten sich jedoch nicht im Längsschnitt. Hirokawa et al. (2009) zeigten erhöhte Plasmaspiegel des Entzündungsparameters Fibrinogen bei Frauen ohne Führungsposition im Vergleich zu Managerinnen.

Zielsetzung

Vor diesem Hintergrund soll die vorliegende Auswertung die Verteilungen klinischer und subklinischer Parameter sowie beruflicher und klassischer Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen für Berufstätige, die aktuell in einer Führungs- bzw. Aufsichtsfunktion tätig sind, im Vergleich zu Beschäftigten ohne Führungsfunktion getrennt nach Geschlecht darstellen. Der Nachweis erhöhter Prävalenzen bzw. Ausprägungen dieser Risikofaktoren für HKE bei Führungskräften kann die Ableitung von zukünftigen Forschungsfragen und die Begründung zielgruppengerechter Präventionsmaßnahmen unterstützen.

Methodik

Genutzt wurden Daten der Basiserhebung der Gutenberg-Gesundheitsstudie (GHS, Gutenberg Health Study), die im Zeitraum 2007 bis 2012 stattfand. Die GHS ist eine populationsbasierte, prospektive, monozentrische Kohortenstudie. Die GHS untersucht Herz-Kreislauf-Erkrankungen, aber auch eine Vielzahl anderer Erkrankungen in der Bevölkerung (Wild et al. 2012). Ziel der GHS ist, die Risikovorhersage für den Einzelnen mit Blick auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen und die Kenntnisse zu weiteren Erkrankungen zu verbessern. Die aktuelle berufliche Tätigkeit der GHS-Teilnehmer ist einer beruflichen Stellung als Führungs- oder Aufsichtsperson zuordenbar, da in der GHS-Baseline-Erhebung die gesamte Berufsbiografie erfasst wurde.

Studienpopulation und Studiendesign

Studienbasis für die Auswertung ist die Kohorte der Baseline-Untersuchung der GHS. In die Kohorte wurde eine repräsentative Stichprobe von 15.010 Einwohner der Stadt Mainz und des Landkreises Mainz-Bingen (Bundesland Rheinland-Pfalz) eingeschlossen (Wild et al. 2012). Die vorliegende Auswertung wertet Daten von 8175 Personen (4484 Männer sowie 3691 Frauen) aus, die zum Erhebungszeitpunkt 35 bis 64 Jahre alt und erwerbstätig waren (Analysepopulation).

Datenerhebung

Die Teilnehmer der GHS durchlaufen eine etwa fünfstündige umfangreiche standardisierte Untersuchung. Diese gliedert sich in ein computerassistiertes Interview, zahlreiche medizinisch-technische Untersuchungen, Befragungen mit standardisierten Fragebögen sowie ein umfassendes Biobanking. Die Teilnehmer erhalten eine Zusammenfassung aller klinisch bedeutsamen Untersuchungsbefunde ausgehändigt (Wild et al. 2012).

Zielparameter

Als Zielparameter wurden bekannte Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowie subklinische Frühindikatoren von Herz-Kreislauf-Erkrankungen untersucht. Dazu gehören verhaltensbezogene Faktoren wie das Rauchverhalten, anamnestische Angaben zur Prävalenz von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, mit Arteriosklerose assoziierte funktionell-physiologische Herz-Kreislauf-Parameter wie das Vorliegen einer arteriellen Hypertonie, Parameter der arteriellen und endothelialen Gefäßfunktion, Entzündungsparameter und Parameter des Fettstoffwechsels sowie Charakteristika der beruflichen Tätigkeit wie z. B. Nachtarbeit, die Gesamtarbeitszeit und Überstunden verwendet. Der PROCAM Score (Prospective Cardiovascular Munster Study) wurde zur Abschätzung des 10-Jahres-Infarktrisikos verwendet (Assmann et al. 2002). Der Score wurde auf Basis der Daten berufstätiger Männer im Alter zwischen 35 und 65 Jahren entwickelt. Der PROCAM Score schätzt das absolute Risiko eines akuten kardialen Ereignisses in Abhängigkeit von 8 Risikofaktoren (Alter, LDL Cholesterol, HDL Cholesterol, Triglyceride, Raucherstatus, Diabetes mellitus, familiäre Vorbelastung durch Myokardinfarkt bzw. Apoplex bei Verwandten 1. Grades unter 60 Jahren und mittlerer systolischer Blutdruck). Zusätzlich wurden die Faktoren Nüchternglukose und die Einnahme blutdrucksenkender Mittel berücksichtigt (Assmann et al. 2007).

Die Tabellen 1 und 2 geben einen Überblick über die berücksichtigten Confounder und die betrachteten abhängigen Variablen und ihre Definitionen.

Aktuelle Berufstätigkeit als Führungskraft als erklärende Variable

Informationen zu Art und Inhalt der beruflichen Tätigkeit in der zum Erhebungszeitpunkt aktuellen Berufsphase sowie in den zurückliegenden Berufsphasen lagen für jede Berufsphase vor der Baseline-Erhebung separat als Textangaben vor. Details zur beruflichen Tätigkeit wurden für die aktuelle Tätigkeitsphase (Frage „Welchen Beruf üben Sie momentan aus?“) und für zurückliegende Tätigkeitsphasen erhoben (Fragen „Welches war Ihr erster (bzw. zweiter usw. bis fünfzehnter) Beruf nach der Schule, den Sie über mindestens 12 Monate ausgeübt haben?“ und „Bitte beschreiben Sie Ihre berufliche Tätigkeit!“). Zusätzlich lagen Angaben zum Beginn und zum Ende der einzelnen Berufsphasen sowie für die aktuelle Phase Informationen zur Stellung im Beruf vor.

Diese Angaben der Teilnehmer zum Beruf wurden in der BAuA sekundär in einem standardisierten Verfahren (Prigge et al. 2014) entsprechend der Klassifikation der Berufe KldB 2010 kodiert. Die KldB 2010 (Bundesagentur für Arbeit 2011) ist hierarchisch in fünf numerisch verschlüsselte Gliederungsebenen aufgebaut. Für die vorliegenden Analysen wurde die erste, vierte und fünfte Stelle des KldB 2010-Codes herangezogen. Die erste Stelle definiert den Berufsbereich. Die fünfte Stelle des KldB 2010-Codes repräsentiert das berufliche Anforderungsniveau mit vier Ausprägungen: 1 – niedrig (Helfer- und Anlerntätigkeit), 2 – fachlich ausgerichtet (Facharbeiter), 3 – komplex (Spezialist) und 4 – hoch komplex (Experte). Die vierte Stelle des KldB 2010-Codes charakterisiert Aufsichts- und Führungskräfte. Alle Beschäftigten, deren Kodierung der aktuellen Tätigkeit an der 4. Stelle des KldB 2010-Codes die Ziffer „9“ ausweist, wurden als „Aufsichts- und Führungskräfte“ (im Weiteren „Führungskräfte“) definiert. Dies umfasst Tätigkeiten, die in unterschiedlichem Grad Leitungsfunktionen beinhalten, z. B. Manager, Abteilungsleiter, Schichtführer, aber auch Meister (Bundesagentur für Arbeit 2011). Zusätzlich zu den von der KldB 2010 vorgegebenen Kodierungen wurden aus inhaltlichen Gründen Tätigkeiten in 14 weiteren Berufen, die normalerweise Führungsaufgaben beinhalten, als Berufe mit Aufsichts- bzw. Führungsfunktion eingeordnet (z. B. Berufscode 71104 – Geschäftsführer/innen und Vorstände – hoch komplexe Tätigkeiten (Prigge et al. 2014)). Beschäftigte, die in ihrer aktuellen Tätigkeit nicht als Führungskraft arbeiten, wurden als Vergleichsgruppe (Referenz) betrachtet.

Statistische Auswertung

Für Führungskräfte und Nicht-Führungskräfte ist die mittlere Ausprägung (metrische Parameter) bzw. die Prävalenz (dichotome Parameter) der Zielgrößen darzustellen. Um die Ausprägung der Zielgröße für Confounder adjustieren zu können, wurden die Berechnungen generell nach Geschlecht getrennt ausgewertet und die Ausprägung der Zielgrößen über Regressionsgleichungen unter Einschluss der Einflussgröße (Zuordnung als Führungskraft) und der Confounder geschätzt. Als Confounder wurden in den Regressionsmodellen das Lebensalter zur Baseline-Untersuchung sowie über kategoriale Variablen die Zuordnung der beruflichen Tätigkeit zu einem Berufsbereich (1. Stelle des KldB 2010-Codes) und zu einem Anforderungsniveau (5. KldB-Stelle) berücksichtigt. Für die Schätzung der Ausprägung der Zielgrößen wurden verallgemeinerte lineare Regressionsmodelle (GLM, SPSS 21® Befehl GENLIN) verwendet. Für metrische Zielgrößen wurde als Verteilungsfunktion die Normalverteilung (lineare Regression) zugrunde gelegt. Für dichotome Zielgrößen wurde die Poisson-Verteilung (log-lineare Regression, robuste Schätzung) verwendet, um die Effektschätzer direkt als Prävalenz-Ratio interpretieren zu können.

Basierend auf diesen Regressionsmodellen wurden für Führungskräfte sowie Nicht-Führungskräfte Randmittelschätzungen der mittleren Ausprägungen der Zielgrößen (Mittelwerte bzw. Prävalenzen inklusive 95%-Konfidenzintervallen) berechnet. Die Randmittelschätzungen beziehen sich stets auf eine Person im Alter von 50 Jahren, im Anforderungsniveau 3 (komplexe Tätigkeiten) und in der Berufsgruppe 7 (Verwaltungstätigkeiten).

Da der Ansatz hypothesengenerierend deskriptiv ist, werden Unterschiede der Ausprägung der Zielgrößen zwischen den Gruppen beschrieben. Auf eine explizite Interpretation von Signifikanzniveaus wird verzichtet. In den Ergebnisdarstellungen werden Differenzen in den Ausprägungen der Parameter zwischen Führungskräften und Nicht-Führungskräften ab 10 Prozentpunkten und höher hervorgehoben, kleinere Differenzen bei fehlender Überlappung der 95%‑Konfidenzintervalle.

Ergebnisse

Zum Zeitpunkt der Baseline-Erhebung übten 15,5% bzw. 1270 Personen eine Tätigkeit aus, die als Führungsposition kodiert wurde, darunter ein Fünftel der Männer (n = 946) und knapp ein Zehntel der Frauen (n = 324,  Tabelle 1).

Das mittlere Alter der Erwerbstätigen lag für Männer bei 48,6 Jahren und für Frauen bei 48,1 Jahren. Führungskräfte waren sowohl bei Männern als auch Frauen nur geringfügig älter als Nicht-Führungskräfte (s. Tabelle 1).

Bezogen auf den Beruf waren Männer in Führungspositionen am häufigsten als Geschäftsführer, in der Unternehmensorganisation, der Hochschullehre sowie im Einkauf und Vertrieb tätig. Die in der Studie als Führungskräfte eingeordneten Frauen arbeiteten vorrangig in der Hochschullehre, der Unternehmensorganisation, als Geschäftsführerinnen, in der Gastronomie sowie im Verkauf (Aufzählung der jeweils fünf am stärksten besetzten Berufe in absteigender Reihenfolge).

Für 6905 Beschäftigte (84,5%, 3538 Männer und 3367 Frauen) wurde die aktuelle Tätigkeit als ein Beruf ohne Führungsfunktion kodiert. Männer ohne Führungsposition arbeiteten am häufigsten als kaufmännische und technische Betriebswirtschaftler, Berufskraftfahrer, in der Gebäudetechnik, als Bankkaufleute, im Weinbau, in der technischen Forschung und Entwicklung, in der Kraftfahrzeugtechnik, in der Unternehmensberatung, in der öffentlichen Verwaltung sowie in der Lagerwirtschaft. Frauen ohne Führungs- oder Aufsichtstätigkeiten arbeiteten als Büro- und Sekretariatskräfte, als kaufmännische und technische Betriebswirtschaftler, in der öffentlichen Verwaltung, in Berufen der Kinderbetreuung und -erziehung, als Bankkaufleute, als Lehrkräfte in der Sekundarstufe, im Verkauf, als medizinische Fachangestellte, in der Buchhaltung sowie in Berufen der Gesundheits- und Krankenpflege (Aufzählung der jeweils 10 am stärksten besetzten Berufe in absteigender Reihenfolge).

Betrachtet man das berufliche Anforderungsniveau (5. Stelle des KldB 2010-Codes), übten Führungskräfte nahezu vollständig komplexe bis hochkomplexe Tätigkeiten aus. Bei Nicht-Führungskräften arbeiteten etwa die Hälfte oder mehr (Männer 49%, Frauen 64%) in fachlich ausgerichteten Tätigkeiten bzw. in Hilfs- und Anlerntätigkeiten, der Rest aber auch in komplexen und hochkomplexen Tätigkeiten. In Bezug auf den Berufsbereich (1. Stelle des KldB 2010-Codes) dominierten bei Männern mit einem Anteil von 22,6% Berufe im Berufsbereich 7 (Unternehmensorganisation, Recht und Verwaltung) und mit 20,9% im Berufsbereich 2 (Rohstoffgewinnung, Produktion/Fertigung). Bei Frauen wurden mit einem Anteil von 37,9% die meisten Berufe dem Berufsbereich 7 (Unternehmensorganisation, Recht und Verwaltung) sowie dem Berufsbereich 8 (Gesundheit, Soziales, Lehre und Erziehung) zugeordnet. Der höchste Anteil an Führungskräften findet sich bei Männern mit 33,6% im Berufsbereich 7 (Unternehmensorganisation, Recht und Verwaltung) und bei Frauen mit 13,7% im Berufsbereich 6 (kaufmännische Dienstleistungen, Warenhandel, Vertrieb, Hotel/Tourismus) (s. Tabelle 1).

Die Ausprägungen der Zielparameter inklusive 95%-Konfidenzintervalle werden stratifiziert nach Geschlecht detailliert in  Tabelle 2 wiedergegeben.

Lebensstilbezogene Risikofaktoren

Im Bereich der Lebensstilfaktoren lag der Anteil an Personen mit einem Alkoholgenuss über dem tolerierbaren maximalen Tageslimit (>20 g/Tag bei Männern bzw. >10 g/Tag bei Frauen) bei Männern in einer Position als Führungskraft mit 25% etwas höher als bei Nicht-Führungskräften mit 23%. Bei Frauen in Führungsposition war dieser Anteil mit 20% niedriger als in der Gruppe der Nicht-Führungskräfte mit 22%. 28% der weiblichen und männlichen Führungskräfte rauchten. Bei Erwerbstätigen ohne Führungsaufgaben war der Anteil an Rauchern mit 23% bei Frauen bzw. 26% bei Männern geringer.

Der Aktivitätsindex als Korrelat für die gesamte tägliche körperliche Aktivität (Beruf und Freizeit) lag für beide Geschlechter bei Führungskräften tendenziell höher als bei Nicht-Führungskräften.

Die Prävalenz der Adipositas lag bei Führungskräften mit 30% bei Männern bzw. 26% bei Frauen höher als in der Gruppe der Nicht-Führungskräfte (24% bzw. 20%). Entsprechend höher war der mittlere Body-Mass-Index (BMI) in der Gruppe der Führungskräfte im Vergleich zu den Nicht-Führungskräften.

Vorliegen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen

Hinsichtlich des Vorliegens einer Herz-Kreislauf-Erkrankung (kombiniert als Zustand nach koronarer Herzkrankheit, Herzinsuffizienz oder Schlaganfall) fanden sich bei Frauen keine relevanten Unterschiede zwischen Aufsichts- und Führungskräften im Vergleich zu Nicht-Führungskräften. Die Prävalenz von Herz-Kreislauf-Erkrankungen lag für Männer in Führungsposition mit 3,1% tendenziell niedriger als bei Nicht-Führungskräften mit 3,5%. Die Prävalenz einer Herz-Kreislauf-Erkrankung war unter Männern mit über 3% zweifach häufiger als bei Frauen.

Das 10-Jahres-Herzinfarkt-Risiko (PROCAM-Score) unterschied sich nicht zwischen Männern in Führungspositionen (4,0%) im Vergleich zu Männern ohne Führungsaufgabe (3,7%).

Funktionell-physiologische Parameter des Herz-Kreislauf-Systems

Die Prävalenz der Hypertonie war bei Männern in Führungspositionen mit 38% höher als bei Nicht-Führungskräften (33%). Bei Frauen bestand hinsichtlich der Prävalenz der Hypertonie kein Unterschied zwischen Führungskräften und Teilnehmern ohne Führungsposition (23% vs. 21%).

Die Serumspiegel der Triglyceride (mg/dl) wiesen einen Unterschied zwischen Führungskräften und Nicht-Führungskräften auf, nicht jedoch die Serumkonzentrationen von HDL-Cholesterol, LDL-Cholesterol oder Gesamtcholesterol. Bei Männern in einer Aufsichts- oder Führungsfunktion war die mittlere Serumkonzentration von Triglyceriden mit 125 mg/dl im Vergleich zu 119 mg/dl bei Nicht-Führungskräften leicht erhöht. Bei Frauen bestand dieser Unterschied nicht. Mit 18% ist eine Dyslipidämie bei Frauen in Führungsposition häufiger (Nicht-Führungskräfte 15%).

Bei Betrachtung der Entzündungsparameter lag der Anteil an Frauen mit einem hs-CRP-Spiegel von >3 mg/l bei Führungskräften mit 34% höher als bei Nicht-Führungskräften mit 27%. Ebenso war die mittlere Fibrinogen-Konzentration im Serum (i. S.) bei Frauen mit Führungsfunktion gegenüber Nicht-Führungskräften deutlich erhöht (345 vs. 328 mg/dl).

In Bezug auf die mittlere Ausprägung des reaktiven Hyperämie-Index (RHI) und der mittleren Intima-Media-Dicke (IMT in mm) bestanden unabhängig vom Geschlecht keine relevanten Unterschiede abhängig von der Position als Führungskraft. Lediglich die Pulswellengeschwindigkeit (Stiffness-Index in m/s) war bei Männern in Tätigkeiten als Führungskraft geringfügig gegenüber Nicht-Führungskräften erhöht (9,2 vs. 9,0 m/s).

Berufliche Aspekte

Die angegebene real geleistete wöchentliche Arbeitszeit in der aktuellen Erwerbsphase wurde insbesondere von weiblichen Führungskräften im Mittel deutlich höher angegeben als von Nicht-Führungskräften (Frauen: 42 vs. 35 Stunden, Männer: 48 vs. 45 Stunden). Auch die reguläre (vertraglich vereinbarte) Arbeitszeit pro Woche lag insbesondere bei Frauen in Führungspositionen über der regulären Arbeitszeit von Nicht-Führungskräften (Frauen: 39 vs. 33 Stunden, Männer: 43 vs. 41 Stunden).

Der Anteil an Beschäftigten, die in der Position als Führungskraft generell Überstunden leisten, lag mit 49% (Männer) bzw. 52% (Frauen) deutlich über dem Anteil an Überstunden bei Nicht-Führungskräften (je 45%). Die mittlere Zahl der Überstunden pro Woche lag bei Führungskräften mit 4,9 Stunden (Männer) bzw. 3,8 Stunden (Frauen) ca. 1,5 bis 1,1 Stunden deutlich über der Zahl an Überstunden bei Nicht-Führungskräften.

Die Prävalenz von Nachtarbeit lag mit 10% bei weiblichen Führungskräften geringfügig höher als bei Nicht-Führungskräften (8%). Bei Männern ohne Führungsposition ist demgegenüber Nachtarbeit mit 19% geringfügig häufiger als bei Führungskräften (17%).

Von den Beschäftigten wurde zusätzlich selbst eingeschätzt, ob sie im aktuellen Beruf eine Überbeanspruchung erleben. Die Prävalenz von subjektiv empfundener Überbeanspruchung lag bei Männern in Führungsposition mit 37% und bei Frauen mit 40% höher als bei Nicht-Führungskräften (Männer: 32%, Frauen: 34%).

Diskussion

Ergebniszusammenfassung

Zielsetzung war, Unterschiede in der Ausprägung von Risikofaktoren für das Auftreten von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zwischen Erwerbstätigen mit und ohne Führungsaufgaben darzustellen. Hintergrund ist, so den Bedarf für Maßnahmen zur Prävention von HKE bei Führungskräften aufzuzeigen und zu diskutieren.

Im Ergebnis zeigten Erwerbstätige, deren aktueller Beruf als Führungskraft eingeordnet wurde, im Vergleich zu Personen ohne Führungstätigkeit ungünstigere Ausprägungen in einigen typischen Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Unter Führungskräften fand sich ein höherer Anteil an Rauchern und mehr Personen mit Adipositas. Die Gesamtarbeitszeit sowie die Zahl der Überstunden waren bei Führungskräften erhöht. Sie fühlten sich außerdem stärker überbeansprucht. Entzündungsparameter, wie Fibrinogen und hs-CRP waren erhöht. Nachtarbeit war besonders bei weiblichen Führungskräften häufiger. Bei Männern in Führungsfunktionen fand sich häufiger ein Bluthochdruck.

Methodische Aspekte

Studienpopulation und Studiendesign

Datengrundlage für die Auswertung ist ein Teilkollektiv der GHS-Baseline-Erhebung. Einbezogen wurden nur aktuell Berufstätige im Alter von 35 bis 64 Jahren. Der Ausschluss von aktuell nicht erwerbstätigen Personen erfolgte, da einerseits direkt Aussagen zur erwerbstätigen Bevölkerung angestrebt wurden und andererseits unterstellt wurde, dass Nicht-Erwerbstätige generell ein anderes Risikoprofil in Bezug auf Lebensstil und Morbidität aufweisen (Hollederer 2010). Diese Unterschiede lagen nicht im Bereich der primären Fragestellung.

Die Studie ist eine Querschnittsanalyse. Alle Parameter wurden zu einem Zeitpunkt erhoben. Assoziationen, die über die Auswertungen nachgewiesen wurden, dürfen nicht kausal, sondern nur hypothesengenerierend interpretiert werden. Wird dies beachtet, können aber auch Querschnittsanalysen zur Klärung von Zusammenhangsfragen beitragen.

Verwendete Auswertemodelle

Die Verteilungen der Parameter des individuellen Lebensstils, der beruflichen Belastungen sowie der subklinischen Marker wurden mit Hilfe von Regressionsmodellen und nicht über einfache Stratifizierungen berechnet. Die dargestellten Prävalenzen und mittleren Ausprägungen der Risikofaktoren bei Aufsichts- und Führungskräften und anderen Beschäftigten sind Rückrechnungen, basierend auf den Ergebnissen der adjustierten Regressionsmodelle. Aufgrund des hypothesengenerierenden Ansatzes waren einige grundlegende Einflussfaktoren als Confounder einzubeziehen. Ohne deren Berücksichtigung in den statistischen Analysen wäre mit Verzerrungen der Assoziation zwischen der Stellung als Führungskraft und der Ausprägung von Risikofaktoren zu rechnen. Die Statistiken zur Erwerbstätigkeit in Deutschland zeigen, dass die Berufswahl selbst, die Entwicklung und Karriere im Beruf, Berufswechsel und Nichterwerbsphasen, die Stellung im Beruf und damit die Art und Intensität unterschiedlicher beruflicher Expositionen und das Aufgabenspektrum sich zwischen den Geschlechtern und mit dem Alter als wichtige Risikofaktoren für HKE unterscheiden (Eisenmenger et al. 2014; Mai u. Schwahn 2017). Um die Ausprägung einzelner Risikofaktoren in Abhängigkeit von der Arbeit in einer Führungsposition überhaupt vergleichen zu können, war daher eine Berücksichtigung des Lebensalters und des Geschlechts notwendig. Das Alter wurde metrisch in allen Regressionsmodellen als Confounder integriert. Sämtliche Analysen wurden nach Geschlecht stratifiziert. Zusätzlich ist zu berücksichtigen, dass die durch den Berufscode der KldB 2010 abgebildeten Dimensionen der beruflichen Tätigkeit (Berufsbereich, Führungsposition, Komplexitätsniveau) untereinander abhängig sind: Eine Führungskraft führt in der Regel eine komplexe bis hochkomplexe Tätigkeit aus. Die Verteilung des Komplexitätsgrads der beruflichen Tätigkeit unterscheidet sich zwischen den Berufsbereichen. Aus diesem Grund wurden Regressionsmodelle verwendet, in denen der Komplexitätsgrad des Berufs und die Zuordnung als Aufsichts- oder Führungskraft und zusätzlich der Berufsbereich berücksichtigt wurden. Indirekt ist damit auch eine Adjustierung für den damit eng korrelierten sozioökonomischen Status (Lampert u. Kroll 2009) erfolgt. Die Verteilung der Risikofaktoren für HKE ist so unabhängig von der jeweils anderen Dimension der beruflichen Tätigkeit und unabhängig vom Alter.

Verfügbarkeit und Qualität der Zielparameter

Die verwendeten subklinischen und funktionellen Parameter werden mit einem hohen Qualitäts- und Standardisierungsgrad im Rahmen der GHS-Baseline-Untersuchung erhoben. Zu beachten ist, dass zum Zeitpunkt der Auswertung für einige Parameter nicht auf die gesamte Kohorte der GHS-Baseline-Erhebung, sondern nur auf Teilkohorten (erste 5000 bzw. erste 10.000 Teilnehmer) zurückgegriffen werden konnte. Betroffen sind Parameter, deren Messergebnisse im Nachgang aufbereitet wurden. Dies betrifft z. B. die Messung der Intima-Media-Dicke, den Aktivitäts-Score und den reaktiven Hyperämie-Index.

Das Spektrum und die Tiefe, mit der für Herz-Kreislauf-Erkrankungen relevante berufliche Expositionen erfasst wurden, sind bedingt durch den primären Fokus der GHS auf die Risikoprädiktion. Zum Beispiel wäre es in Bezug auf Nachtarbeit informativer, wenn Schichtrhythmus und Schichtsystem zusätzlich verfügbar wären. Dass Dosis-Wirkungs-Beziehungen zwischen beruflichen Aspekten und der Ausprägung subklinischer Marker der Arteriosklerose existieren, zeigen Jankowiak et al. (2016) für die Beziehung zwischen Nachtarbeit und arterieller Steifigkeit.

Qualität der Zuordnung der beruflichen Tätigkeit als Aufsichts- oder Führungskraft

Einflussvariable ist die Kategorisierung der aktuellen Tätigkeit, entsprechend der Klassifikation der Berufe KldB 2010 (Prigge et al. 2014). Die Qualität der Kodierung ist insgesamt als hoch einzuschätzen. Die Textangaben, die die Grundlage für die Kodierung bildeten, waren aber im Umfang und im Inhalt begrenzt, so dass dadurch Fehlbeurteilungen möglich sind. Hinweise auf die Genauigkeit der Kodierung bietet ein Vergleich zu den tatsächlichen Besetzungen der Berufe in der Region. Statistiken über Erwerbstätige in der Studienregion Stadt Mainz und dem Landkreis Mainz-Bingen mit Codierung der Berufe nach KldB 2010 liegen erstmals für den Stichtag 31. Dezember 2012 von der Bundesagentur für Arbeit vor (Bundesagentur für Arbeit - Statistik 2013a,b,c). Dabei zeigt die Verteilung der Erwerbstätigen in der GHS im Vergleich zu den öffentlichen Statistiken der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten eine weitgehende Übereinstimmung der Besetzung der Berufsbereiche. Unsicherheiten bei der Kodierung des Berufsbereiches (1. Stelle des KldB 2010-Codes) sind eher unwahrscheinlich. Dagegen sind Fehler sowohl bei der Kodierung der nachfolgenden Stellen bis hin zum Anforderungsniveau (5. Stelle) durch die Unternehmen, wie sie in öffentlichen Statistiken verwendet werden, als auch bei der Berufskodierung im Rahmen der vorliegenden Studie möglich. So standen für die Kodierung nur kurze Textangaben aus den Interviews zur Verfügung. Vertiefende Rückfragen waren im Nachhinein nicht möglich.

Die Untersuchung zeigt, dass 15,5% der Berufstätigen in der Region Main und Mainz-Bingen im Alter von 35 bis 64 Jahren als Führungskraft tätig sind. Die Definition von „Führungskräften“ ist nicht einheitlich und erschwert den Vergleich zu anderen Studien. So wurden z. B. im „Führungskräftemonitor 2010“ (Holst u. Busch 2010) neben Tätigkeiten mit Personalverantwortung bzw. Leitungstätigkeiten auch sonstige hochqualifizierte Tätigkeiten als Führungsposition eingestuft. Die in der vorliegenden Auswertung angewandte KldB 2010 (Bundesagentur für Arbeit 2011) setzt solche Tätigkeiten nicht gleich, sondern differenziert in Bezug auf die Leitungsfunktion. Auf die unterschiedlichen Ansätze zur Operationalisierung von Führungstätigkeiten weisen Körner und Günther (2011) hin. Der in der vorliegenden Studie gefundene Anteil von 15,5% Führungskräften auf Grundlage der KldB 2010 stimmt gut mit dem von Körner und Günther (2011) berichteten Anteil von 15% überein, der auf einer direkten Frage nach „Leitungstätigkeit“ basiert. Der geringe Anteil an Frauen in Führungstätigkeiten in Deutschland wird übereinstimmend sowohl von Körner und Günther (2011) und auch Holst und Busch (2010) dargestellt. Im Vergleich dazu wird für Europa der Führungskräfteanteil (Manager) unter Erwerbstätigen mit ca. 7% und der Frauenanteil unter Führungskräften mit ca. 33% angegeben (Eurofound 2017).

Einordnung

Aus der Studie kann die Hypothese abgeleitet werden, dass auch bei Beschäftigten mit Führungs- und Aufsichtsfunktion Präventionsmaßnahmen zur Vermeidung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sinnvoll sind, wie es bereits für Führungskräfte im Gesundheitswesen gezeigt wurde (Bugajska et al. 2011; Sovova et al. 2014). Das ist bedeutsam, da eher für Beschäftigte mit niedrigem beruflichen und sozioökonomischen Status höhere Risiken für verschiedene Erkrankungen, darunter Herz-Kreislauf-Erkrankungen (Geyer 2016), und höhere Prävalenzen an Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen nachweisbar sind (z. B. Alves et al. 2012). Die Darstellung von Unterschieden zwischen Führungskräften und Nicht-Führungskräften wird in der vorliegenden Studie dagegen durch die zusätzliche Adjustierung für den beruflichen Status ermöglicht. Ein direkter Vergleich der Ergebnisse mit ähnlichen Ansätzen ist nur eingeschränkt möglich. Davis-Lameloise et al. (2013) untersuchten beispielsweise ein ähnliches Spektrum an Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Beschäftigen in der Landwirtschaft, Technikern und Managern in einer Querschnittuntersuchung. Für weibliche Manager wird berichtet, dass sie jünger waren sowie höhere HDL- und Cholesterol-Spiegel, einen niedrigeren systolischen Blutdruck, weniger Hypertonie und günstigere Risikoscores für kardiovaskuläre Erkrankungen und die koronare Herzerkrankung aufwiesen als die Vergleichsgruppen. Die Auswertungen sind jedoch nur bedingt zu interpretieren, da auf eine Adjustierung für das Alter bei Davis-Lameloise et al. (2013) verzichtet wurde.

Einen zur vorliegenden Studie vergleichbaren Untersuchungsansatz verfolgten Kaifie und Kraus (2018). Es wurden 2280 Beschäftige im Querschnitt u. a. in Bezug auf Geschlecht, soziökonomische Position, Wirtschaftszweig und kardiovaskuläre Risikofaktoren untersucht. Die Autoren berichten, dass Diabetes, Nikotinabusus und fehlende regelmäßige körperliche Aktivität häufiger bei Beschäftigten mit niedrigem sozioökonomischen Status vorlag (z. B. Männer im verarbeitenden Gewerbe) als bei mittlerem bis hohen sozioökonomischen Status. Aussagen zu Führungskräften sind aus der Studie von Kaifie und Kraus (2018) nur eingeschränkt über Vergleiche mit alle Beschäftigen in höherem sozioökonomischem Status möglich.

Die fehlenden Unterschiede zwischen Führungskräften und Nicht-Führungskräften in Bezug auf funktionelle Herz-Kreislauf-Parameter, wie dem reaktiven Hyperämie-Index, der mittleren Intima-Media-Dicke der Arteria carotis communis oder der arteriellen Steifigkeit entsprechen der Erwartung. So konnten z. B. Nash et al. (2011) in der Baseline-Untersuchung einer Kohortenstudie bei Personen mit niedrigem sozioökonomischem Status eher erhöhte Intima-Media-Dicke sowie vermehrt Plaquebildungen nachweisen als bei Führungskräften und Berufstätigen mit qualifizierter Ausbildung. Ähnliches berichten Fujishiro et al. (2015) in querschnittlicher Auswertung auch für Männer in Führungspositionen, konnten dies jedoch im Längsschnitt nicht bestätigen.

Präventionspotenzial liegt in individuellen Präventionsansätzen, z. B. in der Reduktion des Übergewichts und des Nikotinkonsums, und in berufsbezogenen Aspekten. So sind aus der Literatur häufige Geschäftsreisen (Striker et al. 1999) und lange Arbeitszeiten (Virtanen et al. 2012) als Risikofaktoren für ischämische Herzerkrankungen bekannt. Insgesamt ist das individuelle 10-Jahres Risiko (PROCAM-Score) für ein akutes kardiales Ereignis mit 4% für männliche Führungskräfte sowie mit 3,7% für Männer ohne Führungstätigkeiten als niedrig bis moderat einzuschätzen (Assmann et al. 2002, 2007).

Das Spektrum der in der Auswertung ausgewählten beruflichen Einflussfaktoren ist begrenzt. Zumindest bezüglich längerer Arbeitszeiten sowie häufiger Überstunden sind Führungskräfte in der vorliegenden Auswertung hoch exponiert. Dies stimmt mit den Ergebnissen des „Führungskräftemonitor 2010“ (Holst u. Busch 2010) sowie der 6. Europäischen Erhebung über die Arbeitsbedingungen (Eurofound 2017) überein. Die vorliegenden Ergebnisse auf Grundlage der Baseline-Erhebung der GHS mit weniger Frauen in Führungsposition (horizontale Segregation) und geschlechterspezifischen Unterschieden in der Verteilung von Führungskräften auf die verschiedenen Wirtschaftsbereiche und Berufsfelder (vertikale Segregation) unterstützen die Belege für eine geschlechterspezifische Segregation auf dem Arbeitsmarkt (Holst u. Friedrich 2017). Das gilt auch für die gezeigten vergleichsweise langen Arbeitszeiten von Führungskräften, v. a. bei Männern in Führungspositionen, die sich mit Haus- und Familienarbeit kaum in Einklang bringen lassen (Holst u. Friedrich 2017). Ein erhöhtes Risiko für das Auftreten von Schlaganfällen und der koronaren Herzkrankheit wurde in Metaanalysen für Beschäftigte mit langen Arbeitszeiten belegt (Kivimäki et al. 2015). Zimber et al. (2015) heben in einer Literaturübersicht zu Gesundheitsrisiken und arbeitsbezogenen Risiko- und Schutzfaktoren bei Führungskräften lange Arbeitszeiten als besonderen Belastungsfaktor hervor. So wurden von Zimber et al. (2015) Studien recherchiert, in denen Führungskräfte angaben, im Durchschnitt ca. 10 Stunden pro Woche länger als Arbeitnehmer mit tariflich geregelten Arbeitszeiten zu arbeiten bzw. die von Führungskräften selbst berichteten Arbeitszeiten bei ca. 60 Stunden pro Woche lagen. Entsprechend der 6. Europäischen Befragung über die Arbeitsbedingungen (Eurofound 2017) arbeiten 12% der Manager zwischen 41 und 47 Stunden/Woche und 55% der Manager 48 Stunden/Woche und mehr. Zimber et al. (2015) berichten außerdem von Korrelationen zwischen langen Arbeitszeiten und Überforderung und einer geringen Work-Life-Balance sowie zwischen der Anzahl der gearbeiteten Stunden und negativen Indikatoren der körperlichen und psychischen Gesundheit. Als Gruppe mit besonderen gesundheitlichen Risiken werden von Zimber et al. (2015) Frauen in Führungspositionen benannt.

Weitergehende Hypothesen zu den ebenfalls erhobenen psychosozialen Belastungen und Ressourcen (Nübling et al. 2013) sollten bei Führungskräften getestet werden. Längsschnittauswertungen zum Einfluss des Berufes auf das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen werden gegenwärtig in der Follow-up-Erhebung der GHS durchgeführt.

Fazit

Die Auswertung zeigt, dass Erwerbstätige in Aufsichts- und Führungspositionen ungünstige Konstellationen von Risiken für Herz-Kreislauf-Erkrankungen aufweisen. Dies betrifft berufliche Faktoren, wie Nachtarbeit, und andere verhaltensbezogene Risikofaktoren wie Adipositas und Genussmittelgebrauch. In Bezug auf subklinische Parameter (Laborparameter sowie funktionelle Messungen) sind Unterschiede bei Stratifizierung nach der Führungsposition eher geringfügig. Insgesamt unterstreicht die Auswertung, dass gezielte Maßnahmen zur Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Aufsichts- und Führungskräften sinnvoll sind.

Finanzierung: Die Auswertung ist Bestandteil des von der BAuA finanzierten Forschungsprojekts F2235 „Arbeitsbedingte Risikofaktoren für Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems“ ( https://www.baua.de/de/aufgaben/forschung/forschungsprojekte/f2235.html ) in Kooperation mit dem Institut für Arbeits-, Sozial- und Umweltmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, dem Universitätsklinikum Mainz sowie dem Institut und Poliklinik für Arbeits- und Sozialmedizin der Medizinischen Fakultät der Technischen Universität Dresden.

Einhaltung ethischer Richtlinien: Alle studienrelevanten Dokumente der Gutenberg Gesundheitsstudie wurden durch die Ethikkommission der Landesärztekammer Rheinland-Pfalz sowie die Datenschutzbeauftragte des Klinikums der Johannes GutenbergUniversität Mainz geprüft. Es wurde ein positives Votum erteilt (Wild et al. 2012). Die vorliegende Publikation beruht auf dem vom Lenkungsausschuss der GHS begutachteten und genehmigten Proposal Nummer „GHS2013_ASU003“.

Beiträge der Autoren: F.L., S.J., U.L., A.S., P.W., N.P., M.E.B., K.J.L., T.M., I.S., S.L.: Substanzielle Beiträge zu Konzeption, Design, Durchführung, Datenerhebung, Datenanalyse oder Interpretation. F.L., S.J., U.L., M. R.-W., J.H.: Schriftlicher Entwurf der Publikation, kritische Durchsicht inklusive Einbringung wichtigen intellektuellen Inhalts. Alle Autoren: Abschließende Zustimmung zur eingereichten und veröffentlichten Version des Manuskripts. Bereitschaft und Zustimmung, sich für alle Aspekte der Arbeit mitverantwortlich zu zeichnen und dazu beizutragen, dass Fragen zur Akkuratesse oder Integrität angemessen untersucht und gelöst wurden.

Interessenkonflikt: Alle Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte vorliegen.

Literatur

Alves L, Azevedo A, Silva S, Barros H: Socioeconomic inequalities in the prevalence of nine established cardiovascular risk factors in a southern European population. PLoS One 2012; 7: e37158.

APEX (Hrsg.): APEX 2012 executive work and health survey – synopsis. Ottawa: APEX – Association for Professional Executives of the Public Service of Canada, 2013. https://apex.gc.ca/wp-content/uploads/2017/10/2012-health-survey-results-eng.pdf (zuletzt abgerufen am 14.11.2018)

Assmann G, Cullen P, Schulte H: Simple scoring scheme for calculating the risk of acute coronary events based on the 10-year follow-up of the prospective cardiovascular Munster (PROCAM) study. Circulation 2002; 105: 310–315.

Assmann G, Schulte H, Cullen P, Seedorf U: Assessing risk of myocardial infarction and stroke: new data from the Prospective Cardiovascular Munster (PROCAM) study. Eur J Clin Invest 2007; 37: 925–932.

Backé EM, Seidler A, Latza U, Rossnagel K, Schumann B: The role of psychosocial stress at work for the development of cardiovascular diseases: a systematic review. Int Arch Occup Environ Health 2012; 85: 67–79.

Basner M, Babisch W, Davis A, Brink M, Clark C, Janssen S, Stansfeld S: Auditory and non-auditory effects of noise on health. Lancet 2014; 383: 1325–1332.

Brendler C, Liebers F, Latza U: Berufsgruppen- und altersabhängige Unterschiede in der Arbeitsunfähigkeit durch häufige Herz-Kreislauf-Erkrankungen am Beispiel der essenziellen Hypertonie und des akuten Myokardinfarktes. Bundesgesundheitsbl 2013; 56: 381–390.

Bugajska J, Jedryka-Goral A, Widerszal-Bazyl M et al.: Job strain, overtime, life style, and cardiovascular risk in managers and physical workers. Int J Occup Saf Ergon 2011; 17: 25–32.

Bundesagentur für Arbeit – Statistik (Hrsg.): Beschäftigung am Arbeitsort – Region: Mainz-Bingen (07339); Gebietsstand des jeweiligen Stichtags (Stichtag 30.06.2013). Nürnberg: Bundesagentur für Arbeit – Statistik, 2013a.

Bundesagentur für Arbeit – Statistik (Hrsg.): Beschäftigung am Arbeitsort - Region: Mainz, kreisfreie Stadt (07315); Gebietsstand des jeweiligen Stichtags (Stichtag 30.06.2013). Nürnberg: Bundesagentur für Arbeit – Statistik, 2013b.

Bundesagentur für Arbeit – Statistik (Hrsg.): Statistik der sozialversicherungspflichtigen und geringfügigen Beschäftigung – Version 7.4, Stand 09.09.2013. Nürnberg: Bundesagentur für Arbeit, 2013c.

Bundesagentur für Arbeit: Klassifikation der Berufe 2010 – Band 1: Systematischer und alphabetischer Teil mit Erläuterungen. Nürnberg, Bundesagentur für Arbeit, 2011.

Carnethon M, Whitsel LP, Franklin BA, Kris-Etherton P, Milani R, Pratt CA, Wagner GR: Worksite wellness programs for cardiovascular disease prevention: a policy statement from the American Heart Association. Circulation 2009; 120: 1725–1741.

Chen J-D, Cheng T-J, Lin Y-C, Hsiao S-T: Job categories and acute ischemic heart disease: A hospital-based, case-control study in Taiwan. Am J Ind Med 2007; 50: 409–414.

Crippa M, Balbiani L: Cardiopatie da agenti chimici e fisici. Med Lav 2004; 95: 110–118.

Davis-Lameloise N, Philpot B, Janus ED, Versace VL, Laatikainen T, Vartiainen EA, Dunbar JA: Occupational differences, cardiovascular risk factors and lifestyle habits in South Eastern rural Australia. BMC Public Health 2013; 13: 1090–1096.

Domingo-Pueyo A, Sanz-Valero J, Wanden-Berghe C: Disorders induced by direct occupational exposure to noise: Systematic review. Noise Health 2016; 18: 229–239.

Eisenmenger M, Loos C, Sedmihradsky D: Erwerbstätigkeit in Deutschland – Ergebnisse des Zensus 2011. Zensus – Auszug aus Wirtschaft und Statistik 2014: 544–560.

Eurofound: 6th European Working Conditions Survey. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017.

Fang SC, Cassidy A, Christiani DC: A systematic review of occupational exposure to particulate matter and cardiovascular disease. Int J Environ Res Public Health 2010; 7: 1773–1806.

Fujishiro K, Diez Roux AV, Landsbergis P, Kaufman JD, Korcarz CE, Stein JH: Occupational characteristics and the progression of carotid artery intima-media thickness and plaque over 9 years: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Occup Environ Med 2015; 72: 690–698.

Geyer S: Soziale Ungleichheiten beim Auftreten chronischer Krankheiten. Bundesgesundheitsbl 2016; 59: 181–187.

Helmert U, Shea S, Bammann K: The impact of occupation on self-reported cardiovascular morbidity in western Germany: gender differences. Rev Environ Health 1997; 12: 25–42.

Hirokawa K, Tsutsumi A, Kayaba K: Occupation and plasma fibrinogen in Japanese male and female workers: the Jichi Medical School Cohort study. Soc Sci Med 2009; 68: 1091–1097.

Hollederer A: ... und die, die draußen sind? Gesundheitsförderung für Arbeitslose. In: Faller G (Hrsg.): Lehrbuch Betriebliche Gesundheitsförderung. Bern: Huber, 2010, S. 275–284.

Holst E, Busch A: Führungskräfte Monitor 2010. Berlin: DIW Berlin – Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung, 2010.

Holst E, Friedrich M: Führungskräfte Monitor 2017 Update 1995–2015. Band 121. Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung DIW, 2017.

Holtermann A: Occupational and leisure-time physical activity and coronary heart disease. Occup Environ Med 2015; 72: 615–616.

Jankowiak S, Backe E, Liebers F et al.: Current and cumulative night shift work and subclinical atherosclerosis: results of the Gutenberg Health Study. Int Arch Occup Environ Health 2016; 89: 1169–1182.

Kaifie A, Kraus T: Die Verteilung von kardiovaskulären Risikofaktoren bei Beschäftigten in kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland. Bundesgesundheitsbl 2018; 61: 224–231.

Kivimäki M, Jokela M, Nyberg ST et al.: Long working hours and risk of coronary heart disease and stroke: a systematic review and meta-analysis of published and unpublished data for 603 838 individuals. Lancet 2015; 386: 1739–1746.

Körner T, Günther L: Frauen in Führungspositionen - Ansatzpunkte zur Analyse von Führungskräften in Mikrozensus und Arbeitskräfteerhebung. In: Statistisches Bundesamt (Hrsg.): Auszug aus Wirtschaft und Statistik. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt, 2011: S. 434–451.

Lampert T, Kroll LE: Die Messung des sozioökonomischen Status in sozialepidemiologischen Studien. In: Richter M, Hurrelmann K (Hrsg.): Gesundheitliche Ungleichheit. Wiesbaden: Springer, 2009, S. 309–334.

Liebers F, Brendler C, Latza U: Berufsspezifisches Risiko für das Auftreten von Arbeitsunfähigkeit durch Muskel-Skelett-Erkrankungen und Krankheiten des Herz-Kreislauf-Systems. Dortmund, Berlin: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA), 2016.

Mai C-M, Schwahn F: Erwerbsarbeit in Deutschland und Europa im Zeitraum 1991 bis 2016. Wissenschaftsmagazin des Statistischen Bundesamtes 2017; 2017: 9–21.

Marshall S, Gyi D: Evidence of health risks from occupational sitting: where do we stand? Am J Prev Med 2010; 39: 389–391.

Nash SD, Cruickshanks KJ, Klein R et al.: Socioeconomic status and subclinical atherosclerosis in older adults. Prev Med 2011; 52: 208–212.

Netterstrom B, Kristensen TS, Sjol A: Psychological job demands increase the risk of ischaemic heart disease: a 14-year cohort study of employed Danish men. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil 2006; 13: 414–420.

Nuebling M, Seidler A, Garthus-Niegel S et al.: The Gutenberg Health Study: measuring psychosocial factors at work and predicting health and work-related outcomes with the ERI and the COPSOQ questionnaire. BMC Public Health 2013; 13: 538–550.

Nurminen M, Karjalainen A: Epidemiologic estimate of the proportion of fatalities related to occupational factors in Finland. Scand J Work Environ Health 2001; 27: 161–213.

Oldenburg M, Jensen HJ, Latza U, Baur X: Coronary risks among seafarers aboard German-flagged ships. Int Arch Occup Environ Health 2008; 81: 735–741.

Peter R, Gassler H, Geyer S: Socioeconomic status, status inconsistency and risk of ischaemic heart disease: a prospective study among members of a statutory health insurance company. J Epidemiol Community Health 2007; 61: 605–611.

Prigge M, Köhr M, Pfeiffer N et al.: Kodierung der Tätigkeitsangaben im Basiskollektiv der Gutenberg-Gesundheitsstudie unter Anwendung der Klassifikation der Berufe 2010 – Darstellung des Vorgehens, der Datenqualität sowie der Auswertungsmöglichkeiten. Z Arbwiss 2014; 68: 153–161.

Robinson CF, Walker JT, Sweeney MH et al.: Overview of the National Occupational Mortality Surveillance (NOMS) system: leukemia and acute myocardial infarction risk by industry and occupation in 30 US states 1985-1999, 2003-2004, and 2007. Am J Ind Med 2015; 58: 123–137.

Sovova E, Nakladalova M, Kaletova M, Sovova M, Radova L, Kribska M: Which health professionals are most at risk for cardiovascular disease? Or do not be a manager. Int J Occup Med Environ Health 2014; 27: 71–77.

Striker J, Luippold RS, Nagy L, Liese B, Bigelow C, Mundt KA: Risk factors for psychological stress among international business travellers. Occup Environ Med 1999; 56: 245–252.

Tüchsen F, Andersen O, Costa G, Filakti H, Marmot MG: Occupation and ischemic heart disease in the European Community: a comparative study of occupations at potential high risk. Am J Ind Med 1996; 30: 407–414.

Tüchsen F, Endahl LA: Increasing inequality in ischaemic heart disease morbidity among employed men in Denmark 1981-1993: the need for a new preventive policy. Int J Epidemiol 1999; 28: 640–644.

van Uffelen JG, Wong J, Chau JY et al.: Occupational sitting and health risks: a systematic review. Am J Prev Med 2010; 39: 379–388.

Virtanen M, Heikkila K, Jokela M, Ferrie JE, Batty GD, Vahtera J, Kivimaki M: Long working hours and coronary heart disease: a systematic review and meta-analysis. Am J Epidemiol 2012; 176: 586–596.

Virtanen M, Nyberg ST, Batty GD et al.: Perceived job insecurity as a risk factor for incident coronary heart disease: systematic review and meta-analysis. BMJ 2013; 347: f4746.

Vyas MV, Garg AX, Iansavichus AV et al.: Shift work and vascular events: systematic review and meta-analysis. BMJ 2012; 345: e4800.

Wild PS, Zeller T, Beutel M et al.: Die Gutenberg Gesundheitsstudie. Bundesgesundheitsbl 2012; 55: 824–829.

Zimber A, Hentrich S, Bockhoff K, Wissing C, Petermann F: Wie stark sind Führungskräfte psychisch gefährdet? Zeitschrift für Gesundheitspsychologie 2015; 23: 123–140.

Für die Verfasser

Dr. med. Falk Liebers, MSc.

Fachbereich 3/Gruppe 3.1 „Prävention arbeitsbedingter Erkrankungen“

Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)

Nöldnerstraße 40/42 – 10317 Berlin

liebers.falk@baua.bund.de

ASU Arbeitsmed Sozialmed Umweltmed 2019; 54: 107–115

Fußnoten

1Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA), Berlin

2Institut für Arbeits-, Sozial- und Umweltmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Direktor: Prof. Dr. med. Dipl.-Ing. Stephan Letzel)

3Institut und Poliklinik für Arbeits- und Sozialmedizin (IPAS) an der Technischen Universität (Direktor: Prof. Dr. med. Andreas Seidler, MPH)

4Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention (Leiter: Prof. Dr. med. Philipp Wild, M.Sc.), Zentrum für Kardiologie, Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

5Freiburger Forschungsstelle für Arbeitswissenschaften (FFAW) (Geschäftsführer: Dr. Matthias Nübling), Freiburg

6Augenklinik und Poliklinik (Direktor: Prof. Dr. med. Norbert Pfeiffer), Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

7Klinik und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie (Direktor: Prof. Dr. med. Dipl.-Psych. Manfred E. Beutel), Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

8Institut für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin (Zentrallabor) (Direktor: Prof. Dr. med. Karl J. Lackner), Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

9Zentrum für Kardiologie – Kardiologie I (Direktor: Prof. Dr. med. Thomas Münzel), Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

10Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI) (Leiterin: Prof. Dr. Susanne Singer), Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

11Zentrum für Thrombose und Hämostase (CTH), Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

12Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK), Standort Rhein-Main, Mainz