Analyse des sozialen Geschlechts in Gesundheits und Biomedizin

Zusätzlich zur Analyse des biologischen Geschlechts sollte bei Forschungen mit Beteiligung von Menschen die Rolle des sozialen Geschlechts als potentieller kausaler und Einflussfaktor berücksichtigen (Tannenbaum et al., 2016; Clayton, 2016; Clayton & Tannenbaum, 2016; Tannenbaum et al., 2019). Geschlechternormen, Genderidentitäten und Geschlechterverhältnisse haben Auswirkungen auf soziale Interaktionen, Kommunikation, Zugang zu Ressourcen und Bewältigungsstrategien. Diese Faktoren können einen Einfluss darauf haben, ob Patient_innen die Teilnahme an einer Studie angeboten wird, ob sie den Studienstandort erreichen können, wie sie ihre Symptome darstellen und wie Mediziner_innen auf sie reagieren. Das soziale Geschlecht kann beeinflussen, welche Therapien Patient_innen angeboten werden und wie sie langfristig auf diese Therapien reagieren (Oertelt-Prigione & Regitz-Zagrosek, 2012; Schenck-Gustaffson, 2012). Auch Erhebungs- und diagnostische Fragen können einen Gender Bias haben. Das soziale Geschlecht ist eine soziale Gesundheitsdeterminante und damit eine potentielle Ursache von Ungleichheit in der Gesundheit (Dahlgren & Whiteread, 1991). Es stehen Ressourcen zur Verfügung, um Forschungsteams dabei zu unterstützen, eine umfassende Literaturrecherche über Faktoren des biologischen und sozialen Geschlechts in Gesundheit und Biomedizin zu entwickeln (Moerman et al., 2009; Oertelt-Prigione et al., 2010).

Definition des Forschungsschwerpunkts und Hypothesenformulierung

Das soziale Geschlecht ist ein multidimensionales Konzept, das Geschlechternormen, Genderidentität und Geschlechterverhältnisse umfasst (Nielsen et al., 2021). Geschlechternormen sind ausgesprochene und unausgesprochene Regeln, die durch gesellschaftliche Institutionen wie Familie und Arbeitsplatz und kulturelle Produkte wie Technik und Soziale Medien hervorgebracht werden. Genderidentität bezieht sich darauf, wie Individuen und Gruppen sich in Bezug auf Geschlechternormen wahrnehmen und präsentieren. Geschlechterverhältnisse verweisen darauf, wie Individuen in spezifischen soziokulturellen Kontexten mit anderen Menschen und Institutionen interagieren. Im Gesundheitsbereich können alle Fälle zutreffen, allerdings ist häufig eine Dimension für die spezielle Fragestellung relevanter als die anderen.

Wahl der relevantesten Genderdimension für das Forschungsvorhaben

In der Forschung sollte zunächst ermittelt werden, welche Dimensionen des sozialen Geschlechts für das Vorhaben am relevantesten sind, und geeignete Instrumente wählen, um alle relevanten Dimensionen zu erfassen. In den vergangenen Jahren sind einige Instrumente entwickelt worden, die zwei oder mehrere Dimensionen zusammenfassen (Tate et al., 2014; Pelletier et al., 2015; Nielsen et al., 2021). Die aktuell verfügbaren Instrumente überlappen sich kaum, insofern müssen Forschungsteams eine fundierte Entscheidung treffen. Manchmal ist ein einziges tiefschürfendes Instrument eine bessere Option als ein umfassenderes, das weniger differenzierte Ergebnisse liefert. Es ist sehr wahrscheinlich, dass auch intersektionale Aspekte eine Rolle spielen. Je nach Forschungsfrage sollten Faktoren, die sich mit dem biologischen und sozialen Geschlecht überschneiden, ebenfalls berücksichtigt werden.

• Genderidentität der Teilnehmenden. Es gibt ein breites Feld an Genderidentitäten, die sich zudem im Laufe der Zeit verändern. Wissenschafter_innen müssen ein Gleichgewicht zwischen Inklusion und Praktikabilität finden. Drei Kategorien (Mann, Frau, nicht-binär oder genderdivers) sind möglicherweise für die Auswertung geeigneter als sechs oder sieben; eine solche Entscheidung kann allerdings einige Menschen von der Teilnahme ausschließen. Forschungsteams sollten sich Zeit nehmen, um zu festzulegen, ob und wie genderdiverse Populationen für die Rekrutierung identifiziert werden und wie dabei Stereotype und Diskriminierung vermieden werden können. Ein Gesichtspunkt sollte auch die Studienpopulation und ihr möglicher Widerstand gegen moderne Konzepte des sozialen Geschlechts sein, wie sie in der Studie abgefragt werden. Welche Fragebögen sind für welche Populationen geeignet? Ausführliche Pilotstudien mit der Zielpopulation sind bei Verwendung neuer Methoden anzuraten; ein gewisser Widerstand ist zu erwarten.
• Geschlechternormen und Geschlechterverhältnisse. Bei der Wahl des Studientyps sollte auch das potentiell dynamische Wesen von sozialgeschlechtlichen Normen und Verhaltensweisen bedacht werden. Geschlechternormen und -verhaltensweisen verändern sich im Lauf der Zeit und beruhen auf dem gesellschaftlichen und kulturellen Kontext. Die Erfahrungen eines schwulen schwarzen Mannes im urbanen Kontext unterscheiden sich von jenen einer asiatischen Hetero-Frau im ländlichen Umfeld. Dennoch hat sich die genderbezogene Realität beider Individuen in den letzten zwei Jahrzehnten verändert. Ist das potentiell für die Untersuchung relevant und kann es berücksichtigt werden?
• Genderidentitäten und -normen der Wissenschafter_innen. Schließlich könnten auch die Genderidentität der Versuchsleiter_innen und ihre Erfahrung von Geschlechternormen ein Faktor sein. Geschlechternormen und -verhältnisse werden auch in Interaktionen zwischen Teilnehmenden und Wissenschafter_innen durchgespielt. Ausschließlich von den Teilnehmenden Daten zu sammeln, könnte die möglichen Untersuchungsoptionen einschränken.

Forschungsdesign

Die Auswirkungen des sozialen Geschlechts auf die Forschungsfrage kann in quantitativen, qualitativen oder gemischtmethodischen Studien untersucht werden. Quantitative Daten bieten hochstandardisierte und vergleichbare Antworten über unterschiedliche Studien hinweg. Wenn tiefere Einsichten in Motivationen, kontextuelle Faktoren und verortete Erfahrungen und Realitäten benötigt werden, können qualitative Daten die bessere Option sein. Qualitative Daten können quantitative Ergebnisse ergänzen, um Ausreißer oder fehlende Daten besser zu verstehen oder die Genauigkeit der quantitativen Instrumente in bestimmten Teilgruppen zu erforschen. Besonders bei der Erforschung genderdiverser Populationen, deren gesundheitliche Bedürfnisse bisher weitgehend ignoriert worden sind, könnte qualitative Forschung oder ein gemischtmethodisches Design passender sein.

• Erklärung von Begriffen für soziales Geschlecht. Teilnehmende kennen den Begriff des sozialen Geschlechts möglicherweise nicht und könnten seine Benutzung hinterfragen. Es kann ratsam sein zu erklären, warum das soziale Geschlecht eine Forschungskomponente ist.
• Stichprobenüberlegung. Wie wird die Inklusion einer ausreichenden Zahl von genderdiversen Personen gewährleistet? Wird sich dies auf ein randomisiertes Design auswirken? Forschungsteams sollten die Möglichkeit strategischen Oversamplings in Betracht ziehen, um eine aussagekräftige statistische Auswertung zu ermöglichen.
• Kontrollen. Wenn die Studie Kontrollen verwendet, wie werden diese Individuen ausgewählt? Vergleiche können unter anderem mit Frau/ Mann-Dyaden, Frau/Mann/genderdiversen Triaden oder zahlreiche Kombinationen davon angestellt werden. Es sollte beachtet werden, dass Frauen, Männer und genderdiverse Populationen in sich heterogen sind und daher mehrfache Differenzierungsschichten angewandt werden könnten, um geeignete Kontrollindividuen zu identifizieren.
• Instrumenten-Bias. Viele Instrumente wurden entworfen, ohne die potentielle Rolle von Geschlechternormen und -verhältnissen in Betracht zu ziehen. Sie könnten daher einen unerwarteten Bias mit sich bringen. Wenn zum Beispiel Weinen nicht mit einer starken männlichen Genderidentität kompatibel ist, kann es sein, dass eine Person in einem Fragebogen über Depression eine Frage über häufiges Weinen nicht beantwortet und daher nicht angemessen diagnostiziert wird. Wenn Fragebögen genderstereotype Normen über Sorgearbeit und berufliche Pflichten verstärken, kann es sein, dass die Doppelbelastung durch Arbeit und Sorgearbeit bei einem Individuum unterschätzt wird, das der normativen Genderrolle nicht entspricht.
• Teilhabe und Zugang. Bei der Entwicklung des Studienprotokolls sollte das soziale Geschlecht als potentielle Einflussgröße für Teilhabe und Zugang berücksichtigt werden. Beantworten Teilnehmende Fragebögen per E-Mail oder im Rahmen der normalen Gesundheitsversorgung oder an einem Studienstandort? In vielen Regionen haben Frauen weniger Zugang zu Transportmöglichkeiten oder Kinderbetreuung, und für sie kann es schwieriger sein, Studienstandorte zu erreichen. Forschungsteams sollten dies bei der Planung ihrer Studie berücksichtigen und Möglichkeiten evaluieren, solche Hürden zu entschärfen. Sicherheit ist ebenfalls relevant. Eine nicht-binäre Genderidentität offenzulegen, kann in manchen Zusammenhängen ein Risiko darstellen. Ein transparentes Sicherheitsprotokoll sollte erstellt werden.

Datenauswertung

Die Grundvoraussetzung für statistische Auswertung ist eine angemessen große Stichprobe und eine entsprechende Zahl von Ergebnissen, um die Trennschärfe der Auswertung zu gewährleisten. Forschungsteams sollten über die Ergebnisdistribution nachdenken und Oversampling in Betracht ziehen, wenn Ergebnisse nicht über die sozialen Geschlechter hinweg gleich verteilt sind. Insbesondere eine geringe Zahl von teilnehmenden genderdiversen Subjekten wird sich auf die Auswertung dieser Teilgruppe auswirken. Diese Personen werden häufig als Ausreißer betrachtet und aus der Auswertung ausgeschlossen. Es ist von Beginn an zu überlegen, wie Informationen über ihre Erfahrungen sinnvoll einzubeziehen sind.

• Multiple Instrumente. Wenn mehrere Instrumente eingesetzt werden, um unterschiedliche Dimensionen des sozialen Geschlechts (Identität, Normen, Verhältnisse) zu bestimmen, könnte es notwendig sein, diese für die Auswertung zu gewichten. Die Wahl der Instrumente beeinflusst auch, ob die Variablen nominal oder kontinuierlich sind, was sich wiederum auf die Art der durchgeführten Auswertung auswirkt, da viele traditionell in der Biomedizin eingesetzte Methoden für dichotome Ergebnisse konzipiert sind. Dies gilt auch, wenn aggregierte Ergebnisse verwendet werden. Die hierarchische Reihung dieser Auswertung sollte zu Beginn definiert werden, um zu vermeiden, dass potentielle Bias-Quellen eingeführt werden.
• Biologisches und soziales Geschlecht interagieren. Eine mögliche Interaktion zwischen biologischem und sozialem Geschlecht ist bei menschlichen Subjekten zu erwarten. Wird dies Teil der Auswertung sein und wird diese Interaktion explizit analysiert werden? Zusätzlich zur Interaktion von biologischem und sozialem Geschlecht müssen weitere Faktoren, die sich mit dem sozialen Geschlecht überschneiden, in der Auswertung berücksichtigt werden. In vielen Fällen wird das soziale Geschlecht sowohl bei der Erklärung der Resultate eine Rolle spielen als auch als potentielle Einflussgröße auf andere Ursachenverläufe einwirken. Dennoch erlauben die meisten Studien nur die Beschreibung von Korrelationen und nicht von Kausalität. Das strukturelle Zusammenspiel anderer Dimensionen mit dem sozialen Geschlecht, d. h. Arbeit, Bildung, eventuelle Behinderung und ethnische Zugehörigkeit, sollten berücksichtigt werden und die Auswertung sollte zum Ausdruck bringen, wie ihnen Rechnung getragen wurde. Das Design dieser Analysen kann von multiplen Stratifizierungen über das Einbeziehen von interagierenden Konstanten bis hin zu komplexen faktoriellen Designs reichen.
• Qualitative Daten. Qualitative Datenauswertung kann exploratorisch oder konfirmatorisch sein, je nach Studiendesign und Forschungszielen. Das soziale Geschlecht muss in allen Forschungszusammenhängen als wesentlicher Einflussgröße betrachtet werden. Maßgeblich ist zu bedenken, wie das soziale Geschlecht nicht nur isoliert die Beziehungen zwischen Individuen verändern kann, sondern auch mit Alter, Hierarchien, sozioökonomischer Situation etc. interagiert. Die Identifikation von Ausreißern in qualitativen Auswertungen, also Individuen, die nicht der Mehrheit der Bevölkerung entsprechen, liefert häufig ein besseres Verständnis der beteiligten Geschlechternormen und -verhältnisse. Diese Aspekte können auch identifiziert werden, indem man sich mit zugrundeliegenden Bereichen beschäftigt, etwa geschlechtsspezifischer Sprache und geschlechtsspezifischen Themen. Wie Teilnehmende und Patient_innen ihre Symptome und Erfahrungen beschreiben, kann sich je nach vorherrschenden Geschlechternormen signifikant unterscheiden und sich auf die angebotenen diagnostischen und therapeutischen Wahlmöglichkeiten auswirken.
• Gemischte Methoden. In gemischtmethodischen sequenziellen Designs – in denen auf qualitative Zugänge quantitative folgen – kann die qualitative Datenauswertung eingesetzt werden, um zu bestimmen, welche Variablen des sozialen Geschlechts im quantitativen Teil berücksichtigt werden. In sequentiellen Designs, bei denen qualitative Zugänge verwendet werden, um Ergebnisse aus quantitativen Daten näher zu untersuchen, soll diese Auswertung ein besseres Verständnis für die Triebfedern der beobachteten statistischen Unterschiede bringen. Wenn zum Beispiel quantitative Daten zeigen, dass sich die gesundheitlichen Ergebnisse von Müttern mit Partnern und alleinerziehenden Müttern unterscheiden, können qualitative Daten eingesetzt werden, um zu eruieren, welche Dimension von „Partnerschaft“ den beobachteten Unterschied erklären könnte.
• Weitere Analyse. Die Analyse von verbaler oder nonverbaler geschlechtsspezifischer Körpersprache, Tonlage und Interaktionen kann angebracht sein. Eine sozialwissenschaftliche Perspektive ist besonders für die Analyse des sozialen Geschlechts mit qualitativen Methoden hilfreich.
• Sekundäre Datenauswertung. Die wachsende Zahl von international verfügbaren Kohortenstudien bietet eine Gelegenheit zu post-hoc-Analysen von gender-korrelierten Variablen. Obwohl diese Option im Vergleich zur strategischen Einbeziehung von Gender-Variablen im Forschungsdesign eingeschränkt ist, ermöglicht sie doch Pilotdaten, die für die Identifikation von Folgestudien wertvoll sein können. Einige Optionen für die Entwicklung von Näherungswerten auf der Grundlage von existierenden Variablen in Kohortenstudien wurden publiziert (Pelletier, 2015; Nielsen, 2021), und weitere sind in Vorbereitung. Die grundlegendsten verwendeten Indikatoren sind Bildung, beruflicher Status und individuelles oder Haushaltseinkommen. Allerdings wurden auch komplexere Werte wie Sorgeverantwortung und ihre zeitliche Planung, Rollenverhalten, Stress, Angst und Depression angeregt.

Berichterstattung und Ergebnisdissemination

Berichtsformate. Einige Förderinstitutionen und begutachtete Zeitschriften verlangen zusätzlich zum biologischen Geschlecht auch Informationen zum sozialen Geschlecht. Berichte sollten genügend Details bieten, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Forschungsteams sollten in Betracht ziehen, für allgemeine Publikationen die SAGER-Richtlinien (Heidari et al., 2016) und bei Veröffentlichungen über klinische Studien die PRISMA und CONSORT-Gleichbehandlungsrichtlinien (Welch et al., 2016; Welch et al., 2017) anzuwenden. Die letztgenannten wurden für die Berichterstattung über das biologische Geschlecht und potentielle intersektionale Faktoren entwickelt, können aber auch für die Berichterstattung über das soziale Geschlecht angewandt werden.

Berichterstattung über Nullergebnisse. Forschungsteams sollten auch berichten, wenn ihre Analysen keine Unterschiede zwischen den sozialen Geschlechtern (Haupt- oder Interaktionseffekte) ergeben, um den Publikationsbias zu reduzieren, der eine wichtige Erwägung in Metaanalysen darstellt (IOM, 2012). Wenn genderdiverse Personen nicht überrepräsentiert sind, bilden sie eventuelle eine kleine Teilgruppe der Studienpopulation, was eine ausführliche statistische Auswertung aufgrund fehlender Trennschärfe ausschließt. In diesem Fall sollten dennoch beschreibende Statistiken veröffentlicht werden, um in Zukunft eventuell gepolte Analysen zu ermöglichen.

Checkliste für die Einbeziehung des sozialen Geschlechts in Forschungsdesigns in Gesundheit und Biomedizin

Zugehörige Fallstudien

Chronischer Schmerz/Chronic Pain, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Darmkrebs/Colorectal Cancer, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Methode der Ernährungsbewertung/Dietary Assessment Method, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Herzkrankheit in diversen Populationen/Heart Disease in Diverse Populations, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Nutrigenomik/Nutrigenomics, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Osteoporoseforschung bei Männern/Osteoporosis Research in Men, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Verschreibungspflichtige Medikamente/Prescription Drugs, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Systembiologie/Systems Biology, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster