Ecco la fake science, i fake results, risultati fasulli, sono quelli prodotti dalla parte della scienza ufficiale che opera in modo poco scientifico: un gruppo di ricercatori dell’Università di Milano ne ha scoperto un pezzo importante. E non è il solo.

Nel centenario dell’uscita delle equazioni di regressione lineare di Harris e Benedict (più note come prediction equations) un gruppo di ricercatori curiosi dell’Università di Milano, ha pubblicato uno studio in cui si evidenzia come l’utilizzo da parte della comunità scientifica di queste equazioni per formulare previsioni attendibili si sia basato su un clamoroso errore che ha portato a generare una enorme quantità di dati e relative pubblicazioni totalmente falsi e il cui impiego comporta pericolose conseguenze per la salute umana.

I ricercatori del dipartimento di Bioscienze dell’Università di Milano hanno evidenziato in modo semplice l’errore che sta alla base dell’utilizzo a scopo previsionale delle equazioni di Harris e Benedict.

L’articolo, pubblicato su International Journal of Food Sciences and Nutrition , evidenzia che la dimostrazione si basa proprio sull’utilizzo delle equazioni di H.B. per calcolare il metabolismo di ciascuno degli stessi soggetti le cui misurazioni (età, peso, altezza e metabolismo misurato) erano servite per ricavare le equazioni.

In altri termini in questo modo il metabolismo è considerato l’incognita da risolvere e ci si aspetta (se l’equazione fornisse i dati corretti) che i valori ottenuti coincidano con quelli misurati (103 femmine, 136 maschi).

I risultati calcolati con le equazioni di H.B. sono totalmente differenti da quelli misurati dagli stessi autori sia comparandoli a livello individuale che come popolazione (comparazione delle frequenze di distribuzione dei valori del metabolismo nei due casi, calcolati verso misurati).

Alcune incongruenze inficiano poi la stessa costruzione delle equazioni di H.B..

Le popolazioni analizzate non presentavano una distribuzione “normale” come richiederebbe la corretta applicazione della procedura per ottenere un’equazione di regressione lineare.

I dati impiegati per costruire quelle equazioni, poi, sarebbero dovuti essere ottenuti tramite misure (certe e affidabili, come sono peso, altezza ed età) mentre il valore del metabolismo utilizzato è frutto di un calcolo (calorimetria indiretta, che gli stessi autori ammettono essere una scelta obbligata vista l’impraticabilità concreta dell’uso della calorimetria diretta).

Ma la calorimetria indiretta utilizza un’equazione “previsionale” per fornire i risultati e certo allora non potevano conoscere anche il contributo al metabolismo che è generato dal microbioma.

“Le conseguenze di questo studio sono enormi, considerando che gli articoli pubblicati a partire dal 1918 ad oggi, basati su calcoli e comparazioni utilizzando varie equazioni previsionali (non solo quelle di H.B.), ammontano a varie centinaia e gli articoli connessi a migliaia.

Tutti lavori che potremmo definire “fake papers”, da buttare.

Sono da riconsiderare anche le diagnosi sulla nutrizione che riguardano le popolazioni “fragili”.

Inoltre tali equazioni vengono utilizzate da organizzazioni mondiali a scopo previsionale, come la FAO, WHO, UNU ecc.

Anche molti strumenti che utilizzano software basati su equazioni previsionali per fornire i risultati dovrebbero essere abbandonati e considerati “generatori di dati falsi”: per esempio i macchinari per la calorimetria indiretta, la BIA, la pletismografia.

Le prospettive per il futuro implicano l’abbandono delle equazioni previsionali (che sono meramente descrittive delle popolazioni da cui sono state ricavate ma non prevedono nulla) e la necessità di puntare alla ricerca di altri metodi che ad esempio coinvolgano la biochimica, i vari “pathways” metabolici e nuove tecnologie (potrebbe essere l’utilizzo di misure per il metabolismo mediante radiazione infrarossa).” commentano gli autori dello studio.

Sentire sbandierare a secondo del caso la “scienza ufficiale” a tutela dei propri conformismi e bisogni del momento in certi casi suona stonato, inopportuno e a volte anche un po’ ridicolo.

La scienza ufficiale comprende anche una parte fake, fasulla, sulla quale ogni tanto si accendono i riflettori.

Meno boria, meno arroganza, un po’ più di rigoroso metodo scientifico potrebbero forse evitare almeno il ridicolo.

Per saperne di più
Università Statale di Milano
Via Festa del Perdono 7, 20122 Milano
Link…

International Journal of Food Sciences and Nutrition (2019)
Evaluating human basal metabolism: the erroneous and misleading use of so-called “prediction equations”
Guido Bottà, Giorgio Binelli, Carlo Agostoni, Alessandro Aliverti, Giorgio Scari, Raul Manenti, Carlo La Vecchia.
Link…

Marco Dal Negro

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