Genderverschillen bij plotse hartstilstand

Vrouw bewusteloos op grond
Plotse hartstilstand veroorzaakt 20% van alle sterfte. Er waren aanwijzingen voor man-vrouw verschillen in voorkomen van hartstilstand en de oorzaken ervan. Het doel van dit project was om beter te begrijpen wat de verschillen tussen verschillende groepen vrouwen en mannen waren in het risico op het krijgen van een hartstilstand.

Irene van Valkengoed licht toe hoe zij sekse en gender hebben geïntegreerd binnen dit project.

Wat was de belangrijkste onderzoeksvraag, en welke rol zouden sekse of gender gerelateerde aspecten daarin kunnen spelen?

‘Er zijn verschillen tussen mannen en vrouwen op het gebied van hartstilstand. Bij mannen is het risico op een hartstilstand op jonge leeftijd hoger. Bij vrouwen vindt het vaak op latere leeftijd plaats en is de kans op overleven lager. Ons doel was beter te begrijpen welke vrouwen en mannen het hoogste risico hebben op een hartstilstand. Daarom hebben wij eerst gekeken naar verschillen in het vóórkomen over bevolkingsgroepen, opgedeeld naar inkomen en naar migratieachtergrond. Vervolgens wilden wij weten welke rol gender-gerelateerde factoren bij het risico op een hartstilstand speelt.’

Hoe heb je sekse en/of gender geoperationaliseerd binnen dit project?

‘Het onderzoek betrof een secundaire analyse van gegevens uit een patiëntenregistratie gekoppeld aan de microdata binnen de beveiligde omgeving van het Centraal Bureau voor de Statistiek. Binnen ons onderzoek is sekse geclassificeerd als ‘man’ of ‘vrouw’ op basis van geregistreerd geslacht in de patiëntenregistratie. Deze variabele is een reflectie van toegekend geslacht bij geboorte.
Gender is geoperationaliseerd op basis van beschikbare gender-gerelateerde kenmerken in de microdata. Zo hebben we onderzocht op welke manier burgerlijke staat, het hebben van parttime of fulltime werk, kostwinnerschap en het hebben van kinderen verband houden met het risico op een hartstilstand in vrouwen en mannen. Van deze karakteristieken werd verondersteld dat ze (de invloed van) gender normen of relaties direct of indirect reflecteerden.

De geselecteerde gender-gerelateerde kenmerken zijn apart van elkaar geanalyseerd, waarbij verondersteld werd dat de associatie steeds verschillend kon zijn tussen mannen en vrouwen en over verschillende uitkomsten.’

Welke onderdelen in de operationalisatie van sekse en/of gender werkten goed? En welke minder goed?

‘Door de gemaakte koppeling konden we voor het eerst een analyse doen van gender-gerelateerde factoren en hartstilstand. Dit leverde relevante inzichten op. Tegelijk was de koppeling ook een beperking. Wij hebben niet alle relevante kenmerken en domeinen kunnen bestuderen, omdat de gegevens simpelweg niet beschikbaar waren. Ook hadden wij geen invloed op de kwaliteit van de gegevens; de gegevens zijn niet voor het doel van een studie naar sekse en gender verzameld en waren daarom soms meer een indirecte in plaats van directe reflectie van het proces waarin wij geïnteresseerd waren (bijv. wij hadden geen directe meting van zorgtaken voor kinderen, maar interpreteerden bij een kind in het huishouden op basis van eerdere literatuur en sekse van de deelnemer).’

Welke tips wil je meegeven aan andere onderzoekers om sekse en/of gender te integreren in hun onderzoek?

Mijn 5 tips voor onderzoekers:

  1. Bedenk welke domeinen of sekse of gender-gerelateerde kenmerken relevant zijn voor je vraag. Kijk of je in je data variabelen beschikbaar hebt waarmee je een of meerdere van die domeinen/kenmerken zou kunnen karakteriseren.
  2. Ook al heb je in je eigen data geen relevante maten beschikbaar, is het wel mogelijk je dataset te verrijken door deze te koppelen aan openbare gegevens
  3. Zelfs al heb je weinig gegevens beschikbaar, zoals alleen ‘man’ of ‘vrouw’: stratificeer en rapporteer (ook bij geen verschil).
  4. Vraag hulp waar nodig; er zijn verschillende (online) bronnen beschikbaar
  5. Als je wel zelf gegevens verzamelt: overweeg hoe de keuzes die je maakt bij je design en dataverzameling invloed gaan hebben op de kwaliteit van de data voor verschillende subgroepen