In che modo l’Evidence-Based Medicine (EBM) è stata messa alla prova dall’emergenza COVID-19? In un suo recente articolo, Trisha Greenhalgh ha argomentato come i presupposti filosofici sui cui l’EBM si fonda – una singola verità, verificabile attraverso l’indagine empirica; una logica lineare di causalità; un rigore definito principalmente in termini metodologici; un approccio decostruttivo alla risoluzione dei problemi – non hanno retto allo scoppio della pandemia da COVID-19.
Una pandemia – prosegue Greenhalgh – può essere affrontata e indagata in diversi modi. Di certo, questioni di ricerca quali le terapie farmacologiche e i vaccini, sono suscettibili di studi controllati randomizzati. Vi sono però delle tematiche che non possono essere ridotte a queste logiche di ricerca:
Were care home deaths avoidable? Why did the global supply chain for personal protective equipment break down? What role does health system resilience play in controlling the pandemic? And so on.
A queste domande, è difficile rispondere con un esperimento controllato, progettato per produrre una risposta statisticamente significativa e ampiamente generalizzatile: gli interventi di prevenzione, in particolare, sono difficilmente riducibili a questa logica, dovendo sostenere un cambiamento di comportamento diffuso e duraturo in un’intera popolazione:
When implementing population-wide public health interventions—whether conventional measures such as diet or exercise, or COVID-19 related ones such as handwashing, social distancing and face coverings—we must not only persuade individuals to change their behavior but also adapt the environment to make such changes easier to make and sustain.
Se la EBM ha sempre teso ha classificare gli interventi di prevenzione nel campo della salute pubblica “di bassa qualità metodologica”, è anche vero che il paradigma dell’EBM, da solo, si è rivelato inadeguato a fronteggiare una pandemia. Per questo, è necessario accogliere un altro paradigma, più adatto al momento che stiamo vivendo: a livello di popolazione e di sistema, dove non possiamo perseguire gli obiettivi della certezza, della prevedibilità e della causalità lineare, dobbiamo abbracciare un’altra epistemologia per studiare come affrontare situazioni che non sono certe, prevedibili e lineari. Guardare ai sistemi complessi diviene una necessità per affrontare le sfide di salute pubblica che ci attendono.
Conclude Greenhalgh,
In the current fast-moving pandemic, where the cost of inaction is counted in the grim mortality figures announced daily, implementing new policy interventions in the absence of randomized trial evidence has become both a scientific and moral imperative. Whilst it is hard to predict anything in real time, history will one day tell us whether adherence to “evidence-based practice” helped or hindered the public health response to Covid-19—or whether an apparent slackening of standards to accommodate “practice-based evidence” was ultimately a more effective strategy.
