Plonger dans les données : évolutions de la recherche sur les inégalités de santé dans le monde

Comment les données modifient-elles la recherche sur les inégalités de santé et comment interagissent-elles avec les politiques ? Le Centre de recherche sur les inégalités de santé mondiale (CHAIN) a réuni des leaders d'opinion mondiaux pour discuter de ces sujets.

Écrit par Katharina Yacoub

Les données sur les résultats de santé et les facteurs sociaux varient en qualité et en quantité d'un pays à l'autre. CHAIN ​​vise à améliorer la collecte et la disponibilité des données sur les inégalités de santé à l'échelle mondiale. Lors du Congrès mondial de la santé publique en octobre, CHAIN ​​et EuroHealthNet ont organisé un dialogue mondial sur le leadership intitulé « Plonger dans le monde des données : développements dans la recherche sur les inégalités de santé mondiales ». Des conférenciers de CHAIN, de l'Institute for Health Metrics and Evaluation, de l'Organisation mondiale de la santé et de la Commission 3-D de l'Université de Boston ont exploré comment les développements dans le domaine des données modifient la recherche sur les inégalités de santé, et comment ces changements sont reflétés et réactifs à la politique. environnement. Cet article donne un aperçu des sujets abordés au cours du Dialogue. Un enregistrement du Dialogue est maintenant disponible ici.

Centre de recherche sur les inégalités en santé mondiale (CHAIN)

CHAIN ​​est le principal centre et réseau de recherche interdisciplinaire sur les inégalités de santé mondiales. Il réunit des chercheurs experts dans le domaine de la santé et des déterminants sociaux de la santé avec des représentants de la société civile et du système des Nations Unies. Le centre vise à faire progresser la recherche sur les inégalités de santé et son utilisation pour les politiques et la pratique. En tant que partenaire de CHAIN, EuroHealthNet dirige les efforts pour combler les écarts entre la recherche, la politique et la pratique, et pour la diffusion des résultats.

Plonger dans les données

Afin de combler les lacunes actuelles en matière de données, CHAIN ​​cherche à créer une infrastructure mondiale de données et de recherche en cartographiant et en collectant des données dans autant de pays que possible. Pour assurer la comparabilité mondiale des données, CHAIN ​​vise à mettre en place une enquête mondiale sur l'équité en santé. Celui-ci combinera des mesures détaillées sur la santé et les comportements liés à la santé, les conditions de vie et de travail, l'utilisation des soins de santé et le système de stratification sociale des sociétés. En 2014, CHAIN ​​a lancé ce processus lorsqu'elle a été élue pour ajouter des questions sur les inégalités sociales de santé et les déterminants de la santé à l'Enquête sociale européenne (ESS). L'ESS mesure les attitudes, les croyances et les modèles de comportement des personnes en Europe. CHAIN ​​travaillera également sur le prochain tour de l'enquête, dont les résultats devraient être publiés en 2022.

Comptez tout le monde, parce que tout le monde compte

« La santé pour tous ne peut être atteinte si nous ne savons pas qui nous laissons derrière nous. Et nous laissons beaucoup de côté, en particulier ceux qui se trouvent dans les milieux les plus vulnérables ».

COVID-19 a non seulement mis au jour des problèmes sociaux et économiques de longue date et exacerbé les inégalités, mais menace également sérieusement les progrès vers les objectifs de développement durable (ODD), a expliqué le Dr Samira Asma, de la Division des données, de l'analyse et de la livraison de l'OMS au 2020 Congrès mondial de la santé publique. Elle a souligné l'importance des données pour aider à surmonter ces défis.

De nombreux pays ne sont toujours pas en mesure de rendre compte avec précision des informations de santé les plus élémentaires telles que le nombre et les causes de décès. Dans le monde, 1 milliard de personnes sont invisibles car elles n'ont pas d'acte de naissance ou meurent sans acte de décès. Pourtant, les données sur ces seuls facteurs informent au moins 12 des 17 ODD. Environ 50 % des pays disposent de données primaires pour moins de la moitié des indicateurs des ODD liés à la santé.

Pour faire face à ces problèmes, l'OMS a proposé le package technique SCORE. L'ensemble représente les éléments clés nécessaires pour renforcer les systèmes de données et d'information sanitaire des pays :

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  Senquête : améliorer les enquêtes sur la population et les risques sanitaires

• Count : amélioration de l'état civil des statistiques de l'état civil
• Optimise : optimisation des données de santé et de service
• Review : examen des progrès et des performances
• Enable : utiliser les données pour éclairer les politiques et mettre en œuvre des actions

Les outils de renforcement des systèmes d'information sont déjà disponibles et devraient être mis en œuvre dans les plus brefs délais. La collecte de données nécessite un engagement politique et financier, des données opportunes, fiables et précises sont nécessaires pour des politiques et des programmes efficaces.

Ajout de l'éducation comme facteur de risque dans l'étude Global Burden of Disease

L'Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) et CHAIN ​​collaborent pour inclure l'éducation comme facteur de risque dans l'étude Global Burden of Disease (GBD). Selon le professeur de sciences de la métrique de la santé, le Dr Emmanuela Gakidou, il ne suffit pas de quantifier ce qui tue les gens ou ce qui les rend malades. Il est également important de quantifier la contribution d'autres facteurs, tels que les déterminants sociaux, pour éclairer des politiques efficaces.

L'éducation est étroitement liée à la santé. Par exemple, pour chaque année supplémentaire d'éducation parentale, en particulier d'éducation maternelle, le risque relatif de décès d'un enfant au cours des cinq premières années diminue. Par conséquent, investir dans l'éducation, en particulier pour les filles, est essentiel.

Des progrès vers l'ODD4 sur l'éducation ont été réalisés partout dans le monde : les écarts observés il y a quelques décennies se réduisent, principalement pour l'enseignement primaire. Il est maintenant temps de se concentrer sur la réduction des écarts dans l'enseignement secondaire et supérieur également, afin d'assurer l'équité à tous les niveaux au cours de la prochaine décennie. Les écarts persistants entre les sexes dans l'éducation en Asie du Sud, en Afrique subsaharienne, en Afrique du Nord et au Moyen-Orient doivent être comblés. Ces régions devraient prendre du retard dans les décennies à venir.

Combiner la compréhension des déterminants sociaux et le pouvoir des données pour éclairer la prise de décision

Salma Abdalla de la Commission 3-D de l'Université de Boston a expliqué comment la pandémie de COVID-19 a montré le pouvoir des données pour façonner la santé de la population. Elle a également décrit comment cela peut éclairer la prise de décision pour l'avenir. L'évolution de la pandémie de COVID-19 aux États-Unis a démontré les implications de la non-utilisation des données sur les déterminants sociaux de la santé pour la prise de décision. L'inadéquation substantielle entre l'impact des déterminants de la santé et les dépenses de santé conduit à une augmentation des coûts de santé et de sécurité sociale.

Les inégalités de données existent à grande échelle dans le monde entier, des solutions pratiques doivent donc être trouvées pour différents contextes. La Commission 3-D vise à créer une lentille sur les déterminants de la santé et les données, plutôt que de proposer des actions concrètes. Cela devrait aider les décideurs à trouver les solutions spécifiques au contexte de leur région.

Leçons tirées des travaux de l'OMS sur les déterminants sociaux de l'équité en santé

Nicole Valentine de l'OMS a expliqué au public les principaux développements qui ont mis les déterminants sociaux à l'ordre du jour de l'OMS. Les déterminants sociaux ont un impact direct sur la santé (vie quotidienne et travail), prédisent la plus grande proportion de la variance de l'état de santé (inégalité en matière de santé) et structurent les comportements (santé). L'OMS a commencé par créer un cadre des principales catégories et voies de déterminants. Sur cette base, ils ont développé un modèle de causalité de base et des indicateurs des déterminants sociaux de la santé. Dans le cadre du projet EQuAL – financé par l'OMS et la Fondation Rockefeller –, des domaines, des sous-domaines et des recommandations pour ces déterminants ont été établis.

Cependant, il existe encore de nombreuses lacunes dans les données probantes sur de nombreux indicateurs des déterminants sociaux de la santé. Le programme de lutte contre les inégalités de santé ne peut progresser que lorsque l'impact des déterminants est rendu concret par les données.

L'avenir

Une surveillance fondée sur des données probantes des inégalités socio-économiques à l'échelle mondiale est nécessaire. Alors que nous allons dans la bonne direction, de meilleures données sont nécessaires. La collecte de données doit être améliorée grâce à la collaboration avec d'autres secteurs, en intégrant davantage d'indicateurs dans les enquêtes sur la santé et en utilisant des données géospatiales. De plus, la comparabilité globale des données doit être assurée, ce qui nécessite des infrastructures de recherche améliorées avec une portée comparative.

Regardez le dialogue sur le leadership mondial de CHAIN ​​ci-dessous. Les diapositives utilisées par les intervenants sont disponibles ici.