L'informazione statistica sui vaccini ANTI-COVID-19. Il caso Italia tra errori, mistificazioni e omissioni

Michela Baccini (), Alessandro Bagnato (), Paolo Bellavite (), Bruno Cheli (), Alberto Donzelli (), Rachele Foschi (), Mario Gregori () and Giovanni Trambusti ()
Additional contact information
Michela Baccini: Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni "G. Parenti", Universita' di Firenze, https://www.disia.unifi.it
Alessandro Bagnato: Ricercatore Indipendente
Paolo Bellavite: Ricercatore Indipendente
Bruno Cheli: Dipartimento di Economia e Management, Universita' di Pisa, https://www.ec.unipi.it/
Alberto Donzelli: Fondazione Allineare Sanità e Salute, https://fondazioneallinearesanitaesalute.org/
Rachele Foschi: Dipartimento di Economia e Management, Università di Pisa, https://www.ec.unipi.it/
Mario Gregori: Ricercatore Indipendente
Giovanni Trambusti: Ricercatore Indipendente

No 2025_10, Econometrics Working Papers Archive from Universita' degli Studi di Firenze, Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni "G. Parenti"

Abstract: L'informazione sulla pandemia di COVID-19 in Italia si è basata su un abbondantissimo uso di dati statistici, per la maggior parte prodotti da enti pubblici (ISS, ISTAT, AIFA) e poi divulgati e commentati per il grande pubblico dai vari organi di stampa. Purtroppo, una parte rilevante dei dati volti a quantificare l'impatto del COVID-19 e, più tardi, l'efficacia e la sicurezza dei relativi vaccini, è stata viziata da gravi errori di metodo, nonché da ambiguità e mancanza di chiarezza. In taluni casi, poi, si è omesso di far conoscere dati di fondamentale importanza ai fini di certe valutazioni, mentre in altri si è assistito a un utilizzo platealmente fuorviante dei dati stessi. Benché la maggior parte di questa cattiva comunicazione abbia riguardato gli organi di stampa, le responsabilità più gravi sono probabilmente da attribuire ai soggetti istituzionali preposti alla produzione e divulgazione dei dati sanitari. In questo articolo si esamina l'informazione statistica sui vaccini anti-COVID-19 divulgata in Italia dai soggetti istituzionali, mettendo in luce errori di varia entità e gravità . Il quadro che ne scaturisce mostra come l'informazione statistica istituzionale sui vaccini anti-COVID-19 abbia presentato squilibri sistematici nella direzione della sovrastima dei benefici e della sottostima dei rischi associati alla vaccinazione. Sebbene non si possa escludere a priori che vi siano stati anche errori di segno opposto, il fatto che nessuno di questi sia emerso nell'analisi suggerisce l'esistenza di un bias strutturale nella produzione e comunicazione dei dati.

Keywords: vaccini anti-COVID-19; efficacia vaccinale; farmacovigilanza; AIFA; qualita' dei dati; green pass; errori metodologici; criticità comunicative; infografiche fuorvianti (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: I18 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 40 pages
Date: 2025-10
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://labdisia.disia.unifi.it/wp_disia/2025/wp_disia_2025_10.pdf First version, 2025-10 (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:fir:econom:wp2025_10

Access Statistics for this paper

More papers in Econometrics Working Papers Archive from Universita' degli Studi di Firenze, Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni "G. Parenti" Viale G.B. Morgagni, 59 - I-50134 Firenze - Italy. Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Fabrizio Cipollini ().