Sembra che Oms e governi abbiano basato le politiche anti COVID-19 su dati molto dubbi
Il “Guardian”, uno dei più autorevoli quotidiani al mondo, ha pubblicato un’inchiesta esclusiva secondo cui l’Organizzazione mondiale della sanità e vari governi nazionali avrebbero basato le loro politiche di risposta al Covid-19 e le conseguenti terapie sulla base di dati imperfetti provenienti da una semisconosciuta azienda statunitense che si occupa di analisi sanitarie.
L’azienda in questione si chiama Surgisphere e appare sospetta per più di un motivo. Non solo all’interno del suo staff annovera anche “uno scrittore di fantascienza e una modella di riviste per adulti”, ma in Rete è quasi inesistente: la pagina Linkedin dell’azienda ha meno di 100 follower e la scorsa settimana indicava un organico composto da sei persone, poi diventate nelle ultime ore tre. Il suo account Twitter presenta meno di 170 follower, senza alcun post tra l’ottobre 2017 e marzo 2020. E’ stata proprio questa azienda che sostiene di gestire “una delle più vaste e veloci banche dati ospedaliere del mondo”, a fornire i dati necessari alla compilazione di diversi studi sul Covid-19 ripresi anche sulle maggiori testate scientifiche come ‘Lancet’ e ‘New England journal of medicine’.
Surgisphere sostiene di avere acquisito legittimamente i dati da oltre un migliaio di ospedali nel mondo, gli stessi dati poi utilizzati dall’Oms e dagli istituti di ricerca di tutto il mondo per fermare i test sull’uso dell’idrossiclorochina, farmaco sul quale si è a lungo dibattuto per il trattamento del coronavirus.
L’affidabilità del database, afferma il “Guardian”, è quantomai dubbia ma il problema, se possibile, è più grande di così: ad essere messa in discussione è la laicità e l’integrità dell’intero sistema delle pubblicazioni scientifiche. La scelta di pubblicare uno studio, senza aver fatto le opportune verifiche, sta incrinando l’autorevolezza di una rivista come “The Lancet” che ha annunciato che farà un immediato controllo indipendente sulla provenienza e la validità dei dati.
