Kristen Gilbert statistica forense, Appunti di Statistica

Scarica Kristen Gilbert statistica forense e più Appunti in PDF di Statistica solo su Docsity!

Caso United States v.

Kristen Gilbert

«L’Angelo della Morte»

Fabio Guglielmi

IL

CASO

Chi era Kristen Gilbert?

Kristen era un’infermiera

ventiduenne, che lavorava presso

il Leeds Veterans Affairs Medical

Center in Massachusetts. Era molto

stimata dai suoi colleghi, in

particolare per le sue competenze

e per il suo pronto e dinamico

intervento sui pazienti in crisi

cardiaca.

INTRODUZIONE

In questa presentazione, ho illustrato le principali impostazioni dell'inferenza statistica utilizzate nei processi, prendendo in considerazione il caso «United States vs Kristen Gilbert».

E LE PRIME INDAGINI William Welch fu l’investigatore incaricato dall’ospedale per analizzare la situazione ; fu proprio lui nel 1988 ad accusare l’infermiera per aver indotto la morte a numerosi pazienti , somministrando loro eccessive dosi di stimolanti. GLI INDIZI

1. Aumento delle morti dei pazienti durante il turno di Kristen. 3. I pazienti affidandole maggiormente erano soggetti giovani, preposti quindi ad un basso rischio di morte per un attacco cardiaco.

4. I colleghi notarono più volte Kristen con dosi di epinefrina senza un apparente motivo medico. 2. Eccessiva disponibilità ad intervenire in caso di emergenze. I MOVENTI

• Kristen mostrava problemi

affettivi:la colpa è da ricondurre

al suo ragazzo, agente di

sicurezza presso lo stesso

ospedale.

Inoltre presentando disturbi

mentali, non si esclude che la

visione di soggetti in situazioni di

emergenza potesse provocarle

sensazioni perverse.

Inizio del processo Dopo l’accusa di Kristen, ci fu l’esigenza di analizzare se effettivamente vi fossero più morti dei pazienti durante i suoi turni di lavoro. Da qui in poi furono elaborate due ipotesi:

1. I IPOTESI

Non vi è una alcuna differenza anomala

tra i decessi dei pazienti nei turni delle

altre infermiere e i turni di Kristen.

2. ALTRA IPOTESI

La probabilità dei decessi durante i turni di

Kristen è maggiore rispetto ad altri turni.

Grafico Delle Morti

Il grafico mostra la

frequenza dei decessi

nel periodo che va dal

1988 al 1997,

comprendendo i due

anni prima e dopo il

servizio di Kristen; sono

marcati con diversi

colori i vari periodi

della giornata.

Prendendo in considerazione gli anni durante i quali l’infermiera

Gilbert era in servizio presso l’ospedale, quindi dal 1990 fino al 1995,

si può notare un aumento dei decessi, in corrispondenza della

presenza di Kristen.

P - Value In statistica inferenziale il «valore p» di un test di verifica d’ipotesi indica la probabilità di ottenere un risultato uguale o più estremo di quello osservato, supposta vera l’ipotesi nulla. Viene anche chiamato livello di significatività osservato. Qualora il valore p risultasse molto basso, vorrebbe dire che il l’ipotesi nulla sarà sicuramente falsa. Il Test Statistico Infine Stephen Gehlbach ha mostrato alla giuria la verifica delle ipotesi. Per farlo, ha utilizzato dei dati statistici riguardanti i turni nell’ospedale. Vengono presi in considerazione 1641 turni in totale, distribuiti in 547 giorni con 3 turni per ciascun giorno. Dal totale di 1641 turni, risulta che in 74 di questi appare almeno un decesso. Così, dividendo il numero di turni in cui si presentano le morti e il numero dei turni totali, si avrà: 74/1641= 0, Perciò, su un numero di 100 turni , il 4,5% avrà almeno un decesso.

Ma le giurie , dinanzi alle prove fornite da un esperto, posso

concorrere ad una decisione precisa?

Possono queste indagini statistiche inoltre essere utilizzate

dagli imputati per fa valere le loro difese?

Da qui la Kristen , con l’aiuto di Cobb, utilizzò le indagini

statistiche per evidenziare la sua non colpevolezza.

Il processo diventò uno scontro dottrinale che vedeva

contrapposti la Gehlbach e Cobb.

La difesa di Cobb, al fine di non far considerare corretta

l’analisi di Gehlbach, si basò su 3 punti cardine:

Difesa di Cobb

1. L’elevato numero di decessi durante il turno di Kristen non poteva essere considerato una coincidenza;
2. Il «valore p», spiegava Cobb, ci consente solo di affermare che non si tratta di una variazione causale; ma non ci fornisce ulteriori chiarimenti o spiegazioni, quindi non poteva essere usato come mezzo di prova;
3. Infine, Cobb sottolineava il fatto che il «p-value» è una probabilità condizionata : viene quantificato assumendo che il risultato sia dovuto dalla variazione del caso. Quindi se la causa dovesse essere scaturita da una variazione casuale, il risultato estremo sarebbe improbabile. Non avendo sufficienti informazioni circa altre cause,che avrebbero potuto condizionare l’evento, secondo Cobb, la giuria non ha la certezza della sicurezza dei risultati: il p-value non è uno strumento in grado di dare certezza alle giurie.