13
views
0
recommends
+1 Recommend
1 collections
    0
    shares
      • Record: found
      • Abstract: found
      • Article: found
      Is Open Access

      Differentiating sex and gender in health research to achieve gender equity Translated title: Distinction entre sexe et genre dans les recherches sur la santé afin de garantir l'égalité des genres Translated title: Diferenciación entre sexo y género en la investigación sanitaria para lograr la igualdad de género Translated title: التمييز بين الجنس والنوع في الأبحاث الصحية لتحقيق المساواة بين النوعين Translated title: 在健康研究中区分生理性别和社会性别,以实现社会性别平等 Translated title: Дифференциация пола и гендера в исследованиях в сфере здравоохранения для достижения гендерного равенства

      other

      Read this article at

          There is no author summary for this article yet. Authors can add summaries to their articles on ScienceOpen to make them more accessible to a non-specialist audience.

          Abstract

          Effectively tracking progress on initiatives focused on gender equity requires clear differentiation between the terms sex and gender. Sex usually refers to a person’s biological characteristics, whereas gender refers to socially constructed roles and norms. Although both terms are often treated as binaries, gender is a spectrum and sex may include intersex individuals. While the terms are interrelated, they are sometimes conflated or used interchangeably in health data. Their fundamental distinctions, however, have implications for the conduct of research and the design of interventions targeting sex- and gender-based health disparities. We use the example of coronavirus disease 2019 to show how conflating these terms in data collection makes it difficult to ascertain whether disparities in infection rates, morbidity and mortality are determined by sex or gender. Although the exact process of collecting data on sex and gender may need to be adapted for specific contexts, there are steps that can be taken so that health data better reflect the differences between these concepts. Possible actions include using a two-step data collection process to determine both sex and gender of individuals, and encouraging recognition of intersex, third gender, transgender and gender nonbinary people. There also needs to be acceptance and commitment by data collectors and research editors; for example, by using tools such as the Sex and Gender Equity in Research checklist. With clearer distinctions between these foundational terms and how they are used in health data, we can achieve more accurate research findings, better-tailored interventions and better progress towards gender equity.

          Résumé

          Pour suivre efficacement les progrès des initiatives centrées sur l'égalité des genres, il est impératif de distinguer clairement les termes «sexe» et «genre». Le sexe fait généralement référence aux caractéristiques biologiques d'une personne, tandis que le genre se rapporte aux normes et rôles socialement construits. Bien que ces termes soient souvent considérés comme binaires, le genre est un spectre et le sexe est susceptible d'inclure les individus intersexués. Tous deux sont étroitement liés; en revanche, ils sont parfois confondus ou employés comme synonymes dans les données relatives à la santé. Pourtant, leurs différences fondamentales ont des conséquences sur la conduite des recherches et l'élaboration d'interventions ciblant les disparités sanitaires fondées sur le sexe et le genre. Dans le présent document, nous citons l'exemple de la maladie à coronavirus 2019 pour montrer que, lorsque ces termes sont assimilés l'un à l'autre dans la collecte de données, il devient difficile d'établir si le sexe ou le genre entraîne des variations au niveau des taux d'infection, de morbidité et de mortalité. Il pourrait s'avérer nécessaire d'adapter la méthode utilisée pour recueillir les données sur le sexe et le genre dans certains contextes spécifiques; néanmoins, il est possible d'entreprendre des démarches pour que les données relatives à la santé reflètent davantage les différences entre ces concepts. Parmi les actions envisagées figure l'usage d'un processus de collecte des données en deux étapes, servant à déterminer tant le sexe que le genre des individus et favorisant la reconnaissance des personnes intersexuées, du troisième genre, transgenres et non binaires. Celles et ceux chargés de récolter les données et de rédiger les recherches doivent également faire preuve d'acceptation et d'engagement, notamment en recourant à des outils tels que la liste de contrôle issue des recommandations sur l'égalité des sexes et des genres dans la recherche (Sex and Gender Equity in Research, SAGER). Mieux comprendre les différences entre ces deux termes essentiels et leur emploi dans les données sanitaires aboutira à des résultats plus précis, des interventions plus pertinentes et davantage de progrès vers l'égalité des genres.

          Resumen

          Es necesaria una clara diferenciación entre los términos sexo y género para realizar un seguimiento eficaz del progreso de las iniciativas centradas en la igualdad de género. Por lo general, el término sexo hace referencia a las características biológicas de una persona, mientras que el término género hace referencia a las funciones y normas que dicta la sociedad. Aunque con frecuencia ambos términos se tratan como binarios, género es un espectro y sexo puede albergar personas intersexuales. Aunque estos términos están relacionados entre sí, en ocasiones se confunden o se utilizan indistintamente en los datos sanitarios. Sin embargo, las diferencias fundamentales que existen entre ellos, tienen implicaciones a la hora de llevar a cabo la investigación y el diseño de intervenciones centradas en las disparidades de los datos sanitarios a causa del uso de los términos sexo y género. Utilizamos el ejemplo de la enfermedad de coronavirus de 2019 para mostrar cómo el hecho de confundir estos términos a la hora de recopilar datos, hace que sea más difícil constatar si las disparidades existentes en las tasas de infección, morbilidad y mortalidad están determinadas por sexo o por género. Aunque es posible que sea necesario adaptar el proceso exacto de recopilación de datos sobre sexo y género a contextos específicos, se pueden adoptar medidas para que los datos sanitarios reflejen mejor las diferencias entre estos conceptos. Las posibles medidas incluyen el uso de un proceso de recopilación de datos compuesto de dos pasos para determinar tanto el sexo como el género de las personas, y fomentar el reconocimiento de las personas intersexuales, de tercer género, transgénero y de género no binario. Del mismo modo, es necesario que exista aceptación y compromiso por parte de los recopiladores de datos y de los editores de investigaciones; por ejemplo, mediante el uso de herramientas como la lista de verificación de Sexo e Igualdad de Género en la Investigación. Con distinciones más claras entre estos términos fundamentales, así como en la manera de utilizarlos en los datos sanitarios, podemos lograr resultados de investigación más precisos, intervenciones mejor adaptadas y mejores avances en la igualdad de género.

          ملخص

          إن التتبع الفعال للتقدم المحرز في المبادرات التي تركز على المساواة بين النوعين يتطلب تمييزا واضحا بين مصطلحي الجنس والنوع. يشير الجنس عادة إلى الخصائص البيولوجية للشخص، بينما يشير الجنس إلى الأدوار والأعراف المعتادة اجتماعيًا. على الرغم من أن كلا المصطلحين غالبًا ما يتم التعامل معهما على أنهما ثنائيات، إلا أن الجنس عبارة عن فئة، بينما قد يشمل الجنس الأفراد ثنائيي الجنس. على الرغم من أن المصطلحين متربطان، إلا أنه يتم أحيانًا الخلط بينهما أو استخدامها بشكل متبادل في البيانات الصحية. إلا أن الفروق الأساسية بينهما لها آثار على إجراء الأبحاث، وتصميم التدخلات التي تستهدف الفوارق الصحية القائمة على الجنس والنوع. نحن نستخدم مثال مرض فيروس كورونا 2019 لإظهار كيف أن الخلط بين هذه المصطلحات في جمع البيانات يجعل من الصعب التأكد مما إذا كانت الفوارق في معدلات العدوى، والإصابة بالأمراض، والوفيات يتم تحديدها حسب الجنس أو النوع. على الرغم من أن العملية الدقيقة لجمع البيانات حول الجنس والنوع قد تحتاج إلى تكييفها مع أوضاع محددة، إلا أن هناك خطوات يمكن اتخاذها حتى تعكس البيانات الصحية بشكل أفضل الاختلافات بين هذه المفاهيم. تشمل الإجراءات المحتملة استخدام عملية لجمع البيانات مكونة من خطوتين لتحديد جنس الأفراد ونوعهم، وتشجيع الاعتراف بثنائيي الجنس، والجنس الثالث، والمتحولين جنسيًا، والأشخاص غير ثنائيي الجنس. ويجب أيضًا أن يكون هناك قبول والتزام من جانب جامعي البيانات ومحرري الأبحاث؛ على سبيل المثال، باستخدام أدوات مثل قائمة المراجعة الخاصة بالجنس والمساواة بين النوعين في الأبحاث. ومع وجود فروق أكثر وضوحا بين هذه المصطلحات الأساسية، وكيفية استخدامها في البيانات الصحية، يمكننا تحقيق نتائج بحثية أكثر دقة، وتدخلات مصممة بشكل أفضل، وإحراز تقدم أفضل نحو المساواة بين النوعين.

          摘要

          有效跟踪以社会性别平等为重点的举措的进展,需要明确区分生理性别 (sex) 和社会性别 (gender) 这两个术语。生理性别通常是指一个人的生物特征,而社会性别则是指社会所构建的角色和规范。虽然这两个术语通常都被视为二元,但社会性别是一个范畴,而生理性别可能包括双性人。虽然这两个术语是相互关联的,但是在健康数据中它们有时会被合并或互换使用。然而,它们的根本区别会对针对基于生理性别和社会性别的健康差异进行的研究以及干预措施的制定产生影响。我们以新型冠状病毒肺炎为例来说明,在数据收集中混淆这些术语会如何导致难以确定感染率、发病率和死亡率的差异是否由生理性别或社会性别所决定。尽管收集生理性别和社会性别数据的确切过程可能需要根据具体情况进行调整,但可以采取一些措施,以使健康数据更好地反映这些概念之间的差异。可能采取的行动包括使用两步走数据收集流程来确定个人的生理性别或社会性别,并鼓励人们认同双性人、第三性别、跨性别者和非二元性别者。数据收集者和研究人员也需要表示认同并做出承诺;例如,通过使用诸如研究中的生理性别和社会性别平等清单之类的工具。通过更清晰地区分这些基本术语以及它们在健康数据中的使用方式,我们可以获得更准确的研究结果、更有针对性的制定干预措施,并在实现社会性别平等方面取得更好的进展。

          Резюме

          Для эффективного отслеживания прогресса в реализации инициатив, направленных на обеспечение гендерного равенства, требуется четкое разграничение понятий «пол» и «гендер». Под полом обычно понимаются биологические характеристики человека, в то время как гендер относится к социально обусловленным ролям и нормам. Хотя оба термина часто трактуются как бинарные, гендер представляет собой спектр, а пол может включать в себя интерсексуальных личностей. Несмотря на то что эти термины взаимосвязаны, в медицинских данных их иногда смешивают или используют как взаимозаменяемые. Однако их фундаментальные различия оказывают влияние на проведение исследований и разработку мероприятий, направленных на устранение гендерных и половых различий в отношении здоровья. Для демонстрации того, как смешение этих терминов при сборе данных затрудняет определение зависимости различий в показателях инфицирования, заболеваемости и смертности от пола или гендера, используется пример коронавирусной болезни 2019 г. Несмотря на то что точный процесс сбора данных о поле и гендере может потребовать адаптации к конкретным условиям, существуют шаги, которые можно предпринять для более четкого отражения в медицинских данных различий между этими понятиями. В качестве возможных мер может использоваться двухэтапный процесс сбора данных для определения пола и гендера человека, а также поощрение признания интерсексов, представителей третьего пола, трансгендеров и гендерно небинарных людей. Также необходимо одобрение и приверженность со стороны сборщиков данных и редакторов исследований, например с помощью таких инструментов, как контрольный перечень «Гендерное равенство в исследованиях». Более четкое разграничение этих основополагающих терминов и их использование в медицинских данных позволит получить более точные результаты исследований, провести более целенаправленные мероприятия и добиться большего прогресса в достижении гендерного равенства.

          Related collections

          Most cited references11

          • Record: found
          • Abstract: found
          • Article: found
          Is Open Access

          Male sex identified by global COVID-19 meta-analysis as a risk factor for death and ITU admission

          Anecdotal evidence suggests that Coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by the coronavirus SARS-CoV-2, exhibits differences in morbidity and mortality between sexes. Here, we present a meta-analysis of 3,111,714 reported global cases to demonstrate that, whilst there is no difference in the proportion of males and females with confirmed COVID-19, male patients have almost three times the odds of requiring intensive treatment unit (ITU) admission (OR = 2.84; 95% CI = 2.06, 3.92) and higher odds of death (OR = 1.39; 95% CI = 1.31, 1.47) compared to females. With few exceptions, the sex bias observed in COVID-19 is a worldwide phenomenon. An appreciation of how sex is influencing COVID-19 outcomes will have important implications for clinical management and mitigation strategies for this disease.
            • Record: found
            • Abstract: found
            • Article: found
            Is Open Access

            Sex and Gender Equity in Research: rationale for the SAGER guidelines and recommended use

            Background Sex and gender differences are often overlooked in research design, study implementation and scientific reporting, as well as in general science communication. This oversight limits the generalizability of research findings and their applicability to clinical practice, in particular for women but also for men. This article describes the rationale for an international set of guidelines to encourage a more systematic approach to the reporting of sex and gender in research across disciplines. Methods A panel of 13 experts representing nine countries developed the guidelines through a series of teleconferences, conference presentations and a 2-day workshop. An internet survey of 716 journal editors, scientists and other members of the international publishing community was conducted as well as a literature search on sex and gender policies in scientific publishing. Results The Sex and Gender Equity in Research (SAGER) guidelines are a comprehensive procedure for reporting of sex and gender information in study design, data analyses, results and interpretation of findings. Conclusions The SAGER guidelines are designed primarily to guide authors in preparing their manuscripts, but they are also useful for editors, as gatekeepers of science, to integrate assessment of sex and gender into all manuscripts as an integral part of the editorial process.
              • Record: found
              • Abstract: found
              • Article: not found

              Estimated Global Proportions of Individuals With Persistent Fatigue, Cognitive, and Respiratory Symptom Clusters Following Symptomatic COVID-19 in 2020 and 2021

              Some individuals experience persistent symptoms after initial symptomatic SARS-CoV-2 infection (often referred to as Long COVID). To estimate the proportion of males and females with COVID-19, younger or older than 20 years of age, who had Long COVID symptoms in 2020 and 2021 and their Long COVID symptom duration. Bayesian meta-regression and pooling of 54 studies and 2 medical record databases with data for 1.2 million individuals (from 22 countries) who had symptomatic SARS-CoV-2 infection. Of the 54 studies, 44 were published and 10 were collaborating cohorts (conducted in Austria, the Faroe Islands, Germany, Iran, Italy, the Netherlands, Russia, Sweden, Switzerland, and the US). The participant data were derived from the 44 published studies (10 501 hospitalized individuals and 42 891 nonhospitalized individuals), the 10 collaborating cohort studies (10 526 and 1906), and the 2 US electronic medical record databases (250 928 and 846 046). Data collection spanned March 2020 to January 2022. Symptomatic SARS-CoV-2 infection. Proportion of individuals with at least 1 of the 3 self-reported Long COVID symptom clusters (persistent fatigue with bodily pain or mood swings; cognitive problems; or ongoing respiratory problems) 3 months after SARS-CoV-2 infection in 2020 and 2021, estimated separately for hospitalized and nonhospitalized individuals aged 20 years or older by sex and for both sexes of nonhospitalized individuals younger than 20 years of age. A total of 1.2 million individuals who had symptomatic SARS-CoV-2 infection were included (mean age, 4-66 years; males, 26%-88%). In the modeled estimates, 6.2% (95% uncertainty interval [UI], 2.4%-13.3%) of individuals who had symptomatic SARS-CoV-2 infection experienced at least 1 of the 3 Long COVID symptom clusters in 2020 and 2021, including 3.2% (95% UI, 0.6%-10.0%) for persistent fatigue with bodily pain or mood swings, 3.7% (95% UI, 0.9%-9.6%) for ongoing respiratory problems, and 2.2% (95% UI, 0.3%-7.6%) for cognitive problems after adjusting for health status before COVID-19, comprising an estimated 51.0% (95% UI, 16.9%-92.4%), 60.4% (95% UI, 18.9%-89.1%), and 35.4% (95% UI, 9.4%-75.1%), respectively, of Long COVID cases. The Long COVID symptom clusters were more common in women aged 20 years or older (10.6% [95% UI, 4.3%-22.2%]) 3 months after symptomatic SARS-CoV-2 infection than in men aged 20 years or older (5.4% [95% UI, 2.2%-11.7%]). Both sexes younger than 20 years of age were estimated to be affected in 2.8% (95% UI, 0.9%-7.0%) of symptomatic SARS-CoV-2 infections. The estimated mean Long COVID symptom cluster duration was 9.0 months (95% UI, 7.0-12.0 months) among hospitalized individuals and 4.0 months (95% UI, 3.6-4.6 months) among nonhospitalized individuals. Among individuals with Long COVID symptoms 3 months after symptomatic SARS-CoV-2 infection, an estimated 15.1% (95% UI, 10.3%-21.1%) continued to experience symptoms at 12 months. This study presents modeled estimates of the proportion of individuals with at least 1 of 3 self-reported Long COVID symptom clusters (persistent fatigue with bodily pain or mood swings; cognitive problems; or ongoing respiratory problems) 3 months after symptomatic SARS-CoV-2 infection.

                Author and article information

                Journal
                Bull World Health Organ
                Bull World Health Organ
                BLT
                Bulletin of the World Health Organization
                World Health Organization
                0042-9686
                1564-0604
                01 October 2023
                17 August 2023
                : 101
                : 10
                : 666-671
                Affiliations
                [a ]deptJohns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Department of Health , Behavior and Society , 624 N. Broadway, Hampton House 257, Baltimore, , MD, 21205 , United States of America.
                Author notes
                Correspondence to Michelle R Kaufman (email: michellekaufman@ 123456jhu.edu ).
                Article
                BLT.22.289310
                10.2471/BLT.22.289310
                10523819
                37772198
                dc7c9ef5-2c34-4cb7-a7d1-9f9cd484885c
                (c) 2023 The authors; licensee World Health Organization.

                This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution IGO License ( http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/igo/legalcode), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. In any reproduction of this article there should not be any suggestion that WHO or this article endorse any specific organization or products. The use of the WHO logo is not permitted. This notice should be preserved along with the article's original URL.

                History
                : 18 October 2022
                : 01 May 2023
                : 26 June 2023
                Categories
                Policy & Practice

                Comments

                Comment on this article

                Related Documents Log