Capire la ricerca medica

Cosa cercare quando si legge la ricerca medica

Leggere le notizie mediche può essere un esercizio di frustrazione. A volte sembra che le scoperte di questo mese contraddicano sempre quelle del mese scorso. Come si fa a sapere a cosa credere?

A volte non è così. Ma un indizio della qualità è il disegno dello studio. Anche se nessuno studio è perfetto, alcuni hanno maggiori probabilità di produrre risultati affidabili rispetto ad altri.

Il gold standard è lo studio controllato randomizzato (RCT). Questo tipo di studio ha sempre queste caratteristiche:

Ha un gruppo di trattamento. Queste persone ricevono la terapia oggetto di studio.
Ha un gruppo di controllo. Queste persone sono il più possibile simili a quelle del gruppo di trattamento, ma non ricevono il trattamento sperimentale. Possono invece ricevere il trattamento standard o un placebo (come una pillola priva di principio attivo).
I soggetti sono assegnati in modo casuale. Né i soggetti né i ricercatori possono scegliere chi va in quale gruppo. L'assegnazione è determinata dal caso, ad esempio lanciando una moneta o facendo assegnare a caso i volontari da un computer.

Un RCT presenta spesso anche queste caratteristiche positive:

È in doppio cieco: Né i pazienti né i ricercatori sanno chi fa parte di quale gruppo. L'accecamento aumenta notevolmente la qualità di uno studio. Ma il cecità non è sempre possibile: un esempio è uno studio che mette a confronto pazienti che hanno subito un intervento chirurgico con altri che non l'hanno subito.
Ha un'ampia dimensione del campione (numero di soggetti).
I soggetti vengono seguiti a lungo.

Altri tipi di studi

Se gli RCT forniscono le prove migliori, perché gli scienziati conducono altri tipi di studi?

Il costo, innanzitutto. Gli RCT sono costosi; di solito devono essere finanziati con grandi sovvenzioni da parte del governo o dell'industria. Inoltre, richiedono molto tempo. E in alcuni casi, gli RCT non sono nemmeno possibili. Per esempio, sarebbe altamente immorale esporre un gruppo di persone al vaiolo. Gli scienziati devono quindi condurre altri tipi di studi.

Un gradino più in basso rispetto agli RCT ci sono gli studi caso-controllo e di coorte.

Uno studio caso-controllo guarda all'indietro. Mette a confronto persone già affette da una determinata malattia con un gruppo di persone simili che non ne sono affette, per cercare collegamenti tra la malattia e gli eventi passati. Per esempio, i ricercatori potrebbero confrontare i cibi mangiati dai passeggeri di una nave da crociera che hanno contratto un'intossicazione alimentare e quelli che non l'hanno avuta.
Uno studio di coorte guarda in avanti. Inizia con persone che sono state esposte a un determinato fattore di rischio e altre persone che non lo sono state e vede cosa succede loro in seguito. Per esempio, uno studio potrebbe seguire le donne che hanno fatto uso di ormoni e quelle che non ne hanno fatto uso per monitorare e confrontare i tassi di sviluppo del cancro.

Altri studi scientifici sono un gradino più basso nella forza delle prove che forniscono.

Uno studio trasversale esamina un singolo momento. Ad esempio, un'indagine sulle persone affette da diabete per verificare quante assumono aspirina e un confronto tra i tassi di artrite nelle persone in sovrappeso e in quelle magre.
Uno studio ecologico confronta i tassi di malattie in popolazioni diverse, ad esempio i tassi di carie in città con diversi livelli di fluoro nell'acqua.
I rapporti su casi e serie di casi forniscono le prove più deboli. Descrivono le esperienze di un paziente (case report) o di pochi pazienti (case-series report). Ad esempio, quando l'AIDS ha fatto la sua comparsa, sono stati pubblicati anche rapporti di casi che descrivevano pazienti gravemente malati con un gruppo di sintomi sconcertanti.
Un altro tipo di studio che sta guadagnando popolarità è la meta-analisi. In questo tipo di studio, lo scienziato non tratta o osserva i soggetti. Invece, lo scienziato cerca nella letteratura medica studi simili e mette insieme i risultati. In effetti, una meta-analisi crea uno studio con un campione di grandi dimensioni. Una meta-analisi, tuttavia, è valida solo quanto gli studi che include.