新兴学者在加拿大公共卫生研究和公平中的重要性

公共卫生研究在解决健康差异和改善边缘社区的健康结果方面发挥着至关重要的作用。学生是这项研究成功的关键。

“学生和受训者在塑造加拿大的公共卫生公平方面发挥着关键作用。他们确保了该领域研究项目、实践和政策的可持续性，”奥布莱恩公共卫生研究所和阿尔伯塔儿童医院研究所成员、卡尔加里大学卡明医学院博士Bukola Salami表示。“学生还为研究注入了新的想法和视角，从而促进了创新。”

奥布莱恩公共卫生研究所重点介绍了四位正在加拿大推动健康公平的新兴黑人公共卫生研究人员。

Gervin Apatinga博士：通过研究推进社会正义

Gervin Apatinga博士由对社会正义和平等的深刻承诺所驱动。作为一名移民到加拿大的人，他表示个人经历塑造了他的研究，并加强了他为边缘化社区创造有意义变革的决心。目前，Apatinga是社区健康科学系的博士后研究员，在Salami的指导下工作，致力于通过解决系统性不平等来改善黑人儿童和青少年的健康结果。

“黑人青年经历了根深蒂固的反黑人种族主义，这体现在他们在刑事司法和儿童福利系统中的过度代表以及较差的教育成果上，”Apatinga说。

这项由Salami领导并获得社会科学与健康研究委员会（SSHRC）资助的研究将通过跨不同学科的全国调查收集数据，建立知识中心，并利用这些发现来制定政策和项目干预措施，如黑人青年导师和领导力计划，以造福加拿大的黑人儿童和青少年。

“我们的目标是通过解决这些系统性问题来改善黑人儿童和青少年的整体结果。”

除了这个项目，Apatinga的研究兴趣还包括水资源安全、气候变化、人口健康、迁移、性别动态和基于性别的暴力。“对我来说，成功不是用财富来衡量的，而是通过我们对他人产生的积极影响来衡量的。”他说。

Oyinda Obigbesan：推进婴儿和产妇健康

Oyinda Obigbesan是一名四年级的生物医学科学学士生，她正在解决婴儿和产妇健康方面的关键问题。在Karen Benzies博士的指导下，Obigbesan研究了电子健康（eHealth）干预措施的评估，并参与了一项强调数字健康标准化测试需求的研究。

在她的本科学习期间，Obigbesan参与了多个研究项目。2022年，她进行了一项关于eHealth干预软件测试实践的环境扫描，揭示了评估方法的一致性不足。她的团队的研究结果强调了需要标准化的最佳实践来评估eHealth和移动健康（mHealth）技术，以确保它们的安全性、有效性和公平性。

目前，她正在分析阿尔伯塔家庭综合护理模式的数据，以确定教育和收入等社会因素是否与新生儿的结果相关。

“我希望通过我的研究解决生命早期的不平等问题，让人们拥有最好的生活机会，”她说。“知道我可以将我的教育转化为有意义的行动，激励我继续深造并继续产生影响。”

除了研究，Obigbesan还热衷于社区参与。“我很幸运在我的本科期间有出色的导师，这也让我想以同样的方式支持其他人，”她说。她在卡尔加里妇女中心担任同伴支持工作者，并在卡尔加里大学的学生导师计划中发挥积极作用，包括妇女科学与工程俱乐部（WISE）和健康科学学生协会（HSSA）。

Linda Bakunda：弥合代际知识差距并推动健康公平

Linda Bakunda致力于优化其社区的健康结果。作为社区健康科学系的二年级硕士生，她的研究重点是卫生服务。在Khara Sauro博士和Pamela Roach博士的指导下，Bakunda的论文项目研究了加拿大非洲、加勒比和黑人（ACB）患者获得外科护理的机会和质量。

Bakunda作为学生和公共卫生研究员的经历非常非传统。她最初攻读生物学学位，计划进入医学院，后来转到了商学学位。在接受职业顾问的支持和指导后，她意识到自己仍然对公共卫生感兴趣。通过一个健康与社会的辅修课程，她找到了一种融合兴趣并从事研究的方法。

“我的健康与社会辅修课程真正让我认识到，在健康领域产生影响不仅仅是成为医生或护士，”Bakunda说。

Bakunda对健康公平的兴趣以及为社区服务的热情一直是她研究的动力。她参与了多篇论文的研究，包括一项研究如何在医学教育中定义专业精神及其对健康公平的影响。该研究指出了患者和医生对专业精神的看法之间的脱节，并呼吁定义中融入反种族主义和反压迫原则，以改善边缘化社区的患者护理。

Bakunda目前的研究探讨了ACB患者在护理方面存在的差异，以改善这些人群的医疗保健结果。她旨在研究系统性障碍（如知识差距）如何影响ACB社区内的不同群体。“作为加拿大非洲、加勒比和黑人社区的一部分，我们并不是同质的群体。我想了解我们在这一大ACB伞下的不同身份如何影响我们获得的护理质量，”她说。

Bakunda希望她的研究不仅能够突出差异，还能推动政策变化并赋予社区知识。“我希望能够通过提高非洲、加勒比和黑人社区的医疗保健意识和可及性来实现持久的变革，”她说。

Olayinka Arimoro：揭示健康结果评估中的偏见以改进患者护理

Olayinka Arimoro通过他的研究确保患者获得适合他们的治疗。作为社区健康科学系的一年级博士生，Arimoro专注于生物统计学，开发准确解释患者报告结果的统计模型，重点关注健康结果评估中的偏见如何影响患者护理。

“我的工作的意义在于呼吁医疗服务提供者更多关注患者的声音，并推动更加公平和包容的医疗服务，”Arimoro说。

差异项目功能（DIF）是一种现象，即具有相同健康状况的患者根据年龄、性别和文化背景等因素对健康问卷的解读和反应不同。然而，传统的统计模型未能捕捉到测量偏差，如DIF。这些偏差会影响临床决策，并成为公平获取医疗服务的障碍。

在卡尔加里的硕士论文中，Arimoro通过将先进的机器学习模型纳入当前用于检测偏差的模型来解决这个问题。但在过渡到博士学位时，他意识到患者的问卷回答也可能随时间和健康状况或生活事件的变化而变化。现在，Arimoro的研究应用机器学习模型更好地捕捉这些变化，改进医疗服务提供者为患者做出治疗决策的方式。

在Tolu Sajobi博士的指导下，Arimoro的工作核心是开发统计模型，准确解释患者的问卷回答，并确保准确捕捉个体体验。“获取和分析数据是一回事，但能否将数据与人们的实际生活经历联系起来呢？”他说。

除了研究，Arimoro还致力于通过导师制和他的非营利组织Predicare Steun Foundation来赋能下一代年轻的黑人儿童。

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