15 Ağustos 2024 – Briana StephensonHarvard TH Chan Halk Sağlığı Okulu’nda biyoistatistik yardımcı doçenti, daha iyi anlamak için biyoistatistiksel modeller geliştiriyor nüfus sağlık eşitsizlikleriBu soru-cevap bölümünde, çalışmalarını neyin motive ettiğini ve araştırmalarının geniş çaplı uygulamalarını paylaşıyor.
S: Biyoistatistik ve halk sağlığına ilginiz nasıl başladı?
A: Matematiği her zaman sevdim, ancak aynı zamanda yaşam bilimlerine de gerçekten ilgi duyuyordum. Yaşam bilimleriyle ilk tanıştığım 7. sınıf civarında öğretmenim bana “Doktor olacaksın” dedi. Bu yüzden bu yola girdim ve oldukça katı kaldım. Okul ve üniversite boyunca aldığım her karar bir doktor olma niyetiyleydi.
Üniversiteye gittiğimde, matematik anadalıydım ve tıp öncesi eğitim alıyordum. Sağlık ve tıp konuları ilgimi çekse de, kendimi matematik derslerine daha çok kaptırmış buldum. Matematiksel teorilerin ve ilkelerin, Massachusetts Otoyolu’ndaki trafik akışını anlamaktan, savunmasız popülasyonlarda hastalık nedenlerini bulmaya kadar ilginç sorunları çözmek için nasıl uygulanabileceğini öğrenmeyi çok seviyordum. Ancak tıp öncesi eğitim yolunda devam ettim. Tıp fakültesinin ilk dönemine kadar kendimi bir kavşakta bulmadım.
Tıp fakültesindeyken, topluluğumun sağlığını iyileştirmek isterken etki alanım bireysel hasta düzeyiyle sınırlıydı. Pratik eğitimimin bir parçası olarak, çok sayıda yaralanma ve tedavi planının tekrarlandığını gördüğüm bir çocuk spor kliniğinde çalıştım. Zamanla, hastanın yaşına, mahallesine ve diğer demografik özelliklerine göre sunulan yaralanma türlerinde kalıplar fark etmeye başladım. Dikkatim, bu hasta grupları içindeki yaralanma sayısını azaltmak için müdahaleleri daha iyi stratejize etmek amacıyla bu kümelenmiş vakaların kaynağını belirlemeye doğru kaymaya başladı.
Epidemiyoloji ve biyoistatistik üzerine bir seminere katıldım ve matematiği kullanarak nüfus düzeyindeki eğilimleri nasıl nicelleştirebileceğimi ve açıklayabileceğimi ve müdahalelerin uygulandığında toplum üzerinde yaratabileceği etkiyi nasıl tahmin edebileceğimi öğrendim. Bu seminer, nihayetinde tıp fakültesinden halk sağlığına geçişimi motive eden şeydi.
S: Biyoistatistik alanının ne olduğunu kısaca açıklayabilir misiniz?
A: İstatistik genel olarak verileri anlamlandırmaya çalışır; dünyada gördüğümüz farklı sorunların ardındaki nicel hikayeyi oluşturur ve farklı eğilimleri belirlemek için modeller kullanır. Biyoistatistik İstatistiğin tıp bilimleri de dahil olmak üzere biyolojik bilimlere uygulanan bir alt alanıdır.
Biyoistatistik, disiplinler arası ve uygulamalı bir disiplin olması gerçeğiyle istatistikten ayrılır. Hem istatistik hem de biyoistatistik, yöntem ve teori geliştirmeyle uğraşır, ancak biyoistatistikte geliştirdiğimiz yöntemlerin motivasyonu, bunların uygulanmasında kök salmıştır. Çalışmalarımızın sadece bir siloda kalmasını istemiyoruz; bunun dünyanın bir yerinde, sağlık ve tıp alanlarında uygulanmasını istiyoruz.
S: Araştırmanız hangi konulara odaklanıyor?
A: Matematiksel açıdan, geniş bir maruziyet kümesinden altta yatan kalıpları tanımlayabilen modeller geliştiriyorum. Uygulama tarafında, beslenme epidemiyolojisi ve toplum sağlığı eşitsizlikleriyle ilgili şeyler üzerinde çalışıyorum. Geniş ve çeşitli nüfuslarda gördüğümüz kalıpların ırk ve etnik köken, cinsiyet, coğrafya ve gelir gibi farklı demografik özelliklerden nasıl etkilendiğini anlamaya çalışıyorum. Çoğu zaman, bir çalışma nüfusunda demografik bir çoğunluğunuz varsa ve bir model çalıştırırsanız, bu çoğunluk gördüğünüz her eğilimi yönlendirecektir. Bu yüzden, bu daha küçük alt grupları yükseltebilen ve onları daha ön plana çıkarabilen esnek modeller yapmaya çalışıyorum.
S: Bu yöntemleri uyguladığınız son çalışma nedir? Ana çıkarım neydi?
A: Benim birincil odak noktam şu oldu: beslenme epidemiyoloji. Yakın zamanda bir çalışmak (beslenme uzmanı) ile Walter Willett geniş bir şekilde baktığımız yer diyetsel ABD’de düşük gelirli yetişkin kadınlar arasında görülen kalıplar ve bu diyetlerin farklı demografik faktörlere göre nasıl farklılık gösterebileceği -bu durumda, birinin ırksal veya etnik kimliği- hakkında daha iyi bir fikir edinmek istedik. Bu manzaranın ne olduğu ve diyetlerini nasıl daha iyi iyileştirebileceğimiz hakkında daha iyi bir fikir edinmek istedik çünkü diyet, birçok farklı kronik hastalığın habercisidir, buna kardiyovasküler hastalık Ve kanser.
Genel olarak, düşük gelirlilerin daha az sağlıklı bir diyete sahip olma eğiliminde olduğunu biliyoruz. Ancak, farklı ırklara ve etnik kökenlere göre şeyleri ayrıştırdığımızda, bununla ilgili bazı nüanslar görmeye başladık. Örneğin, İspanyol ve Meksika etnik gruplarındaki insanların sağlıklı olduğu bilinen baklagilleri çok tükettiğini gördük. Ve İspanyol olmayan Asyalıların diğer ırk ve etnik gruplara kıyasla biraz daha sağlıklı bir diyet kalitesine sahip olma eğiliminde olduğunu gördük.
Ulusal beslenmeyi yapmak çok kolay politikalar herkes için, ancak çalışmamız ne yediğimize dair çok fazla nüans olduğunu gösteriyor. Araştırmamızın, daha fazla ihtiyacı olan popülasyonlara odaklanarak sağlık eşitsizliklerini azaltmaya yardımcı olmak için daha hedefli, kasıtlı politikalar oluşturmasını gerçekten umuyorum.
S: Sırada ne üzerinde çalışıyorsunuz?
A: Şu anda iki projeye odaklandım. Birincisi, düşük gelirli kadınlar üzerinde yapılan beslenme çalışmasının devamı. Zaman içinde beslenme düzenindeki değişiklikleri ve bunların yeterince çalışılmamış ABD yetişkin kadın popülasyonlarında kardiyovasküler hastalık riskiyle nasıl ilişkili olduğunu belirleyecek bir yöntem geliştirmek için çalışıyoruz. Yakın zamanda, 1995’ten beri 58.000’den fazla ABD’li siyah kadının diyetlerini takip eden Siyah Kadınların Sağlık Çalışması’ndan veri aldık. 2021’deki son diyet değerlendirmesiyle, COVID-19 sırasında diyetlerin nasıl değişmiş olabileceğini ve kardiyovasküler sağlık üzerindeki sonraki etkilerini modellemek için gerçekten heyecanlıyız.
Laboratuvarımda üzerinde çalıştığımız bir diğer proje de yöntemlerimizi kullanarak sosyal çevrenin farklı yönlerinin nasıl birbiriyle ilişki kurabileceğini ve sağlık eşitsizliklerine nasıl katkıda bulunabileceğini belirlemek. Sosyoekonomik statüyü göz önünde bulunduran birçok analizde, araştırmacıların bir sürü faktörü tek bir modele koyması, örneğin ırk ve etnik köken, gelir ve eğitim gibi, ortaya çıkan sonuçtur. Bununla ilgili sorun, istatistiksel olarak, bu faktörlerin her birinin birbirinden bağımsız olduğunu söylüyorsunuz.
Ama gerçekten, gerçekleşen bir örtüşme var. Bir sağlık sonucuyla ilişkilendirilebilecek tek şey ırk olmayabilir; yoksullukla kendini gösterdiği gibi, bir evi kiralayıp kiralamamanızla kendini gösterdiği gibi ırk da olabilir. Günlük ulaşımınız nasıl görünüyor? Evinizin reisi erkek mi kadın mı? Evde öncelikli olarak konuşulan dil nedir?
Biraz daha derine inmek istiyorum, devreye girebilecek tüm bu farklı, kesişen faktörleri düşünmek istiyorum. Amaç, nasıl tanımladığımıza dair daha iyi bir fikir edinmek sosyal belirleyicilerçünkü bunların hepsi tek başına gerçekleşmiyor.
– Jay Lau
Fotoğraf: Suzanne Camarata
