𝐖𝐚𝐚𝐫𝐨𝐦 𝐰𝐞𝐭𝐞𝐧𝐬𝐜𝐡𝐚𝐩𝐩𝐞𝐥𝐢𝐣𝐤 𝐛𝐞𝐰𝐢𝐣𝐬 𝐛𝐞𝐥𝐚𝐧𝐠𝐫𝐢𝐣𝐤 𝐢𝐬 (𝐦𝐚𝐚𝐫 𝐨𝐨𝐤 𝐛𝐞𝐩𝐞𝐫𝐤𝐭)

Vandaag
𝟏. 𝐖𝐚𝐚𝐫𝐨𝐦 𝐰𝐞𝐭𝐞𝐧𝐬𝐜𝐡𝐚𝐩𝐩𝐞𝐥𝐢𝐣𝐤 𝐛𝐞𝐰𝐢𝐣𝐬 𝐛𝐞𝐥𝐚𝐧𝐠𝐫𝐢𝐣𝐤 𝐢𝐬 (𝐦𝐚𝐚𝐫 𝐨𝐨𝐤 𝐛𝐞𝐩𝐞𝐫𝐤𝐭)
Wetenschap streeft naar objectiviteit en reproduceerbaarheid om algemene waarheden te vinden. Dat is nuttig voor beleid, medicijnontwikkeling en het uitsluiten van placebo-effecten of bias.
Maar bij hormonale klachten is dit inderdaad problematisch: hormonen fluctueren niet alleen per dag, maar ook per individu. Een "controlegroep" is dan bijna fictief, omdat geen twee vrouwen identieke cycli hebben.

𝟐. 𝐇𝐞𝐭 𝐩𝐫𝐨𝐛𝐥𝐞𝐞𝐦 𝐯𝐚𝐧 "𝐛𝐞𝐰𝐢𝐣𝐬𝐥𝐚𝐬𝐭" 𝐯𝐨𝐨𝐫 𝐬𝐮𝐛𝐣𝐞𝐜𝐭𝐢𝐞𝐯𝐞 𝐞𝐫𝐯𝐚𝐫𝐢𝐧𝐠𝐞𝐧
Vrouwen worden vaak weggezet als "emotioneel" of "subjectief", waardoor hun klachten pas serieus genomen worden als er "hard" wetenschappelijk bewijs is. Dit is een diepgeworteld genderprobleem in de geneeskunde (bijv. endometriose duurde gemiddeld 7-10 jaar om gediagnosticeerd te worden).
Wetenschap kan niet alles meten: pijn, vermoeidheid of stemmingswisselingen zijn subjectief. Toch zijn ze echt. De vraag is: waarom eisen we een hogere bewijslast voor ervaringen die vooral vrouwen treffen?

𝟑. 𝐁𝐢𝐠 𝐝𝐚𝐭𝐚 𝐚𝐥𝐬 𝐚𝐥𝐭𝐞𝐫𝐧𝐚𝐭𝐢𝐞𝐟?
Onze suggestie van data-analyse is waardevol: door patronen te zoeken in grote datasets (bijv. via wearables die hormonen meten, of onderzoeken zoals de menstuatietest en de hormoontest), kun je correlaties vinden zonder kunstmatige controle groepen.
Voorbeeld: Onderzoek naar PMS gebruikt vaak retrospectieve vragenlijsten, maar real-time data tracking (zoals dagelijkse hormoonmetingen) zou individuele patronen zichtbaar kunnen maken, in plaats van te generaliseren.

𝟒. 𝐃𝐞 𝐦𝐚𝐜𝐡𝐭𝐬𝐯𝐫𝐚𝐚𝐠: 𝐰𝐢𝐞 𝐛𝐞𝐩𝐚𝐚𝐥𝐭 𝐰𝐚𝐭 "𝐛𝐞𝐰𝐢𝐣𝐬" 𝐢𝐬?
De medische wereld hanteert vaak strikte criteria (dubbelblind onderzoek) die niet altijd passen bij chronische of cyclische klachten. Dit kan leiden tot onderdiagnosticering.
Een oplossing is meerdere soorten bewijs naast elkaar te accepteren: kwalitatieve verhalen (ervaringen), observationele data, en persoonlijke biomarkers. Bijv.: "50% van de vrouwen meldt X klacht rond dag 20 van hun cyclus" is al waardevol, ook zonder precieze causale verklaring.

𝐂𝐨𝐧𝐜𝐥𝐮𝐬𝐢𝐞
Wetenschap is een nuttig gereedschap, maar niet neutraal: het reflecteerthistorische vooroordelen over wat "geldig" bewijs is. Voor hormonale klachten zou een combinatie van big data, persoonlijke monitoring en erkenning van ervaringskennis beter werken dan alleen traditionele onderzoeken. De kernvraag is niet "kunnen we het bewijzen?", maar "waarom eisen we bewijs voordat we luisteren?".