Better safe than sorry

In der wissenschaftlichen Grundlagenforschung und der evidenzbasierten Medizin besteht seit jeher eine anhaltende geschlechterabhängige Ungleichheit. So hat die amerikanische Food and Drug Administration (FDA) Frauen beispielsweise zwischen 1977 und 1993 vollständig von der Teilnahme an Phase-I-Studien ausgeschlossen. Aktuell liegt der Anteil von Frauen in klinischen Studien nicht nur unter dem von Männern, sondern in den meisten Fällen auch unter dem für die jeweilige Prävalenz der Erkrankung sinnvollen Anteil. Vor diesem Hintergrund hat das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im November 2024 die Richtlinie zur Förderung von Projekten mit dem Ziel der Reduktion des Gender Data Gaps in der klinischen Forschung veröffentlicht.

Mit deren Unterstützung fand im Herbst 2025 unter dem Motto „Better safe than sorry“ eine interdisziplinäre Summer School statt. Dabei identifizierten die 20 teilnehmenden Medizinstudierenden und Assistenzärzt:innen aus Deutschland zentrale Themenbereiche mit Fokus auf Prävention in der Inneren Medizin (Rheumatologie, Kardiologie, Nephrologie) und formulierten anschließend Handlungsempfehlungen zum Abbau des Gender Data Gaps in klinischen Studien. 

Methodik

Die Erarbeitung erfolgte in einem strukturierten, mehrstufigen partizipativen Konsensprozess unter Einbindung von Expert:innen verschiedener versorgungsrelevanter Fachdisziplinen der Inneren Medizin. Um die Frage „Welche Faktoren müssen für eine Reduzierung des Gender Data Gaps in klinischen Studien berücksichtigt werden?” zu beantworten, wurde zunächst eine Kraftfeldanalyse nach dem Ansatz von Lewin durchgeführt. Im zweiten Schritt wurden dann die identifizierten Einflussfaktoren mithilfe einer Umsetzungsanalyse in handlungsorientierte Maßnahmen übersetzt, um die Frage „Wie generieren wir die notwendige Veränderung zur Reduzierung des Gender Data Gaps in klinischen Studien?” zu beantworten.

Die Kraftfelder

Normwerte und Referenzbereiche

Diskutiert wurde unter anderem, ob der Aspekt „normal“ noch zeitgemäß ist. Zwar existieren für zahlreiche klinische Parameter bereits geschlechter- und altersspezifische Referenzbereiche, etwa in der Labordiagnostik oder bei physiologischen Messgrößen. In zusammengesetzten klinischen Scores, Risikomodellen und Leitlinienempfehlungen werden diese Differenzierungen jedoch häufig nicht konsequent berücksichtigt. Dadurch besteht die Gefahr, dass geschlechterspezifische Unterschiede in der Krankheitspräsentation, dem Krankheitsverlauf und dem Therapieansprechen unzureichend abgebildet werden.

Die Teilnehmenden betonten, dass physiologische Grenzwerte weiterhin notwendig sind, um Abweichungen zu erkennen, Diagnosen zu stellen und therapeutische Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig wurde die Frage aufgeworfen, ob stärker individualisierte Referenzbereiche – etwa unter Berücksichtigung von Geschlecht, Hormonstatus, Alter oder weiteren biologischen und sozialen Determinanten – zu einer präziseren und gerechteren medizinischen Versorgung beitragen könnten. Vor diesem Hintergrund wurde diskutiert, ob der traditionelle Begriff der „Normwerte” langfristig zugunsten differenzierter, kontextsensitiver Referenzsysteme weiterentwickelt werden sollte.

Die Berücksichtigung des Geschlechts als biologische Variable ist eine zentrale Herausforderung und bietet zugleich eine wesentliche Chance in der präklinischen und klinischen Forschung. Je nach Forschungsfrage ist jedoch nicht immer eindeutig, ob und in welchem Ausmaß das Geschlecht als biologische Variable relevant ist. Diese Unsicherheit wird durch fehlende Standardisierung in Definition, Erfassung und Dokumentation des Geschlechts verstärkt. So zeigte beispielsweise eine Metaanalyse von rund 4.500 Studien zu SARS-CoV-2, dass nur 4 Prozent der Studien explizit planten, das Geschlecht bzw. Gender in der Analyse zu berücksichtigen. Nur 21 Prozent berücksichtigten die Variable Geschlecht bzw. Gender ausschließlich bei der Rekrutierung und nur 5,4 Prozent planten nach Geschlecht gematchte oder repräsentative Subgruppen- und Stichprobenanalysen.

Wird das Geschlecht als Variable mit aufgenommen, erfolgt die Erhebung oftmals fremdberichtet und inhomogen, mit einem primären Fokus auf binäre biologische Kategorien. In der klinischen Routine werden viele relevante Informationen, die über die bloße Erfassung des biologischen Geschlechts hinausgehen, nicht systematisch dokumentiert. Dies schränkt insbesondere retrospektive Analysen erheblich ein und betrifft vor allem die Forschung und medizinische Versorgung von nicht-binären Personen.

Geschlechterspezifische Symptome

Geschlechterspezifische Unterschiede in der Symptompräsentation sind ein zentrales Hindernis für eine geschlechtergerechte Prävention und klinische Forschung. Symptome werden häufig erwartungskonform eingeordnet. Dieses Problem wird durch Bildungsunterschiede, kulturelle Differenzen, Sozialisierungseffekte und gesellschaftliche Stigmata verstärkt.

Dabei wirken biologische und soziale Faktoren komplex zusammen. Subjektive Krankheitstheorien, kommunikative Unterschiede sowie die unterschiedliche Einforderung von Aufmerksamkeit beeinflussen die Beschreibung und Bewertung von Symptomen. Ärztlicherseits zeigt sich ein nachgewiesener Bias: Männer erhalten häufiger Analgetika, Frauen häufiger Sedativa. Schmerzen werden bei Frauen zudem häufiger als „unspezifisch“ oder „atypisch“ eingestuft.

Der Einfluss von Sexualhormonen

Ein besonders relevanter Aspekt der geschlechterspezifischen Medizin ist die Berücksichtigung von Sexualhormonen im Zusammenhang mit Schwangerschaft und Menopause. Die Schwangerschaft ist ein besonderer Zustand, der nicht per se als Risiko verstanden werden sollte, jedoch spezifisches Wissen, beispielsweise über die Wirkungen und Nebenwirkungen von Arzneimitteln, notwendig macht.

Bezüglich der Menopause ist in den vergangenen Jahren durch gesellschaftliche Debatten und soziale Medien eine zunehmende Enttabuisierung zu beobachten, wobei gleichzeitig erhebliche Wissensdefizite bestehen bleiben. Dabei ist zu betonen, dass der Hormonstatus allein keine präzise Vorhersage zulässt und eine Überinterpretation hormoneller Effekte, insbesondere im Zusammenhang mit Zyklusphasen, kontraproduktiv bis diskriminierend sein kann. Leistungsfähigkeit, Wohlbefinden und Krankheitsverläufe können hormonabhängig variieren. Die meisten Menschen kennen ihre tatsächlichen Hormonwerte jedoch nicht, und es gibt nur wenige Daten zum konkreten Einfluss hormoneller Level auf bestimmte Erkrankungen. Effekte und Dosierungen von Hormontherapien variieren individuell als auch populationsabhängig. Epidemiologische Studien zeigen deutliche Veränderungen des kardiovaskulären Risikos im Zusammenhang mit den Wechseljahren.

Vor diesem Hintergrund erfordert eine geschlechtersensible Forschung die systematische Erfassung hormoneller Faktoren, etwa hinsichtlich prä-, peri- oder postmenopausaler Phasen, auch außerhalb gynäkologischer Fachgebiete.

Methodisch bedarf es neuer Ansätze, etwa multipler hormoneller Messungen als Momentaufnahmen und differenzierter Subgruppenanalysen, die beispielsweise hormonelle Kontrazeptiva berücksichtigen. Die Frage der Verantwortung für hormonelle Verhütung, die häufig einseitig Frauen zugeschrieben wird, verdeutlicht bestehende strukturelle Ungleichgewichte, die sich möglicherweise auf die Gesundheit der Betroffenen auswirken.

Die Umsetzungsanalyse

Datenerhebung

In Zukunft sollte die geschlechterspezifische Erhebung von Daten durch mehrere Kontrollinstanzen gesichert werden. Verantwortlich sind dabei Journals, Institutionen des wissenschaftlichen Arbeitens (Promotions-, PhD- und Habilitationskommissionen), Ethikkommissionen, epidemiologische Institute sowie pharmazeutische Unternehmen. Bei neuen Studienregistern muss der prävalenzorientierte, ausgewogene Einschluss der Geschlechter zur Norm werden. 

Für eine effiziente und sichere Datenerhebung empfiehlt sich eine standardisierte Anamnese, die für alle Personen gleichermaßen den Bildungsstand, die Herkunft, das Geschlecht, den Menstruations- und Menopausenstatus sowie Schwangerschaften und Geburten erfasst. Nur so kann gewährleistet werden, dass diese geschlechterspezifischen Faktoren konsequent erfasst und bei der Auswertung berücksichtigt werden. 

Es ist von besonderer Bedeutung, den Patient:innen zu vermitteln, dass der geschützte Raum auf Basis der ärztlichen Schweigepflicht unabhängig vom Studieneinschluss gilt, und dass eine sichere Pseudonymisierung der Daten gewährleistet ist. Spätestens nach Abschluss der jeweiligen Studie sollten die teilnehmenden Patient:innen einen individualisierten Zugang zu den generierten Daten und Studienergebnissen erhalten. Zudem muss eine leicht verständliche Laienzusammenfassung (Plain Language Summary) verpflichtend veröffentlicht werden, damit Forschungsergebnisse für alle Bevölkerungsgruppen zugänglich sind. Darüber hinaus sollten standardisierte KI-Kursformate für in der Wissenschaft Tätige angeboten werden. Europäische medizinische KI-Konzepte sollten gefördert und an repräsentativen Datensätzen aus europaweiten Registern trainiert werden. Die KI sollte genutzt werden, um aktiv gegen den menschengemachten Bias in den Trainingsdaten vorzugehen. 

Einschluss in Studien

Um eine breite und diverse Studienteilnahme zu ermöglichen, müssen die Einschlusskriterien für Proband:innen angepasst werden. Maßgeblich sind eine verständliche Sprache, der Abbau diskriminierender Barrieren und die Einbindung aller behandelnden Personen. In bestimmten Kontexten könnten Konzepte wie n-of-1-Trials dabei helfen, trotz geringer Fallzahlen verwertbare wissenschaftliche Ergebnisse zu erhalten, individuelle Therapieeffekte zu analysieren und individualisierte Strategien festzulegen. 

Open Data & Citizen Science

Die systematische Einbindung von Open Data und Citizen Science bietet ein hohes Potenzial, um das Gender Data Gap in klinischen Studien zu verringern. Ein zentraler Schritt ist dabei die repräsentative Beteiligung der betroffenen Gruppen auf Ebene der wissenschaftlichen Gremien, Ethikkommissionen und Förderinstitutionen sowie durch die aktive Einbindung von Patient:innen. Insbesondere in der frühen Phase der Studienplanung sollten Betroffene an der Identifikation relevanter Forschungsfragen beteiligt werden, um geschlechterspezifische Bedürfnisse sichtbar zu machen.

Für Open-Data-Infrastrukturen sollten verbindliche Pflichtvariablen wie „sex“, „gender“ (selbstdefiniert und klar konzeptualisiert), „ethnicity“ und soziale Determinanten definiert werden. Um geschlechtersensible Auswertungen zu ermöglichen, sind – analog zu bestehenden Vorschlägen wie dem Diversity Minimal Item Set (DIMIS) – einheitliche Definitionen und verpflichtende Erfassungskriterien notwendig. Veröffentlichungsrichtlinien sollten eine getrennte Darstellung geschlechterabhängiger Nebenwirkungen (AE/SAE) vorschreiben, um Transparenz und Sicherheit zu gewährleisten. 

Geschlechtergerechte Leitlinienentwicklung

Die Umsetzung einer geschlechtergerechten Medizin erfordert die systematische Integration von Sex- und Genderaspekten in klinische Leitlinien. Diese sollten in geschlechtergerechter Sprache verfasst sein und übergeordnete Regeln enthalten, die „sex“ und „gender“ explizit berücksichtigen. Die Inhalte sollten auf geschlechtergerechter Forschung basieren und geschlechterspezifische Evidenz, beispielsweise zu diagnostischen Verfahren oder Therapieoptionen, klar darstellen. Es empfiehlt sich in jeder Leitlinie eigene Unterkategorien für Geschlechteraspekte zu etablieren und bereits bestehende Leitlinien bei Bedarf zu ergänzen. Bei der Literaturrecherche sollten Sex- und Gender-Aspekte systematisch berücksichtigt werden.

Die Ergebnisse der Veranstaltung unter dem Motto „Better safe than sorry“ zeigen, dass in vielen Bereichen des täglichen klinischen und wissenschaftlichen Lebens Möglichkeiten zur Reduzierung des Gender Data Gaps vorhanden sind. Die Umsetzung der hier beispielhaft vorgestellten Maßnahmen ist entsprechend naheliegend und im Sinne eines ersten Schritts zur individualisierten Medizin unabdingbar. So kann eine nachhaltige Verbesserung der medizinischen Versorgung, Sekundärprävention bei bestehenden Erkrankungen und Primärprävention unter Einbeziehung aller Geschlechter erreicht werden.