健康與醫療檢核單

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本檢核單為幫助研究人員、經費申請撰稿人員、專案主管和評估人員,以及贊助機構說明健康與醫療內容的工具。其中說明將生理和社會性別分析納入健康與生物醫學相關研究的關鍵步驟。因此,本單為健康和生物醫學研究設計所述方法學的補充文件,應和該資料一同閱讀。考量研究設計時的參考資料包含:Oertelt-Prigione, S.等人,Sex and Gender Aspects in Clinical Medicine; Schenck-Gustafsson等人,Handbook of Clinical Gender Medicine以及Regitz-Zagrosek,Sex and Gender Differences in Pharmacology。其他資源:美國國家衛生研究院(National Institutes of Health)線上課程:人體健康的生理性別和社會性別科學(The Science of Sex and Gender in Human Health);歐洲社會性別醫學(European Curriculum inGender Medicine)線上課程。

步驟1:判定相關性(請參見:重新思考研究優先次序與結果

  • 了解「生理性別」和「社會性別」之間的分析性區別。
  • 當研究涉及人類受試者、動物、組織或細胞時,生理性別可能具有相關性。社會性別則可能在人類及某些動物研究中具有相關性(請參見:動物研究,後續步驟,第4步)。
  • 當計畫為發展或調整健康政策時,生理性別和社會性別也可能具有相關性。
  • 必須先針對生理性別和社會性別進行研究,才能決定是否予以排除(請參見:未考量生理性別差異的問題)。並非所有生理性別或社會性別的差異皆具有重要性(請參見:過度強調生理性別差異的問題)。
  • 社會性別較難以如生理性別般被化約為獨立變相,並納入數據分析中,但其可能有很強大的解釋性(請參見:分析社會性別)。

步驟2:文獻搜尋

以「生理性別」和「社會性別」的適當名詞,進行文獻和資料庫的搜尋。醫學圖書館標題表(MeSH,Medical Subject Headings)—美國國家醫學圖書館用於檢索生物醫學資料庫(PubMed)內文章的控制詞彙詞庫,並未一致性區分生理性別和社會性別(主要是因為原作者並未如此區分)。因此,研究人員需要發展搜尋策略,找出過去關於生理/社會性別差異的完整文獻。

  • 多項研究建議,可將病症名稱或生物醫學研究主題與MeSH的標準名詞做合併(例如「生理性別因子」和「生理性別特徵」)或是正文字(text word,例如「社會性別差異」和「生理性別差異」)。目前已發展出多種複合搜尋名詞,其搜尋的結果比單獨使用「生理性別」或「社會性別」來得好(Oertelt-Prigione et al., 2010; Moerman et al., 2008)。
  • 在基礎生命科學研究中,可能需要使用和雌性/雄性區分相關的搜尋名詞,例如性類固醇激素、性腺激素、性染色體、雌激素以及雄激素或類固醇受體。
  • 目前已建置一資料庫含括主要臨床醫學和生物醫學基礎研究中,與生理性別和社會性別相關之參考文獻的調查結果(請參見:http://bioinformatics.charite.de/gender/)。此網站共有兩則登入提示訊息。請於第一則提示訊息輸入使用者:「gender」以及密碼:「ppgm」。請於第二則提示訊息輸入使用者:「guest」以及密碼:「guest」)。在基礎生命科學研究中,使用和雌性/雄性區分相關的搜尋名詞(例如性激素或生殖生物學)可能能夠幫助搜尋。
  • 研究人員已建立搜尋引擎工具,可幫助辨識在美國國家醫學圖書館的生物醫學資料庫中,有關生理性別和社會性別的研究(Jenkins et al., 2012)。

步驟3:建立研究問題和假設(請參見:形成研究問題

  • 利用步驟1和步驟2所得的結果,思考現有計畫能夠如何納入生理和社會性別的分析方法(請參見:重新思考概念與理論)。
  • 研究設計應保留收集生理性別區隔資料的可能。
  • 依照所詢問的問題類型,可用不同的方式設定研究族群:

步驟4:建立研究方法以及規畫資料分析方式(請參見:健康和生物醫學研究設計

  • 應同時針對女性和男性或是雌性與雄性來研擬研究工具(問卷、調查或程序等)(請參見:重新思考標準和參考模型)。
  • 可利用多種不同方式分析資料。釐清是否需要控制生理性別項目,或該研究是否探究了生理性別對於結果的影響。
  • 同時納入女性和男性的研究,必須使用統計檢定確保所提出的相似性或差異性之可信度。
  • 分析資料時請考量下列問題:
    1. 該治療方式的利益與風險,在混合生理性別的族群中,是否整體而言能有良好的平衡?
    2. 治療方式對女性和男性是否都足夠有效且安全?
    3. 效力在不同生理性別間是否有差異—即治療方式是否在單一生理性別中較為有效或安全?
    4. 女性和男性之現存治療選項間的差異,是否使得所建議的治療方式對於某一生理性別較為重要?
  • 如果研究族群的年齡、生殖狀態、民族等相似,其研究的效力是否足以進行子族群分析?可否於特定子族群中評估治療的療效和安全性?如果可以,這些子族群的定義之一致性是否足以為實證的臨床實務做確保?

步驟5:藉由概念與理論模型解讀資料

  • 針對無根據的假設,分析所有的概念與理論模型(請參見:重新思考概念與理論)。
  • 應注意研究不得:
    • 假定單一生理性別的結果可適用於另一生理性別。
    • 建立不具代表性的常模。例如在同時影響兩性的疾病、或是女性和男性同時使用的技術中,預設男性常模(請參見:重新思考概念與理論)。
    • 將正常生理過程病態化,例如懷孕或更年期。
    • 用未考量生理性別或社會性別的方式解讀資料。

步驟6:結果報告(請參見:分析生理性別)。

  • 報告研究受試者與材料的生理性別。
  • 報告無效的結果。若分析中未發現生理性別差異(主要效應或交互作用效應),研究人員亦應予以報告,以減少出版偏誤(publication bias)並提供綜合分析的可能。
  • 檢查生理性別或社會性別的差異是否於表格、圖形和結論中適當呈現(請參見:重新思考語言和視覺表徵)。
  • 檢查生理性別和社會性別的相關結果是否正確表示於標題、摘要和關鍵字中

步驟7:推定結論並提出建議

  • 當出現重要的生理性別差異和社會性別效應時,需要進行那些後續研究?
  • 研究結果對於女性和男性病患是否具有個別的涵義?這些差異對於臨床實務或往後研究是否具有涵義?
  • 呈現重要生理性別或社會性別差異的研究結果,如何能夠轉換為預防、診斷和治療的實務,改善病患的治療結果?

參考資料

This Checklist is adapted from: Nieuwenhoven, L., & Klinge, I. (2010). Scientific Excellence in Applying Sex- and Gender-Sensitive Methods in Biomedical and Health Research. Journal of Women’s Health, 19 (2), 313-321.

Jenkins, M., & Wilson, J. (2012). Finding the Evidence: A Sex- and Gender-Specific Medicine (SGSM) PubMed Search Engine Tool. Lubbock: Texas Tech University School of Medicine Health Sciences Center.

Moerman, C., Deurenberg, R., Haafkens, J. (2009). Locating Sex-Specific Evidence on Clinical Questions in MEDLINE: A Search Filter for Use on OvidSP. BioMed Central Medicine Medical Research Methodology, 9 (25).

Oertelt-Prigione, S., Parol, R., Krohn, S., Preissner, R., & Regitz-Zagrosek, V. (2010). Analysis of Sex and Gender-Specific Research Reveals a Common Increase in Publications and Marked Differences between Disciplines. BioMed Central Medicine, 8, 70-80.

Oertelt-Prigione, S.& Regitz-Zagrosek, V. (Eds.) (2012). Sex and Gender Aspects in Clinical Medicine. London: Springer Verlag.

Regitz-Zagrosek, V. (Ed.) (2012). Sex and Gender Differences in Pharmacology. London: Springer Verlag.

Schenck-Gustafsson, K., DeCola, P., Pfaff, D., Pisetsky, D. (Eds.) (2012). Handbook of Clinical Gender Medicine. Basel: Karger, 2012.

 

 

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