Método: analizar el sexo (factores biológicos)

El sexo, la base biológica de las diferencias entre hombres y mujeres (ver definición: Sexo) es una variable importante que tiene que ser considerada cuando se definen las prioridades de investigación, se desarrollan hipótesis y se formula la planificación de los estudios.

En la investigación biomédica, puede ser necesario analizar el sexo en los sujetos de investigación humanos y animales, así como órganos, tejidos, células y sus componentes (OIM, 2012; Beery et al., 2011; Wizemann et al., 2001). En ingeniería, el sexo puede que tenga que analizarse en cuanto a la fisiología o la biomecánica del usuario/a tanto para el diseño de los productos como de los sistemas (ver Analizando Estándares y Modelos de Referencia).

El análisis de sexo incluye seis pasos:

1. Informar sobre el sexo de los sujetos o usuarios/as de la investigación. Este es un requisito previo al análisis de sexo. Algunos organismos de financiación y revistas con revisión por pares requieren que se informe sobre el sexo -para la investigación sobre personas, animales y (cuando sea necesario) órganos, tejidos y células (ver Recomendaciones de Políticas). Informar sobre el sexo del sujeto de investigación o considerar el sexo del usuario/cliente también es importante en los estudios de un solo sexo para permitir el meta-análisis, identificar lagunas en la investigación, y evitar las generalizaciones acerca de los resultados que van más allá del sexo estudiado. Por ejemplo, en la osteoporosis, las primeras investigaciones utilizaban modelos de referencia para la densidad ósea que pertenecían a mujeres blancas, jóvenes y sanas, para comparar la densidad ósea que se correlaciona con el riesgo de fracturas en mujeres de edad avanzada; se utilizó entonces este modelo, basado en un solo sexo (femenino), para estimar el riesgo de fractura en hombres mayores. Más tarde, los investigadores/as han establecido una población de referencia masculina y han desarrollado diagnósticos que tienen en cuenta el sexo, la edad y otros factores.

2. Reconocer las diferencias que existen dentro de los grupos de machos y hembras o de hombres y mujeres. Tanto los factores biológicos como los socioculturales crean diferencias sustanciales entre los individuos de cada sexo a lo largo de sus vidas. Entre estas diferencias hay profundos cambios asociados a la biología de la reproducción (como ocurre durante la pubertad y en las mujeres durante el ciclo menstrual, el embarazo, y  la menopausia) y al  envejecimiento. Observemos, por ejemplo, la altura. En los Estados Unidos, las mujeres son, de media, más bajas que los hombres, pero aproximadamente el 3% de las mujeres son más altas que el hombre promedio, y el 6 % de los hombres son más bajos que la mujer promedio. La diferencia de altura entre la mujer y el hombre promedio es inferior a la diferencia de altura entre el percentil 90 y el percentil 10 de las mujeres, o la diferencia entre el percentil 90 y el percentil 10 de los hombres (ver siguiente gráfico; ver también el Estudio de Caso: Test de Accidentes de Automóvil para Embarazadas)

3. Recopilar y publicar los datos sobre factores que interactúan con el sexo en los sujetos de estudio o en los usuarios/consumidores. Las mujeres y los hombres (hembras y machos) pueden diferir en edad, estilo de vida (por ejemplo por dieta, actividad física, consumo de tabaco, alcohol y otras drogas etc.) nivel socioeconómico, y otros comportamientos y variables de género (ver Analizando como interactúan el sexo y el género). La atención debería centrarse en “combinar” las bases de población femeninas y masculinas con las variables que podrían afectar a la interpretación de los resultados del estudio (ver Diseñando la Investigación en Salud y Biomédica). Por ejemplo, en el desarrollo de prótesis para la artroplastia total de rodilla, pasar por alto los factores de interactuación  llevó a los investigadores  a centrarse sólo en la variable sexo, lo que no supuso una mejora en los resultados con los pacientes (ver: Enfatizar las diferencias de sexo como Problema). Los diseñadores/as de prótesis observaron diferencias estadísticamente significativas entre la anatomía femenina y masculina de la rodilla y crearon una “rodilla de género”, que se comercializó para las pacientes femeninas. Aunque el sexo biológico sí da lugar a diferencias en la anatomía de la rodilla, el sexo podría no ser el factor principal para la selección de la prótesis – en este caso, la altura es una variable más importante a la hora seleccionar una prótesis que se acople a los pacientes.

4. Analizar y publicar los resultados por sexo. Es necesario llevar a cabo análisis específicos de sexo y realizar informes de los resultados. Por ejemplo, las mujeres y los hombres, debido a las diferencias en el tamaño y la estructura del cuerpo, pueden necesitar diferentes niveles de inflado en los airbag o una dosis diferente de un fármaco para producir un determinado efecto. Es necesario ajustar los datos para las diferencias de base y para los factores que interactúan con el sexo. Por ejemplo, los investigadores que analizaron el sexo en el estudio de las enfermedades cardiovasculares identificaron diferencias en la formación de la placa arterial: las mujeres tienden a desarrollar placas difusas, mientras que los hombres desarrollan placas localizadas (von Mering et al., 2004). Esta diferencia tiene implicaciones para el diseño de stents (ver Estudio de Caso: Enfermedades Cardíacas en las Mujeres)

5. Emitir informes sobre los resultados nulos. Los investigadores/as deberían difundir cuando en sus análisis no se detectan diferencias de sexo (efectos principales o por interacción), para reducir el sesgo de publicación, una consideración importante en el meta-análisis (IOM, 2012). Cuando sea relevante, los investigadores/as deberían señalar cuándo los datos relacionados con las diferencias de sexo son estadísticamente inconcluyentes, especialmente respecto a los factores que interactúan con el sexo. Por ejemplo, el poder de la estadística puede verse limitado en los casos en los que es difícil incorporar pacientes de un determinado sexo.

6. Meta-análisis. Un buen diseño y unos informes claros pueden facilitar el análisis transversal. Combinar datos de varios estudios puede aumentar la potencia estadística, pero también puede agravar el error, sobre todo si se pasan por alto los factores que interactúan con el sexo y el género (Blauwet et al., 2007; Bailey, 2007).

Bibliografía

Bailey, K. (2007). Reporting of Sex-Specific Results: A Statistician’s Perspective. Mayo Clinic Proceedings, 82 (2), 158.

Beery, A., & Zucker, I. (2011). Sex Bias in Neuroscience and Biomedical Research. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 35 (3), 565-572.

Blauwet, L., Hayes, S., McManus, D., Redberg, R., & Walsch, M. (2007). Low Rate of Sex-Specific Result Reporting in Cardiovascular Trials. Mayo Clinic Proceedings, 82 (2), 166-170.

Institute of Medicine (IOM) Board on Population Health and Public Health Practice. (2012). Sex-Specific Reporting of Scientific Research: A Workshop Summary. Washington D.C.: National Academies Press.

Von Mering, G., Arant, C., Wessel, T., McGorray, S., Merz, B., Sharaf, B., Smith, K., Olson, M., Johnson, B., Sopko, G., Handberg, E., Pepine, C., & Kerensky, R. (2004). Abnormal Coronary Vasomotion as a Prognostic Indicator of Cardiovascular Events in Women: Results from the National Heart, Lung, and Blood (NHLB) Institute-Sponsored Women’s Ischemia Syndrome Evaluation (WISE). Circulation, 109, 722-725.

U.S. Centers for Disease Control (CDC). (2007). National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) III Data Exploration System.

Wizemann, T., & Pardue, M. (Eds.) (2001). Exploring the Biological Contributions to Human Health: Does Sex Matter? Washington, D.C.: National Academies Press.