Opinioni/ La scienza volubile dei lockdown

“Seguite la scienza" è stato il grido di battaglia dei sostenitori del lockdown dall'inizio della pandemia di Covid-19. Eppure, prima del marzo 2020, la comunità scientifica tradizionale, compresa l'Organizzazione Mondiale della Sanità (Oms), si opponeva fortemente al lockdown e a misure simili contro le malattie infettive.

Questo giudizio derivava dall'analisi storica delle pandemie e dalla consapevolezza che le restrizioni a livello sociale avessero gravi costi socioeconomici e benefici quasi del tutto speculativi. L’attuale risposta pandemica, premessa ai lockdown e agli "interventi non farmaceutici" (NPI)  strettamente correlati, ha rappresentato uno spostamento ingiustificato e senza precedenti dell'opinione scientifica rispetto a dove si trovava pochi mesi prima della scoperta del Covid-19.

Nel marzo 2019 l'OMS aveva tenuto una conferenza a Hong Kong per considerare eventuali misure NPI contro l'influenza pandemica. Il team dell'OMS aveva valutato una proposta di quarantena , "confinamento a casa dei contatti non malati di una persona con influenza provata o sospetta" , meno indiscriminata dei lockdown da Covid. Allora avevano richiamato l'attenzione sulla scarsezza di dati a sostegno di questa misura, notando che "la maggior parte delle prove attualmente disponibili sull'efficacia della quarantena per il  controllo dell'influenza è stata tratta da studi di simulazione, che hanno una bassa forza empirica". Il team dell'OMS allora dichiarò che la quarantena domestica su larga scala "non è raccomandata perché non c'è una logica evidente per questa misura".

Un rapporto del settembre 2019 del Center for Health Security della Johns Hopkins University aveva raggiunto una conclusione simile: "Nel contesto di un patogeno respiratorio ad alto impatto, la quarantena può essere la NPI meno probabile per essere efficace nel controllare la diffusione a causa dell'alta trasmissibilità." Questo era particolarmente vero per un virus a rapida diffusione per via aerea, come la SARS-CoV-2, allora sconosciuta.

Questi studi avevano attinto all'esperienza storica. Uno studio separato dell'OMS del 2006 aveva concluso che "l'isolamento forzato e la quarantena sono inefficaci e impraticabili", basandosi sui risultati della pandemia di influenza spagnola del 1918. Indicando l'esempio di Edmonton, Alberta, dove "le riunioni pubbliche sono state vietate; scuole, chiese, college, teatri e altri luoghi di ritrovo pubblici sono stati chiusi; e gli orari di lavoro sono stati limitati, senza un impatto evidente sull'epidemia".

Utilizzando i dati di un'analisi del 1927 sull'influenza spagnola negli Stati Uniti, lo studio aveva concluso che le chiusure non erano " efficaci in modo dimostrabile nelle aree urbane". Solo nelle aree rurali isolate, "dove i contatti di gruppo sono meno numerosi", questa strategia diventava teoricamente praticabile, ma l'ipotesi non fu testata. Anche se lo studio aveva trovato alcuni benefici dalle quarantene su piccola scala dei pazienti e delle loro famiglie durante l'epidemia di SARS del 2003, la conclusione fu che una malattia a rapida diffusione, combinata con "la presenza di casi lievi e la possibilità di trasmissione senza sintomi", avrebbe reso queste misure "notevolmente meno efficaci".

Anche lo storico della medicina John Barry, che scrisse il resoconto dell'influenza spagnola del 1918, era d'accordo sull'inefficacia delle chiusure. "I dati storici dimostrano chiaramente che la quarantena non funziona, a meno che non sia assolutamente rigida e completa", scrisse nel 2009, riassumendo i risultati di uno studio sulle epidemie di influenza nelle basi dell'esercito degli Stati Uniti durante la Prima guerra mondiale. Di 120 campi di addestramento in cui si verificarono epidemie, 99 avevano imposto la quarantena alla base militare e 21 no. Il tasso di casi tra le due categorie di campi non mostrò "nessuna differenza statistica". "Se un campo militare non può essere messo in quarantena con successo in tempo di guerra", concluse Barry, "è altamente improbabile che una comunità civile possa essere messa in quarantena in tempo di pace".

Un team della Johns Hopkins aveva raggiunto conclusioni simili nel 2006: "Nessuna osservazione storica o studio scientifico" potevano essere ritrovati per sostenere l'efficacia della quarantena su larga scala. Gli scienziati conclusero allora che "le conseguenze negative della quarantena su larga scala sono così estreme… che questa misura di mitigazione dovrebbe essere eliminata dal novero di una seria considerazione". Respinsero l'approccio modellistico perché si basava troppo pesantemente sulle sue stesse ipotesi - un ragionamento circolare che confonde le previsioni di un modello con la realtà osservata.

Anche all'inizio di Covid-19, la sconsideratezza dei lockdown aveva guidato l'opinione della epidemiologia prevalente. Quando la regione cinese di Wuhan ha imposto severe restrizioni, il 23 gennaio 2020, Anthony Fauci aveva messo in discussione la mossa: "È qualcosa che non credo che potremmo fare negli Stati Uniti, non posso immaginare di chiudere New York o Los Angeles", ha detto il dottor Fauci alla CNN. Probabilmente aveva in mente la letteratura scientifica quando aveva suggerito che "storicamente, quando si chiudono le cose, non c’è un grande effetto".

Che cosa ha fatto sì che la comunità scientifica abbandonasse la sua avversione per i lockdown? L'evidenza empirica non è cambiata. Piuttosto, la strategia del lockdown proveniva dalle stesse fonti che l'OMS aveva pesantemente deprecato nel suo rapporto del 2019: modelli epidemiologici speculativi e non testati.

Il modello più influente è venuto dall'Imperial College di Londra. Nell'aprile 2020, la rivista Nature ha accreditato il team dell'Imperial guidato da Neil Ferguson di aver sviluppato una delle principali simulazioni al computer "che stava guidando la risposta del mondo al Covid-19." Il New York Times l'ha descritto come il rapporto che "ha smosso verso l'azione gli Stati Uniti e il Regno Unito, ".

Dopo aver previsto tassi di vittime catastrofiche per una pandemia "non mitigata", il modello di Ferguson ha promesso di portare il Covid-19 sotto controllo attraverso politiche di NPI sempre più severe, portando a cancellazioni di eventi, chiusure di scuole e imprese, e infine lockdown. Ferguson ha prodotto il suo modello riciclando un modello di studio dell’influenza vecchio di decenni che era notevolmente carente nei suoi presupposti scientifici. Per prima cosa, mancava di un mezzo per stimare persino la diffusione virale nelle case di cura.

Eppure, l’esito dei precedenti modelli di Ferguson avrebbero dovuto essere un chiaro avvertimento. Nel 2001 aveva  previsto che la malattia della mucca pazza avrebbe ucciso fino a 136 mila persone nel Regno Unito, e aveva  stigmatizzato le stime conservative fino a 10.000. A partire dal 2018 il numero effettivo di morti è stato di 178. Altri suoi passi falsi includono la previsione di catastrofi per la malattia delle pecore pazze, l'influenza aviaria e l'influenza suina, che non si sono mai verificate.

Abbiamo verificato come si siano avverate le previsioni di Covid-19 dell’ Imperial College in 189 paesi diversi al primo anniversario della loro pubblicazione, il 26 marzo 2021. Nessun paese ha raggiunto i tassi di mortalità previsti dalla loro "diffusione non mitigata" o anche dal modello di "mitigazione",  quest'ultimo basato su misure di distanziamento sociale simili a quelle che molti governi hanno adottato. Anche il modello estremo di "soppressione" di Ferguson, che ipotizzava un rigido isolamento che limitasse i contatti pubblici del 75% per più di un anno, prevedeva più morti di quanti se ne sono verificati in 170 dei 189 paesi. L’Imperial ha stimato  fino a 42.473 morti di Covid in Svezia sotto il regime di mitigazione e 84.777 in caso di diffusione incontrollata. Il paese, che notoriamente si è rifiutato di fare lockdown, ha avuto circa 13.400 morti nel primo anno.

Nonostante le previsioni fallite di questi modelli, nel giugno 2020 il team di Imperial College si è affrettato nel disseminare uno studio pubblicato sulla rivista Nature, sostenendo che i lockdown avevano già salvato 3,1 milioni di vite. Rimane lo studio più citato in epidemiologia a favore delle chiusure, nonostante affermazioni premature e un affidamento circolare sul proprio modello per arrivare a questa cifra.

In realtà, la severità del lockdown è uno scarso predittore della mortalità legata al Covid. Il nostro esame dei 50 stati degli Stati Uniti e di 26 paesi non ha trovato alcun modello discernibile che colleghi lockdown e decessi, un'aspettativa fondamentale per capire se le chiusure hanno funzionato come la cosiddetta scienza  spesso insiste.

Ma allora, perché le autorità sanitarie pubbliche hanno abbandonato la loro opposizione ai lockdown? Perché si sono affrettate ad abbracciare affermazioni non verificate di modelli epidemiologici difettosi? Una risposta appare nello studio della Johns Hopkins del 2019: "Alcune NPI, come le restrizioni di viaggio e la quarantena, potrebbero essere perseguite dai leader di governo per scopi sociali o politici, piuttosto che sulla base di evidenze di salute pubblica".

Magness è direttore della ricerca ed Earle membro della facoltà di ricerca presso l'American Institute for Economic Research https://www.aier.org/