Il segnale di eventi avversi gravi riscontrato negli studi clinici sui vaccini a mRNA contro il Covid-19 di Pfizer e Moderna è presente nella letteratura scientifica da quasi quattro anni. I principali organi di informazione, nelle rare occasioni in cui ne hanno parlato, lo hanno trattato non come una prova da valutare, ma come disinformazione da gestire, liquidandolo sulla base dell'autorità di esperti privi di competenze specifiche, o semplicemente ignorandolo. Una recente trasmissione di BBC Radio 4 ne è un esempio quasi da manuale.
La trasmissione è andata in onda su È tutto falso e a nessuno importa., una serie di BBC Radio 4 condotta da Jamie Bartlett, il cui scopo dichiarato è quello di chiedersi perché, in così tanti aspetti della vita moderna, la falsità non venga più punita ma premiata. È una domanda legittima. La risposta più diretta che la serie ha fornito finora si trova all'interno di uno dei suoi episodi.
Nell'episodio in questione, Bartlett ha dedicato la sua trasmissione al Dr. Aseem Malhotra e alla sicurezza del vaccino contro il Covid-19. Come parte di quel segmento, ha trasmesso un'affermazione specifica su un articolo sottoposto a revisione paritaria da me diretto, pubblicato sulla rivista Vaccina Nel settembre 2022, per valutare le dichiarazioni del dottor Malhotra rilasciate in diretta, Bartlett ha coinvolto la dottoressa Vicky Male, immunologa riproduttiva presso l'Imperial College di Londra. La dottoressa Male ha spiegato agli ascoltatori che agli autori dell'articolo era stato "esplicitamente chiesto di chiarire che tale articolo non doveva essere utilizzato" per supportare le affermazioni del dottor Malhotra.
Questa affermazione non è vera. Nessuno ce l'ha detto. L'articolo non contiene tale istruzione. Sono uno degli autori; ho la corrispondenza relativa alla revisione paritaria; so cosa ci ha chiesto la rivista e cosa non ci ha chiesto. Chiunque avrebbe potuto verificarlo in cinque minuti leggendo l'articolo, che è di otto pagine ed è disponibile online ad accesso libero. Jamie Bartlett non l'ha verificato.
Basandosi su un'affermazione falsa e non verificata riguardante un articolo scientifico, Bartlett ha detto al suo pubblico che il dottor Malhotra stava diffondendo informazioni false, in un podcast la cui premessa centrale è che la vita moderna ora premia proprio questo genere di cose.
Non so dire se ciò riflettesse una deliberata disonestà o una semplice incompetenza. Il caso che segue descrive l'accaduto con sufficiente dettaglio da permettere ai lettori di farsi un'opinione propria. Entrambe le possibilità gettano una cattiva luce su un'emittente nazionale. Solo una di esse sarebbe scusabile.
I. Cosa dice l'articolo e cosa ha detto il dottor Male
La più importante delle affermazioni fatte in diretta dal Dr. Male è stata quella con cui ho iniziato: ovvero che agli autori era stato "esplicitamente chiesto di chiarire che questo articolo non doveva essere utilizzato per sostenere le affermazioni del Dr. Malhotra", e che l'affermazione del Dr. Malhotra "non è in realtà corretta. L'articolo non dimostra che sia vera".
Da chi è stato detto? Il dottor Male non l'ha specificato. Gli articoli scientifici passano attraverso tre gruppi di persone che, in linea di principio, potrebbero impartire un'istruzione del genere: i revisori paritari, i redattori delle riviste e, in alcuni settori, gli enti regolatori o le agenzie di finanziamento. Nessuno di loro ci ha detto nulla del genere. La corrispondenza relativa alla revisione paritaria del nostro articolo non è privata. L'abbiamo depositata pubblicamente insieme ai nostri registri di valutazione e ai dati dello studio in un archivio Zenodo, e alla dichiarazione di disponibilità dei dati dell'articolo. indirizza i lettori lìChiunque può leggere i commenti dei revisori. Contengono questioni metodologiche sostanziali e nessuna istruzione di questo tipo. Gli editori non hanno comunicato alcuna istruzione di questo tipo prima, durante o dopo la revisione. Non c'erano enti finanziatori, perché l'articolo è stato realizzato senza alcun finanziamento. In breve, nessuno ci ha detto nulla del genere, perché non c'è stato alcuno scambio di informazioni.
Cosa dice esattamente il documento?
La frase più vicina all'affermazione descritta dal Dr. Male — ed è quella che i critici a volte interpretano erroneamente — è una dichiarazione standard presente nell'introduzione: "Il nostro studio non è stato progettato per valutare il rapporto costi-benefici complessivo dei programmi di vaccinazione finora attuati. Per contestualizzare i nostri risultati in termini di sicurezza, abbiamo condotto un semplice confronto tra rischi e benefici per illustrare la necessità di analisi formali del rapporto costi-benefici dei vaccini, stratificate in base al rischio di gravi complicanze da COVID-19". Questa è una descrizione di ciò che l'articolo ha analizzato e di ciò che non ha analizzato. Non è una smentita dei risultati dell'articolo. Ogni articolo di ricerca accurato contiene una frase simile.
Ciò che il documento ha effettivamente concluso, con le sue stesse parole, è che i risultati "sollevano preoccupazioni sul fatto che i vaccini a mRNA siano associati a danni maggiori di quanto inizialmente stimato al momento dell'autorizzazione d'emergenza" e che sono necessarie analisi formali di rischio-beneficio stratificate in base al rischio di gravi conseguenze del Covid-19.
La sezione 3.4 dell'articolo, intitolata "Considerazioni sul rapporto rischio-beneficio", quantifica direttamente tale rapporto. Nello studio Pfizer, il rischio aggiuntivo di eventi avversi gravi di origine sconosciuta (AESI) era di 10.1 ogni 10,000 vaccinati, a fronte di una riduzione dei ricoveri ospedalieri per Covid-19 di 2.3 ogni 10,000, con un rapporto rischio-beneficio di circa 4.4 a 1. Nello studio Moderna, il rischio aggiuntivo era di 15.1 ogni 10,000 a fronte di una riduzione dei ricoveri ospedalieri di 6.4 ogni 10,000, con un rapporto di circa 2.4 a 1.
L'affermazione del dottor Malhotra in diretta televisiva, secondo cui un partecipante alla sperimentazione clinica aveva una probabilità da 2 a 4 volte maggiore di subire gravi danni a causa del vaccino rispetto al rischio di essere ricoverato in ospedale per Covid, era, semmai, una versione prudente di quanto riportato nello studio. Il rapporto Pfizer si colloca appena al di sopra del limite superiore dell'intervallo da lui indicato; il rapporto Moderna si trova vicino al limite inferiore. Entrambi i dati compaiono nella sezione dedicata al rapporto rischi-benefici dello stesso studio. L'affermazione del dottor Male, secondo cui lo studio "non dimostra che ciò sia vero", è direttamente contraddetta dallo studio stesso.
II. Le quattro obiezioni metodologiche
Il dottor Male ha formulato quattro ulteriori critiche metodologiche al documento. A ciascuna di esse è possibile rispondere verbalmente.
Tempistiche e accesso ai dati
Il dottor Male ha osservato che la rianalisi è stata effettuata "un paio d'anni dopo i fatti" e che gli autori non avevano accesso a tutti i dati.
Sulla cronologia: io e i miei coautori abbiamo iniziato questo lavoro nel luglio 2021, circa sette mesi dopo la pubblicazione dei risultati della fase III di Pfizer. New England Journal of Medicinee sei mesi dopo quello di Moderna. Ciò che ha richiesto tempo è stato ciò che sempre richiede tempo in questo tipo di lavoro: l'assemblaggio delle tabelle degli eventi avversi gravi a partire dai risultati pubblicati dagli sponsor e dai documenti normativi, la valutazione in doppio cieco di ogni tipo di evento rispetto all'elenco di priorità predefinito della Brighton Collaboration per gli eventi avversi di particolare interesse, l'analisi statistica, la revisione paritaria e la pubblicazione. Il preprint è apparso nel giugno 2022; l'articolo sottoposto a revisione paritaria a settembre.
Sull'accesso ai dati, il Dr. Male ha ragione, e lo abbiamo detto chiaramente fin dall'inizio. Non avevamo dati individuali dei partecipanti. Tale limitazione è riconosciuta nell'articolo. Senza dati a livello di partecipante non abbiamo potuto eseguire le analisi stratificate dei sottogruppi — per età, per comorbilità, per infezione pregressa — che sarebbero state più utili per le decisioni cliniche. Il giorno della pubblicazione, io e i miei coautori abbiamo pubblicato una lettera aperta agli amministratori delegati di Pfizer e Moderna in Il BMJ chiedendo loro di rendere pubblici i dati individuali dei partecipanti in modo che si possa effettuare un'analisi più definitiva, da parte nostra o di chiunque altro.
Quattro anni dopo, non ci sono ancora riusciti.
Lavorando esclusivamente con i dati pubblici, abbiamo scoperto che nello studio Pfizer si sono verificati più eventi avversi gravi nel gruppo vaccinato rispetto al gruppo placebo, un risultato che non era stato segnalato in precedenza. La risposta corretta a "Non disponiamo dei dati a livello individuale dei partecipanti" non è quella di ignorare ciò che mostrano i dati pubblici, bensì di renderli disponibili.
Un aspetto di questa critica merita di essere evidenziato. I critici che insistono sul fatto che l'assenza di dati a livello individuale dei partecipanti sia fatale per la nostra rianalisi, non si sono minimamente preoccupati del fatto che gli stessi sponsor continuino a non divulgare tali dati. Pfizer e Moderna hanno somministrato un nuovo intervento medico a miliardi di persone in tutto il mondo. I dati grezzi sulla sicurezza derivanti dagli studi clinici che hanno autorizzato l'immissione in commercio di questi prodotti non sono ancora stati resi pubblici, a distanza di quattro anni. Se l'argomentazione è che nessuno dovrebbe trarre conclusioni dalle tabelle pubbliche sugli eventi avversi gravi (SAE) perché i dati completi sarebbero più informativi, ne consegue che nessuno, inclusi gli enti regolatori e il pubblico, dovrebbe avere fiducia nell'attuale quadro del rapporto rischio-beneficio finché tali dati non saranno resi pubblici. Questa non è una posizione che la maggior parte dei critici del nostro articolo sembra disposta a sostenere.
L'obiezione della “definizione ampia”
La seconda obiezione del dottor Male riguardava il fatto che la rianalisi utilizzasse "una definizione molto ampia di effetti collaterali, includendo cose che potrebbero non essere state causate dal vaccino". Ciò denota una mancata comprensione di come gli studi randomizzati generino conoscenza.
In uno studio randomizzato su un nuovo intervento, nessuno – né i ricercatori, né gli sponsor, né gli enti regolatori – può stabilire se un evento avverso in un determinato individuo sia stato causato dal vaccino. Questo non è un punto debole dello studio; è un dato di fatto sul funzionamento della randomizzazione. Il punto fondamentale è che l'unica differenza sistematica tra i due gruppi è l'intervento. Se si verificano meno eventi avversi gravi nel gruppo vaccinato, si deduce che il vaccino probabilmente li ha ridotti. Se se ne verificano di più nel gruppo vaccinato, si deduce che il vaccino probabilmente li ha causati. Non è necessario valutare la causalità a livello individuale. Lo fa lo studio.
In realtà, l'articolo ha condotto due analisi. La prima ha utilizzato la definizione più ampia di danno: ogni evento avverso grave segnalato durante la sperimentazione, indipendentemente dalla causa. Questa definizione presenta un limite noto: poiché la maggior parte degli eventi avversi gravi in una sperimentazione su larga scala sono casuali, un segnale reale correlato al vaccino può essere mascherato dal rumore di fondo.
Nonostante ciò, nello studio Pfizer gli eventi avversi gravi sono stati significativamente più elevati nel gruppo vaccinato: 127 eventi contro 93, un aumento relativo del 36% e una differenza di rischio assoluto di 18.0 ogni 10,000 vaccinati (IC 95% da 1.2 a 34.9). Lo studio cardine della stessa Pfizer NEJM Il documento affermava che "L'incidenza di eventi avversi gravi è stata bassa ed è risultata simile nei gruppi vaccino e placebo". Tale affermazione non è accurata. Abbiamo scritto al NEJM per segnalare l'errore. Non è stata emessa alcuna correzione.
La seconda analisi è stata più ristretta, non più ampia. Abbiamo esaminato solo gli eventi avversi gravi che rientrano nell'elenco prioritario AESI della Brighton Collaboration, un elenco approvato dall'Organizzazione Mondiale della Sanità nel maggio 2020, prima I vaccini a mRNA sono stati autorizzati specificamente per definire in anticipo quali eventi avversi dovessero essere monitorati nelle sperimentazioni sui vaccini contro il Covid-19.
La logica alla base di questo approccio è l'opposto di quanto descritto dal Dr. Male: limitando l'analisi a eventi biologicamente plausibili predefiniti, si riduce il rumore di fondo casuale che può nascondere un segnale reale. Due revisori clinici indipendenti e in cieco hanno valutato ciascuno dei 325 diversi tipi di eventi avversi gravi (SAE) riscontrati nei due studi, confrontandoli con l'elenco predefinito.
Hanno concordato sulla classificazione nell'86% dei casi e i disaccordi sono stati risolti per consenso o con l'intervento di un terzo revisore. Il rischio aggiuntivo combinato di eventi avversi gravi di particolare rilevanza clinica è stato di 12.5 ogni 10,000 vaccinati (IC 95% da 2.1 a 22.9). Il fatto che il segnale sia apparso in eventi pre-specificati, e non in diagnosi casuali sparse, rende la sola casualità una spiegazione meno plausibile, non più plausibile.
Contare gli eventi, contare le persone
La terza obiezione della dottoressa Male riguardava il fatto che l'articolo contava gli eventi anziché i partecipanti, utilizzando come esempio la diarrea e il vomito nello stesso paziente.
Sulla metodologia: i conteggi a livello di evento e a livello di partecipante rispondono a domande leggermente diverse, ed entrambi sono importanti da conoscere. Un conteggio a livello di partecipante tratterebbe un infarto seguito da un ictus come identico a un singolo infarto. Un conteggio a livello di evento coglie questa distinzione. Nessuna delle due metriche è intrinsecamente corretta e nessuna delle due è intrinsecamente sbagliata. Pfizer e Moderna non hanno rilasciato i dati a livello di partecipante che ci avrebbero permesso di pubblicare entrambi, quindi abbiamo pubblicato ciò che i dati pubblici consentivano. Dove i dati a livello di partecipante Prima Come si evince dalle tabelle pubblicate da Pfizer, la tendenza è la stessa: un numero maggiore di partecipanti ha manifestato almeno un evento avverso grave (SAE) nel gruppo vaccinato rispetto al gruppo placebo e, tra questi, i partecipanti del gruppo vaccinato avevano circa il doppio delle probabilità di manifestarne più di uno rispetto ai partecipanti del gruppo placebo: 24 contro 13.
Ciò che vorrei affrontare più direttamente è l'esempio della diarrea. La dottoressa Male lo ha usato senza mezzi termini, e non la biasimo per questo. Ma la manciata di altri critici che hanno discusso del nostro articolo su YouTube e sui podcast più diffusi hanno quasi sempre scelto lo stesso esempio, e molti lo hanno fatto con un tono gioviale e sorridente, come se la parola stessa fosse di per sé divertente. Tra i 325 diversi tipi di eventi avversi gravi (SAE) analizzati, praticamente ogni critico che si è rivolto a un pubblico generalista ha scelto lo stesso esempio.
Parlo in qualità di medico d'urgenza. Un caso di diarrea abbastanza grave da raggiungere la soglia regolamentare di un evento avverso grave non è "la diarrea". La definizione regolamentare richiede ospedalizzazione, malattia potenzialmente letale, disabilità persistente o significativa o morte. I pazienti con diarrea grave di cui mi sono preso cura personalmente erano anziani, immunocompromessi, gravemente disidratati, ipotensivi, in insufficienza renale acuta o settici da C. difficile.
Secondo i dati del CDC, le malattie diarroiche causano circa 6,000 decessi all'anno negli Stati Uniti, un numero superiore ai circa 4,500 decessi annuali dovuti all'HIV/AIDS. Nessun medico serio scherza sull'HIV. Il numero di decessi per diarrea grave è ancora più elevato. I medici che partecipano a podcast e si presentano come divulgatori scientifici responsabili dovrebbero rendersi conto del problema rappresentato dal loro tono di voce.
Con 325 tipi distinti di eventi avversi gravi (SAE) tra cui scegliere — disturbi della coagulazione, danno cardiaco, miocardite, encefalite, sindrome da distress respiratorio acuto, danno renale acuto, trombosi e decine di altri — la decisione di continuare a tornare a quello con il nome più accattivante è una mossa retorica, non scientifica. Se si sostiene che la nostra metodologia abbia incluso eventi che non avrebbero dovuto essere conteggiati, la tesi dovrebbe essere sostenuta considerando i 30-50 tipi di SAE presenti nei due studi, sui quali clinici ragionevoli potrebbero non essere d'accordo nella valutazione, e non su quello che suscita un sorriso involontario nel pubblico non specializzato.
Abbiamo preso sul serio tale preoccupazione al punto da condurre noi stessi l'analisi. In risposta a una precedente critica della FDA, abbiamo effettuato un'analisi di sensibilità escludendo tutti gli eventi avversi gravi (SAE) la cui inclusione aveva richiesto un giudizio clinico soggettivo, come il dolore toracico e le altre situazioni in cui medici ragionevoli avrebbero potuto valutare diversamente. I risultati sono stati coerenti con l'analisi originale. L'eccesso di eventi avversi è rimasto. In altre parole, i giudizi soggettivi non erano la causa del segnale. Tale analisi di sensibilità è pubblicata sul nostro archivio Zenodo, insieme al resto dei dati dello studio.
Un punto correlato, poiché i critici del nostro articolo sostengono comunemente che un ricovero per Covid-19 sia ovviamente più grave di un caso di diarrea grave, e quindi il confronto tra rischi e benefici è di per sé iniquo. Come medico del pronto soccorso che ha curato centinaia di pazienti ricoverati per Covid-19, posso affermare che ciò non corrisponde a quanto accade realmente in ospedale. La maggior parte dei pazienti ricoverati con un test Covid positivo durante la maggior parte dei periodi della pandemia non era in condizioni critiche; molti non avevano bisogno di ossigeno supplementare e sarebbero guariti a casa.
I dati del Regno Unito lo confermano. Nell'appendice del 2023 dell'Agenzia britannica per la sicurezza sanitaria (UKHSA) al documento del Comitato congiunto per la vaccinazione e l'immunizzazione (Joint Committee on Vaccination and Immunisation), il documento alla base dei calcoli ufficiali del Regno Unito sul numero di dosi giornaliere raccomandate (NNV) per la dose di richiamo dell'autunno 2023, l'UKHSA ha definito un ricovero ospedaliero "grave" per Covid-19 come quello che richiede almeno 2 giorni di degenza con documentato utilizzo di ossigeno, ventilazione o ricovero in terapia intensiva.
Considerando i tassi di incidenza sulla popolazione riportati in quel documento, il rapporto tra tutti i ricoveri per Covid-19 e i ricoveri per Covid-19 in forma grave è di circa 10 a 1. Circa il 90% dei ricoveri per Covid-19 registrati nei dati di sorveglianza del Regno Unito non ha richiesto ossigeno, ventilazione o ricovero in terapia intensiva. Quando i critici evocano l'immagine mentale di un ricovero per Covid per far apparire assurdo il nostro confronto tra rischi e benefici, si riferiscono al 10% dei casi gravi e, implicitamente, generalizzano il dato al restante 90%.
Il tempo scorre in entrambe le direzioni
La quarta obiezione della dottoressa Male riguardava il fatto che gli effetti collaterali si manifestano tipicamente nei primi giorni o nelle prime settimane successive alla vaccinazione, mentre la protezione contro il Covid-19 dura mesi. Secondo lei, se si considera questo aspetto, lo studio sottovaluta i benefici del vaccino.
Ha parzialmente ragione, e lo abbiamo anche scritto nell'articolo. I vaccini hanno effettivamente ridotto i casi sintomatici di Covid-19 per un periodo più lungo rispetto ai circa due mesi analizzati dagli studi, e un follow-up in cieco più lungo avrebbe probabilmente mostrato riduzioni maggiori dei ricoveri ospedalieri per Covid-19, migliorando il rapporto tra benefici e rischi.
Il problema è che la preoccupazione viene applicata in modo asimmetrico. Il dottor Male estende il lato dei benefici oltre la finestra temporale della sperimentazione, presumendo implicitamente che il lato dei danni non lo faccia. Tale presupposto non è giustificato. La proteina Spike è stata rilevata in circolo in alcuni individui per mesi dopo la vaccinazione, e non presenta il profilo farmacocinetico di breve durata inizialmente descritto alle autorità regolatorie e al pubblico. Le malattie autoimmuni e alcuni disturbi neurologici spesso insorgono in modo insidioso in seguito a un evento scatenante, ma vengono diagnosticate formalmente solo mesi o anni dopo.
I medici che curano pazienti affetti da Covid lungo e da danni post-vaccinazione – patologie che spesso si sovrappongono – riferiscono costantemente che molti dei loro pazienti presentano sintomi debilitanti per lunghi periodi prima di ricevere una diagnosi formale. La disabilità prolungata è, per definizione normativa, un evento avverso grave. Se una parte significativa degli eventi avversi gravi associati al vaccino si manifesta solo dopo mesi, la breve finestra temporale della sperimentazione ha sottovalutato non solo i benefici, ma anche i danni.
Se gli studi di Pfizer e Moderna fossero proseguiti nella loro forma originale in cieco per due anni, con dosi di richiamo somministrate a intervalli realistici e con il monitoraggio costante sia dei ricoveri per Covid-19 che degli eventi avversi gravi, il rapporto rischio-beneficio a lungo termine sarebbe empiricamente conoscibile. Ma non lo è. Gli studi sono stati aperti prematuramente, ai soggetti che avevano ricevuto il placebo è stato offerto il vaccino e, di fatto, la questione scientifica è stata abbandonata. Concordo con il Dott. Male sul fatto che un'analisi più lunga sarebbe utile. Accoglierei con favore i dati.
Un modello non è una prova
Un'ulteriore affermazione fatta in diretta merita una risposta diretta. Per confutare i nostri risultati basati su studi clinici, il Dott. Male ha citato uno studio di modellizzazione che stimava che i vaccini avessero salvato milioni di vite. Ciò che non è stato detto al pubblico è che questa cifra non proviene da dati di studi clinici, bensì da un modello matematico.
Tali modelli si basano su dati di efficacia derivati da studi osservazionali post-autorizzazione, notoriamente vulnerabili all'"effetto utente sano". Gli individui che si vaccinano spontaneamente sono, in media, più sani e presentano una mortalità di base inferiore rispetto a coloro che non lo fanno. Poiché gli studi osservazionali non prevedono la randomizzazione, tendono a sovrastimare i benefici. Il problema si aggrava nella fase di modellizzazione. La classe standard di modelli di impatto dei vaccini non include alcun termine per i danni causati dai vaccini; per definizione, considera la mortalità da vaccino pari a zero.
Non è possibile utilizzare un modello matematico a rischio zero, alimentato da dati osservazionali gonfiati per includere soggetti sani, per confutare un segnale di rischio eccessivo riscontrato negli studi randomizzati controllati con placebo condotti dallo stesso sponsor. Presentare un modello del genere a un pubblico non specializzato come prova dell'erroneità dell'analisi rischio-beneficio di uno studio randomizzato è metodologicamente incoerente.
III. Il giornalista che aveva bisogno di un dottore
La dottoressa Male è una scienziata stimata. La sua ricerca sulle cellule natural killer in gravidanza e sull'ambiente immunitario uterino è di notevole importanza, e le sue pubblicazioni in immunologia riproduttiva parlano da sole. Nel servizio della BBC, non ha affermato di essere esperta in metodologia degli studi clinici o in medicina basata sull'evidenza, e per quanto ne so potrebbe aver semplicemente risposto in modo informale alle domande di un giornalista, cosa che qualsiasi accademico farebbe se contattato da un reporter della BBC. Non la biasimo per gli errori che ha commesso riguardo al nostro articolo. Se un giornalista mi chiedesse di interpretare uno studio di immunologia molecolare sulle vie di segnalazione delle cellule NK nella decidua, anch'io commetterei degli errori e meriterei la stessa comprensione che le sto dimostrando in questo caso.
Il mio problema è con il giornalista.
La BBC è l'emittente che il pubblico britannico considera costantemente tra le fonti di informazione più affidabili. Non è un organo marginale, e un suo errore nelle pratiche giornalistiche di base non è un problema marginale. Si tratta della stessa istituzione il cui direttore generale e responsabile dell'informazione si è dimesso alla fine del 2025 dopo che la BBC aveva modificato in modo fuorviante un discorso di Donald Trump, un errore che lo stesso giornalista ammette, in una registrazione audio, proprio in questo episodio.
Jamie Bartlett ha ripetuto più volte al suo pubblico che gran parte di ciò che diceva il dottor Malhotra sembrava ragionevole, ma che lui stesso non era un medico e non poteva valutare le prove cliniche citate. Ha affermato di aver bisogno di trovare un esperto che potesse aiutarlo a fare chiarezza. Questa impostazione – io sono un umile medico generico, ho bisogno di uno specialista che mi guidi – è una mossa giornalistica legittima quando lo specialista possiede effettivamente le competenze pertinenti.
La dottoressa Male è un'immunologa che studia le cellule NK in gravidanza. Non è un'epidemiologa, una biostatistica, una farmacologa o una ricercatrice clinica. Non ha una laurea in medicina e non cura pazienti. Non ha pubblicazioni sull'interpretazione di studi clinici randomizzati controllati, sull'analisi del rapporto rischio-beneficio o sul rilevamento di segnali di sicurezza dei vaccini. Il dottor Malhotra, a prescindere da ciò che si pensi delle sue posizioni pubbliche, è un cardiologo consulente che cura pazienti ed è autore di un articolo ampiamente citato. BMJ È un editorialista specializzato in medicina basata sull'evidenza. Ha trascorso oltre un decennio a scrivere e a tenere conferenze sull'interpretazione dei dati degli studi clinici per il grande pubblico, che è, di fatto, esattamente il tipo di competenza che Bartlett ha dichiarato di cercare.
Bartlett sapeva chi aveva trovato. Scelse di presentare il dottor Male al suo pubblico come l'esperto in grado di valutare le affermazioni del dottor Malhotra riguardo a una rianalisi di uno studio clinico. Non si tratta di una decisione editoriale neutrale.
Ciò che seguì fu persino peggiore. Alla fine del servizio, lo stesso giornalista che aveva esordito confessando di non essere qualificato per valutare le prove, era arrivato a dichiarare con sicurezza che le affermazioni del dottor Malhotra non erano vere, che non capiva perché il dottor Malhotra avesse tali opinioni e che il pubblico avrebbe dovuto guardarle con profondo sospetto.
Il passaggio da "Non sono un medico e non posso valutare questo" a "Ora posso dirti che questo è falso" è stato realizzato interamente esternalizzando la valutazione a qualcuno che non possedeva le competenze necessarie per effettuarla, e trattando poi le risposte di quella persona come verità assolute.
L'affermazione più rilevante del dottor Male riguardo al servizio è quella riportata all'inizio di questo articolo: che agli autori era stato "esplicitamente detto" di non utilizzare il documento nel modo in cui lo stava utilizzando il dottor Malhotra. Non serve una laurea in medicina o un dottorato in epidemiologia per verificare se un articolo pubblicato contiene una frase specifica. Basta saper leggere. L'articolo è lungo otto pagine, ad accesso libero, ed era il fulcro del servizio di Bartlett.
Un giornalista che ha costruito un'intera trasmissione attorno a uno studio sottoposto a revisione paritaria, e che si è preso la briga di registrare attacchi di basso livello su come il dottor Malhotra lo stesse "bombardando" di dati e raccontando storie "semplicemente più avvincenti", non si è nemmeno preso la briga di leggere l'articolo e verificare se l'affermazione più importante del dottor Malhotra al riguardo fosse vera. Non lo era. Il conduttore di un podcast sul perché la falsificazione non venga più punita aveva, nella sua trasmissione, prodotto un esempio perfetto di questo fenomeno. Sulla base di quell'affermazione non verificata, ha detto al suo pubblico che il dottor Malhotra stava diffondendo informazioni false.
Un altro errore giornalistico elementare merita di essere menzionato. Durante il servizio, la dottoressa Male ha affermato di non ricevere finanziamenti dall'industria farmaceutica. Bartlett ha accettato questa affermazione senza riserve e l'ha usata per presentare le preoccupazioni della dottoressa Malhotra sui conflitti di interesse finanziari come teorie complottiste. Due minuti di ricerca sarebbero bastati a chiarire la situazione. Tra i finanziatori della ricerca della dottoressa Male, dichiarati pubblicamente, figurano il Wellcome Trust e il Medical Research Council del Regno Unito.
Il Wellcome Trust è stato fondato a partire dal patrimonio di Sir Henry Wellcome, il magnate farmaceutico che ha creato l'azienda che sarebbe poi diventata GlaxoSmithKline; dal 1936 al 1995 il Trust è stato l'unico o il maggiore proprietario di tale azienda farmaceutica, e il suo attuale patrimonio di 37.6 miliardi di sterline deriva da tale origine. Il Medical Research Council (MRC) del Regno Unito descrive sul proprio sito web "l'allineamento con l'industria" come elemento centrale della sua strategia, con partnership formali con AstraZeneca, GSK, Janssen, Lilly, Pfizer, Takeda e UCB, e oltre 100 milioni di sterline in contributi industriali alla ricerca finanziata dall'MRC dal 2010.
È del tutto possibile che la dottoressa Male non abbia mai verificato la provenienza dei finanziamenti per la sua ricerca, e non la biasimo per questo – la maggior parte dei ricercatori non lo fa. Ma il giornalista che ha speso del tempo in onda insinuando che la dottoressa Malhotra stesse diffondendo teorie del complotto sull'influenza delle case farmaceutiche avrebbe potuto scoprire, con una semplice ricerca su Google, che l'esperta da lui scelta per dirimere proprio quella questione riceve il suo stipendio da organizzazioni fondate da, o formalmente partner di, l'industria farmaceutica. Non ha svolto il compito più elementare di un giornalista: verificare la sua fonte. Invece, ha registrato una smentita, l'ha usata come slogan e si è lanciato in un altro attacco di basso livello.
Sulla base delle prove a mia disposizione, non posso stabilire se Jamie Bartlett fosse a conoscenza di tutto ciò e abbia comunque diffuso la sua affermazione, o se semplicemente non abbia svolto le dovute verifiche. La validità di entrambe le ipotesi risiede in ciò che ha trasmesso.
IV. Il filtro
C'è un secondo livello, più brutto, nell'affermazione che agli autori "è stato detto" qualcosa. Dopo la pubblicazione del nostro articolo, Vaccina La rivista ha pubblicato due commenti critici nei confronti dei nostri risultati, uno nel 2023 e un altro nel 2024. In entrambi i casi, si è rifiutata di condividere tali critiche con me o con i miei coautori in anticipo, e ha rifiutato di invitarci a replicare, una cortesia che è prassi accademica standard e che uno dei redattori aveva promesso per iscritto. Nel gennaio 2025, abbiamo presentato una breve lettera di risposta di nostra iniziativa. Il caporedattore l'ha respinta senza sottoporla a revisione paritaria.
Una rivista scientifica disposta a pubblicare critiche a un articolo che ha sottoposto a revisione paritaria e accettato, ma che poi si rifiuta di pubblicare la risposta degli autori a tali critiche, rappresenta l'esatto opposto di come dovrebbe funzionare lo scambio accademico. Nessuno dei miei coautori si era mai imbattuto in una situazione simile, eppure l'abbiamo cercata.
Lo stesso schema si ripete anche al di fuori della rivista. Il nostro articolo è stato etichettato come "disinformazione" sulle piattaforme social dopo la pubblicazione, un'etichetta che, a mia conoscenza, non è mai stata applicata a nessuno studio sottoposto a revisione paritaria che riportasse risultati favorevoli sui vaccini, per quanto metodologicamente deboli.
La dottoressa Male, nei suoi commenti alla BBC, sembra non rendersi conto di nulla di tutto ciò. Questo è parte del problema che lei stessa descrive: un'esperta sicura del consenso perché non riesce a vedere il filtro che lo ha generato.
Conclusione
Lo studio che ho coordinato è ancora valido. I suoi risultati non sono stati confutati; sono stati contestati, e la controversia è stata gestita da una rivista scientifica in un modo che nessuno di noi aveva mai visto prima. La nostra conclusione è chiara: negli studi clinici di fase III sui vaccini a mRNA contro il Covid-19, gli eventi avversi gravi di particolare interesse si sono verificati più frequentemente nel gruppo vaccinato rispetto al gruppo placebo, con una frequenza superiore alla riduzione dei ricoveri ospedalieri per Covid-19 durante il periodo di sperimentazione. Questa conclusione ha implicazioni sul modo in cui i vaccini dovrebbero essere utilizzati in futuro, in particolare nelle popolazioni a basso rischio di sviluppare una forma grave di Covid-19.
La questione verrebbe chiarita rapidamente se Pfizer, Moderna e la FDA rendessero pubblici i dati individuali dei partecipanti. Fino ad allora, il pubblico ha diritto a una discussione più onesta di quella trasmessa dalla BBC. La dottoressa Male è libera di non essere d'accordo con le mie conclusioni. Non ha il diritto di affermare che l'articolo sostiene il contrario, e né la BBC né Jamie Bartlett hanno il diritto di costruire una narrazione basata su informazioni false, partendo da un'affermazione che non si sono preoccupati di verificare.
L'articolo è di dominio pubblico. La rivista che lo ha pubblicato è di dominio pubblico. Anche il successivo rifiuto della rivista di pubblicare la nostra risposta è ora di dominio pubblico. I lettori sono adulti intelligenti. Sono in grado di valutare le prove da soli, che è, in fin dei conti, l'unica ragione per cui la scienza sottoposta a revisione paritaria viene messa per iscritto.
Ciò che la trasmissione della BBC illustra – che si tratti di disonestà intenzionale di un giornalista, di incompetenza di un altro, o di entrambe le cose – si inserisce in uno schema che va avanti da quasi quattro anni: la copertura mediatica mainstream sulla sicurezza del vaccino contro il Covid-19 è stata affidata a esperti a cui non è stato chiesto di esaminare le prove, e le prove che rimangono vengono etichettate come "disinformazione". Il pubblico aveva diritto a un dibattito più accurato fin dall'inizio. I lettori sono liberi di decidere da soli se questo sia ciò che hanno ricevuto.
Il podcast di Jamie Bartlett si chiama È tutto falso e a nessuno importa.Ha in parte ragione.
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