- La rianalisi degli studi sui gateway mostra che i loro modelli non predicono il fumo meglio del caso se testati correttamente.
- La maggior parte degli articoli non ha mai riportato l’accuratezza dei propri modelli e molti autori si sono rifiutati di condividere i propri risultati.
- L’utilizzo di metodi migliori ha reso i modelli solo leggermente più accurati e il vaping si è rivelato uno dei predittori più deboli del fumo.
- I risultati corrispondono ai dati del mondo reale: il fumo degli adolescenti continua a diminuire, il che suggerisce un “effetto di deviazione” piuttosto che un passaggio.
Una nuova analisi ha messo in serio dubbio la cosiddetta teoria del gateway, ovvero l’affermazione che il vaping porti gli adolescenti a fumare.
Lo studio, guidato dallo scienziato e analista di dati Floe Floxon e dallo psicologo Dr. Ray Niaura, ha scoperto che i modelli statistici alla base delle affermazioni sui gateway non sono affidabili e non riescono a prevedere quali giovani inizieranno a fumare sigarette.
I risultati sono stati presentati all’inizio di questo mese al 2025 meeting annuale della Society for Research on Nicotine and Tobacco (SRNT-E) a Cluj-Napoca, in Romania.
“Il punto chiave è che se un modello non è in grado di prevedere con precisione quali adolescenti fumano e quali no, allora qualsiasi inferenza tratta da tale modello non sarà affidabile”, ha affermato Floxon.
Modelli che non funzionano
I documenti di Gateway di solito si basano su rapporti di probabilità provenienti da grandi indagini, sostenendo che gli adolescenti che provano i vapes hanno maggiori probabilità di fumare in seguito. Ma, ha spiegato Floxon, i rapporti di probabilità da soli non provano una causa, soprattutto quando il fumo è già raro.
Secondo l’indagine nazionale sul tabacco giovanile 2024 del CDC, solo l’1,4% degli adolescenti fumava sigarette.
Questa rarità crea un problema. I modelli possono sembrare “accurati” semplicemente perché prevedono che quasi nessuno fuma. “Non importa quanto sia grande il rapporto di probabilità o quanto sia piccolo il valore p se il modello sbaglia le sue previsioni”, ha detto Floxon.
Per ovviare a questo problema, i ricercatori utilizzano l’accuratezza bilanciata, che misura la capacità di un modello di prevedere sia i fumatori che i non fumatori. Un’accuratezza bilanciata del 50% significa che il modello non è migliore del lancio di una moneta.
Quando Floxon e Niaura hanno rianalizzato gli studi pubblicati sul gateway, hanno scoperto esattamente questo. “Per gli studi che abbiamo potuto analizzare, abbiamo scoperto che le accuratezze bilanciate sono estremamente basse, vicine allo 0,5, il che non è meglio della previsione casuale”.
Informazioni mancanti
Il team ha anche scoperto che la maggior parte dei lavori esistenti non riportava affatto l’accuratezza del modello. “Non siamo riusciti a trovare un solo articolo che riportasse l’accuratezza del proprio modello”, ha detto Floxon. Quando hanno contattato direttamente gli autori degli studi, “la maggior parte non ha condiviso queste informazioni”.
Quelli che hanno condiviso i dati hanno mostrato risultati mediocri. E poiché molti studi hanno utilizzato gli stessi set di dati, gli autori sostengono che è ragionevole supporre che i modelli non condivisi abbiano prestazioni altrettanto scadenti.
Cercare di migliorare i modelli
Il team ha quindi verificato se fosse possibile ottenere risultati migliori con metodi moderni. Hanno corretto lo squilibrio dei dati utilizzando pesi di classe bilanciati, hanno testato le prestazioni utilizzando la convalida incrociata e hanno provato modelli di apprendimento automatico come le macchine vettoriali di supporto e le reti neurali.
Questi passi hanno aumentato l’accuratezza bilanciata di 10-20 punti percentuali: un miglioramento, ma ancora modesto. Ma soprattutto, i modelli migliorati hanno dimostrato che il vaping non è un fattore determinante nel predire il fumo.
“L’uso della sigaretta al basale ha avuto un effetto trascurabile sulla capacità del modello di prevedere il fumo al follow-up”, ha spiegato Floxon. Invece, i fattori di rischio classici – desiderio di fumare, avere amici che fumano e uso di altre sostanze – erano predittori molto più potenti.
Non c’è traccia di un gateway
Nel loro insieme, i risultati minano l’idea di un passaggio dal vaping al fumo. “Non vediamo alcuna prova di un passaggio netto nelle tendenze a livello di popolazione, che rappresentano la realtà”, ha affermato Floxon. Il fumo tra gli adolescenti ha continuato a diminuire, anche se il vaping è diventato più comune.
Questo suggerisce invece un “effetto di diversione”. Ciò significa che alcuni giovani che in passato avrebbero potuto provare le sigarette stanno invece provando i vapes, ma il numero complessivo di fumatori continua a diminuire.
Un invito al rigore
Floxon ha sottolineato che tutto ciò non significa che il vaping adolescenziale sia innocuo. “Questo non vuol dire che l’uso delle ecigarette da parte degli adolescenti non sia un problema. Ma per lo meno, non c’è un apparente effetto di passaggio”.
Il problema più grande, ha sostenuto, è che la teoria del gateway è stata costruita su modelli che non superano i controlli di base. “I rapporti di probabilità sono sbagliati perché i modelli sono sbagliati”, ha affermato. “Un modello che non è in grado di prevedere con precisione l’inizio del fumo non può dirci con precisione cosa è associato all’inizio del fumo”.
Il messaggio del team ai ricercatori e ai responsabili politici è che i modelli devono essere testati in modo adeguato e concentrarsi sui fattori predittivi che contano davvero. Floxon ha affermato che: “Non si può semplicemente inserire i dati in un modello di regressione logistica e sperare nel meglio. È necessario valutare rigorosamente le prestazioni del modello prima di iniziare a preoccuparsi delle dimensioni e della significatività statistica di un’associazione”.
