Un nuevo estudio reveló que los ratones de laboratorio le tienen miedo a los hombres, pero no a las mujeres. Además de un dato raro y sorprendente esto significaría variaciones en las conclusiones de miles de investigaciones: ¿Cuántas veces los resultados habrían sido afectados el estrés inducido por los investigadores?
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“La gente no le ha prestado atención a toda la historia de la investigación científica con animales”, dijo a The Verge Jeffrey Mogil, investigador de la Universidad de McGill y autor principal del estudio.
Para el estudio, publicado por Nature Methods, los investigadores estudiaron la ‘escala de gestualidad de los ratones’ para medir las respuestas al dolor de los roedores expuestos a hombres y mujeres, o sus respectivos olores.
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El dolor es un indicador de estrés, porque el estrés puede, en buena medida, anular el dolor. Así, cuando los ratones fueron expuestos al olor de los hombres, sintieron menos dolor, mientras que la presencia de las mujeres, o su olor, no hubo ese efecto.
Aunque esto pueda parecer un efecto positivo, puede no ser tan beneficioso. Por ejemplo, cuando los atletas se lesionan durante un partido estresante, a menudo no sienten la lesión de inmediato y siguen con el mismo ritmo. Desde un punto de vista evolutivo, esto les permitiría sobrevivir, permitiendo enfocarse en algo pese al dolor. Sin embargo, al final lo que resulta de ello es que la lesión sea más grave.
Además del dolor, otros experimentos mostraron que en los roedores también aumentó la temperatura corporal y los niveles de corticosterona, una hormona del estrés, en respuesta al olor de los hombres. Según la investigación, el miedo no es solo a los humanos, sino que en general los roedores temen a los machos de cualquier especie.
¿Cómo hacer para que el género no cambie los resultados de las investigaciones? Mogil sugiere que después de su investigación y otros estudios similares, en las publicaciones académicas se especifique si el investigador es hombre o mujer. Parecía irrelevante, pero esa pequeña aclaración ahora podría explicar de una nueva manera los resultados de los experimentos.
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