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Mabel Carabali dirigera une nouvelle Chaire sur les méthodes de lutte contre les inégalités en santé

Le CReSP est heureux d’annoncer l'octroi d'une nouvelle  Chaire de recherche du Canada sur les méthodes de lutte contre les inégalités en santé, sous la direction de la chercheuse Mabel Carabali, professeure au département d'épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail de l'Université McGill. Cette chaire de niveau 2 est octroyée pour une période de cinq ans.

Les recherches de la professeure Carabali visent à mettre en lumière et à réduire les inégalités en matière de nutrition et de santé au sein des différents groupes sociaux et culturels d'une société donnée. Ces disparités, souvent négligées dans les analyses basées sur des moyennes agrégées, nécessitent une approche plus nuancée.

Pour remédier à ces problèmes, notamment en ce qui concerne les maladies infectieuses, il est crucial de compiler toutes les données pertinentes, d'appliquer des méthodes rigoureuses pour évaluer l'étendue des inégalités, et de cerner les opportunités pour des changements durables.

En outre, Mme Carabali et son équipe de recherche enrichissent l'analyse des facteurs sociaux en élargissant les méthodes statistiques et en intégrant des approches qualitatives et mixtes dans leurs travaux. Ces efforts pourraient grandement contribuer à l'élaboration de politiques visant à combattre les inégalités et à prévenir les maladies.

Mabel Carabali est diplômée en médecine de l'Université libre de Colombie, possède un doctorat en épidémiologie de l'Université McGill, et a complété sa formation postdoctorale à l'Université de Toronto. Avant de rejoindre McGill, elle a été professeure adjointe à l'École de santé publique de l'Université de Montréal. Spécialisée en épidémiologie des maladies sociales et infectieuses, ses recherches actuelles se concentrent sur l'évaluation de l'impact de la sous-déclaration et de la mauvaise classification des résultats et des expositions socio-économiques dans le contexte des maladies infectieuses, ainsi que sur le développement de méthodes statistiques pour mieux comprendre l'intersectionnalité.