Hoje o blog Ciência Pelos Olhos Delas tem o prazer de apresentar a entrevista realizada com a Dra. Tatiane Santos pesquisadora da Colorado School of Public Health (Escola de Saúde Pública da Universidade do Colorado). A Dra. Tatiane é uma brasileira com uma trajetória profissional extremamente interessante, atuando na área de Economia de Saúde – uma especialidade dentro da Saúde Pública. 

Devido aos conhecimentos adquiridos ao longo de seus anos de especialização e trabalho de campo, a Dra. Tatiane foi convidada a integrar a Equipe de Modelagem da COVID-19 (um grupo formado por profissionais de diversas áreas da Universidade do Colorado que vem sendo fundamental para apoiar as decisões tomadas pelo governador e o diretor executivo e epidemiologista do Departamento de Saúde Pública e Meio Ambiente do estado do Colorado). 

Apesar de muito ocupada, a Dra. Tatiane teve a gentileza de conceder essa entrevista ao final de Julho de 2020. Nela, ela relata sua trajetória profissional toda realizada nos EUA, suas visões sobre a ciência, assim como traz, de maneira detalhada, explicações sobre como são feitas pesquisas na área de saúde pública e a importância da atuação multidisciplinar para o enfrentamento de uma situação tão nova e desafiante como a pandemia da COVID 19. A entrevista pode ser conferida na íntegra na língua inglesa ou ainda na tradução realizado com apoio das nossas colaboradoras Bruna Bertol e Giovana Breda Veronezi.

1. Cientista – era isso que você queria ser quando crescesse? Como sua trajetória acadêmica a levou à especialidade de Saúde Coletiva?

Durante o ensino médio, eu estava mais interessada em robótica, embora não tenho certeza se eu sabia exatamente no que isso implicaria. Lembro-me bem de ter ficado muito atraída pela ideia de criar novas tecnologias, o que tenho certeza que envolveria pesquisa e desenvolvimento. O desejo era tão forte que cheguei a prestar processos seletivos para programas de engenharia em Boston, MA. Mas esse desejo logo se transformou no sonho duradouro de ir para a faculdade de medicina. Depois de decidir que esse era o meu “caminho”, comecei meu bacharelado em Bioquímica como parte da minha educação “pré-medicina” (um requisito nos EUA antes do processo seletivo para ingresso no curso de medicina).

Durante a graduação, ganhei experiência prática trabalhando em ciência básica no laboratório de neurologia e epilepsia do Mass General Hospital (MGH). Trabalhei no MGH e no Children’s Hospital por cerca de 3 a 4 anos, inicialmente como voluntária e, posteriormente, como assistente de pesquisa. Eu ajudei a treinar alguns alunos de graduação em técnicas de laboratório e liderei algumas das pesquisas do laboratório em neurologia pediátrica. Esta foi minha primeira grande experiência com ciência básica de verdade em um dos principais centros acadêmicos e de pesquisa do mundo. Como resultado de minhas contribuições, fui co-autora de dois artigos científicos antes de concluir meu bacharelado em bioquímica.

Adorei minha experiência no MGH, que certamente destacou a disciplina e o rigor exigidos na pesquisa científica; no entanto, percebi que a ciência básica não era minha prioridade.

Nesse período (antes de terminar meu bacharelado), comecei a trabalhar para uma organização sem fins lucrativos de Prevenção do HIV/AIDS. Meu trabalho na “Multicultural AIDS Coalition” foi um trabalho prático de intervenção de saúde pública. Eu vejo isso como o componente “pós-pesquisa” do trabalho de saúde pública; as intervenções baseadas em evidências desenvolvidas (com base em pesquisas) para ajudar a enfrentar a epidemia de HIV/AIDS, especialmente entre minorias. Naturalmente, aprendi como as políticas governamentais facilitam (tanto financeiramente quanto em termos de investimento em capital humano) a implementação de programas essenciais para ajudar a melhorar a saúde da população.

Eu realmente me apaixonei pela saúde pública nessa época. Também achei que a disciplina se encaixaria muito bem com meu desejo de ser médica. Depois de concluir meu bacharelado em bioquímica, ingressei no programa de mestrado em saúde pública na Boston University, com ênfase em políticas e gestão de saúde. Durante esse tempo, trabalhei e frequentei a escola em tempo integral. Foi uma ótima experiência colocar em prática o que aprendi no mestrado. Continuei trabalhando para outras organizações sem fins lucrativos focadas em saúde pública. Mais tarde, entrei para a Cambridge Health Alliance, que é um dos maiores sistemas integrados de prestação de serviços de saúde a pessoas em situação de vulnerabilidade em Massachusetts. Trabalhei principalmente com políticas e programas do Medicaid (programa federal e estadual norte-americano que auxilia pessoas com renda e recursos limitados com relação a despesas médicas) para ajudar as populações vulneráveis ​​a se inscrever no Mass Health (o programa Medicaid do estado de Massachusetts) e acessar os serviços de saúde.

Não pude frequentar a escola de medicina porque as mensalidades eram extremamente altas e, na época, não me qualifiquei para nenhuma ajuda financeira devido ao meu status de estudante internacional. Após a difícil constatação de que não iria para a faculdade de medicina, decidi continuar minha carreira na saúde pública. Eu também sabia que em algum momento faria um doutorado na área de saúde pública.

Durante esse tempo, trabalhei em muitas funções relacionadas à saúde pública, incluindo implementação e formulação de políticas. Este trabalho abrangeu diferentes setores: o sem fins lucrativos, o governamental e o privado. Comecei meu programa de doutorado em economia da saúde (pesquisa de políticas de saúde) 10 anos depois de concluir meu mestrado. Pude trazer muito da minha experiência prática e do “mundo real” para o programa de doutorado, o que me ajudou a definir minhas áreas de interesse de pesquisa. Uma dessas áreas culminou em minha dissertação.

Atualmente, meu trabalho envolve uma combinação de pesquisa acadêmica, atuação prática e ensino. Eu absolutamente amo isso e tem sido interessante observar a evolução “não ortodoxa” da minha carreira.

Então… se eu sempre quis ser uma cientista? Acho que a resposta não é tão direta como para alguns de meus colegas. Sou motivada pelo fato de que minha pesquisa tem o potencial de moldar políticas federais, estaduais e locais que podem melhorar a vida das populações mais vulneráveis.

2. Como são desenvolvidas pesquisas na área de Saúde Pública? 

Na pesquisa de políticas de saúde (economia da saúde), as oportunidades de liderar os “ensaios clínicos randomizados” desejáveis são muito poucas por várias razões. Entre elas está o fato de que este trabalho geralmente examina políticas federais, estaduais e locais e seu impacto sobre os resultados, tais como saúde da população (por exemplo, mortalidade e morbidade), qualidade do atendimento e custo do atendimento (ou seja, eficiência). Essas políticas não são adotadas aleatoriamente pelos governos, e seria altamente antiético randomizar muitas delas. Por exemplo, se um programa oferece maior acesso a serviços de saúde para uma população (por exemplo, o Medicaid) e há alguma evidência de que esse acesso é favorável para os beneficiários deste programa, então seria antiético dar a algumas pessoas acesso ao programa e restringir o acesso a outras pessoas da população. Este é apenas um exemplo de vários em nosso campo.

Outro desafio é que o padrão de excelência dos ensaios clínicos randomizados provavelmente não nos daria uma compreensão real de como as políticas sociais e de saúde amplas funcionam na realidade. Em outras palavras, a natureza altamente controlada dos ensaios randomizados não fornece o tipo de ambiente (político, social e cultural) em que as políticas reais existem e são implementadas. Um dos problemas aqui seria que uma política pode funcionar em um ambiente altamente controlado, mas quando essa mesma política é implementada, por exemplo, em nível estadual, as coisas podem parecer muito diferentes porque as circunstâncias são extremamente diferentes das condições “controladas” do ensaio. Isso pode levar a impactos diferentes da política ou programa. Algumas das razões para essas diferenças incluem o fato de que o programa/política pode ser implementado de maneiras ligeiramente diferentes para acomodar diferenças “localizadas” (por exemplo, tensão financeira, aceitação do programa por provedores ou pacientes, fidelidade na implementação de protocolos, etc.). Outra razão para essas diferenças pode ser que as pessoas que deveriam se beneficiar do programa realmente não o “usam” de forma adequada, o que poderia levar a diferentes níveis de eficácia do programa.

Existem muitas maneiras de delinear estudos para examinar o impacto das políticas e intervenções. Eu os colocaria em dois grandes grupos de estudos que examinam 1) associações; e 2) efeito causal da política e/ou intervenção nos resultados selecionados. O segundo tipo geralmente requer um maior nível de rigor, base teórica, desenho do estudo e abordagem metodológica.

Um dos principais problemas das abordagens usadas em nossa área é o problema com vieses de estudo, como viés de seleção (por exemplo, por que o estado X escolheu implementar uma política quando o estado Y não o fez?). Isso pode levar ao problema de endogeneidade, em que alguns estados (ou outra “unidade”) podem estar mais inclinados a aprovar algumas dessas políticas, e também estar mais preparados para implementá-las, o que poderia levar a eficácia diferencial da política empregada (não por causa da política em si, mas por causa do ambiente em que foi implementada). Nossas abordagens metodológicas irão, em sua maior parte, visar controlar explicitamente esses vieses.

Também temos que nos certificar de que, ao examinarmos o efeito da política X no resultado Y, nossos resultados realmente mostram essa relação de X sobre Y e não o efeito de outras políticas implementadas contemporaneamente ou de outras tendências subjacentes. Em outras palavras, nosso desenho de estudo deve levar em conta outras políticas que podem impactar os resultados de interesse. Devemos, no mínimo, reconhecer a possibilidade. Uma classe geral de experimentos com os quais trabalhamos é chamada de experimentos naturais. Esta classe analisa como as políticas e intervenções impactam os resultados em nível populacional em um cenário “de mundo real”. Por exemplo, vários estudos foram publicados para entender o impacto da Lei de Proteção ao Paciente e Cuidados Acessíveis [tradução livre] (“Obama care”) em vários aspectos, tais como: acesso aos cuidados, custo dos cuidados, qualidade, entre outros.

Vou dar um exemplo, mas tenha em mente que é APENAS UMA abordagem para testar hipóteses em economia da saúde e pesquisa de política em saúde. A análise “difference-in-differences” (DID)  é amplamente usada na literatura de política/economia em saúde. Esta abordagem testa se a política X teve um impacto no resultado Y depois que a política foi implementada. É um estudo “pré-pós”. Tal como acontece com outros estudos rigorosos, a abordagem DID requer um grupo controle MUITO robusto para garantir que muitos dos vieses inerentes aos experimentos naturais sejam “explicitamente” considerados.

Por exemplo, se quisermos entender o impacto da expansão do Medicaid no acesso de pacientes aos serviços de saúde, podemos comparar todos os estados que expandiram o programa em relação aos estados que não expandiram. Além disso, nossos modelos devem levar em conta os padrões sazonais na utilização de serviços de saúde, características do paciente e do provedor, políticas estaduais e muitos outros fatores que também podem estar correlacionados/associados ao resultado de “acesso a serviços de saúde”. Especificamente, o resultado poderia ser “visitas de cuidado primário”, “visitas ao departamento de emergência”, “triagens de câncer”, entre outros resultados de acesso. Nossos modelos devem se basear em modelos teóricos/conceituais bem estabelecidos que explicam por que esperaríamos que X tivesse um impacto sobre Y e a direção dessa relação. Idealmente, também precisamos trabalhar com um número amostral (“N”) grande; no entanto, existem abordagens estatísticas para lidar com estudos que têm apenas algumas observações.

Outra abordagem amplamente utilizada em nosso campo é a abordagem de “variável instrumental”. O nível de “elegância” do modelo varia de modelos simples (que são provavelmente mais propensos a vieses) a modelos mais complexos que levam em consideração muitos dos vieses inerentes ao projeto experimental natural.

3. Algum profissional ou ação a inspirou na escolha dessa carreira?

Para ser honesta, à medida que eu progredi e evolui em meu próprio campo, tenho girado ao redor do trabalho de alguns estudiosos que admiro e respeito. Não diria que inspiraram meu interesse original pelo trabalho que faço, mas ajudam a guiar meu trabalho, esforçando-me para aderir aos mais altos níveis de rigor metodológico e teórico; e, especialmente, para cultivar a criatividade para fazer perguntas interessantes e relevantes.

Em termos gerais, minhas áreas de interesse de pesquisa estão relacionadas ao impacto de políticas que incentivam a colaboração intersetorial (ou seja, setor de saúde, setor de serviços humanos/sociais, educação, habitação, etc.) e seu impacto na saúde da população e na alocação eficiente de recursos. Eu me interesso particularmente pelo impacto relacionado às populações vulneráveis.

Acho que meu foco em populações vulneráveis cresceu a partir da observação do trabalho de meu pai e minha mãe na medicina (pai) e psicologia (mãe). Eles sempre estiveram empenhados em melhorar a vida daqueles que têm menos acesso a recursos (ou seja, populações vulneráveis). Eles voluntariaram  horas incontáveis para esse propósito. Eles também sempre apoiaram ativamente a “causa” de ajudar os mais vulneráveis. Se houve uma, diria que o trabalho e a dedicação deles são minha inspiração, mesmo que não tenha envolvido pesquisas.

4. Enquanto pesquisadora na área de saúde coletiva, você teve oportunidade de atuar no enfrentamento de epidemias conforme mencionado anteriormente. Conte-nos um pouco mais sobre seu trabalho no tratamento da AIDS.

Minha introdução ao mundo da saúde pública foi por meio de uma organização sem fins lucrativos que se focava na prevenção do HIV/AIDS e na educação para comunidades negras. Curiosamente, me deparei com este trabalho e organização por acaso, o que mais tarde se tornou não só uma paixão minha, mas um foco de carreira (não necessariamente HIV/AIDS, mas meu trabalho em saúde pública e políticas em saúde).

Meu trabalho inicial foi baseado na prática. Trabalhei diretamente com comunidades urbanas negras ao redor de Boston, fornecendo educação sobre prevenção, redução de danos e recursos para que estivessem mais bem preparados para tomar as precauções certas na prevenção de infecções.

5. Agora você faz parte de uma força-tarefa da Universidade do Colorado que busca estudar e aplicar medidas para a contenção da COVID-19. Conte-nos como sua especialidade pode contribuir para o combate de uma pandemia?

Este é um novo papel muito interessante para mim. Eu trabalhei com o Reitor da Colorado School of Public Health (Reitor Jonathan Samet) por cerca de 2 anos em vários projetos; alguns dos quais faziam parte da visão e estratégia de longo prazo dele para o crescimento contínuo do trabalho do departamento no estado e em nossos 3 campi.

Quando a pandemia da COVID-19 começou a mostrar seus primeiros indícios de uma pandemia real (conforme definido pela Organização Mundial da Saúde e outras instituições de saúde pública), o reitor me convidou para participar da Equipe de Modelagem da COVID-19. A equipe é composta por epidemiologistas, bioestatísticos, economistas, um matemático e um sociólogo.

A primeira tarefa da equipe foi fornecer modelos de projeções  da pandemia da COVID-19 no estado do Colorado. A equipe vem assessorando o governador do estado Jared Polis e o diretor executivo e epidemiologista do Departamento de Saúde Pública e Meio Ambiente do estado do Colorado. A prioridade inicial era ajudar o estado a planejar para picos no uso de leitos hospitalares (leitos de cuidados intensivos e unidades de terapia intensiva). A questão principal era: a pandemia de COVID-19 estava em um estágio que ultrapassaria a capacidade de leitos hospitalares de unidade intensiva do estado? Em outras palavras, nossos hospitais seriam capazes de atender todos os pacientes que precisassem de cuidados? Responder a essa pergunta ajudou os hospitais a aumentaram sua capacidade de leitos para acomodar o aumento iminente de uso das instalações hospitalares devido a infecções por COVID-19. Isso continua a ser um foco prioritário. Meu papel nesta fase foi identificar e coletar os dados relevantes sobre indicadores da COVID-19 (por exemplo, número de casos, hospitalizações e mortalidade), capacidade de leitos hospitalares, dados demográficos da população no estado (por exemplo, idade, educação, taxa de indivíduos com seguro saúde, etc) e outros dados que foram críticos para o modelo que está sendo desenvolvido por nossos epidemiologistas. Queríamos que nosso modelo refletisse a realidade do Colorado, ao contrário de vários outros modelos que não leva em consideração os dados mais atualizados e precisos da situação no estado.

Conforme a terceira semana de resposta da equipe terminou, comecei a mudar meu foco para a força de trabalho de rastreamento de contato e capacidade técnica. Não houve coleta de dados e/ou avaliações sistematicamente da capacidade dos departamentos de saúde pública locais do Colorado para fornecer identificação abrangente de casos, rastreamento de contato e outras estratégias de contenção. Essas atividades são essenciais para conter e, eventualmente, suprimir a pandemia, especialmente no contexto de relaxamento das medidas de distanciamento social e “reabertura” da economia. Uma questão chave era: o estado do Colorado tem força de trabalho necessária para fornecer rastreamento de contato para todos os indivíduos positivos para a COVID-19? (isso envolve muitos aspectos que estão descritos em detalhe no nosso relatório completo).

O estudo também buscou compreender a infraestrutura tecnológica para coletar e analisar o rastreamento de contato e as atividades de contenção. Nesse ponto, e atualmente, os departamentos locais de saúde pública do Colorado desenvolveram suas próprias abordagens para coletar dados sobre suas atividades de rastreamento de contato, o que não é ideal porque há necessidade de uma plataforma mais centralizada que possa rastrear sistematicamente essas informações para informar atividades chave de vigilância no estado. O relatório culminou em um conjunto de conclusões e recomendações para abordar as lacunas identificadas e para ajudar o estado a se posicionar em um caminho mais adequado para conter e suprimir a pandemia. Este trabalho foi parcialmente financiado por uma bolsa da National Science Foundation e pela secretaria estadual de saúde.

O relatório ajudou a informar o planejamento estadual e local para a força de trabalho de rastreamento de contatos e melhorias tecnológicas. Os resultados do relatório também foram usados para tomar decisões sobre como alocar fundos recebidos dos governos federal e estadual aos governos locais (condado) para ajudar na resposta à pandemia.

Outro foco do meu trabalho é fazer recomendações sobre indicadores de rastreamento de contatos que precisam ser monitorados e coletados regularmente para entender a eficácia das atividades de rastreamento. Enquanto aguardamos o estado para desenvolver uma plataforma tecnológica estadual para coletar esses dados, eu liderei o desenvolvimento de uma pesquisa recorrente que os departamentos locais de saúde pública do estado irão finalizar e que coletará os dados principais. Alguns desses dados informam os parâmetros do modelo de doença que lançarão luz sobre a eficácia do rastreamento de contato na redução da pandemia no Colorado.

É importante observar que a infraestrutura de saúde pública tem sido cronicamente subfinanciada por décadas nos Estados Unidos. A maioria, senão todos, os departamentos locais de saúde pública não estavam preparados para absorver os choques e as necessidades de capacidade impostos pela pandemia da COVID-19.

Minha segunda função principal no grupo é desenvolver e manter parcerias-chave com as autoridades e agentes locais (por exemplo, comissários municipais, diretores de departamentos de saúde pública locais, comunidade empresarial, planejadores, etc). Isso ajuda nossos modeladores de doenças a incluir parâmetros “realistas” nos modelos em vez de parâmetros derivados da experiência fora do Colorado. É importante observar que todos os nossos parâmetros de modelo são derivados de uma revisão completa da literatura científica em evolução acerca da COVID-19 e informações de  “pessoas que atuam em campo” fazendo o trabalho.

Minha terceira e muito importante função é liderar o desenvolvimento de um website que fornecerá informações em nível de condados sobre indicadores-chave relevantes acerca da pandemia de COVID-19. O objetivo é educar o público sobre os principais tópicos, dados e pesquisas sobre o tema. Ele também foi projetado para auxiliar os planejadores locais que podem usar as informações do site para ajudar a orientar a tomada de decisão local.

Esforços estão direcionados para que o site seja amigável e fácil de navegar. Ele agregará dados sobre: informações demográficos da população (idade, raça, etnia, etc), fatores sociais e econômicos (educação, seguro, desemprego, etc), comorbidades (diabetes, obesidade, doenças cardíacas, etc), comportamentos de saúde (tabagismo , etc), dados de mobilidade agregados/não identificados e outras informações importantes que podem ajudar os residentes do estado e o planejador a entender melhor a pandemia à medida que ela evolui. Atualmente, estamos desenvolvendo modelos regionais (em oposição ao modelo estadual que tem informado a resposta estadual) que equipará os governos locais para responder de forma mais adequada à pandemia localmente. Há muita variação entre os condados no Colorado em termos de “onde eles estão” na pandemia (por exemplo, número de casos, hospitalizações, mortes, etc.). Este site está sendo desenvolvido com a contribuição de autoridades e agentes locais que também serão nosso público-alvo.

Também mobilizamos um “Grupo Consultivo de Autoridades e Agentes Locais [tradução livre]” formal que ajudará a liderar o desenvolvimento e a expansão do website, bem como informar os modelos regionais de doenças.

6. Como você vê o cenário mundial de enfrentamento da pandemia nesse momento? 

Tem sido muito interessante observar como os países têm respondido e quão bem ou mal sucedidos eles foram em “surfar” a primeira onda da pandemia.

As mensagens confusas e a liderança descentralizada em alguns países tiveram um claro impacto negativo em sua capacidade de “suprimir” com sucesso a primeira onda da pandemia. Como resultado, eles ficaram presos na primeira onda, como é o caso dos Estados Unidos, que está passando por picos de casos, hospitalizações e mortes em vários estados, (incluindo o Colorado, que não está tão ruim, mas há uma tendência muito preocupante, conforme relatado por nosso grupo em julho de 2020.) 

A politização da pandemia e as medidas a serem tomadas para contê-la e suprimi-la também têm prejudicado uma resposta eficaz. Um exemplo óbvio é o uso de máscaras, que causou uma grande variação nas respostas de indivíduos, levando a uma baixa “adesão” ao uso de máscaras em diversos locais nos Estados Unidos. O rastreamento de contatos é outro ponto sensível para muitas pessoas. Alguns equiparam o rastreamento de contato, a quarentena voluntária e o uso de máscara como “violação de suas liberdades pessoais”. Vários países que conseguiram conter a pandemia com sucesso têm altos níveis de participação em termos de uso de máscaras e rastreamento de contato. Há muita desconfiança no governo nos EUA; do uso de dados pessoais e outros problemas de longa data que agora estão afetando nossa capacidade de responder com sucesso à pandemia.

Além disso, no contexto do movimento Black Lives Matter (“Vidas Negras Importam”), bem como outras áreas de iniquidades raciais muito debatidas; a COVID-19 mais uma vez trouxe à tona as profundas desigualdades que existem nos Estados Unidos. Décadas de políticas que privaram comunidades negras as tornaram significativamente mais vulneráveis ​​à pandemia. Por exemplo, negros e latinos são desproporcionalmente afetados pela pandemia da COVID-19 em termos de número de casos, hospitalizações e mortes. É importante ressaltar que esses dois grupos constituem uma proporção muito menor da população do país. Existem muitas razões subjacentes para isso, como o fato de que esses grupos são mais propensos a trabalhar em “empregos essenciais” de baixa remuneração, o que os expõem à doença com mais frequência; são mais propensos a morar em moradias lotadas devido à baixa renda; têm maior probabilidade de não possuir seguro de saúde e uma série de outras desigualdades de longa data nos Estados Unidos.

Outra retórica importante desde o início da pandemia é a ideia de que devemos abordar a saúde pública OU a economia. Não deveria haver dualidade entre estes dois parâmetros. É simples: uma população saudável contribui para uma economia saudável e uma economia saudável contribui para uma população saudável. Muitas pessoas descreveram a resposta à pandemia como um argumento do tipo “um ou outro”. NÃO é o caso. Devemos conter e suprimir a pandemia para evitar mortes e sofrimento evitáveis, enquanto TAMBÉM permitir que nossa economia se reabra e prospere. A “reabertura” pode acontecer com cuidado e segurança se alguns comportamentos importantes (por exemplo, uso de máscara e distanciamento social); e a infraestrutura (por exemplo, teste e rastreamento de contato) estejam disponíveis.

7. Como cientistas e ações coordenadas de várias especialidades podem contribuir para a volta à normalidade e a preparação para futuras epidemias? 

Acho que um exemplo claro da necessidade de uma abordagem multidisciplinar para lidar com a pandemia é nosso grupo de modelagem de doenças. Temos a participação de muitos acadêmicos, abrangendo diferentes disciplinas e campi da Universidade do Colorado. Também consultamos regularmente formuladores de políticas, tomadores de decisão, autoridades e agentes locais e outras pessoas que têm experiência prática com a pandemia. Acredito que temos um bom equilíbrio entre as perspectivas de “saúde pública e economia”, o que é absolutamente fundamental para retornar com segurança à “vida normal”. Pode demorar um pouco, mas chegaremos lá.

Em termos de planejamento e preparação para futuras pandemias, acho que levará mais alguns meses para que o foco mude para “futuras pandemias”, integrando lições aprendidas até aqui para planejar para futuras epidemias. É absolutamente crítico criar a infraestrutura necessária para responder a futuras pandemias, para que não estejamos tão “mal preparados” como desta vez com a COVID-19.

A COVID-19 é um desafio sem precedentes e ainda em evolução, então é natural que houve e haverá muitos erros e muitos acertos. No entanto, a esperança é que possamos mobilizar nosso capital humano e outros recursos para desenvolver um “plano” melhor para lidar com outros desafios de igual, maior ou menor magnitude.

Eu continuo  meu trabalho com o grupo de modelagem da “Colorado School of Public Health“, mas estou começando uma bolsa de pós-doutorado na “Wharton School at the University of Pennsylvania”. Lá, continuarei minha pesquisa sobre o impacto das políticas de reforma na saúde da população e na alocação eficiente de recursos. Também continuarei a trabalhar em pesquisas relacionadas à COVID-19. A maioria dos meus colaboradores na University of Pennsylvania são economistas, cientistas sociais e médicos.

8. Ao longo da sua carreira, você já enfrentou alguma dificuldade enquanto cientista por ser mulher?

Sim. Além disso, uma camada adicional de desafio vem do fato de que sou latino-americana nos EUA. Isso vem com algumas ideias “pré-concebidas” muito claras sobre quem somos e o que podemos alcançar. Eu sei que tive que trabalhar muito mais duro do que meus colegas “homens brancos” para conseguir quase o mesmo e estar onde estou. Tenho uma personalidade muito assertiva e realmente acredito que posso realizar quase tudo pelo que tenho paixão. Isso definitivamente me ajudou a chegar onde estou, mas não sem algumas lutas sérias e uma percepção “desanimadora” de que até mesmo pessoas que deveriam ser muito inteligentes e sensíveis têm preconceitos implícitos que podem ser muito destrutivos.

Sempre me preocupo com pessoas que podem não ter personalidades “assertivas” e que talvez se esquivem de “confrontos construtivos” porque podem perder grandes oportunidades. Tenho certeza de que isso acontece o tempo todo. Já estive em situações desafiadoras que exigiam conversas desconfortáveis ​​para resolver problemas que NÃO deveriam existir, mas precisavam ser resolvidos e interrompidos. Algumas dessas situações não eram preconceito aberto contra mulheres ou latinos(as). Acho essas situações ainda mais desafiadoras de identificar, definir, confrontar e abordar.

9. Descreva, em poucas palavras, a ciência pelos olhos da Dra. Tatiane Santos.

A ciência deve ser acessível a todos. Acho que é nosso dever, como cientistas, fazer o nosso melhor para comunicar e divulgar a ciência e evidências da forma mais acessível que for possível, para atingir o maior número de pessoas. Não é fácil fazer isso, mas acho que “ciência, academia e pesquisa” às vezes pode ser um pouco elitista e eu particularmente não amo esse aspecto da ciência. Amo quase tudo o mais sobre ciência e me comprometi a sempre me esforçar para comunicar minha pesquisa de maneiras acessíveis a todos. Eu quero “popularizar” a ciência.

Agradecemos muito à Dra. Tatiane Santos pela disponibilidade em oferecer um pouco de seu escasso tempo para nos trazer as informações valiosas aqui contidas.

Abaixo você pode conferir as respostas na íntrega em inglês.

Scientist – was that what you wanted to be when you grew up? How did your academic pathway lead you to specializing in Public Health?

During high school I was more interested in robotics, although I’m not entirely sure I knew exactly what it would involve. I do recall being very attracted to the idea of creating new technologies, which I am pretty sure would involve research and development. The desire was strong enough that I actually applied for engineering programs in Boston, MA. That desire soon turned into a lasting dream of going for medical school. Once I decided that was my “path”, I started my bachelor of science degree in Biochemistry as part of my “pre-med” education (a requirement in the US prior to applying for medical school).

During my undergraduate years, I got hands-on experience working in basic science at a Mass General Hospital neurology and epilepsy laboratory. I worked at MGH and Children’s Hospital for about 3 to 4 years, initially as a volunteer, and later as a research assistant. I helped train some incoming undergraduate students in lab techniques, and was the primary lead for some of the lab’s principal investigator research on pediatric neurology. This was my first in-depth experience with true basic science in one of the world’s leading academic and research centers. As a result of my contributions, I was the co-author to two research papers before I completed my bachelor degree in biochemistry.

I loved my experience at MGH, and it certainly highlighted the discipline and rigor required in scientific research; however, I realized that basic science was not my priority.

In the meantime (before I finished my BS degree), I started working for an HIV/AIDS Prevention non-profit organization. My work at the “Multicultural AIDS Coalition” was practice-based public health intervention work. I see it as the “post-research” component of public health work; the evidence-based interventions developed (based on research) to help address the HIV/AIDS epidemic, especially among minority populations. Naturally, I learned how government policies facilitate (both financially and in terms of human capital investment) the implementation of critical programs to help improve population health.

I really fell in love with public health around that time. I also thought that the discipline would fit very nicely with my desire to be a physician. After completing my BS in biochemistry, I joined the master in public health program at Boston University, with a concentration in health policy and management. During that time, I worked full-time and attended school full-time. It was a great experience to put into practice what I learned in the master program. I continued working for other non-profit organizations that focused on public health. Later, I joined the Cambridge Health Alliance, which is one of the largest safety net integrated healthcare delivery systems in Massachusetts. I worked primarily with Medicaid policy and programs to help vulnerable populations enroll in Mass Health (the state’s Medicaid program) and access healthcare services.

I was not able to attend medical school because tuition was extremely high and, at the time, I didn’t qualify for any financial aid due to my international student status. After the difficult realization that I was not going to medical school, I decided to continue my career in public health. I also knew that at some point I would pursue a doctoral degree in the field of public health.

During this time, I worked under many capacities related to public health, including implementation and policy-making. This work spanned different sectors: nonprofit, government and the private sector. I started my PhD program in health economics (health policy research) 10 years after I completed my master degree. I was able to bring a lot of my practice-based, “real world” experience to the PhD program which helped me define my research areas of interest. One of these areas culminated into my dissertation.

Currently, my work involves a combination of academic research, practice-based work, and teaching. I absolutely love it and it’s been interesting to observe the “unorthodox” evolution of my career path.

So…have I always wanted to be a scientist? I think that the answer is not straight-forward as it seems to be for some of my colleagues. I am motivated by the fact that my research has the potential to shape Federal, State and local policies that can improve the lives of the most vulnerable populations.

How is conducted  research in Public Health?

In health policy research (health economics), the opportunities to lead the desirable “randomized controlled trials” are very few for various reasons. Among them is the fact that this work usually examines Federal, State, and local policies and their impact on outcomes such as population health (e.g., mortality and morbidity), quality of care, and cost of care (i.e., efficiency). These policies are not randomly adopted by governments, and it would be highly unethical to randomize many of these policies. For instance, if a program offers greater access to health care services to a population (for example, Medicaid) and there is some evidence that this access is beneficial to beneficiaries of this program, then it would be unethical to give some people access to the program and to restrict access to others in the population. This is only one example of several in our field.

Another challenge is that the gold standard of randomized controlled trials is unlikely to give us a real understanding of how broad social and health policies would work in reality. In other words, the highly controlled nature of randomized trials does not provide the type of environment (political, social and cultural) in which actual policies exist and are implemented. One of the problems here would be that a policy might work in a highly controlled environment, but when this same policy is implemented, for instance, at the state level, things may look very different because the circumstances are extremely different from the “controlled” environment of the trial. This could lead to different impact of the policy or program. Some of the reasons for these differences include the fact that the program/policy might be implemented in slightly different ways to accommodate “localized” differences (e.g., financial strain, acceptance of program by providers or patients, fidelity in implementing protocols, etc). Another reason for these differences could be that the people who are supposed to benefit from the program don’t really “use” it adequately which could lead to different levels of program effectiveness.

There are many ways to design studies to examine the impact of policies and interventions. I would place them in two large buckets of studies that look at 1) associations; and 2) causal effect of policy and/or intervention on selected outcomes. The second type usually requires a higher level of rigor, theoretical framework, study design and methodological approach.

One of the main issues of the approaches used in our discipline is the issue with study biases such as selection bias (e.g., why did state x choose to implement a policy when state y didn’t?). This can lead to the issue of endogeneity, in which some states (or other “unit”) may be more inclined to pass some policies, and these same states may also be more prepared to implement these policies, which could lead to differential effectiveness of the policy (not because of the policy itself, but because of the environment in which it was implemented). Our methodological approaches will, for the most part, aim to explicitly control for these biases.

We also have to make sure that when we examine the effect of policy X on outcome Y, that our results actually show that relationship X on Y, and is not the result of other contemporaneously implemented policies, or other underlying trends. In other words, our study design must account or other policies that may impact the outcomes of interest. We must, in the very least, acknowledge the possibility. A general class of experiments we work with is called natural experiments. This looks at how policies and interventions impact population-level outcomes in the “real-world” setting. For instance, numerous studies have been published to understand the impact of the Patient Protection and Affordable Care Act (“Obama care”) on several outcomes such as: access to care, cost of care, quality, among other outcomes.

I’ll give one example, but please keep in mind that this is ONLY ONE approach to test hypotheses in health economics and health policy research. The difference-in-differences (DID) analysis is used widely in the health policy/economics literature. This approach tests whether policy X had an impact on outcome Y after the policy was implemented. It’s a “pre-post” study. As with other rigorous studies, the DID approach requires a VERY strong control group to ensure that many of the biases inherent with natural experiments are “explicitly” accounted for.

For instance, if we want to understand the impact of Medicaid expansion on patient-level access to healthcare services, we can compare all the states that expanded Medicaid to the states that did not expand Medicaid. Additionally, our models have to account for seasonal patterns in healthcare utilization, patient and provider characteristics, state-level policies, and many other factors that may also be correlated/associated with the outcome of “access to healthcare services”. Specifically, the outcome could be “visits to primary care”, “emergency department visits”, “cancer screenings”, among other access outcomes. Our models must rely on well-established theoretical/conceptual models that explain why we would expect X to have an impact on Y, and the direction of that relationship. Ideally, we also need to work with large “N”; however, there are statistical approaches to deal with studies that have only a few observations.

Another approach widely used in our field is the “instrumental variable” approach. The level of model “elegance” ranges from simple models (that are likely more prone to biases) to more complex models that account for many of the biases inherent in the natural experimental design.

Did any professional or act inspire you in choosing this career?

To be honest, as I progress and evolve in my own field, I have gravitated toward the work of some scholars that I admire and respect. I would not say they inspired my original interest in the work I do, but they help guide my work by striving to adhere to the highest levels of methodological and theoretical rigor; and especially to cultivate creativity to ask interesting and relevant questions.

Broadly, my areas of research interest are related to the impact of policies that encourage cross-sectorial collaboration (i.e., healthcare sector, human/social services sector, education, housing, etc), and their impact of population health and efficient allocation of resources. I’m particularly interested in the impact related to vulnerable populations.

I think that my focus on vulnerable populations grew from my observation of my father’s and mother’s work in medicine (father) and psychology (mother). They’ve always been committed to improving the lives of those that have less access to resources (i.e., vulnerable populations). They’ve volunteered countless hours towards that purpose. They’ve also always been vocal supporters of this “cause” to assist the most vulnerable. If anything, their work and dedication is my inspiration, even though their work was not research-based.

As a researcher in public health, you have had the opportunity to work towards the control of epidemics as mentioned above. Tell us more about your work on AIDS treatment.

My introduction to the world of public health was through a nonprofit organization that focused on HIV/AIDS prevention and education for communities of color. Interestingly, I came across this work and organization by chance which later became not only a passion of mine, but a career focus (not HIV/AIDS necessarily, but my work in public health and health policy).

My initial work was practice-based. I worked directly with urban communities of color around Boston providing prevention education, harm-reduction, and resources so they were better prepared to take the right precautions in preventing infection.

You are now part of a task force at the University of Colorado that aims to study and apply measures for contention of COVID-19. Tell us how can your specialization contribute to defeating a pandemic?

This is a very interesting new role for me. I had been working with the Dean of the CO School of Public Health (Dean Jonathan Samet) for about 2 years on various projects; some of which were part of his long-term vision and strategy for the continued growth of the school’s work in the State and across our 3 campuses.

As the COVID-19 pandemic began to show its first inklings of a real pandemic (as defined by the World Health Organization and other public health institutions), the Dean invited me to join the rapidly forming COVID-19 Disease Modeling Team. The team is composed of epidemiologists, biostatisticians, economists, a mathematician and sociologist.

The team’s first task was to provide modeling projections of the COVID-19 pandemic in CO. The team advises Governor Jared Polis and the CO Department of Public Health and Environment executive director and lead epidemiologist. The initial priority was to help the state plan for surges in hospital bed use (acute care beds and intensive care unit/critical care beds). The bottom-line question was: was CO’s COVID-19 pandemic at a stage that would put our hospitals over acute and critical bed capacity utilization? In other words, would our hospitals be able to serve every patient that needed care? Answering this question, helped hospitals increase their bed capacity to accommodate the imminent surge in hospital use due to COVID-19 infections. This continues to be a priority focus. My role in this stage was to identify and collect the relevant data on COVID-19 indicators (e.g., number of cases, hospitalizations and mortality due to COVID-19), hospital bed capacity, CO population demographics (e.g., age, education, uninsurance, etc) and other data points that were critical to the model being developed by our epidemiologists. We wanted our model to reflect the reality in CO, as opposed to the several other models that may not be informed by the most updated and accurate CO-based data.

As the third week of the team’s response closed, I began to shift my focus to contact tracing workforce and technical capacity. There were no systematically collected data and/or evaluations of CO’s local public health departments’ capacity to provide comprehensive case identification, contact tracing, and other containment strategies. These activities are critical to containing and eventually suppressing the pandemic, especially in the context of relaxing social distancing measures and “re-opening” the economy. One key question was: does CO have the workforce capacity to provide contact tracing to all COVID-19 positive individuals? (this involves many aspects which are described in detail in the report; link provided below).

The study also sought to understand the technological infrastructure to collect and analyze contact tracing and containment activities. At that point, and currently, CO’s local public health departments had developed their own approaches to collect data on their contact tracing activities, which is not ideal because there is a need for a more centralized platform that can systematically track this information to inform key surveillance activities in the state. The report culminated in a set of findings and recommendations to address the gaps identified, and to help CO place itself on a more adequate path to containing and suppressing the pandemic. This work was partially funded by a National Science Foundation grant and the state health department. 

The report has helped inform state and local-level planning for contact tracing workforce and technological improvements. Report findings were also used to make decisions on how to allocate funding received from the Federal and State governments to local governments (county) to help in their response to the pandemic.

Another focus of my work is to make recommendations on contact tracing indicators that need to be regularly monitored and collected to understand the effectiveness of contact tracing activities. While we await the state to develop a statewide technological platform to collect this data, I have led the development of a recurring survey that CO’s local public health departments will complete which will collect key data points. Some of these data will inform disease model parameters that will shed light on the effectiveness of contact tracing in curbing the pandemic in CO.

It is important to note the public health infrastructure has been chronically underfunded for decades in the United States. Most, if not all, our local public health departments were not prepared to absorb the shocks and capacity needs imposed by the COVID-19 pandemic.

My second key role in the modeling group is to develop and maintain key partnerships with local stakeholders (e.g., county commissioners, directors of local public health departments, business community, planners, etc). This helps our disease modelers include “realistic” parameters in the models instead of parameters derived from experience outside of CO. It’s important to note that all of our model parameters are derived from a thorough review of the evolving COVID-19 scientific literature and information from the “people on the ground” doing the work.

My third, and very important role, is to lead the development of a website which will provide county-level information on key indicators that are relevant to the COVID-19 pandemic. The goal is to educate the public on key topics, data and research on COVID-19. It is also designed to help local planners who can use the information on the website to help guide local decision-making.

The website will strive to be user-friendly and easy to navigate. It will aggregate data on: population demographics (age, race, ethnicity, etc), social and economic factors (education, insurance, unemployment, etc), co-morbidities (diabetes, obesity, heart disease, etc), health behaviors (smoking, etc), aggregated/de-identified mobility data, and other key information that can help CO residents and planner better understand the pandemic as it evolves. We are currently developing regional models (as opposed to the state-level model that’s been informing state-level response) which will equip local governments to more adequately respond to the pandemic locally. There is a lot of variation across counties in CO in terms of “where they are” in the pandemic (e.g., number of cases, hospitalizations, deaths, etc). This website is being developed with the input from stakeholders who will also be our target audience.

We will also mobilize a formal “Stakeholder Advisory Group” who will help lead the development and expansion of the website, as well as inform the regional disease models.

How do you see the current world scenario of facing the pandemic?

It’s been very interesting to watch how countries have responded and how successful or not successful they’ve been in “riding” the first wave of the pandemic.

The mixed messages and decentralized leadership in some countries have had a clear negative impact in their ability to successfully “suppress” the first wave of the pandemic. As a result, they’ve been stuck in the first wave, as is the case in the US which is experiencing surges in cases, hospitalizations and deaths in several states (including CO which is not as bad, but there is a very concerning trend, as reported by our group)

The politicization of the pandemic and the measures to be taken to contain and suppress it has also been detrimental to an effective response. One obvious example is the use of masks which has caused wildly varying responses from individuals leading to low “adherence” to mask use in various locations across the US. Contact tracing is another “hot button” for many people. Some equate contact tracing, voluntary quarantining, and mask-wearing as “infringing in their personal liberties”. Several countries that have successfully contained the pandemic have high levels of participation in terms of mask-wearing and contact tracing. There is a lot of mistrust in government in the US; in the use of personal data, and other long-standing issues that are now affecting our ability to successfully respond to the pandemic.

Also, in the context of the “black lives matter” movement, as well as other hotly debated areas of racial inequities; COVID-19 has once again brought to the surface the deep inequities that exist across the US. Decades of policies that disenfranchised communities of color have made them significantly more vulnerable to the pandemic. For example, Blacks and Latinos are disproportionately affected by COVID-19 pandemic in terms of number of cases, hospitalizations and deaths. Importantly, these two groups make up a much lower proportion of the population in the US. There are many underlying reasons for this, such as the fact that these groups are more likely to work in low-paying “essential jobs” which expose them to the disease more often; they are more likely to live in crowded housing due to low income; they are more likely to be uninsured, and a whole host of other long-standing inequities in the US.

Another key rhetoric since the pandemic started is the idea that we either address public health or the economy. There should be NO duality in these two. It’s simple: a healthy population contributes to a healthy economy, and a healthy economy contributes to a healthy population. Many people have described the response to the pandemic as an “either or” argument. It is NOT the case. We must contain and suppress the pandemic to prevent avoidable death and suffering, while ALSO allowing our economy to re-open and thrive. The “re-opening” can happen carefully and safely if some key behaviors (e.g., mask-wearing, and social distancing); and infrastructure (e.g., testing and contact tracing) are in place.

How can scientists and coordinated actions from multiple area of specialization contribute to a return to normality and preparation for future epidemics?

I think a clear example of the need for a multi-disciplinary approach to address the pandemic is our disease modeling group. We have participation from many scholars spanning different disciplines and campuses in the University of Colorado system. We also consult on a regular basis with policy-makers, decision-makers, local stakeholders and other folks who have “on-the-ground” experience with the pandemic. I believe we have a good balance of “public health and economy” perspectives which is absolutely key to safely return to “life as usual”. It will take some time, but we will get there.

In terms of planning and preparedness for future pandemics, I think that it will take another few months for the focus to shift to “future pandemics”, integrating lessons learned for planning for future epidemics. It is absolutely critical to create the infrastructure necessary to respond to future pandemics so that we’re not so “ill-prepared” as this time around with COVID-19.

COVID-19 is an unprecedented and still-evolving challenge, so it’s natural that there were and there will be many mistakes and many successes. However, the hope is that we can mobilize our human capital and other resources to develop a better “plan” to deal with other challenges of the same, higher or lower magnitude.

I’m continuing my work with the Colorado School of Public Health modeling group, but I’m starting a post-doctoral fellowship at the Wharton School at the University of Pennsylvania. There, I will continue my research on the impact of health reform policies on population health and the efficient allocation of resources. I will also continue to work on COVID-19 related research. Most of my collaborators at UPenn are economists, social scientists, and physicians.

In your career, have you ever faced any difficulties for being a woman?

Yes. Also, an added layer of challenge comes from the fact that I am Latin American in the USA. This comes with some very clear “pre-conceived” ideas about who we are and what we can achieve. I know as a fact that I’ve had to work much harder than my “white male” peers to achieve about the same and to be where I am. I have a very assertive personality and truly believe I can accomplish just about anything I have a passion for. This has definitely helped me get to where I am, but not without some serious struggles and “disheartening” realization that even people who are supposed to be very intelligent and sensitive, have implicit biases that can be very destructive.

I always worry about people who may not have “assertive” personalities and may shy away from “constructive confrontations” because they may miss out on great opportunities. I’m sure it happens all the time. I’ve been in challenging situations that required uncomfortable conversations to address problems that should NOT exist but needed to be addressed and stopped. Some of these situations were not overt prejudice against women or latinos/as. I find these covert situations to be even more challenging to identify, define, confront and address.

Briefly describe Science through Dr. Tatiana Santos’ eyes

Science must be accessible to everyone. I think it is our duty as scientists to do our best to communicate and disseminate science and evidence in the most accessible way possible, to reach the largest number of people. It’s not easy to do this, but I think that “science, academia, and research” sometimes can be a bit elitist and I don’t particularly love this aspect of science. I love just about everything else about science and have committed to always strive to communicate my research in accessible ways to everybody. I want to “popularize” science.