Hai con số sai lệch nguy hiểm trong dịch Vũ Hán

Có 2 con số nói theo tiếng Anh là ‘misleading’ trong đại dịch Vũ Hán: số ca nhiễm và tỉ lệ tử vong. Hai con số này gây hoang mang cho rất nhiều người, nhưng nó không nói lên sự thật về dịch.

1. Số ca nhiễm

Các cơ quan hữu trách, báo chí trong và ngoài nước cung cấp cho chúng ta con số ca nhiễm mỗi ngày. Có khi họ dùng chữ “nhiễm Covid-19” (và chính tôi cũng thỉnh thoảng dùng chữ đó). Chẳng hạn như họ viết “Tính hết ngày 19/7, có 34.825 trường hợp mắc bệnh phát hiện tại Thành phố Hồ Chí Minh được Bộ Y tế công bố“.

Thật ra, đó không phải là 34,825 ca mắc bệnh, mà là những người có xét nghiệm dương tính cho SARS-Cov-2. Người có kết quả xét nghiệm dương tính chưa phải là mắc bệnh, bởi vì một số người có kết quả dương tính nhưng họ thật ra không bị nhiễm virus. Nếu con virus đã chết nhưng phương pháp xét nghiệm PCR vẫn có thể phát hiện.

Cho dù đó là ca đã được xác định là mắc bệnh Covid-19, thì con số báo cáo hàng ngày vẫn sai. Sai rất nhiều.

Tại sao sai? Tại vì những người đến xét nghiệm hay được chỉ định cho xét nghiệm thường là những người có triệu chứng, hay những người có tiếp xúc với người bị nhiễm, hay những người có nguy cơ cao. Những người này không ‘đại diện’ cho toàn cộng đồng (nói theo ngôn ngữ dịch tễ học là họ không đại diện cho quần thể — population). Do đó, con số mà các giới chức y tế phát hiện chỉ là một phần trong cộng đồng, hay nói ví von, đó chỉ là bề nổi trên tảng băng mà thôi.

Do đó, khi TPHCM phát hiện gần 35,000 ca nhiễm thì trong cộng đồng đã có nhiều ca nhiễm hơn con số đó nhiều. Nhiều hơn bao nhiêu thì khó nói, vì chưa có phân tích bài bản. Nhưng một nghiên cứu hồi năm ngoái bên Mĩ [1] cho thấy con số nhiễm thật có thể cao gần 10 lần con số phát hiện.

Điều này cũng có nghĩa là ngay cả những nơi (như Hà Nội) mà hiện nay số ca nhiễm phát hiện còn thấp, thì số ca nhiễm trong cộng đồng đã cao hơn nhiều. Nói như ông cựu TT Trump là ‘càng xét nghiệm, càng phát hiện nhiều ca.’ Tại vì Hà Nội chưa xét nghiệm như HCM; nếu làm như HCM thì Hà Nội cũng sẽ có thể phát hiện hàng ngàn ca mỗi ngày.

Có cách nào ước tính con số ca nhiễm trong cộng đồng? Câu trả lời là ‘có’. Nhưng phải vận dụng và dựa vào nhiều giả định về phân bố xác suất. Chẳng hạn như phương pháp ‘backcasting’ sử dụng thời gian từ lúc nhiễm đến tử vong và tỉ lệ tử vong quan sát được, rồi suy ngược lại số ca nhiễm trong cộng đồng [2].

Đây cũng chính là lí do tôi nói rằng không nên tập trung vào con số ca nhiễm mỗi ngày. Con số đó không có ý nghĩa gì cả, nếu không đặt trong bối cảnh. Bối cảnh là bao nhiêu người đã được xét nghiệm.

3. Tỉ lệ tử vong

Con số thứ hai dễ gây hiểu lầm là tỉ lệ tử vong. Bình thường, đa số chúng ta nghĩ rằng cứ lấy con số ca tử vong chia cho số ca nhiễm thì sẽ biết mức độ nguy hiểm của dịch ra sao. Ví dụ như Việt Nam tính đến ngày hôm qua ghi nhận 60,180 ca nhiễm và 334 ca tử vong, suy ra tỉ lệ tử vong là chừng 6 người trên 1000 ca nhiễm. Con số này ở Thái Lan và Thái Lan là 8 / 1000, Nam Dương 26 / 1000. Nhìn như thế thì rõ ràng là Việt Nam chúng ta may mắn.

Con số tỉ lệ đơn giản đó trong dịch tễ học gọi là ‘Case Fatality Rate’ (CFR). Mẫu số của CFR là số ca nhiễm được phát hiện.

Mà, như tôi giải thích trên là số ca đó không phản ảnh (và thấp hơn) số ca nhiễm trong cộng đồng. Nếu tính chính xác thì phải dựa trên số ca nhiễm trong cộng đồng. Và, chỉ số này trong dịch tễ học có tên là ‘Infection Fatality Rate’ (IFR).

Hiện nay, chúng ta chỉ biết CFR, chúng ta chưa/không biết IFR. Với khái niệm tôi mô tả trên, các bạn dễ dàng nhận ra rằng IFR thấp hơn nhiều so với CFR. Giả dụ rằng số ca nhiễm trong cộng đồng cao 10 lần số ca nhiễm phát hiện, thì IFR của Việt Nam là 334 / (60180 * 10) là khoảng 6 trên 10,000 ca nhiễm.

Nhưng cái khó của CFR và IFR là số ca tử vong biến chuyển theo thời gian. Con số trên chỉ tính đến ngày hôm qua. Ngày hôm nay thì con số đã khác, vì số ca nhiễm đã khác và số tử vong cũng có thể khác. Không có sự thật vĩnh viễn trong dịch là vậy.

Cái khó khăn khác nữa là chúng ta khó so sánh tỉ lệ tử vong (cho dù là CFR hay IFR) giữa các quốc gia. Lí do là mỗi nơi có cách xác định tử vong Covid khác nhau. Làm sao chúng ta biết một người bị suy thận giai đoạn cuối và nhiễm nCov chết vì Covid-19 hay vì bệnh đi kèm?

Theo khuyến cáo của WHO: “Covid-19 nên được ghi trong giấy chứng tử là nguyên nhân tử vong cho TẤT CẢ những ca tử vong do bệnh Covid-19 gây ra, hay giả định là Covid-19 gây ra, hay Covid-19 góp phần vào sự tử vong.” Ở Mĩ người ta còn có định nghĩa tử vong liên quan đến Covid-19 phức tạp hơn nữa [4].

Chiếu theo khuyến cáo trên của WHO thì người suy thận mà nhiễm nCov và tử vong thì Covid-19 được xem là nguyên nhân. Các bạn có thể cãi rằng chưa chắc do Covid-19 là nguyên nhân, nhưng qui định nó là … nguyên nhân.

Tôi thì ví von vầy cho dễ hiểu: bệnh nền là như súng đã lên đạn, còn con virus Vũ Hán là nó bóp cò.

Nhưng những phân biệt chi tiết trên cho thấy chúng ta phải/nên đọc con số tỉ lệ tử vong một cách tương đối thôi. Không nên so sánh những con số đó rồi kết luận rằng ‘bác sĩ Việt Nam quá giỏi‘. Tôi cũng muốn nói vậy, nhưng bản chất đằng sau của con số không cho phép nói vậy.

Tóm lại, những phân tích trên đây chỉ để nói rằng (1) con số ca nhiễm mỗi ngày chỉ phản ảnh ‘bề mặt của một tảng băng chìm’ của đại dịch, vì con số ca nhiễm trong cộng đồng cao hơn nhiều (có thể gấp 10 lần); và suy ra (2) tỉ lệ tử vong vì covid-19 thấp hơn là những gì được công bố.

Hơi lạc đề một chút, nhưng trong lúc hoang mang với dịch Vũ Hán, chúng ta có lẽ quên rằng mỗi năm có hơn 174,000 người bị TB và mỗi năm bệnh này cướp đi 11,000 người ở Việt Nam [5]. TB cũng lây lan như Covid-19, nhưng nó có thể cướp đi nhiều mạng người hơn Covid-19. Ngừa Covid-19 nhưng cũng đừng quên TB. Nhiều biện pháp cá nhân phòng ngừa TB cũng có thể áp dụng cho Covid-19.

_____

[1] https://www.nature.com/articles/s41467-020-18272-4

[2] https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.200909

[3] https://www.who.int/classifications/icd/Guidelines_Cause_of_Death_COVID-19.pdf

[4] https://www.cdc.gov/nchs/data/nvss/vsrg/vsrg03-508.pdf

[5] https://www.who.int/vietnam/news/commentaries/detail/it-s-time-to-end-tb-in-viet-nam

Dự báo khả năng đáp ứng dịch Covid-19 của TPHCM

Trước tình hình số ca nhiễm hay nghi nhiễm đang tăng ở HCM, câu hỏi quan trọng là thành phố có đủ giường bệnh (kể cả ICU) cho số ca nhiễm nặng. Nếu có thay đổi chủ trương về cách li và với nhiều giả định thì thành phố có thể kham nổi tối đa 44,000 ca nhiễm mỗi ngày trong tương lai.

Theo HCDC, tính đến ngày 18/7 đã có 31,751 ‘trường hợp mắc bệnh’ phát hiện tại TPHCM. Cho đến nay, các giới chức y tế vẫn chủ trương nhập viện những ca gọi là ‘F0’, và nếu như thế thì gánh nặng cho ngành y tế sẽ càng ngày càng nặng nề. Nói ‘gánh nặng’ là có vẻ uyển ngữ, hãy nói thẳng là số giường bệnh có thể đáp ứng số ca nhiễm hay nghi nhiễm sẽ tăng trong tương lai?

1.  Vấn đề tính toán

Trả lời câu hỏi về nhu cầu số giường bệnh không đơn giản chút nào. Câu trả lời phụ thuộc vào hàng loạt phương trình tính toán [1], và mỗi phương trình có nhiều yếu tố (tham số) mà chúng ta không có dữ liệu thực tế để tính.

Nhưng chúng ta thử nghĩ đến một tình huống đơn giản như sau. Ngày t(i), có y(i) người bị nhiễm. Ngày t(i+k) có y(i+k) nhập viện, nhưng cũng có x(i+k) người xuất viện, trong đó k có thể là 10 ngày, với giả định thời gian nằm viện là 10 ngày. Số người mới nhập viện và số người cũ xuất viện được phản ảnh qua một chỉ số gọi là turnover rate — hệ số lưu chuyển. Hệ số này có ý nghĩa thực tế là số bệnh nhân có thể điều trị trên mỗi giường bệnh trong một thời gian. Như các bạn thấy hệ số lưu chuyển rất quan trọng trong hoạch định nhu cầu giường bệnh.

Tình huống đơn giản trên cho thấy nhu cầu số giường bệnh phụ thuộc vào: (1) thời gian nằm viện; (2) thời gian nằm trong khoa hồi sức cấp cứu; và (3) thời gian cần máy thở.

Nhưng nó còn phụ thuộc vào tỉ lệ ca cần nhập viện. Nếu tỉ lệ là 100% (như hiện nay) thì chắc chắn hệ thống y tế sẽ không kham nổi. Giả dụ rằng chỉ nhập viện số ca nặng và số ca trung nhưng có xác suất diễn biến nặng như tôi mô tả hôm qua [2], thì cách tính toán lại phụ thuộc vào một tham số khác: xác suất nhập viện p (tỉ lệ này dĩ nhiên là dưới 1).

Nhưng xác suất nhập viện còn phụ thuộc vào độ tuổi. Người cao tuổi có xác suất nhập viện cao hơn người trẻ tuổi vì họ có nhiều bệnh đi kèm làm cho họ có nguy cơ cao. Như vậy, một tham số khác là phân bố xác suất nhập viện theo độ tuổi.

Từ đó, chúng ta có thể ước tính số ca nhiễm mỗi ngày mà hệ thống y tế thành phố có thể kham nổi bằng cách lấy số giường lưu chuyển tối đa mỗi ngày chia cho xác suất nhập viện. (Nên nhớ là xác suất này phụ thuộc vào tuổi).

Lí thuyết thì như vậy, nhưng thực tế ở Việt Nam thì … khó hơn nhiều. Khó là vì tất cả những dữ liệu đó Việt Nam đều thiếu. Chúng ta chưa biết phân số số ca theo độ tuổi ra sao. (Nếu có thì chúng tôi — tôi và nghiên cứu sinh — sẽ sẵn sàng bỏ thì giờ giúp đỡ phân tích dù labo chúng tôi chỉ làm về gen và loãng xương). Chúng ta không có số liệu về thời gian nằm viện, ICU hay thở máy. Chúng ta cũng chẳng có con số xác suất nhập viện theo độ tuổi. Nói tóm lại, chúng ta … chẳng có gì.

Chúng ta không có, nhưng ‘anh bạn’ láng giềng phương Bắc thì có. Mấy anh bạn phương Tây cũng có. Trong đợt dịch vừa qua, các đồng nghiệp ở Vũ Hán là nơi cung cấp rất nhiều dữ liệu quí báu. Chẳng hạn như bài này [3] là bài đã nhận được hơn 17,000 trích dẫn, hay bài mô tả đầu tiên này [3] vì nó cung cấp rất nhiều dữ liệu quí báu về bệnh trạng của người bị nhiễm virus Vũ Hán.

2.  Ước tính khả năng hệ thống y tế TPHCM có thể đáp ứng trong vài tuần tới.

Chúng ta tạm dùng dữ liệu của Tàu để ước tính cho tình huống ở Việt Nam. Và, theo số liệu của Tàu công bố chúng ta có thể đoán rằng:

  • Thời gian nằm viện trung bình 12 ngày;
  • Thời gian nằm ICU 16 ngày;
  • Và nếu nặng, thời gian dùng thở máy có thể 20 ngày.

Tất cả những con số trên chỉ là trung bình, vì trong thực tế nó có thể cao hay thấp hơn. Và chúng ta cũng giả định rằng số ca nhiễm ở HCM sẽ phân bố theo độ tuổi như bên Vũ Hán. Chúng ta cũng giả định rằng xác suất cần nhập viện ở người dưới 60 khoảng 1-2%, nhưng ở người trên 60 có thể lên đến 25%. Chúng ta có thể dùng các ‘tham số’ trên để tính toán, và kết quả tính toán có thể tóm tắt như sau:

Số giường bệnh và nhập viện

Nếu với 30,000 giường bệnh (kể cả số giường dã chiến) và nếu thời gian nằm viện là 12 ngày, thì số giường lưu chuyển (turnover) tối đa là 2,500 giường mỗi ngày. Với con số này, thành phố có khả năng quản lí tối đa 43,932 ca nhiễm mỗi ngày.  

ICU

Nếu thành phố có 1000 giường ICU (theo các giới chức y tế), và nếu thời gian nằm ICU trung bình là 16 ngày thì số giường lưu chuyển tối đa là 62 mỗi ngày. Từ đó, với phân bố xác suất nhập ICU như Vũ Hán, có thể ước tính rằng thành phố có khả năng kham nổi 4,400 ca mỗi ngày.

Thở máy

Chúng ta chưa biết TPHCM có bao nhiêu máy thở. Thôi thì cứ giả định là 300 (cần phải xác định lại). Giả định rằng thời gian thở máy cho những ca nặng là 20 ngày, thì số lưu chuyển tối đa mỗi ngày chỉ 15 máy. Với tính toán này, thành phố có khả năng chịu đựng tối đa 1761 ca nhiễm cần thở máy mỗi ngày.

Dĩ nhiên, những tính toán này dựa vào quá nhiều giả định, và chỉ cần 1 giả định sai thì dự báo cũng sai. Tôi thì nghĩ chắc chắn là sai. Niels Bohr từng dạy dự báo rất ư là khó, đặc biệt là dự báo về tương lai (“Prediction is very difficult, especially if it’s about the future“). Nhưng mục tiêu của dự báo không phải là sai hay đúng (vì lúc nào cũng sai) mà là để chúng ta nhìn xa trong tình huống xấu nhứt để có biện pháp can thiệp.

Ý nghĩa của những kết quả trên đây là các giới chức nên thay đổi chủ trương nhập viện. Không thể và không nên nhập viện những ca nhẹ, vì làm như thế sẽ giảm sự lưu chuyển giường bệnh và làm cho bệnh viện quá tải (ngay cả với 30,000 giường). Nhưng với giả định rằng chỉ một số nhỏ cần nhập viện và thời gian nằm viện như báo cáo ở Vũ Hán thì hệ thống y tế thành phố có thể chịu được tối đa là ~44,000 ca nhiễm.

______

[1] https://bmjopen.bmj.com/content/11/1/e041536

[2] https://nguyenvantuan.info/2021/07/19/mot-cach-phan-nhom-nguoi-bi-nhiem-ncov

[3] Zhou F ,  Yu T ,  Du R , et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020;395:1054-1062.

[4] The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) — China, 2020. https://github.com/cmrivers/ncov/blob/master/COVID-19.pdf

Một cách phân nhóm người bị nhiễm nCov

Trước tình huống hệ thống y tế HCM sắp ‘quá tải’, cái note này đề nghị một biện pháp cụ thể về phân nhóm và đánh giá nguy cơ những ca có diễn biến xấu, và qua đó quyết định ai cần nhập viện và ai nên cách li tại nhà.

Theo tin này (ngày 18/7) thì TPHCM đã có hơn 28,000 ‘bệnh nhân Covid-19’ [1], và đó là một con số rất lớn. Tại sao? Tại vì, vẫn theo thông tin trên báo, “số ca mắc tại TP.HCM luôn vượt 2.000 ca/ngày, số F0 triệu chứng trở nặng phải thở oxy, thở máy cũng tăng lên.”

Mấu chốt của vấn đề có vẻ là những ca ‘F0 triệu chứng trở nặng‘. Có cần nhập viện tất cả những ca này? Tôi nghĩ không.

Vấn đề là các giới chức y tế không cho biết bao nhiêu người bị nhiễm nhẹ hay không có triệu chứng sau này diễn biến nặng. Họ chỉ nói chung chung là có những ca như thế.

Thật ra, rất nhiều nghiên cứu từ bên Tàu cho thấy số khoảng 15-20% ca nhẹ chuyển sang nặng. Các nghiên cứu này còn chỉ ra những yếu tố nguy cơ giúp bác sĩ có thể nhận dạng những ca nhiễm như thế (tức diễn biến từ nhẹ sang nặng) và tôi đã điểm qua trước đây. Tôi nghĩ nếu Việt Nam chưa có những nghiên cứu như thế thì chúng ta nên sử dụng các nghiên cứu trong y văn.

Phân nhóm, đánh giá, quyết định

Điểm qua y văn, tôi đề nghị một phương án đơn giản (trước mắt) phân nhóm người bị nhiễm, đánh giá nguy cơ diễn biến, và quyết định ai cần nhập viện và ai cần cách li tại nhà. Biểu đồ dưới đây minh hoạ cho đề nghị này:

Bước 1, khi phát hiện một người bị nhiễm (qua PCR) thì cần phân nhóm: nhẹ, trung, hay nặng. “Nhẹ” là sốt, ho, hoặc không triệu chứng. “Trung” là sốt, ho, viêm phổi, không khó thở. “Nặng” là khó thở hoặc/và tỉ số SpO2<93% hay P/F<300 mmHg. Nhóm nhẹ cho cách li tại nhà. Nhóm nặng cho nhập viện đề điều trị.

Bước 2, đánh giá nguy cơ trong nhóm trung bình bằng thang điểm dựa vào tuổi > 65, có bệnh nền (tiểu đường, huyết áp, COPD, bệnh thận, v.v.), thân nhiệt > 38.5, tỉ số neutrophil trên lymphocyte > 3.7, platelet > 155, total bilirubin > 11, albumin > 38, creatinine > 85, và nếu cần creatinine kinase > 104. Nếu tổng số điểm là 15 trở lên, nhập viện. Nếu thấp hơn 15, có thể cách li tại nhà và theo dõi.

Cần nhấn mạnh rằng đây là cách đánh giá nhanh cho bác sĩ không có phương tiện tính toán. Đánh giá chính xác nên dùng biến liên tục và ước tính xác suất diễn biến xấu cụ thể cho mỗi người (còn gọi là personalized assessment), nhưng đây là đề tài khác.

Cách li tại nhà

Cách li ở nhà nhưng vẫn cần theo dõi qua mạng. Y tế địa phương có thể tổ chức một bác sĩ tư vấn online cho mỗi nhóm chừng 20 gia đình có người cách ly. Khi có bệnh nhân trở nặng, bác sĩ này sẽ hỗ trợ họ nhập viện. Mô hình này rất dễ thực hiện và tôi thấy có thể làm ngay tại TP HCM. Khi áp dụng cách này, người dân sẽ không còn lo lắng về việc gọi điện đến đường dây nóng khi cảm thấy cần giúp đỡ mà không gặp được ai hay muốn vào viện mà không gọi được xe cứu thương.

Các giới chức y tế cần công bố cẩm nang hướng dẫn cụ thể người cách li tại nhà và người chăm sóc phát hiện sớm diễn biến xấu. Ở Úc, người ta có cẩm nang hướng dẫn cụ thể cho người chăm sóc người bị nhiễm như không được ra khỏi phòng; cả nhà phải đeo khẩu trang; khử trùng bề mặt bàn ghế và cửa thường xuyên; hướng dẫn người chăm sóc phát hiện dấu hiệu diễn biến xấu.  

Tôi hiểu là môi trường nhà ở các nước phương Tây khác với Việt Nam. Nhưng tôi biết ở Úc người ta vẫn có thể cách li trong các căn hộ mà không phải ‘nhà cao cửa rộng.’

Nếu vẫn tiếp tục đưa tất cả F0 vào bệnh viện thì như báo LĐ viết “sớm muộn sẽ gây áp lực lên hệ thống bệnh viện, khi các bác sĩ phải dàn tải lực lượng để chăm sóc, theo dõi hằng ngày.” [2].

Phải thay đổi chủ trương nhập viện. Nên dùng khoa học để phân nhóm và đánh giá người bị nhiễm hợp lí hơn nhằm bảo toàn hệ thống y tế. Chúng ta không ai muốn thấy hệ thống y tế VN lâm vào tình huống như Nam Dương trong mấy ngày qua.

_____

[1] https://vietnamnet.vn/vn/suc-khoe/hon-28-000-benh-nhan-covid-19-y-te-tp-hcm-co-qua-tai-757109.html

[2] https://laodong.vn/y-te/cach-ly-f0-tai-nha-phan-loai-f0-de-xac-dinh-phuong-an-dieu-tri-cach-ly-929982.ldo

[3] Cách dùng chữ/thuật ngữ hiện nay có thể gây lẫn lộn và hiểu lầm. Chẳng hạn như người định nghĩa “F0 là bệnh nhân được xác định dương tính với Covid-19.” Có 2 điều không đúng với định nghĩa này.

Thứ nhứt, dương tính với SARS-Cov-2, chớ không phải dương tính với Covid-19. Covid-19 là hậu quả (outcome) của SARS-Cov-2, và có thể tạm xem Covid-19 là ‘bệnh’.

Thứ hai, kết quả xét nghiệm PCR dương tính không có nghĩa là người đó thật sự bị nhiễm, bởi vì phương pháp PCR có thể nhận ra những ca dương tính giả (dương tính nhưng không bị nhiễm). Ngay cả kết quả dương tính thật cũng chưa chắc là Covid-19, bởi vì bác sĩ còn phải đánh giá qua triệu chứng nữa.

Do đó, nên dừng gọi hay đề cập F0 là ‘bệnh nhân’. Họ chỉ là những ca nghi bị nhiễm.

[4] Ngoài ra, cũng nên dừng cách nói thậm xưng trong việc kiểm soát dịch. Những chữ mang tính ví von như ‘kịch bản’, ‘toang’, ‘pháo đài’, ‘chỉ huy’, v.v. không giúp gì cho những suy nghĩ cụ thể. Ở đây không có ‘kịch bản’ trên sân khấu, chỉ có ‘tình huống’ dịch mà thôi.

Các lựa chọn trong điều trị bệnh nhân Covid-19

Trong khi diễn biến dịch Covid-19 đang trong tình trạng lây lan cấp cộng đồng, một vấn đề quan trọng đặt ra là các liệu pháp điều trị cho bệnh nhân. Bài viết này trình bày một số thuốc được phê chuẩn cho điều trị bệnh nhân Covid-19 ở phương Tây theo khuyến cáo của Australian Guidelines for the Clinical Care of People with COVID-19.

Đại dịch Covid-19 đặt ra hai vấn đề cấp cộng đồng và cấp cá nhân. Ở cấp cộng đồng, việc áp dụng các biện pháp y tế công cộng (như giãn cách xã hội) và tiêm chủng vaccine là chiến lược cần thiết để kiểm soát dịch. Mục đích của chiến lược y tế công cộng là kiểm soát và giảm số ca nhiễm đến mức thấp nhứt mà không làm ảnh hưởng đến các hoạt động xã hội và kinh tế. Ở cấp cá nhân, việc lựa chọn các liệu pháp điều trị để không chỉ hồi phục mà còn giảm nguy cơ tử vong cho bệnh nhân là một vấn đề tương đối nan giải.

Khoảng 80% người bị nhiễm Covid-19 sẽ hồi phục mà không cần điều trị đặc biệt. Nhưng vấn đề là khoảng 20% bệnh nhân bị nhiễm trở nên khó thở và cần phải nhập viện để điều trị. Khi đã nhập viện thì nguy cơ tử vong khá cao, có thể lên đến 25% [1]. Do đó, mục tiêu chánh của điều trị bệnh nhân Covid-19 là giảm nguy cơ tử vong, và mục tiêu phụ là giúp cho bệnh nhân bình phục càng nhanh càng tốt.

Cho đến nay, chưa có thuốc đặc trị cho bệnh nhân Covid-19. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đã và đang thử nghiệm một số thuốc đang được sử dụng cho các bệnh lí khác với hi vọng sẽ giúp cho các bệnh nhân Covid-19. Các thuốc này có thể chia làm 2 nhóm chánh: nhóm điều trị (therapeutic) và nhóm có mục đích giảm nhẹ bệnh trạng (disease-modifying treatment). Đã có hơn 20 thuốc như thế được thử nghiệm, và kết quả cho đến nay cung cấp cho chúng ta một số chứng cứ quan trọng để quản lí bệnh nhân Covid-19.

Những chứng cứ đó được các nhóm chuyên gia trong lãnh vực bệnh truyền nhiễm, cấp cứu, ICU, dịch tễ học, y học thực chứng, v.v. đúc kết thành một tài liệu có thể làm phác đồ điều trị cho các bác sĩ. Đó là phác đồ ‘Australian Guidelines for the Clinical Care of People with COVID-19‘(AGCC) [2].

Các thuốc trong nhóm điều trị chủ yếu là dexamethasone, remdesivir, tocilizumab, và sarilumab. Trong các thuốc này, Cục Thực phẩm và Thuốc của Mĩ (FDA) chỉ mới phê chuẩn thuốc remdesivir.

Dexamethasone

Dexamethasone là một loại thuốc phổ biến trong gia đình corticosteroid. Cơ chế của dexamethasone là giảm viêm ở phổi, một địa điểm quan trọng mà virus tấn công. Kết quả thử nghiệm lâm sàng trên hơn 2000 bệnh nhân (công trình nghiên cứu RECOVERY) cho thấy dexamethasone giảm nguy cơ tử vong trong bệnh viện đến 36% đối với bệnh nhân thở máy, và giảm 18% đối với bệnh nhân nhận oxygen [3].

Theo khuyến cáo của AGCC, dexamethasone, hoặc hydrocortisone hoặc prednisolone ở những bệnh nhân cần bổ trợ oxygen hay những bệnh nhân nặng phải thở máy. Tuy nhiên, không nên dùng dexamethasone thường xuyên cho những bệnh nhân không cần bổ trợ oxygen hay thở máy.

Remdesivir

Một trong những thuốc được tái mục đích hoá cho Covid-19 là Remdesivir, một loại thuốc tương đối cũ được sử dụng cho các bệnh nhân nhiễm Ebola. Một khi virus xâm nhập vào cơ thể bệnh nhân, chúng tự sao chép và nhân lên thành nhiều virus. Chức năng chánh của Remdesivir là giảm ức chế khả năng sao chép của virus.

Trong một thử nghiệm lâm sàng, kết quả cho thấy Remdesivir giảm thời gian nằm viện từ 15 ngày xuống còn 11 ngày [4]. Tuy kết quả này quá khiêm tốn, nhưng ảnh hưởng đến tử vong thì quan trọng hơn. Thật vậy, tỉ lệ tử vong ở nhóm dùng remdesivir (15 ngày điều trị) là 6.7% so với nhóm không dùng thuốc là 11.4%, tức giảm nguy cơ tử vong 27%.

Ngoài ra, các biến chứng ở nhóm dùng remdesivir (25%) cũng thấp hơn so với nhóm không dùng thuốc (32%).AGCC khuyến cáo không nên dùng remdesivir cho bệnh nhân COVID-19 bị viêm phổi và những bệnh nhân cần thở máy xâm phạm. 

Tocilizumab

Tocilizumab là thuốc từng được dùng cho điều vị viêm khớp dạng thấp (rheumatoid arthritis). Trong thời đại dịch, tocilizumab cũng được tái sử dụng cho điều trị bệnh nhân Covid-19. Phân tử IL-6 có chức năng gây viêm khi chúng ta bị nhiễm. Cơ chế chánh của tocilizumab là ức chế sự hoạt động của phân tử IL-6, và qua đó thuốc có chức năng kháng viêm.

Kết quả của một nghiên cứu công bố trên tập san New England Journal of Medicine [5] cho thấy so với nhóm chứng, xác suất sống còn ở bệnh nhân được điều trị với tocilizumab và sarilumab tăng 61%.

AGCC khuyến cáo xem xét dùng tocilizumab cho bệnh nhân COVID-19 nếu họ đang hay đã hoàn tất quá trình điều trị bằng dexamethasone, những bệnh nhân chưa được điều trị bằng một IL-6 khác lúc nhập viện, những bệnh nân cần bổ trợ oxygen và không có bằng chứng bị nhiễm trùng. AGCC cũng khuyến cáo dùng sarilumab cho bệnh nhân COVID-19 chỉ khi nào không thể dùng hay không có tocilizumab.  

Baricitinib

Những thuốc có thể không giảm nguy cơ tử vong, nhưng giúp cho bệnh nhân mau bình phục và giảm thời gian nằm viện. Một số thuốc trong nhóm này đã hay đang được nghiên cứu bao gồm thuốc chống sốt rét (hydroxychloroquine, chloroquine), thuốc chống virus (remdesivir, lopinavir-ritonavir); thuốc ức chế các triệu chứng liên quan đến cytokine (tocilizumab); các thuốc bổ trợ (ACE inhibitors và NSAID). Tuy nhiên, trong các thuốc đã nghiên cứu, chỉ có baricitinib là có triển vọng và được khuyến cáo cho bệnh nhân Covid-19.

Baricitinib cũng là một thuốc trong gia đình JAK inhibitor, được sử dụng trong điều trị bệnh viêm khớp dạng thấp. Cơ chế vận hành của Baricitinib là bất hoạt Janus kinase enzymes vốn là nguyên nhân của triệu chứng viêm ở bệnh nhân viêm khớp dạng thấp. Baricitinib có thể giảm đau, giảm xơ cứng khớp, và giảm sưng khớp.

Trong một thử nghiệm lâm sàng trên 1033 bệnh nhân Covid-19, các nhà nghiên cứu phân chia thành hai nhóm: gần phân nửa được cho dùng Baricitinib và phân nửa là giả dược (nhóm chứng) [6]. Bệnh nhân được điều trị có thời gian bình phục là 7 ngày, so với nhóm chứng là 8 ngày. Tuy nhiên, bệnh nhân dùng Baricitinib có xác suất bình phục cao hơn nhóm chứng 30%. Một kết quả đáng chú ý khác là ở bệnh nhân được điều trị bằng Baricitinib và Remdesivir có nguy cơ tử vong thấp hơn nhóm chứng khoảng 35%.

Cần nói thêm rằng ở Mĩ, có một số thuốc trong nhóm kháng thể cũng được dùng để điều trị bệnh nhân Covid-19 trong vài ngày sau khi có triệu chứng. Các thuốc này được ‘thiết kế’ để điều trị nguyên nhân của bệnh (tức virus) hơn là triệu chứng. Một số nghiên cứu sơ khởi cho thấy các thuốc này có thể giảm nguy cơ nhập viện. Tuy nhiên, một số thuốc kháng thể hiện nay rất đắt tiền.

Nói chung, ở Úc các bác sĩ không dùng thuốc để điều trị các bệnh nhân Covid-19 được xếp vào nhóm ‘nhẹ’, tức những bệnh nhân không cần thở máy hay bổ trợ oxygen.

Điều trị những bệnh nhân nhiễm covid-19 là một thách thức đáng kể, bởi vì virus là những vi sinh vật được cấu thành từ RNA. Một khi virus xâm nhập vào tế bào con người, chúng ‘cướp’ bộ máy trong tế bào để tự nhân bản. Từ đó, tế bào chúng ta trở thành bộ máy sản xuất ra hàng trăm ngàn bản sao của virus. Do đó, cách tốt nhứt để khống chế virus là ngưng quá trình nhân bản của virus. Nhưng cho đến nay, chỉ có 1 thuốc có chức năng này là Remdesivir. Tất cả các thuốc khác như steroid, Dexamethasone, Tocilizumab, Sarilumab và Baricitinib có chức năng giảm viên là chánh.

Hơn 1 năm trước, các bác sĩ không có bao nhiêu lựa chọn, nhưng ngày nay, các bác sĩ đã có khá nhiều chứng cứ về hiệu quả của một số thuốc có thể giúp giảm nguy cơ tử vong cho bệnh nhân. Tuy nhiên, nhiều loại thuốc vẫn còn đang trong giai đoạn thử nghiệm, và trong tương lai gần y học sẽ có thêm thuốc điều trị bệnh nhân Covid-19. Do đó, những khuyến cáo và phác đồ điều trị AGCC cũng sẽ thay đổi cho phù hợp với chứng cứ mới.

_____

Dữ liệu khoa học và những khuyến cáo trong bài viết này dựa vào những nghiên cứu và tài liệu tham khảo dưới đây:

[1] http://www.who.int/indonesia/news/detail/08-03-2020-knowing-the-risk-for-covid-19

[2] National COVID-19 Clinical Evidence Taskforce: Australian Guidelines for the Clinical Care of People with COVID-19. Web: https://covid19evidence.net.au.

[3] The RECOVERY Collaborative Group: Dexamethasone in Hospitalized Patients with Covid-19. N Engl J Med 25/2/2021. nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2021436

[4] Beigel JH et al. Remdesivir for the Treatment of Covid-19 — Final Report. N Engl J Med 5/11/2020. nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2007764

[5] The REMAP-CAP Investigators: Interleukin-6 Receptor Antagonists in Critically Ill Patients with Covid-19. N Engl J Med 22/4/2021. nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2100433

[6] Kalil AC et al. Baricitinib plus Remdesivir for Hospitalized Adults with Covid-19. N Engl J Med 4/3/2021. nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2031994.

Những thuốc được khuyến cáo dùng cho điều trị bệnh nhân Covid-19

  • Corticosteroid
  • Remdesivir
  • Tocilizumab
  • Sarilumab
  • Baricitinib 

Những thuốc/liệu pháp không được khuyến cáo dùng cho điều trị bệnh nhân Covid-19

  • Azithromycin
  • Colchicine
  • Thay huyết tương
  • Hydroxychloroquine
  • Hydroxychloroquine và Azithromycin
  • Interferon beta-1a
  • Interferon beta-1a và Loinavir-ritonavir
  • Loinavir-ritonavir
  • Angiotensin 2 receptor agonist
  • Anakinra
  • Aprepitant
  • Baloxavir marboxil
  • Bamlanivimab
  • Bromhexine hydrochloride
  • Budesonide
  • Camostat mesilate
  • Chloroquine
  • CT-P59 monoclonal antibody
  • Dutasteride
  • Enisamium
  • Favipiravir
  • Fluvoxamine
  • Ivermectin
  • Lenzilumab
  • Nitazoxanide
  • Ruxolitinib
  • Vitamin C
  • Vitamin D
  • Bổ sung kẽm

Delta variant: is it serious?

You bet. Health authorities and experts keep reminding us that delta variant represents the ‘greatest threat’ to the nation’s effort of eliminating Covid-19. Some experts even warned us that the Delta variant is deadlier than the original Alpha variant. I have done a little research and found that some of the experts’ assertions seem unfounded.

We all know that the Delta variant was first identify in Maharashtra (India) in October 2020. Since then, the variant has been found in more than 77 countries or territories in the world [1]. In the United States alone, Dr. Anthony Fauci stated that the variant accounted for 20% of total Covid-19 cases. In the UK, it was reported that over the past 28 days there have been 38,000 cases of Delta variant (BBC 20/6/21), making it the dominant strain of the coronavirus over there.

We are told that the Delta variant is highly contagious. The New South Wales Premier, Ms Gladys Berejiklian said that “Literally people coming, not even physically touching each other, but literally fleetingly coming into the same air space.” Professor Nancy Baxter (University of Melbourne) echoed that scary warning: “The spread is more likely if you’re close to the person [but] there’s still a potential for virus particles to be in the air, and breathed in by someone passing by.” Scary indeed.

However, I am not comfortable with that kind of statements which sound like a scaremongering tactic rather than enlightening the public. A relative difference between 0.01 and 0.02 (ie, 2-fold difference) is the same as between 0.40 and 0.80, but the latter is much more serious than the former. What we need to know is absolute risk, not relative risk.

What is the degree of transmission of the Delta variant? Luckily, I came across an article in the ABC, in which Professor Stuart Turville (Kirby Institute of UNSW Sydney) said that “Compared to the original strain, the Delta strain is two times more contagious” [2]. OK, it is good to know that.

However, what is the transmission rate? Well, I have over the past few days dived into the data published by Public Health England [3], and found some interesting facts. In the table below, you will find that the attack rate of the Delta variant is about 11%. In other words, if 100 individuals come into contact with an individual infected by the Delta variant, 11 are to be infected as well. This attack rate for the Alpha varian was 8%. So, I guess we can say that on average the Delta variant is 38% (eg 11 / 8) more transmissible than the Alpha variant.

What about mortality risk? Well, again the Public Health England data are really helpful. The table below shows that the rate of mortality associated with the Delta variant was 0.3% (95% confidence interval, 0.2 to 0.5%). This mortality risk is lower than that of the Alpha variant: 2%. Data from Public Health England also show that people infected with the Delta variant had lower rate of emergency admission than those with the Alpha variant (0.8% vs 1.9%).

In summary, the attack rate of the Delta variant is about 11%, or 36% higher than the Alpha variant. However, it appears that the Delta variant is less deadly than the Alpha variant. The two data points are actually consistent with the Darwinian law which predicts that most virus will eventually more contagious but less pathogentic over time. We have seen viruses such as H1N1 influenza, myxoma and OC43 behaved within that law. We hope that SARS-Cov-2 will behave in the same way, so that we can live in peace with it … forever.

______

[1] https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#global-variant-report-map

[2] https://www.abc.net.au/news/2021-07-02/delta-coronavirus-variant-symptoms-vaccines-spread/100255804

[3] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1001359/Variants_of_Concern_VOC_Technical_Briefing_16.pdf

Nhìn tình hình dịch ở Nam Dương, nghĩ về kế sách đối phó ở Việt Nam

Nam Dương (Indonesia) đang trở thành ‘tâm dịch’ (epidenter) trên thế giới, với số ca nhiễm ghi nhận hơn 54,000 trong một ngày. Tại sao diễn biến xấu như vậy, và chúng ta có thể học gì từ tình hình ở Nam Dương để có một kế sách tốt hơn cho Việt Nam. Cái note này chia sẻ vài quan điểm cá nhân.

1.  Nhìn tình hình trong vùng: tại sao Indonesia ?

Có thể nói rằng trong tất cả các quốc gia vùng Đông Nam Á, chỉ có Singapore là không bị ảnh hưởng bởi làn sóng dịch mới. Tất cả các nước còn lại, Mã Lai, Thái Lan, Việt Nam, và đặc biệt là Nam Dương đều bị ảnh hưởng bởi sự tái bùng phát của dịch Vũ Hán.

Tình hình covid-19 tính đến ngày 15/7/2021 ở các nước trong vùng Đông Nam Á.

Ở Mã Lai, số ca nhiễm tuần vừa qua tăng gấp 7 lần so với trung tuần tháng 5. Chỉ trong ngày 15/7, Mã Lai ghi nhận hơn 15,000 ca nhiễm (so với cùng ngày vào tháng 5 là 4000). Tính đến nay, Mã Lai đã có gần 900,000 ca nhiễm và hơn 6700 người tử vong.

Ở Thái Lan, số ca nhiễm hàng ngày cũng tăng nhanh trong tháng 7. Ngày 15/7 Thái Lan ghi nhận hơn 9100 ca, tăng hơn 2 lần so với cùng ngày vào tháng 5. Hiện nay, Thái Lan đã ghi nhận gần 382,000 ca nhiễm và 3100 ca tử vong.

Riêng Nam Dương là nơi nghiêm trọng nhứt. Số liệu trên worldometer cho thấy số ca nhiễm tăng liên tục mỗi ngày từ đầu tháng 6, và chỉ hôm qua (15/7) đã có hơn 56,000 ca nhiễm và gần 990 ca tử vong. Nam Dương được xem là ‘tâm dịch’ ở Á châu, vượt qua cả Ấn Độ. Tính đến nay, Nam Dương đã ghi nhận gần 2.8 triệu ca nhiễm và hơn 71,000 ca tử vong. Tỉ lệ tử vong ở Nam Dương cũng cao nhứt so với 4 quốc gia trong vùng (xem Bảng 1).

Tại sao Nam Dương và các nước trong vùng trở thành ‘tâm dịch’ và tình hình diễn biến xấu hơn so với các nước trong vùng? Chúng ta chỉ có thể đọc thông tin từ báo chí và suy đoán thôi, chớ không thể nào biết chắc chắn nguyên nhân. Có thể nghĩ đến 2 nguyên nhân chánh: (1) dân số và lưu thông, và (2) biến thể mới của con virus.

Ở Thái Lan, số ca nhiễm bắt đầu tăng như tháng 4/2021, và nguyên nhân được cho là trước đó (tháng 3) Thái Lan mở cửa các hãng xưởng gần như bình thường. Đa số các ca lây nhiễm được phát hiện là từ các hãng xưởng. Có hãng người ta phát hiện hơn 2000 ca nhiễm [1]. Tình hình ở Mã Lai cũng vậy, hơn 50% số ca nhiễm mới xảy ra trong các hãng xưởng giữa tháng 2/2021 và 4/2021 [2].  

Nam Dương Mã Lai thì có một yếu tố khác về lưu thông, vì lễ hội Eid vào tháng 5. Đây là ngày lễ quan trọng của người Hồi giáo, nên họ tụ tập đông người. Nhiều người Hồi giáo không quan tâm đến những qui định về hạn chế đi lại, và họ tích cực tham gia vào ngày lễ Eid.  Ngay từ tháng 5, đã có chuyên gia cảnh báo là Nam Dương có thể bị ảnh hưởng bởi đợt dịch mới nếu không hạn chế lễ Eid. Kinh nghiệm năm 2020, số ca nhiễm trong 3 ngày lễ Eid ‘đóng góp’ 10-20% sự gia tăng của dịch [3].

Ngoài lưu thông xã hội ra, các biến thể mới của virus cũng đóng góp vào sự bùng phát của dịch. Thật ra, không ai (hay ít ai biết) bao nhiêu số ca nhiễm mới ở Nam Dương, Mã Lai và Thái Lan là thuộc biến thể delta. Muốn biết số liệu đó thì phải làm phân tích genomics, chớ không thể đoán mò được. Tuy nhiên, những gì xảy ra ở Ấn Độ cho chúng ta lí do để suy đoán rằng các biến thể mới (beta, gamma, delta) có thể là thủ phạm.

2.  Nghĩ về chiến lược đối phó ở Việt Nam

Việt Nam cũng không còn là ngoại lệ trong đợt dịch mới lần này. Tuy nhiên, công bằng mà nói thì Việt Nam vẫn … may mắn hơn 3 nước tôi đề cập. May mắn hơn hiểu theo nghĩa số ca nhiễm ít hơn, và tỉ lệ tử vong cũng thấp hơn. Tỉ lệ tử vong liên quan đến Covid-19 chỉ chừng 5 trên 1000 ca nhiễm, so với 8 / 1000 ở Thái Lan và Mã Lai, và 26 /1000 ở Nam Dương.

Số ca nhiễm tính trên 1 triệu dân (biểu đồ bên trái) và tỉ lệ tử vong tính trên 100 ca nhiễm (biểu đồ bên phải) ở Mã Lai, Nam Dương, Thái Lan và Việt Nam.

May mắn nhưng không thể và không nên ‘ngạo nghễ’ như lần trước được, mà phải có kế sách đối phó. Nhà nước dĩ nhiên là có các kế sách và các chuyên gia cố vấn, nhưng không hiểu sao mà chánh sách Nhà nước đưa ra là bị các chuyên gia độc lập phản đối và buộc phải điều chỉnh. Tôi chỉ có thể đoán là mấy vị chánh trị được bao quanh bởi các chuyên gia cố vấn, và những người này nói những gì mà Nhà nước muốn nghe?

Chẳng hạn như họ triển khai xét nghiệm trên 10 triệu người là một … sai lầm. Người viết cái note này từng khuyên là không nên và kèm theo những lí giải cụ thể [4]. Bài báo đăng trên một tờ báo chỉ 1 ngày thì bị ai đó điện thoại bảo rút xuống. Thế rồi, chỉ 1 tuần sau thì phía TPHCM thừa nhận rằng xét nghiệm đại trà làm tốn kém tiền bạc của dân chúng [5].

Tôi cũng đề nghị là không nên đếm số ca nhiễm nữa, mà hãy tập trung vào outcome (đầu ra). Tôi viết rằng ‘Thay vì đếm số ca, nên tập trung vào ‘đầu ra’ (outcome), vào tiêm chủng vaccine và vào biện pháp y tế công cộng.’ Đầu ra ở đây là số ca nhiễm nặng, số ca nhập viện ICU, số ca tử vong. Đó là con số có ý nghĩa mà chúng ta cần tập trung vào. Còn con số ca nhiễm chung chung không có ý nghĩa gì cả. Tôi cũng đề nghị là nên có tầm nhìn xa hơn,chuẩn bị phương án sống chung với con virus này vĩnh viễn. “Sống với virus […] là bảo đảm sao cho cộng đồng được bảo vệ từ những ảnh hưởng nặng nề của virus.” [6]. Có ‘quân sư’ của Nhà nước phản đối ý kiến này và cho rằng đó là sai lầm, nhưng rất tiếc là quân sư đó có vấn đề về hiểu dịch bệnh nên nói hơi quá tự tin và cao ngạo.

Thú vị thay, ngày hôm qua thì chính ông bí thơ Nguyễn Văn Nên tuyên bố rằng sẽ tập trung vào đầu ra. Ông Nên nói: “Mục tiêu lớn nhất là hạn chế trường hợp tử vong” [7]. Tức là ông ấy cũng nói nên tập trung vào đầu ra. Nhưng chưa đủ.

Tôi đồng ý với ông Nên, nhưng tôi muốn thêm rằng cần phải xác định mục tiêu đối phó với dịch là gì? Theo tôi thì có 3 mục tiêu:

  • bảo toàn hệ thống y tế;
  • tối thiểu hoá số ca nhập viện và ICU và giảm nguy cơ tử vong;
  • giúp cho người dân tự quản lí nguy cơ.

Mục tiêu thứ nhứt là bảo bảo toàn hệ thống y tế, vì đó là hệ thống quan trọng nhứt trong bất cứ quốc gia nào trước đại dịch. Chúng ta đã thấy hệ thống y tế của Nam Dương bị suy sụp như thế nào, và dẫn đến quá nhiều ca tử vong. Do đó, phải đặt cái objective số 1 là duy trì hệ thống y tế, nhứt là bệnh viện.

Mục tiêu thứ hai là giảm hậu quả (tử vong và số ca nặng). Bởi vì đa số các ca nhiễm là nhẹ, họ không cần nhập viện hay cách li tập trung. Nên phải tập trung vào số ca nặng hay có nguy cơ diễn biến nặng.

Hiện nay đã có mô hình tiên lượng nhận dạng những ca có diễn biến xấu, tại sao không ứng dụng các mô hình đó để sàng lọc người nhiễm nặng hay sắp diễn biến nặng? Hãy quên đi những ‘fancy’ và ảo tưởng về ‘trí tuệ nhân tạo’, mà tập trung vào các mô hình thống kê đã có trong y văn.

Mục tiêu thứ ba (giúp cho người dân phòng dịch) là quan trọng. Hiện nay, Nhà nước hành xử theo kiểu ‘quan chi phụ mẫu’: họ ra chỉ thị và mệnh lệnh. Họ giả định rằng người dân dốt, không biết gì. Mệnh lệnh cỡ nào cũng không giải quyết được vấn đề cộng đồng. Tôi nghĩ họ quên rằng trong y tế công cộng phòng bệnh hữu hiệu nhứt là bắt đầu từ cá nhân, từ người bệnh. (Dĩ nhiên, người mới nhiễm thì chưa phải là ‘bệnh nhân’). Các giới chức y tế nên — nói theo tiếng Anh là — ’empower’ người dân phòng dịch.

Hôm qua, có một bạn hiến kế rất hay về cách empower người dân. Cụ thể là khi cách li tại nhà, thì nên quản lí theo nhóm nhỏ (ví dụ như vài ba chục người bị nhiễm) và có 3 bác sĩ tư vấn qua mạng. Thật ra, mô hình này rất dễ thực hiện, và nên lên kế hoạch ngay.

Phải làm gì?

Câu hỏi kế tiếp là nếu xác định đó là 3 mục tiêu / objectives cần đạt được, thì Nhà nước phải làm gì cụ thể? Tôi nghĩ các biện pháp sau đây nên xem xét để áp dụng:

(a) Xét nghiệm tầm soát và cách li

Đây vẫn là biện pháp quan trọng nhứt trong kiểm soát dịch. Xét nghiệm không phải để biết bao nhiêu người nhiễm (việc thống kê), mà là để nhận dạng người bị nhiễm. Nguyên lí là chúng ta phải phát hiện càng nhiều ca càng tốt và qua đó ngăn chận lây nhiễm. Tôi vẫn bảo lưu đề nghị lấy mẫu xét nghiệm theo cụm. Và, theo tôi biết thì TPHCM đã bắt đầu làm theo phương án này. Chúng ta chỉ cần lấy mẫu chừng 5 hay cao lắm là 10% dân số là đủ (về mặt thống kê), chớ không cần lấy cả 5 triệu hay 10 triệu mẫu.

Truy vết (trace) thì có lẽ đã làm, nhưng chưa biết hiệu quả ra sao. Ở Úc này, truy vết được xem rất quan trọng để nhận dạng các ổ dịch.

Cách li những ca nhẹ ở nhà đáng lí ra nên làm từ lâu. Nhưng trễ còn hơn không. Tuy nhiên, cách li dù ở nhà vẫn phải có tổ chức và theo qui định.

(b) Tiếp tục tiêm chủng vaccine và ưu tiên

Điều này thì quá hiển nhiên, tưởng chẳng cần phải nhắc đến, nhưng cái khó là phải suy nghĩ kĩ ai cần được ưu tiên trong tiêm vaccine.

Bàn về vấn đề này thì liên quan đến đạo đức xã hội. Chẳng hạn như theo nguyên lí hữu dụng (utilitarian principle) phát biểu rằng chánh sách xã hội tốt nhứt là chánh sách cung cấp lợi ích cao nhứt cho các thành viên trong xã hội trong điều kiện hạn chế về tài nguyên. Nói theo ngôn ngữ bình dân, nguyên lí bình đẳng nói rằng ‘các anh phải làm gì đó giúp tôi nếu tôi nếu tôi bị tổn hại nhiều hơn anh.’

Diễn giải nguyên lí này sang thành phần ưu tiên thì Nhà nước nên ưu tiên các nhóm sau đây:

  • Nhân viên y tế;
  • Những người trong cộng đồng trên 60 tuổi hay có nguy cơ cao (COPD, bệnh tim mạch & cao huyết áp, tiểu đường, bệnh thận, bệnh gan, ung thư, béo phì, v.v.);
  •  Những người trong cộng đồng dưới 60 tuổi nhưng có nguy cơ cao và làm việc trong lãnh vực thiết yếu (essential) như bán lẻ, hãng xưởng quan trọng.

Giản đồ sàng lọc người bị nhiễm dựa vào yếu tố nguy cơ

(c) Duy trì giãn cách xã hội

Cho dù đã tiêm vaccine thì vẫn cần giãn cách xã hội một thời gian. Vaccine có chức năng chánh là giảm số ca nặng và giảm tử vong. Giãn cách xã hội sẽ là biện pháp lâu dài. Có người dự báo rằng tương lai sống với con virus này thì giãn cách xã hội trở thành … bình thường. Trước mắt, phải ngưng các lễ hội và những tụ tập đông người.

Ở Úc chúng tôi đang có tranh luận gay gắt về phong toả (lockdown) cả thành phố. Có chuyên gia thì cho rằng lockdown có hiệu quả giảm số ca nhiễm và cứu người, nhưng có chuyên gia khác chỉ ra rằng lockdown giảm số ca tử vong Covid-19 thì ít mà tăng số ca tử vong vì các bệnh khác thì nhiều. Tôi chưa thấy dữ liệu, nên không có ý kiến.

Tôi vẫn nghĩ ngay cả lockdown thì cũng nên duy trì một số hoạt động sản xuất và kinh doanh thiết yếu. Tuy nhiên, có thể ưu tiên cho những người đã được tiêm vaccine vào làm việc và xét nghiệm thường xuyên. Ở Úc này, có nơi đã ra qui định cứ 3 ngày thì xét nghiệm một lần cho những công nhân viên trong nhóm ‘thiết yếu’.

Tóm lại

Sự diễn biến dịch ở các nước trong vùng (Nam Dương, Mã Lai và Thái Lan) cung cấp cho chúng ta 2 bài học quan trọng trong việc khống chế dịch: hạn chế ‘lưu thông’ và xét nghiệm tầm soát. Nam Dương gặp vấn đề là do không ‘mạnh tay’ trong việc hạn chế tụ tập đông người và đi lại, và không có xét nghiệm tầm soát tốt. Nhìn Nam Dương, chúng ta có thể đặt ra 3 mục tiêu trong chiến lược đối phó với dịch: (i) bảo toàn hệ thống y tế; (ii) tối thiểu hoá hậu quả (số ca nặng, ICU và tử vong); và quan trọng là (iii) giúp cho người dân tự quản lí nguy cơ. Đếm số ca không quan trọng bằng 3 mục tiêu đó.

____

[1] https://www.bangkokpost.com/thailand/general/2120355/over-2-000-cases-detected-at-factory.

[2] https://codeblue.galencentre.org/2021/05/07/factories-open-during-mco-despite-contributing-more-covid-19-clusters

[3] https://www.scmp.com/week-asia/health-environment/article/3132706/indonesia-risks-india-style-covid-19-surge-millions

[4] https://nguyenvantuan.info/2021/07/08/co-nen-lam-xet-nghiem-covid-19-tren-10-trieu-nguoi

[5] https://zingnews.vn/tphcm-thua-nhan-lay-mau-xet-nghiem-theo-chi-tieu-lon-gay-lang-phi-post1239160.html

[6] https://nguyenvantuan.info/2021/07/07/nen-ngung-dem-so-ca-nhiem

[7] https://zingnews.vn/bi-thu-tphcm-muc-tieu-lon-nhat-la-han-che-truong-hop-tu-vong-post1238795.html#zingweb_article_innerarticle1

Biến thể delta: giữa ý kiến cá nhân và khoa học

Thông tin về biến thể Delta rất lẫn lộn và gây hoang mang, nhưng nếu chúng ta biết chắt chiu dữ liệu khoa học thì sẽ có cái nhìn bình tĩnh hơn. Điều quan trọng là phải phân biệt giữa ý kiến cá nhân và dữ liệu khoa học.

Báo chí, kể cả báo chí trong nước, có vẻ tô vẽ một bức tranh rất xấu về biến thể delta. Họ đưa tin làm cho chúng ta có cảm giác rằng biến thể delta của con virus Vũ Hán nguy hiểm hơn biến thể alpha. Họ nói rằng biến thể delta có xác suất lây lan cao hơn biến thể alpha. Họ cũng nói rằng biến thể delta nguy hiểm hơn (ý nói nhiều người chết hơn) biến thể alpha. Một chuyên gia trong nước nói “Biến thể mới Delta được đánh giá lây lan mạnh và gây ra nhiều biến chứng nặng …” Nhưng số liệu khoa học thì không hẳn như vậy. Cái note này sẽ giải thích cho các bạn rõ đâu là thực và đâu là hư.

Vì biến thể delta tương đối mới, và xuất hiện nhiều ở Anh, và hiện nay, số ca nhiễm biến thể delta chiếm hơn 95% tổng số ca nhiễm ở Anh. Do đó, Anh là nơi có nhiều nghiên cứu về biến thể delta, và những số liẹu này rất quí báu để chúng ta có cái nhìn khách quan hơn.

Chúng ta nên tham khảo dữ liệu, chớ không nên chỉ đơn thuần nghe các chuyên gia, bất kể họ là ai và đến từ đâu. Số liệu mà tôi ‘chắt chiu’ là từ Public Health England (PHE, giống như Cục Y tế công cộng) được xem là nguồn tham khảo chánh trên thế giới về biến thể delta.

1.  Lây lan cao hơn có nghĩa là gì?

Biến thế delta lây lan cao hơn biến thể alpha. Điều này đúng, nhưng chưa đủ. Giáo sư Stuart Turville (Viện Kirby, Úc) cho biết so với biến thể gốc (alpha), biến thể delta lây nhiễm gấy 2 lần (nguyên văn: “Compared to the original strain, the Delta strain is two times more contagious”) [1].

Nhưng con số ‘gấp 2 lần’ đó nó xuất phát từ đâu. Tôi tìm trong PHE (bảng 5, trang 22) [2] thì thấy như sau:

  • Cứ 100 người tiếp xúc với 1 người bị nhiễm biến thể delta thì 11 người (tính trung bình) sẽ bị nhiễm;
  • Cứ 100 người tiếp xúc với 1 người bị nhiễm biến thể alpha thì 8 người (tính trung bình) sẽ bị nhiễm;

Như vậy, mức độ khác biệt về lây nhiễm giữa 2 biến thể là 12 – 8 = 4%. Còn nếu tính bằng tỉ số nguy cơ lây nhiễm giữa delta và alpha thì: 12 / 8 = 1.5, tức xác suất lây nhiễm tăng 50%.

Vậy thì con số ‘gấp 2 lần’ mà Giáo sư Turville phát biểu đến từ đâu? Tôi tìm không ra. Hiện nay, chúng ta chỉ có chứng cớ từ PHE là biến thể delta có XÁC SUẤT lây lan cao hơn biến thể alpha chừng 50%.

2. Biến thể delta ít nhập viện hơn alpha?

Tạp chí Scientific American viết (tạm dịch): ‘một nghiên cứu ở Tô Cách Lan công bố trên tập san Lancet phát hiện rằng bệnh nhân bị nhiễm biến thể delta có tỉ suất nhập viện cao hơn biến thể alpha 85%‘ [3]. Báo Vietnamnet cũng dịch đúng như thế ‘tỷ lệ nhập viện của những bệnh nhân nhiễm biến thể Delta cao hơn 85% so với những người nhiễm biến thể Alpha.’ [4]

Nhưng nếu các bạn chịu khó (như tôi) tìm hiểu con số thì thấy một kết quả rất khác, thậm chí ngược lại [5]:

  • Trong số 9996 người với biến thể Alpha, có 223 người nhập viện sau 14 ngày bị nhiễm, với tỉ lệ 2.23%;
  • Trong số  7723 người với biến thể Delta, có 134 người nhập viện, và tỉ lệ là 1.74%.
  • Như vậy, người thuộc nhóm biến thể Delta có tỉ lệ nhập viện thấp hơn nhóm Alpha = 1.74 – 2.23 = -0.49%.

Vậy thì câu hỏi là tại sao tác giả kết luận rằng nhóm Delta có tỉ lệ nhập viện cao hơn nhóm Alpha 85%? Lạ lùng!

Con số tăng 85% là xuất phát từ đâu? Nó xuất phát từ mộ mô hình phân tích gọi là ‘Cox’s proportional hazard model’. Mô hình này lấy thời gian đến khi nhập viện (chớ không phải biến cố nhập viện) làm biến phụ thuộc. Mô hình này rất phức tạp và dựa vào giả định là ở bất cứ thời điểm nào sự khác biệt tương đối giữa 2 nhóm là bất biến (gọi là ‘proportionality assumption’). Rất nhiều tác giả đã sai chết người vì giả định này.

Trong thực tế, như chúng ta thấy sự khác biệt về tỉ lệ nhập viện giữa hai nhóm chỉ 0.49%. Hay nếu tính bằng tỉ số thì 1.74 / 2.23 = 0.78, giảm 22%.

Tại sao con số ‘thật’ là giảm 22%, mà con số mô hình là tăng 85%? Tôi chỉ có thể đoán là mô hình có thể đã vi phạm giả định về proportionality. Vì nếu mô hình đúng (không vi phạm giả định) thì kết quả phải rất gần với 0.78, chớ không thể là 1.85.

Tóm lại, người nhiễm biến thể delta có nguy cơ nhập viện thấp — nhưng nếu nhập viện thì họ nhập viện sớm — hơn nhóm alpha.

3.  Biến thể delta có nguy cơ tử vong thấp hơn alpha

Tỉ lệ tử vong là chỉ số quan trọng nhứt, có ý nghĩa nhứt để đánh giá mức độ nguy hiểm của một biến thể virus. Virus có thể lây lan nhiều/cao, nhưng nếu không ‘giết chết’ nhiều người thì vẫn được xem là nguy hiểm thấp.

Số liệu từ PHE cho thấy tỉ lệ tử vong (sau 28 ngày theo dõi) ở người bị nhiễm biến thể alpha là 2%. Con số này cho biến thể delta là 0.3% [2].

Vẫn số liệu từ PHE cho thấy tỉ lệ nhập viện cấp cứu ở người bị nhiễm biến thể delta (0.8%) thấp hơn người bị nhiễm biến thể alpha (1.9%) [2].

Tóm lại:

Những dữ liệu quan sát thực tế ở Anh cho thấy biến thể delta đang là ‘thủ phạm’ chánh (chiếm hơn 95%) các ca lây nhiễm mới ở Anh và có lẽ nhiều nơi trên thế giới. Biến thể delta có xác suất lây lan cao hơn biến thể alpha khoảng 0.5% (khác biệt giữa 2.2% và 1.7%). Tuy nhiên, nguy cơ tử vong ở người bị nhiễm biến thể delta thấp hơn so với biến thể alpha (khác biệt giữa 0.3% và 2%). Nguy cơ nhập viện cấp cứu ở người bị nhiễm biến thể delta cũng thấp hơn biến thể alpha (0.8% và 1.9%).

Do đó, những phát biểu trên báo chí như biến thể delta gây ra nhiều biến chứng nặng và nguy hiểm có lẽ chỉ là ý kiến cá nhân, chớ không dựa vào khoa học. Còn những phát biểu như biến thể delta là ‘mối đe dọa lớn nhất’ (ông Fauci) thì chỉ là một cách nói định tính, vì nó không có gì để minh chứng cho câu đó. ‘Đe doạ lớn’ có nghĩa là gì?

Bài học tôi muốn nói với các bạn là nên cân nhắc trước những phát biểu quá khẳng định (như ‘chúng tôi biết chắc chắn vì chúng tôi là chuyên gia’) mà không kèm theo dữ liệu thì chỉ nên xem là ý kiến cá nhân. Và, trong y học thực chứng, ý kiến cá nhân có giá trị khoa học thấp nhứt.

______

[1] https://www.abc.net.au/news/2021-07-02/delta-coronavirus-variant-symptoms-vaccines-spread/100255804

[2] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1001359/Variants_of_Concern_VOC_Technical_Briefing_16.pdf

[3] https://www.scientificamerican.com/article/how-dangerous-is-the-delta-variant-and-will-it-cause-a-covid-surge-in-the-u-s

“A study in Scotland, published in the Lancet, found the hospitalization rate of patients with that variant was about 85 percent higher than that of people with the Alpha variant.”

[4] https://vietnamnet.vn/vn/suc-khoe/bien-the-delta-da-lay-lan-sang-gan-100-nuoc-751962.html

[5] https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(21)01358-1/fulltext

Biến thể delta khác với alpha ra sao?

Thông tin về biến thể delta càng ngày càng lẫn lộn. Nếu nghe tin từ nhà chức trách (ví dụ như Úc) có lẽ chúng ta nghĩ biến thể này ghê gớm lắm và ai cũng sẽ vào ICU. Nhưng thực tế thì hình như không phải như vậy. Cái note này chia sẻ với các bạn vài điều tôi tìm hiểu được về biến thể delta.

Hôm trước, tôi có bài ‘đọc báo dùm bạn’ về biến thể delta và đọc lại thì thấy vẫn đúng. Hôm nay, tôi có thêm thông tin so sánh giữa 2 biến thể delta và alpha (gốc) thì thấy con virus này có vẻ càng ngày càng muốn ở lại với chúng ta mãi mãi.

Tối qua, một anh bạn xem đài truyền hình gọi điện nói ‘biến thể delta ghê quá ông ơi’. Tôi hỏi sao gọi là ‘ghê’ thì anh bạn nói là đài truyền hình cho chiếu cảnh bệnh nhân Covid-19 trong ICU, máy móc, dây nhợ tùm lum. Tôi hỏi ‘làm sao anh biết đó là người bị nhiễm biến thể delta’. Dĩ nhiên là phóng viên cũng không nói ra. Thật ra, cái video clip đó dĩ nhiên là thật, nhưng nó nằm trong chiến dịch làm cho công chúng nhận thức về sự nguy hiểm của biến thể delta.

Nếu chỉ xem qua đoạn video ngắn đó, người xem có cảm giác rằng biến thể này nguy hiểm hơn biến thể gốc (alpha). Nhưng nếu chịu khó tìm hiểu từ các nguồn đáng tin cậy (nghiên cứu khoa học) thì hình như biến thể delta không quá nguy hiểm như chúng ta nghĩ; ngược lại, nó có vẻ càng ngày càng giống như cảm lạnh.

Con virus Vũ Hán đầu tiên gây đại dịch là thuộc biến thể alpha (kí hiệu B.1.1.7). Biến thể delta  (kí hiệu B.1.617.2) xuất phát từ Ấn Độ, nhưng xuất hiện ở Anh từ tháng 4/2021. Sau đó, nó ‘lan toả’ khắp nơi trên thế giới, có thể cả ở Việt Nam. Bởi vì biến thể delta hoành hành ở Anh, nên Anh là nước có nhiều nghiên cứu về biến thể này.

1.  Triệu chứng  

Dựa vào dữ liệu của công trình nghiên cứu, Giáo sư Spector cho viết triệu chứng số 1 ở những người bị nhiễm biến thể delta là nhức đầu. Các triệu chứng phổ biến khác là nhức đầu, cảm lạnh, đau cổ họng, sổ mũi, và sốt (đối với người chưa tiêm vaccine). Các triệu chứng này rất khác với biến thể alpha: sốt, ho, mệt mỏi, mất vị giác, v.v. (xem bảng tóm tắt).

May be an image of text that says 'Triệu chứng bị nhiễm nặng Nhức đầu Biến thể delta Cảm lạnh **** Sổ mũi Biến thể alpha *** Đau cổ họng *** Sốt *** Ho (chưa tiêm vaccine) Mệt mỏi **** Mất giác *** Khó thở ***'

2.  Xác suất lây lan

Biến thể delta lây lan nhiều hơn so với biến thể alpha. Giáo sư Stuart Turville (Viện Kirby, sát bên cạnh Viện Garvan của tôi) nói rằng biến thể delta có khả năng lây lan cao hơn biến thể alpha chừng 30 – 50% [1].

Con số này (30 – 50% cao hơn) có nghĩa là gì? Nó có nghĩa là: nếu 100 người tiếp xúc với một người bị nhiễm biến thể delta, thì 12 người sẽ bị nhiễm theo. Nếu 100 người tiếp xúc với một người bị nhiễm biến thể alpha, thì sẽ có 8-9 người bị nhiễm theo. Lấy 12/8 = 1.5, tức cao hơn 50%. Đó là ý nghĩa thật của câu ‘tăng khả năng lây lan’ — nói đúng ra là ‘tăng xác suất lây lan’.

Biến thể delta nguy hiểm?

‘Nguy hiểm’ ở đây là dựa trên nguy cơ tử vong và nhập viện. Chúng ta chưa biết biến thể delta có nguy hiểm hay không, nhưng chúng ta biết biến thể alpha nguy hiểm.

Vẫn theo Giáo sư Turville, biến thể delta không nguy hiểm như biến thể alpha. Ông trích dẫn dữ liệu nghiên cứu cho thấy tỉ lệ tử vong trong vòng 28 ngày ở những người bị nhiễm biến thể delta là 0.3%, còn với biến thể alpha thì 1.9% [1]. Thành ra, ai nói rằng biến thể delta nguy hiểm là có thể sai.

Biến thể alpha nguy hiểm

Theo một công trình nghiên cứu công bố mới đây thì so với các biến thể khác, người bị nhiễm biến thể alpha có nguy cơ tử vong cao hơn 65%. Đọc con số 65% thì cao thật, nhưng chúng ta phải biết đó là con số tương đối. Trong thực tế, tỉ lệ tử vong ở

  • người bị nhiễm biến thể alpha: 5 trên 1000 người bị nhiễm
  • người bị nhiễm biến thể khác: 4 trên 1000 người nhiễm

Do đó, xác suất tử vong ở người bị nhiễm biến thể alpha cao hơn các biến thể khác là 5 / 4 = 25%. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu hiệu chỉnh cho các yếu tố khá thì con số trở thành 65% [2].

Nói cách khác, tỉ lệ tử vong ở những người bị nhiễm trong cộng đồng là khá thấp (chỉ 4-5 trên 1000 người), nhưng người bị nhiễm virus biến thể alpha có nguy cơ tử vong cao hơn các biến thể khác 65%.

Một nghiên cứu khác cũng dùng dữ liệu trong cộng đồng cho thấy người bị nhiễm biến thể alpha có tỉ lệ nhập viện là 571 / 10544 = 5.4%, so với người bị nhiễm biến thể khác là 1373 / 20028 = 6.8%. Nói cách khác, người bị nhiễm thể biến alpha ít nhập viện hơn biến thể khác. Tuy nhiên, sau khi hiệu chỉnh cho các yếu tố khác, người bị nhiễm thể biến alpha có xác suất nhập viện cao hơn biến thể khác đến 42% [3].

Thú thật, tôi không tin vào 2 nghiên cứu này bao nhiêu, vì nếu sau khi hiệu chỉnh mà mức độ ảnh hưởng đi từ âm sang dương là chứng tỏ nghiên cứu có vấn đề về phương pháp và thiết kế. Chúng ta chỉ đọc cho biết, không nên quyết định chánh sách từ những nghiên cứu như thế này.

Tóm lại, con virus Vũ Hán đã biến hoá thành nhiều biến thể khác nhau, và biến thể delta là được nhiều người quan tâm vì đa số những ca nhiễm ngày nay (ở Anh, Mĩ) là do biến thể delta. Người bị biến thể delta có triệu chứng rất khác với biến thể alpha. Biến thể delta có xác suất lây lan cao hơn biến thể alpha, nhưng nó (delta) cũng có vẻ ít độc hại và nguy hiểm hơn. Sự thật này rất nhứt quán với qui luật tiến hoá của virus: để tồn tại, nó sẽ lây cho nhiều người hơn nhưng đồng thời ‘hiền lành’ hơn để sống chung với chúng ta. Việc đòi tiêu diệt chúng là điều không thể.

Theo Giáo sư Tim Spector (anh bạn già của tôi thời ở St Thomas), người chủ trì công trình nghiên cứu về triệu chứng của người bị nhiễm covid-19 (tên là ‘Zoe Covid Symptom Study’) [4] cho biết Covid bây giờ giống như là một cảm lạnh xấu ở những người trẻ tuổi, và thông tin này chưa được nhà chức trách nào thông báo cho công chúng biết.

Tin vui là cả hai vaccine Pfizer và AstraZeneca đều có hiệu quả lên đến >90% chống biến thể delta [5].

Các bạn có thể xem seminar về biến thể delta ở đây (tiếng Anh): https://covid.joinzoe.com/post/covid-delta-variant-webinar

____

[1] https://www.abc.net.au/news/2021-07-02/delta-coronavirus-variant-symptoms-vaccines-spread/100255804

[2] https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(21)00318-2/fulltext#%20

[3] https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(21)00290-5/fulltext#%20

[4] Nghiên cứu ‘Zoe Covid Symptom Study’

https://covid.joinzoe.com

[5] https://media.tghn.org/articles/Effectiveness_of_COVID-19_vaccines_against_hospital_admission_with_the_Delta_B._G6gnnqJ.pdf

Úc biếu 1.5 triệu liều vaccine AZ cho Việt Nam, và chúng ta (tôi và bạn) nên xin tiếp

Đó là tin mới nhứt (chừng 1 giờ trước) do Chánh phủ Úc tuyên bố. Xin nhấn mạnh là ‘biếu’, chớ không có điều kiện gì cả. ‘Lúc khó khăn mới biết ai là bạn, lúc hoạn nạn mới hiểu bạn là ai‘.

Úc là một trong những nước có licence sản xuất vaccine AstraZeneca (AZ). Công ti sinh học CSL nổi tiếng của Úc (trị giá hơn 130 tỉ đôla) đã thương lượng với AZ để sản xuất vaccine AZ. Công ti này cũng đã từng có kinh nghiệm lâu năm trong sản xuất các vaccine khác. Chánh phủ Úc đặt CSL sản xuất 50 triệu liều vaccine AZ. Công ti cho biết dây chuyền sản xuất phải chạy 24 giờ mỗi ngày, 7 ngày mỗi tuần, và 52 tuần trong năm.

Hoá ra, số vaccine sản xuất cộng với vaccine mua từ Mĩ (Pfizer và Moderna) làm cho Úc dư thừa vaccine. Thế là hồi tháng 6, báo chí hỏi ông thủ tướng là làm gì với lượng vaccine dư thừa? Ổng nói là sẽ biếu tặng cho các nước láng giềng 20 triệu liều. Việt Nam là một trong những nước láng giềng được ưu tiên. Tuyên bố chiều hôm nay chính là một kết quả của lời hứa

Lượng vaccine mà Úc tặng Việt Nam trị giá chừng 30 triệu USD. Đó là tiền thuế của dân Úc, kể cả 300 ngàn người Việt ở đây. Vì là biếu tặng, tôi tin rằng Úc sẽ không ‘hỗn hào’ như Tàu là đòi phải chích cho ai. Nếu Úc đòi điều đó, tôi có lẽ là người đầu tiên viết thư phàn nàn đến ông thủ tướng. Giúp người là từ cái tâm, chớ không đòi hỏi phải cảm ơn.

Dĩ nhiên, Việt Nam còn nhận quà biếu 2 triệu liều vaccine từ Mĩ và 2 triệu (nay là 3 triệu) liều từ Nhật. Như ông bà mình hay nói, ‘Lúc khó khăn mới biết ai là bạn, lúc hoạn nạn mới hiểu bạn là ai‘, thời gian này tưởng đã đủ để Việt Nam biết ai là bạn tốt và ai là… {à, mà thôi}.

________

TB: Mỗi chúng ta có góp một phần nhỏ trong tầm tay của mình để vận động Úc biếu thêm vaccine cho Việt Nam. Tôi đã làm phần của tôi, và tôi nghĩ các bạn nào quan tâm cũng có thể viết thư đến Bộ trưởng Dan Tehan và Thủ tướng Scott Morrison để khuyên họ nên làm theo Nhật, tức là tăng số vaccine tặng cho Việt Nam.

Đây là một lá thư các bạn có thể viết. Lá thư này tôi soạn cho người ở VN:

The Honorable Scott Morrison MP
Priminer Minister
The Honorable Dan Tehan MP
Minister for Trade, Tourism and Investment
House of Representatives


Dear Prime Minister Morrison:
Dear Minister Tehan:

I am so grateful to the Australian Government for donating 1.5 million doses of AstraZeneca vaccine to Vietnam. However, I consider that the Government can donate more doses (say, 3 million), because Vietnam is experiencing a new worsening Covid-19 outbreak that affects thousands of people daily.

Please allow me to have a few words of self introduction. My name is XXX, and I am a XXX (nghề nghiệp). I currently work for (tên tổ chức / cơ quan) as a (chức vụ). (Nếu có liên quan với Úc — học hành, làm việc, du khách, blah blah — thì thêm 1-2 câu cho ‘êm’). I live in Saigon (Ho Chi Minh City).

Vietnam has been considered successful in the control of the Covid-19 pandemic until last month. Indeed, since July, Vietnam has faced a new mysterious wave of Covid-19 outbreak, with daily counts being ~1000 cases. Most of the new cases are found in Ho Chi Minh City. The country’s number 1 economic engine is now becoming the country’s number 1 hotspot, accounting for almost 50% of the national incidence statistics.

It is even more worrisome that the new virus variant is a hybrid of the Indian and UK variants that are highly contagious. Health care workers in Ho Chi Minh City have been working very hard to contain the outbreak. It is now recognised that temporary lockdown and large scale vaccination are few measures that can be applied to prevent further outbreaks.

However, at present, Vietnam lacks the capacity to produce vaccine. The country’s vaccine stockpile is largely dependent on the supply of vaccines from overseas sources. So far, the US government has donated 2 million doses of Moderna vaccine, and the Japanese Government has donated 2 million doses of AstraZeneca vaccine to Vietnam. The donation of 1.5 million AstraZeneca vaccine doses from Australia to Vietnam is a very meaningful contribution, and to which I am forever grateful.

However, as you can see, even with the addition of the Australian donation, Vietnam has accumulated only 7.5 million doses. At present, less than 4% of the entire Vietnamese population have received a first dose, and only 0.2% have received both doses. Until now (13/7), approximately 10% of Ho Chi Minh City’s population have been vaccinated with a first dose, and only 0.6% have been given both doses. The City is desperately looking for help from countries such as the United States, Australia and Japan.

The Japanese Government has realised the seriousness of the outbreak, and is now increasing their donation to 3 million doses. I strongly believe that your Government can match the Japanese Government’s commitment: Australian should consider donate at least 2 million, if not 5 million, doses of vaccine to Vietnam.


I am therefore writing to plea for more vaccine support from Australia to Vietnam, especially to Ho Chi Minh City. In the past, Australia has given us the My Thuan Bridge that is now the most powerful symbol of our friendship. You can now enhance that symbol by donating more doses of vaccine to Vietnam. We, Vietnamese, have the saying, ‘hard times will always reveal true friends’, and Australia is our true and caring friend.


I sincerely thank you for considering my plea. I look forward to hearing from you.


Yours sincerely,

Bức cartoon trên thấy hay hay. Một bên là đình đám cám ơn (nhưng hoá ra là họ yêu cầu chích cho công dân họ), còn một bên thì chẳng kèn trống gì, chỉ đơn giản một kiện hàng COVAX là xong. Tôi không thấy bức hình đình đám nào ở phi trường khi Mĩ tặng vaccine cho Việt Nam. Làm vì thực chất khác với làm vì đóng tuồng là ở đây. Nhưng hình này làm cho nhiều người thân China ở Việt Nam rất tức tối.

Cái câu “Thanks the Government and People of China for donation of Covid-19 vaccine” (Cám ơn Chánh phủ và Dân Trung Hoa đã tặng vaccine Covid-19) thật khó hiểu và mỉa mai. Đâu phải ‘tặng‘ gì ở đây. Sự thật là China đưa vaccine cho Việt Nam và yêu cầu phía Việt Nam phải chích cho công dân của họ. Họ chuyển 500,000 liều đó với một danh sách công dân của họ cần chích và những điều kiện cụ thể, kể cả phải có thông dịch viên! Nói cách khác, Việt Nam chỉ làm không công cho China, nhưng phải trương cái biểu ngữ ‘cám ơn China’!

Tiêm vaccine và phân bố vaccine ở Việt Nam như thế nào?

Hôm qua tôi có đề nghị nhà chức trách nên công bố số người được tiêm vaccine. Thôi thì trong cái note này tôi công bố tỉ lệ dân số được tiêm vaccine cho các bạn tham khảo. Qua phân tích, tôi phát hiện vài điều bất thường trong phân phối vaccine.

Một nhà báo chỉ cho tôi biết một trang web của Nhà nước về phân bố vaccine trên cả nước [1]. Tôi thử download dữ liệu về máy tính và thử làm thử vào thao tác đơn giản để biết tình hình ra sao. Câu hỏi đơn giản mà tôi muốn có câu trả lời là:

  • bao nhiêu người đã được tiêm vaccine trên cả nước, và có sự khác biệt giữa các tỉnh / hành;
  • số người tiêm chủng có liên quan gì đến số ca nhiễm.

Dưới đây là câu trả lời tôi có từ dữ liệu:

1.  Tỉ lệ tiêm vaccine

Theo số liệu gốc từ trang web thì tính đến nay (12/7/2021) đã có 3,447,065 người (3.6% dân số) được tiêm liều 1. Số người đuợc tiêm cả 2 liều là 228,734 người (tức 0.24% dân số).

Tỉ lệ tiêm chủng rất khác nhau giữa các tỉnh/thành. Ba địa phương được tiêm nhiều nhứt là Bắc Ninh (16.2%), Bắc Giang (13.2%) và HCM (10.7%). Năm tỉnh thành có tỉ lệ tiêm chủng thấp nhứt là Hậu Giang, Hà Tĩnh, Tiền Giang, Thanh Hoá, Nghệ An.

Trái lại với nhiều người nghĩ, Hà Nội có tỉ lệ tiêm chủng liều 1 chỉ 2.5%, tức là thấp hơn trung bình quốc gia.

Biểu đồ 1 trình bày tỉ lệ (%) dân số đã được tiêm 1 liều và 2 liều.

Biểu đồ 1: Tỉ lệ (%) dân số được tiêm 1 liều (biểu đồ bên trái) và đủ 2 liều (biểu đồ bên phải).

2.  Tương quan với số ca nhiễm?

Biểu đồ 2 trình bày số ca nhiễm cho mỗi tỉnh / thành (tính đến ngày 12/7/2021). Việt Nam đã ghi nhận 31,503 ca nhiễm. Như chúng ta biết, TPHCM có nhiều ca nhiễm nhứt (14755), theo sau là Bắc Giang (5730). Các tỉnh thành có số ca cấp ngàn là Bắc Ninh (1677) và Bình Dương (1546).

Biểu đồ 2: Số ca nhiễm cho từng tỉnh / thành (tính đến ngày 12/7/2021).

Tỉ lệ tiêm vaccine có liên quan yếu với số ca nhiễm (Biểu đồ 3). Không ngạc nhiên khi thấy 3 tỉnh thành có nhiều ca nhứt cũng là nơi có tỉ lệ tiêm chủng cao nhứt. Điều thú vị là nếu xem 3 tỉnh thành này thì có mối liên quan nghịch: nơi bị nhiều nhứt (HCM) có tỉ lệ tiêm chủng thấp nhứt. Nhưng đây có lẽ là do yếu tố thời gian và đối phó với dịch hơn là kế hoạch và tính toán.

Biểu đồ 3: Mối tương quan giữa tỉ lệ tiêm chủng (trục tung) và số ca nhiễm (trục hoành, log10).

Dựa vào số ca nhiễm, chúng ta có thể tạm chia 63 địa phương thành 4 nhóm như sau:

Dưới 100 ca: 38 địa phương

100 đến 500: 17

501 đến 1000: 4

Trên 1000: 4

Dùng cách phân nhóm trên, Bảng 1 trình bày dân số, tổng số ca nhiễm, số người được tiêm, số vaccine AZ đã được phân phối, và quan trọng là tỉ số liều 1 vaccine được tiêm trên số ca niễm. Bảng này cho thấy có mối tương quan giữa tỉ số người được tiêm trên số ca nhiễm. Nói cách khác, những nơi có nhiều ca nhiễm thì số người được tiêm càng cao.

Nhưng Bảng 1 cũng chỉ ra một xu hướng hơi bất thường về phân phối vaccine AZ. Như có thể thấy, những nơi có số ca nhiễm thấp lại nhận nhiều vaccine hơn những nơi bị nhiễm nhiều. Một lần nữa, xu huớng này có lẽ là ‘di sản’ của thời gian và đối phó cùng lịch sử phân phối theo ưu tiên hơn là tính toán trước.

Theo trang web [1] thì Việt Nam đã tiếp nhận 3.25 triệu liều vaccine AZ. Phân bố của vaccine này chủ yếu ở 5 tỉnh thành: Hà Nội (378 ngàn), Quảng Ninh (280 ngàn), HCM (206 ngàn), Hải Dương (152 ngàn), và Lạng Sơn (150 ngàn). Số vaccine AZ dành cho 5 tỉnh thành này chiếm 35% tổng số vaccine AZ.

Tóm lại:

Cho đến nay chỉ có 3.6% dân số được tiêm liều 1 và chỉ 0.24% dân số được tiêm đủ 2 liều. Số liệu cũng cho thấy sự phân phối vaccine AZ hình như chưa nhứt quán với những địa phương có số ca nhiễm nhiều và tăng nhanh. Nếu có một thông điệp từ những con số này, tôi nghĩ đó là: các giới chức y tế nên xây dựng một mô hình dịch tễ học và dùng mô hình này để phân bố số vaccine nhận được cho thích ứng với những nơi có nguy cơ nhiễm cao. (Hiện nay thì phân bố vaccine dựa vào ‘đối tượng’ được ưu tiên hơn là dịch tễ học).

___

[1] https://tiemchungcovid19.gov.vn/portal

Tuy nhiên, nhìn qua số liệu thì không phong phú như chúng ta tưởng. Họ chỉ đưa ra vài con số rất thô mà thôi, như số vaccine AstraZeneca (AZ) đã phân phối, số người được tiêm 1 liều và 2 liều theo từng tỉnh thành. Các biểu đồ trình bày trong trang web thì rất đơn điệu, rất khó đọc và không nói lên một thông điệp gì. Không có ghi chú gì cả, nên công chúng khó biết những con số này có ý nghĩa gì. Đó gần như là ‘công thức’ chung về cách làm việc của các viên chức Nhà nước. Kể ra thì cũng đáng tiếc.

Vài điểm bất thường từ dữ liệu trên https://tiemchungcovid19.gov.vn/portal:

(a) Nếu dựa vào tỉ lệ trên dân số, tôi tính ra Việt Nam hiện có 96.172 triệu dân. Thế nhưng theo thống kê năm 2019 thì dân số Việt Nam là 96.46 triệu người. Chẳng lẽ dân số Việt Nam giảm trong 2 năm qua?

Ngay cả dân số một số thành phố cũng bị chênh lệch. Chẳng hạn như Hà Nội có dân số chánh thức là 4.87 triệu, nhưng theo ước tính trong bảng này thì chỉ 2.025 triệu dân. Còn TPHCM thì dân số là 8.87 triệu (số liệu 2021), còn theo bảng số liệu này thì 9.6 triệu. Có vẻ như số liệu trong trang web này có vấn đề?

(b) Trong trang web người được tiêm có thể kiểm tra mình đã được tiêm vào ngày nào và vaccine gì. Thế nhưng một người bạn tôi chưa bao giờ được tiêm vaccine, nhưng anh ấy có tên trong danh sách đã được tiêm, thậm chí có ngày cụ thể và vaccine cụ thể! Hiện nay, nhiều bạn khác cho biết đã có ít nhứt 21 người chưa bao giờ tiêm nhưng đã có trong danh sách đã được tiêm. Do đó, không biết con số đã được tiêm có chính xác hay không.