Covid-19时代的差异、决定因素和数据
10月14日星期三，威廉玛丽施罗德卫生政策中心继续其关于COVID-19大流行的多学科演讲系列，由WisdomBuilds， LLC的创始人和负责人Rashida Dorsey博士，M.P.H博士进行了虚拟演讲。Dorsey博士拥有14年的联邦数据工作经验，是少数民族健康和健康差异方面的专家。她也是人口统计数据收集标准、数据协调和数据政策方面的领导者。她的演讲题为“Covid-19时代的差异、决定因素和数据”，由运动机动学和健康科学教授Iyabo Obasanjo主持。
多西博士在她的演讲中探讨了两个主要主题，第一个是美国种族/少数民族之间的健康差异。她以疾病控制和预防中心（CDC）的数据为例，强调了美国印第安人、非洲裔美国人和西班牙裔人口与白人、非西班牙裔人口相比在COVID-19病例、住院和死亡方面的差异。她还提到，种族/少数民族患某些潜在慢性病的风险更高，如肥胖和心血管疾病，这些疾病会增加人们患COVID-19严重疾病的风险。
多西博士研究了健康的社会决定因素这一概念，以帮助解释这些健康差异。她将健康的社会决定因素描述为个人“生活、工作、娱乐、祈祷等等”的条件，这些条件有助于健康状况和健康结果。据多尔西博士介绍，例子包括医疗保健、经济稳定、教育、建筑环境以及社会和社区背景。多西博士说，在美国，种族/少数民族在许多健康的社会决定因素方面都经历了不平等，这“使他们患病或死于COVID-19的风险增加”。此外，她审查了该流行病的经济影响，如失业、企业关闭和粮食不安全加剧，这些影响在健康的社会决定因素背景下特别影响到种族/族裔少数群体。
多尔西博士贯穿整个演讲的另一个主题是数据驱动研究的重要性。她描述了许多数据来源，以帮助学生研究种族/民族差异和健康的社会决定因素。这些数据包括来自疾病预防控制中心COVID追踪器的国家和/或州数据、美国人口普查局的家庭脉搏调查、大西洋月刊的COVID跟踪项目，以及来自国家免疫和呼吸疾病中心病毒疾病部门、凯撒家庭基金会和城市研究所的数据。多西博士说，从这些和其他来源获得的健康数据可以加强研究并推动变革。
多尔西博士还为那些希望创建数据驱动的公共卫生研究的人制定了一个六步路线图，可以应用于COVID和其他健康问题。具体来说，她建议研究人员遵循以下步骤：选择一个特定的健康问题和人群；将目标人群与其他群体进行比较，以确定任何差异；通过查阅其他文献探讨健康的相关社会决定因素；找出数据中的任何空白，并寻找方法来填补它们；用数据讲故事；并利用这些发现来创造一个更健康的社区。多西博士说，这个路线图可以帮助研究人员开展进一步的研究，创造一个持续的公共卫生数据循环。
演讲结束后，多西博士回答了在场学生的问题。当被问及如何解决与COVID-19相关的种族/民族差异时，多尔西博士说，人们应该从预防新病例的角度考虑这些差异，并直接与受影响的社区合作，以社会经济因素和帮助COVID-19传播的个人行为为目标。
在回答有关COVID-19如何影响被监禁人群的问题时，她说，监狱是COVID-19传播的独特威胁，因为被监禁者与看守之间有密切接触。然而，多西博士还解释说，如果及早发现，这些机构的高度组织性和监督性质可以使疫情更容易控制。
最后，多西博士被问到对研究COVID-19感兴趣的学生应该从哪里开始。她评论说，学生们应该首先回顾疾病预防控制中心的健康公平战略，以帮助指导他们的问题，然后看看之前对这些主题的研究。
多尔西博士的演讲帮助学生与会者在已经存在的健康差距和健康的社会决定因素的背景下了解COVID-19。她的数据驱动资源和调查路线图为学生提供了他们需要成为卫生政策讨论的一部分的工具，这些讨论将比当前的大流行更持久。
