Minska sjukfrånvaro med ett datadrivet hälsoarbete 

I många stora organisationer blir hälsoarbetet reaktivt. Man agerar först när sjukfrånvaron ökar, arbetsmiljöproblemen blivit akuta eller en rehabiliteringsprocess dragit ut på tiden. Chefer har ofta många medarbetare, flera system att förhålla sig till och en vardag präglad av brådska. Resultatet blir ofta att tidiga varningssignaler missas och insatserna kommer för sent – något som påverkar både människor och ekonomi negativt.

– Vi möter många verksamheter som vill göra rätt, men där cheferna saknar verktygen. Med vår hälsoplattform hjälper vi arbetsgivare och deras chefer att se signalerna tidigt och våga agera, säger Tobias Ekros, vd på MedHelp Care.

För att jobba strategiskt med hälsa krävs ett system som gör det enkelt att göra rätt. Med MedHelps plattform samlas sjukanmälan, rehabiliteringsstöd, dokumentation, realtidsdata med automatiserade varningssignaler, statistik och beslutstöd på ett ställe. Plattformen gör det enkelt att koppla nuvarande hälsoläge till övergripande mål som hållbarhet, produktivitet och ekonomi.

– Sjukfrånvaro är en affärsfråga. När vi kan visa svart på vitt vad ohälsa kostar, så ökar också viljan att investera i ett förebyggande arbete, säger Tobias Ekros.

3 avgörande steg i ett datadrivet hälsoarbete

Börja med struktur – inte bara data

Ett datadrivet hälsoarbete kräver mer än att samla in siffror. Det börjar med att skapa ordning i hälsodatan. I många organisationer är information om sjukfrånvaro och arbetsmiljö utspridd i flera olika HR-system – vilket försvårar både överblick och analys. Dessutom hanteras sjukfrånvarofrågor ofta olika beroende på avdelning eller chef, vilket gör arbetet reaktivt snarare än strategiskt. Först när ni har en gemensam struktur, tydliga rutiner och en enhetlig hantering kan ni börja arbeta proaktivt, med stöd i fakta.

Agera på tidiga tecken på ohälsa

Med realtidsdata på plats är kan ni börja använda insikterna som systemet ger och att agera snabbt vid avvikelser. En del frånvarosystem flaggar till exempel vid upprepad korttidsfrånvaro. MedHelps plattform bygger på Sveriges största hälsodatabas och använder machine learning för att upptäcka tidiga tecken på ohälsa vilket gör att chefer kan agera innan frånvaron uppstår.

Analysera mönster på gruppnivå och organisationsnivå

En tredje viktig del av ett datadrivet arbetssätt är att analysera mönster på gruppnivå genom att ställa frågor som: 

• Hur påverkar skiftgången frånvaron i en viss avdelning? 
• Vilka är de vanligaste frånvaroorsakerna i avdelningen med högst frånvaro? 
• Vad kan vi lära av avdelningarna med låg frånvaro? 
• Hur aktivt jobbar cheferna med att agera på rekommendationer?

Sista punkten kräver ett system som flaggar vid behov av åtgärder. I MedHelps plattform får HR en tydlig bild av hur aktiva cheferna är och kan på så sätt vid behov ge extra stöd till avdelningar eller enskilda chefer. 

Vill du veta mer om hur ert frånvaroarbete kan bli mer strategiskt och datadrivet? Läs mer och kontakta oss.