Stiamo parlando di falsa informazione ormai da diverse puntate.
Abbiamo iniziato con un esempio (Ep.1), poi abbiamo iniziato ad astrarre per dare dei criteri utili e parlare di motivazioni (Ep.2) e metodo (Ep.3) dietro la stesura di un articolo di informazione.
Ora continuiamo entrando davvero dentro al contenuto di un articolo. Spesso valutando motivazioni e metodo si può concludere subito che un articolo non è attendibile. Qualora, però, motivazioni e metodo non sembrino compromettere l'articolo dobbiamo andare a valutare il contenuto. Qui spesso le cose si complicano, perché non siamo esperti nella materia o non abbiamo tempo a sufficienza per verificare tutte i riferimenti bibliografici su cui questo si appoggia. Valutiamo alcuni concetti base che ci permettono di valutare un contenuto.
PREMESSA
Qualsiasi articolo volto a informare dovrebbe riportare una serie di affermazioni logicamente collegate o evidenze già validate da altri ed una conclusione chiara. L'onestà richiede che si lascino aperti possibili dubbi da risolvere in futuro e si mettano in luce possibili vulnerabilità nelle conclusioni raggiunte, ad esempio il margine di errore di uno studio.
ONESTA'
L'unica certezza è la morte, e comunque non si sa mai...
Eppure tutti i blog di cosidetta "controinformazione" riportano con certezza assoluta le loro affermazioni: che siano esse questioni di geopolitica ignote perfino ai servizi segreti, oppure legami nascosti tra onde elettromagnetiche e salute. Viene da chiedersi perché questi sanno tutto sulle trattative segrete tra nazioni remote e invece tocca ai tribunali antimafia scoprire i nomi di chi fa traffichi illeciti sotto casa...
Ma facciamo un esempio.
ESEMPIO 1: un omeopata italiano, noto come inventore di un macchinario per la "cura omeopatica a distanza", sosteneva (su un post facebook) a inizio pandemia che non esisteva il virus: tutti gli ospedalizzati erano solo persone che avevano ecceduto nell'assunzione di aspirina, spaventati dalle campagne mediatica di terrore sul covid.
Analizziamo le affermazioni.
L'omeopata, afferma con certezza un nesso causale tra un episodio verificato (ospedalizzazioni) e uno puramente ipotetico (l'assunzione eccessiva di aspirina). Verificare un nesso causale è già di norma estremamente complesso e richiede:
una spiegazione logica (ad es. dovrebbe essere noto che l'aspirina provochi gravi problemi respiratori[1])
una indice statistisco come il coefficiente di correlazione di Pearson
un computer e i dati dei fenomeni per calcolare tale indice
Nel nostro caso l'omeopata non ha verificato la sussistenza del dato ipotetico, ovvero l'assunzione eccessiva di aspirina: sarebbe bastato ottenere i dati sulle vendite di aspirina nelle ultime settimane. In mancanza di questo ovviamente non ha potuto valutare la correlazione, cosa che richiede dati (le due "serie numeriche" dei fenomeni da correlare), metodi statistici e computer. Infine, l'analisi statistica avrebbe prodotto anche un valore di "incertezza" che ci avrebbe detto quanto l'ipotesi fosse verosimile. Infatti, la statistica non permette mai di fare conclusioni categoriche, ma permette solo di stabilire qualche cosa con un certo valore di incertezza. Senza quell'incertezza le affermazioni non sono oneste e credibili.
In soldoni: se il tale avesse avuto l'onestà di dire "forse ho un'idea che potrebbe spiegare tutto questo..." avremmo potuto salvarlo. Ma il suo intento arrogante di spiegare una realtà che non conosce, e il conflitto di interessi (è un medico privato - non pubblico - in cerca di pazienti) lo classifica come truffatore.
S'intenda: anche rispettabili riviste di politica ed editoriali sono categorici nelle loro affermazioni e spesso non sentono la necessità di supportare le loro ipotesi con dati. Se si tratta di articoli di opinione, e lo si chiarisce subito, questo è accettabile, altrimenti è un grave errore metodologico. Oltretutto, anche sugli articoli scientifici spesso si dice "è nostra opinione che..." per mostrando un certo livello di umiltà.
CONFUSIONE
Se si trattano mille temi in maniera sconnessa, le cose sono due: o si vuol generare confusione (ritorniamo a "il cattivo" dell'Ep.2), oppure non si sa trattare il contenuto in maniera sistematica (il "buono" dell'Ep.2). Per scrivere un articolo di facile lettura (5 minuti) bisogna aver fatto una bozza schematica con carta e penna, raccolto materiale, scritto e riscritto al computer per almeno 4-5 ore. Inoltre sarebbe buona cosa, come si fa per questo blog, che altri lo leggano prima della pubblicazione. Quanti blogger lo fanno? Quanti hanno le capacità cognitive per fare quanto sopra?
Allo stesso modo, se si utilizza un lessico ambivalente, le cose sono due: o si è incapaci di adottare il giusto lessico (si è inesperti) oppure si sta cercando di fare confusione appositamente.
Nell'Ep.1 abbiamo visto un blog che devia continuamente e lancia tante affermazioni senza precisarle o concatenarle. Un altro esempio invece è sull'utilizzo di un lessico ambivalente.
ESEMPIO 2: il comitato per le terapie domiciliari dichiarava pubblicamente l'esistenza di cure efficaci al 100% [2].
Innanzitutto cosa significa "efficace"? Che è in grado di far regredire la malattia senza arrivare alla necessità di sistemi di supporto (respiratori, etc)? Oppure che è in grado di evitare la morte? Se il comitato non spiega la sua affermazione non possiamo provare se è vera o falsa, perché non sappiamo neanche che prove fare, che dati valutare.
E poi: da dove viene quel dato "100%"? Teniamo conto che normalmente il 97% dei pazienti covid NON va in ospedale, con regioni virtuose in cui il dato sale sopra il 99% [3]! Quindi la differenza è esigua e sarebbe da valutare con degli studi. Dove sono questi studi? Sono stati fatti con gruppo di controllo (ricordatevi la parolina "gruppo di controllo" per più tardi)? Non dimentichiamo che gli studi sui pazienti vengono devono essere per norma approvati da un comitato etico, gli viene affidato un codice univoco e i dati vengono memorizzati per uso futuro, in modo da essere accessibili. Se questo non è il caso, lo studio è come se non esistesse perché nessuno potrà mai accedere ai dati.
Va anche detto che un dato del 100%, se non è un'esagerazione [4], è un dato raccolto su un campione troppo piccolo per essere significativo. Come dire "ho visto che io e mia sorella non siamo finiti in ospedale, quindi al 100% non si va in ospedale, la cura funziona". Finché non escono fuori dati verificabili si tratta di propaganda.
Insomma, fare confusione e seminare odio, oppure coltivare nuovi pazienti è molto semplice, costruire invece una logica e solida dialettica è così difficile e serve istruzione e studio faticoso.
PROVA E CONTROPROVA: IL CONCETTO DEL GRUPPO DI CONTROLLO
Poco fa ho utilizzato questo termine "gruppo di controllo". E' un termine utilizzato in alcuni ambiti di indagine, tra cui quello medico e in particolare l'epidemiologia.
E' il caso di parlarne un pochino, non tanto per la sua rilevanza nel settore medico, ma per mostrarne la generalità: è necessario che ogni processo di costruzione della conoscenza si basi su prove e controprove!
Faccio un esempio banale: posso dire che "tutte le persone che bevono liquidi muoiono, quindi bisogna non bere". E' chiaro che prima o poi tutti noi "bevitori di liquidi" muoriamo. Tuttavia, è solo imponendo ad alcune persone di non bere liquidi, che ci accorgiamo che anche queste muoiono (e anche più in fretta!). Se non avessi fatto questa controprova sarei stato convinto che la mia affermazione fosse vera.
Ecco allora che, in generale, non basta verificare la propria affermazione (ovvero, trovare un numero di casi che corroborano la tesi), bisogna anche metterla in crisi! Questo, chi produce falsa informazione, non lo fa mai, per cui dobbiamo discuterne.
L'unico modo di concludere sull'efficacia di un trattamento è sottoporlo ad una prova e alla sua controprova. Bisogna vedere, sì, se funziona, ma anche vedere se non funziona!
A questo serve il gruppo di controllo, un gruppo di pazienti che non subiscono la terapia in esame, ma solo un placebo. I due gruppi (placebo e trattemento vero) devono essere simili per caratteristiche e numerosità. Lo studio quindi può essere molto faticoso, perché non mi bastano 100 pazienti da curare, ma me ne servono altri 100 da "non curare". Quindi il doppio dei dati, il doppio degli infermieri, etc. Pazzia? No, ed è anche abbastanza intuitivo da capire (senza scomodare la dimostrazione matematica).
Spiego meglio. Il trattamento X viene testato su 40 pazienti e altri 40 pazienti subiscono un trattamento placebo (gruppo di controllo). Dopo 1 mese, il 5% dei pazienti che hanno subito il trattamento è morto. Nello stesso tempo il 9% dei pazienti del gruppo di controllo è morto. Grazie alla presenza di un gruppo di controllo possiamo davvero dire che la percentuale è scesa, altrimenti come avremmo fatto? Avremmo dovuto estrapolare dati in qualche modo, esponendoci a vari bias di tipo statistico (errori dovuti ad una conformazione errata del campione statistico scelto).
ANCORA INCERTEZZE
Cosa ci dicono i dati visti sopra? Il passaggio dal 9% al 5% ci permette di concludere sull'efficacia del trattamento?
Forse! In realtà, servono altre indicazioni relative a quella "incertezza" che abbiamo invocato sopra: varianza, significatività, intervalli di tolleranza, sono tutti strumenti che ci permettono di dire quanto siamo sicuri che quel cambiamento da 9% a 5% sia risultato del trattamento o meno. Ecco, vedete che affermazioni come "100% di efficacia" risultano ridicole, insufficienti e a tratti offensive, rispetto al risultato di chi lavora con fatica esponendosi a tutti i rischi del caso. Ad esempio quello sopra è un caso-tipo di un trattamento contro il covid che è risultato inefficace: studi su numeri più elevati hanno mostrato che quel 5% di miglioramento era un caso [5].
CONCLUSIONI
Se siete arrivati fin qui avete capito bene che ogni affermazione va provata e verificata. Questa idea, però, della prova e controprova ci introduce ad un altro concetto, quello di FALSIFICABILITA'.
Secondo voi una teoria scientifica deve essere VERIFICABILE o FALSIFICABILE?
Lo scoprirete nel prossimo episodio!
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NOTE
[1] il furbetto menziona la possibilità di insufficienza respiratoria in seguito all'assunzione dell'aspirina mostrando il foglio illustrativo. Si dimentica però di dire ai suoi lettori che i gravi problemi respiratori insorgono solamente in seguito a intossicazione acuta (da foglietto illustrativo: più di 17 compresse di aspirina 400mg al giorno). Sembra strano che a Codogno nel Febbraio 2020 si fosse instaurata la moda di ingoiare quanta più aspirina possibile. Per la cronaca, tale intossicazione provoca edema polmonare (acqua nei polmoni) da cui l'insufficienza respiratoria. Non provoca invece le tipiche trombosi da covid che invece conosciamo bene. Tra l'altro ancora non si sapeva nulla sulle trombosi. Qualche settimana dopo, in seguito ad attenti studi, si è potuto parlare di microtrombosi, grazie al lavoro di ricerca e alle autopsie fatte da più team.
Fa raggelare il sangue il fatto che, arrivata questa notizia, i complottisti buttassero fiele contro i medici perché "hanno capito solo a marzo che il problema erano le trombosi", mentre un truffatore del genere potesse dire scempiaggini senza fare lo sforzo di visitare un paziente, figuriamoci di aprire un cadavere. Senza i ricercatori che hanno verificato al microscopio la presenza di trombosi, avremmo avuto un modo in meno per sbugiardare il truffatore.
[2] Di fatto un copia e incolla delle tanto vituperate direttive AIFA, salvo alcune aggiunte, come un farmaco già mostrato inefficace e con reazioni avverse (tentar nuoce) e un po' di fantasia (vitamine e altri antiossidanti). Non ricordo se consigliano di iniziare il cortisone un giorno prima rispetto alle normative AIFA. Purtroppo al momento di scrivere non ho più a disposizione il libricino, reperibile a pagamento.
[3] Fonte: Agenzia nazionale per i servizi sanitari, tabella (a). NB: i dati attuali potrebbero cambiare rispetto al momento in cui il lettore li consulterà.
[4] Va detto che prima della pandemia molti medici vantavano un "100% di sicurezza" parlando dei vaccini. Queste affermazioni andrebbero sgombrate dal campo della divulgazione scientifica, che - come ripeto spesso - andrebbe fatta dagli specialisti della comunicazione scientifica, non dai practitioners della materia. Il termine oggi usato, "i rischi superano i benefici", per quanto un po' vago, è certamente più appropriato. Se pensiamo che i vaccini ad adenovirus, ad oggi hanno provocato poche decine di trombosi e fatalità su decine di milioni di dosi, possiamo certamente dire che la sicurezza è molto vicina al 100%, ma sarebbe offensivo per i pochi che ci hanno rimesso la pelle per il bene collettivo.
[5] I valori sono stati troncati per comodità di esposizione. Va detto, visto che siamo in tema di terapie per il covid, che - contrariamente a quanti dicono che "si è fatta ricerca solo sui vaccini" - sono stati effettuati studi su centinaia di farmaci diversi contro il covid, coinvolgendo decine di migliaia di pazienti in tutto il mondo. Ad oggi i risultati sono scarsi e le terapie più promettenti garantiscono un miglioramento di ospedalizzazioni o mortalità di diversi punti percentuali, ma non garantiscono niente di simile al 100% di guarigioni. Uno degli eroi delle saghe complottiste, il dott. De Donno, da poco defunto, nel 2020 fece clamore per aver dichiarato urbi et orbi una cura con efficacia del 100%. Poche settimane dopo uscì l'articolo a sua firma in cui invece lui stesso mostrava i dati di mortalità dei suoi pazienti: era passata dal 15% (standard covid del periodo) al 6.5% (plasma immune). Per la cronaca, lo studio prevedeva solo 46 soggetti e nessun gruppo di controllo: da qui il confronto con il 15% di letalità del periodo. La terapia sembrava dunque promettente, ma da qui a dichiarare il 100% di guarigioni, animando le fantasie complottiste contro governi e medici, ne passa.