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    Les femmes restent une réflexion après coup dans la recherche

    COVID-19 affecte plus gravement les hommes que les femmes, des informations critiques résultant de recherches examinant comment le virus progresse différemment en fonction du sexe.

    Mais inclure le sexe comme variable dans la recherche scientifique a été historiquement rare, conduisant à des lacunes dangereuses dans la compréhension de la façon dont les maladies, les médicaments et les vaccins ont un impact différent sur les hommes et les femmes.

    Une nouvelle étude de Northwestern Medicine, publié le 9 juin dans la revue eLife , a découvert que les femmes sont encore une réflexion après coup dans la plupart des recherches scientifiques.

    L'étude est un suivi de 10 ans à une étude révolutionnaire de 2009 qui a révélé que les femmes étaient exclues de la recherche biomédicale en raison de la façon dont leurs hormones pourraient fausser les conceptions d'études fragiles, une idée qui a été maintes fois prouvée fausse. Cela ne laissait que des sujets masculins pour représenter à la fois les hommes et les femmes dans les résultats de la recherche.

    Durant la dernière décennie, il y a eu de nombreux efforts pour augmenter la représentation des femmes en tant que sujets de recherche, y compris une politique de 2016 des National Institutes of Health (NIH) exigeant que les scientifiques « considèrent le sexe comme une variable biologique » afin de recevoir des subventions du NIH.

    Aujourd'hui, Les enquêteurs du nord-ouest ont découvert alors que les scientifiques incluent de plus en plus de femmes dans leurs recherches, ils ne ventilent toujours pas leurs découvertes par sexe.

    "Les implications de ne pas analyser les données de recherche par sexe sont infinies, " a déclaré Nicole Woitowich, directrice associée du Women's Health Research Institute et professeure adjointe de recherche à la Northwestern University Feinberg School of Medicine. "Sans cela, nous n'avons aucun moyen de dire si ou comment les nouveaux médicaments et thérapies peuvent fonctionner différemment chez les hommes et les femmes. Cela entrave les progrès vers la médecine personnalisée et rend également difficile pour les scientifiques de répéter des études et de s'appuyer sur des connaissances antérieures. »

    Les auteurs de l'étude ont analysé plus de 700 articles scientifiques dans neuf disciplines biologiques afin de déterminer si un biais sexuel existe toujours dans la recherche biomédicale. Ils ont enregistré si chaque étude utilisait des hommes, femmes ou les deux sexes et si elles ont ou non déclaré et analysé les données par sexe. Ils ont également enregistré si les scientifiques ont fourni une raison pour les études sur un seul sexe ou pourquoi ils n'ont pas analysé les données par sexe.

    Le nombre d'études incluant à la fois des hommes et des femmes est passé de 28 % en 2009 à 49 % en 2019, la nouvelle étude a trouvé, mais il n'y a pas eu d'augmentation du nombre d'études pour analyser les données par sexe entre 2009 et 2019.

    Dans certains cas, les scientifiques n'ont pas fourni le nombre exact d'hommes et de femmes étudiés, le rapport trouvé. Et seulement 4% des articles publiés ont fourni une raison pour laquelle ils n'ont pas utilisé les deux sexes ou pourquoi ils n'ont pas analysé les données par sexe. De celles, beaucoup prétendaient n'utiliser que des mâles afin de limiter l'influence des hormones femelles.

    Ne pas analyser les données par sexe pourrait amener les scientifiques à faire des hypothèses sur la base des informations manquantes, ce qui demande du temps supplémentaire, ressources et, en fin de compte, les dollars de recherche financés par les contribuables, dit Woitowich.

    "Lorsque nous ne prenons pas en compte les influences du sexe dans la recherche biomédicale, c'est comme si nous essayions de monter un puzzle sans toutes les pièces, " Woitowich a déclaré. " Afin que nous puissions améliorer notre compréhension de la santé et de la maladie, il est essentiel d'inclure les deux sexes dans les études de recherche et d'analyser les données en conséquence. »


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