Kuidas muudavad andmed tervisealase ebavõrdsuse uuringuid ja kuidas need poliitikaga suhtlevad? Ülemaailmse tervisealase ebavõrdsuse uuringute keskus (CHAIN) tõi globaalsed mõttejuhid kokku, et neid teemasid arutada.
Kirjutas Katharina Yacoub
Tervishoiu tulemuste ja sotsiaalsete tegurite andmed on riigiti kvaliteedi ja kvantiteedi osas erinevad. CHAINi eesmärk on parandada tervisealast ebavõrdsust käsitlevate andmete kogumist ja kättesaadavust kogu maailmas. Oktoobris toimunud ülemaailmsel rahvatervise kongressil korraldasid CHAIN ja EuroHealthNet ülemaailmse juhtimisdialoogi pealkirjaga „Sukeldumine andmete maailma: arengud ülemaailmses tervisealase ebavõrdsuse uuringus”. CHAINi, Tervise Mõõdikute ja Hindamise Instituudi, Maailma Terviseorganisatsiooni ja Bostoni Ülikooli 3-D komisjoni kõnelejad uurisid, kuidas muutused andmete valdkonnas muudavad tervisealase ebavõrdsuse uuringuid ning kuidas need muudatused kajastuvad poliitikas ja reageerivad sellele keskkonda. See artikkel annab ülevaate dialoogi käigus arutatud teemadest. Dialoogi salvestus on nüüd saadaval siin.
Ülemaailmse tervisealase ebavõrdsuse uuringute keskus (CHAIN)
CHAIN on ülemaailmse tervisealase ebavõrdsuse juhtiv keskus ja interdistsiplinaarne uurimisvõrk. See ühendab tervisevaldkonna asjatundlikud teadlased ja tervise sotsiaalsed määrajad kodanikuühiskonna ja ÜRO süsteemi esindajatega. Keskuse eesmärk on edendada tervisealase ebavõrdsuse uurimist ja selle kasutamist poliitikas ja praktikas. CHAINi partnerina juhib EuroHealthNet jõupingutusi teadusuuringute, poliitika ja praktika vaheliste lõhede ületamiseks ning tulemuste levitamiseks.
Andmetesse sukeldumine
Valdavate andmelünkade täitmiseks püüab CHAIN luua ülemaailmse andme- ja teadustaristu, kaardistades ja kogudes andmeid võimalikult paljudes riikides. Andmete ülemaailmse võrreldavuse tagamiseks on CHAINi eesmärk luua ülemaailmne tervisealase võrdõiguslikkuse uuring. See ühendab üksikasjalikud meetmed tervise ja tervisekäitumise, elu- ja töötingimuste, tervishoiu kasutamise ning ühiskondade sotsiaalse kihistumise süsteemi kohta. Aastal 2014 alustas CHAIN seda protsessi, kui ta valiti lisama Euroopa sotsiaaluuringule (ESS) küsimusi sotsiaalse ebavõrdsuse kohta tervises ja tervise määrajate kohta. ESS mõõdab Euroopa inimeste hoiakuid, uskumusi ja käitumismustreid. CHAIN töötab ka uuringu järgmise vooru kallal, mille tulemused avaldatakse eeldatavasti 2022. aastal.
Loe kõiki, sest kõik loevad
„Tervist kõigile ei saa saavutada, kui me ei tea, kelle maha jätame. Ja me jätame maha paljud, eriti need, kes on kõige haavatavamates tingimustes. ”
COVID-19 ei ole avastanud mitte ainult pikaajalisi sotsiaalseid ja majanduslikke probleeme ning süvendanud ebavõrdsust, vaid ähvardab tõsiselt ka säästva arengu eesmärkide poole liikumist, selgitas dr Samira Asma WHO andmete, analüüsi ja edastamise osakonnast 2020. Ülemaailmne rahvatervise kongress. Ta rõhutas andmete olulisust nende väljakutsete ületamiseks.
Paljud riigid ei suuda siiani täpselt aru anda kõige elementaarsema terviseteabe kohta, nagu surmajuhtumite arv ja põhjused. Ülemaailmselt on miljard inimest nähtamatud, kuna neil pole sünnitunnistust või nad surevad ilma surmatunnistuseta. Kuid ainult nende tegurite andmed annavad teavet vähemalt 1 -st 12 SDG -st. Umbes 17% riikidest on esmased andmed vähem kui poolte tervisealaste kestliku arengu eesmärkide näitajate kohta.
Nende probleemide lahendamiseks esitas WHO tehnilise paketi SCORE. Pakett kujutab endast võtmeelemente, mis on vajalikud riikide andmete ja tervise infosüsteemide tugevdamiseks:
-
Dr Asma esitab tehnilise paketi SCORE Survey: rahvastiku- ja terviseriskide uuringute parandamine
- COunt: perekonnaseisu tsiviilregistreerimise parandamine
- Optimise: tervise- ja teenindusandmete optimeerimine
- Review: edusammude ja tulemuslikkuse ülevaatamine
- Enable: andmete kasutamine poliitikate teavitamiseks ja meetmete võtmiseks
Vahendid infosüsteemide tugevdamiseks on juba olemas ja need tuleks võimalikult kiiresti kasutusele võtta. Andmete kogumine võtab poliitilisi ja rahalisi kohustusi, õigeaegsed, usaldusväärsed ja täpsed andmed on vajalikud tulemuslikuks poliitikaks ja programmideks.
Hariduse lisamine riskiteguriks ülemaailmse haiguste koormuse uuringus
Tervise mõõdikute ja hindamise instituut (IHME) ja CHAIN teevad koostööd hariduse kui riskiteguri lisamiseks ülemaailmse haiguskoormuse (GBD) uuringusse. Tervisemõõdikuteaduste professori dr Emmanuela Gakidou sõnul ei piisa sellest, kui lihtsalt kvantifitseerida, mis inimesi tapab või mis haigeks teeb. Samuti on oluline kvantifitseerida teiste tegurite, näiteks sotsiaalsete tegurite, panus tõhusa poliitika kujundamisel.
Haridus on tervisega tihedalt seotud. Näiteks väheneb iga täiendava vanemahariduse, eriti emahariduse aasta puhul suhteline risk, et laps sureb esimese viie aasta jooksul. Seetõttu on hädavajalik investeerida haridusse, eriti tüdrukute jaoks.
Kogu maailmas on tehtud edusamme hariduse SDG4 suunas: mõnikümmend aastat tagasi täheldatud lüngad vähenevad, peamiselt alghariduse osas. Nüüd on aeg keskenduda lünkade vähendamisele ka kesk- ja kolmanda taseme hariduses, et tagada järgmise kümnendi jooksul võrdsus kõigil tasanditel. Tuleb tegeleda püsivate sooliste lõhedega hariduses Lõuna-Aasias, Sahara-taguses Aafrikas, Põhja-Aafrikas ja Lähis-Idas. Prognooside kohaselt jäävad need piirkonnad järgmistel aastakümnetel maha.
Ühendades sotsiaalsete tegurite ülevaate ja andmete jõu otsuste tegemisel
Salma Abdalla Bostoni ülikooli 3-D komisjonist selgitas, kuidas COVID-19 pandeemia on näidanud andmete jõudu elanikkonna tervise kujundamisel. Ta kujutas ka seda, kuidas see võib tuleviku jaoks otsuste langetamist teavitada. COVID-19 pandeemia kulg USA-s näitas tagajärgi, kui otsuste tegemisel ei kasutata andmeid sotsiaalsete tervisemõjurite kohta. Oluline ebakõla tervist mõjutavate tegurite mõju ja tervishoiukulutuste vahel suurendab tervishoiu- ja sotsiaalkindlustuskulusid.
Andmete ebavõrdsus eksisteerib suures ulatuses kogu maailmas, seega tuleb leida praktilisi lahendusi erinevatele kontekstidele. 3-D komisjoni eesmärk on luua objektiiv tervise ja andmete määrajate kohta, mitte pakkuda konkreetseid meetmeid. See peaks aitama otsustajatel leida oma piirkonna kontekstis spetsiifilisi lahendusi.
WHO töö õppetunnid tervise võrdõiguslikkuse sotsiaalsete tegurite kohta
Nicole Valentine WHOst tutvustas publikule peamisi arenguid, mis panid sotsiaalsed määrajad WHO päevakorda. Sotsiaalsetel teguritel on otsene mõju tervisele (igapäevane elu ja töötamine), nad ennustavad suurimat osa terviseseisundi erinevustest (tervise ebavõrdsus) ja struktuuri (tervise) käitumist. WHO alustas sellega, et lõi raamistiku peamiste kategooriate ja determinantide radade kohta. Selle põhjal töötasid nad välja põhilise põhjusliku seose mudeli ja tervise sotsiaalsete tegurite näitajad. WHO ja Rockefelleri fondi rahastatud EQuAL -projekti raames loodi domeenid, alamdomeenid ja soovitused nende tegurite jaoks.
Siiski on veel palju lünki tõendusmaterjalides paljude tervise sotsiaalsete tegurite kohta. Tervisealase ebavõrdsusega tegelemise päevakorda saab edasi liikuda ainult siis, kui andmete abil on konkreetsete tegurite mõju konkreetseks muudetud.
Tulevik
Vaja on tõestuspõhist järelevalvet sotsiaalmajandusliku ebavõrdsuse ülemaailmsel tasandil. Kuigi me liigume õiges suunas, on vaja paremaid andmeid. Andmete kogumist tuleb parandada, tehes koostööd teiste sektoritega, integreerides terviseuuringutesse rohkem näitajaid ja kasutades georuumilisi andmeid. Lisaks tuleb tagada andmete ülemaailmne võrreldavus, mis eeldab võrdleva ulatusega täiustatud teadustaristuid.
Vaadake allpool CHAIN World Leadership Dialogue. Kõlarites kasutatavad slaidid on saadaval siin.