Semplice Guida alla Comprensione Scientifica
Hai mai letto un articolo su Internet che affermava che una nuova dieta miracolosa avrebbe potuto farti perdere 10 chili in una settimana, solo per scoprire qualche giorno dopo che era tutto falso? In un mondo pieno di informazioni contrastanti, come possiamo sapere di chi fidarci e come interpretare correttamente ciò che leggiamo?
Per navigare con successo in questo mare di dati, è essenziale capire come funziona la scienza e come interpretare correttamente i risultati delle ricerche. In questo articolo, esploreremo i metodi pre-scientifici e scientifici, e impareremo a valutare criticamente le evidenze.
L’Infodemia: Un Problema Contemporaneo.
Oggi siamo di fronte a un problema di infodemia, ovvero la circolazione di una quantità eccessiva di informazioni, talvolta non vagliate con accuratezza, che rendono difficile orientarsi su un determinato argomento per la difficoltà di individuare fonti affidabili.
Metodi di Conoscenza Pre-Scientifica:
Prima dell’avvento del metodo scientifico, esistevano vari metodi per acquisire conoscenza. Ecco i principali:
Metodo dell’Ostinazione
Consiste nel pensare che due eventi che accadono insieme per caso, siano collegati da una causa diretta. Ad esempio, mangiare una ciliegia e avere male a un dito. Per esempio la superstizione si basa su questo metodo.
Metodo dell’Intuizione
Riguarda le credenze popolari tramandate per generazioni che possono risultare infondate se verificate con prove scientifiche.
Metodo dell’Autorità
Consiste nel credere ciecamente alle asserzioni di qualcuno solo perché considerato un “esperto” o “scienziato”. Ci si fida della persona perché è considerata un esperto, senza controllare le informazioni.
Metodo Empirico
Si basa sull’esperienza diretta e le osservazioni. Tuttavia, questo metodo può essere sbagliato perché le esperienze passate possono influenzare come vediamo le cose.
Metodo del Ragionamento
Utilizzato nei primi stadi del metodo scientifico per la formulazione delle ipotesi, ricavate per deduzione e logica.
Correlazione Non Implica Causalità.
È importante comprendere la differenza tra correlazione e causalità:
Correlazione
Indica una relazione tra due o più variabili. Quando una cambia, l’altra tende a cambiare in modo prevedibile.
Causalità
Indica una relazione di causa ed effetto tra due variabili. Una variabile (causa) produce un cambiamento in un’altra variabile (effetto).
Esempio: Ghiaccioli e Scottature Solari.
In estate, le vendite di ghiaccioli aumentano e, allo stesso tempo, aumentano i casi di scottature solari. Si può dire quindi che questi due eventi sono correlati. Mangiare ghiaccioli però non causa scottature solari quindi questi due eventi non sono connessi da una causalità. Entrambi i fenomeni sono causati dal caldo estivo.
Il Metodo Scientifico.
Il metodo scientifico si differenzia dai metodi pre-scientifici perché si basa su principi standard uguali per tutti:
- Obiettività: Indipendente dal soggetto che le esprime.
- Osservabilità: Le affermazioni devono essere confutabili e dimostrabili.
- Replicabilità: I risultati devono essere riproducibili.
La Piramide delle Evidenze.
Non tutti gli studi sono uguali e la piramide delle evidenze descrive la gerarchia delle prove scientifiche, dalla descrizione delle situazioni (case reports) agli studi osservazionali (studi trasversali, caso-controllo, coorte) fino agli studi sperimentali (randomizzati controllati) e alle revisioni sistematiche e meta-analisi. Gli studi in alto nella piramide prendono in considerazione più fattori e sono classificati di maggiore qualità.
Alla base della piramide troviamo l’opinione degli esperti che il più delle volte danno informazioni sulla base della loro esperienza personale, questo tipo di informazione è molto soggetto a bias e fattori confondenti, rendendo l’evidenza scientifica troppo debole per trarre conclusioni definitive.
Salendo verso la cima della piramide delle evidenze scientifiche, troviamo gli studi osservazionali, tra cui:
- Studi caso-controllo
- Studi di corte
- Serie di casi
Questi studi sono utili per osservare effetti e identificare associazioni tra alcuni fattori e risultati di salute. Tuttavia, da soli, non sono sufficienti per determinare una relazione di causalità.
Più in alto troviamo gli studi randomizzati controllati. Queste analisi coinvolgono degli esperimenti e possono provare delle relazioni di causalità. Tuttavia, è importante non trarre conclusioni affrettate, poiché spesso questi studi sono condotti su campioni troppo piccoli o per periodi brevi.
L’ultimo scalino della gerarchia delle evidenze è occupato dalle metanalisi e revisioni sistematiche. Si tratta di articoli che raccolgono sistematicamente diversi studi pubblicati su uno stesso tema e traggono un risultato unico. Ci danno una visione esaustiva riguardo a un argomento, e l’evidenza scientifica che forniscono è abbastanza forte per trarre delle conclusioni. Tuttavia, ricorda che la qualità delle metanalisi e delle revisioni sistematiche dipende dalla qualità degli studi che includono.
Cosa sono i Bias Cognitivi o Errori Sistematici?
I bias cognitivi sono errori sistematici di pensiero che si verificano quando elaboriamo le informazioni, prendiamo decisioni e giudichiamo le situazioni. Sono chiamati “sistematici” perché tendono ad essere costanti e ripetitivi, anziché casuali o aleatori. Sono il risultato del tentativo del nostro cervello di dare un senso alla grande quantità di informazioni che ci circondano per aiutarci a prendere decisioni rapide. In poche parole i Bias cognitivi possono portarci a interpretare le informazioni in modo inaccurato. Tra i più comuni di Bias sistematici troviamo i publication Bias, i Bias da conflitto di interessi e i confirmation Bias.
Pubblication Bias. Questo Bias si verifica nella ricerca scientifica quando gli studi con risultati positivi, significativi o nuovi sono più propensi a essere pubblicati rispetto a quelli con risultati negativi, nulli o inconcludenti. Le riviste scientifiche infatti, sono più inclini a pubblicare articoli con risultati nuovi perché questi sono ritenuti più interessanti per i lettori. Se in uno studio i risultati positivi sono sovra rappresentati rispetto ai risultati negativi (pubblicazione bias) l’interpretazione di quello studio può essere distorta.
Bias da Conflitto di Interessi. Il Bias da conflitto di interessi si verifica quando i ricercatori di uno studio hanno interessi personali, finanziari o professionali che potrebbero influenzare in modo improprio i risultati della ricerca. Questo tipo di bias può ridurre la fiducia del pubblico nei risultati degli studi. Un esempio potrebbe essere quando i ricercatori ricevono finanziamenti da aziende che potrebbero beneficiare dei risultati della ricerca. Per fortuna, nella dichiarazione in fondo a ogni articolo scientifico, i ricercatori dovrebbero dichiarare esplicitamente tutti i potenziali conflitti di interessi.
Confirmation Bias. Il confirmation Bias è la tendenza umana a cercare, interpretare e ricordare le informazioni in modo tale da confermare le proprie convinzioni preesistenti. Quando si legge una rivista scientifica, questo bias può influenzare la percezione dei risultati perché porta le persone a dare maggiore peso alle informazioni che supportano le loro convinzioni e a ignorare o svalutare quelle che le contraddicono. Per mitigare il bias di conferma durante la lettura di articoli scientifici, è importante adottare un approccio critico e obiettivo, cercando sempre di considerare anche le opinioni e le prospettive alternative.
Cosa sono le Peer Review e perché sono importanti?
Ti sei mai chiesto come possano essere così affidabili queste benedette “evidenze scientifiche” di cui tanto senti parlare?. E’ tutta opera dellepeer review!
La peer review è un processo in cui altri scienziati o accademici di spicco nello stesso campo di ricerca valutano attentamente la qualità di un articolo scientifico prima che venga pubblicato. I revisori individuano possibili errori o limitazioni della ricerca e se lo ritengono opportuno, forniscono dei feedback, in questo modo l’autore può perfezionare il proprio lavoro. È una forma di controllo dell’affidabilità scientifica in cui gli autori dello studio aprono la loro ricerca alla scrutinio di altri esperti del settore.
Pericolo e Rischio.
La differenza tra pericolo e rischio è essenziale per la comprensione di molte informazioni in ambito scientifico.
Il Pericolo (Hazard) è una caratteristica intrinseca di qualcosa che ha il potenziale di causare danno.
Il Rischio (Risk) è la probabilità che un pericolo causi effettivamente un danno.
Vediamo un esempio in ambito alimentare: La Salmonella.
Le uova crude possono contenere il batterio della Salmonella che è considerato un pericolo. Il rischio di intossicazione alimentare però dipende da come prepariamo le uova (quindi dal modo in cui noi gestiamo quel pericolo) . La cottura uccide la Salmonella riducendo quindi il rischio di salmonellosi.
Abbiamo scoperto che i pericoli non sempre rappresentano un rischio e che quest’ultimo è determinato dall’esposizione al pericolo.
Rischio Relativo e Rischio Assoluto, cerchiamo di capirci qualcosa.
Capire la differenza tra rischio relativo e rischio assoluto è fondamentale per interpretare correttamente i risultati delle ricerche, ad esempio se prendiamo in considerazione la frase: “Mangiare la carne processata aumenta il rischio di sviluppare il tumore del colon retto del 18%” non abbiamo una visione completa della storia.
Il Rischio Assoluto si riferisce alla probabilità che un evento accada in un gruppo specifico di persone. Nel nostro caso, il rischio stimato durante l’intera vita di sviluppare il cancro al colon è di circa il 5,5 %, quindi circa 6 persone ogni 100.
Il Rischio Relativo, confronta le probabilità che un evento si verifichi in un gruppo di persone rispetto ad un altro gruppo con comportamenti, o condizioni fisiche diverse. Il rischio di sviluppare il cancro al colon durante l’intera vita in chi mangia 50 g di carne processata al giorno è il 18% più alto rispetto a chi non la mangia.
Quindi, se il rischio assoluto di sviluppare il tumore del cancro al colon retto è del 5,5% e mangiare 50 g al giorno di carne processata aumenta questo numero del 18%, allora il rischio passa dal 5,5 % al 6,5%.
Immaginatevi ora quanto diversi sarebbero i titoli di giornale se si tenesse conto dei rischi relativi e dei rischi assoluti.
Ma quindi come faccio a valutare la validità dello studio che sto leggendo?
Ecco 6 domande da porti ogni volta che leggi un articolo scientifico per capire se si basa su informazioni solide:
- Quanto è solida l’evidenza? Abbiamo visto prima che le revisioni sistematiche e le meta-analisi sintetizzano i risultati di più studi e forniscono un’evidenza più solida poiché riducono il rischio di bias.
- Quanto è ampia la popolazione dello studio? Gli studi che coinvolgono più persone tendono a produrre risultati più affidabili.
- Quanto è durato lo studio? Studi di lunga durata possono fornire una maggiore comprensione degli effetti a lungo termine delle abitudini alimentari o delle terapie.
- Lo studio ha considerato i potenziali effetti confondenti? Gli studi devono tenere conto delle variabili che potrebbero distorcere i risultati, come età, genere e fattori dello stile di vita, ad esempio il fumo di sigaretta.
- Lo studio ha avuto un gruppo di controllo? Un gruppo di controllo aiuta a stabilire l’efficacia delle terapie o di una dieta.
- Ci sono potenziali Bias? leggi la dichiarazione alla fine dell’articolo per vedere se ci sono stati interessi privati (come interessi finanziari) che potrebbero potenzialmente influenzare il giudizio professionale e biasimare la ricerca.
