A giudicare dal luogo comune dell'uomo quasi in fin di vita con 37 °C di febbre e della donna che si occupa di casa, famiglia e lavoro anche con 39 °C, verrebbe da pensare che il sesso femminile soffra generalmente meno di quello maschile. Secondo uno studio pubblicato su Nature Medicine, è invece vero il contrario: le donne patiscono di più il dolore degli uomini, in particolare mal di testa, male all'addome e male al viso.. La scoperta è il risultato di un'analisi di dati raccolti tra il 1990 e il 2025, riguardanti oltre sei milioni di persone provenienti da 118 Paesi diversi e di età compresa tra i 5 e gli oltre 100 anni. I dati sono autoriferiti, per cui si parla di dolore percepito e soggettivo, e non misurato oggettivamente. Sono state in particolare analizzate undici zone del corpo: testa, volto, collo o spalle, piedi o caviglie, mani o polsi, gomito, petto, schiena, stomaco o pancia, ginocchia e anche.. Gender pain gap I risultati mostrano un chiaro aumento del dolore prima dei 55 anni di età nelle donne, nel periodo della vita maggiormente dedicato al lavoro, alla famiglia e ai figli. «Il dolore delle donne, però, è troppo spesso sminuito, poco studiato e poco curato», afferma Andrew Horne, esperto che non ha partecipato allo studio ma l'ha definito «senza precedenti». Secondo Horne i risultati rappresentano una prova che il cosiddetto gender pain gap, un termine che si usa per indicare la tendenza a sottovalutare (e quindi curare meno) il dolore delle donne, è un problema reale e globale.. In generale, le donne hanno riferito dolori più forti in tutte le undici zone considerate nello studio, in particolare al viso (+83% rispetto agli uomini), alla testa (+74%) e all'addome (+60%).. Dolore ed età Avere dolore da qualche parte, questo è chiaro (anche senza studi scientifici), è più probabile a mano a mano che l'età avanza: a cinque anni solo tre bambini su dieci hanno riferito di avere male da qualche parte, mentre a 70 anni la percentuale dei partecipanti è salita al 70%.. Alcuni dolori, però, hanno un picco in età giovanile e poi diminuiscono invecchiando: è il caso del mal di testa, al massimo a 34 anni, e del dolore addominale, più forte a 23 anni. Schiena, anche e ginocchia invece peggiorano con la vecchiaia (e quello alla schiena è il dolore più comune: 4 partecipanti su 10 hanno detto di averne sofferto nell'ultimo mese).. Ricchi e poveri (e addolorati) Anche il luogo dove si vive e i servizi a disposizione incidono: gli abitanti dei Paesi con lo Human Development Index più basso – quelli, cioè, più poveri e meno sviluppati – soffrono maggiormente di dolori alla schiena e, più in generale, al corpo oltre i 65 anni. Per quanto riguarda il Vecchio Continente, in Europa orientale si soffre di più che in Europa Occidentale.. L'ultimo aspetto che emerge dalla ricerca è che fumo, obesità e basso reddito spiegano insieme, a livello globale, circa il 18% del dolore. Un altro modo per dire che fumare, essere obesi e guadagnare poco fa male alla salute (niente di nuovo sotto al sole, insomma). .

©

Quest'estate ce ne siamo accorti: prevedere il tempo è sempre più difficile, specie quando si tratta di eventi estremi. Eppure, proprio perché alluvioni, uragani e tempeste sono sempre più frequenti, farlo è di vitale importanza. Immaginate di poter prevedere che tra due settimane ci sarà una tempesta che distruggerà l'intero raccolto di olive della stagione: se lo sapessimo fin d'ora, potremmo correre ai ripari (letteralmente) per tempo.. Grazie a un nuovo modello di machine learning capace di correggere gli errori dei modelli di previsioni del tempo attualmente utilizzati, potrebbe essere possibile sapere con più precisione non solo se pioverà tra tre o quattro settimane, ma anche le probabilità che si verifichi un evento climatico estremo. I dettagli sono pubblicati su Nature.. Sfidando la teoria del caos Secondo Edward Lorenz, storico professore del MIT e uno dei padri della teoria del caos, minime variazioni nelle condizioni iniziali del tempo atmosferico possono portare a risultati completamente diversi. Per questo, sosteneva, sarebbe impossibile prevedere il tempo con più di due settimane di anticipo. Ma forse si sbagliava.. «In teoria l'atmosfera può creare un numero infinito di configurazioni, ma in pratica tende a ricadere sempre negli stessi schemi preferiti», spiega Judah Cohen, uno degli autori.. Previsioni substagionali Gli autori dello studio si sono concentrati sulle cosiddette previsioni substagionali, che provano a indovinare cosa accadrà tra 2-6 settimane. «Nella maggior parte dei casi fare previsioni di questo tipo equivale a lanciare un dado al casinò», commenta Cohen, dandoci un'idea della poca precisione dei modelli attuali, anche i migliori.. Il nuovo sistema si applica ai modelli di previsione esistenti, correggendone gli errori e migliorandone di molto l'accuratezza. Utilizzando l'intelligenza artificiale, impara dagli errori commessi in passato dal modello di previsione al quale viene applicato, e aggiusta di conseguenza le nuove previsioni. Più dati ha a disposizione, più migliora. Per testarne le capacità, lo scorso anno il team di ricerca l'ha fatto competere alla prima edizione della AI Weather Quest, una gara tra modelli previsionali organizzata dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF), considerato il più autorevole al mondo.. La loro proposta, battezzata MicroDuet, combinava le previsioni di due modelli (quello dell'ECMWF e un modello ibrido basato sull'IA) "ripulite" dal sistema di correzione. MicroDuet è arrivata prima in tutte le categorie, battendo i modelli di sei grandi centri meteorologici internazionali e rivelandosi due volte più accurata con tre settimane di anticipo e tre volte più accurata con quattro settimane di anticipo rispetto all'insieme dei modelli dei principali centri meteorologici internazionali.. Un aiuto in più per gestire le emergenze La tecnica, che secondo i risultati migliorerebbe le previsioni sulla terraferma nella maggior parte delle regioni del mondo, ha già chi vuole testarla sul campo: il servizio meteorologico del Kenya si è fatto avanti per adottarla e prevedere meglio i monsoni, con l'obiettivo di migliorare i raccolti già da quest'inverno. «Potrebbe aiutare a decidere quando concimare in base alle piogge, a capire quando sta arrivando una gelata per proteggere le colture durante i raccolti invernali, o a prepararsi alla siccità», spiega Cohen. . Ma i possibili usi vanno oltre l'agricoltura: riuscire a prevedere con settimane di anticipo degli eventi estremi potrebbe evitare blackout di massa come quello avvenuto in Texas nel 2021 in seguito alla tempesta invernale Uri, permettendo di gestire al meglio le emergenze, dando a chi le affronta più tempo per prepararsi..

©