“Bức tranh” dịch tễ học về dịch Vũ Hán ở Việt Nam

Một trong những sự ‘trống vắng’ lớn nhứt của dịch Vũ Hán ở VN là số liệu. Chúng ta không biết đặc điểm những ca nhiễm ra sao. Đa số các chuyên gia và báo chí chỉ nói trên bề mặt và chung chung, chớ không có bức tranh chuyên sâu. May mắn thay, tôi đã thu thập được dữ liệu cho từng cá nhân, và có thể cung cấp một ‘bức tranh’ chung để các bạn quan tâm tham khảo.

Dữ liệu

Trong mùa dịch, bất cứ dịch bệnh nào, dữ liệu thực tế đóng vai trò rất quan trọng. Dữ liệu thực tế có thể giúp chúng ta ước tính được qui mô của dịch, hoặc mô phỏng và dự báo cho tương lai. Dữ liệu còn cung cấp cho chúng ta những thông tin về bệnh nhân như họ là ai, đến từ đâu, bao nhiêu tuổi, v.v. Ở nước ngoài, các cơ quan như Bộ Y tế và các trung tâm nghiên cứu thì cung cấp dữ liệu rất tốt, giúp cho các chuyên gia có thể đóng góp vào việc kiểm soát dịch. Chẳng hạn như ở Úc, trong điều kiện làm việc từ nhà (WFH), họ huy động các chuyên gia dịch tễ học có kinh nghiệm về mô hình để cùng nhau làm việc, giúp cho chánh phủ một tay về dự báo. Tôi cũng có tham gia vào dự án này, giúp được vài việc, và thấy rất hay. Còn ở Việt Nam, vào các trang web của cơ quan Nhà nước thì hầu như không có những dữ liệu này. Còn số liệu trên trang của ĐH Johns Hopkins thì không có cho mỗi bệnh nhân.

Nhưng may mắn thay, tôi đã có một số dữ liệu về tình hình dịch Vũ Hán ở Việt Nam. Dữ liệu này thật ra là thu thập qua trang wikipedia do ai đó làm [1]. Xin cám ơn các bạn. Chỉ có điều cách nhập dữ liệu của các bạn này rất ư là bất lợi cho phân tích. Thành ra, tôi phải mất khá nhiều thì giờ để ‘curate’ các dữ liệu này vào một format có thể phân tích được.

Dữ liệu này bao gồm các thông tin như ngày nhiễm, giới tính, tuổi, quốc tịch, đã từng đến Tàu hay không, từ nước ngoài về hay trong nước, và tình trạng điều trị. Tính đến hôm nay, dữ liệu đã có cho 194 ca nhiễm. Tôi đã làm thử một phân tích mô tả để trước là thỏa chí tò mò của tôi, và sau là chia sẻ đến các bạn quan tâm.

Kết quả phân tích. Một vài nét chánh về kết quả phân tích có thể tóm tắt như sau:

Hình 1: Phân bố độ tuổi của 194 bệnh nhân nhiễm virus Vũ Hán ở VN (tính đến ngày 30/3/2020). Tuổi trung vị là 29. Chỉ có 11% (20 / 186) người có tuổi từ 60 hay cao hơn.

Giới tính

Khoảng 53% (103 / 193) bệnh nhân là nữ. Điều này hơi khác so với bệnh nhân ở Vũ Hán: trong số 44672 người bị nhiễm,49% là nữ. Tuy nhiên, vì con số nhiễm ở VN còn thấp, nên ước tính về phân bố giới tính có thể không ổn định.

Tuổi

Tính trung bình, tuổi của các 186 bệnh nhân có số liệu (8 người mất số liệu) là 35. Phân nửa bệnh nhân có tuổi 29 hoặc thấp hơn. Không có sự khác biệt về độ tuổi giữa nam và nữ (xem Hình 1). Chỉ có 11% (20 / 186) người có tuổi từ 60 hay cao hơn. Tuổi trung bình ở bệnh nhân bên Đức là 43, và Ý là 63. Do đó, bệnh nhân COVID-19 ở Việt Nam tương đối trẻ hơn so với nước ngoài.

Quốc tịch

Trong số 194 bệnh nhân, có 23% (n = 44 người) có quốc tịch nước ngoài. Đa số người nước ngoài là Anh (17 người), Mĩ (5), và Pháp (5). Nhưng cũng có vài người đến từ hay có quốc tịch Ba Tây, Canada, Tàu, Đan Mạch, Đức, Ái Nhĩ Lan, Latvia, Nam Phi, Mễ Tây Cơ và Tiệp (Hình 2).

Hình 2: Biểu đồ phân bố số bệnh nhân nhiễm dịch Vũ Hán ở VN tính theo quốc tịch. Có 23% bệnh nhân là người nước ngoài; đa số 77% là người Việt.

Nguồn bệnh

Trong số 190 ca có thể xác định, có 122 ca (64%) là từ nước ngoài. Trong số 150 người có quốct ích Việt Nam, 59% là bệnh ‘mang’ từ nước ngoài về. Tính chung, chỉ có 9 người (tức ~5%) từng ghé qua Tàu.

Tình trạng điều trị

Số liệu tính đến nay cho thấy có 24 người (tức 12%) đã được xuất viện; số còn lại 88% vẫn còn đang được điều trị. Điều thú vị là nữ bệnh nhân có tỉ lệ xuất viện cao hơn nam (16% so với 9%); tuy nhiên vì số còn ít nên khó nói đây là khác biệt có ý nghĩa hay không. Rất tiếc, chúng ta không biết được thời gian được điều trị là bao lâu.

Việt Nam đã mất bao nhiều tiền cho những bệnh nhân này? Chưa có câu trả lời, nhưng chúng ta có thể tính số ngày họ được điều trị (hay cách li?) Nếu chỉ tính số còn đang được điều trị thì tổng số ngày điều trị đến nay là 1541 ngày. Thời gian trung vị điều trị cho đến nay là 8 ngày, nhưng có người lên đến 46 ngày! Nếu mỗi ngày tốn 50 USD (và ở đây tôi chỉ đoán mò), thì tổng số chi phí là 77,000 USD. Xin các bạn trong nước cho biết chi phí điều trị trung bình là bao nhiêu.

Bảng số liệu về giới tính, tuổi trung bình, quốc tịch và thời gian điều trị phân tách theo tình trạng điều trị.

Tử vong

chúng ta biết rằng VN may mắn là chưa có ai chết vì nhiễm virus Vũ Hán. Tuy nhiên, vì bệnh nhân ở VN là còn trẻ, nên nguy cơ tử vong nếu có thì cũng thấp. Chúng ta thử tính số tử vong ‘kì vọng’ (expected mortality) NẾU bệnh nhân VN có cùng tỉ lệ tử vong như ghi nhận ở Vũ Hán [2] thì VN sẽ có bao nhiêu ca tử vong? Câu trả lời là chỉ chừng 1.6 hay cao lắm là 2 ca tử vong. Nhưng cho đến nay, VN chưa có ca tử vong nào, và chúng ta có thể nói là nguy cơ tử vong ở VN thấp hơn so với Vũ Hán.

***

Tóm lại, phân tích dữ liệu sơ khởi ở cho thấy phân bố về đặc tính bệnh nhân ở Việt Nam rất khác so với các nước khác trên thế giới. Chẳng hạn như đa số bệnh nhân là trẻ tuổi (trung bình 35), trong khi đó bệnh nhân ở Vũ Hán tuổi trung bình 51, Đức 43, Ý 63. Đa số bệnh nhân ở Âu châu là nam giới (~60%), nhưng ở VN đa số là nữ giới (53%). Dữ liệu cũng cho thấy chỉ có gần 60% bệnh nhân Việt Nam là từ nước ngoài về (chớ không phải như nhiều người nghĩ rằng ‘tuyệt đại đa số’). Rõ ràng, nguy cơ tử vong ở bệnh nhân Việt Nam thấp hơn so với ‘kinh nghiệm’ bên Vũ Hán.

===

[1] https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_d%E1%BB%8Bch_COVID-19_t%E1%BA%A1i_Vi%E1%BB%87t_Nam

[2] https://github.com/cmrivers/ncov/blob/master/COVID-19.pdf

"Bức tranh" dịch tễ học về dịch Vũ Hán ở Việt Nam

Một trong những sự ‘trống vắng’ lớn nhứt của dịch Vũ Hán ở VN là số liệu. Chúng ta không biết đặc điểm những ca nhiễm ra sao. Đa số các chuyên gia và báo chí chỉ nói trên bề mặt và chung chung, chớ không có bức tranh chuyên sâu. May mắn thay, tôi đã thu thập được dữ liệu cho từng cá nhân, và có thể cung cấp một ‘bức tranh’ chung để các bạn quan tâm tham khảo.

Dữ liệu

Trong mùa dịch, bất cứ dịch bệnh nào, dữ liệu thực tế đóng vai trò rất quan trọng. Dữ liệu thực tế có thể giúp chúng ta ước tính được qui mô của dịch, hoặc mô phỏng và dự báo cho tương lai. Dữ liệu còn cung cấp cho chúng ta những thông tin về bệnh nhân như họ là ai, đến từ đâu, bao nhiêu tuổi, v.v. Ở nước ngoài, các cơ quan như Bộ Y tế và các trung tâm nghiên cứu thì cung cấp dữ liệu rất tốt, giúp cho các chuyên gia có thể đóng góp vào việc kiểm soát dịch. Chẳng hạn như ở Úc, trong điều kiện làm việc từ nhà (WFH), họ huy động các chuyên gia dịch tễ học có kinh nghiệm về mô hình để cùng nhau làm việc, giúp cho chánh phủ một tay về dự báo. Tôi cũng có tham gia vào dự án này, giúp được vài việc, và thấy rất hay. Còn ở Việt Nam, vào các trang web của cơ quan Nhà nước thì hầu như không có những dữ liệu này. Còn số liệu trên trang của ĐH Johns Hopkins thì không có cho mỗi bệnh nhân.

Nhưng may mắn thay, tôi đã có một số dữ liệu về tình hình dịch Vũ Hán ở Việt Nam. Dữ liệu này thật ra là thu thập qua trang wikipedia do ai đó làm [1]. Xin cám ơn các bạn. Chỉ có điều cách nhập dữ liệu của các bạn này rất ư là bất lợi cho phân tích. Thành ra, tôi phải mất khá nhiều thì giờ để ‘curate’ các dữ liệu này vào một format có thể phân tích được.

Dữ liệu này bao gồm các thông tin như ngày nhiễm, giới tính, tuổi, quốc tịch, đã từng đến Tàu hay không, từ nước ngoài về hay trong nước, và tình trạng điều trị. Tính đến hôm nay, dữ liệu đã có cho 194 ca nhiễm. Tôi đã làm thử một phân tích mô tả để trước là thỏa chí tò mò của tôi, và sau là chia sẻ đến các bạn quan tâm.

Kết quả phân tích. Một vài nét chánh về kết quả phân tích có thể tóm tắt như sau:

Hình 1: Phân bố độ tuổi của 194 bệnh nhân nhiễm virus Vũ Hán ở VN (tính đến ngày 30/3/2020). Tuổi trung vị là 29. Chỉ có 11% (20 / 186) người có tuổi từ 60 hay cao hơn.

Giới tính

Khoảng 53% (103 / 193) bệnh nhân là nữ. Điều này hơi khác so với bệnh nhân ở Vũ Hán: trong số 44672 người bị nhiễm,49% là nữ. Tuy nhiên, vì con số nhiễm ở VN còn thấp, nên ước tính về phân bố giới tính có thể không ổn định.

Tuổi

Tính trung bình, tuổi của các 186 bệnh nhân có số liệu (8 người mất số liệu) là 35. Phân nửa bệnh nhân có tuổi 29 hoặc thấp hơn. Không có sự khác biệt về độ tuổi giữa nam và nữ (xem Hình 1). Chỉ có 11% (20 / 186) người có tuổi từ 60 hay cao hơn. Tuổi trung bình ở bệnh nhân bên Đức là 43, và Ý là 63. Do đó, bệnh nhân COVID-19 ở Việt Nam tương đối trẻ hơn so với nước ngoài.

Quốc tịch

Trong số 194 bệnh nhân, có 23% (n = 44 người) có quốc tịch nước ngoài. Đa số người nước ngoài là Anh (17 người), Mĩ (5), và Pháp (5). Nhưng cũng có vài người đến từ hay có quốc tịch Ba Tây, Canada, Tàu, Đan Mạch, Đức, Ái Nhĩ Lan, Latvia, Nam Phi, Mễ Tây Cơ và Tiệp (Hình 2).

Hình 2: Biểu đồ phân bố số bệnh nhân nhiễm dịch Vũ Hán ở VN tính theo quốc tịch. Có 23% bệnh nhân là người nước ngoài; đa số 77% là người Việt.

Nguồn bệnh

Trong số 190 ca có thể xác định, có 122 ca (64%) là từ nước ngoài. Trong số 150 người có quốct ích Việt Nam, 59% là bệnh ‘mang’ từ nước ngoài về. Tính chung, chỉ có 9 người (tức ~5%) từng ghé qua Tàu.

Tình trạng điều trị

Số liệu tính đến nay cho thấy có 24 người (tức 12%) đã được xuất viện; số còn lại 88% vẫn còn đang được điều trị. Điều thú vị là nữ bệnh nhân có tỉ lệ xuất viện cao hơn nam (16% so với 9%); tuy nhiên vì số còn ít nên khó nói đây là khác biệt có ý nghĩa hay không. Rất tiếc, chúng ta không biết được thời gian được điều trị là bao lâu.

Việt Nam đã mất bao nhiều tiền cho những bệnh nhân này? Chưa có câu trả lời, nhưng chúng ta có thể tính số ngày họ được điều trị (hay cách li?) Nếu chỉ tính số còn đang được điều trị thì tổng số ngày điều trị đến nay là 1541 ngày. Thời gian trung vị điều trị cho đến nay là 8 ngày, nhưng có người lên đến 46 ngày! Nếu mỗi ngày tốn 50 USD (và ở đây tôi chỉ đoán mò), thì tổng số chi phí là 77,000 USD. Xin các bạn trong nước cho biết chi phí điều trị trung bình là bao nhiêu.

Bảng số liệu về giới tính, tuổi trung bình, quốc tịch và thời gian điều trị phân tách theo tình trạng điều trị.

Tử vong

chúng ta biết rằng VN may mắn là chưa có ai chết vì nhiễm virus Vũ Hán. Tuy nhiên, vì bệnh nhân ở VN là còn trẻ, nên nguy cơ tử vong nếu có thì cũng thấp. Chúng ta thử tính số tử vong ‘kì vọng’ (expected mortality) NẾU bệnh nhân VN có cùng tỉ lệ tử vong như ghi nhận ở Vũ Hán [2] thì VN sẽ có bao nhiêu ca tử vong? Câu trả lời là chỉ chừng 1.6 hay cao lắm là 2 ca tử vong. Nhưng cho đến nay, VN chưa có ca tử vong nào, và chúng ta có thể nói là nguy cơ tử vong ở VN thấp hơn so với Vũ Hán.

***

Tóm lại, phân tích dữ liệu sơ khởi ở cho thấy phân bố về đặc tính bệnh nhân ở Việt Nam rất khác so với các nước khác trên thế giới. Chẳng hạn như đa số bệnh nhân là trẻ tuổi (trung bình 35), trong khi đó bệnh nhân ở Vũ Hán tuổi trung bình 51, Đức 43, Ý 63. Đa số bệnh nhân ở Âu châu là nam giới (~60%), nhưng ở VN đa số là nữ giới (53%). Dữ liệu cũng cho thấy chỉ có gần 60% bệnh nhân Việt Nam là từ nước ngoài về (chớ không phải như nhiều người nghĩ rằng ‘tuyệt đại đa số’). Rõ ràng, nguy cơ tử vong ở bệnh nhân Việt Nam thấp hơn so với ‘kinh nghiệm’ bên Vũ Hán.

===

[1] https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_d%E1%BB%8Bch_COVID-19_t%E1%BA%A1i_Vi%E1%BB%87t_Nam

[2] https://github.com/cmrivers/ncov/blob/master/COVID-19.pdf

Mô phỏng dịch Vũ Hán ở Việt Nam

Tôi lại bận tâm với câu hỏi ‘chuyện gì sẽ xảy ra’ nếu dịch Vũ Hán ở VN tiếp diễn. Tôi dùng dữ liệu đến ngày hôm qua để làm vài mô phỏng (theo mô hình dịch tễ học), và kết quả cũng có ý nghĩa đến các nhà chức trách đang bận chống dịch. Thế là tôi xin chia sẻ ở đây.Mô hình SIR

Mô hình dịch tễ học đơn giản và cơ bản là SIR. Mô hình này mô phỏng số ca có nguy cơ nhiễm (S = susceptible); từ nguy cơ sang nhiễm (I = infected); và sau can thiệp thì sẽ đến tình trạng hồi phục (R = recovered). Tôi hay dịch (và sinh viên vài bạn đồng nghiệp hay cười) là “Mô hình Nguy – Nhiễm – Phục”.

Minh họa cho mô hình dịch tễ học SIR để dự báo diễn biến của dịch bệnh.

Xin nhắc lại 3 thành tố của mô hình là S(t), I(t), và R(t), thể hiện số ca có nguy cơ bị nhiễm, số ca đã nhiễm, và số ca hồi phục tại thời điểm t. Ba thành tố này chịu sự chi phối của 2 tham số chánh: beta và alpha. Giả dụ như mỗi người bị nhiễm sẽ tiếp xúc N người khác, và trong số này có k phần trăm bị nhiễm. Thành ra, tính trung bình số người bị nhiễm là N*k, và đây là tham số beta. Như vậy số ca nhiễm tại thời điểm t sẽ lây nhiễm cho là beta*I(t) người. Nhưng vì không phải ai tiếp xúc cũng đều có nguy cơ, nên số ca nhiễm gây ra bởi I(t) là beta*S/N*I. Còn alpha là phần trăm người bị nhiễm sẽ hồi phục. Do đó, 1/alpha là thời gian cần thiết để hồi phục.

Giả dụ như có 10 triệu người có nguy cơ nhiễm. Tính đến nay chúng ta có 153 ca nhiễm, và 17 ca bình phục. Dùng dữ liệu thực tế đó và với giả định beta = 0.1, 0.2, 0.3, và alpha = 0.10, tôi có thể mô phỏng cho tương lai 300 ngày. Biểu đồ dưới đây thể hiện số ca nhiễm, số ca có nguy cơ, và số ca phục hồi.

Mô phỏng số ca nhiễm (phần trên), số người có nguy cơ (phần giữa), và số ca bình phục (phần dưới) theo mô hình SIR. Giả định là beta (xác suất lây nhiễm) 0.1, 0.2 và 0.3. Ý nghĩa của kết qủa này là nếu chúng ta giảm beta xuống cỡ 0.1 bằng các biện pháp hạn chế giao tiếp xã hội (social distancing) thì số ca nhiễm sẽ giảm rất đáng kể, và không gây áp lực đến hệ thống y tế.

Chúng ta có thể rút ra vài kết quả chánh: Đỉnh điểm của dịch tùy thuộc vào tỉ lệ lây nhiễm. Nếu beta = 30% thì dịch sẽ đạt đỉnh điểm vào vào ngày 60-70, nhưng nếu beta = 20% thì đỉnh điểm của dịch sẽ kéo dài đến ngày 120. Với beta = 10% thì dịch sẽ kéo dài và giãn ra rất đáng kể, nhưng giả định này thiếu tính thực tế.

Kết quả này có ý nghĩa quan trọng về qui định ‘social distancing’ hay hạn chế tiếp xúc xã hội. Hạn chế xã hội sẽ giảm xác suất lây nhiễm (beta), và do đó giảm số ca nhiễm và giãn biểu đồ dịch tễ học theo thời gian.

Nhưng đó là mô phỏng với giả định nhà chức trách không can thiệp. Dĩ nhiên, nhà chức trách phải can thiệp … mạnh. Mục tiêu là giảm beta, hay đường màu xanh thành đường màu hồng, hay tệ lắm là đường màu xanh lá cây trong biểu đồ. Thành ra, tôi nghĩ Việt Nam nên hay đã thực hiện vài biện pháp như Úc:

  • Ngừng kinh doanh các cơ sở kinh doanh như quán cà phê, hộp đêm, quán bia, nơi giải trí, rạp chiếu phim, v.v.
  • Ngừng các tụ điểm như viện bảo tàng;
  • Các chợ có tụ tập hơn 20 người;
  • Các buổi tiệc có 10 người trở lên;
  • Giữ khoảng cách giữa 2 người thối thiểu 1.6 mét;
  • Tạm ngưng đi máy bay;
  • Xét nghiêm cộng đồng ít nhứt là 9000 người để tìm những ca tiềm ẩn (có thể chiếm đến 60% số ca thực sự nhiễm).

Với những biện pháp như vậy tôi nghĩ sẽ giảm số ca nhiễm rất nhiều và giảm áp lực lên hệ thống y tế VN vốn đã mong manh.

27/3/2020

Vũ Khí Giải Cứu Mekong – Chất Xám Và Tiếng Nói

Lời Giới Thiệu: Đã tới năm 2020, mà vẫn còn một số bài viết mới phát tán trên mạng, và tác giả bài viết ấy chỉ dựa vào con số 16% lượng nước sông Mekong đổ xuống từ Trung Quốc, để bảo rằng ảnh hưởng chuỗi đập khổng lồ Vân Nam là không đáng kể, đó như một biện minh che chắn cho những việc làm sai trái của Bắc Kinh trên dòng Mekong trong suốt hơn 3 thập niên qua. Xây chuỗi đập bậc thềm Vân Nam, Trung Quốc đã khởi đầu phá hủy sự cân bằng bền vững của toàn hệ sinh thái lưu vực sông Mekong. Dung lượng các hồ chứa Vân Nam ngoài khả năng giữ hơn 30 tỉ mét khối nước [thời điểm 2016], còn chặn lại một trữ lượng rất lớn phù sa không cho xuống tới hạ lưu. Thiếu nguồn nước ngọt, thiếu phù sa lại thêm ngập mặn với nước biển dâng, cả một vùng châu thổ phì nhiêu ĐBSCL, cái nôi của một nền văn minh miệt vườn, có tương lai trở thành một vùng đất chết do sa mạc hóa. Đó là tình cảnh bi thương của 20 triệu cư dân 13 tỉnh Miền Tây 3 tháng đầu năm 2020 hiện nay. Bài “Phỏng vấn Bs Ngô Thế Vinh – người đi dọc 4,800 km sông Mekong” được phóng viên môi trường Lê Quỳnh thực hiện, đã được đăng trên báo in Người Đô Thị [25/04/2016] với tiêu đề: “Vũ khí giải cứu Mekong: chất xám và tiếng nói”, bài phỏng vấn đến nay vẫn còn nguyên tính thời sự, cũng để trả lời quan điểm sai trái cho rằng Cửu Long Cạn Dòng không phải do Trung Cộng xây chuỗi đập thuỷ điện trên thượng nguồn. [Viet Ecology Foundation]

Phỏng vấn Ngô Thế Vinh – người đi dọc 4.800 km sông Mekong

Thưa, dù đã 17 năm trôi qua, từ những chuyến đi dọc dòng sông Mekong dài 4.800km, bức tranh sống động mà ông “phác họa” về những tác hại khủng khiếp do các con đập thủy điện gây ra cho đời sống người dân lưu vực sông Mekong đến nay vẫn nóng hổi tính thời sự. Từ những dự cảm rất sớm về những hậu quả do các đập thủy điện gây ra trên dòng Mekong và cho ĐBSCL nói riêng, ông nhận định gì về thực trạng hiện nay?

Năm 2000, khi nói “Cửu Long cạn dòng”, nhiều người xem đó là phát biểu “nghịch lý” bởi đó là năm có lụt lớn ở miền Tây. Một vị tu sĩ đang tất bật lo việc cứu trợ, mới nghe tên cuốn sách đã phát biểu: “Đang lũ lụt ngập trời với nhà trôi người chết mà lại nói “Cửu Long cạn dòng” là thế nào?” Nhưng cần hiểu rằng lũ và hạn tương ứng với mùa mưa và mùa khô là chu kỳ tự nhiên đã có hàng ngàn năm trên dòng Mekong và các vùng châu thổ, và đến nay thì mức độ càng trầm trọng và gay gắt. Chúng ta không thể đổ lỗi hết cho “thiên tai”, mà cần can đảm gọi cho đúng tên những yếu tố “nhân tai” bởi do chính con người gây ra qua suốt quá trình phát triển không bền vững và có tính tự hủy từ nhiều thập niên qua, đã làm gãy đổ sự cân bằng của cả một hệ sinh thái vốn phức tạp nhưng cũng hết sức mong manh của dòng Mekong.

Băng qua Biển Hồ đến khu Bảo tồn sinh thái Tonle Sap (nguồn: tư liệu Ngô Thế Vinh)

Một chuỗi những tai ương do chính con người gây ra đó là: (1) Phá hủy tự sát những khu rừng mưa trong toàn lưu vực. Những khu rừng mưa này có tác dụng như những tấm bọt biển khổng lồ giữ nước trong mùa mưa, xả nước trong mùa khô với chức năng điều hoà lưu lượng nước của dòng sông trong suốt hai mùa khô lũ, thì nay không còn nữa. (2) Xây các con đập thủy điện không chỉ trên dòng chính mà ngay trên khắp các phụ lưu sông Mekong từ thượng nguồn xuống tới hạ lưu, và đáng kể nhất là chuỗi những con đập bậc thềm (Mekong Cascades) Vân Nam của Trung Quốc. Hồ chứa các con đập ấy không những chỉ giữ nước mà còn ngăn chặn phù sa như một dưỡng chất xuống vùng châu thổ ĐBSCL. Nguồn thủy điện cũng đưa tới kỹ nghệ hóa, đô thị hóa với trút đổ các chất phế thải xuống sông gây ô nhiễm nguồn nước sông Mekong. (3) Còn phải kể tới kế hoạch Trung Quốc cho nổ mìn phá các ghềnh thác khai thông lòng sông Mekong để mở thủy lộ từ Vân Nam xuống xa tới Vạn Tượng, Trung Quốc đã làm biến dạng toàn dòng chảy, gây xói lở trầm trọng các khu ven sông. (4) Cộng thêm những sai lầm về các kế hoạch thủy lợi tự phát ngay nơi ĐBSCL như be bờ ngăn đập rồi tới nạn “cát tặc” ngày đêm nạo vét lòng sông…

Tình trạng này gây thảm họa nhãn tiền: nếu lụt thì sẽ rất lớn ngay mùa mưa, hạn hán sẽ gay gắt hơn trong mùa khô và nạn ngập mặn ngày càng lấn sâu vào trong đất liền. Như vậy chủ yếu là do các nguyên nhân nhân tai, nay cộng thêm với biến đổi khí hậu, El Nino… là phần thiên tai cộng thêm vào. Không gọi đúng tên, đổ hết cho thiên tai là một thái độ chối bỏ nguy hiểm của giới chức Việt Nam hiện nay.

Trên dòng chính Mekong, Trung Quốc đã và vẫn tiếp tục xây đập thủy điện trên thượng nguồn, Lào xây đập dưới hạ nguồn, còn Thái Lan dẫn nước từ dòng Mekong vào ngay cả mùa khô… Trong tình hình ấy, điều ông lo ngại nhất là gì?

Bước vào thập niên thứ hai của thế kỷ XXI, sau khi Trung Quốc hoàn tất hai con đập lớn nhất: Nọa Trác Độ (Nuozhadu) 5.850MW và Tiểu Loan (Xiaowan) 4.200MW, về tổng thể Bắc Kinh hầu như đã hoàn thành kế hoạch thủy điện của họ trên suốt nửa chiều dài con sông Lan Thương (Lancang – tên Trung Quốc của sông Mekong). Theo Fred Pearce, Đại học Yale, con sông Mekong nay đã trở thành tháp nước và là nhà máy điện của Trung Quốc. Philip Hirsch, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu sông Mekong thuộc Đại học Sydney nhận định: “Hai con đập khổng lồ Nọa Trác Độ và Tiểu Loan sẽ ảnh hưởng trên suốt dòng chảy của con sông Mekong xuống tới tận ĐBSCL của Việt Nam”. Chỉ với sáu con đập dòng chính hoàn tất, Trung Quốc đã đạt được công suất 15.150MW – nghĩa là hơn một nửa toàn công suất tiềm năng thủy điện của con sông Lan Thương. Với 8 dự án đập còn lại, và có thể sẽ còn thêm nhiều dự án mới nữa, Trung Quốc sẽ dễ dàng dứt điểm sớm trong vòng mấy thập niên đầu thế kỷ XXI.

Chúng ta không thể chỉ dựa vào một con số 16% lượng nước sông Mekong đổ xuống từ Trung Quốc, để bảo rằng ảnh hưởng chuỗi đập Vân Nam là không đáng kể. Xây chuỗi đập Vân Nam, Trung Quốc đã khởi đầu phá hủy sự cân bằng bền vững của toàn hệ sinh thái lưu vực sông Mekong. Dung lượng các hồ chứa Vân Nam ngoài khả năng giữ hơn 30 tỉ mét khối nước còn chặn lại một trữ lượng rất lớn phù sa không cho xuống tới ĐBSCL. Thiếu nước, thiếu phù sa lại thêm ngập mặn với nước biển dâng, cả một vùng đất phì nhiêu ĐBSCL, cái nôi của một nền văn minh miệt vườn, có tương lai trở thành một vùng đất chết do sa mạc hóa.

Biển Hồ: mùa khô 2.500km2 (trái), mùa mưa 12.000km2 (phải). Biển Hồ nay thoi thóp, không còn co giãn với hai mùa mưa nắng và đang cạn dần. (nguồn: Tom Fawthrop)

Điều gì đáng lo ngại nhất hiện nay? Rõ ràng Việt Nam đã mất cảnh giác và thiếu chuẩn bị trong cuộc chiến môi sinh “không tuyên chiến” của Trung Quốc. Lời kêu gọi Trung Quốc xả nước từ hồ chứa Vân Nam để cứu hạn cho ĐBSCL đã nói lên tình thế bị động của Việt Nam. Lẽ ra giới lãnh đạo phải tiên liệu nguy cơ này từ nhiều năm trước. Nay lại thêm 9 dự án đập dòng chính hạ lưu của Lào và 2 của Campuchia sẽ khiến bài toán cứu nguy ĐBSCL khó khăn và phức tạp hơn nhiều, mà Việt Nam thì chưa có một chiến lược đối phó.

Hiệp định Mekong 1995 được xem là một cơ sở kiểm soát bảo vệ dòng Mekong, tuy nhiên Trung Quốc từ chối tham gia. Tương tự, Công ước Liên Hiệp Quốc 1997 về sử dụng các nguồn nước liên quốc gia, Việt Nam thuận ký năm 2014, được biên soạn đặc biệt nhằm bổ sung và hạn chế những bất cập trong các hiệp định lưu vực hiện có như Hiệp định Mekong 1995, cũng thiếu tên Trung Quốc. Trong diễn tiến đó, Trung Quốc nay lại khởi xướng một diễn đàn mới: Hợp tác Lancang – Mekong ra mắt tháng 11.2015. Ông nhận định như thế nào về cơ chế này? Cơ hội của Việt Nam cũng như các nước trên lưu vực tham gia có thể là gì? Theo ông, liệu Trung Quốc có động cơ gì đằng sau đó không?

Uỷ ban Sông Mekong (MR Committee) được Liên Hiệp Quốc thành lập từ 1957, nhưng mọi dự án phát triển hầu như bị tê liệt do cuộc chiến tranh Việt Nam. Sau 1975, bước vào thời bình, con sông Mekong trở lại là mục tiêu khai thác của các quốc gia trong lưu vực. Nhu cầu phục hồi một tổ chức điều hợp liên quốc gia tương tự Ủy ban Sông Mekong trước đây là cần thiết. Ngày 5.4.1995, bốn nước hội viên gốc thuộc lưu vực hạ lưu Mekong đã họp tại Chiang Rai – Bắc Thái, để cùng ký kết Hiệp ước Hợp tác phát triển bền vững hạ lưu sông Mekong và đổi sang một tên mới là Ủy hội Sông Mekong (MR Commission).

Đại diện Việt Nam đặt bút ký vào Hiệp định Mekong 1995 là Ngoại trưởng Nguyễn Mạnh Cầm với chấp nhận một thay đổi cơ bản trong hiệp ước mới: thay vì như trước, mỗi hội viên trong Ủy ban sông Mekong (1957) có quyền phủ quyết bất cứ một dự án nào bị coi là có ảnh hưởng tác hại tới dòng chính sông Mekong, nay theo nội quy mới (1995), không một quốc gia nào có quyền phủ quyết. Phát biểu trong Hội nghị Mekong 1999 tại Nam California (Mỹ), chúng tôi nhận định đây là khởi điểm một bước sai lầm chiến lược của Việt Nam, vì là quốc gia ở cuối nguồn.

Sáu nước lưu vực sông Mekong đang đứng trước nhiều vấn đề bức thiết liên quan đến kinh tế, xã hội cũng như bảo tồn môi trường sinh thái. Tuy nhiên, những khác biệt về yếu tố địa chính trị lại là rào cản không nhỏ trong tiến trình hợp tác, và đặt ra bài toán phải giải quyết hài hòa lợi ích của mỗi quốc gia. Theo ông, diễn biến chính trị ảnh hưởng như thế nào trong vấn đề hợp tác vùng và phát triển vùng trên dòng Mekong? Viễn cảnh phát triển Mekong sẽ là như thế nào trong bối cảnh biến đổi khí hậu?

Nhắc tới sự kiện Trung Quốc mới đây cho thành lập khối Hợp tác Lancang – Mekong, một cơ chế bao gồm 6 nước cùng sử dụng sông Mekong, nhiều người vội lạc quan cho rằng đó có thể là một phương tiện tốt để buộc Trung Quốc quan tâm nhiều hơn đến lợi ích của các nước hạ nguồn. Mối lạc quan đó có thể đúng có thể không. Nhưng cần nhận thức rõ một điều: từ 1995, Trung Quốc chọn đứng ngoài Ủy hội Sông Mekong chỉ gồm 4 nước hạ lưu: Thái Lan, Lào, Campuchia, Việt Nam. Tới nay với 6 con đập dòng chính, về tổng thể, Trung Quốc đã hoàn tất kế hoạch thủy điện trên khúc sông Mekong 2.200km của họ.

Nay nếu có mở ra thêm khối Hợp tác Lancang – Mekong thì đó cũng chỉ là một bước chiến lược của Trung Quốc, tạo cho mình một hình ảnh hữu nghị nhưng thực tế là nhằm tăng cường ảnh hưởng đưa tới khống chế toàn bộ lưu vực sông Mekong. Trung Quốc sẵn có khả năng kỹ thuật, có nguồn tài chính hầu như vô hạn, Bắc Kinh thừa sức để gạt ảnh hưởng của Hoa Kỳ và Nhật Bản ra khỏi lưu vực sông Mekong, cũng như họ đã đánh sập thế thượng phong của Đệ thất hạm đội Hoa Kỳ trên Biển Đông bằng các đảo chiếm của Việt Nam rồi mở rộng xây dựng căn cứ quân sự trên đó.

Tương lai khối Hợp tác Lancang – Mekong ra sao, vẫn tùy thuộc thiện chí rất đáng ngờ của Trung Quốc. Những ai từng theo dõi cách hành xử của Trung Quốc trong bao năm nay, cũng nhận thấy là Bắc Kinh chưa hề có Hồ sơ theo dõi tốt (Good track records).

BS. Ngô Thế Vinh trước khu Bảo tồn sinh thái Tonle Sap – Campuchia. Ảnh CTV

Nhưng rồi cũng phải kể tới tiềm năng “chất xám” mỗi quốc gia thành viên khi tham dự khối Hợp tác Lancang – Mekong, và quan trọng hơn hết là liệu có được một mẫu số chung đoàn kết của các nước nhỏ hay không. Thiếu một “tinh thần sông Mekong” nơi các quốc gia hạ lưu như hiện nay (vẫn cái cảnh “đồng sàng dị mộng”), lại thêm ác ý như từ bao giờ (Trung Quốc luôn luôn chia để trị), thì khối Hợp tác Lancang – Mekong chỉ là chiếc dù tạo thêm ảnh hưởng quyền lực của Trung Quốc trên mỗi quốc gia hạ nguồn.

Nếu Trung Quốc có thực tâm, phải đòi hỏi Bắc Kinh đi đến một Hiệp ước Lancang – Mekong theo đó mỗi quốc gia thành viên phải được tôn trọng và đối xử bình đẳng, có thể xem đây như một Ủy hội Sông Mekong mở rộng bao gồm thêm Trung Quốc và Myanmar.

Điểm qua tình hình hiện nay: Thủ tướng Campuchia Hunsen gần như hậu thuẫn vô điều kiện chính sách của Trung Quốc; Lào thì bất chấp mọi khuyến cáo vẫn từng bước thực hiện xây 9 con đập dòng chính Mekong (đang xây hai đập Xayaburi và Don Sahong); Thái Lan không ngừng lấy nước từ sông Mekong cung cấp cho các vùng khô hạn của họ; Myanmar thì không phải là yếu tố quan trọng khi chỉ tiếp cận một khúc sông Mekong vùng Tam giác vàng; riêng Việt Nam gần như bị động và chưa có “một chiến lược trên bàn cờ Mekong” khi quyết định tham dự khối Hợp tác Lancang – Mekong.

Điều cần làm ngay, là cấp thiết di chuyển Ủy ban Mekong Việt Nam từ Hà Nội về ĐBSCL để cùng bắt tay hình thành một phân khoa Mekong nơi Đại học Cần Thơ, giúp phái đoàn Việt Nam có một hồ sơ Mekong mang tính chiến lược, có cơ sở pháp lý khi họ tới dự những hội nghị thượng đỉnh Mekong. Mekong Delta SOS phải là ưu tiên số một trong nghị trình của Hội đồng Chính phủ, của Quốc hội và cả của Bộ Chính trị. Thảm hoạ đại hạn nơi ĐBSCL nếu cần phải đưa ra trước Diễn đàn Liên Hiệp Quốc.

Ông đánh giá thế nào về vai trò của tiếng nói cộng đồng, các tổ chức phi chính phủ (NGO) trong bối cảnh các quốc gia lưu vực sông Mekong còn nhiều quan điểm khác biệt? Ở Việt Nam, theo ông, vai trò tiếng nói này hiện nay thế nào, và cần như thế nào?

Khi nhìn chung vào lưu vực 5 nước sông Mekong hạ nguồn (thêm Myanmar), một ký giả ngoại quốc nhận xét: tiếng nói của các cộng đồng dân sự, các mạng xã hội Việt Nam về vấn đề sông Mekong được kể là “khá hiếm” so với những tiếng nói của cư dân Bắc Thái Lan, người dân Lào và ngay cả dân Campuchia. Điều này hầu như lại càng rất hiếm thấy nơi cộng đồng 20 triệu cư dân ĐBSCL. Cũng dễ hiểu, đa số nông dân bị thiếu học với một nền giáo dục thấp hơn cả Tây nguyên, lại thêm bị bưng bít thông tin thì làm sao bảo họ có tiếng nói ngoài thái độ cam chịu. Tiếng nói của những “tổ chức được gọi là NGO” thì luôn luôn luôn bị kiểm soát và định hướng bởi Nhà nước, và những định hướng thiển cận như hiện nay đã triệt tiêu mọi sáng kiến từ các nguồn trí tuệ. Nhưng dẫu sao, quan sát từ bên ngoài, đã thấy ánh sáng cuối đường hầm, đang có những nỗ lực tích cực từ trong nước để hình thành những cộng đồng dân sự xã hội thực sự có tiếng nói, nhưng dĩ nhiên có một cái giá phải trả cho những bước tiên phong ấy. Đó là một tiến trình không thể đảo nghịch và cũng đã đến lúc Nhà nước ý thức được rằng họ không thể tạo nút chặn cho cả một xu thế thời đại.

Cảm nhận của ông như thế nào về vai trò của các nhà khoa học Việt Nam hiện nay trong “bài toán” sông Mekong nói chung và ĐBSCL nói riêng? Họ cần có “cơ chế” gì để tiếng nói thực sự đạt hiệu quả?

Tuy chưa có dịp được gặp hết, chúng tôi vẫn theo dõi sinh hoạt của các nhà khoa học Việt Nam từ những năm qua. Họ đã và đang phải làm việc trong những điều kiện vô cùng khó khăn, nhưng nỗ lực của các anh chị ấy để cất tiếng nói bảo vệ một hệ sinh thái lành mạnh cho Việt Nam, tuy thầm lặng, đã được nhiều người biết đến. Từ bên ngoài, chúng tôi luôn quan niệm “bài toán” sông Mekong và cứu nguy ĐBSCL phải từ các nhà khoa học và giới trẻ trong nước. Việt Nam không hề thiếu chất xám nhưng giới khoa học ấy không có phương tiện, không có tự do hoạt động ngay cả trong môi trường đại học. Có thể đi tới một kết luận: “dân chủ và môi sinh” phải là bộ đôi không thể tách rời.

Tôi cũng cho rằng, cứu vãn được nhịp đập của “trái tim Biển Hồ” là giải pháp khả thi cứu nguy cho các vùng châu thổ Tonle Sap của Campuchia và ĐBSCL của Việt Nam, dĩ nhiên với cái giá rất cao mà Việt Nam không thể không hợp tác với Campuchia đầu tư vào.

Ông có một kho dữ liệu quý về văn hóa, lịch sử, môi trường… liên quan đến 4,800km dòng Mekong, từ Tây Tạng đổ xuống Biển Đông, nơi hơn 65 triệu cư dân sinh sống. Đó là những tư liệu chuyên ngành chẳng liên quan gì đến nghề bác sĩ của ông cả. Nên nếu được tự nói về mình, ông nhận mình là một bác sĩ, nhà văn, nhà báo, hay là một nhà khoa học?

Tốt nghiệp Y khoa Sài Gòn năm 1968, hành nghề y khoa trong nước rồi ra hải ngoại hơn 40 năm, y khoa đã như một phần đời sống không dễ tách rời của tôi. Khi còn là sinh viên, tôi viết văn, làm báo, hoạt động xã hội cùng với những người trẻ đồng trang lứa. Thế hệ chúng tôi không chỉ có học tập mà còn rất quan tâm tới các vấn đề đất nước, riêng tôi về sau này còn có mối quan tâm đặc biệt tới các vấn đề môi sinh, trong đó có con sông Mekong và ĐBSCL. Cùng với nhóm Bạn Cửu Long, chúng tôi đã thực sự khởi đầu hoạt động từ 1995, đến nay cũng đã 21 năm rồi. Tôi đã được gán cho nhiều căn cước khác nhau, nhưng một cách khái quát, nói như ký giả Long Ân, có lẽ đúng nhất tôi chỉ là con người xanh của môi sinh.

BS. Ngô Thế Vinh: Tốt nghiệp Y khoa Sài Gòn, làm báo sinh viên Tình thương, y sĩ Liên đoàn 81 Biệt Cách Dù, bác sĩ nội trú các trường đại học New York, hiện là bác sĩ điều trị tại một bệnh viện Nam California, Mỹ. Cửu Long cạn dòng, Biển Đông dậy sóng là một dữ kiện tiểu thuyết liên quan tới môi sinh và phát triển lưu vực sông Mekong và ĐBSCL. Nối tiếp sau đó là ký sự Mekong dòng sông nghẽn mạch ra đời; bên cạnh bản tiếng Việt, ký sự này được dịch sang tiếng Anh, thu hút khá nhiều quan tâm của giới khoa học, nhà báo, nhà hoạt động môi trường thế giới…

LÊ QUỲNH thực hiện

Người Đô Thị, tháng 4.2016

https://quynhmon.wordpress.com/2016/04/25/vu-khi-giai-cuu-mekong-chat-xam-va-tieng-noi/

(*) Tên bài trên bản báo giấy: “Vũ khí giải cứu Mekong: chất xám và tiếng nói”

Thủy điện Lang Cang-Mekong Gây khát nước và đói phù sa cho Đông Bằng sông Cửu Long bằng cách nào?

Trong lúc dịch Vũ Hán đang hoành hành khắp thế giới, công chúng Việt Nam hình như quên một thực tế quan trọng hơn và gần gũi hơn là Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) đang bị hạn hán. Đây là thảm họa mang tính lịch sử, vì nó ảnh hưởng đến hàng chục triệu người dân, và ảnh hưởng xấu đến kinh tế của cả nước. Bài dưới đây của Kĩ sư Phạm Phan Long, một người bạn của tôi, giải thích tại sao ĐBSCL bị nạn, và cũng là lời cảnh báo cho tương lai. Bài viết của khuyên nhà cầm quyền Việt Nam nên có ý kiến với Lào để ngăn chận sự tác động của các con đập thủy điện đã và đang xây dựng bên Lào. NVT

====

Thủy điện Lang Cang-Mekong

Gây khát nước và đói phù sa cho Đông Bằng sông Cửu Long bằng cách nào?

Ks Phạm Phan Long, P.E.

Viet Ecology Foundation

Ngày 20 tháng 3 2020

Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) đang chịu cơn khát chưa từng có, dân cư phải mua nước giá 250.000 đồng/mét khối, trong khi ở San Diego, nhà máy khử mặn nước biển thành nước uống bán với giá 30.000 đồng/mét khối. Trước tình cảnh thiệt thòi như thế, ngoài tác động khí hậu, họ rất cần thông tin chính xác về vai trò thủy điện trên lưu vực. Các kênh truyền thông có nhiều thông tin nhưng có những thông tin không chính xác, gây hoang mang cho dư luận nên chúng tôi tìm câu trả lời từ các nghiên cứu khoa học sau đây chia sẻ cùng các bạn.

1. Các phụ lưu theo quá trình lịch sử đóng góp lượng nước vào Mekong như thế nào?

2. Các con đập cắt giảm phù sa của Mekong như thế nào?

3. Các hồ thủy điện Lang Cang-Mekong tích trữ bao nhiêu nước?

4. Nước về Đồng bằng sông Cửu Long xuống từ nguồn nào?

5. Con đường giải thoát cho lưu vực?

1. Các phụ lưu theo quá trình lịch sử đóng góp lượng nước vào Mekong như thế nào?

Theo Báo cáo Thủy văn[1] của Mekong River Commission, trung bình mỗi năm các lưu vực góp phần vào dòng chảy theo bảng tỉ lệ sau, Trung Quốc 16%, Lào 35%, Thái Lan Cam Bốt đều 18%, Việt Nam 11% và Miến 2%. Do đó, Việt Nam không phải vô can vì cũng xây nhiều thủy điện trên phụ lưu tại Việt Nam, nhưng đứng thứ nămsáu trong sáubẩy nước, không có nhiều nước để cấắt giữ gây ra đại hạn như hiện nay.

Lượng nước đóng góp vào Mekong theo Wikipedia[2]

Vào mùa khô Lang Cang nhờ có tuyết tan từ Hy Mã Lạp Sơn nên lưu lượng từ Vân Nam góp vào lên gần đến 80% vào dòng chảy tại Vientiane và 40% vào dòng chảy tại Kratie, tỉ lệ này là báo cáo của Mekong River Commission[3].

Vào những năm ít mưa nặng hạn, tỉ lệ nước từ Vân Nam có thể còn cao hơn nhiều, với 40 tỉ mét khối thể tích các hồ chứa Vân Nam, Trung Quốc có trong tay quyền lực quyết đoánkiểm soát gần 100% lưu lượng Mekong những mùa có hạn hán. Những quan sát viên chỉ dựa vào 16% trung bình năm để coi nhẹ tác hại chuỗi dập thủy điện Vân Nam khác gì biện bạch cho Trung Quốc.

Thật vậy, xem xét tác động sinh thái cần nghiên cứu toàn diên. Theo giới chuyên gia môi trường, tác động các hồ chứa thủy điện hay chuyển nước của thủy nông phải được khảo sát cả hai mùa, theo ba hoạt cảnh, năm mưa bình thường, năm mưa nhiều và năm khô hạn. Khi đó sẽ thấy viêc vận hành thủy điện có thể gây hạn chồng hạn, lũ chồng lũ cho hạ du. Sự việc đáng tiếc này đã xảy ra ở Việt Nam.

Tương tự thế, không thể kết luận là Trung Quốc không lấy nước của Mekong với lý luận đơn giản là họ chỉ tạm giữ ở các hồ chứa và xả ra sau. Muốn biết rõ, phải làm phân tích cân bằng khối lượng (mass balance) từ những số liệu nước ra và vào, cùng với thể tích, mực nước của tất cả các hồ chứa, và lượng nước chuyển đi ra khỏi lưu vực sử dụng từng giờ qua nhiều năm. Nhưng những thông số này rõ ràng Trung Quốc cố tình không không tiện công bố ra, khiến sự ngờ vực càng tăng khi hạn hán kéo dài. Dân cư ĐBSCL thì nhìn sự kiện hạn lụt sụt lở với nước mắt.

2. Các con đập cắt giảm phù sa Mekong như thế nào?

Trung bình Mekong tải ra biển 150 Mt phù sa, theo báo cáo về sự cắt giảm trọng tải phù sa của các con đập trên Lang Cang-Mekong của Mekong River Commission[1] đến năm 2020 Mekong chỉ còn 50% phù sa và năm 2040 Mekong sẽ không còn mang phù sa ra biển.

Những quan sát viên quan sát viên chỉ xét lưu lượng, không tính phù sa vốn nguồn dinh dưỡng cho đất và bồi lấp cho duyên hải là góp công tránh né trách nhiệm cho Trung Quốc.

3. Các hồ thủy điện trữ bao nhiêu nước?

Theo số liệu từ Wikipedia[2] người viết kết toán lại, tất cả các hồ chứa hiện nay trên Lang Cang-Mekong có tổng số thể tích vận hành (active storage) là 73 tỉ mét khối hay 15% lưu lượng trung bình năm. Trung Quốc chiếm phần lớn khoảng 40 tỉ (55%), sau là Lào khoảng 30 tỉ (41%) và Việt Nam chỉ có 1,6 tỉ mét khối (2%).

Theo thảo luận của người viết với cố Kỹ sư thủy điện Nguyễn Hữu Chung, chuyên gia chạy mô hình của Quebec Hydro, tác động môi sinh của thủy điện nhiều hay ít phải đánh giá theo độ điều tiết (regulation). Các đập Vân Nam điều tiết 56% và Lào 20% lưu lượng sông. Theo đánh giá của TS Yadu Pokhrel[3], Đại học Michigan, quy trình lụt tại hạ vực Mekong xáo trộn vì thuỷ điện điều tiết dòng chảy thượng lưu; chu trình chảy ngược trên sông Tonle Sap sẽ chấm dứt khi nhịp lũ của Biển Hồ bị điều tiết 50% và trì hoãn lại một tháng; theo nghiên cứu của GS TS Juaguo Qi[4] đồng viện, diện tích Biển Hồ đã bị thu hẹp dần dần suốt 15 năm theo các công trình thủy điện.Theo số liệu MRC[5] nhịp lũ dâng tại BH năm 2019 chỉ bắt đầu vào tháng 8, đã đến trễ 3 tháng và đạt thể tích cực đại 30 tỉ mét khối, 30 tỉ mét khối ít hơn so với thể tích trung bình (long term average) khiến thu hoạch ngư sản BH không còn.

Trách nhiệm chia sẻ nước từ hồ thủy điện cho hạ du vào những năm có hạn phải dựa theo các số liệu và tỉ lệ thể tích và điều tiết. Quan điểm cho là người Việt vốn là nạn nhân của thủy điện lại phải tự trách mình và bác bỏ trách nhiệm tác nhân lớn nhất TQ, Lào (và chính phủ Việt Nam) là một phát biểu ngược ngạo bất công cho người Việt.

4. Nước về Đồng bằng sông Cửu Long từ nguồn nào trong mùa khô?

Vào mùa khô, ĐBSCL nhận nước từ một ngã tư sông gần Phom Penh, ở đó bốn nhánh sông họp lại, sông Tonle Sap từ Biển Hồ và Mekong từ Lào chảy vào và từ đó tách ra thành sông Bassac và Mekong cùng chảy xuống BSCL ra biển.

Lưu vực hạ Mekong có ba hồ chứa thiên nhiên là Biển Hồ (BH), Tứ Giác Long Xuyên (TGLX) và Đồng Tháp Mười (ĐTM), ngoài ra là hàng trăm các hồ thủy điện nhân tạo ở thượng nguồn của chúng. Việc xây đê bao canh tác lúa vụ ba ở ĐBSCL đã làm mất nhiều khả năng trữ nước của TGLX và ĐTM đúng như TS Dương Văn Ni, Thạc sĩ Nguyễn Hữu Thiện khuyến cáo, TS Koos Neefjes và TS Lê Anh Tuấn đã khảo sát và công bố báo cáo khoa học[6] . ĐBSCL vì thế rất cần nước từ BH chảy về, nhưng chỉ khi BH còn lũ ĐBSCL mới có nước. Khi BH không còn nhịp lũ như năm 2016 hay 2019, Việt Nam sẽ lâm nguy dưới đại hạn như năm 2017 và 2020 hiện nay.

Người viết cho rằng phải vận động giúp Cam Bốt tranh đấu giới hạn lượng nước tích ở các hồ thuỷ điện, để nhịp lũ sinh thái BH tồn tại thì ĐBSCL sẽ được bảo vệ theo. BH từ năm 1997 đến 2005 có thể tích trung bình 50 tỉ đến 80 tỉ, trung bình 60 tỉ mét khối[7]. ĐBSCL Theo PGS TS Lê Anh Tuấn[8], ĐBSCL cần lưu lượng khoảng 2000 mét khối/giây khoảng 10 tỉ mét khối trong mùa khô để đuổi mặn, ém phèn và có nước ngọt sinh hoạt canh tác. Việc này hoàn toàn khả thi và có cơ sở pháp lý theo Hiệp Định Mekong 1995, các thành viên đã ký kết bảo vệ nhịp lũ của Biển Hồ.

Theo nghiên cứu của GS TS Mattis Kummu[9], tỉ lệ nước từ BH góp cho ĐBSCL rất lớn, trong 5 tháng mùa khô họ cho từ 20% đện 50% nước về ĐBSCL, số còn lại là từ Mekong; Như thế số nước mất lớn nhất cho ĐBSCL vào mùa khô chính là số nước BH đã mất vào mùa mưa trước đó. Những nhà quan sát chỉ tung ra lưu lượng xả ra và mực nước ở các đập TQ và Lào vào mùa hạn, không kể đến dòng nước yếu đi từ BH, cho là bình thường để chống chế cho các chủ đập là sai sót rất lớn. Tại sao? Khi khí hậu có ít mưa, các hồ chứa thượng nguồn nhờ có các cổng chắn họ chủ động chặn dòng chảy, gom trữ nước trước vì nước là nhiên liệu và lợi tức của họ, nên hồ thiên nhiên BH nằm phía dưới hoàn toàn bất lực bị tước đoạt mất nhịp lũ. ĐBSCL mất mùa nước nổi, sang mùa khô BS Ngô Thế Vinh kết luận ĐBSCL như bệnh nhân của ông “phải gánh chịu từng cơn khát thắt ngực” dưới chân thủy điện.

5. Con đường giải thoát cho lưu vực?

Hiện giờ đồng bào ĐBSCL đang thiếu hụt phải mua nước ngọt với giá 200.000 đến 250.000 VNĐ/mét khối. TS Huy Nguyễn[10] đã trình bày trên Facebook những biện pháp xây hồ chứa ít tốn kém và công trình nước ngọt khả thi để đối phó với hạn mặn cho ĐBSCL hy vọng được lãnh đạo đem vào quy hoạch. Tuy có phản hồi quan ngại những hồ nước này sẽ bị lún, Kỹ sư Ngô Minh Triết không xem đó là mối nguy mà vạch ra hệ quả sau đó là thể tích hồ chứa sẽ tăng lên. TS Lê Anh Tuấn cho rằng ĐBSCL còn có khả năng tái phục hồi các vùng chứa nước TGLX và ĐTM bằng cách loại bỏ dần các đê bao triệt để cho lúa 3 vụ. TS Dương Văn Ni cho rằng có thể bỏ vụ ba cách hai năm một lần. BS Ngô Thế Vinh[11] đã giới thiệu kỹ thuật xử lý và lọc sạch nước thải[12] theo dự án Ground Water Recharge của Orange County để bù nước ngọt và chống sụt lún và xâm mặn; và nhà máy khử mặn nước biển thành nước ngọt của thành phố Carlsbad, với giá bán 30.000 VNĐ/mét khối. Và thế giới đã sử dụng phương pháp khử và trữ nước vào tầng nước ngầm để sử dụng[13] (ASR Aquifer Storage and Resuse) với chi phí 7.000 VNĐ/mét khối. Các biện pháp công trình có thể thu dụng bức xạ mặt trời và gió tại ĐBSCL để hoạt động, Việt NamIỆT NAM có thể tự túc, bảo đảm an ninh nước ngọt và sạch khi bị đe dọa.

Mặt khác, tác hại tuyệt chủng di ngư, ngăn chặn phù sa, và gây xáo trộn chế độ thủy văn của các hồ thủy điện không có thiết kế và kỹ thuật nào loại trừ hay giảm thiểu được; các quốc gia Lang Cang-Mekong không nên xây thêm một con đập Mekong mới nào nữa trên phụ lưu hay trên dòng chính. Dòng chảy sinh thái của dòng sông sẽ mất, thiệt hại không thể đền bù, trong khi thủy điện không còn là nguồn năng lượng tốt hay rẻ nhất.

Đã có không ít chuyên gia và tổ chức quốc tế như Natural Heritage Institute, Stimson Center, OXFAM, ADB khuyến cáo lãnh đạo các nước Mekong từ bỏ thủy điện, điện than và chuyển hướng sang năng lượng tái tạo phi thủy điện như gió và mặt trời.

Người viết đã đề bạt hai dự án năng lượng mặt trời nổi với bình trữ điện 11400 MW-8,8 Tỉ USD trên hồ Nam Ngum[1] cho Lào và 28400 MW-41 tỉ USD Biển Hồ[2] cho Cam Bốt, để thay thế cho 9 con đập đang trù tính trên dòng chính Mekong. Tuy đó là những đề án với quy mô phá kỷ lục thế giới rất nhiều lần nên khả năng được tiếp nhận và tài trợ rất mong manh; tuy nhiên đã có những dấu hiệu chuyển hướng tích cực: Lào đã ký kết hợp đồng tiền thiết kế dự án mặt trời nổi 1200 MW trê hồ Nam Ngum và Cam Bốt đã tuyên bố không xây thủy điện trong 10 năm tới.

Trước tiến bộ công nghệ năng lượng tái tạo và sức ép của giá thành thấp dưới thủy điện, lãnh đạo các nước Mekong đang đứng trước cơ hội thật tốt để từ bỏ thuỷ điện, chọn chiến lược năng lượng hiện đại hơn, tránh cho nhau những xung khắc quyền lợi vì thuỷ điện nổ ra lớn hơn trước biến đổi khí hậu, đến mức không thể chấp nhận và không thể giải quyết.

Đồng bằng sông Cửu Long, vựa lúa và ao cá của dân tộc đã lâm nguy nay trở thành vùng đất đói phù sa thừa phèn, thiếu nước sạch, thừa nước bẩn, thiếu nược ngọt thừ nước mặn, sụt lún dần dần. Nhân dịp chính phủ Cam Bốt đã thận trọng không xây thủy điện trên Mekong trong 10 năm, chính phủ Việt Nam cần hành động liên minh với Cam Bốt cứu lấy BH và ĐBSCL trước họa sinh tử này. Việt Nam phải thông báo cho Chính phủ Lào là theo Hiệp định Mekong 1995, Việt Nam nhìn nhận Việt Nam không có quyền phủ quyết những dự án thủy điện của Lào nhưng Lào cũng không có quyền đơn phương xây đập khi chưa có thỏa thuận của Việt Nam. Chính phủ Việt Nam nên rút vốn đẫu tư vào xây đập Luang Prabang mặt khác nên đầu tư vào các dự án năng lượng mặt trời của Lào và Campuchia, sẽ giúp họ phát triển kinh tế bền vững và không còn xung khắc hay bất công giữa các dân tộc.

===

[1] http://www.mrcmekong.org/mekong-basin/hydrology/

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Mekong

[3] http://www.mekonginfo.org/assets/midocs/0001968-inland-waters-overview-of-the-hydrology-of-the-mekong-basin.pdf

[4] http://www.mrcmekong.org/assets/Publications/Mekong-sediment-from-the-MRC-Council-Study-Technical-notedocx.pdf

[5] https://en.wikipedia.org/wiki/Hydropower_in_the_Mekong_River_Basin

[6] https://www.nature.com/articles/s41598-018-35823-4

[7] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0013935117308939#!

[8] http://ffw.mrcmekong.org/weekly_report/2020/2020-03-16%20Weekly%20Dry%20Season%20Situation.pdf

[9] https://www.netherlandsworldwide.nl/binaries/en-nederlandwereldwijd/documents/publications/2018/10/16/water-retention-strategy-mekong-delta/Water+retention+strategy+Mekong+Delta.pdf

[10] https://www.researchgate.net/publication/235936064_Water_balance_analysis_for_the_Tonle_Sap_Lake-floodplain_system

[11] https://tuoitre.Việt Nam/mekong-kho-mong-nuoc-tu-trung-quoc-20200221221215482.htm

[12] https://www.researchgate.net/publication/235936064_Water_balance_analysis_for_the_Tonle_Sap_Lake-floodplain_system

[13] https://www.facebook.com/huy.nguyen.5439087

[14] http://vietecology.org/Article/Article/2362

[15] http://vietecology.org/Article/Article/21

[16]https://waterinthewest.stanford.edu/groundwater/recharge/

[17] http://vietecology.org/Article/Article/1343

[18] http://vietecology.org/Article/Article/1351

Ks Phạm Phan Long, P.E., Viet Ecology Foundation

Re-analysis of hydroxychloroquine and azithromycin trial data

The paper by Gautret and colleagues (1) has generated excitement in the fight against Covid-19. Even President Donald Trump mentioned the study’s result. In the paper, Gautret and colleagues conclude that anti-malaria drugs, hydroxychloroquine (HCQ) and azithromycin, are effective in the treatment of patients infected with SARS-Cov-2. However, having analyzed the data in the paper, I have a different interpretation …

The study is said to have been designed as an open non-randomized trial, but in reality, it was an observational study. The investigators planned to recruit 48 patients, but in the end, 42 patients were included in the study. Actually, the data analysis was based on 36 patients: 20 in the treated group and 16 controls. Treatment was either HCQ or azithromycin — not randomized. Patients had been followed for 6 days, and during the follow-up, viral load was measured. The rate of negative tests of RT-PCR was the primary outcome. The investiagtors used the Chi-squared test to assess the between-group difference in the rate of negative tests on day 1, 2, 3, …, 6. Based on the tests, they conclude that:

Despite its small sample size our survey shows that hydroxychloroquine treatment is significantly associated with viral load reduction/disappearance in COVID-19 patients and its effect is reinforced by azithromycin.”

Well, what can we say?

Needless to say, the study design is not optimal. Without a proper randomization, it is very difficult to make a strong inference concerning the effect of the treatment. The attrition was problematic: of the 26 patients in the treated group, 6 were dropped from the analysis because they did not have complete data. More importantly, the analysis was inadequate. Testing for difference between groups at each time point poses two problems: multiplicity of hypothesis testing and within-patient correlation. It is well known that mutiple tests of hypothesis lead to the inflation of type I error, and can result in misleading P-value. The test of hypothesis at each time point implicitly assumes that the serial data were independent, and this is obviously not true. Multiple measurements within a patient are expected to be correlated, and the correlation, if not accounted for, can lead to wrong P-values.

The most appropriate method for this study design is the mixed-effects logistic regression model. In this model, one can elegantly model the change in an outcome (eg negative test) over time for each patient. That is, each patient has a trajectory of change which is represented by a slope. The collection of slopes across patients can then be used for testing the hypothesis of treatment effect. Based on the authors’ data (in the paper’s appendix), I have conducted a mixed-effects logistic regression analysis. The model is [2]:

log(P / (1 – P)) = Day + HCQ + Azi + HCA x Day + Azi x Day + (nested within patient)

where P is the probability of negative tests. In the above model, the HCA x Day parameter represents the difference in the time-elated slope between patients on HCQ and patients not on HCQ. Similarly, the Azi x Day term represents the interaction effect of azithromycin and time. Result of model fitting can be summarized in the following table:

As can be seen from the estimated parameters, the change in the rate of negative tests (hereby referred to as ‘outcome‘) between those on HCQ and those not on HCQ was not statistically significant (P = 0.355). However, patients on azithromycin appeared to have a greater rate of change in the outcome compared with those not on azithromycin (P = 0.019). The changes associated with HCQ and azithromycin can be seen from the following figure which is constructed from the mixed-effects logistic regression model. The figure shows that azithromycin seems to work better than HCQ! However, given the modest sample size, I don’t want to place a heavy weight on this observed effect.

Figure: Predicted probability of negative tests from day 1 to day 6 among patients on HCQ (left panel) and azithromycin (right panel).

So, on the basis of the results presented, I would like to offer an alternative interpretation: the effect of hydroxychloroquine and azithromycin on the elimination of SARS-Cov-2 viral load remains uncertain. I hope that President Trump will consider my interpretation.

Reference

(1) Gautret P, Lagierac JC, Parola P, Hoang TV, Meddeb L, Mailhe M, Doudier B, Courjon J, Giordanengo V, Vieira VE, Dupont HT, Honoré S, Colson P, Chabrière E, La Scola B, Rolain JM, Brouqui P, Raoult D. Hydroxychloroquine and azithromycin as a treatment of COVID-19: results of an open-label non-randomized clinical trial. International Journal of Antimicrobial Agents, 20 March 2020, 105949

Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924857920300996

[2] In ‘lme4’ language this model is: glmer(outcome ~ hcq + azi + time + hcq:time + azi:time + (1 | id), data=df, family = binomial(link=”logit”))

Thử dự báo dịch Vũ Hán ở Việt Nam

Mấy ngày gần đây, tình hình dịch Vũ Hán ở VN có diễn biến tương đối bất ngờ. Tuy nhiên, vì dữ liệu từ VN chưa được công bố đầy đủ như bên Tàu, nên rất khó xây dựng được những mô hình dự báo dịch tễ học. Cái note này chỉ là một nỗ lực sơ khởi để tìm hiểu tình hình dịch và dự báo rất thô về diễn biến trong tương lai ở Việt Nam.

Diễn biến về số ca nhiễm

Việt Nam ghi nhận 2 ca nhiễm đầu tiên vào ngày 23/1/2020. Những ngày sau đó, có lát đát vài ca được ghi nhận thêm. Từ 14/2 đến 5/3 thì không có ca nào mới. Nhưng bắt đầu từ ngày 7/3 thì số ca tăng đột biến, nhưng giảm sau đó, và lại tăng nhẹ. Cho đến nay, VN đã có 61 ca dương tính cho SARS-Cov-2. Rất may mắn là chưa có ca tử vong.

Biểu đồ dịch tễ học dưới đây (Biểu đồ 1) thể hiện số ca hàng ngày trong thời gian từ 23/1 đến 16/3/2020. Biểu đồ 2 thể hiện số ca tích lũy theo thời gian. Biểu đồ này cho thấy có 2 giai đoạn bộc phát. Giai đoạn 1 từ đầu tháng 2 đến giữa tháng 2; giai đoạn 2 từ ngày 6/3/2020 trở về sau.

Hình 1: Biểu đồ dịch tễ học (phần trên) thể hiện số ca nhiễm được ghi nhận mỗi ngày, tính từ 2 ca đầu tiên vào ngày 23/1/2020. Mỗi ô vuông là 1 ca. Biểu đồ phía dưới thể hiện số ca tích lũy theo từng ngày. Chúng ta thấy có 2 xu hướng tăn trưởng về số ca, với xu hướng hai (từ đầu tháng 3) tăng nhanh hơn thời gian đầu. Tính đến nay (16/3) Việt Nam đã ghi nhận 61 ca dương tính.

Mô phỏng số ca nhiễm và số ca bình phục

Với những dữ liệu đơn giản như thế, chúng ta có thể dự báo gì về tương lai? Câu trả lời là không nhiều. Một cách thực tế và nằm trong tầm tay nhà nghiên cứu trong điều kiện thiếu dữ liệu là … mô hình hóa.

Chúng ta có thể bắt đầu bằng mô hình dịch tễ học đơn giản nhứt: SIR (Hình 2). Như tên gọi, mô hình này mô phỏng số ca có nguy cơ nhiễm (S = susceptible); từ nguy cơ sang nhiễm (I = infected); và sau can thiệp thì sẽ đến tình trạng hồi phục (R = recovered). Tôi hay dịch (và vài bạn đồng nghiệp hay cười) là “Mô hình Nguy – Nhiễm – Phục”.

Mô hình này có thể mô tả như đồ thị trong một bài giảng dưới đây. Đại khái rằng chúng ta có một quần thể có nguy cơ lây nhiễm (gọi là S); một số trong những người này sẽ bị nhiễm (I); và sau một thời gian họ sẽ bình phục (R).

Hình 2: Minh họa cho mô hình dịch tễ học SIR để dự báo diễn biến của dịch bệnh.

Không cần đi vào chi tiết kĩ thuật đằng sau của mô hình (mà các bạn có thể tham khảo tài liệu để hiểu) sợ làm loảng vấn đề, ở đây tôi chỉ nói qua về tham số và ý nghĩa của chúng. Xác suất đi từ trạng thái S đến I là beta, và từ I đến R là gamma. Vấn đề là xác định beta và gamma để mô phỏng.

Hóa ra, 2 tham số này có thể ước tính từ vài dữ liệu thực tế. Nếu gọi N là dân số Việt Nam (95 trên 97 triệu có nguy cơ nhiễm), P là xác suất nhiễm, thì beta có thể xấp xỉ bằng tích số của N và P. Tôi cho P = 0.05 (hơi bảo thủ). Còn gamma thì đơn giản hơn: 1/T. Trong mô hình này tôi đặt T = 5 ngày. Do đó, hệ số lây nhiễm R0 chỉ đơn giản là tỉ số của beta trên gamma. Từ đó, hệ số truyền nhiễm R0 là 2.5, tức tương đương với ước tính của WHO. OK, xem ra các giả định này khá gần thực tế.

Việt Nam đã có 61 người bị nhiễm. Dùng dữ liệu thực tế đó, tôi mô phỏng diễn biến của dịch Vũ Hán tại Việt Nam trong vòng 90 ngày tới. Kết quả có thể tóm tắt như sau (Hình 3):

• Dịch sẽ đạt đỉnh điểm vào ngày 37 (đường màu đỏ) và sau đó sẽ suy giảm dần dần đến tháng thứ 3;

• Số ca hồi phục sẽ đạt 80% vào tháng thứ 2.

Hình 3: Kết quả mô phỏng diễn biến của dịch Vũ Hán ở Việt Nam. Trục hoành là thời gian, tính bằng ngày (từ lúc bộc phát). Trục tung là tỉ lệ (tính trên phần trăm dân số). Đường màu xanh dương thể hiện số ca có nguy cơ nhiễm (tức susceptible); đường màu đỏ là số ca bị nhiễm; và đường màu xanh lá cây là số ca bình phục.

Dự báo về diễn biển như trên có ích gì cho nhà chức trách? Phải nhấn mạnh một lần nữa là kết quả mô phỏng trên không chỉ phụ thuộc vào các giả định về xác suất lây nhiễm và số ca tiếp xúc, mà còn giả định về can thiệp nữa. Giả định là nếu nhà chức trách không làm gì thì tình hình sẽ như mô tả qua biểu đồ. Trong thực tế thì họ phải can thiệp. Biểu đồ trên cho thấy chiến lược can thiệp làm giãn phân bố số ca nhiễm theo thời gian có lẽ là thực tế nhứt và hữu hiệu nhứt.

Chiến lược kiểm soát dịch

Vấn đề đặt ra là làm sao để kiểm soát dịch cho tốt. Nhìn chung, mỗi nước có một chiến lược kiểm soát dịch [1]. Chiến lược của họ thường dựa vào chứng cớ khoa học, nhưng một số nước thì làm theo kinh nghiệm thực tế trước đây. Nhìn sang các nước trong vùng tôi thấy Tàu là nước có những biện pháp rất hà khắc (mà có không ít người Việt ủng hộ). Nhưng trong các nước dân chủ thì các biện pháp hà khắc đó sẽ khó thực hiện, thậm chí không được nghĩ đến (nói như một chuyên gia Đài Loan nói).

(a) Hàn Quốc: chiến lược của họ là xét nghiệm ở qui mô cộng đồng để phát hiện dịch. Họ có những đội nhân viên lưu động lấy mẫu sinh phẩm và phân tích, với kết quả trong vòng vài giờ. Cách làm này giảm áp lực cho các bệnh viện. Nhà chức trách còn dùng hệ thống báo động những địa phương có dịch cho mỗi người dân qua hệ thống điện thoại di động. Qua 4 tuần can thiệp, với số xét nghiệm hơn 270,000 người, kết quả là số ca hàng ngày đã giảm từ 900 vài tuần trước xuống còn 76 vào ngày hôm qua.

(b) Úc: ở đây chúng tôi sắp vào mùa lạnh, nên nhà chức trách rất quan tâm vì sợ dịch có thể bùng phát. Chiến lược phòng chống dịch đã được bàn luận từ hai tháng trước khi dịch Vũ Hán đang ở đỉnh điểm. Nhà chức trách Úc áp dụng biện pháp hạn chế tiếp xúc như triển khai làm việc từ nhà, họp qua mạng (thay vì trực tiếp), nhưng không đóng cửa trường học. Ngoài ra, Chính phủ Úc khuyến cáo hạn chế du lịch ra nước ngoài, và người nước ngoài vào Úc sau ngày 16/3 sẽ tự cách li 2 tuần. Úc không đóng cửa trường học [2] và không khuyến cáo đeo khẩu trang đại trà [3] như ở Nhật.

(c) Singapore, Đài Loan, và Hồng Kông có cách kiểm soát dịch tương đối giống nhau. Thoạt đầu, họ hạn chế du khách từ Tàu vào nước và đồng thời hạn chế công dân đi nước ngoài. Đối với cộng đồng, họ áp dụng biện pháp ‘social distancing’ (tức hạn chế tiếp xúc) như hạn chế họp hội, tự cách li, làm việc từ nhà (thay vì vào cơ quan), đóng cửa trường học, và tăng cường chiến dịch vệ sinh cá nhân. Ở Singapore với dân số 5.7 triệu cho đến nay chỉ có 187 ca, không có tử vong; Đài Loan (23.6 triệu dân) ghi nhận 50 ca, và 1 tử vong; và Hồng Kông (7.5 triệu dân) ghi nhận 131 ca chủ yếu là từ nước ngoài, trong đó 4 tử vong.

Biện pháp chống và kiểm soát dịch Vũ Hán ở một số nước Á châu và Úc.

Sự thành công kiểm soát dịch ở các nước Hàn Quốc, Đài Loan, Hồng Kông, và Singapore cung cấp cho chúng ta nhiều bài học [1]. Sự thành công (hay thành công ban đầu) của các nước trên có 2 mẫu số chung: minh bạch thông tin và tận dụng công nghệ thông tin. Nhà chức trách công bố số ca nhiễm và địa điểm, nhưng bảo mật tuyệt đối cho bệnh nhân. Điều này có hiệu quả tốt là tạo sự tin tưởng ở người dân. Họ cũng sử dụng công nghệ thông tin và mạng để gởi đi những thông điệp phòng bệnh và khuyến cáo kịp thời đến từng gia đình và cá nhân, chớ không ‘tuyên truyền’ cộng đồng. Hồng Kông còn sử dụng siêu máy tính để tìm ra những trường hợp đặc biệt có nguy cơ lây nhiễm nhanh.

Việt Nam và xét nghiệm cộng đồng

Còn Việt Nam thì sao? Tôi nghĩ còn quá sớm để biết Việt Nam kiểm soát dịch thành công hay không, vì số ca nhiễm còn tương đối thấp. Cũng có thể đó là thành công bước đầu.

Hôm kia, khi được hỏi, tôi nói rằng vấn đề tương đối nguy hiểm là những ca tiềm ẩn, mà chúng ta không biết được. Những gì chúng ta quan sát (61 ca đến nay) chỉ là bề mặt; còn nhiều ca tiềm ẩn mà chúng ta chưa biết hay chưa phát hiện. Kinh nghiệm bên Hàn Quốc cho thấy xét nghiệm càng nhiều thì số ca nhiễm cũng càng nhiều.

Tôi nghĩ Việt Nam nên làm xét nghiệm cộng đồng. Úc cũng đang lên kế hoạch xét nghiệm cộng đồng. Nhưng ở một bang (không nêu tên, dù ai cũng biết) đã làm xét nghiệm qua clinic đến 1600 người, và họ phát hiện 1 ca dương tính [4]. Nhưng có lẽ VN chưa hoàn thiện được kĩ thuật và cũng thiếu tài nguyên để làm xét nghiệm cộng đồng. (Mấy hôm trước họ nói là đã phát triển kit xét nghiệm rất tốt [5], nhưng hai hôm sau thì lại nhờ Hàn Quốc giúp đỡ!)

Trả lời trên BBC, tôi nói nếu tôi là nhà chức trách Việt Nam, tôi sẽ chọn ngẫu nhiên một số địa điểm, lấy mẫu ngẫu nhiên theo độ tuổi, và làm xét nghiệm trên những người đó để tìm kháng thể liên quan đến SARS-Cov-2. Kinh nghiệm từ Đức, Ý, và Hàn Quốc cho thấy có những ca nhiễm tồn tại trong cộng đồng có liên quan một cách tiềm ẩn chưa được phát hiện, và những ca này có thể chẳng liên quan gì với những người đã bị nhiễm. Qua cách xét nghiệm ngẫu nhiên này, nhà chức trách sẽ dễ phát hiện thêm những ổ nhiễm mới và can thiệp kịp thời [6.

Chú thích:

[1] https://www.nature.com/articles/d41586-020-00760-8

[2] Chuyên gia giải thích tại sao không cần đeo khẩu trang đại trà:

https://www.facebook.com/watch/?v=218000772914341

[3] Thủ tướng Úc giải thích tại sao Úc không đóng cửa trường học:

https://www.facebook.com/watch/?v=530462094517493

[4] https://www.health.gov.au/news/deputy-chief-medical-officers-press-conference-about-covid-19-on-16-march

[5] VN còn tuyên bố đã xuất khẩu kit xét nghiệm sang Úc. Nhưng tôi sợ đó là “fake news” thôi, vì không có chứng cớ — bất cứ chứng cớ từ peer reviewed paper — nào cả.

[6] https://www.bbc.com/vietnamese/vietnam-51922994

Dịch Vũ Hán: Việt Nam nên xét nghiệm cộng đồng

Xin giới thiệu đến các bạn một cuộc trò chuyện của tôi với kí giả Lê Viết Thọ của BBC Vietnamese liên quan đến vấn đề dịch Vũ Hán (Covid-19) ở Việt Nam. Theo tôi, Việt Nam đã làm tương đối tốt trong việc kiểm soát dịch, nhưng vẫn có thể làm tốt hơn. Vấn đề là những ca tiềm ẩn trong cộng đồng, và do đó cần phải làm xét nghiệm cộng đồng để kiểm soát tốt hơn. Chiến lược này có thể tốn tiền, nhưng sẽ tiết kiệm cho kinh tế về lâu dài.

===

Virus corona: ‘VN không xét nghiệm đại trà, nên số ca nhiễm thấp có thể hiểu được’

Lê Viết Thọ | BBC News Tiếng Việt

https://www.bbc.com/vietnamese/vietnam-51922994

Giữa lúc tình hình phòng dịch corona virus đang căng như dây đàn, những thông tin khác nhau về các biện pháp phòng chống dịch đang được các nước áp dụng lại càng gây tranh cãi.

Có tin rằng ở châu Âu, nhất là Anh đang phòng chống dịch theo hướng tiến đến miễn dịch cộng đồng bằng chủ động cho dịch lây lan.

Tuy nhiên, mới đây, Bộ trưởng Y tế Anh lại nói ‘miễn dịch cộng đồng không phải là mục tiêu hay chính sách của chúng tôi’.

Và nước Anh cũng đã công bố nhiều biện pháp nghiêm ngặt để phòng ngừa dịch.

Như một ván bài?

Miễn dịch cộng đồng là gì? Tại sao ý tưởng này lại bị nhiều nhà khoa học phản đối?

Giáo sư Nguyễn Văn Tuấn (Đại học New South Wales, Úc) trao đổi với BBC News Tiếng Việt sáng 17/3 rằng, khái niệm miễn dịch cộng đồng (‘community immunity’ hay ‘herd immunity’) thường được đề cập trong tình huống can thiệp dịch bệnh bằng vaccine.

“Ý tưởng là nếu một cộng đồng bị nhiễm virus, thì cách can thiệp đơn giản nhứt là xây dựng một cộng đồng có khả năng miễn dịch để giảm lây lan sang người khác. Cách xây dựng hệ thống miễn dịch mạnh là tiêm chủng vaccine cho một số người trong cộng đồng, và do đó có kháng thể (antibodies) để chống trả virus và bacteria, thì sự lây lan của dịch bệnh sẽ được hạn chế. Nói cách khác, người được tiêm chủng ngừa gián tiếp bảo vệ người chưa/không được tiêm chủng”.

“Điều này cũng có nghĩa là tỉ lệ tiêm chủng càng cao thì nguy cơ lây lan trong cộng đồng càng thấp, và dịch sẽ được dập tắt. Đây là nguyên lý chánh của khái niệm miễn dịch cộng đồng”.

Tuy nhiên, Giáo sư Tuấn cho hay rằng, ý tưởng miễn dịch cộng đồng được nhà chức trách Anh nghĩ đến như một chiến lược để làm giảm dịch Vũ Hán (Covid-19) và lý luận đằng sau chiến lược này không liên quan đến vaccine, mà liên quan đến thực tế sinh học.

Ông giải thích:

“Thực tế sinh học là khi một người bị nhiễm virus, và sau khi hồi phục thì cơ thể người đó sẽ có khả năng chống lại virus, không bị nhiễm nữa. Quy luật này được phát hiện từ thế kỉ 18 bên Anh, nhưng có lẽ một hoàng đế Trung Hoa đã phát hiện ra quy luận này trước từ giữa thế kỷ 17 khi ông bị bệnh đậu mùa. Do đó, một số nhà chức trách và khoa học Anh nghĩ rằng nếu để cho một phần dân số nhiễm SARS-cov-2 thì nhóm này sẽ tạo ra một hệ miễn nhiễm đủ mạnh để đẩy lùi dịch”.

“Nhưng có bao nhiêu người ‘cần’ được nhiễm tùy thuộc vào hệ số lây lan. Với hệ số lây lan hiện nay là 2, họ ước tính rằng khoảng 60% dân số Anh cần được nhiễm SARS-cov-2 để đủ lực miễn dịch”.

“Cách suy nghĩ và chiến lược của nhà chức trách Anh rất… táo bạo. Nhưng suy nghĩ này có vài vấn đề về giả định. Giả định quan trọng nhứt là người bị nhiễm sẽ có hệ miễn dịch tốt hơn chống chọi lại với virus. Nhưng sự thật thì đây là virus mới, nên chưa ai biết mô típ lây nhiễm của chúng, và trong thực tế thì đã có bệnh nhân hồi phục nhưng lại tái nhiễm”.

“Giả định thứ hai là chờ cho đến khi có vaccine mới để xây dựng hệ miễn dịch cho cộng đồng, nhưng phải chờ đến 6 tháng hay 1 năm. Và trong lúc đó thì số ca bệnh sẽ gây áp lực lớn đến hệ thống y tế. Chỉ cần 5% (trong số 60% nhiễm) phải nhập viện thì hệ thống y tế Anh Quốc sẽ lâm vào khủng hoảng. Do đó, chiến lược miễn dịch cộng đồng này giống như một ván bài”.

“Đó chính là lý do mà nhiều nhà khoa học Anh và ngoài Anh phản đối. Rất may là nhà chức trách Anh và chánh phủ Anh đã lắng nghe giới khoa học, nên họ đã đính chánh rằng đây chỉ là một ý tưởng khoa học chớ không phải là chánh sách của họ”.

Nếu áp dụng, VN sẽ có cả trăm ngàn người tử vong?

Cũng liên quan đến miễn dịch cộng đồng, có chuyên gia ước lượng với truyền thông Việt Nam rằng: ‘Nếu chọn cách miễn dịch cộng đồng, Việt Nam sẽ có ít nhất 126.000 người tử vong’.

Bình luận về ý kiến này, Giáo sư Nguyễn Văn Tuấn cho rằng, “Tôi nghĩ chắc chắn Việt Nam sẽ không áp dụng chiến lược miễn dịch cộng đồng, vì ngay từ đầu, khi dịch bộc phát bên Tàu, đã có chiến lược can thiệp rồi. Do đó, chúng ta bàn về chuyện này ở đây chỉ là lí thuyết có phần giả tưởng thôi”.

“Con số 126.000 tử vong thì tôi không rõ dựa vào cơ sở khoa học nào, vì nguy cơ nhiễm và tử vong tùy thuộc vào rất nhiều yếu tố như mức độ lây lan, cơ cấu dân số theo độ tuổi, khả năng của hệ thống y tế, v.v”.

“Cách tính của tôi cho thấy kết quả rất khác với con số đó. Qua kinh nghiệm ở Vũ Hán, chúng ta biết rằng phân bố của số ca nhiễm dao động lớn giữa các độ tuổi, với người cao tuổi có nguy cơ cao hơn người trẻ tuổi; chúng ta cũng biết rằng nguy cơ tử vong tăng theo độ tuổi”.

“Tôi sử dụng dữ liệu của Vũ Hán và tạo ra hai phân bố như trình bày qua Biểu đồ 1”.

Số ca nhiễm SARS-cov-2 phân bố theo độ tuổi (bên trái, đường màu xanh), và nguy cơ tử vong tính theo xác suất (bên phải, màu đỏ)

Biểu đồ 1 cho thấy, đa số (72%) những ca bị nhiễm tuổi từ 40 trở lên. Nguy cơ tử vong tăng nhanh theo độ tuổi. Đa số (92%) những ca tử vong tuổi từ 50 trở lên và thường có những bệnh đi kèm như tiểu đường, cao huyết áp, tim mạch, ung thư, và viêm phổi mãn tính. Dữ liệu được mô phỏng từ kết quả nghiên cứu của nhóm nghiên cứu Vũ Hán.

Theo Giáo sư Tuấn, với phân bố về số ca nhiễm và xác suất tử vong, có thể ước tính hậu quả của chiến lược miễn dịch cộng đồng nếu Việt Nam theo đuổi theo ba tình huống: tình huống thứ nhứt là mức độ lây lan thấp (ví dụ như hệ số lây lan 1.4, theo ước tính của WHO), và tình huống thứ hai là hệ số lây lan cao như 2.0, và tình huống thứ ba là khi hệ số lây lan lên đến 2.5 (số liệu của WHO).

Mỗi tình huống sẽ có những con số tử vong và số nhiễm khác nhau.

Cụ thể, Giáo sư Tuấn phân tích:

“Tình huống thứ nhứt: với dân số có nguy cơ lây nhiễm 95 triệu (dân số ước tính năm 2020 là 97 triệu), Việt Nam sẽ có chừng 27.1 triệu người bị nhiễm để xây dựng miễn dịch quần thể. Chúng ta có thể thấy phân bố số ca nhiễm theo độ tuổi như biểu đồ 2, với đa số trên 40 tuổi.

Nguy cơ tử vong tùy thuộc vào độ tuổi, với người cao tuổi có nguy cơ tử vong cao hơn người trẻ tuổi. Giả định rằng hệ thống y tế Việt Nam tốt hơn Tàu và do đó tỉ lệ tử vong chỉ bằng 20% tỉ lệ tử vong quan sát bên Vũ Hán, thì có thể ước tính rằng có đến 102.300 ca tử vong”.

“Tình huống thứ hai: với hệ số lây lan là 2.0, sẽ có 47.5 triệu người bị nhiễm virus mới. Với giả định về cơ cấu dân số, phân bố số ca theo độ tuổi như tình huống 1, cùng tỉ lệ tử vong như tình huống 1, thì số ca tử vong có thể ước tính lên đến 179.300”.

“Tình huống thứ ba: với hệ số lây lan là 2.5, sẽ có 57 triệu người bị nhiễm virus mới. Và, với những giả định trên, có thể ước tính số số ca tử vong là 215.100 người”.

Theo Giáo sư Tuấn, qua mô hình trên, chúng ta có thể thấy nếu chiến lược miễn dịch cộng đồng được triển khai và nếu giả định rằng khả năng y tế của Việt Nam tốt hơn Trung Quốc, số ca tử vong vẫn có thể rất cao: từ 102.300 đến 215.100 ca, tuỳ theo tình huống và hệ số lây lan (Biểu đồ 2). Đó là chưa tính đến số ca phải nhập viện, mà theo ước tính của ông là khoảng 5% số ca bị nhiễm.

Biểu đồ 2: Ước tính số ca tử vong cho mỗi độ tuổi theo 3 tình huống: tình huống 1 (màu đỏ) với hệ số lây lan là 1.4; tình huống 2 (màu xanh lá cây) với hệ số lây lan 2; và tình huống 3 (màu xanh dương) với hệ số lây lan 2.5.

“Với 5% ca nhập viện thì hệ thống y tế của Việt Nam sẽ rất khó mà đáp ứng được. Do đó, tôi nghĩ Việt Nam sẽ không bao giờ – và cũng không nên – theo đuổi chiến lược miễn dịch cộng đồng”- ông Tuấn nói.

Còn quá sớm để đánh giá hiệu quả chiến lược của VN

Được hỏi về đánh giá cá nhân của ông về thực tế xử lý dịch COVID-19 của Việt Nam thời gian qua, Giáo sư Tuấn nói rằng, do ông không có mặt ở trong nước, cũng chẳng có trải nghiệm thực tế ở trong nước, nên ông không thể nói gì cụ thể.

Tuy nhiên, ông cho rằng, “Số ca nhiễm được báo cáo từ Việt Nam thì đúng là có quan điểm cho rằng thấp. Nhưng số ca nhiễm tùy thuộc vào số người được xét nghiệm. Kinh nghiệm bên Hàn Quốc cho thấy xét nghiệm càng nhiều thì số ca nhiễm cũng càng nhiều. Việt Nam không theo đuổi chánh sách xét nghiệm đại trà, nên số ca nhiễm thấp cũng có thể hiểu được”.

So sánh cách chống dịch của Việt Nam và Trung Quốc, Giáo sư Tuấn cho rằng: “Cách chống dịch ở Việt Nam có vẻ giống với Trung Quốc, nhưng không hà khắc như Trung Quốc. Việt Nam cũng cho xây dựng bệnh viện dã chiến, cũng tầm soát ca có nguy cơ cao, và có cách li tại gia. Nhưng Việt Nam không hạn chế làn sóng du khách từ Trung Quốc”.

“Vì số ca nhiễm còn quá ít và chưa có tử vong, nên còn quá sớm để đánh giá chiến lược của Việt Nam thành công cỡ nào”, Giáo sư Tuấn nói.

Phòng chống dịch giai đoạn 2 cần thay đổi gì?

Trả lời câu hỏi về việc, trước tình hình số ca nhiễm ở Việt Nam đang tăng nhanh, phương án chống dịch của Việt Nam cần thay đổi gì? Giáo sư Tuấn cho rằng, tuy số ca nhiễm ở Việt Nam có tăng trong thời gian gần đây, nhưng nhà chức trách Việt Nam cũng ‘tích cực’ tầm soát và cách li những người có nguy cơ cao.

Tuy nhiên, ông cho rằng Việt Nam cân thúc đẩy mạnh hơn các biện pháp như hạn chế du khách vào Việt Nam, hay cho phép vào, nhưng phải áp dụng biện pháp cách li tại gia 2 tuần; ứng dụng công nghệ thông tin, như qua điện thoại di động, để thông báo những địa điểm có dịch đến từng người trong cộng đồng; và quan trọng nhứt là nên xét nghiệm ở qui mô cộng đồng.

Ông nói: “Nếu tôi là nhà chức trách Việt Nam, tôi sẽ chọn ngẫu nhiên một số địa điểm, lấy mẫu ngẫu nhiên theo độ tuổi, và làm xét nghiệm trên những người đó để tìm kháng thể liên quan đến SARS-Cov-2”.

“Kinh nghiệm từ Đức, Ý, và Hàn Quốc cho thấy, có những ca nhiễm tồn tại trong cộng đồng có liên quan một cách tiềm ẩn chưa được phát hiện, và những ca này có thể chẳng liên quan gì với những người đã bị nhiễm. Qua cách xét nghiệm ngẫu nhiên này, nhà chức trách sẽ dễ phát hiện thêm những ổ nhiễm mới và can thiệp kịp thời”.

Bên cạnh đó, theo Giáo sư Tuấn, chống dịch là quan trọng, nhưng bảo vệ nhân phẩm cho bệnh nhân cũng là yếu tố quan trọng. “‘Bảo vệ nhân phẩm’ ở đây tôi muốn nói về bảo mật danh tánh cho bệnh nhân, tránh những xỉ vả gián tiếp hay trực tiếp gây ấn tượng bệnh nhân như là thủ phạm gây nhiễm”.

COVID-19: a visualization of data

From a few reported cases of acute respiratory syndrom in Wuhan (China) in November (?) 2019, the outbreak has rapidly spread to more than 60 countries and/or territories in the world. More than 90,000 cases have been reported in Asia, Australia, Europe, Middle East, Africa, and North America. More importantly, more than 2000 deaths have been recorded worldwide.

There have been numerous studies on epidemiologic characteristics of this epidemic (now known as “COVID-19”). In this note, I try to summarize the data in graphical format so that we can easily understand the magnitude and significance of the epidemic. I will focus on the incidence of new cases, risk of mortality, the number of individuals tested and rate of positives for SARS-Cov-2, coefficient of transmission (R0), incubation period, symptoms and coinfection. I hope that you will find useful information from the figures.

Figure 1: Number of daily (confirmed) cases from January 12 to March 6, 2020. Note that the sudden jump in the number of cases on 25/2 was due to a change in the definition of ‘case’ by the Wuhan health authority. Unfortunately, they subsequently reversed the definition, and the number of cases was delined afterwards. In recent weeks, the number of cases has increased, due largely to the rise in the outbreak in South Korea, Italy and Iran. Source of data: https://www.worldometers.info/coronavirus.

Figure 2: Number of daily deaths from Jan 12 to Mar 6, 2020. After a gradual decline, the number of deaths appears to have increased in recent weeks due largely to the surge in the mortality in Iran. Source of data: https://www.worldometers.info/coronavirus.

Figure 3: Number of cases (in log scale) stratified by country. Until now (March 6), 96217 individuals from 89 countries/territories have been infected with SARS-Cov-2 virus. Almost 84% of the infected cases were from China. Moreover, South Korea, Italy and Iran have also reported a substantial number of cases. Source of data: https://www.worldometers.info/coronavirus

Figure 4: Relationship between temperatue and the number of infected cases. Countries with moderate or high temperature (eg >20oC) tended to record a lower number of infected cases than countries with mild or cold temperatue. However, this is an ‘ecologic correlation’, and this does not in any way imply a causal relationship. Source of data: https://www.worldometers.info/coronavirus and my own data collection.

Figure 5: Number of individual tested (upper panel) and the number of positives for SARS-Cov-2 (lower panel) in the UK, Austria, South Korea, USA, France, and Italy. The overall rate of positives was 2.7%. However, this rate varied widely between countries, with the highest detection rate being observed in Italy (5%).

Source of data: https://www.worldometers.info/coronavirus.

Figure 6: The Chinese CDC has published the largest epidemiologic study, in which they reported major characteristics of COVID-19 for 72,314 patients in China. I have used the data to construct this figure. The upper panel shows that a majority (70%) of confirmed cases aged 60 years or younger, while the upper panel shows that most of deaths (81%) [associated with SARS-Cov-2] aged 70 years and older.

Source of data: https://github.com/cmrivers/ncov/blob/master/COVID-19.pdf

Figure 7: I consider that while COVID-19 is still going on, a better way to evaluate the risk of mortality is to estimate the rate of death per 100 person-months. Using the data from the Chinese CDC report, I have constructed the two figures. The figure on the left shows the rate of mortality per 100 person-months by age group, while the one on the right shows the simple case fatality rate (CFR) also stratified by age group. It is not surprising that the risk of mortality increased with advancing age, but the two figures tell different stories. Based on the CFR the overall mortality rate was 2.3% (95% confidence interval: 2.1 to 2.4%). However, the rate mortality per 100 patient-months was 4.64 (95% CI: 0.4 to 8.8).

Source of data: https://github.com/cmrivers/ncov/blob/master/COVID-19.pdf

Figure 8: SARS-Cov-2 is NOT the sole cause of death among infected people. They died because of comorbidities and the infection. This figure shows the risk of mortality per 100 person-months stratified by comorbidity. As can be seen from the figure, patients with existing conditions such as cardiovascular disease, chronic respiratory problem, cancer, type II diabetes have a greater risk of death compared to those without any comorvidity whose risk of 30-day mortality was 1.64. Source of data: “The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) — China, 2020”, CCDC Weekly / Vol. 2 / No. x.

Figure 9: I guess the rate of mortality associated with SARS-Cov-2 is dependent on the healthcare system of a country. This figure shows the simple/naive case fatality rate by ‘major’ country. It is astonishing to see the high rate of mortality in the US, but this is likely due to the small number of reported cases. China, Italy and Iran also recorded a higher-than-average rate of mortality. Japan and South Korea appears to have done well!

Source of data: https://www.worldometers.info/coronavirus

Figure 10: This figure shows the incubation period of SARS-Cov-2 and other virsuses that caused SARS, MERS and seasonal flu. It has been reported that the average incubation period of SARS-Cov-2 was 5.3 days, but it could range between 2 ad 14 days (or even longer, according to some studies).

Figure 11: This figure compares the index of transmission (also referred to as ‘R0’ coefficient) between COVID-19, SARS, and seasonal flu. The estimated R0 for COVID-19 will likely change as more data are accumulated.

Figure 12: Based on data reported in a JAMA paper, I have constructed this figure which shows the pravelence of symptoms among patients infected with SARS-Cov-2. It is not surprising to see that almost 100% patients reported fever, followed by fatigue, and cough. Source of data: https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2761044

Figure 13: Patients are not infected by just one virus; in reality, some patients are infected my multiple viruses. This figure shows the rate of co-infection among patients who were infected with SARS-Cov-2. Source of data: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.12.20022327v1.full.pdf

What messages can be taken from these data? My personal assessment (and I stress: personal assessment) is that the new coronavirus is much more infectious, but less deadly, than the one that caused SARS about 8 years ago. Although the COVID-19 virus is less deadly, it is associated with far more deaths than SARS (becaus it has affected more people than SARS). I think in the end, we are — or our immune system is — going to live with this new virus, because it is highly likely that it will not disappear from the universe. (Bats have lived with this virus for perhaps more than 100 years?)