L'avenir des déterminants sociaux de la santé : lutter contre les inégalités structurelles
Le discours autour des **déterminants sociaux de la santé (SDOH)** a considérablement évolué, allant au-delà des facteurs individuels vers une compréhension plus approfondie des forces structurelles qui façonnent les résultats en matière de santé. Historiquement, la recherche s’est concentrée sur des déterminants immédiats tels que l’accès à une alimentation saine, à l’éducation et au revenu. Bien que ces éléments restent cruciaux, un consensus croissant souligne la nécessité de regarder plus en amont, reconnaissant que les inégalités systémiques et l'oppression structurelle sont des facteurs fondamentaux de la santé de la population.
L'oppression structurelle englobe des systèmes de discrimination interconnectés dans divers domaines sociétaux : éducatif, économique, social, politique, pénal et juridique et de santé. Ces systèmes créent et perpétuent la subordination relationnelle des groupes socialement défavorisés, renforçant les croyances discriminatoires et la répartition inégale des ressources. Les exemples incluent le racisme structurel, le sexisme structurel et d’autres formes de préjugés systémiques qui se manifestent par des inégalités drastiques au sein des arrangements institutionnels. L'avenir de la recherche et de l'intervention SDOH réside dans la lutte globale contre ces formes d'oppression complexes, à plusieurs niveaux, à multiples facettes, interconnectées, systémiques et intersectionnelles.
Améliorer notre compréhension de ces facteurs structurels nécessite des approches innovantes en matière d'infrastructure de mesure et de données. Une recommandation clé est d’utiliser des théories structurelles interdisciplinaires pour guider le développement de mesures robustes et valides de l’oppression structurelle. Cela implique de reconnaître que l’oppression opère aux niveaux macro (par exemple, les politiques au niveau de l’État), méso (par exemple, les pratiques organisationnelles) et micro (par exemple, les idéologies intériorisées). De plus, l'oppression structurelle a de multiples facettes, est ancrée dans diverses institutions et interconnectée, ce qui signifie que les inégalités dans un domaine renforcent souvent celles dans d'autres, comme la ségrégation raciale résidentielle qui a un impact sur l'éducation, l'emploi et l'accès aux soins de santé.
Pour capturer avec précision ces phénomènes complexes, les études futures devraient opérationnaliser les formes structurelles d'oppression à l'aide de mesures empiriques fondées sur la théorie. Cela inclut l’utilisation d’approches à variables latentes, qui sont bien adaptées pour minimiser les erreurs de mesure et modéliser des systèmes complexes et inobservés comme le racisme structurel et le sexisme. L’intégration de mesures juridiques, culturelles et idéologiques de l’oppression structurelle permettra de mieux comprendre son influence omniprésente. De plus, il est crucial d’étudier la géographie de l’oppression structurelle – en identifiant les « points chauds » des environnements discriminatoires – pour des interventions ciblées. L'examen des voies sociales et des mécanismes biologiques reliant l'oppression structurelle à la santé permettra de mieux comprendre les liens de causalité.
En fin de compte, une infrastructure de données nationale conviviale et accessible au public sur les mesures contextuelles de l'oppression structurelle est essentielle. Cette infrastructure faciliterait la recherche mandatée financée par des fonds publics pour analyser les inégalités en matière de santé par rapport aux conditions structurelles et déposer les données dans un référentiel central. De tels efforts iraient au-delà des solutions individuelles, favorisant des changements systémiques qui réduiraient les inégalités en matière de santé et amélioreraient la santé globale de la population. En nous concentrant sur l’ensemble plus large des forces et des systèmes qui façonnent les conditions de vie quotidienne, nous pouvons œuvrer en faveur d’un avenir plus équitable et plus sain pour tous.