SE NON CI SI PUO' PIU' NEMMENO FIDARE DELLE COCHRANE REWIEVS...

Ebbene si', l'impressione è che ormai il rigore scientifico sia andato a farsi friggere, sostituito dalla necessità di dimostrare cio' che si crede. Succede cosi' che persino la Cochrane Library pubblichi una Review... diciamo... un po' zoppicante sotto il profilo metodologico (Physical interventions to interrupt or reduce the spread of respiratory viruses - Jefferson, T - 2023 | Cochrane Library). Ma con ovviamente enorme impatto mediatico.

Vediamo un po' al dettaglio. La Review è stata presa dai no-mask nostrani come prova indiscutibile del fatto che le mascherine non servano a nulla. E il primo autore dello studio (peraltro famoso per la sua teoria secondo cui il virus SARS-CoV2 fosse presente da anni in Europa... e che non spiega come mai si sia diffuso di colpo anni dopo, come se fosse uscito dal letargo) nulla fa per nascondere che cio' è anche la sua opinione.

Ora, il problema è pero' scritto nella review stessa, dove gli autori scrivono: "Many studies were conducted during non‐epidemic influenza periods. Several were conducted during the 2009 H1N1 influenza pandemic, and others in epidemic influenza seasons up to 2016. Therefore, many studies were conducted in the context of lower respiratory viral circulation and transmission compared to COVID‐19. ". Traduciamo? "Molti studi inclusi nell'analisi sono stati condotti in epoca PRE-Covd, altri in periodi di influenza non-epidemica e molti durante la pandemia di influenza del 2009. Quindi, molti studi sono stati condotti durante un periodo di circolazione virale e trasmissione piu' bassa rispetto a quanto si vede con la COVID-19"

Dunque, in pratica la grandissima parte degli studi inclusi nell'analisi mostrano un confronto di rischio di trasmissione indossando o meno una maschera, ma in un contesto nel quale il rischio di infettarsi è molto piu' basso rispetto a quanto visto con la Covid-19. E quindi come possono essere traslati questi risultati in una situazione completamente diversa?

Vediamo di fare un piccolo esempio. Supponiamo di avere un'autostrada libera, dove poche auto sono in viaggio. Dall'altra parte, la A4 nell'ora di punta. Ora, immaginiamo che si voglia studiare l'effetto di avere le cinture allacciate per limitare gli incidenti mortali. E supponiamo che metà automobilisti non le indossi e l'altra metà si. Nel primo caso, visto che sono poche le auto in circolazione, ci saranno pochi incidenti. Dati i numeri minimi in gioco, diremo che non c'è differenza tra mettere e non mettere le cinture.

Fin qui tutto bene, fa parte dei soliti bias della statistica (rumore per numeri bassi). Il problema sorge quando invece pretendiamo di utilizzare questo scenario per trarre le conclusioni su una situazione completamente diversa. Ovvero che siccome con l'autostrada vuota le cinture non migliorano la sopravvivenza, ecco che anche con l'autostrada piena si puo' non metterle.

Questo è esattamente quello che fanno in questa Review. Solo DUE lavori di tutti quelli analizzati hanno un contesto pandemico. Uno piccolo danese e uno molto importante su piu' di 170.000 persone in Bangladesh (Impact of community masking on COVID-19: A cluster-randomized trial in Bangladesh | Science). E i risultati sono di fatto opposti. Ovvero che nei gruppi di persone che indossavano le mascherine il tasso di contagio era del 13.3% contro il 43.3% nei gruppi che non indossavano maschere.

E' vero che un singolo studio vale teoricamente meno di una meta-analisi, ma perchè cio' sia vero occorre che la meta-analisi includa lavori tra loro confrontabili, e non mele con pere.