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Informazioni
“Il Leviatano dai piedi d’argilla. Il disastro Covid-19 tra retorica della paura e scientismo” di Cristiano Bracaletti ti porta dentro un’analisi super critica di come i governi occidentali, Italia inclusa, hanno gestito la `pandemia Covid-19`. Non è la solita storia, ma un viaggio che smonta l’idea che tutto fosse basato sulla scienza pura, parlando invece di `scientismo` di facciata e di una `retorica della paura` usata per giustificare decisioni pesanti. Il libro mette in discussione l’efficacia dei `lockdown` basati su `modelli previsionali` fragili e dati incerti, e ti fa vedere i `costi lockdown` nascosti, quelli che vanno oltre l’economia e toccano la salute mentale, l’istruzione e l’accesso alle cure. Si guarda anche ai `dati Covid` ufficiali, mettendo in luce le ambiguità su morti, test e l’efficacia di misure come le mascherine o i `vaccini Covid`, contrapponendo l’esperienza delle `cure domiciliari` spesso ignorate. Un punto centrale è il `controllo dell’informazione` e la `censura`, con esempi chiari dagli Stati Uniti e dall’Italia, mostrando come la `libertà` di espressione e i `diritti fondamentali` siano stati messi sotto pressione. È un libro che ti fa riflettere su quanto sia importante il dibattito aperto e trasparente, soprattutto in momenti di crisi, e su come difendere la democrazia da un potere che rischia di diventare troppo invadente.Riassunto Breve
La gestione della pandemia Covid-19 nelle democrazie occidentali, come l’Italia, si presenta come basata sulla scienza, ma in realtà si fonda su uno scientismo superficiale. Le decisioni politiche, incluse le chiusure generalizzate, si appoggiano su ipotesi non solidamente provate e su modelli previsionali che si dimostrano inaffidabili. La scienza è incerta e complessa, e gli esperti, influenzati da vari fattori, non sono infallibili; molti hanno fatto previsioni allarmistiche basate su dati scarsi, mostrando poca umiltà. I governi, con l’aiuto dei media, hanno usato la paura, metafore di guerra e statistiche per giustificare le restrizioni e ottenere consenso, portando a reazioni collettive guidate da scorciatoie mentali e distorsioni cognitive, come il confermare le proprie idee o seguire la maggioranza. I gruppi che prendono decisioni, come i comitati tecnici, tendono a cercare il consenso interno, ignorando dati che contraddicono le scelte fatte, rendendo difficile cambiare direzione anche di fronte a prove di inefficacia. A differenza di pandemie passate, la risposta al Covid-19 ha imposto un controllo sociale e limitazioni delle libertà senza precedenti, anche grazie alla tecnologia. Questo approccio tecnocratico presenta le scelte politiche come tecniche inevitabili, riducendo il dibattito democratico. Le limitazioni ai diritti fondamentali sono state imposte senza prove scientifiche adeguate, usando il principio di precauzione anche quando l’incertezza iniziale diminuiva. I modelli di simulazione usati per giustificare i lockdown hanno limiti significativi, semplificando troppo la realtà, usando dati inaffidabili e ipotesi arbitrarie. Non considerano variabili importanti e creano scenari ipotetici per gonfiare le stime di mortalità. La stima della letalità era sovrastimata nei modelli iniziali rispetto ai dati successivi. I modelli non tengono conto che le persone cambiano spontaneamente comportamento. Dati empirici e confronti internazionali, come il caso della Svezia, suggeriscono che contagi e mortalità diminuivano prima o indipendentemente dalle chiusure forzate. L’efficacia attribuita ai lockdown sembra dipendere più dalle ipotesi dei modelli che dal loro impatto reale. Le misure più severe non mostrano una chiara correlazione con una minore mortalità e hanno avuto costi elevati. Le restrizioni hanno avuto costi economici evidenti, ma anche costi meno visibili sulla salute mentale, l’istruzione dei giovani, le disuguaglianze e l’accesso alle cure sanitarie. Si è visto un aumento di problemi di salute mentale, ritardi nelle diagnosi e cure per malattie gravi, perdite di apprendimento scolastico e un peggioramento delle disuguaglianze sociali ed economiche. Le analisi costi-benefici iniziali hanno sottostimato i costi indiretti. Le statistiche ufficiali sul Covid-19 presentano problemi, come l’ambiguità tra morti “per” e “con” Covid-19 e l’affidabilità del test PCR con alti cicli. L’indice Rt usato in Italia era criticato per la sua affidabilità. L’Italia ha avuto un’alta mortalità, forse legata a fattori socioeconomici e alla mancanza di assistenza territoriale, con un eccesso di morti non Covid che suggerisce danni collaterali. L’efficacia delle mascherine, specie all’aperto, mancava di prove solide. Le cure domiciliari precoci, nonostante esperienze positive di medici, non sono state promosse dalle autorità. Protocolli di cura domiciliare precoce mostrano una riduzione di ospedalizzazioni e mortalità in diversi studi, ma le linee guida ufficiali raccomandavano spesso solo la vigile attesa. Lo sviluppo rapido dei vaccini ha ridotto i tempi di sperimentazione, e gli studi clinici presentano limiti, non essendo progettati per dimostrare la prevenzione della trasmissione. Dati rianalizzati suggeriscono un aumento di eventi avversi gravi nei vaccinati. Gli obblighi vaccinali e il Green Pass si basavano sull’idea di limitare la diffusione, ma l’efficacia dei vaccini nel prevenire il contagio diminuisce rapidamente, e i vaccinati possono trasmettere il virus, mettendo in discussione la giustificazione degli obblighi per la protezione collettiva. I dati sugli eventi avversi riportati dalle agenzie sembrano sottostimati rispetto ad altri sistemi di sorveglianza. La mancata promozione delle cure domiciliari e l’enfasi su lockdown e vaccini non hanno impedito un alto numero di morti, specie tra gli anziani fragili. Durante la pandemia, scienziati con opinioni diverse dal pensiero dominante hanno subito attacchi e censure sui social media. Un caso legale negli Stati Uniti, “Missouri versus Biden”, ha documentato pressioni del governo su piattaforme social per rimuovere contenuti non allineati con la posizione ufficiale. Le corti hanno riconosciuto che queste pressioni hanno violato la libertà di parola. Episodi simili di censura si sono verificati anche in altri paesi. I sistemi di “fact-checking” sono stati criticati per essere arbitrari. La pandemia ha mostrato come i governi abbiano limitato diritti e libertà, censurando opinioni diverse. Questo solleva la necessità di rafforzare i diritti e le libertà, ripensare il rapporto tra politica e scienza con trasparenza e dibattito, e limitare i poteri del governo in emergenza. La difesa della libertà d’espressione è essenziale per il dibattito pubblico e il controllo sul potere statale.Riassunto Lungo
1. La Paura, lo Scientismo e il Potere Fragile
La gestione della pandemia Covid-19 nelle democrazie occidentali, come l’Italia, ha detto di seguire la scienza, ma in realtà si è basata su un’idea di scienza solo apparente. Le scelte dei politici, come i lockdown e le altre regole, non avevano dietro prove scientifiche forti e si basavano su previsioni che poi non si sono avverate. La scienza, per sua natura, è piena di incertezze ed è molto complessa. Chi si occupa di scienza, gli esperti, non sa tutto e non è infallibile, perché le sue idee possono essere influenzate da valori personali, da cosa cerca di ottenere e dalle pressioni che riceve. Durante la pandemia, molti esperti hanno fatto previsioni molto negative, ma queste si basavano su pochi dati e su idee non solide. Nonostante ciò, hanno avuto molta visibilità, mostrando però di non essere pienamente consapevoli dei limiti del sapere scientifico.La Paura, le Decisioni e il Comportamento Collettivo
I governi, aiutati dai mezzi di informazione, hanno creato un clima di paura, usando parole che facevano pensare alla guerra e presentando i numeri in modo da giustificare le regole severe e avere l’appoggio della gente. Questo ha portato le persone a comportarsi in modo poco ragionato, con decisioni e reazioni guidate da modi rapidi di pensare (come le ‘scorciatoie mentali’) e da errori di giudizio (come il confermare solo le idee già proprie o il seguire quello che fanno tutti gli altri). Anche i gruppi che prendevano le decisioni, come i comitati tecnici, hanno mostrato di pensare e agire in gruppo, dando più importanza all’essere tutti d’accordo che alle prove scientifiche che andavano contro le decisioni già prese. Questo ha reso difficile cambiare rotta anche quando i dati dimostravano che certe misure non funzionavano.Controllo, Potere e Confronto con il Passato
A differenza di pandemie passate come la Spagnola o l’Asiatica, dove le regole non mediche erano poche e ci si concentrava sul migliorare la sanità, la risposta al Covid-19 ha portato a un livello mai visto prima di controllo sulla società e di riduzione delle libertà. Questo è stato reso possibile anche dalla tecnologia usata. Questa gestione mostra che ha prevalso un modo di governare basato sulla tecnica, che presenta le scelte politiche come decisioni tecniche inevitabili. Questo ha reso più debole la discussione democratica e la trasparenza. Le limitazioni ai diritti fondamentali sono state messe in atto senza avere prove scientifiche sufficienti, basandosi sul principio di precauzione anche quando l’incertezza iniziale era diminuita.Ma la critica alla ‘scienza apparente’ e agli esperti non rischia di ignorare la natura intrinsecamente incerta della conoscenza in una crisi inedita, e le alternative realistiche disponibili in tempo reale?
Il capitolo, pur sollevando punti critici sulla gestione della pandemia, sembra non approfondire sufficientemente il contesto di estrema incertezza in cui le decisioni dovevano essere prese. Agire in assenza di “prove scientifiche forti” potrebbe non essere un segno di “scientismo apparente”, ma una necessità intrinseca della risposta a un fenomeno nuovo e rapido, dove il principio di precauzione si confronta con la mancanza di dati consolidati e con l’urgenza di limitare danni potenziali. Le alternative realistiche in tempo reale, con la pressione sui sistemi sanitari e l’assenza di terapie o vaccini iniziali, erano limitate. Per esplorare meglio queste dinamiche, si possono approfondire la filosofia della scienza, in particolare l’epistemologia dell’incertezza (ad esempio, il pensiero di Karl Popper sui limiti della conoscenza), la storia delle epidemie (per un confronto più sfumato, come gli studi di Frank Snowden) e l’economia comportamentale (per comprendere meglio le decisioni sotto pressione e i bias, come descritto da Daniel Kahneman).2. Modelli fragili e lockdown inefficaci
I modelli di simulazione usati per giustificare i lockdown nel marzo 2020 mostrano limiti significativi. Rappresentano la realtà complessa in modo troppo semplice, basandosi spesso su dati poco affidabili e su ipotesi decise in modo arbitrario. Un punto debole è come attribuiscono le cause: questi modelli non considerano variabili importanti e costruiscono scenari ipotetici, come stimare il numero di morti che ci sarebbero state senza lockdown, per rendere le previsioni più alte.Stima della letalità e fattori di rischio
La stima della pericolosità del virus, misurata come percentuale di decessi (letalità), era fondamentale per le previsioni, ma si basava su dati iniziali limitati ed era sovrastimata. Ad esempio, nei modelli iniziali si parlava di una letalità dell’1%, mentre studi fatti dopo hanno indicato percentuali molto più basse, come lo 0.23% o anche meno, specialmente per le persone più giovani. Inoltre, i modelli non tenevano conto delle differenze tra le persone e dei fattori di rischio specifici, come l’età avanzata o il vivere nelle residenze per anziani (RSA), dove si è verificata la maggior parte dei decessi.Cambiamenti spontanei e prove empiriche
Un’ipotesi non realistica usata nei modelli è che le persone non avrebbero cambiato spontaneamente il loro comportamento. I dati reali mostrano invece che le persone hanno modificato le proprie abitudini, ad esempio riducendo gli spostamenti, già prima che venissero imposti i lockdown. Studi basati sull’osservazione diretta e confronti tra diversi paesi, come il caso della Svezia che non ha adottato un lockdown generalizzato ma ha ottenuto risultati migliori rispetto a paesi con misure molto severe come l’Italia, indicano che il numero di contagi e decessi ha iniziato a diminuire indipendentemente dalle chiusure forzate o addirittura prima di esse.Efficacia dei lockdown
L’efficacia che i modelli hanno attribuito ai lockdown sembra dipendere più dalle ipotesi di partenza e dal momento in cui sono stati messi in atto (spesso il lockdown era l’ultima misura, introdotta quando i contagi stavano già calando) che da un loro reale effetto diretto. Le misure più restrittive non mostrano un legame chiaro con un minor numero di morti e hanno comportato costi sociali ed economici notevoli.Se i modelli iniziali erano così fallaci e i dati così scarsi, su quali basi alternative si sarebbe dovuta fondare una risposta efficace e tempestiva a una minaccia sconosciuta?
Il capitolo espone con chiarezza le debolezze intrinseche dei modelli utilizzati e la sovrastima iniziale della letalità, evidenziando come questi strumenti fossero inadeguati a rappresentare la complessità della realtà e i cambiamenti spontanei nel comportamento umano. Tuttavia, la critica, pur legittima con il senno di poi, non affronta a fondo il dilemma decisionale che le autorità sanitarie e politiche si trovarono ad affrontare in tempo reale, con informazioni limitate e una minaccia percepita come gravissima. La questione non è solo se i modelli fossero perfetti (chiaramente non lo erano), ma su quali basi alternative, altrettanto solide o più solide, si sarebbe potuta costruire una strategia di risposta in un contesto di emergenza e incertezza radicale. Per inquadrare meglio questa problematica, è utile esplorare le discipline che studiano la gestione del rischio in condizioni di scarsità di dati, l’etica pubblica nelle emergenze sanitarie e i processi decisionali sotto pressione. Autori che si occupano di teoria delle decisioni in contesti incerti o di filosofia della sanità pubblica possono offrire spunti cruciali per comprendere le difficoltà insite in tali scelte.3. Il Prezzo Invisibile delle Chiusure e i Numeri Contesi
Le restrizioni imposte durante la pandemia hanno avuto conseguenze dirette sull’economia, visibili nella caduta del PIL e nell’aumento della spesa pubblica. Esistono però costi meno evidenti, come gli effetti sulla salute mentale, l’apprendimento dei giovani, le disuguaglianze sociali ed economiche e le difficoltà nell’accesso ai servizi sanitari. Questi costi indiretti includono l’aumento del consumo di droghe e alcol, degli abusi domestici e dei suicidi.Impatto sulla salute mentale
Uno studio condotto in Italia, Spagna e Regno Unito ha evidenziato che le condizioni economiche difficili e lo shock causato dal lockdown aumentavano il rischio di problemi di salute mentale nel 43% delle persone coinvolte. Molti intervistati ritenevano che evitare una grave crisi economica fosse importante quanto proteggere la salute pubblica e criticavano la mancanza di un piano chiaro per uscire dalla situazione. Le aspettative per il futuro erano negative, con una percentuale elevata che prevedeva una depressione economica e restrizioni durature delle libertà personali. Studi a livello globale confermano un aumento diffuso di depressione (28%), ansia (27%), stress e insonnia dopo i periodi di chiusura, con effetti più marcati su giovani, donne, anziani e persone con redditi bassi.Difficoltà nell’accesso alle cure mediche
La chiusura di molti servizi ospedalieri ha causato ritardi significativi negli screening e nei trattamenti per malattie gravi come il cancro, portando a un aumento delle liste d’attesa e a una riduzione delle diagnosi e delle cure in diversi paesi, inclusa l’Italia. Questa situazione fa prevedere un aumento futuro di morti che avrebbero potuto essere evitate. Anche per altre patologie croniche come il diabete e le malattie cardiovascolari si è assistito a riduzioni drastiche nelle diagnosi e nelle terapie fornite.L’effetto sulle scuole e l’apprendimento
La chiusura delle scuole ha provocato perdite notevoli nell’apprendimento a livello mondiale, colpendo in modo particolare gli studenti provenienti da contesti svantaggiati. Ricerche condotte in Italia e Olanda documentano chiaramente queste perdite, mentre in Svezia, dove le scuole sono rimaste aperte, non sono state riscontrate conseguenze simili. La chiusura delle istituzioni scolastiche ha anche peggiorato la salute mentale di bambini e adolescenti e ha portato a una diminuzione delle denunce di abusi sui minori, probabilmente perché la scuola è un luogo cruciale per identificarli.Aumento delle disuguaglianze
La pandemia e le misure adottate per contenerla hanno accentuato le differenze sociali ed economiche preesistenti. Lavoratori con contratti precari, giovani, minoranze etniche e donne sono stati colpiti in modo sproporzionato, registrando un aumento della povertà e della disparità di reddito. La mortalità legata al virus è risultata associata a fattori come l’età avanzata, la presenza di condizioni di salute pregresse e il livello di disuguaglianza socioeconomica. Alcuni studi prevedono un incremento futuro di decessi legati alla disoccupazione e alla malnutrizione infantile causate dalle conseguenze economiche del lockdown.Analisi costi-benefici: un bilancio difficile
Le prime analisi sui costi e i benefici del lockdown hanno spesso sovrastimato i benefici attesi, come le vite salvate, e sottostimato i costi reali, considerando inizialmente solo la perdita di PIL. Studi successivi, che hanno incluso anche i costi indiretti come l’impatto sulla qualità della vita delle persone, mostrano che i costi complessivi delle restrizioni hanno superato di gran lunga i benefici ottenuti.Criticità nelle statistiche ufficiali
Le statistiche ufficiali relative al Covid-19 presentano diverse problematiche che ne rendono difficile l’interpretazione. La distinzione tra morti avvenute “per” Covid-19 e morti avvenute “con” Covid-19 è spesso ambigua, il che potrebbe aver portato a una sovrastima dei decessi attribuiti direttamente al virus. Il test PCR, largamente utilizzato per diagnosticare la positività, può dare risultati positivi anche in presenza di cariche virali molto basse e non contagiose, specialmente quando si utilizzano molti cicli di amplificazione. L’indice Rt, che in Italia era un parametro chiave per decidere le restrizioni, era calcolato attraverso un algoritmo criticato per la sua affidabilità e per l’eccessivo peso che gli veniva dato nelle decisioni politiche.Il caso specifico dell’Italia
L’Italia ha registrato un tasso di mortalità elevato rispetto ad altri paesi europei, una differenza che non può essere spiegata completamente solo dall’età media della popolazione o dalla severità delle misure di chiusura adottate. Un fattore che potrebbe aver contribuito è l’alta percentuale di persone anziane che vivono in condizioni di deprivazione socioeconomica e la carenza di servizi di assistenza sanitaria sul territorio. L’eccesso di mortalità osservato, non direttamente attribuibile al Covid-19, suggerisce che ci siano stati danni collaterali significativi dovuti alla difficoltà o all’impossibilità di accedere alle cure per altre malattie durante la pandemia.Dubbi su alcune misure
L’efficacia delle mascherine, in particolare quando indossate all’aperto, mancava di basi scientifiche solide al momento della loro introduzione generalizzata. Studi precedenti alla pandemia e analisi comparative non mostravano differenze significative nel rischio di infezione tra chi le utilizzava e chi no. L’uso prolungato di questi dispositivi può inoltre avere effetti negativi sulla salute e sul benessere delle persone. Parallelamente, le cure domiciliari precoci, che avrebbero potuto aiutare a gestire la malattia nelle sue fasi iniziali e prevenire l’aggravamento, non sono state promosse attivamente dalle autorità sanitarie italiane, nonostante l’esperienza diretta di molti medici sul campo indicasse la loro potenziale efficacia.Alla luce dei dati presentati sulle cure domiciliari e sui limiti dei vaccini, su quali basi scientifiche solide si è fondata la strategia della ‘vigile attesa’ e degli obblighi?
Il capitolo solleva un punto cruciale: la potenziale discrasia tra l’evidenza (presunta efficacia di cure precoci, limiti degli studi sui vaccini) e le politiche adottate (vigile attesa, obblighi vaccinali). Per comprendere meglio questa apparente contraddizione e formarsi un’opinione informata, è fondamentale approfondire le metodologie di valutazione scientifica, in particolare l’epidemiologia e la metodologia degli studi clinici, per capire come vengono interpretati i dati e quali livelli di evidenza sono richiesti per le linee guida ufficiali. È altresì utile studiare i processi decisionali in sanità pubblica e le dinamiche che portano all’adozione di determinate strategie su larga scala, considerando anche il contesto di emergenza. Approfondire il lavoro di autori che si occupano di medicina basata sull’evidenza e di analisi critica delle politiche sanitarie può offrire prospettive diverse.5. Il controllo dell’informazione
Durante la pandemia di Covid-19, scienziati che esprimevano opinioni diverse dal pensiero dominante hanno affrontato significative difficoltà. Figure come Clare Craig e i firmatari della Great Barrington Declaration, tra cui Ioannidis, Kheriaty, Kulldorff e Bhattacharya, sono stati presi di mira. Hanno subito attacchi e censure, specialmente sui social media. I loro account sono stati bloccati. Sono state usate espressioni offensive nei loro confronti.
Il caso Missouri contro BidenNegli Stati Uniti, il procedimento legale noto come “Missouri versus Biden” ha portato alla luce
Il capitolo parla di “pensiero dominante” e “opinioni diverse”, ma quali erano esattamente queste opinioni e perché la loro critica è descritta solo come “attacchi e censure”?
Il capitolo presenta uno scenario di contrasto tra un “pensiero dominante” e “opinioni diverse”, ma non specifica quali fossero queste opinioni alternative né fornisce il contesto scientifico del dibattito. Questo rende difficile valutare la natura del disaccordo e comprendere se le “difficoltà” incontrate fossero legittime critiche scientifiche o effettiva censura. Per approfondire, sarebbe utile studiare la letteratura scientifica sulla pandemia da diverse prospettive, analizzare il dibattito pubblico e mediatico dell’epoca, e informarsi sul caso “Missouri versus Biden” per capire cosa ha realmente portato alla luce. Approfondire autori che trattano di sociologia della scienza, etica della comunicazione scientifica e libertà d’espressione online può fornire strumenti critici.Abbiamo riassunto il possibile
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