Yeni bir araştırmaya göre, en çok rağbet gören sinir bilimleri makaleleri; büyük oranda sadece erkeklerden oluşan katılımcılar üzerine yapılan çalışmalar içeriyor; bu oran, sadece kadın katılımcılarla yapılan çalışmalardan sekiz kat fazla. Ayrıca bu makalelerin sadece %5’ü verilerinde cinsiyet farklarını ciddiye alıyor, bu da kadınlarda nörolojik rahatsızlıkların gözden kaçırılabileceği anlamına geliyor.
Rebecca K. Rechlin ve meslektaşlarının gerçekleştirdiği araştırmada, 2009 ve 2019 yılları arasında sinir bilimleri ve psikiyatri alanında 6 dergi incelendi. 2009 ila 2019’da her iki cinsiyeti de içeren makalelerin sayısında %68 oranında bir artış görülmesine rağmen, bütün araştırmaların yalnızca %19’u muhtemel cinsiyet farklarını teşhis etmek üzere optimal bir tasarıma sahipti ve sadece %5’i 2019 yılında cinsiyeti bir değişken olarak göz önünde bulundurdu. On yıl içerisinde sadece tek bir cinsiyet üzerine yapılan çalışmalara dayalı makale sayısı aynı kaldı: %3 sadece kadınlar, %27 sadece erkekler. 2019’da, araştırmaların sadece %5’i (2009’da bu sayı %2 idi), muhtemel cinsiyet farklarının anlaşılmasına dönük optimal bir tasarıma ve analize sahipti. Araştırmacılar makalelerinde, bu yüzden, cinsiyet farklarının incelenmesinin nörolojik ve psikiyatrik hastalıklarda sağlayabileceği terapötik faydalara dair on yılda çok az ilerleme kaydedildiğini belirtiyor.
2019’da, sinir bilimleri ve psikiyatri makalelerinin %68’i her iki cinsiyet üzerine de araştırmalar içeriyordu. 2019’da araştırmaların sadece %19’u cinsiyeti tutarlı bir biçimde analizlerinde kullandı. Hem erkekler hem de kadınlar üzerine yapılan araştırmaların %59’u analizlerinde cinsiyeti bir değişken olarak kullanmadı. 2019’da gerçekleştirilen araştırmaların sadece %5’i, analizlerinde cinsiyeti bir değişken olarak kullandı. Sadece erkekler üzerine yapılan araştırmalar ise sadece dişiler üzerine yapılan araştırmalardan 8.5 kat daha fazlaydı.
Hakemli bir dergide yayımlanma süreci süren araştırma sonuçları BİOrXiv sitesinde okurların takdirine sunuldu.
Ana Görsel: Neuronline
