Scienza mal concepita: come l'epoca del Covid ha distrutto la comprensione

"Fidati della scienza" e "Segui la scienza" sono stati mantra ripetuti incessantemente sulle onde radio dei media, sulla stampa e sul Internet da scienziati, politici e giornalisti selezionati da quasi tre anni, ma queste affermazioni hanno confuso il guadagno politico con il progresso scientifico? In altre parole, queste parole d'ordine pandemiche rappresentano un valido ragionamento scientifico o sono il prodotto di idee sbagliate riguardo al percorso accettato dell'indagine scientifica?

Il problema più grande è che l'uso di queste parole d'ordine può essere alla base di idee sbagliate scientifiche più profonde rispetto a come la ricerca fa e dovrebbe operare. Discuto tre di questi potenziali malintesi della scienza e spiego la loro relazione con l'attuale pandemia. 

Idea sbagliata n. 1: la scienza ti dice cosa fare

Al centro di "Segui la scienza" c'è l'idea che la ricerca scientifica istruisca le persone su come procedere dati i dati risultanti di un esperimento: se viene trovato X, allora devi fare Y. Gabrielle Bauer per Istituto di arenaria discute questo ragionamento fallace concentrandosi principalmente sul fatto che le persone, e non i virus o i risultati della ricerca, prendono decisioni e che tali decisioni sono basate su valori. Ma si può dire che la scienza fornisce dati e che i dati sono parte integrante del sapere cosa fare; quindi, la scienza dice alle persone come agire. 

Sebbene la scienza fornisca dati e sì, ha senso che il processo decisionale personale e politico sia "guidato dai dati", non ne consegue che i dati da soli istruiscano me, te o chiunque altro ad agire in un modo o nell'altro. Se sai che fuori piove, questo fatto da solo ti dice di: portare un ombrello, indossare un impermeabile, indossare galosce, tutto quanto sopra, nessuno dei precedenti?

I fatti nel vuoto non sono istruzioni su come agire; piuttosto ci informano su ciò che è preferibile date le nostre convinzioni e valori di fondo. Se non ti dispiace bagnarti durante la corsa mattutina, molto probabilmente il tuo abbigliamento sarà diverso da quello di qualcuno che teme che l'acqua si rovini. In entrambi i casi le persone sanno esattamente la stessa cosa – sta piovendo – ma non giungono alla stessa conclusione. Questo perché i dati non danno ordini; informa e fornisce una base per l'orientamento. 

Poiché i dati, ovvero quelli ottenuti durante la ricerca scientifica, informano il processo decisionale, è fondamentale che le parti incaricate di prendere decisioni dispongano di dati scientifici di qualità da utilizzare. Un modo in cui ciò può accadere è includere le parti rilevanti nella ricerca come partecipanti. Quando le parti rilevanti non sono incluse nella ricerca, i dati ottenuti sono per loro di utilità limitata. Ne sono un esempio gli studi di efficacia di Fase III del Covid-19. Il BNT162b2 ed mRNA-1273 gli studi hanno escluso le donne in gravidanza e che allattano; quindi per questi individui non c'erano prove scientifiche da utilizzare per prendere la decisione di vaccinare o meno - nessun dato sull'efficacia o sulla sicurezza del vaccino. 

Harriette Van Spall, nel European Heart Journal, ha commentato che questa mossa era ingiustificata perché non c'erano prove che suggerissero che i vaccini avrebbero causato danni indebiti alle donne in gravidanza o al loro bambino. Cosa c'è di più è quello studi ha anche iniziato a dimostrare che le donne in gravidanza erano a più alto rischio di Covid-19 grave rispetto alle persone non gravide della stessa età; il che significa che se un gruppo richiedesse dati scientifici sull'efficacia della vaccinazione sarebbe quello a più alto rischio di esiti negativi. 

Dati recenti di Hanna e colleghi pubblicati in JAMA Pediatria ha mostrato che circa il 45% dei partecipanti ha fornito campioni di latte materno che contenevano l'mRNA del vaccino: è possibile che le donne in gravidanza e in allattamento avrebbero tratto beneficio dal saperlo prima di decidere se vaccinare o meno. 

"Seguire la scienza" dovrebbe quindi implicare la convinzione che la ricerca scientifica dovrebbe informare rispetto a qualche problema e non dire cosa fare, poiché non può farlo. La scienza fornisce fatti e cifre, non istruzioni o comandi. Poiché la ricerca fornisce fatti, è fondamentale che tali fatti si applichino alle persone che prendono decisioni e diventa estremamente difficile sapere se, per esempio, vaccinare o meno se il gruppo demografico a cui appartieni è escluso dalla partecipazione, rendendo i dati inapplicabili. È difficile pronunciare "Segui la scienza" quando i dati demografici rilevanti non sono inclusi nella scienza. Cosa intendono esattamente seguire questi individui? 

Idea sbagliata n. 2: la scienza è priva di valore

Un altro potenziale malinteso riguardo all'indagine scientifica è che i ricercatori lascino i loro valori alla porta e la loro condotta privo di valore ricerca. Negli ambienti accademici questa posizione, spesso definita l'ideale senza valori, è stata dichiarata insostenibile perché i valori figurano in vari passaggi del metodo scientifico.

Un esempio canonico viene dal libro di Thomas Kuhn La struttura delle rivoluzioni scientifiche, dove sostiene che per spingere e spingere i ricercatori a sostenere una teoria piuttosto che un'altra viene utilizzata molto più della semplice evidenza scientifica. Un esempio più contemporaneo è quello di Heather Douglas nel suo libro Scienza, politica e l'ideale senza valore dove sostiene che i valori sociali ed etici svolgono un ruolo nella produzione e diffusione della scienza. 

Il precedente dibattito tra gli studiosi era incentrato sul fatto che i valori debbano esistere nella scienza, ma il dibattito più contemporaneo è incentrato su quali tipi di valori dovrebbero esistere. Kuhn e punti di vista come il suo sostengono che dovrebbero figurare valori epistemici o di ricerca della verità: quei valori che aiutano a comprendere i dati e a scegliere le conclusioni appropriate da trarre. Considerando che Douglas e punti di vista simili sostengono che valori aggiuntivi come le preoccupazioni etiche dovrebbero essere parte integrante anche della scienza. Indipendentemente da ciò, rimane una posizione attualmente inattaccabile concludere che i valori, comunque interpretati, fanno e dovrebbero far parte della scienza. Ciò ha necessariamente un impatto su cosa e come viene fatta la scienza. 

Uno dei motivi per cui gli individui possono presumere che i valori non appartengano alla scienza è perché la ricerca dovrebbe essere obiettiva e al di fuori dell'ambito delle convinzioni soggettive di qualsiasi individuo – essenzialmente gli scienziati dovrebbero avere una visione dal nulla. Tuttavia, questo ragionamento incontra problemi nel momento in cui lascia la stazione. Diamo un'occhiata alla ricerca sull'argomento per l'ispirazione.

Potenzialmente all'insaputa dei profani, i ricercatori hanno il controllo su ciò che studiano, su come lo studiano, su come vengono raccolti e analizzati i dati risultanti e su come vengono riportati i risultati empirici. In effetti, un articolo di Wicherts e colleghi pubblicato su Frontiers in Psychology descrive 34 gradi di libertà (aree all'interno della ricerca) che i ricercatori possono manipolare come vogliono. È stato anche dimostrato che questi gradi di libertà possono essere facilmente sfruttati - se i ricercatori lo decidessero - da parte di Simmons e colleghi che ha condotto due finti esperimenti in cui hanno dimostrato che ipotesi veramente sciocche possono essere supportate da prove se la sperimentazione viene eseguita in un modo particolare.

È stato anche dimostrato che il proprio segno zodiacale gioca un ruolo nella propria salute, ma ovviamente questo è il risultato dello sfruttamento dei gradi di libertà, vale a dire la verifica di ipotesi multiple e non prestabilite. L'ottenimento di determinati risultati potrebbe non essere una funzione dell'indagine scientifica, ma piuttosto potenzialmente basato sui valori che i ricercatori importano nella loro indagine. 

Tutto ciò può andare bene e bene, ma in che modo i valori influenzano esattamente i gradi di libertà del ricercatore - quegli aspetti della sperimentazione sotto il controllo del ricercatore? Per cominciare, immagina di essere uno scienziato. Devi prima pensare a cosa vorresti ricercare. Puoi scegliere un argomento che ti interessa e ampliare la comprensione attuale dell'argomento. Ma potresti essere attratto da un argomento che riguarda il benessere degli altri perché apprezzi aiutare le persone bisognose.

Sia che tu scelga il primo o il secondo argomento, lo hai fatto per ragioni di valore, epistemico – creazione di conoscenza, o etico – facendo ciò che è giusto. Lo stesso tipo di ragionamento determinerà su chi verrà condotto l'esperimento, come procederà l'esperimento, quali dati vengono raccolti, come vengono analizzati i dati e cosa/come verranno riportati i dati. 

Un esempio calzante è l'esclusione dei bambini piccoli da alcuni studi sui vaccini di Fase III: sono stati esclusi i soggetti di età inferiore ai 18 anni. Una delle ragioni potrebbe essere che i ricercatori avevano motivo di ritenere che i bambini sarebbero esposti a un rischio indebito di danni se fossero stati inclusi. Il valore etico della prevenzione del danno era prioritario rispetto all'esclusione del valore epistemico dell'apprendimento dell'efficacia dei vaccini nei bambini. Questo ragionamento può valere anche per l'esclusione delle donne in gravidanza e allattamento, nonché delle persone immunocompromesse. 

Inoltre, i valori possono essere visti anche nella scelta degli endpoint negli studi sui vaccini. Secondo Peter Doshi nel medico britannico Jnostro, l'endpoint primario - ciò che i ricercatori erano principalmente interessati a comprendere - per gli studi di Fase III era la prevenzione dell'infezione sintomatica. È importante sottolineare che la trasmissione del virus - da vaccinato a vaccinato, o da non vaccinato a non vaccinato, o da vaccinato a non vaccinato o da non vaccinato a vaccinato - non è stata studiata in questi studi. 

Recentemente, Janine Piccolo, Presidente di Developed Markets, Pfizer ha commentato che il vaccino Pfizer non è stato testato per arrestare la trasmissione prima di essere immesso sul mercato. Da quando i vaccini sono entrati nel mercato, l'evidenza mostra che non sembrano interrompere la trasmissione perché la carica virale che può accumularsi negli individui sia vaccinati che non vaccinati è simile, come scoperto in Nature Medicine. Anche una ricerca pubblicata nel New England Journal di Mmedicina ciò mostra che la vaccinazione diminuisce la trasmissione rapporti che questa diminuzione diminuisce fino a 12 settimane dopo la vaccinazione, dove la trasmissione diventa simile a quella dei non vaccinati. 

Ancora una volta possiamo vedere che la scelta di studiare se i vaccini prevengono la trasmissione, o la morte, o il ricovero o l'infezione acuta, spetta a chi conduce la sperimentazione e che queste decisioni tendono a essere basate su valori. Ad esempio, Small ha osservato che Pfizer ha dovuto "muoversi alla velocità della scienza per capire cosa sta succedendo sul mercato". Pertanto, i valori derivanti dalla capitalizzazione di un mercato vergine possono essere ciò che ha orientato la ricerca a concentrarsi sugli endpoint che ha raggiunto. 

La scienza che è stata eseguita durante il Covid-19 ha spesso avuto un obiettivo finale pratico. In genere ciò significava fornire consulenza o un prodotto al pubblico per aiutare a combattere il virus. Lo svantaggio di questo è che la ricerca si è mossa abbastanza velocemente, potenzialmente perché la velocità delle informazioni e dei prodotti utili è stata profondamente apprezzata. Ad esempio il BNT162b2 ed mRNA-1273 Gli studi di fase III hanno avuto un periodo di follow-up iniziale di circa due mesi, ma entrambi questi studi hanno affermato che era programmato un follow-up in corso di due anni. Due anni e non due mesi è più allineato con la guida del FDA su questo tema, che è che gli studi di Fase III dovrebbero durare da uno a quattro anni per accertare l'efficacia e le reazioni avverse. Questa rapidità potrebbe aver avuto la priorità perché le persone avrebbero davvero potuto trarre vantaggio da un accesso rapido. Tuttavia, questa rapidità avrebbe potuto essere prioritaria anche per ragioni derivanti da guadagni finanziari o altri fondamenti meno etici. 

Indipendentemente dal ragionamento del ritmo della ricerca, dalle variabili studiate e dai dati demografici esclusi, ciò che dovrebbe essere chiaro è che la scienza contiene – nel bene e nel male – valori personali. Ciò significa che sia gli scienziati che coloro che "seguono la scienza" stanno prendendo decisioni basate sul valore, indipendentemente da come tali decisioni siano "guidate dai dati". Vale a dire, la ricerca in corso non è oggettiva, ma piuttosto contiene valori soggettivi del ricercatore. 

Idea sbagliata n. 3: la scienza è imparziale

Durante tutta la pandemia ho sentito persone dire ad alta voce che i laici devono "fidarsi della scienza", cosa che trovo continuamente strana considerando che il panorama della letteratura scientifica è notevolmente diviso. Quindi di quale scienza dovrei fidarmi con tutto il cuore io o chiunque altro? In un articolo appuntito di Naomi Oreskes in Scientific American, spiega che la scienza è un "processo di apprendimento e scoperta". Più in generale, questo processo si muove a singhiozzo e non è lineare nella sua progressione, ma si muove qua e là e talvolta si basa su momenti eureka che erano inaspettati.

Il punto principale di Oreskes è che coloro che affermano che "la scienza è giusta" hanno torto perché fraintendono fondamentalmente come funziona la scienza. Uno studio non "prova" nulla e la scienza politicizzata non è vera in virtù del fatto che è stata sensazionalizzata da chi è al potere. Ne consegue che se lo scetticismo è il modo corretto per soddisfare le prove scientifiche, allora difficilmente le persone dovrebbero essere rimproverate per non "fidarsi nella scienza" poiché questo è l'atteggiamento corretto da assumere. 

Questo preannuncia nel mio malinteso n. 3 perché le persone che promuovono "Fidati della scienza" sembrano credere che la scienza e la sua presentazione siano imparziali. La realtà è che la scienza spesso comporta vortici di esperti in disaccordo, alcuni che affermano che la teoria X è superiore alla teoria Y, mentre altri si lamentano del contrario. Il risultato è che è necessario un ulteriore lavoro empirico per appianare i dettagli di ciascuna teoria e mostrare – sperimentalmente e logicamente – perché una teoria è davvero superiore. I pregiudizi, tuttavia, possono penetrare in questo processo a due livelli: i ricercatori possono consapevolmente o inconsapevolmente costruire esperimenti che mirano a favorire alcune ipotesi o degradare altre ipotesi; può anche entrare nella presentazione della scienza, dove un lato del dibattito viene presentato come se non esistesse alcun dibattito. 

Per quanto riguarda il primo livello di distorsione, quello della ricerca stessa, gli esempi più toccanti derivano da fonti di finanziamento in cui è stato riscontrato in più domini che le sperimentazioni sponsorizzate dall'industria tendono a produrre risultati più favorevoli. Ad esempio, un'analisi pubblicata in Medicina intensiva condotti da Lundh e colleghi hanno concluso: "Gli studi su farmaci e dispositivi sponsorizzati da aziende manifatturiere hanno risultati e conclusioni sull'efficacia più favorevoli rispetto agli studi sponsorizzati da altre fonti".

Allo stesso modo, uno studio pubblicato in JAMA Medicina Interna ha mostrato che gli studi sponsorizzati dall'industria sullo zucchero (saccarosio) hanno minimizzato il suo ruolo nella malattia coronarica e individuato grassi e colesterolo come responsabili. Gli autori arrivano al punto di dire: "I comitati politici dovrebbero considerare di dare meno peso agli studi finanziati dall'industria alimentare" e invece concentrarsi su altre ricerche che prendono sul serio l'effetto degli zuccheri aggiunti sulle malattie cardiache. 

Questo può essere un punto ovvio da sottolineare, che coloro che hanno un interesse finanziario nel risultato di uno studio possono fare cose per garantire un risultato positivo, ma per quanto ovvio sia questo punto, c'è una ricerca a sostegno. Più precisamente, se è così ovvio, allora come può essere che quando sono in gioco miliardi di dollari le aziende farmaceutiche in lizza per il vaccino e lo spazio di mercato degli antivirali potrebbero non fare cose per falsare i risultati?

Una potenziale fonte di pregiudizi nello studio del vaccino di Fase III di Pfizer è stata spiegata da Brook Jackson, che ha detto al medico britannico Jnostro sugli errori commessi da Ventavia Research Group, che aveva il compito di testare il vaccino. Secondo Jackson, alcuni degli errori includevano: "Mancanza di un follow-up tempestivo dei pazienti che hanno subito eventi avversi", "Vaccini non conservati a temperature adeguate" e "Campioni di laboratorio etichettati in modo errato", tra gli altri. Gli errori evidenti nella conduzione della ricerca hanno la capacità di falsare i risultati perché i dati ottenuti possono riflettere gli errori commessi e non l'impatto delle variabili studiate. 

Un altro esempio di potenziale distorsione è l'uso di determinate misure statistiche rispetto ad altre. Secondo Olliaro e colleghi in un articolo pubblicato su Il microbo di Lancet le prove sui vaccini hanno impiegato una riduzione del rischio relativo che ha dato voti alti ai vaccini per l'efficacia. Tuttavia, se avessero utilizzato la riduzione assoluta del rischio, l'effetto misurato sarebbe stato molto inferiore.

Ad esempio, gli autori notano le "riduzioni del rischio relativo del 95% per Pfizer-BioNTech, 94% per Moderna-NIH, 91% per Gamaleya, 67% per J&J e 67% per i vaccini AstraZeneca-Oxford. " E quando viene utilizzata la riduzione del rischio assoluto, l'efficacia diminuisce sostanzialmente, "1.3% per i vaccini AstraZeneca-Oxford, 1.2% per Moderna-NIH, 1.2% per J&J, 0.93% per Gamaleya e 0.84% per i vaccini Pfizer-BioNTech .” 

Oltre al pregiudizio che può essere introdotto durante la ricerca empirica, vi è un pregiudizio che può verificarsi a causa della rappresentazione della scienza da parte dei media, degli scienziati e dei politici. Nonostante il fatto che la letteratura scientifica non sia risolta, coloro che cercano all'esterno, potenzialmente con l'aiuto dei ricercatori, scelgono informazioni empiriche da presentare al pubblico. Questo metodo consente a coloro che selezionano le informazioni di dipingere un'immagine che si adatta a una particolare narrativa e non al vero panorama scientifico. È importante che questa varietà di pregiudizi faccia sembrare che la ricerca sia definitiva; questo rafforza ulteriormente l'idea di "Fidati della scienza". 

Un esempio calzante sono i diversi modi in cui i governi gestiscono i programmi di richiamo dei vaccini. Il CDC negli Stati Uniti raccomanda alle persone di età pari o superiore a cinque anni di ricevere un richiamo se l'ultima vaccinazione è avvenuta almeno due mesi prima. Allo stesso modo, nel Canada si raccomanda, in determinate circostanze, che gli individui ricevano un richiamo tre mesi dopo l'ultima vaccinazione.

Queste raccomandazioni sono in netto contrasto con quella di Danmark dove la raccomandazione è la seguente, "Il rischio di ammalarsi gravemente da covid-19 aumenta con l'età. Pertanto, verrà offerta la vaccinazione alle persone che hanno raggiunto l'età di 50 anni e alle persone particolarmente vulnerabili". Questi paesi hanno accesso agli stessi dati, ma hanno scelto di formulare raccomandazioni contrastanti per i propri cittadini, tutte presumibilmente basate sulla scienza. 

Inoltre, lo slogan "Sicuro ed efficace" rispetto ai vaccini Covid-19 approvati può anche essere un esempio di pregiudizio nella presentazione della ricerca perché un gruppo di scienziati canadesi ha recentemente scritto un lettera al Chief Public Health Officer del Canada e al Ministro della Salute chiedendo maggiore trasparenza sui rischi e le incertezze della vaccinazione.

In sostanza, la lettera chiarisce che questi scienziati ritengono che il governo canadese non abbia adeguatamente informato i cittadini canadesi. Nonostante questa imputazione, Health Canada afferma: “Tutti i vaccini COVID-19 autorizzati in Canada si sono dimostrati sicuri, efficaci e di alta qualità” (grassetto nell'originale) e a sud del confine il CDC osserva che "i vaccini COVID-19 sono sicuro ed efficace” (grassetto nell'originale). Almeno alcuni scienziati ritengono quindi che sia necessario un discorso scientifico aggiuntivo per garantire che i cittadini siano adeguatamente informati e non prevenuti, ma i messaggi attualmente ricevuti dai cittadini non lo riflettono. 

Un altro esempio è quello della trasmissione. E' stato segnalato dal CBC che i vaccini in effetti impediscono la trasmissione, ma come accennato in precedenza non è così. Più intrigante, nel periodo in cui i vaccini sono entrati nel mercato, i ricercatori hanno teorizzato che semplicemente sulla base dei meccanismi d'azione sarebbe improbabile che i vaccini potessero prevenire trasmissione. 

La scienza, la sua pratica e diffusione, ha il potenziale che i pregiudizi si insinuano in qualsiasi momento e sarebbe un errore, come sottolineato da Oreskes, presumere che la scienza sia corretta a causa di come è fatta o di chi è stato coinvolto o di chi ha presentato le scoperte. Nonostante tali affermazioni, la pandemia di Covid-19 insieme allo slogan "Fidati della scienza" ha alterato la prospettiva desiderata da una di sano scetticismo a una cieca accettazione. Tale accettazione non critica di qualsiasi dato, per non parlare della ricerca che si svolge "alla velocità della scienza", dovrebbe far riflettere. La scienza avanza quando vengono avanzate obiezioni e messe a punto le ipotesi, non quando nasce un accordo semplicemente perché un'autorità lo ha decretato. 

Riconoscere le idee sbagliate

Le idee sbagliate rappresentano potenziali modi in cui gli individui hanno visto in modo errato la ricerca scientifica e il suo utilizzo durante la pandemia e riflettono i mantra impiegati insieme alla presentazione e alla velocità delle scoperte. Il riconoscimento di queste idee sbagliate dovrebbe fornire una base più solida da cui partire per giudicare la veridicità delle affermazioni scientifiche, la necessità degli slogan e il rigore della ricerca scientifica. Essere informati dovrebbe essere il metodo preferito per affrontare e porre fine a questa pandemia, ma essere informati richiede la realizzazione di idee sbagliate e il know-how per pensare in modo diverso.