Descrizione del progetto
Comprendere le avversità infantili e le disuguaglianze sanitarie
Le avversità dell’infanzia rappresentano una grave causa di disuguaglianza in termini di salute. I bambini svantaggiati sono esposti a molteplici forme di avversità, ma la maggior parte della ricerca si è concentrata solo sulle avversità sociali, limitando la nostra comprensione. Servono dati empirici che seguano le persone nei vari livelli di avversità, dalla biologia all’ambiente. Quindi il progetto LAYERS, finanziato dal CER, analizzerà i dati relativi al corso della vita di 2 milioni di persone nell’arco di tre generazioni per analizzare le ripercussioni dei molteplici tipi di avversità infantili. Il progetto realizzerà un’infrastruttura di dati unificata su larga scala e abbinerà varie metodologie, quali la scienza dei dati, l’epidemiologia, l’econometria e la scienza dei sistemi. Basandosi sulle conoscenze in materia di disuguaglianza sanitaria e avversità infantili, LAYERS creerà un laboratorio di dati politici del mondo reale in grado di contribuire all’identificazione di bambini e famiglie che necessitano di un supporto mirato.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze socialieconomia e commercioscienze economicheeconometria
- scienze mediche e della salutescienze della salutesalute pubblicaepidemiologia
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
1165 Kobenhavn
Danimarca