Arbeitsbereich

MaxHel Center

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Forschungsfeld

Methoden

Die Forschung in den Themenbereichen wird durch moderne methodische Instrumente aus verschiedenen Disziplinen wie Demographie, Statistik und Genetik unterstützt. Das Wissen über diese Instrumente basiert zum Teil auf interner Expertise und zum Teil auf der Expertise, die wir von unseren institutionellen und individuellen Kooperationspartnern nutzen können. Im Bereich der demografischen und statistischen Methoden verfügen das Max-Planck-Institut für demografische Forschung und die Abteilung Bevölkerungsforschung über eine umfangreiche Wissensbasis. Für Projekte, die fortgeschrittene Methoden und Kenntnisse in der genetischen Forschung und der Konstruktion von polygenen Scores erfordern, arbeiten wir eng mit dem Institute for Molecular Medicine Finland (FIMM) und seinen Direktoren Mark Daly und Samuli Ripatti sowie mit Experten der Universität Bristol wie George Davey Smith zusammen, der Pionierarbeit auf dem Gebiet der genetischen Epidemiologie geleistet hat.

Darüber hinaus konzentriert sich das Center auf die Weiterentwicklung von Forschungsmethoden, insbesondere an der Schnittstelle zwischen demografischen Techniken, kausalen Schlussfolgerungen und genetischer Epidemiologie. Diese Schnittstelle ist der zentrale Punkt, an dem Fortschritte in der Erforschung sozialer Ungleichheiten im Gesundheitsbereich wesentliche Fortschritte ermöglichen könnten. Ein zentrales Instrument der demographischen Analyse, die Multistate-Life-Table, wird in der aktuellen Forschung hauptsächlich als deskriptive Methode verwendet. Versuche, kausales Denken oder die so genannte kontrafaktische Kausalregression in die Analyse von Sterbetafeln einzubeziehen, sind bisher begrenzt. Auch die Integration von Lebenssummenmethoden und genetischen Daten ist noch nicht erfolgt. Dasselbe gilt für die Integration genetischer Methoden und anderer Methoden der Längsschnitt- oder Kausalanalyse. Auch die Kombination von Verfahren des maschinellen Lernens mit diesen Methoden zur Berücksichtigung der Heterogenität der Bevölkerung ist bisher kaum erforscht. Unser Ziel ist es, die Forschung zu all diesen Themen voranzutreiben, mit dem letztendlichen Ziel, sowohl soziale Ungleichheiten in der Gesundheit als auch die kausalen Prozesse, die diese Ungleichheiten verursachen, besser zu beschreiben.

Unsere methodische Forschung ist in eine einzigartige Dateninfrastruktur eingebettet, die detaillierte Generations- und Verwandtschaftsbeziehungen, genetische Informationen, quasi-natürliche Experimente, Längsschnittdaten über ein halbes Jahrhundert und praktisch keine Ausfälle oder Verluste bei der Nachverfolgung umfasst. Dieser Kontext ermöglicht es uns, das Beste aus beiden Welten zu kombinieren, sowohl in Bezug auf die Beschreibung (wir beobachten die gesamte Population über die Zeit, nicht nur eine Stichprobe oder Querschnitte) als auch in Bezug auf kausale Schlussfolgerungen (wir können gleichzeitig verschiedene Designs mit festen Effekten, instrumentellen Variablen und genetischen Variablen untersuchen).