L’importanza di definire, misurare e riportare correttamente due determinanti della salute
Da Monaco, un messaggio che riguarda il metodo
Il Congresso ESC 2026, svoltosi a Monaco di Baviera dal 28 al 31 agosto, non ha portato soltanto nuovi trial e linee guida. Nel programma hanno trovato spazio una lettura dell’atlante ESC sulle differenze di sesso nel carico delle malattie cardiovascolari in Europa e delle partecipate sessioni sull’impatto delle differenze di sesso e genere negli esiti cardiovascolari.
La comunicazione ufficiale ha inoltre richiamato la necessità di investire nella ricerca e produrre dati disaggregate, ovvero definendo sesso e genere come dimensioni trasversali della buona scienza cardiovascolare.
Sesso e genere non sono sinonimi
Nella ricerca biomedica, il sesso indica un insieme multidimensionale di caratteristiche biologiche: cromosomi, espressione genica, ormoni, anatomia riproduttiva e caratteristiche fisiologiche. Il genere riguarda invece ruoli, comportamenti, identità, aspettative e relazioni socialmente e culturalmente costruiti, oltre alla distribuzione di risorse e potere. Le due dimensioni possono interagire, ma non sono intercambiabili. La composizione corporea, la funzione ormonale o la biologia vascolare possono modificare farmacocinetica e risposta a un trattamento: sono dimensioni prevalentemente legate al sesso. Il carico di cura familiare, il reddito, il ritardo nel chiedere assistenza o i bias degli operatori possono invece influenzare accesso alle cure e prognosi: sono dimensioni legate al genere. Attribuire tutto al sesso nasconde i determinanti sociali; chiamare “genere” una variabile biologica rende il dato ambiguo.
Perché la distinzione cambia la qualità dei dati
In cardiologia le conseguenze sono concrete. Sesso e genere possono contribuire a differenze nella presentazione clinica, nell’accuratezza dei test, nella prescrizione dei trattamenti, negli eventi avversi e negli esiti. La storica sottorappresentazione delle donne nei trial ha inoltre limitato la generalizzabilità di parte delle evidenze. Contare quante donne e quanti uomini sono stati arruolati è necessario ma non sufficiente. Un campo amministrativo “F/M” identifica il sesso registrato, quello assegnato alla nascita, il genere legale o l’identità di genere? Senza descrivere la rilevazione, il dato resta ambiguo.
Inoltre, disaggregare i risultati non significa dimostrare una differenza: la significatività in un gruppo e la non significatività nell’altro non provano, da sole, una diversa risposta. Per confrontare l’effetto di un trattamento servono ipotesi predefinite, numerosità adeguata e un test di interazione.
Le linee guida SAGER: dal linguaggio al protocollo
Le linee guida Sex and Gender Equity in Research (SAGER), pubblicate nel 2016 e aggiornate nel 2024, offrono una traccia semplice e applicabile.
Invitano a usare con precisione i termini sesso e genere e a considerarli lungo l’intero percorso della ricerca (fonte: Heidari S, et al. Sex and Gender Equity in Research: rationale for the SAGER guidelines and recommended use. Res Integr Peer Rev. 2016;1:2.
doi:10.1186/s41073-016-0007-6). Ad esempio, nel titolo e nell’abstract va indicato se lo studio riguarda un solo sesso o genere. Nei metodi occorre spiegare come le variabili sono state rilevate e considerate nel disegno e nell’analisi, giustificando eventuali esclusioni. Nei risultati, quando appropriato, i dati dovrebbero essere disaggregati, anche in assenza di differenze. Nella discussione vanno affrontate interpretazione e generalizzabilità; se l’analisi non fosse stata possibile, il motivo andrebbe dichiarato tra i limiti.
Questo approccio non impone analisi automatiche o post hoc in campioni troppo piccoli. Al contrario, chiede di evitare conclusioni fragili: la rilevanza di sesso e genere deve essere valutata prima, tradotta in una domanda scientifica e sostenuta da un piano statistico coerente. Anche dichiarare motivatamente che una dimensione non è applicabile costituisce buona pratica.
Il ruolo dell’editing scientifico
In questo ambito, un passaggio fondamentale è stato sicuramente un importante editoriale pubblicato nel 2025 su Circulation e simultaneamente sulle principali riviste cardiovascolari internazionali (Bairey Merz CN, et al. Role of Cardiovascular Disease Journals in Reporting Sex and Gender in Research. Circulation. 2025 Apr 29;151(17):1211-1212. doi: 10.1161/ CIRCULATIONAHA.125.074517. Epub 2025 Mar 28. PMID: 40152712). Tali riviste hanno dunque condiviso il sostegno alle line guida SAGER e la richiesta di maggiore trasparenza su definizione delle variabili, disegno, analisi, disaggregazione dei dati, generalizzabilità e informazioni mancanti. Anche animali, tessuti e linee cellulari dovrebbero essere caratterizzati per sesso. Il punto più innovativo è l’ambizione di agire “a monte”. Le riviste ricevono studi già conclusi, ma richieste editoriali chiare possono orientare comitati etici, finanziatori, steering committee e ricercatori a incorporare sesso e genere fin dalla progettazione.
Una checklist al momento della sottomissione non corregge un campione sbilanciato, ma può rendere visibile il problema e, nel tempo, modificare il modo in cui gli studi vengono ideati. Inoltre, un’analisi recente ha associato la presenza di una donna come prima e/o ultima autrice a una maggiore partecipazione femminile e a un reporting più attento a sesso e genere, pur senza dimostrare causalità (Bley M, et al. Clin Res Cardiol. 2025;114:1752-1764).
Una checklist per la ricerca cardiovascolare ospedaliera
Registri, studi osservazionali e progetti ospedalieri possono partire da cinque domande:
- Quale variabile stiamo misurando: sesso, genere o entrambe, e con quale fonte?
- La popolazione rappresenta adeguatamente i gruppi rilevanti e le esclusioni sono giustificate?
- Il protocollo prevede a priori analisi disaggregate e, quando pertinenti, test di interazione e variabili correlate al genere?
- Arruolamento, trattamenti, eventi, abbandoni al follow-up e dati mancanti sono riportati in modo trasparente?
- Discussione e conclusioni distinguono evidenze, ipotesi e limiti di generalizzabilità?
Nei database ospedalieri e nei registri real-world una variabile amministrativa viene spesso riutilizzata come se fosse stata definita per la ricerca. Prima dell’estrazione occorre quindi predisporre un dizionario dei dati, precisare origine e significato delle variabili e identificare ciò che non è stato misurato. Se il genere non fosse disponibile, non dovrebbe essere dedotto dal nome, dall’aspetto o dal sesso registrato.
Non una “cardiologia rosa”, ma una cardiologia di precisione
Integrare sesso e genere non significa presumere che ogni differenza esista, né trasformare ogni studio in un confronto tra sottogruppi. Significa formulare meglio la domanda, ridurre ambiguità e bias, evitare generalizzazioni non sostenute e rendere i risultati più riproducibili e clinicamente utili. Anche l’assenza di differenze, quando studiata con metodi adeguati, è un’informazione preziosa. Il messaggio emerso a Monaco e la convergenza delle principali riviste indicano la stessa direzione: passare dalla presenza delle donne nei campioni alla qualità con cui sesso e genere sono definiti, misurati, analizzati e comunicati. Le parole non sono un dettaglio: una variabile ben definita diventa un dato interpretabile e può tradursi in decisioni cliniche più eque e precise, per tutte e per tutti.♥
