Hay varias formas en las que el sexo y el género pueden influir en los resultados y / o las relaciones de interés en los estudios de salud humana. Por ejemplo, aunque el sexo puede influir en la susceptibilidad biológica de un individuo a una enfermedad infecciosa o en la probabilidad de desarrollar una enfermedad crónica, el sexo puede influir en la probabilidad de que una persona se exponga a la enfermedad o desarrolle la enfermedad a través de diferencias en los roles sociales, responsabilidades, ocupación y / o enfermedad. conductas de riesgo. De manera similar, el sexo puede influir en la reacción biológica de un individuo a un medicamento o intervención, pero el género puede afectar las habilidades y la voluntad de un individuo para adherirse a un plan de intervención o un estilo de vida saludable, lo que a su vez altera la progresión o el resultado de una enfermedad.
Al desarrollar una pregunta de investigación, es imperativo tener en cuenta los factores psicosociales y conductuales que pueden explicar y / o modificar la relación científica de interés. Por lo tanto, la pregunta de investigación y la hipótesis deben orientar la consideración de qué variables pueden ser relevantes para el diseño del estudio, con base en el conocimiento sustantivo y el marco conceptual resultante. Idealmente, una búsqueda bibliográfica que incluya instrumentos validados que midan variables específicas relacionadas con el género se incluiría en el proceso de planificación para la recopilación de datos.
Identificación de variables relacionadas con el género
La Red Canadiense de Investigación sobre la Salud de la Mujer identifica cuatro dominios que abarcan el género: identidad de género, roles de género, relaciones de género y género institucionalizado.
Métodos para incorporar variables relacionadas con el género en el análisis estadístico
Si recopilan muchas variables, los investigadores pueden investigarlas en análisis univariados y multivariados o pueden desear reducirlas o consolidarlas en una puntuación compuesta de todos los dominios de género o una puntuación que refleje los dominios de género individuales que han investigado. Este paso reduciría la cantidad de variables necesarias para incluir en los modelos estadísticos mediante la creación de una o unas pocas métricas para el género en lugar de muchas variables relacionadas con el género intercorrelacionadas.
Género como un efecto principal de interacción o efecto mediador
El diseño del estudio y las variables de género recopiladas guiarán el análisis estadístico. Es posible que una variable relacionada con el género pueda afectar un resultado de salud directamente (por ejemplo, la ocupación en un sector de trabajo físico puede aumentar directamente el riesgo de lesiones o el apoyo social deficiente puede aumentar el riesgo de depresión o ansiedad), o indirectamente (por ejemplo, la mala posición social o la inequidad pueden aumentar el estrés psicosocial, lo que aumenta los factores de riesgo tradicionales de enfermedad cardiovascular).
La medición general del género o las variables separadas relacionadas con el género recopiladas se pueden considerar como efectos principales en modelos multivariados junto con la exposición del interés principal al estudio y los factores de confusión relevantes. Si se cree que las variables relacionadas con el género pueden afectar indirectamente el resultado de interés, entonces se debe explorar un análisis de mediación. Un factor mediador es aquel que puede explicar la relación de interés observada a través de una vía causal entre la variable independiente de interés, el mediador y el resultado de interés. Por ejemplo, el sexo puede estar asociado con la probabilidad de desarrollar una enfermedad crónica y los roles de género pueden explicar parcialmente esta relación.
Tadiri, C. P., Raparelli, V., Abrahamowicz, M., Kautzy-Willer, A., Kublickiene, K., Herrero, M. T., Norris, C. M., Pilote, L., & GOINGFWD Consortium (2021). Methods for prospectively incorporating gender into health sciences research. Journal of clinical epidemiology, 129, 191–197. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2020.08.018