Die unsichtbaren Geschlechter

Zwei Kästchen, »Frau« oder »Mann«, bitte ankreuzen. Und wenn jemand nicht klar in eine der beiden Kategorien passt? Dann existiert diese Person im Großteil der medizinischen Forschung nicht. Dabei ist längst bekannt, dass biologisches Geschlecht (sex) und soziale Geschlechteridentität (gender) nicht dasselbe sind. Und man weiß heute auch, dass es verschiedenste Genderidentitäten gibt und selbst biologisch nicht nur zwei klar abgegrenzte Geschlechter existieren.

Medizinische Studien werden hauptsächlich am (weißen) Mann durchgeführt. Das hat schwerwiegende Folgen. Einige Erkenntnisse aus dem Fach Geschlechtsspezifische Medizin, das seit den 90er-Jahren Geschlechterunterschiede erforscht: Herzinfarkte, aber auch Asthma äußern sich bei Frauen tendenziell anders als bei Männern und werden daher oft zu spät diagnostiziert. Frauen haben ein stärkeres Immunsystem, sind dadurch aber anfälliger für Autoimmunerkrankungen.

Während die medizinische Forschung und Lehre nach und nach ihren Blick für die Unterschiede zwischen Männern und Frauen schärft, tauchen neue Fragen auf: Von wem ist überhaupt die Rede, wenn gefordert wird, dass die Medizin Frauen besser einbezieht? Wie kann sie auch nonbinäre, trans- oder intergeschlechtliche Personen berücksichtigen?

Abfragen ist einfach …

Bei der Two-Step-Methode werden sex und gender getrennt voneinander abgefragt. Neben »männlich« und »weiblich« gibt es weitere Antwortmöglichkeiten und ein Freitextfeld. Ein trans Mann kann dann sein Geburtsgeschlecht als weiblich, seine Geschlechtsidentität als männlich angeben; eine Person mit unklaren biologischen Geschlechtsmerkmalen, die als Frau lebt, kann als Geburtsgeschlecht intersex und als Identität weiblich ankreuzen.

Das erlaubt nicht nur Menschen jenseits der Binarität an einer Studie teilzunehmen – es führt auch zu mehr Erkenntnisgewinn, weil die Auswirkungen von sex und gender weniger stark vermengt werden.

Denn unter dem Begriff »Geschlecht« werden viele völlig verschiedene Dinge zusammengefasst, sagt Laura Wortmann, Gendermedizinerin an der Uni Köln. »Die Kategorie Geschlecht steht häufig stellvertretend für andere Einflussfaktoren, die wir gar nicht auf dem Schirm haben.«

Wenn etwa Frauen an einer bestimmten Krebsart häufiger sterben als Männer, kann das an vielen Aspekten des Frauseins liegen. Fördert Östrogen das Wachstum der Krebszellen? Oder tun das Chemikalien, mit denen vor allem Menschen in frauendominierten Berufen in Berührung kommen, etwa im Nagelstudio oder als Reinigungskraft? Oder werden Frauen zu spät diagnostiziert, weil ihre Schmerzen nicht ernstgenommen werden?

Wissen die Forscherinnen, was hinter dem Geschlechterunterschied steckt, können sie gezielter nach Wegen suchen, die Sterberate von Frauen – und letzten Endes aller Erkrankten – zu senken. Fördert etwa eine Chemikalie das Krebswachstum, profitieren auch Männer davon, diese zu meiden.

… Auswerten schwer

Schwieriger als die Abfrage von sex und gender ist es, die gesammelten Daten sinnvoll auszuwerten. Finden sich unter 1.000 Teilnehmenden einer Studie vier trans Männer, drei trans Frauen und fünf intergeschlechtliche Personen, lässt sich nichts Aussagekräftiges über diese Gruppen ableiten. Meist werden sie bei der Auswertung nach Geschlecht ausgeschlossen. Oder unter einem Schlagwort wie »divers« zusammengefasst. »Das kann, je nachdem, woran wir genau forschen, eine gute Taktik sein oder eine sehr schlechte«, sagt Laura Wortmann: »Wenn Hormone eine Rolle spielen, können wir trans Personen nicht mit intergeschlechtlichen Menschen gleichsetzen.«

Manchmal rekrutieren Forschende daher für eine Studie gezielt mehr Menschen aus einer bestimmten Gruppe – „Oversampling“ heißt das in der Fachsprache. »Wenn mich der Einfluss der Hormone auf die Wirkung eines Medikaments interessiert, kann es sinnvoll sein, in eine Stichprobe von 1.000 Menschen je 100 trans Frauen und trans Männer aufzunehmen«, sagt Sabine Oertelt-Prigione, Professorin für Geschlechtersensible Medizin an der Uni Bielefeld. Oder eine eigene Sub-Studie mit trans Personen durchzuführen. »Wenn ich aber wissen will, wie verbreitet eine Krankheit in der Gesamtbevölkerung ist, dann ist ja gerade der Punkt, nicht vorzuselektieren. Da funktioniert Oversampling nicht,« sagt Oertelt-Prigione. Finden sich in der Zufallsstichprobe einer solchen Studie nur wenige Menschen abseits der Geschlechterbinarität, sei es am sinnvollsten, diese von der Auswertung auszuschließen, ihre Daten aber deskriptiv im Anhang der Studie aufzuführen.

Den perfekten Umgang mit der Diversität der Geschlechter wird die Medizin so bald nicht finden. Laura Wortmann formuliert ihre Utopie daher bescheiden: Wenn Forschende künftig bei jeder Studie von Anfang an überlegen, wie sie alle Geschlechter berücksichtigen können, wäre schon viel erreicht.

Bleibt die Frage: Ist es nicht zu früh, sich über all das Gedanken zu machen, wo die Medizin selbst cis Frauen noch längst nicht gleichberechtigt einbezieht? Keinesfalls, sagt Wortmann – gerade das zeige ja, wie lange es dauert, bis Erkenntnisse in diesem Feld in die Forschungspraxis übergehen.

Dieser Text stammt aus der Ausgabe Nr. 9 »Was ist Frau?«