Lại bàn về xét nghiệm đại trà

Bộ trưởng Y tế mới có lời giải thích tại sao cần phải làm xét nghiệm đại trà (100% dân số?)  Anh ấy cho biết với phương án xét nghiệm gộp mẫu thì giá thành xét nghiệm rất rẻ [1]. Tôi nghĩ khác, vì xét nghiệm gộp vẫn gây ra tốn kém rất nhiều tiền. Dưới đây, tôi giải thích tại sao.

Lí giải về lí do xét nghiệm đại trà, anh bộ trưởng lấy ví dụ bên Tàu người ta làm xét nghiệm như thế, và Việt Nam cũng làm theo. Ông giải thích: “Không có cách nào khác để chúng ta ngăn chặn phát hiện sớm nếu không xét nghiệm. Nếu chúng ta không làm điều đó, có nghĩa chúng ta chấp nhận trong cộng đồng vẫn phải có người lây nhiễm“.

Nhưng anh không giải thích cụ thể tại sao. Tuy nhiên, một thông tin quan trọng mà anh cho biết là chương trình xét nghiệm sẽ làm theo phương án ‘gộp mẫu’, và ông nói cụ thể rằng có thể gộp 10 mẫu lại, và do đó chi phí sẽ thấp. Cái này cần phải đánh giá nghiêm chỉnh, và tôi xin đưa ra một cách đánh giá dưới đây.

1. Xét nghiệm gộp là gì?

Phương án xét nghiệm gộp này không phải là mới, vì nó đã triển khai từ năm 1943 và được ứng dụng cho tầm soát ung thư ruột. Nhưng cũng như bất cứ phương án nào, xét nghiệm gộp có những điểm mạnh và điểm yếu.

Nhưng có lẽ nhiều bạn chưa rõ phương án này, nên tôi xin có vài dòng giải thích để các bạn hiểu tôi nói cái gì. Xét nghiệp gộp mẫu có nghĩa là trộn mẫu từ nhiều nhiều người (n) thành một mẫu chung, rồi dùng phương pháp xét nghiệm trên mẫu chung đó. Nhiều người ở đây có thể là những cá nhân trong một gia đình, hay trong một con hẽm, hay trong một nhóm. Có hai tình huống xảy ra:

  • Nếu kết quả xét nghiệm là âm tính, thì có nghĩa là tất cả n người đều âm tính.
  • Nếu kết quả là dương tính, tức là có ít nhứt 1 người trong mẫu chung đó có thể bị nhiễm. Điều này cũng có nghĩa là phải tiếp tục xét nghiệm, nhưng lần này thì làm xét nghiệm từng mẫu một.

Như các bạn thấy, phương án xét nghiệm gộp có hiệu quả giảm số lần xét nghiệm. Thay vì xét nghiệm 10 triệu người (ví dụ), nhà chức trách chỉ cần xét nghiệm N lần (N < 10 triệu). Và, do đó, tiết kiệm tiền.

2. Vấn đề của xét nghiệm gộp

Nhưng bởi vì phương pháp xét nghiệm có sai sót về dương tính giả và âm tính giả (thể hiện qua độ nhạy và đặc hiệu), nên vấn đề không đơn giản như trên. Khi chúng ta trộn nhiều mẫu từ nhiều người thành 1 mẫu gộp thì nó tiết kiệm, nhưng nếu số mẫu n càng nhiều thì sẽ tăng xác suất âm tính giả (vì mẫu trở tên loãng). Ngược lại, còn nếu n thấp thì có thể tăng xác suất dương tính giả.

Thành ra, vấn đề là xác định số mẫu cần gộp là bao nhiêu thì sẽ tối ưu? Ông bộ trưởng đưa ra ví dụ con số n = 10, nhưng chưa rõ dựa vào giả định nào. Tôi thì nghĩ khác ông bộ trưởng.

Thật ra, con số n này lệ thuộc vào các tham số sau đây: tỉ lệ nhiễm trong cộng đồng (p); độ nhạy của phương pháp xét nghiệm (se); độ đặc hiệu của phương pháp xét nghiệm (sp); và sai số mà chúng ta chấp nhận. Có thể đặt vấn đề thành bài toán kiểm định đa giả thuyết (multiple tests of hypothesis), nhưng để ngắn gọn, chúng ta có thể dùng cách tính xấp xỉ. Và, theo cách tính xấp xỉ, số mẫu cần gộp trong một xét nghiệm là:

n = 0.35 / p

Ở Hà Nội hiện nay, tỉ lệ nhiễm còn thấp, nên chúng ta có thể giả định rằng p = 1%. Và, với giả định này thì cần gộp 35 mẫu trong một xét nghiệm.

3. Thử tính chi tiết về xét nghiệm gộp

Nhưng vấn đề không dừng ở đó. Lí do là nếu kết quả xét nghiệm mẫu gộp là dương tính, thì phải làm xét nghiệm lại cho mỗi cá nhân trong mẫu. Đến đây thì bài toán bắt đầu phức tạp hơn. Tôi phải dùng một chút kí hiệu:

  • p = tỉ lệ nhiễm covid trong cộng đồng = 1%
  • N = số người sẽ xét nghiệm toàn thành phố = 10 triệu
  • n = số cá nhân trong mẫu gộp = 35
  • se là độ nhạy của phương pháp xét nghiệm = 87%
  • sp là độ đặc hiệu của phương pháp xét nghiệm = 95%

Xác suất một mẫu cho ra kết quả dương tính:

P_spec = (p * se) + (1 – sp)*(1 – p) = 0.058

Xác suất một mẫu gộp cho ra kết quả dương tính:

P_pool = 1 – (1 – P_spec)^n  = 0.877

Số mẫu gộp sẽ cho ra kết quả dương tính:

N.pos = (N / n)*P_pool = 250,681

Từ đó, số ca cần xét nghiệm lại (bước 2):

N.pos * n = 8,773,835

Nói tóm lại, nếu xét nghiệm gộp thì vẫn tốn tiền rất nhiều. Lần đầu sẽ tốn cho 285,714 xét nghiệm. Nhưng lần hai tốn cho 8,773,835 (vì mỗi mẫu gộp có kết quả dương tính, thì phải xét nghiệm lại cho mỗi cá nhân).

Thành ra, trên lí thuyết xét nghiệm gộp có thể tiết kiệm, nhưng nếu tính toán cụ thể và điều chỉnh cho độ chính xác của phương pháp xét nghiệm thì vẫn rất tốn kém. Theo tôi, thay vì làm kiểu xét nghiệm đại trà, nên làm xét nghiệp theo kiểu tập trung vào những nhóm có nguy cơ cao.

___

[1] https://cafebiz.vn/ha-noi-xet-nghiem-100-nguoi-dan-se-lang-phi-bo-truong-bo-y-te-ly-giai-nhu-the-nao-20210910181151694.chn

9 thoughts on “Lại bàn về xét nghiệm đại trà”

  1. Bài toán của anh có một cái cốt yếu đó là tỷ lệ nhiễm 1%, nếu 1% tức là có khả năng 100.000 người nhiễm cộng đồng ở Hà Nội thì không bao giờ người ta dùng biện pháp này nữa. Nếu thực tế hơn khoảng 1000 nhiễm cộng đồng thì áp dụng công thức đó kinh tế hơn khá nhiều đấy

    Like

  2. Theo quan sát, không chỉ việc chống dịch mà tất cả các việc khác, VN đều copy y nguyên từ TQ sang. Tuy nhiên vì trình độ quản lý và năng lực kinh tế thấp, trong khi mục tiêu đặt ra quá tham vọng, nên việc copy thường dẫn đến kết quả tệ hại. Không ngạc nhiên khi VN, từ một ngôi sao chống dịch, trở thành một trong những quốc gia chống dịch tệ nhất, khiến quốc tế phải chú ý. Chỉ trong 4 tháng dịch bùng phát, số người chết của VN vượt quá số người chết của Thái Lan trong 2 năm. Đây là tính trên con số tử vong báo cáo chính thức, tính theo số tử vong thực tế có lẽ còn tệ hơn nhiều. Ngay cả khi so với Phillipines, một nước tương đồng về điều kiện kinh tế và phương pháp chống dịch, VN cũng có tỷ lệ chết/số cao nhiễm cao vượt trội (1.6 so với 2.5). Điều này cho thấy trong quản lý xã hội nói chung và quản lý khủng hoảng nói riêng, nếu chỉ bắt chước người khác mà không sáng tạo cho phù hợp với hoàn cảnh nước mình thì chỉ chuốc lấy thất bại và tụt hậu so với thế giới.

    Like

Leave a Reply to David Cancel reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s