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Health Economic Policy Analysis with Real World Data

Description du projet

Repenser la politique en matière de santé pour lutter contre les inégalités

Si les personnes vivent aujourd’hui plus longtemps que les générations précédentes, les inégalités en matière de santé persistent entre les différentes régions et les différents groupes socio-économiques. C’est pourquoi il est important que les chercheurs prennent en compte le contexte local et les facteurs sociaux. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet HEPARD forme des chercheurs en début de carrière à l’analyse avancée des données, à l’inférence causale et à l’apprentissage automatique. Plus précisément, il les forme à l’évaluation de l’impact des politiques dans le monde réel. Axé sur les interventions liées au mode de vie, le soutien familial et les systèmes d’assurance, le projet associe l’économie, la santé publique et la science des données pour produire des données qui reflètent la diversité de l’Europe. Il contribuera également à l’élaboration de politiques de santé plus équitables et plus efficaces pour tous.

Objectif

The HEPARD (Health Economic Policy Advice with Real World Data) Doctoral Network addresses persistent health inequalities across Europe through a multidisciplinary approach uniting health economics, public health, and advanced data analytics. Despite positive trends in general health and life expectancy, disparities—particularly among socioeconomic groups and regions—continue to challenge policy efforts. HEPARD aims to train researchers in causal inference methods, using observational data to evaluate the real-world impacts of health policies and interventions.

HEPARD focuses on key drivers of health disparities. Through interdisciplinary research clusters, it investigates the effects of lifestyle interventions, family-centered policies, and health insurance systems on health equity. Traditional studies often overlook socioeconomic and contextual factors shaping policy outcomes. HEPARD instead uses quasi-experimental and machine learning methods to analyze real-world data, yielding insights more relevant to Europe’s diverse conditions.

The network’s research program includes four main work packages (WPs):
- Real Data Innovation Analytics: Applies machine learning and causal inference to assess lifestyle health interventions in reducing chronic disease.
- Family Futures: Studies health policies’ impacts on parents and children, focusing on policies like postpartum support and childcare across diverse European context.
- Incentives and Impacts: Examines how various health insurance systems affect equity and access across Europe.
- Methodological Cross-Breeding for Enhanced Causal Inference: Develops new causal inference tools by integrating economic and epidemiological approaches.

Together, these WPs create a unified framework for understanding and addressing health inequities, combining methodological innovation with policy relevance to equip early-stage researchers with the tools to design impactful, evidence-based solutions that enhance well-being across Europe.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

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Coordinateur

UNIVERSITAET DUISBURG-ESSEN
Contribution nette de l'UE
€ 580 544,64
Adresse
UNIVERSITATSSTRASSE 2
45141 Essen
Allemagne
Région
Nordrhein-Westfalen Düsseldorf Essen, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (5)

Partenaires (7)