Ecco come lo studio della statistica ha fatto assolvere Daniela Poggiali

(30science.com) – Roma, 23 gen. – Un articolo apparso su “Science” ha ricostruito il lavoro dello statistico Richard Gill che ha aperto una nuova frontiera nel suo settore, contestando l’uso che della statistica è stato fatto in determinati casi giudiziari e fornendo anche un contributo all’assoluzione in appello della infermiera Daniela Poggiali, accusata di essere un omicida seriale e per determinate imputazioni ancora sotto processo. L’interesse per l’uso nelle aule di tribunale della statistica ha origine per Gill, che allora lavorava come professore di statistica all’Università di Leiden, Paesi Bassi, dal caso della infermiera pediatrica olandese Lucia De Berk, processata per omicidio seriale nel 2003. Nel 2001, dopo che un bambino morì mentre lei era in servizio, un collega riferì ai superiori che la De Berk aveva assistito a un numero sospettosamente alto di morti e rianimazioni. Il personale dell’ospedale informò la polizia. Quando gli investigatori riesaminarono i registri dei turni della De Berk, trovarono 10 casi sospetti. Altri tre ospedali in cui la De Berk aveva lavorato in precedenza ne aggiunsero altri 10. La probabilità che un simile schema si fosse verificato per caso era di una su 7 miliardi, dichiarò la polizia. La De Berk fu arrestata il 13 dicembre 2001, sospettata di aver ucciso cinque bambini. I giornali la chiamavano “infermiera omicida” e “angelo della morte”. All’esito del processo la De Berk fu condannata in via definitiva all’ergastolo nel 2004. Fu solo alla fine del 2006 che Gill si trovò a leggere un resoconto del processo, scoprendo che errori di analisi e di utilizzo dei dati avevano portato alla condanna, quando invece a suo parere la serie di morti imputati alla De Berk poteva essere interamente dovuta a una coincidenza. Le sue conclusioni ed una relativa campagna mediatica hanno portato alla fine all’esonero della De Berk nel 2010. Da allora Gill ha lavorato a diversi casi similari tra i quali quello della cosiddetta “infermiera killer” Daniela Poggiali accusata della morte di Rosa Calderoni, 78 anni, e di Massimo Montanari, 94 anni, deceduti entrambi all’ospedale Umberto I di Lugo, nel Ravennate, nella primavera del 2014. In un rapporto sottoposto a peer review e distribuito dalla Royal Statistical Society (RSS) nel settembre 2022, Gill e colleghi hanno dettagliato i passi falsi statistici nei processi medici da loro esaminati e hanno formulato raccomandazioni su come i sistemi legali possono migliorare. “Noi esseri umani siamo terribilmente bravi a vedere i modelli quando non ci sono”, afferma lo statistico Peter Green, professore emerito all’Università di Bristol e uno degli autori del rapporto RSS. Gli investigatori a volte rafforzano questi schemi solo contando le prove che confermano la loro teoria, scartando o nemmeno notando i dati che non lo fanno. Anche gli investigatori che mirano a essere imparziali possono fare scelte minori che si sommano a un quadro distorto. Perfino quando gli esperti di statistica vengono coinvolti in un caso, possono non essere immuni da errori di ragionamento. Nel caso di Poggiali gli statistici avevano scritto che un livello molto alto di significatività statistica era una “garanzia” di “un nesso causale” – in questo caso tra la Poggiali e le morti. Ma questo è un noto errore di ragionamento: “La correlazione non è causalità”, dice Green. Gill e i suoi colleghi hanno scoperto che il tasso di mortalità della Poggiali era superiore a quello dei suoi colleghi, anche dopo vari controlli, ma hanno sostenuto che questo poteva essere spiegato almeno in parte dalle lunghe ore di lavoro della Poggiali il che significava che era presenti a più certificazioni di morte durante i passaggi di turno. Hanno anche sottolineato un difetto statistico nelle prove mediche: un tossicologo aveva detto che la concentrazione di potassio trovata in uno degli occhi della vittima era inaspettatamente alta, suggerendo avvelenamento da cloruro di potassio. Ma questo non aveva tenuto conto di alcuna incertezza statistica nei dati sui livelli attesi di potassio. Per evitare che situazioni simili si ripropongano il rapporto RSS raccomanda che gli investigatori adottino precauzioni per valutare le situazione da “ciechi”. Ad esempio, i patologi dovrebbero classificare le morti come sospette o meno senza sapere quale personale medico era presente, adattando i metodi di valutazione in cieo standardizzati utilizzati in epidemiologia per studiare i focolai di malattie. Una proposta che però ammonisce l’articolo su “Science” non trova concordi tutti gli operatori dei procedimenti criminali, soprattutto per la grande mole di tempo e di energia che questi accorgimenti comporterebbero. (30science.com)