Description du projet
Mieux comprendre l’impact d’une enfance traumatique sur les inégalités en matière de santé
Les traumatismes de l’enfance constituent une cause importante d’inégalité en matière de santé. Les enfants défavorisés sont exposés à de multiples formes de difficultés. Toutefois, les recherches se sont principalement concentrées sur l’adversité sociale, ce qui limite notre compréhension. Nous avons besoin de données empiriques qui suivent les individus à travers les différents niveaux de difficultés vécues, de la biologie à l’environnement. Dans cette optique, le projet LAYERS, financé par le CER, analysera les données relatives au parcours de vie de deux millions de personnes sur trois générations afin d’étudier l’impact de plusieurs types de traumatismes dans l’enfance. Il permettra de mettre en place une infrastructure de données unifiée à grande échelle et de combiner diverses méthodes, telles que la science des données, l’épidémiologie, l’économétrie et la science des systèmes. S’appuyant sur les connaissances en matière d’inégalité de santé et de traumatismes infantiles, LAYERS établira un laboratoire de données politiques réelles qui aidera à identifier les enfants et les familles nécessitant un soutien ciblé.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences socialeséconomie et affaireséconomieéconométrie
- sciences médicales et de la santésciences de la santésanté publique et environnementaleépidémiologie
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
1165 Kobenhavn
Danemark