Das soziale Geschlecht ist ein multidimensionales Konzept, das Geschlechternormen, Genderidentität und Geschlechterverhältnisse umfasst (Nielsen et al., in Vorbereitung). Geschlechternormen bestehen aus ausgesprochenen und unausgesprochenen Regeln, die von gesellschaftlichen Institutionen wie Familie und Arbeitsplatz und kulturellen Produkten wie Technik und sozialen Medien hervorgebracht werden. Die Genderidentität bezieht sich darauf, wie Individuen und Gruppen sich selbst im Hinblick auf Geschlechternormen wahrnehmen und präsentieren. Geschlechterverhältnisse verweisen darauf, wie Individuen in bestimmten soziokulturellen Kontexten mit anderen Menschen und Institutionen interagieren. Im Gesundheitsbereich können alle Fälle zutreffen, allerdings ist häufig eine Dimension für die spezifische Fragestellung relevanter als die anderen.

In der Forschung sollte zunächst ermittelt werden, welche Dimensionen des sozialen Geschlechts für das Vorhaben am relevantesten sind, und geeignete Instrumente müssen gewählt werden, 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). Zwischen den aktuell verfügbaren Instrumenten gibt es kaum Überlappungen, insofern müssen Forschungsteams eine fundierte Entscheidung treffen. Manchmal ist ein einziges feinkörniges Instrument eine bessere Option als ein umfassenderes, das weniger differenzierte Ergebnisse bietet. 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 Lauf der Zeit entwickeln. Wissenschafter_innen müssen ein Gleichgewicht zwischen Inklusion und Praktikabilität finden. Drei Kategorien (Mann, Frau, nicht-binär oder genderdivers) sind möglicherweise für die Analyse 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 Geschlechterverhältnisse werden auch in Interaktionen zwischen Teilnehmenden und Wissenschafter_innen durchgespielt. Ausschließlich von den Teilnehmenden Daten zu sammeln, könnte die möglichen Untersuchungsoptionen einschränken.

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/genderdiverse 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 von 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.

Die Grundvoraussetzung für die 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-Ursachen 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 Analyse sein und wird diese Interaktion explizit analysiert? 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 für andere Ursachenverläufe wirken. 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 Analyse sollte zum Ausdruck bringen, wie ihnen Rechnung getragen wurde. Das Design dieser Auswertung 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 wesentliche 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, sozioökonomischem Vermögen 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 geschlechtsspezifische Sprache und geschlechtsspezifische 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 Analyse 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 hilfreich für die Analyse des sozialen Geschlechts durch qualitative Methoden.

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 entworfen, 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.

Wahl des Instruments:

• Welche Dimension des sozialen Geschlechts sollte erfasst werden (Identität, Normen, Verhältnisse)?
• Wird für jede zu erfassende Dimension des sozialen Geschlechts ein Instrument gewählt oder wird ein kombiniertes Instrument verwendet? Einzelne Instrumente erlauben eine detailliertere Erfassung potentieller Verbindungen mit dem Ergebnis, können aber schwerfällig sein.
• Wurden Instrumente gewählt, die erfassen können, wie Geschlechternormen und -verhalten sich im Lauf der Zeit verändern?
• Ist das gewählte Instrument den Normen der Kultur(en) gegenüber sensibel, wo es angewandt wird?
• Wurde das Instrument für unterschiedliche Populationen validiert? Besteht in der Fragenformulierung ein eventueller Gender-Bias?

Anwendung des Instruments

• Sind die Genderidentitäts-Kategorien inklusiv und für die Analyse praktikabel?
• Wie können genderdiverse Populationen ohne Stereotype und Diskriminierung identifiziert werden?
• Welche Fragebögen sind für welche Populationen akzeptabel? Kann das Forschungsteam ein Gleichgewicht zwischen der Anwendung innovativer Konzepte des sozialen Geschlechts und dem potentiellen Verlust von Teilnehmenden finden, die möglicherweise Vorbehalte zu diesen Themen haben?
• Werden die Fragebögen selbst ausgefüllt oder von wissenschaftlichen Mitarbeiter_innen? Wurden die Geschlechterverhältnisse zwischen Teilnehmer_in und Wissenschaftler_in berücksichtigt?

Studientyp:

• Ist ein quantitativer, qualitativer oder gemischtmethodischer Zugang am angemessensten?
• Welche Art von Studie ist notwendig, um die beschriebene Forschungshypothese zu bearbeiten (Querschnitts-, Längsschnitt-, Beobachtungs- oder Interventionsstudie)?
• Ist eine Fall-Kontroll-Studie geplant? Wenn Kontrollen verwendet werden, wie werden diese ausgewählt? Wer sind die Kontrollen und was ist der Vergleichswert?
• Werden intersektionale Faktoren wie Alter, Bildung, sozioökonomischer Status etc. berücksichtigt?
• Werden in die Stichprobe genderdiverse Populationen einbezogen?

Studienprotokoll:

• Braucht es eine Erklärung für Teilnehmende, warum das soziale Geschlecht beforscht wird?
• Wie will die Einbeziehung einer ausreichenden Zahl von genderdiversen Personen gewährleistet? Wirkt sich dies auf ein randomisiertes Design aus?
• Ist ein relatives Oversampling von genderdiversen Populationen und Minderheiten gerechtfertigt?
• Wurde das soziale Geschlecht als potentielles Hindernis für die Teilnahme berücksichtigt? Kann ein gleicher Zugang für alle Teilnehmenden gewährleistet werden?
• Ist die Sicherheit aller Teilnehmenden nach der Offenlegung ihrer Genderidentität gewährleistet?
• Wessen soziales Geschlecht wird in der Studie bewertet? Nur das der Teilnehmenden, oder auch das von Dienstleistenden/Befragenden?

Auswertung:

• Bei Einsatz von multiplen Instrumenten zur Bestimmung von unterschiedlichen Dimensionen des sozialen Geschlechts (Identität, Rollen, Verhältnisse): Wie werden diese Ergebnisse in der Auswertung gewichtet? Werden die Variablen nominal oder kontinuierlich sein?
• Wie wird die Interaktion zwischen biologischem und sozialem Geschlecht erfasst?
• Welche Techniken werden in der Auswertung eingesetzt, um intersektionale Faktoren auszuweisen?
• Wurde eine Trennschärfeanalyse durchgeführt? Sind ausreichende Ergebnisse für alle Teilnehmenden, Frauen, Männer und genderdiverse Personen, zu erwarten?
• Wie wirkt sich eine niedrige Anzahl von genderdiversen Teilnehmenden auf die Auswertung aus? Werden sie als Ausreißer behandelt oder können ihre Daten sinnvoll für künftige Metaanalysen inkludiert werden?
• Berücksichtigen qualitative Auswertungen geschlechtsspezifische Sprache, geschlechtsspezifische Interaktionen und geschlechtsspezifische Themen?

Berichterstattung:

• Hat das Publikationsorgan spezifische Anforderungen für die Berichterstattung über das soziale Geschlecht?
• Wird die Methode ausreichend detailliert beschrieben, um Reproduzierbarkeit zu ermöglichen?
• Wurden die SAGER-Richtlinien angewandt?
• Wurden Nullergebnisse inkludiert?