Descripción del proyecto
Comprender la adversidad durante la infancia y la desigualdad sanitaria
La adversidad durante la infancia es una causa importante de desigualdad sanitaria. Los niños desfavorecidos están expuestos a múltiples formas de adversidad. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones sólo se han centrado en la adversidad social, lo que limita nuestra comprensión. Necesitamos datos empíricos que sigan a los individuos a través de las distintas capas de adversidad, desde la biología hasta el entorno. Teniendo esto en cuenta, el equipo del proyecto LAYERS, financiado por el CEI, analizará los datos del curso de la vida de dos millones de personas a lo largo de tres generaciones para abordar el impacto de los múltiples tipos de adversidades durante la infancia. En el proyecto se desarrollará una infraestructura de datos unificada a gran escala y se combinarán diversos métodos, como la ciencia de datos, la epidemiología, la econometría y la ciencia de sistemas. A partir de los conocimientos sobre desigualdad sanitaria y adversidad durante la infancia, el equipo de LAYERS creará un laboratorio de datos sobre políticas en el mundo real que puede ayudar a identificar a los niños y las familias que necesitan apoyo específico.
Objetivo
Health inequality is a major societal challenge, and evidence suggests that health inequality is established in childhood and may even transcend generations. Childhood is a sensitive period with rapid growth and development, and adversity during this period may have long-lasting health effects. More importantly, multiple forms of adversity intersect with each other, and disadvantaged children are often exposed to adversity across multiple biological, health, social, neighbourhood and environmental layers, but the childhood adversity literature has almost exclusively focused on social adversity. This is a major gap in our understanding, and empirical data which transcends multitude layers of adversity and follows individuals over entire life courses or across generations is lacking.
With LAYERS, I am in a unique position to meet this challenge by creating a unified data infrastructure for life course analyses of multiple layers of childhood adversity in 2M people over three generations combined with an interdisciplinary fusion of methods from data science, epidemiology, econometrics, and systems science within a newly developed complex systems framework. This innovative combination of data and methods will allow for a systematic generation of knowledge on the patterns of health inequality that emerge in early life and transcend generations, the mechanisms which generate these patterns, and the dynamics that make them change over time. To translate these insights into actionable public health, LAYERS will establish a real-world policy data lab which integrates evidence from nationwide policies and simulations.
Combined, these interconnected elements will redirect the next frontier in health inequality research towards the multiple layers of adversity which generate inequality over the life course and across generations. Ultimately, this will help us break vicious circles of adversity by identifying children and families who would benefit from targeted support.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias socialeseconomía y empresaciencia económicaeconometría
- ciencias médicas y de la saludciencias de la saludsalud pública y medio ambientalepidemiología
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
1165 Kobenhavn
Dinamarca