Category Archives: Covid-19

Nỗi lòng người đi

Tôi và có lẽ các bạn đang thắc mắc tại sao có làn sóng công nhân từ Bình Dương và Sài Gòn tìm cách về quê sau ngày tạm gọi là hết phong toả. Đọc báo ‘chánh thống’ thấy khó tin với loại ngôn từ uốn éo và đổ thừa (‘tự phát rời TPHCM’, ‘tự ý về quê gây ùn tắc’). Nhưng người trong cuộc (qua các youtuber) cho thấy họ ra đi là do sự thất bại về chánh sách của chánh phủ.

Mấy ngày qua, có lẽ đa số chúng ta đều thấy cảnh người lao động lũ lượt kéo nhau rởi bỏ Sài Gòn và Bình Dương. Người thì đi bằng xe gắn máy, người đi xe đạp, thậm chí có không ít người đi bộ (vì xe của họ bị giam giữ?) Nhìn cảnh hai vợ chồng đạp xe về Sóc Trăng tôi đã sốc. Nhưng càng khó tưởng tượng nổi trong thế kỉ 21, mà người dân Việt phải lội bộ đến 250 km để về quê (Sóc Trăng, Cần Thơ, Dak Lak, và còn nơi nào nữa). Phải có lí do chánh đáng làm cho người ta ra đi như thế. Người ra đi chắc chắn phải có nỗi lòng.

Nhưng nỗi lòng của họ không được giới báo chí ‘chánh thống’ quan tâm. Các bạn thử mở báo mạng ra xem, sẽ thấy mấy người gọi là ‘nhà báo’ dùng những câu chữ như “Nghìn người tự ý về quê gây ùn tắc” hay “Tự phát rời TP.HCM, cả nghìn người mắc kẹt ở cửa ngõ về miền Tây lúc nửa đêm”. Đọc những bài báo như thế chúng ta không biết nỗi lòng của người dân, mà chỉ thấy kiểu phụ hoạ với nhà cầm quyền để đổ thừa người ra đi. Gọi là ‘fake news’ thì nặng nề quá, nhưng gọi là báo chí phụ hoạ thì có lẽ chính xác hơn. Báo chí kiểu đó thì thà không có không chừng còn hay hơn, và tại sao chúng ta cần những … youtuber.

Thật vậy, hôm qua tôi xem chương trình của một youtuber bên Mĩ, trong đó anh ta trích một đoạn tương đối dài mà ai đó ‘phỏng vấn’ những người dân bị kẹt ở những cái ‘chốt’. Những người đang mòn mỏi chờ ‘thông chốt’ cho biết những lí do tại sao họ phải rời Sài Gòn, Bình Dương. Họ nói rất mộc mạc, chân thành. Tôi gọi đó là những ‘nỗi lòng người đi‘ (mượn chữ của Nhạc sĩ Anh Bằng).

Trong video clip, có một cô gái tuổi chừng 20-30, từng ở chợ Quận 7, bị kẹt từ tháng 4 cho đến nay (tức 5 tháng rồi). Cô cho biết trong thời gian đó, cô không nhận được hỗ trợ bằng tiền gì cả. Thoạt đầu cô còn tin tưởng và chờ đợi, nhưng chờ hoài chẳng thấy gì nên cô đã mất niềm tin vào Nhà nước. Giọng cô ấy nói đều đều, bình tỉnh, đỉnh đạt:

Dạ, em rất là vui. Em vui nhưng mà em không tin tưởng, em cảm thấy như em bị lừa nhiều rồi. Nhưng mà tụi em khổ quá nên phải về. […] Em nghĩ chính quyền sẽ kiểm soát dịch và sẽ cho người dân về. Nhưng em hết tin tưởng rồi. Tại vì nhiều lần quá, người dân không còn tin tưởng nữa. […] Hồi đợt trợ cấp đó, lâu lâu em có được vài kí gạo. Vậy thôi. Còn tiền thì người ta lại ghi danh sách và người ta nói đợt này đợt này có, nhưng thật ra mấy tháng nay không có […] Người ta muốn về quê. Ai cũng cực khổ như ai thôi. Người ta muốn về quê với gia đình người ta.

Một phụ nữ cho biết lí do tại sao về quê. Người ta gài kẽm gai như vậy nè. Mình cảm thấy như sống ở đất nước tự do, độc lập tự do hạnh phúc. Mà tại sao con người với con người như vầy, mà rào như vầy? […] “… trong khi những đợt dịch trước thì người dân từ nước ngoài về, bệnh dịch, thì người ta kêu gọi … ớ là  … để rước nguời nước ngoài về, rước con em người ta trở về . Tại sao khi mà bây giờ dịch trong nước của mình đây mà tỉnh lại không rước con em mình về? Vậy là quá bất công với người dân mình.”

Đoạn cô ấy nói về hàng rào kẽm gai chắc sẽ làm cho những người cầm quyền phải suy nghĩ về câu khẩu hiệu ‘độc lập – tự do – hạnh phúc’:

“Người ta gài kẽm gai như vậy nè. Mình cảm thấy như sống ở đất nước tự do, độc lập tự do hạnh phúc. Mà tại sao con người với con người như vầy, mà rào như vầy?”

Rồi cô ấy so sánh với những người lao động từ nước ngoài được đón về trong đợt dịch trước:

“… trong khi những đợt dịch trước thì người dân từ nước ngoài về, bệnh dịch, thì người ta kêu gọi … ớ là  … để rước nguời nước ngoài về, rước con em người ta trở về . Tại sao khi mà bây giờ dịch trong nước của mình đây mà tỉnh lại không rước con em mình về? Vậy là quá bất công với người dân mình.”

Quá bất công! Đúng quá.

Một thanh niên khác có vợ con dưới quê cũng mong được về. Anh ta nói:

Ba tháng nay cũng thất nghiệp, cũng hổng có xoay xở được cuộc sống. Được về với vợ con dưới quê thì rất mừng vui. Bao nhiêu tháng nay cực khổ quá, dầm mưa dãi nắng như vầy. Vợ dưới quê mới sanh, con mới được mấy tháng, không được chăm sóc […] Ở đây việc làm thì ngày có ngày hông, mà dịch thế này thì chưa chắc [sẽ] có việc làm ổn định để mình đủ khả năng nuôi vợ con. Nên muốn về quê, […] mình cũng không phải đóng tiền nhà trọ và bất cứ phí nào khác nữa. Chỉ muốn về quê thôi. Dịch hết thì mình lên Sài Gòn làm tiếp.”   

Có người nhận được tiền trợ cấp nhưng chẳng thấm vào đâu. Hai vợ chồng cũng đang chờ về quê cho biết 4 tháng qua chỉ nhận đúng 1.5 triệu, và họ hỏi vậy ‘thì sao sống được.’ Bà vợ nói: “Nhà nước không có hỗ trợ được gì hết trơn. Chỉ ăn rau muống với nước tương.

Đó là tiếng nói của người trong cuộc.

Đợt dịch này cho chúng ta thấy rất nhiều vấn đề từ quản lí vĩ mô đến vi mô. Ở cấp vĩ mô, giới cầm quyền thoạt đầu lúng túng, đề ra những chánh sách sai lầm, dẫn đến hàng vạn cái chết. Rất có thể nhiều người đã chết oan vì sai lầm. Nhà nước thú nhận sai lầm và xin lỗi, nhưng với người quá cố thì lời xin lỗi đâu có ý nghĩa gì. Còn người sống, thì như cô gái trên nói, đã mất niềm tin vào Nhà nước rồi.

Bốn tháng qua, chúng ta nghe qua những gói hỗ trợ hàng ngàn tỉ đồng, rất ‘hoành tráng’ và nghĩ rằng Nhà nước nói thì phải làm. Nhưng hoá ra không hẳn vậy. Đúng là có người nhận được hỗ trợ, nhưng có vẻ con số đó không nhiều vì còn nhiều người khác không được trợ cấp gì cả. Ngay cả được hỗ trợ, thì như vợ chồng đề cập trên cho biết chỉ 1.5 triệu đồng trong 4 tháng trời thì làm sao sống nổi ở thành phố. Thành ra, lời nói của chánh phủ không đi đôi với việc làm.

Hình 2: Ba cha con đi bộ từ Bình Dương (hay Đồng Nai) về tới Long An. Anh ta đẩy cái xe tự chế và hai đứa con ngồi trên đó. Gia đình anh này may mắn vì được ca sĩ Thái Thuỳ Linh thấy được và giúp đỡ đưa về Thốt Nốt (Cần Thơ). Nhưng còn hàng ngàn người thì vẫn phải đi bộ thôi. Ca sĩ Thái Thuỳ Linh tâm sự rằng cô thấy bất lực, muốn giúp cũng không làm gì được vì có quá nhiều người cần được giúp đỡ. Người ta phải hỏi Nhà nước ở đâu, họ có vai trò gì?

Tôi nghĩ chánh phủ chắc chắn không có ý gạt dân, nhưng họ có thể lúng túng trong việc cung cấp tài trợ (*) đến từng cá nhân (chưa nói đến vấn đề ăn chận đã xảy ra). Nhưng người dân chẳng cần biết sai lầm đến từ đâu (vì đó là vấn đề của chánh phủ); họ chỉ biết đồng tiền hỗ trợ không đến tay họ. Lỗi là ở hệ thống nhà nước từ trung ương đến địa phương.

Dù nhìn ở góc cạnh nào thì sự ra đi ồ ạt của những người công nhân nghèo trong mấy ngày qua nói lên sự thất bại trong chánh sách của chánh phủ. Thất bại không chỉ chánh sách phong toả, mà còn thất bại trong chánh sách hỗ trợ người nghèo — thành phần mà đáng lí ra phong toả giúp họ. Không thể đổ thừa rằng người ra đi là ‘thiếu ý thức’ (một cụm từ rất xấc xược và trịch thượng) hay ‘tự ý’ (có nghĩa gì?).

Ai cũng muốn sống sót và tồn tại. Nhà nước không làm được gì giúp dân, thì dân phải tự xoay xở. Họ phải ra đi thôi. Ra đi bằng mọi giá. Chẳng còn gì để mất. Về quê với đồng ruộng, có mắm ăn mắm, có muối ăn muối, còn hơn là phải sống lây lất ở thành phố. Họ là những người vô sản thứ thiệt. Còn người vô sản giả hiệu thì đang bàn cách kiểm soát dân: thấp hơn là rào kẽm gai, cao hơn là dùng ‘app’ hay thẻ xanh đỏ. Trận dịch này tô đậm lằn ranh giữa hai giai cấp (vô sản thật và vô sản giả) trong xã hội.

_____

(*) Thật ra, “tài trợ” là không đúng. Đó là tiền do dân đóng thuế, Nhà nước chỉ thay mặt họ quản lí thôi. Vấn đề là Nhà nước quản lí không tốt.

Người sáng chế ra vaccine AstraZeneca

Nói về thành tựu nghiên cứu vaccine chống covid, không thể bỏ qua hai nhà khoa học sáng chế ra vaccine AstraZeneca: Sarah Gilbert và Andrew Pollard. Cả hai đều là giáo sư thuộc Đại học Oxford, Anh. Họ được báo Guardian xem là “Life Savers” (kẻ cứu người). Tôi nghĩ bà Sarah Gilbert rất đáng được giải Nobel.

Prof Sarah Gilbert: The woman who designed the Oxford vaccine - BBC News
Gs Sarah Gilbert, người đứngg đằng sau vaccine AstraZeneca

So với Katalin Kariko, bà Sarah Gilbert có một sự nghiệp ‘trôi chảy’ hơn nhiều. Bà Gilbert sanh năm 1962, tức năm nay mới 59 tuổi. Sau khi tốt nghiệp tiến sĩ năm 1986, bà làm nghiên cứu hậu tiến sĩ cho kĩ nghệ sản xuất bia, rồi làm việc cho một công ti sản xuất thuốc. Mãi đến năm 1994 bà quay lại nghiên cứu khoa học và việc đầu tiên là làm phụ tá trong labo nghiên cứu về sốt rét. Năm 1999 (27 tuổi) bà được bổ nhiệm làm giảng viên của ĐH Oxford; năm 2004 được đề bạt chức Reader (tức tương đương với ‘Phó giáo sư’) và năm 2010 (48 tuổi) thì được bổ nhiệm chức Giáo sư thực thụ. Từ đó, bà bắt đầu nghiên cứu vaccine mới cho bệnh cúm mùa với sự hỗ trợ của Quĩ Wellcome Trust.

Theo như bà mô tả, vaccine mới đó có cơ chế rất khác với vaccine ‘truyền thống’. Các vaccine cũ được thiết kế để sản xuất ra kháng thể chống lại virus, còn vaccine mới không sản xuất ra kháng thể mà chỉ kích thích hệ miễn dịch tạo ra tế bào T đặc hiệu cho virus cúm mùa. Thành ra, vaccine mới không cần phải thay đổi hàng năm như vaccine cũ. Vaccine mới được đưa vào thử nghiệm lâm sàng vào năm 2008 để chống virus cùam mùa H3N2 và thành công. Nhưng lúc đó ít ai chú ý đến thành tựu này.

Dùng kinh nghiệm trên, khi đại dịch Covid-19 xảy ra, Gilbert hợp tác với các giáo sư Teresa Lambe, Sandy Douglas, Catherine Green và Adrian Hill để nghiên cứu bào chế vaccine chống covid.

Để tạo ra vaccine chống covid, họ lấy một con virus cúm mùa vốn gây nhiễm các con khỉ, rồi thiết kế lại sao cho nó không thể lây nhiễm cho người. Sau đó, họ chỉnh sửa các chất liệu di truyền của con virus sao cho nó mang chất liệu di truyền giống như con vir Vũ Hán. Họ đưa con virus mới vào tế bào con người. Khi vào tế bào, nó kích thích hệ miễn dịch tấn công vào con virus. Về cơ bản họ giải thích như thế, tức là làm ra con virus Vũ Hán mới nhưng nó không có khả năng lây nhiễm để kích thích hệ miễn dịch.

Sau khi thử nghiệm thành công bước đầu, tập đoàn dược AstraZeneca bắt đầu tham gia sản xuất và thử nghiệm lâm sàng. Khi thử nghiệm lâm sàng, họ cần người có kinh nghiệm và đó là lúc Giáo sư Andrew Pollard liên quan.

Ông Pollard là một bác sĩ nhi khoa nhưng đã làm nhiều công trình nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng (RCT) từ mấy chục năm qua. Ông cũng là giáo sư thuộc Đại học Oxford, nhưng có lẽ cao hơn bà Gilbert một bậc. Theo trang web ĐH Oxford mô tả, ông chủ yếu làm về thử nghiệm lâm sàng (RCT) vaccine ở Anh, Á châu, Phi châu và Châu Mĩ Latin. Ông có một sự nghiệp khoa học dài, đã hướng dẫn cho 37 nghiên cứu sinh tiến sĩ, công bố hơn 500 bài báo khoa học, được bầu làm viện sĩ Viện hàn lâm Y học của Anh năm 2016, và được phong tước ‘Sir’.

Tháng 4/2020, thử nghiệm lâm sàng bắt đầu, và đến cuối tháng 11/2020 thì mới có kết quả cho thấy vaccine có hiệu quả cao.  Cuối tháng 12/2020 thì các nhà chức trách y tế Anh phê chuẩn cho sử dụng vaccine AZ trong tình trạng khẩn cấp. Đầu tháng 1/2021 thì Anh bắt đầu tiêm chủng cho công dân.

Bây giờ thì chúng ta biết vaccine AZ đã được dùng khắp thế giới, trừ Mĩ. Ở Mĩ, ông Antony Fauci có vẻ không mặn mà với vaccine AZ, vì ông nói Mĩ đã có nhiều công ti sản xuất vaccine cho covi rồi. Còn FDA của Mĩ thì nói AstraZeneca cung cấp dữ liệu chưa đầy đủ để có thể kết luận về hiệu quả của vaccine AZ. Tổng thống Pháp thì nói hiệu quả của vaccine AZ giống như ‘giả’, nhưng sau này thì ông ấy thay đổi ý kiến và nói sẵn sàng chích vaccine AZ.

Nói chung, con đường vaccine AZ đến với thế giới khá là gập ghềnh. Báo chí gây ồn ào những ca đông máu, những trang web đưa thông tin giả về vaccine AZ, và những phát biểu của Fauci và Macron làm cho không ít người trên thế giới nghi ngờ hiệu quả của vaccine AZ. Nhưng thực tế là bài học tốt nhứt, và thực tế đã cho thấy những nước dùng vaccine AZ đã giảm nguy cơ tử vong và giảm nguy cơ nhập viện.

Một điểm cần nhấn mạnh là tập đoàn AstraZeneca đã hứa là không lấy lời từ vaccine AZ trong thời gian đại dịch còn hoành hành. Trong khi vaccine Moderna lấy giá 25-37 USD mỗi liều và Pfizer thì ~20 USD một liều, vaccine AZ chỉ lấy giá 3-5 USD. Điều này cũng có nghĩa là người sáng chế (Sarah Gilbert) không hưởng lợi từ vaccine AZ.

Trước đây, bà Đồ U U (Tàu) được trao giải Nobel y học vì giúp hàng triệu người với bệnh sốt rét trên thế giới. Bà Sarah Gilbert cũng giúp cứu có lẽ hàng triệu người trên thế giới từ đại dịch covid, và do đó tôi nghĩ bà rất xứng đáng được trao giải Nobel.

Thuốc mới cho covid-19: Molnupiravir

Thật ra, đối với các bạn đọc trang này thì nó không mới vì tôi đã nói tới nó chừng 2 tháng trước. Đó là thuốc Molnupiravir của công ti Merck. Vài giờ trước Merck công bố kết quả thử nghiệm lâm sàng với hiệu quả giảm tử vong rất tốt [1].

Đây là thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III (trước khi được phê chuẩn cho sử dụng). Theo kế hoạch, nhóm nghiên cứu sẽ 1850 bệnh nhân, và họ được chia thành 2 nhóm ngẫu nhiên: nhóm được cho uống Molnupiravir và nhóm giả dược. Chỉ số dùng để đánh giá hiệu quả lâm sàng (outcome) là số ca tử vong hay nhập viện [2].

Vẫn theo kế hoạch nghiên cứu, họ sẽ phân tích dữ liệu khi nào số bệnh nhân đạt trên con số 700, và nếu kết quả phân tích cho thấy thuốc có hiệu quả cao (không còn nghi ngờ) thì thử nghiệm lâm sàng sẽ ngừng. Trong thuật ngữ khoa học, người ta gọi đây là ‘interim analysis’ hay ‘phân tích lâm thời’.

Vậy kết quả phân tích lâm thời ra sao?

Theo thông báo của Merck [1], số bệnh nhân họ phân tích là 775 người. Trong số này, có 385 bệnh nhân trong nhóm Molnupiravir, và sau 1 tháng theo dõi, có 28 người bị nhập viện hay chết (tỉ lệ 7.3%). Trong số 377 bệnh nhân thuộc nhóm chứng, sau 1 tháng theo dõi, có 53 người bị nhập viện hay chết (tỉ lệ 14.0%). Như vậy Molnupiravir giảm nguy cơ nhập viện hay tử vong ~50%. Nói cách khác, cần điều trị 15 người trong một tháng để giảm 1 ca nhập viện hay tử vong.

Thật ra, không có ai trong nhóm Molnupiravir tử vong. Nhưng trong nhóm chứng có 8 người chết. Với kết quả này, chúng ta có thể nói thuốc giảm tử vong gần như 100%.

 Molnupiravir (nhóm can thiệp)Placebo (nhóm chứng)Xác suất thuốc có hiệu quả giảm nhập viện hay tử vong ít nhứt là 50%1
Số bệnh nhân385377 
Số ca người nhập viện; n (%)28 (7.3%)53 (14.0%)0.420
Số bệnh nhân tử vong; n (%)08 (2.1%)0.975

1Ước tính theo phương pháp Bayes

Còn về an toàn?

Vẫn theo thông báo của Merck, số bệnh nhân báo cáo có biến chứng sau khi dùng Molnupiravir là 35%, thấp hơn nhóm chứng (40%). Số bệnh nhân với biến chứng được xem là có liên quan đến thuốc là 12% trong nhóm Molnupiravir và 11% trong nhóm chứng.

Câu hỏi đặt ra là có nên ngưng thử nghiệm? Hội đồng theo dõi dữ liệu (Data Monitoring Committee) xem qua dữ liệu đã đi đến đề nghị ngưng thử nghiệm vì kết quả quá rõ ràng. Tính đến nay, số bệnh nhân ghi danh đã đạt gần 90% con số dự trù (1850).

Nhận xét

Câu hỏi mà chúng ta đặt ra là: xác suất thuốc Molnupiravir giảm nguy cơ nhập viện hoặc/và tử vong là bao nhiêu? Câu hỏi này không thể trả lời bằng phương pháp truyền thống, nên chúng ta phải sử dụng phương pháp Bayes.

Phương pháp Bayes cần phải có thông tin tiền định (prior distribution). Chúng ta bắt đầu bằng giả định rằng thuốc không có hiệu quả (tức 2 nhóm có xác suất outcome như nhau), và sẽ mô tả giả định này bằng luật phân bố beta với tham số alpha = beta = 1. Sau đó, dùng số ca quan sát được (tuân theo luật phân bố nhị phân) tích hợp với thông tin tiền định sẽ cho ra thông tin hậu định. Thuật ngữ trong ngành gọi là mô hình Beta-Binomial. Từ đó, chúng ta có thể ước tính xác suất thuốc có hiệu quả là bao nhiêu.

Chúng ta định nghĩa ‘hiệu quả‘ ở đây là giảm nguy cơ nhập viện hay tử vong từ 50% trở lên. Do đó, chúng ta sẽ dùng phân bố hậu định để ước tính xác suất Molnupiravir giảm nguy cơ nhập viện hay tử vong ít nhứt là 50%.

Kết quả tính toán được trình bày trong cột 4 của bảng số liệu. Dựa vào kết quả này, xác suất Molnupiravir giảm nguy cơ nhập viện là 42%. Nhưng xác suất có hiệu quả giảm tử vong lên đến 97.5%.

Tóm lại, những kết quả trên đây cho thấy Molnupiravir quả thật có hiệu quả giảm nguy cơ nhập viện, nhưng mức độ còn khiêm tốn. Tuy nhiên, chứng cớ về giảm tử vong thì khá thuyết phục.

____

[1] https://www.merck.com/news/merck-and-ridgebacks-investigational-oral-antiviral-molnupiravir-reduced-the-risk-of-hospitalization-or-death-by-approximately-50-percent-compared-to-placebo-for-patients-with-mild-or-moderat/

[2] https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04575597?term=molnupiravir&draw=2&rank=2

Mật độ dân số, số ca nhiễm, và tử vong

Đọc dữ liệu về số ca nhiễm và tử vong giữa các tỉnh thành, tôi phát hiện một xu hướng thú vị: nơi nào có mật độ dân số càng cao thì số ca nhiễm cũng càng cao, và số ca nhiễm càng cao có liên quan mật thiết với số ca tử vong. Từ đó, chúng ta có thể ‘xếp hạng’ các tỉnh thành.

Biểu đồ 1 phản ảnh mối liên quan giữa mật độ dân số và số ca nhiễm (tính bằng đơn vị log) cho 62 tỉnh thành có ghi nhận số ca nhiễm. Như có thể thấy, tỉnh thành nào có mật độ dân số cao thì tính trung bình cũng ghi nhận nhiều số ca nhiễm. Đứng đầu là TPHCM như chúng ta biết. Nhưng các tỉnh thành khác như Hà Nội, Đà Nẵng, Tiền Giang và Bình Dương cũng nằm trong nhóm có mật độ dân số cao và có nhiều ca nhiễm. Ngược lại, các tỉnh miền Tây Bắc và Đông Bắc thì có số ca nhiễm rất thấp và mật độ dân số cũng thấp nhứt nước.

Mối liên quan giữa mật độ dân số và số ca nhiễm (tính bằng đơn vị log) cho 62 tỉnh thành có ghi nhận số ca nhiễm.

Biểu đồ 2 phản ảnh mối liên quan giữa mật độ dân số và tỉ lệ tử vong (tính trên số ca nhiễm hay còn gọi là CFR). Tuy có mối liên quan dương tính (tỉnh thành với mật độ dân số cao thì nguy cơ tử vong cũng cao), nhưng mối liên quan nói chung là không chặt chẽ như giữa mật độ dân số và số ca nhiễm, vì mức độ phân tán khá cao.

Mối liên quan giữa mật độ dân số và tỉ lệ tử vong (tính trên số ca nhiễm hay còn gọi là CFR) của 62 tỉnh thành.

Biểu đồ 3 cho thấy mối liên quan giữa số ca nhiễm và số ca tử vong cho 42 tỉnh thành nào có hơn 100 ca nhiễm và có ghi nhận số ca tử vong. Chúng ta thấy mối liên quan rất cao, với hệ số tương quan 0.9 (tối đa là 1). Biểu đồ này cho thấy qui luật dân gian: càng nhiễm nhiều thì số ca tử vong càng nhiều.

Mối liên quan giữa số ca nhiễm và số ca tử vong cho 42 tỉnh thành nào có hơn 100 ca nhiễm và có ghi nhận số ca tử vong.

Chúng ta có thể dùng qui luật đó để so sánh tỉ lệ tử vong giữa các tỉnh thành. Bởi vì số ca tử vong là tương đối thấp so với số ca nhiễm, nên chúng ta có thể giả định rằng số ca tử vong tuân theo luật phân bố Poisson. Gọi số ca tử vong là Y, giả định đó có nghĩa là Y ~ Poisson(mu), trong đó ‘mu’ là tỉ lệ nhiễm. Mô hình hồi qui Poisson với tỉnh/thành là predictor có thể viết như sau: log(mu) = a + beta*tỉnh. so sánh tỉ lệ tử vong của tỉnh với giá trị kì vọng, và do đó cho chúng ta biết tỉnh thành nào có tỉ lệ tử vong cao hay thấp ra sao. Kết quả tính toán này được trình bày trong Hình 4.  

Trong Hình 4, những tỉnh nào có hệ số ‘estimate’ dương có nghĩa là tỉ lệ tử vong cao hơn giá trị kì vọng; ngược lại, tỉnh thành nào có giá trị âm có nghĩa là tỉ lệ tử vong thấp hơn kì vọng. Nhưng vì do dao động mẫu, nên phải xem xét đến trị số P. Trị số P < 0.01 có thể xem là có ý nghĩa thống kê (significant), còn trị số P > 0.01 thì xem như không có khác biệt giữa tỉ lệ tử vong của tỉnh thành đó và giá trị kì vọng.

Hình 4: So sánh hệ số tử vong giữa các tỉnh thành. Ví dụ cách diễn giải: Tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu có hệ số 0.65, có nghĩa là tỉ lệ tử vong ở tỉnh này cao hơn exp(0.65) = 1.9 lần so vì kì vọng dựa vào số ca nhiễm, và sự khác biệt này đáng chú ý vì trị số P = 0.009. Ngược lại, Bạc Liêu có hệ số -0.14, có nghĩa là tỉ lệ tử vong ở đây thấp hơn kì vọng chừng 14% (1 – exp(-0.14)), nhưng vì trị số P = 0.85, nên sự khác biệt này không đáng chú ý, có thể do yếu tố ngẫu nhiên. 

Như có thể thấy, chỉ có Bắc Giang có tỉ lệ tử vong thấp hơn kì vọng. Còn lại, các tỉnh thành có tỉ lệ tử vong cao là: HCM, Bến Tre, Vĩnh Long, Tiền Giang, Sóc Trăng, Bình Thuận, Đà Nẵng, Đồng Tháp, Cần Thơ, Tây Ninh. Các tỉnh khác cũng có tỉ lệ tử vong cao đáng chú ý là Bà Rịa – Vũng Tàu, Bình Dương, Long An, Khánh Hoà, Phú Yên, Trà Vinh, Hà Nội.

Tóm lại, các dữ liệu này cho thấy (a) số ca tử vong có liên quan mật thiết với số ca nhiễm; và (b) số ca nhiễm có liên quan với mật độ dân số. Điều này cho thấy chiến lược chống dịch cần phải xem xét đến mật độ dân số.

PS: Dĩ nhiên, đây chỉ là một thể thao trí não thôi, vì tất cả những con số về số ca nhiễm và tử vong có xác suất rất cao là đều sai. Nhưng cái note này cũng chỉ ra rằng với số liệu hạn chế như vậy, chúng ta vẫn có thể trả lời vài câu hỏi quan trọng bằng phương pháp mô hình thống kê.

Nguồn số liệu về ca nhiễm và tử vong: https://covid19.gov.vn. Số liệu về dân số và mật độ dân số lấy từ Tổng cục Thống kê.

Giải Lasker cho 2 người sáng chế vaccine mRNA

Tiến sĩ Katalin Kariko và Giáo sư Drew Weissman mới được trao giải thưởng danh giá Lasker năm 2021. Đây là tín hiệu cho thấy hai người này có thể được trao giải Nobel trong tương lai gần.

Giải Lasker

Giải thưởng Lasker Awards là một trong những giải thưởng danh giá nhứt trong y khoa. Nó được xem là ‘Giải Nobel của Mĩ’. Giải này do Albert Lasker và phu nhân Mary Woodard Lasker sáng lập, và trao lần đầu vào năm 1945. Tiêu chí của giải là trao cho những người có đóng góp lớn vào y học. Nhiều người được trao giải Lasker sau này được trao giải Nobel.

Năm nay, Giải thưởng Lasker được trao cho Tiến sĩ Katalin Kariko và Giáo sư Drew Weissman. Bà Kariko hiện nay là Phó chủ tịch công ti sinh học BioNTech (Đức), còn Giáo sư Drew Weissman là Giáo sư về miễn dịch học thuộc Đại học Pennsylvania. Hai người này có công ứng dụng mRNA trong việc bào chế vaccine chống covid.

Hành trình khám phá của hai người, nhứt là bà Kariko, rất ư là tiêu biểu ở những người tiền phong. Bà Kariko là một di dân từ Hungary đến Mĩ, phải khá vất vả để tồn tại trong thế giới khoa học đầy cạnh tranh. Đọc qua quá trình đi đến mRNA của bà, tôi chợt nghĩ đến thân phận của các nhà khoa học gốc di dân vốn chọu nhiều thiệt thòi trong thế giới khoa học phương Tây.

Katalin Karikó - Wikipedia
Dr. Katalin Kariko (wikipedia photo)

Vài dòng về Ts Katalin Karikó

Katalin Karikó sanh năm 1955 ở Hungary trong một gia đình lao động. Thân phụ của bà là thợ bán thịt. Bà tốt nghiệp tiến sĩ từ [Đại học] University of Szeged (Hungary), và sau đó làm postdoc trong một viện sinh hoá ở Hungary. Năm 1985 bà bị mất việc và cùng chồng di cư sang Mĩ.

Ở Mĩ, bà làm postdoc tại Đại học Temple (Philadelphia) và một trung tâm quân y ở Bethesda (88-89). Đến năm 1990, bà được bổ nhiệm làm giáo sư trợ lí [Assistant Professor] thuộc Đại học Pennsylvania, nơi bà nghiên cứu ứng dụng mRNA trong điều trị bệnh. Bà không lên nổi chức danh giáo sư thực thụ vì đơn tài trợ của bà bị từ chối hết năm này sang năm khác. Chẳng những thế, bà còn bị giáng chức assistant professor vào năm 1995.

Năm 1997 bà gặp Giáo sư Drew Weissman, một chuyên gia về miễn dịch học cũng thuộc Đại học Pennsylvania. Hai người hợp tác với nhau, và bà kiên trì theo đuổi ý tưởng dùng mRNA trong điều trị bệnh. Trong một loạt bài báo từ 2005, Karikó và Weissman mô tả cách biến đổi mRNA để tăng cường hệ miễn dịch. Họ đăng kí bằng sáng chế, nhưng đại học sau này bán bản quyền cho một công ti khác. Khi được một nhà đầu tư đằng sau công ti Moderna liên lạc mua lại bản quyền, bà Karikó nói “we don’t have it” (chúng tôi không có bản quyền). Bà nghĩ rằng mình khó có cơ hội ở Đại học Pennsylvania, và thế là trở thành phó chủ tịch công ti sinh học BioNTech RNA ở Đức.

Câu chuyện vaccine mRNA

Câu chuyện vaccine mRNA bắt đầu từ năm 2005, khi Kariko và Weissman công bố một phát hiện mang tính đột phá. Họ báo cáo rằng có thể dùng mRNA để sản xuất protein. Đại khái là khi họ thêm mRNA vào tế bào thì tế báo lập tức tiêu diệt mRNA, nhưng khi họ thay đổi một chút mRNA thì thì tế bào sản xuất ra protein mà họ chọn. Nói cách khác, họ có thể dùng mRNA để ‘chỉ thị’ cho tế bào sản xuất protein mà họ muốn.

Đó là một khám phá độc đáo, nhưng thời đó thì giới khoa học không tin hay không mấy quan tâm. Thời đó, đa số đều nghĩ đến tiêm chủng, chớ không nghĩ đến vaccine mRNA. Do đó, khi họ gởi bản thảo bài báo khoa học đến các tập san lớn thì đều bị từ chối. Cuối cùng thì có tập san Immunity chấp nhận công bố bài báo.

Dù bài báo được công bố, Weissman và Kariko vẫn còn gặp khó khăn. Họ viết grant xin tiền tài trợ để làm nghiên cứu tiếp, nhưng grant của họ bị từ chối. May mắn thay, có 2 công ti sinh học quan tâm: Moderna ở Mĩ và BioNTech ở Đức.

Hai công ti này sản xuất mRNA vaccines cho cúm mùa và vài bệnh khác, nhưng họ chưa thử nghiệm lâm sàng. Thế rồi, dịch Vũ Hán bùng phát, và cơ hội đã đến để thử nghiệm lâm sàng. Moderna và BioNTech dựa vào khám phá của Kariko và Weissman để sản xuất vaccine có hiệu quả rất cao mà chúng ta sử dụng ngày nay.

Như các bạn thấy, thân phận của người làm khoa học gốc di dân trong thế giới khoa học phương Tây rất khổ. Bà Katalin Karikó là một trường hợp khá tiêu biểu. Có ý tưởng hay và tiền phong, nhưng giới đồng nghiệp không tin và không xin được tài trợ (grant). Mà, trong thế giới khoa học phương Tây, có được tài trợ từ các nguồn uy tín là đồng nghĩa với vinh quang, còn không có tài trợ thì rất khó được thăng tiến trong sự nghiệp. Nhiều người phải ‘nghỉ hưu sớm’ vì không có được tài trợ. Bất cứ ai làm khoa học đều có thể cảm nhận nỗi khổ của bà. Nhưng sự kiên trì và bền bĩ theo đuổi ý tưởng của bà thì cuối cùng cũng đem đến kết cục có hậu. Đóng góp của bà rất lớn vì giúp cứu hàng triệu người trên thế giới, và bà rất đáng được trao giải thưởng Nobel.

Ngoáy mũi và nước miếng: cái nào tốt hơn?

Ở Việt Nam hiện nay, chọc ngoáy mũi đang là một nỗi ám ảnh kinh hoàng đối với nhiều người. Nhưng nghiên cứu khoa học [1] chỉ ra một cách làm khác nhẹ nhàng hơn: dùng nước miếng.

Chúng ta biết rằng phương pháp chuẩn ‘vàng’ để chẩn đoán covid là xét nghiệm PCR, dựa trên chu kì khuếch đại (Cycle Threshold, Ct). Mẫu xét nghiệm thường lấy từ mũi hay cổ họng. Chẳng hiểu sao ở Việt Nam chủ yếu lấy mẫu từ mũi.

Lấy mẫu từ mũi có nghĩa là dùng một cái que chọc vào mũi để lấy đủ dung lượng. Người lấy mẫu phải được huấn luyện, và dù đã qua huấn luyện, cách làm này tương đối xâm phạm và gây khó chịu cho rất nhiều người. Một số người rất sợ lấy mẫu bằng cách ngoáy mũi vì họ cho rằng dễ bị tổn thuơng.

Một cách làm khác là lấy mẫu nước miếng (không cần dùng que). Nước miếng hàm chứa nCov rất nhiều. Nhiều nghiên cứu từ năm ngoái (Ý, Tàu, Hồng Kong) cho thấy nCov hiện diện trong nước miếng từ 87-100%. Lấy mẫu nước miếng thì dễ hơn, không cần huấn luyện, và nhẹ nhàng hơn so với chọc vào mũi. Có thể xem cách làm mô tả trên youtube [2].

No photo description available.

Câu hỏi đặt ra là giữa mẫu nước miếng và mẫu lấy từ mũi, cái này cho ra kết quả chính xác hơn. Chính xác ở đây hiểu theo nghĩa là lấy PCR làm chuẩn vàng. Các nhà khoa học bên Singapore mới công bố một nghiên cứu nhằm trả lời câu hỏi đó. Để các bạn hiểu kết quả (vì họ trình bày khá phức tạp), tôi tóm tắt nghiên cứu như sau. Họ làm nghiên cứu trên 337 mẫu (khá lớn); trong đó, 188 là có triệu chứng và 149 là không có triệu chứng covid. Họ so sánh độ chính xác (nói vậy cho dễ hiểu) 3 loại mẫu xét nghiệm covid:

  • Mẫu A: ngoáy mũi do nhân viên y tế làm
  • Mẫu B: nước miếng
  • Mẫu C: tự ngoáy mũi

Xét nghiệm bằng PCR trên mẫu A cho ra 150 kết quả dương tính. Trong số này, 139 (93%) mẫu B cũng cho ra kết quả dương tính, so với 106 (71%) kết quả dương tính từ mẫu C. Như vậy, xét nghiệm trên nước miếng có độ nhạy cao hơn xét nghiệm trên mẫu tự lấy từ mũi.

Tác giả còn phân tích chi tiết hơn như sau. Trong số 63 A có ngưỡng Ct < 30, mẫu B cho ra 62 (98.4%) kết quả dương tính, còn mẫu C cho ra 57 (90.5%) kết quả dương tính. Một lần nữa, mẫu từ nước miếng có độ nhạy cao hơn mẫu tự lấy từ mũi.

Đọc bài báo này [1] tôi mới biết là câu hỏi [mẫu từ mũi và nước miếng cái này chính xác hơn] đã được nghiên cứu khá nhiều trong quá khứ. Một số nghiên cứu thì cho rằng mẫu từ mũi cho ra kết quả chính xác hơn, nhưng một số nghiên cứu khác thì kết luận rằng mẫu nước miếng chính xác hơn.

Vấn đề là chúng ta phải đánh giá bằng chứng khoa học. Các nghiên cứu trước đây thường có số tình nguyện viên rất thấp (thường là vài chục người, hay cao hơn là chừng 100), nên kết quả có nhiều bất định. Còn nghiên cứu của nhóm Singapore thì số cỡ mẫu lớn (hơn 300), nên đó là một ưu điểm. Nghiên cứu ở Singapore còn dùng cả công nghệ NGS để đánh giá kết quả xét nghiệm, và đây là một ưu điểm lớn mà các nghiên cứu trước không có. Ngoài ra, họ còn so sánh hai xét nghiệm trong mỗi mẫu để cho thấy quả thật xét nghiệm trên nước miếng là đáng tin cậy. Dựa vào những đánh giá đó, tôi nghĩ chứng cớ từ nghiên cứu Singapore là khá thuyết phục.

Vậy thì Việt Nam nên làm gì? Tôi nghĩ các nhà chức trách nên: (a) triển khai dùng mẫu nước miếng làm xét nghiệm chung; (b) chỉ lấy mẫu từ mũi ở những người có triệu chứng mà thôi; và (c) làm nghiên cứu so sánh như nhóm Singapore để có chứng cớ cho người Việt. Ngoài ra, nên bỏ đi chuyện phân chia vùng xanh – vàng – đỏ vì nó chẳng có ý nghĩa gì cả mà chỉ đày đoạ và kì thị người dân.

____

[1] https://www.nature.com/articles/s41598-021-82787-z

[2] https://www.youtube.com/watch?v=4jGrJUbjBBs (từ phút 1:25)

Hiệu lực của vaccine Tàu và tử vong

Cái note này trình bày dữ liệu về tử vong liên quan đến covid ở hai nước dùng vaccine Tây (Do Thái và Mĩ) và 7 nước chủ yếu dùng vaccine Tàu (Cambodia, Thái Lan, Mã Lai, Nam Dương, Chile, Seychelles và UAE). Các bạn sẽ thấy hình như vaccine Tây có hiệu lực tốt hơn vaccine Tàu.

Để đánh giá hiệu lực của vaccine trong cộng đồng (effectiveness), con số tử vong rất quan trọng. Con số ca nhiễm chỉ quan trọng trong thử nghiệm lâm sàng, vì nó dùng để đánh giá hiệu quả của vaccine (efficacy). Ngoài cộng đồng, chúng ta chỉ quan tâm đến những ca nặng và tử vong. Do đó, con số tử vong phản ảnh khá đúng với mức độ nghiêm trọng của dịch.

Vaccine Tàu đã được nhiều nước trên thế giới sử dụng trong việc phòng chống dịch. Trong thử nghiệm lâm sàng, hiệu quả của vaccine Tàu dao động từ 51% đến 70% (tuỳ vào cách phân tích).  Câu hỏi đặt ra là trong cộng đồng thì vaccine Tàu hiệu lực ra sao?

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta có thể so sánh tỉ lệ tử vong trước và sau khi đợt dịch mới xảy ra. Đợt dịch mới xảy ra vào khoảng tháng 5 hay 6 (tùy nơi). Do đó, số liệu về tử vong trước và sau dịch ở những nước sử dụng vaccine Tây và vaccine Tàu có thể cho chúng ta một vài thông tin về hiệu lực của vaccine.

Nếu vaccine có hiệu lực, chúng ta kì vọng rằng tỉ lệ tử vong phải suy giảm theo thời gian. Và, đó chính là những gì có thể thấy qua hai nước Mĩ và Do Thái. Ở Mĩ, tỉ lệ tử vong tháng 8/2021 là 0.78%, giảm 70% so với tỉ lệ tử vong vào tháng 6/2021 (2.5%). Ở Do Thái, tỉ lệ tử vong vào tháng 8 là 0.29%, giảm hơn 90% so với tháng 4 và 5. Hai nước này chỉ dùng vaccine Tây, chủ yếu là Pfizer và Moderna.

Tỉ lệ tử vong ở một số nước dùng vaccine phương Tây (màu xanh) và vaccine Tàu (màu đỏ). Số liệu lấy từ worldometer

Còn các nước dùng vaccine Tàu thì sao? Biểu đồ dưới đây trình bày tỉ lệ tử vong cho các nước Cambodia, Thái Lan, Mã Lai, Nam Dương, Chile, Seychelles và UAE (màu đỏ). Như các bạn thấy, tỉ lệ tử vong ở các nước này tăng trong 3 tháng qua. Chẳng hạn như Nam Dương, tỉ lệ tử vong tháng 8/2021 là 5.75%, tăng gần 2 lần so với tỉ lệ tháng 4/2021 (2.96%).

Ở Cambodia, tỉ lệ tử vong liên tục tăng từ 0.7% vào tháng 5/2021 đến 3.18% trong tháng 8/2021. Tình hình ở Thái Lan và Mã Lai cũng vậy: tỉ lệ tử vong covid tăng trong những tháng qua. Theo báo Khmer Times thì chánh phủ Cambodia đã ra lệnh ngưng lễ hội Kan Ben vì số ca nhiễm và tử vong tăng nhanh trong 3 tháng qua.

Ngay cả ở những nước xa chúng ta như Chile, Seychelles và UAE cũng ghi nhận sự gia tăng về tử vong. Đáng chú ý là Chile, với tiêm chủng bao phủ 77% dân số, tỉ lệ tử vong vào tháng 8/2021 lên đến 6.4%, cao gấp 4 lần so với tỉ lệ tháng 5/2021.

Seychelles là một hòn đảo có tỉ lệ tiêm chủng vaccine (chủ yếu là Sinopharm) rất cao (78%). Nhưng tỉ lệ tử vong trong tháng 6-8 là 0.6% đến 1%, so với 0.3% vào tháng 4.

Tỉ lệ tiêm chủng vaccine trên trên toàn dân số ở Mĩ, Do Thái, Cambodia, Thái Lan, Mã Lai, Nam Dương, Chile, Seychelles và UAE

Tóm lại, những dữ liệu thực tế mới nhứt cho thấy những nước dùng vaccine Tàu đang trải qua một đợt dịch mới và tỉ lệ tử vong tăng khá cao dù tỉ lệ tiêm chủng vaccine đã đạt trên 70% (Mã Lai, Chile, Seychelles, UAE). Ngược lại, hai nước dùng vaccine phương Tây (Do Thái và Mĩ) có tỉ lệ tử vong trong đợt dịch mới suy giảm rất đáng kể so với những tháng trước đó.

Những con số này phản ảnh một phần về hiệu lực của vaccine Tàu và Tây. Tôi nói ‘một phần’ là vì còn các yếu tố khác nữa, chớ không phải chỉ vaccine, có thể giúp các nước như Mĩ và Do Thái giảm tỉ lệ tử vong hay các nước kia tăng nguy cơ tử vong. Đây là số liệu cấp quần thể, nên chúng ta không thể suy luận cho cá nhân. Nhưng ở cấp độ quần thể thì sự giảm về tử vong ở những nơi dùng vaccine Tây rất nhứt quán với kết quả nghiên cứu khoa học đã được công bố.

Vaccine Tàu và trường hợp Cambodia

Có vẻ như Việt Nam đã lọt vào quĩ đạo của Tàu qua hợp đồng mua 20 triệu liều vaccine VeroCell (tức Sinopharm) [1]. Một số người ủng hộ việc mua vaccine Vero Cell cho rằng nó rẻ hơn vaccine Tây, và rằng rằng Cambodia đã kiểm soát dịch thành công nhờ vaccine Tàu. Nhưng nếu xem xét dữ liệu kĩ thì không phải vậy.

Tính đến nay, Việt Nam đã có hay sắp có 141 triệu liều vaccine, và được phân bố như sau:

  • Pfizer: 50 triệu
  • AstraZeneca: 30 triệu
  • Abdata: 10 triệu
  • Các vaccine khác: 50 triệu

Với quyết định mới nhứt mua 20 triệu liều Vero Cell, thì Việt Nam sẽ có 161 triệu liều. Vẫn chưa đủ cho 96 triệu dân, nhưng với nhiều nguồn khác thì hi vọng sẽ đủ.

Quyết định mua Vero Cell của Việt Nam lại dấy lên một làn sóng tranh cãi về hiệu quả. Người ủng hộ thì hay lấy trường hợp nước láng giềng Cambodia ra làm ví dụ về sự thành công của vaccine Tàu. Họ cho rằng nhờ vaccine Tàu mà Cambodia đã kiểm soát được dịch rất tốt. Chúng ta thử xem qua nhận xét này xem có cơ sở không.

1. Trường hợp Cambodia

Cambodia bắt đầu tiêm chủng vaccine Tàu từ tháng 3/2021.  Tính đến đầu tháng 9, khoảng 70% dân số Cambodia (tổng dân số là 16 triệu) đã được tiêm 1 liều, 55% được tiêm 2 liều. Thủ đô Nam Vang được xem là nơi có tỉ lệ tiêm chủng vaccine cao nhứt thế giới. Có thể nói rằng Cambodia đã phần nào đạt được miễn dịch cộng đồng.

Kết quả ra sao? Tính đến nay, Cambodia đã ghi nhận 196619 ca nhiễm, và trong số này có 2176 người tử vong, tức tỉ lệ 2.04%. Tỉ lệ này y chang với tỉ lệ các nước trên thế giới gộp lại, tức 2.05%.

Nhưng để đánh giá hiệu lực của vaccine trong cộng đồng, chúng ta nên xem con số tử vong (chớ không phải số ca nhiễm). Từ tháng 7, Cambodia cũng như Việt Nam trải qua một trận dịch mới, và họ ghi nhận khoảng 20-25 ca tử vong mỗi ngày (trung bình). Bắt đầu từ tháng 8, số ca tử vong có xu hướng giảm xuống chừng 15-17 ca mỗi ngày, nhưng vì con số còn thấp nên khó nói xu hướng này sẽ còn tiếp tục hay chỉ là dao động ngẫu nhiên.

Số ca tử vong ở Cambodia trong 6 tháng qua. Từ đầu tháng 4 đến cuối tháng 6, Cambodia có tỉ lệ tử vong là 1.48% (748 ca); từ đầu tháng 7 đến nay (24/9), tỉ lệ tử vong tăng lên 2.53% (1392 ca).

Những con số trên có thể cho phép chúng ta nói rằng vaccine Tàu đã có hiệu lực giúp Cambodia thoát dịch? Dĩ nhiên là không, vì số ca nhiễm vẫn xảy ra và thậm chí có xu hướng tăng trong tháng qua. Hơn thế nữa, số ca tử vong vẫn xảy ra ngay cả sau khi cả dân số gần đạt miễn dịch cộng đồng. Thật ra, tình hình nếu phân tích kĩ hơn thì không tốt cho Cambodia chút nào:

  • Từ đầu tháng 4 đến cuối tháng 6, Cambodia có tỉ lệ tử vong là 1.48% (748 ca);
  • Từ đầu tháng 7 đến nay (24/9), tỉ lệ tử vong tăng lên 2.53% (1392 ca).

Nếu vaccine Tàu có hiệu lực giảm tử vong thì chúng ta kì vọng số ca và tỉ lệ tử vong sẽ giảm trong đợt bùng phát từ tháng 7. Nhưng trong thực tế thì cả 2 chỉ số này đều tăng. Tôi nghĩ chỉ số này cho thấy vaccine Tàu không có hiệu lực như nhiều người nghĩ hay tưởng.

2. Miễn trừ trách nhiệm

Một trong những điều người ta quan tâm là nếu người được tiêm vaccine và bị biến chứng nghiêm trọng thì ai sẽ bồi thường cho họ. trước đây thì các công ti thuốc phải bồi thường, nhưng trong tình hình hiện nay thì … rất khác.

Nhưng thật ra, các hãng sản xuất khác cũng vậy. Từ năm ngoái, một số nước (như Mĩ, Canada, Úc) đã ban hành các đạo luật miễn trừ trách nhiệm cho Pfizer và Moderna. Điều này có nghĩa là ‘nạn nhân’ không thể kiện các nhà sản xuất vaccine. Vậy ai trả? Trả lời là chánh phủ phải dành ra một ngân sách để trả cho những trường hợp này.

Do đó, không ngạc nhiên khi điều khoản trong hợp đồng mua vaccine Vero Cell của Việt Nam có câu: ‘miễn trừ trách nhiệm đối với các khiếu nại phát sinh từ hoặc liên quan đến vaccine, hoặc việc sử dụng vaccine‘.

Nói cách khác, người Việt tiêm vaccine Vero Cell và bị biến chứng sẽ không thể kiện Sinopharm.  Nhưng ai sẽ đứng ra bồi thường họ thì không rõ, vì chánh phủ chưa thấy nói đến một ngân quĩ cho vấn đề này.

3. Vaccine Tàu rẻ hơn vaccine Tây? 

Một số bạn cho rằng các nước như nghèo như Nam Dương, Mã Lai, Thái Lan, v.v. lệ thuộc vào vaccine Tàu là do vaccine phương Tây đắt quá. Nhưng điều này có lẽ không đúng. Bảng dưới đây trình bày giá của các vaccine đang được lưu dụng hiện nay [2].

Như có thể thấy, giá vaccine Tàu không hề rẻ như nhiều người tưởng hay nghĩ. Thật ra, giá vaccine của Sinopharm và Sinovac có khi còn đắt hơn các vaccine phương Tây và Nga.

4. Sử dụng vaccine Tàu như thế nào?

Tôi nghĩ công bằng mà nói vaccine Sinopharm cũng có hiệu quả giảm nguy cơ nhiễm và điều này thì đã được báo cáo trên JAMA. Nhưng nó có hiệu lực giảm nguy cơ tử vong hay không thì còn phải chờ nghiên cứu mới biết. Ngoài ra, kinh nghiệm thực tế ở những nước dùng nhiều vaccine của Tàu đáng để chúng ta phải suy nghĩ một cách tiếp cận. Trước đây, tôi đưa ra 4 điểm như sau:

Thứ nhứt, chỉ tiêm vaccine Sinopharm và Sinovac 1 liều như là bổ trợ cho các vaccine khác như AstraZeneca, Pfizer và Moderna. Điều này có nghĩa là đối với những người chưa tiêm vaccine, họ có thể dùng 1 liều Vero Cell, nhưng sau đó là 1 liều của một trong ba vaccine phương Tây. Cách làm này bảo đảm nếu Vero Cell không có hiệu quả thì vẫn có được sự bảo vệ của các vaccine đã ‘chứng minh’ là có hiệu quả.

Thứ hai, không dùng vaccine Tàu cho những người có nguy cơ cao. Bởi vì các thử nghiệm lâm sàng là trên người khoẻ mạnh, như nhân viên y tế, nên dữ liệu khoa học về hiệu quả của hai vaccine này ở những người có bệnh nền vẫn còn rất thiếu. Ngay cả vaccine CoronaVac, hiệu quả ở người trên 60 tuổi chỉ 51%, tức rất thấp. Do đó, tôi nghĩ không nên dùng vaccine này cho những người có nguy cơ cao.

Thứ ba, tạm thời chưa công nhận những ai đã tiêm vaccine Tàu là đã được tiêm chủng.  Trong thực tế, Âu châu và vài nơi không công nhận những người đã tiêm vaccine Tàu là có ‘giấy thông hành miễn dịch’, và họ không được vào Âu châu trong tương lai. Việt Nam cũng nên có một chánh sách như thế để bảo đảm cộng đồng về lâu dài.

Thứ tư, yêu cầu Sinopharm cung cấp thêm dữ liệu khoa học về hiệu quả và an toàn vaccine. Tôi nghĩ Nhà nước phải có trách nhiệm với dân khi triển khai một loại vaccine mà có nhiều yếu tố khoa học bất định. Nhà nước phải nói cho người dân biết sự thật về hiệu quả và an toàn của vaccine Tàu.

Tóm lại, vaccine Sinopharm như chúng ta biết qua thử nghiệm lâm sàng có hiệu quả chừng 70%, nhưng hiệu lực trong cộng đồng ở những nước dùng vaccine Tàu thì vẫn là một câu hỏi lớn. Tình hình ở Cambodia, nơi cũng dùng rất nhiều vaccine Tàu, thì tỉ lệ tử vong có vẻ tăng trong 2 tháng qua, chớ không giảm. Do đó, tôi nghĩ Việt Nam nên dùng vaccine Vero Cell như là bổ trợ, chớ không xem đó là can thiệp chánh.

______

[1] https://tuoitre.vn/chinh-phu-phe-duyet-mua-20-trieu-lieu-vac-xin-vero-cell-cua-sinopharm-trung-quoc-20210922192228461.htm

[2] https://www.biospace.com/article/comparing-covid-19-vaccines-pfizer-biontech-moderna-astrazeneca-oxford-j-and-j-russia-s-sputnik-v

Hệ số lây lan ở TPHCM đang giảm

Tôi đã nói nhiều lí do (trước đây) tại sao TPHCM nên ngưng phong toả. Hôm nay đọc qua dữ liệu hàng ngày ở TPHCM, tôi có thêm một lí do nữa để ngưng phong toả: hệ số lây lan ở HCM đã và đang giảm.

Có lẽ không cần giải thích kĩ ý nghĩa của ‘hệ số lây lan’ (reproduction ratio, hay R) vì tôi đã giải thích từ năm ngoái khi dịch mới bắt đầu. Đại khái rằng nếu 1 người bị nhiễm và lây lan cho 2 người khác, thì hệ số lây lan R = 2. Đối với đại dịch này, WHO dựa vào dữ liệu của Vũ Hán ước tính rằng R dao động trong khoảng 1.4 đến 2.5.

Sự thay đổi của hệ số lây lan có ý nghĩa rất quan trọng, vì nó là một trong những yếu tố để quyết định chánh sách. Nếu R > 1 thì dịch còn lây lan; nếu R < 1 thì dịch đang suy giảm và sẽ ‘suy tàn’ theo thời gian.

Năm ngoái, dùng dữ liệu của Vũ Hán và số ca hàng ngày ở Việt Nam, tôi ước tính rằng R =  1.08, nhưng xác suất 95% có thể dao động từ 0.87 đến 1.33. Sau đó thì hệ số R giảm xuống dưới 1 và quả vậy, dịch đã được kiểm soát.

Còn năm nay với TPHCM thì sao?

Tôi dùng dữ liệu về số ca nhiễm hàng ngày (tính từ 1/7/21) và lại tính toán R cho mỗi tuần. Biểu đồ dưới đây cho thấy vào thời điểm đầu tháng 7, hệ số R = 1.33 (khoảng tin cậy 95%: tứ 1.12 đến 1.61). Nhưng sau đó thì trồi sụt theo thời gian, và quan trọng nhứt là tính từ đầu tháng 9/21 thì R giảm xuống thấp hơn 1. Tính từ tuần 13/9 thì R = 0.94 (khoảng tin cậy 95%: 0.89 đến 0.99).

Biểu đồ 1: Hệ số lây lan R từ 1/7/2021 đến 20/9/2021

Một chỉ số khác cũng quan trọng là ‘hệ số lây lan thực tế’ (Re hay effective R). Có thể ước tính bằng công thức:

Re = R*(1 – P),

trong đó P là tỉ lệ dân đã được miễn dịch qua vaccine hay bình phục sau khi bị nhiễm. Chúng ta biết rằng ở TPHCM số người được tiêm 1 liều là 90%, và với R = 0.9 thì Re = 0.09. Ngay cả nếu tỉ lệ 2 liều là 30% Thì Re = 0.63.

Biểu đồ 2: Số ca dương tính / nhiễm mỗi ngày tính từ 1/7/2021 đến 20/9/2021

Tóm lại, lí giải dịch tễ học trên cho thấy dịch ở TPHCM đang suy giảm và hệ số lây lan thực tế thấp hay rất tháp. Điều này có nghĩa là HCM nên ngưng phong toả. Ngưng càng sớm càng tốt.

Vaccine Abdala của Cuba hiệu quả ra sao?

Việt Nam sẽ mua 10 triệu liều vaccine Abdala của Cuba [1]. Nhưng những thông tin khoa học về vaccine này thì rất ư là hiếm. Qua vài thông tin sơ khởi tôi có làm thử một phân tích và thấy những gì họ báo cáo khá nhứt quán với dữ liệu về hiệu quả.

Rất ít thông tin khoa học về vaccine Abdala của Cuba vì trong y văn không có bài báo nào đề cập đến. Tuy nhiên, qua báo phổ thông, thì đây là vaccine được bào chế theo phương pháp protein tái tổ hợp (tức recombinant protein như Novavax của Mĩ). Cần nói thêm rằng, Novavax của Mĩ đã được thử nghiệm ở giai đoạn III và đạt hiệu quả 90% [2], và được Úc phê chuẩn.

1.  Hiệu quả vaccine Abdala

Cuba tuỳ nghèo nhưng là nước có kinh nghiệm làm vaccine và họ đã chứng minh thành tựu trong quá khứ. Trong trận dịch này, Cuba tự nghiên cứu và bào chế vaccine, nhưng thông tin khoa học về vaccine của họ thì quá hiếm trong y văn. Tìm trong Pubmed, chỉ thấy những bài viết mang tính bình luận về vaccine Abdala, và qua đó chúng ta biết rằng họ đã thử nghiệm vaccine Abdala từ năm ngoái (7/2020) [3].

Còn thử nghiệm RCT giai đoạn III thì được đăng kí vào ngày 18/3/2021, và theo đề cương thì họ so sánh 3 liều vaccine với placebo (giả dược). Vaccine phải tiêm 3 liều vào ngày đầu, ngày 14, và ngày 28. Số lượng tình nguyện viên lên đến 124,000 người tuổi từ 19 đến 80.

Kết quả ra sao? Theo thông tin chánh thức từ Chánh phủ Cuba thì dựa vào dữ liệu của 48,2900 tình nguyện viên, hiệu quả của vaccine là 92.28% [4]. Nếu đúng thì con số này thậm chí còn tốt hơn cả hiệu quả của Novavax của Mĩ (90%), nhưng dĩ nhiên là không thể so sánh một cách khoa học như thế.

2.  Phân tích hiệu quả Abdala

Chúng ta thử kiểm định xem con số hiệu quả 92.3% của Cuba báo cáo là hợp lí không.

Thật ra, như tôi trình bày hôm qua [5] hiệu quả của vaccine chỉ tuỳ thuộc vào 2 con số chánh: số ca nhiễm trong nhóm vaccine và nhóm chứng.  

Rất hay là trong trang wiki chúng ta có 2 con số đó của Cuba. Theo đó, tổng số ca nhiễm (có triệu chứng và được xác định bằng PCR) là 153; trong số này 142 là trong nhóm chứng, và chỉ có 11 là trong nhóm vaccine Abdala.

Bởi vì số cỡ mẫu cao và được chia theo tỉ số 1:1, nên chúng ta không cần biết số cỡ mẫu chính xác cho mỗi nhóm là bao nhiêu, vì thông tin về hiệu quả nằm trong 2 con số ca nhiễm đó (11 và 142). Và, vì số ca nhiễm rất thấp so với số ca thử nghiệm (tình nguyện viên), nên chúng ta có thể giả định rằng số ca nhiễm tuân theo luật phân bố Poisson. Giả dụ rằng chúng ta không biết hiệu quả thật của vaccine là Abdala bao nhiêu, nên có thể qui cho nó một phân bố Uniform. Tích hợp hai phân bố này (Poisson và Uniform) cho chúng ta xác suất hậu định (posterior probability). Chúng ta có thể mô phỏng 10000 lần và lấy số trung vị cùng khoảng tin cậy 95% để xem hiệu quả vaccine mà nhà chức trách Cuba báo cáo có đáng tin cậy không.

Dùng phương pháp trên, tôi ước tính được hiệu quả của vaccine Abdala là 91.7%, và khoảng tin cậy 95% dao động từ 85.6% đến 95.6%. Họ dùng trung bình (92.3%), còn tôi dùng trung vị (91.7%), nên khác nhau một chút là điều dễ hiểu. Như vậy, báo cáo của họ là nhứt quán với dữ liệu 142 ca nhiễm ở nhóm chứng và 11 ca nhiễm ở nhóm vaccine.

Còn so sánh với các vaccine khác thì sao? Thật ra, không thể so sánh hiệu quả giữa các vaccine vì mỗi thử nghiệm dùng một nhóm chứng khác nhau. Tuy nhiên, chúng ta có thể xem xét phân bố hiệu quả của mỗi vaccine hiện hành (xem Biểu đồ dưới đây). Cách đọc biểu đồ này là vaccine nào có đỉnh càng cao và trục hoành càng ngắn thì điều đó phản ảnh độ tin cậy càng cao, càng nhứt quán. Nhìn vào phân tích này thì quả thật vaccine Abdala của Cuba có độ tin cậy chẳng kém gì so với Pfizer và Moderna, thậm chí còn cao hơn AstraZeneca và Sinopharm.

Phân bố hiệu quả giảm nguy cơ lây nhiễm covid-19 của các vaccine Abdala, JJ, Novavax, Sinopharm, AstraZeneca (AZ), Moderna, và Pfizer. Phân tích này dùng phương pháp Bayes.

Tuy nhiên, những phân tích trên chỉ dựa vào số liệu chưa qua bình duyệt. Chúng ta phải đợi số liệu họ công bố chánh thức trên một tập san y khoa thì mới có thể đưa ra những nhận xét khoa học được.

____

[1] https://tuoitre.vn/viet-nam-ky-hop-dong-mua-10-trieu-lieu-vac-xin-cua-cuba-20210920215914298.htm

[2] https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2107659?query=featured_home

[3] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7990484

[4] https://tuoitre.vn/vac-xin-abdala-viet-nam-vua-mua-cua-cuba-co-gi-dac-biet-20210920165416616.htm

[5] https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1323047984809182