Negli ultimi anni si è affermato nella pratica medica il ricorso a
metodi considerati
evidence-based, ovvero basati sulle evidenze.
L'obiettivo dichiarato consiste nel superare i limiti dell'esperienza
professionale dei singoli medici indirizzando la scelta terapeutica
verso interventi basati sui risultati delle ricerche pubblicate sulla
letteratura scientifica, favorendo, nell'ordine, quelli emersi da
revisioni sistematiche, metanalisi, studi randomizzati, studi correlazionali, fino ai meno attendibili casi descrittivi o le
opinioni di esperti.
Per chi non ha famigliarità con l'argomento è necessario ripercorrere
brevemente il metodo. La ricerca in biologia e in medicina si scontra
con la varietà della risposta individuale (che può essere scarsa in casi
come l'assunzione di un potente veleno, ma diventa ampia nei casi di
assunzione di un farmaco a scopo terapeutico) e con la difficoltà di
isolamento di tutti i fattori potenzialmente intervenienti. Per questa
ragione l'osservazione di un singolo caso clinico è scarsamente
predittiva dell'estensibilità dei risultati ad altri individui. In altre
parole "a tizio è accaduto" - sempre che si tratti di una testimonianza
sincera e correttamente riportata - attesta che tale esito è possibile,
ma non ci dice niente sulle reali cause che lo hanno permesso né,
pertanto, su come e se altri che né seguono la pratica ottengano
risultati analoghi (poiché questi ultimi potrebbero dipendere da
caratteristiche intrinseche al soggetto, o da fattori non identificati e
diversi e da quello che si tenta di riprodurre).
Per questo motivo la ricerca ricorre alla statistica. La
statistica
si distingue essenzialmente in statistica descrittiva e statistica
inferenziale. La prima si limita a descrivere la distribuzione di una
specifica caratteristica in una specifica popolazione. La seconda
applica la teoria della probabilità e specifiche procedure ai dati
descrittivi per stimare quanto e se l'effetto osservato sia casuale, o
ricorrente, tra individui che abbiano le stesse caratteristiche.
Nella pratica quindi si prende un numero sufficiente di soggetti, li
si attribuisce in
modo randomizzato a due gruppi sperimentali che si
desidera confrontare (un farmaco e un placebo, oppure due diversi
farmaci) e si sottopone i risultati ottenuti a dei test statistici che
ci offrono una probabilità che i risultati siano effettivamente dovuti
all'intervento in questione e non al caso. In biologia, e quindi in
medicina, è consuetudine accettare una probabilità inferiore allo 0,05,
ovvero ad una probabilità su 20, che il risultato non sia casuale. Nello
specifico, poiché è assunta la tesi del filosofo della scienza
Karl Popper che un'ipotesi non può mai essere verificata ma la si può solo
provvisoriamente accettare se non è stata falsificata, si tenta di
falsificare l'ipotesi nulla che i risultati siano dovuti al caso e, se
ciò ha una probabilità inferiore al 5%, si accetta l'ipotesi alternativa
che non siano dovuti al caso ma all'intervento in questione.
Sussiste tuttavia una probabilità non trascurabile che i risultati
siano invece casuali, per questo motivo è essenziale che lo studio sia
ripetuto più volte, nella fiducia che se si ottengono più volte
risultati analoghi si riduca sensibilmente la probabilità che siano
casuali. Per questo motivo si ricorre a
metanalisi, ovvero studi
statistici che confrontano i risultati ottenuti da più ricerche sullo
stesso ambito di studio, e a
revisioni sistematiche, ovvero alla
revisione esaustiva della letteratura scientifica su un dato argomento,
una sorta di riassunto scientifico. La principale fonte di tali
revisioni è la
Cochrane Collaboration, associazione internazionale no-profit, nata nel 1993 con lo scopo di diffondere tali review attraverso la
Cochrane Library.
Da quanto descritto appaiano chiari i vantaggi di un simile metodo
nel superare gli evidenti limiti conoscitivi di "a tizio è accaduto". Meno
chiari sono purtroppo i limiti intrinseci anche a questa metodologia, ed
ancor più quelli dovuti all'odierna applicazione del metodo.
La prima considerazione a mio avviso necessaria è lessicale e legata
al termine "evidence". Poiché si tratta di inferenze basate sulla
statistica i risultati ottenuti sono nel migliore dei casi i più
probabili, non "evidenti". Tanto più che, come Popper ci insegna, la
teoria con cui si interpretano i dati osservati non è verificabile ma
unicamente accettata a meno di essere falsificata. Correttamente si dice
infatti che una pratica è stata "validata", non verificata, e tanto
meno che la sua correttezza è evidente. "Il termine ha una sicura
efficacia persuasiva ma è a rigore privo di valore scientifico. La
precisazione non ha mero valore linguistico, giacché presentare come
evidente un risultato sia pure altamente probabile non è conforme al
diritto al consenso informato e condiziona la libera scelta terapeutica
del paziente.
Tra i limiti prettamente epistemologici del metodo ci sarebbero poi
le considerazioni di grandi autori come
Willard Van Orman Quine e,
soprattutto,
Thomas Kuhn, ma approfondirne le tesi e le implicazioni con
l'argomento in questione sarebbe qui troppo lungo e specialistico. Mi
limiterò pertanto ad una sola considerazione sulle condizioni
intrinseche all'attendibilità di una qualsiasi ricerca scientifica. Come
è noto una ricerca consiste di più fasi, a partire dalla chiara
definizione dell'oggetto di studio e delle variabili in gioco, passando
per i presupposti su cui si basa la teoria, l'ideazione del disegno di
ricerca, la selezione e randomizzazione del campione, fino
all'interpretazione dei dati, ed ognuna di queste fasi è suscettibile di
errori. Se volessimo stimare matematicamente la probabilità che
l'intero percorso ci consenta effettivamente di conoscere la realtà
dovremmo stimare la probabilità che ogni fase sia stata correttamente
eseguita e successivamente sommarle. Applichiamo pertanto la formula
della
probabilità composta moltiplicando (la somma di due o più
probabilità, a dispetto del nome, è una moltiplicazione) le singole
stime e, trattandosi di frazioni (i valori di una probabilità vanno da 0
a 1) osserviamo sia che l'effettiva probabilità di avere ottenuto dati
corretti diminuisce ad ogni fase non effettuata in modo impeccabile
(ovvero con probabilità uguale a 1), sia che talora una fase
fosse completamente sbagliata, ovvero la cui probabilità di correttezza fosse
uguale a 0, la probabilità di correttezza dell'intera ricerca sarebbe
nulla (qualsiasi numero moltiplicato per 0 dà come risultato 0). Ora, se
la fase non corretta fosse specifica unicamente della singola ricerca
solo essa non sarebbe valida e i suoi risultati sarebbero
successivamente corretti da successive ricerche; se tuttavia l'errore
fosse sistematico, ad esempio intrinseco alla prospettiva di ricerca, o
agli assunti di base della stessa disciplina, ecco che tutte le ricerche
sullo specifico ambito otterrebbero sì risultati analoghi, ma
ciononostante analogamente errati, e quel che è peggio afflitti da un
errore metodologico non visto.
Tale riflessione epistemologica ad ogni modo non ha l'intento di
rigettare l'intera pratica, ma unicamente di ricordarne i limiti, ed in
tal modo riportarla ad una dimensione realmente scientifica e non
fideistica o, quel che è peggio, di puro marketing. Poiché checché ne dica un
noto personaggio televisivo (ché non saprei con che altro termine
realisticamente riferirmici...) la scienza, quella vera, non solo si
basa su dubbi e non su certezze, ma è ampiamente democratica, avendo
rigettato ai suoi esordi ogni
ipse dixit, sostituiti con la possibilità
per chiunque ne parli il linguaggio di verificare direttamente ogni
asserzione.
Ad ogni modo, una volta sommariamente ricordati i limiti intrinseci
al metodo e auspicata la comunicazione realistica dei risultati
ottenibili, i presupposti su cui si basa la pratica evidence based
restano i migliori scientificamente disponibili. A condizione che siano
correttamente applicati, e qui purtroppo i dati disponibili non sono
incoraggianti.
Il professore della Standord University,
John Ioannidis, tra gli
scienziati più citati al mondo, in una recente lettera a
David Sackett,
considerato tra i padri della Evidence based Medicine, intitolata "
Evidence-based medicine has been hijacked" afferma: "
As
EBM became more influential, it was also hijacked to serve agendas
different from what it originally aimed for. Influential randomized
trials are largely done by and for the benefit of the industry.
Meta-analyses and guidelines have become a factory, mostly also serving
vested interests. National and federal research funds are funneled
almost exclusively to research with little relevance to health outcomes" e "
Under
market pressure, clinical medicine has been transformed to
finance-based medicine. In many places, medicine and health care are
wasting societal resources and becoming a threat to human well-being.".
Una descrizione tristemente simile a quella precedente il diffondersi
della medicina evidence based, descritta nel 2005 da
Richard Horton,
allora direttore dalla prestigiosa rivista The Lancet, in una
inchiesta promossa dal Parlamento Britannico: "
at almost every level of NHS [National Health Service – il sistema
sanitario britannico]
care provision the pharmaceutical industry shapes
the agenda and the practice of medicine” (p. 243), affermando poi che la relazione esistente
tra industria farmaceutica e sistema sanitario è troppo spesso di tipo parassitario. Horton rileva inoltre che “adverse drug reactions were found to be the fourth commonest cause of death in the United States” (p. 243).
Ma come è possibile che la migliore metodologia scientifica ad oggi
disponibile abbia prodotto i risultati descritti? Ci sono molteplici
motivazioni che spaziano dalla scarsa competenza statistica di alcuni
ricercatori e gli errori derivanti; agli interessi di carriera dei
ricercatori e alle cattive abitudini delle stesse riviste scientifiche
che tendono a non pubblicare i tentativi di replicazione di precedenti
studi; a vere e proprie frodi scientifiche e conflitti di interessi. Per
i primi aspetti, in quanto molto tecnici, rimando ad un citatissimo
articolo dello stesso Ioannids dal titolo quanto mai esplicativo,
Why Most Published Research Findings Are False".
Più facilmente comprensibile per tutti è il problema denominato
"
crisi della riproducibilità". Per i motivi sovraesposti dovrebbe essere
oramai molto chiaro che la riproducibilità dei risultati è parte
integrante e indispensabile della ricerca scientifica, senza cui il
valore della stessa perde molta, se non tutta, la sua credibilità.
Troppo spesso tuttavia interi campi di studio si basano su ricerche che
non sono mai state replicate. A titolo di esempio, e nuovamente in uno
studio di Ioannidis, ricerche pioniere che dichiaravano l'efficacia di
un intervento nei rispettivi campi di studio, pubblicate tra il 1990 e
il 2003 su 3 delle principali riviste mediche e successivamente citate
almeno 1000 volte, quindi di grande influenza nell'indirizzare la
successiva ricerca, sono risultate confermate nei risultati solo nel 44%
dei casi; contraddette nel 16%, ridimensionate nel 16% e non riprodotte
da studi dotati di disegno sperimentale corretto in un preoccupante
24%. L'agenzia di stampa britannica Reuters ci informa invece in un
articolo intitolato "I
n cancer science, many 'discoveries' don't hold up" di un presidente di un'azienda biomedica che tenta di ripetere 53
studi cardine e scopre di poterne replicare solo l'11%, commentando: “
It
was shocking, these are the studies the pharmaceutical industry relies
on to identify new targets for drug development"; e di altri episodi
analoghi. In un recente
sondaggio pubblicato su Nature, tra 1500
scienziati in vari campi di ricerca il 70% (90% in chimica, 80% in
biologia) riporta di avere fallito nel tentativo di replicare almeno un
esperimento scientifico; mentre il 50% ammette di avere fallito nel
tentativo di replicare un suo esperimento scientifico; il 90% ritiene
pertanto che sia in corso una crisi di riproducibilità (per il 52% una
grave crisi).
La crisi di riproduttività è pertanto un problema chiaramente sentito
dalla comunità scientifica, consapevole della sua imprescindibile
necessità, ma stranamente dimenticato, se non volutamente occultato, da
chi preferisce presentare la scienza medica come foriera di granitiche
certezze. Tra le motivazioni che producono questa triste crisi figura
talvolta anche la frode, come evidenziato da
una metanalisi che si è occupata degli studi sul tema e riporta di un 14% di ricercatori che
dichiara di essere a conoscenza di una frode scientifica perpetuata da
un collega e di ben un 2% che ammette di esserne stato autore.
Percentuali che presumibilmente, in quanto libere dichiarazioni,
sottostimano l'effettiva portata del problema.
Ma perché un ricercatore dovrebbe falsificare dei dati? Tralasciando
il pur esistente problema di casi di corruzione una motivazione
frequente è legata alla necessità di pubblicare per ottenere avanzamenti
di carriera, riassunta nel noto detto "
publish or perish". Cioè
contribuisce a spiegare sia il proliferare di studi di scarso rilievo
scientifico sia il ricorso a dati alterati, poiché le pubblicazioni che
offrono maggiore visibilità sono quelle che presentano risultati positivi e
innovativi. Inoltre le riviste - e di conseguenza i ricercatori - hanno
scarso interesse a pubblicare studi di riproducibilità o ricerche che
non validano le ipotesi di studio. Aspetto che spiega in parte l'attuale
crisi di riproducibilità, ma che genera anche una problematica finanche
più insidiosa.
Per esemplificarlo ricorro ad un e
sempio riportato dalla rivista Wired. Supponiamo che un meticoloso ricercatore si prefigga di studiare
l'effetto di 40 vari tipi di frutta sul raffreddore, effettuando quindi
40 studi che confrontano chi ha mangiato di volta in volta un tipo di
frutta con chi non ne ha mangiata nessuna. Secondo la standard delle
ricerche biomediche tale ricercatore asserirà che un frutto protegge del
raffreddore solo se la significatività statistica dell'effetto
riscontrato passa la soglia del 5%. Supponiamo che dei frutti studiati
solo uno protegga effettivamente dal raffreddore e che lo studio dello
scienziato effettivamente lo rilevi. Con la soglia di significatività
del 5% dovremmo tuttavia aspettarci di trovare per puro accidente
statistico dei risultati (falso) positivi per un altro paio di frutti.
Se fossero pubblicati i risultati di tutti i 40 studi avremmo quindi
risultati positivi per 2/3 frutti e negativi per 38/37 (e successive
ripetizioni, se effettuate, isolerebbero poi il caso realmente positivo
dai falsi positivi), ma il dramma è che spesso i risultati negativi non
vengono pubblicati, "non ho trovato niente" non suona interessante da
raccontare. Nel complesso le sue effettive ricerche avrebbero
l'affidabilità del 95%, escludendo però dalla pubblicazione i dati
negativi e pubblicando solo i 3 risultati positivi, di cui 2 lo sono per
accidente statistico, si ottiene che il 66% dei risultati
effettivamente disponibili al pubblico sono sbagliati.
Nel complesso si tratta di problematiche note a chi si occupa di
Scienza, quella vera (sebbene ampiamente misconosciute, se non
volutamente occultate, dallo scientismo dilagante), per quanto per lo
più ridimensionate dall'assunto che la scienza sia capace di
autocorreggersi. La supposta autocorrezione della scienza si basa
tuttavia per l'appunto sulla riproduttività, ma se quest'ultima viene a
mancare, come evidenziato sopra, ecco che manca anche la prima. Altri
aspetti ci sono ricordati sempre da Ioannidis in
"Why Science Is Not Necessarily Self-Correcting",
tra i promotori anche del recentissimo "
A manifesto for reproducible science", dove auspica che vengano attuate le pratiche necessarie
affinché l'autocorrezione scientifica sia effettiva e non meramente un
mito. Allo stato attuale, è bene ricordarlo traducendo il già citato
passo di Ioannidis, "l'Evidence based medicine è stata dirottata a
servire obiettivi diversi da quelli cui originariamente puntava". Questo
perché se la ricerca primaria è troppo spesso carente, incompleta o
fraudolenta anche la migliore pratica statistica, come quella alla base
della EBM, non può supplirvi ed in luogo dei condivisibilissimi intenti
che si propone rischia di diventare invece un'etichetta
scientificamente limitante o, peggio ancora, manipolabile da interessi
forti.
Tra gli effetti meno auspicabili del rischio appena menzionato c'è quello che la pratica evidence based diventi una sorta di "
cookbook medicine"
non solo spersonalizzata (il che è già di per sé preoccupante) ma
perfino basata su protocolli e linee guida etichettati come "evidence"
ma di fatto asserviti a interessi finanziari (non lo dico io, ne qualche
altro "complottista" affatto digiuno di medicina, lo affermano i già
citati passi di Ioannidis e Horton). Tanto più che il ricorso ad
etichette tanto poco scientifiche come "evidence" (per i motivi già
detti) ricordano le pratiche di persuasione impiegate dal marketing e
sottintendono che se la pratica proposta è evidentemente giusta, per la
dicotomia cui il pensiero umano è naturalmente portato, le alternative
sono evidentemente sbagliate.
Merita pertanto una riflessione su cosa accade in un panorama dominato
dalla necessità di essere evidence based a pratiche che non lo sono, e
sul perché non lo sono. Iniziamo dalle parole utilizzate, le etichette,
che per un procedimento conosciuto in psicologia come euristica, fa sì
che dal termine impiegato deriviamo in modo per lo più automatico, e
pertanto inconscio, caratteristiche che diventano a quel punto associate
a quanto designato. Le pratiche mediche non pertinenti alla medicina
ufficiale, un tempo denominate "alternative", sono attualmente chiamate
"complementari", implicando nel termine che siano utilizzabili in
aggiunta ma che la pratica ufficiale debba comunque essere mantenuta.
Un'inferiorità gerarchica che per alcuni è semmai troppo generosa in
quanto volentieri bandirebbero ogni pratica non ufficiale, poiché la sua
efficacia sulla specifica patologia in questione non è mai stata
dimostrata. Ciò, nei termini scientifici sopra descritti è in realtà
spesso vero, ma è a mio avviso indispensabile approfondire anche il perché pratiche che
talvolta afferiscono a tradizioni millenarie non siano mai state
scientificamente dimostrate. In alcuni casi scopriamo che tali pratiche
non possono essere dimostrate.
Naturalmente una pratica medica, tradizionale o ufficiale che sia, può
essere effettivamente inefficace, ma è necessario sottolineare che non
averne provato l'efficacia è lungi dall'essere sinonimo di averne
provato l'inefficacia. Per sostenere sia la seconda affermazione (in
caso di risultati negativi) sia la prima (in caso di risultati positivi),
sarebbe necessario un congruo numero (per ovviare al rischio di
incappare in un accidente statistico o, peggio, ad una frode) di
ricerche in doppio cieco che randomizzi un numero sufficiente di
pazienti tra la terapia sperimentale non "convenzionale" e un
trattamento placebo e analizzi statisticamente i dati raccolti. Queste
condizioni tuttavia difficilmente ricorrono perfino nei rari casi in cui una terapia
non convenzionale accede alla sperimentazione. Ciò per almeno tre
motivi: economici, sperimentali e etici.
La prima motivazione è facilmente comprensibile: un siffatto studio, ed a
maggior ragione la ripetizione di siffatti studi, che sarebbe
metodologicamente necessaria, richiede ingenti somme di danaro,
solitamente non disponibili per chi volesse intraprendere tali
sperimentazioni. Esistono, sì, in letteratura studi che testano vari
trattamenti non convenzionali, asserendone talvolta l'efficacia,
talaltra l'inefficacia, ma il loro disegno di studio è perlopiù
inadeguato a sostenere sia l'una che l'altra conclusione, ed è spesso
facilmente comprensibile che i dipartimenti universitari, le piccole
aziende del settore o i ricercatori indipendenti che si occupano di tali ricerche non abbiano accesso ai
finanziamenti che sarebbero necessari per allestire una
sperimentazione realmente discriminante.
La seconda motivazione è più tecnica e concerne l'effettiva possibilità
di randomizzare una condizione sperimentale. Ad esempio, se volessimo
testare l'ipotesi che la recitazione quotidiana di preghiere è, o meno,
efficace nel miglioramento da una qualche condizione patologica, non
potremmo suddividere casualmente un gruppo di soggetti affetti da tale
patologia in chi recita la preghiera e chi no, poiché la recitazione è
strettamente dipendente dalla presenza o meno di fede e chiaramente, a
chi non ne ha non avrebbe senso richiedere di recitare una preghiera
giacché la tesi oggetto di studio non ritiene che siano le parole
pronunciate ma il loro valore religioso ad avere effetto, e a chi invece
ne ha non sarebbe possibile togliere l'attitudine religiosa. In tali
casi è pertanto unicamente possibile ricorrere a quelli che vengono
chiamati studi correlazionali o a degli studi epidemiologici, ed in
effetti tali studi esistono, tuttavia per quanto utilissimi hanno un
valore conoscitivo che non permette una forte attribuzione causale, ed infatti si trovano in letteratura, studi, metanalisi e
revisioni a sostegno sia della tesi che la preghiera abbia effetti
positivi, sia che non ne abbia alcuno (chi non dovesse credermi e non
avesse le competenze necessarie ad effettuare una ricerca mi scriva e
gli manderò una bibliografia a riguardo).
Ma il vero e più profondo ostacolo ad una reale sperimentazione di
terapie non convenzionali è di natura etica. O meglio, concernente le
commissioni etiche. Come presumibilmente molti sapranno una qualsiasi
ricerca deve essere autorizzata da una commissione etica, con l'intento
di proteggere in prima istanza gli interessi dei soggetti partecipanti.
Pochi probabilmente sanno che riferimento abituale di tali commissioni è
la
Dichiarazione di Helsinki, redatta dalla World Medical Association,
che prevede
all'articolo 33 che “
a new intervention must be tested against those of the best proven intervention”; condizione ovviabile esclusivamente con estrema cautela e unicamente
nei casi in cui non sia disponibile un trattamento efficace, il paziente
non riceva alcun danno serio o irreversibile dal mancato trattamento, o
sia ritenuto indispensabile il confronto col placebo per testare la
sicurezza del trattamento stesso. Pertanto, fatto salvo piccoli malanni
come il raffreddore, un qualsivoglia intervento può essere confrontato
con un placebo unicamente se per la patologia in questione si ritenga
non essere disponibile nessun intervento ufficiale; diversamente il
confronto non solo dovrà essere effettuato con un intervento ufficiale
disponibile ma non potrà prescinderne in nessuna delle condizioni
sperimentali. Ovvero, mentre i nuovi farmaci vengono testati nei
confronti di farmaci già esistenti (e non col placebo), ed in virtù
della fiducia riposta nel nuovo farmaco si accettano i rischi per i
pazienti che testandolo non ricevono un farmaco già considerato efficace
per il trattamento; la sfiducia riposta verso metodi non convenzionali
non consente l'autorizzazione di un trattamento alternativo che venga
testato né nei confronti del placebo, né nei confronti di un intervento
convenzionale, ma permette unicamente la condizione sperimentale che affianca l'intervento in uno dei due gruppi, divenendo per l'appunto complementare a quello
convenzionale. La motivazione etica alla base di tale limitazione è
certamente comprensibile ma, da una prospettiva puramente epistemologica,
tale limitazione non tiene conto dell'interazione tra gli interventi, ad
esempio di quanto la somministrazione di una terapia fitoterapica sia
condizionata da una concomitante chemioterapia. Si chiama interazione
tra farmaci, è ampiamente riconosciuta quando si chiede al paziente di non assumere specifici alimenti o sostanze insieme alla terapia
somministrata poiché né ridurrebbe o invaliderebbe l'efficacia e
pertanto non si capisce come tale interazione possa essere dimenticata
nella valutazione di interventi che necessariamente la presentano, sia
pure per validissime motivazioni, ma non di meno con effetti alteranti
la ricerca.
In effetti, a mio avviso, la vera problematica nel confronto tra
medicina ufficiale e medicine tradizionali o di altra origine consiste
nell'adozione di pesi e misure diversi. È noto che i farmaci
convenzionali comportano numerosi e talvolta gravi effetti collaterali
(ricordate, come sopra riportato da Horton, che la quarta causa di morte
è iatrogena?), eppure è spesso sufficiente la testimonianza clinica
(non sperimentale e pertanto incapace di accertarne l'effettiva causa)
di decessi successivi all'assunzione di una sostanza naturale
tradizionalmente impiegata a fini terapeutici affinché enti come la
Food and Drug Administration americana (riferimento per gli analoghi enti europei o di
altre regioni) ne metta al bando la commercializzazione. Pressoché
misconosciuta è invece l'effettiva dimostrazione di efficacia (secondo i
crismi sopra spiegati, e richiesti a pratiche non convenzionali quando
si asserisce che "non è stata dimostrata l'efficacia") di intere branche
della medicina ufficiale come ad esempio la chirurgia. Molto raramente
una pratica chirurgica è stata confrontata col placebo per l'ovvia
motivazione che una chirurgia placebo (
sham surgery) comporta per il
paziente l'inevitabile rischio legato all'anestesia, che può talora
essere letale, e pertanto difficilmente uno studio viene autorizzato da
una commissione etica. Ciò è tuttavia accaduto in rari casi in cui i
dubbi sul razionale soggiacente erano divenuti così forti da condurre
all'accettazione del rischio. Il
primo studio di cui ho notizia riguarda
la pratica della legatura bilaterale dell'arteria in casi di angina
pectoris ed ha mostrato che la pratica fino ad allora (1959) consueta
non era efficace. Ciò nonostante - e per quanto comprensibilmente - molto
raramente la pratica chirurgica è stata sottoposta ad una
sperimentazione metodologicamente efficace, nelle parole del membro del
dipartimento di bioetica statunitense Franklin Miller, "
innovative surgical procedures typically are introduced into clinical practice without rigorous evaluation of their efficacy”
(p. 157).
Concludendo, ricapitolando e, spero, chiarendo una posizione che non
vorrei venisse fraintesa, non intendo affermare che la medicina
ufficiale sia da rigettare, né tanto meno che le medicine tradizionali
siano efficaci. Spero semmai di avere dimostrato che, scientificamente
parlando, la medicina ufficiale non è necessariamente valida e che le
medicine non convenzionali non sono necessariamente inefficaci poiché
non è finora stato sperimentalmente dimostrato che funzionino,
quantomeno perché tale dimostrazione manca anche ad un intero settore
della medicina ufficiale e sarebbe necessario usare lo stesso metro di valutazione. Altrimenti la scienza non è più tale, diventa scientismo e
si arrocca dietro ad un principio di autorità e a degli i
pse dixit, di
certa efficacia persuasiva, ma nient'affatto dissimili da quelli
religiosi che ha fortunatamente contribuito a demolire. Una qualsivoglia
affermazione non è vera perché una qualche autorità, scientifica o
politica che sia, lo afferma, lo è bensì solo ed unicamente se la
suggerisce la ripetizione di esperimenti che chiunque sia in grado di comprenderne il
linguaggio può personalmente verificare. Di monito dovrebbe essere proprio l'avere visto quanto spesso,
e per voce di alcuni tra i massimi rappresentanti della comunità
scientifica, la ricerca non è svolta correttamente. Tra la più ingenua
credulità e la più cieca diffidenza si colloca lo sviluppo di un
autonomo spirito critico, che fa di un uomo un vero uomo, e che auspico
si sviluppi nel trattare questa e molte altre tematiche.
BIBLIOGRAFIA ESSENZIALE
(gli altri articoli citati, insieme al reindirizzamento a pagine divulgative sui temi trattati, sono presenti nel testo sotto forma di link):
1)
Ioannids John, PA (2016). Evidence-based medicine has been hijacked: a report to David Sackett. Journal of Clinical Epiedemiology
2)
Ioanidis, John, PA (2005). Why Most Published Research Findings Are False. Plos Medicine
3)
Ioannids John, PA (2005). Contradicted and Initially Stronger Effects in Highly Cited Clinical Research. JAMA
4)
Baker Monya (2016). 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature
5)
Fanelli Daniele (2009).How Many Scientists Fabricate and Falsify Research? A Systematic Review and Meta-Analysis of Survey Data. Plos One
6)
Ioannids John, PA (2012). Why Science Is Not Necessarily Self-Correcting. Perspectives on Psychological Science