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Nelle revisioni di studi sulla sigaretta elettronica molti autori tendono a sminuire o addirittura ad ignorare evidenze statisticamente significative di beneficio, con il risultato di produrre raccomandazioni che non riflettono i risultati effettivi dei dati raccolti. A documentare questo “pregiudizio sfavorevole”, definito “reverse spin bias”, sono Riccardo Polosa e Renée O’Leary del Coehar, insieme a Giusy Rita Maria La Rosa dell’Università di Catania. Nel loro studio “Reverse spin bias: preliminary observations of reporting bias in medical systematic reviews”, pubblicato su Research Integrity and Peer Review, i ricercatori sottolineano che non solo questo comportamento è diffuso nelle revisioni sistematiche mediche ma anche che i revisori degli studi spesso non verificano adeguatamente se le conclusioni sono supportate dai dati.
La ricerca nasce da un’osservazione empirica: mentre O’Leary e colleghi lavoravano a una umbrella review sui dispositivi per la cessazione del fumo – in particolare le sigarette elettroniche – si sono accorti che molte revisioni sistematiche riportavano risultati che indicavano efficacia, ma le conclusioni narrative degli autori non raccomandavano l’uso del trattamento. In alcuni casi addirittura lo sconsigliavano, pur in presenza di dati favorevoli. Questo paradosso ha spinto gli autori a cercare una definizione e un quadro concettuale per descrivere questa forma di “reporting bias”: il “reverse spin bias”. O’Leary, La Rosa e Polosa definiscono il reverse spin bias come la tendenza narrativa di sminuire, negare o ignorare risultati statisticamente significativi favorevoli, arrivando a conclusioni che non sono supportate dai dati effettivamente analizzati. È importante sottolineare che questa forma di bias non rientra nella tradizionale definizione di spin, ovvero l’enfatizzazione ingiustificata di risultati non significativi: qui la dinamica è opposta, cioè la svalutazione di evidenze positive.
Per documentare la sua presenza, il team ha analizzato una serie di revisioni sistematiche su due fronti: quelle riguardanti le sigarette elettroniche per smettere di fumare e quelle sull’uso di cannabis medica per il dolore. In entrambe le aree tematiche hanno trovato esempi in cui i dati suggerivano un’efficacia statisticamente significativa, ma le conclusioni degli autori delle revisioni non riflettevano questi risultati. Gli autori hanno individuato cinque principali meccanismi narrativi con cui si manifesta il reverse spin bias: minimizzazione della base di evidenza, descrivendo i dati come incoerenti o di bassa qualità senza adeguata giustificazione metodologica; screditamento degli studi primari, etichettando gli studi come “poco validi” o di qualità insufficiente pur con risultati significativi; appello alla paura, enfatizzando rischi ipotetici non supportati dai risultati; rigetto a priori del trattamento, basato su pregiudizi o convinzioni esterne ai dati; omissione dei risultati positivi, ignorando alcuni risultati favorevoli nei testi delle conclusioni.
Ma perché questo accade? Gli autori suggeriscono che il comportamento potrebbe essere collegato alle pressioni editoriali e accademiche: autori che presentano risultati favorevoli per trattamenti controversi potrebbero sentirsi spinti a temperare o escludere raccomandazioni per aumentare le probabilità di pubblicazione o per conformarsi a posizioni consolidate nella letteratura. Insomma, una sorta di “conformismo scientifico”, che abbiamo visto spesso all’opera in questi anni. Questa dinamica è simile, seppur opposta nella direzione, al cosiddetto spin bias tradizionalmente studiato, che tende a esagerare risultati non significativi.
Il fenomeno è molto preoccupante, perché le revisioni sistematiche dovrebbero rappresentare il più alto livello di sintesi delle evidenze disponibili e costituiscono la base per decisioni cliniche, linee guida e politiche sanitarie. Il reverse spin bias indica dunque non solo un problema narrativo interno alle pubblicazioni, ma un potenziale ostacolo alla diffusione di conoscenze affidabili e utili per professionisti e pazienti. Introdurre questo nuovo concetto, concludono gli autori, potrebbe aiutare a sensibilizzare la comunità scientifica su un problema finora sottostimato e spingere editori, revisori e lettori critici dovrebbero prestare maggiore attenzione alle congruenze tra dati e conclusioni, a tutto vantaggio della salute pubblica.
