성(性) 분석

남녀의 생물학적 차이를 구별하는데 중요한 성(性)은 연구의 우선순위 선정, 가설 정립, 연구 설계에 있어 중요한 역할을 한다. (관련 용어 참고: )

생명의학 연구를 진행할 때, 인간 피험자, 동물, 장기, 조직, 세포 등의 성(性) 분석이 필요할 수 있다(IOM, 2012; Beery et al., 2011; Wizemann et al., 2001). 공학 제품과 시스템을 디자인할 때는 제품 이용자의 생리적, 생물기계적 특징에 대한 성(性) 분석이 필요할 수 있다 (관련 연구 방법 참고: 표준 및 참조 모델 재검토)

성(性)은 6가지로 분석이 가능하다.

 

  • 1. 연구 대상(피험자) 및 사용자의 성별 보고: 이 단계는 성 분석을 시작하기 전에 필수적으로 진행해야 하는 단계이다. 일부 연구비 지원기관 및 전문가 검토 저널은 인간 피험자 및 동물을 대상으로 연구를 진행할 때 피험자의 성별을 필수적으로 보고하도록 요구한다. 또한 필요 시 장기, 조직 및 세포 연구에서도 사용된 장기, 조직 및 세포의 성별을 보고하도록 요구한다. (정책 제안 참고) 단성 연구라 해도 메타 분석 진행, 기존 연구의 결함 파악, 성별 불문하고 단성 연구 결과의 일반화를 막기 위해 피험자의 성별을 기록〮보고하고 사용자의 성별을 고려해 연구를 진행해야 한다. 골다공증에 대한 연구를 예로 들 수 있다. 기존 골다공증 연구에서는 연구 참조 모델로 건강하고 젊은 백인 여성의 골밀도 수치를 사용했다. 이 참조 모델을 바탕으로 골밀도 수치와 노인 여성의 골절 위험도 사이의 상관관계를 정립했으며, 이 연구 결과를 여성뿐 만 아니라 남성에게도 일반화해 노인 남성의 골절 위험도를 예측하였다. 이후 진행된 다른 연구에서는 남성 참조 모델을 정립하였고, 성별〮나이와 같은 요소를 고려해 골다공증 진단을 내리는 방법을 개발했다. (관련 사례연구: 줄기세포 연구)
  • 2. 여성, 남성(암컷, 수컷) 집단 구성원 사이의 차이/여자, 남자 집단 구성원 사이의 차이 인지: 성별이 같다 해도 생물학적, 사회문화적 차이가 크다. 사춘기 때 나타나는 생식기의 변화, 월경, 임신 및 폐경 등 여성이 겪는 생식적 변화와 노화로 인한 변화를 예로 들을 수 있다. 일례로 미국 여성은 남성에 비해 평균적으로 키가 작지만 전체 미국 여성 인구의 3%는 미국 남성의 평균키 보다 크다. 그리고 미국 남성 인구의 6%는 미국 여성의 평균키 보다 작다. 여성의 평균 키와 남성의 평균키 차이는 상위 10%에 포함하는 여성의 키와 하위 10%에 포함하는 여성의 키 차이보다 작으며, 상위 10%에 포함하는 남성의 키와 하위 10%에 포함하는 남성의 키 차이보다도 작다. (아래 그래프 참고; 관련 사례연구: 인간 흉곽 모델, 충돌시험용 임신부 모형)
  • height of Adult Women and Men within group variation and between group overlap are significant
  • 3. 피험자나 사용자의 성별과 교차하는 요소에 대한 자료 수집 및 기록: 성별 차이 및 젠더별 차이는 라이프스타일(나이, 식습관, 운동량, 흡연•음주 여부 및 약 복용 등), 사회경제적 위치, 젠더별 행동 및 기타 요소에 영향을 받는다. (성•젠더 분석 방법 참고: 성•젠더와 교차하는 요소 분석) 연구 결과의 해석에 영향을 끼칠 수 있는 요소에 맞춰 남녀 집단을 ‘매칭’하는 것이 중요하다. (성•젠더 분석 방법 참고: 보건 및 생명의학 연구) 일례로 인공 무릎 개발을 들 수 있다. 인공 무릎을 개발 할 때 성(性)과 관련된 요소를 간과한 결과, 수술 결과 개선과 무관한 성별 요소만 지나치게 강조되었다. (용어 참고: 지나치게 성별 차이를 강조하면 문제가 될 수 있다) 인공 무릎 개발자는 남녀의 무릎 구조에 통계학적으로 유의미한 차이가 있다는 점을 발견하고 여성 전용 인공 무릎을 만들어 판매했다. 물론 남녀의 생물학적 차이로 인해 무릎 구조에 차이가 있을 수 있지만 인공 무릎 관절을 선택할 때는 이런 생물학적 성별이 주요 선택 요인이 아닐 수 있다. 오히려 성별 차이보다 키가 더 중요할 수 있다. (관련 사례연구: 인공무릎관절의 탈젠더화)
  • 4. 성별 분석 및 결과 보고: 연구 진행 시 성별 특이적 분석을 진행하고 분석 결과를 보고해야 한다. 예를 들어 남녀는 신체 크기와 체성분이 다르기 때문에 에어백이 팽창해 부딪힐 때 느끼는 충격이 다르며, 효능을 보기 위해 복용해야 하는 약의 양도 다를 수 있다. 따라서 성별 차이를 이해하려면 기본적인 성별 차이 및 성별 요소와 교차하는 요소에 맞춰 수집한 자료를 수정해야 한다. 예를 들어 심혈관 질환에 대한 연구에서 성 분석을 진행한 결과, 동맥 내 지방성 물질인 ´플라크´가 성별에 따라 다르게 형성한다는 점을 발견했다. 여성의 동맥에는 플라크가 넓게 퍼져 형성되는 반면에 남성의 동맥에서는 플라크가 특정 부위에 국한돼 형성된다는 것을 발견한 것이다(von Mering et al., 2004). 이런 발견은 스텐트 디자인에 영향을 끼칠 수 있다. (관련 사례연구: 여성 심장질환)
  • 5. 성별 차이가 없음을 보고: 성별 차이가(주요 연구 현상 혹은 상호관계적 현상 여부를 떠나서) 연구를 통해 발견되지 않아도 메타 분석 시 중요한 고려사항인 출판 편향을 줄이기 위해 성별 차이가 없음을 기록 및 보고해야 한다(IOM, 2012). 성별 차이가 통계학적으로 결론을 내릴 수 없을 때에도 연구 전체와 상관이 있다면 있는 그대로 기록 및 보고해야 한다. 특히 성(性)과 교차하는 요소를 분석할 때 나타나는 성별 차이가 결론적이지 않더라도 연구 결과에 기록돼야 한다. 일례로 환자 피험자를 모집할 때 남녀 모두 모집하지 못하면 통계학적 검증력이 제한적일 수 있다. 이런 경우 연구자들은 성별 차이가 통계학적으로 결론적이지 않을 수 있음을 명심해야 한다.
  • 6. 메타 분석 진행: 연구가 잘 설계되어있고 결과가 명확하게 기록되어 있으면 다양한 연구를 비교 분석을 할 수 있다. 여러 연구에서 추출한 자료를 많이 수집해 비교 분석하면 통계학적 검증력을 높일 수 있지만 성•젠더 요소와 교차하는 요소를 간과한 채 자료를 수집하고 비교 분석하면 오히려 오류가 늘어날 수 있다(Blauwet et al., 2007; Bailey, 2007).
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