Nhìn lại năm 2021 và 10 sự kiện nổi bật

Năm 2021, với đại dịch vẫn còn tiếp diễn, đã để lại nhiều dấu ấn làm cho chúng ta khó quên. Đối với tôi, có 5 dấu ấn đáng ghi nhận: tử vong vì dịch Vũ Hán, vụ Việt Á, vụ bạo hành trẻ em, sự kiện công nhân tháo chạy, và bữa ăn thị bò tẩm vàng.

Năm sự kiện 2021: 32000 người tử vong vì covid; sự vụ kit xét nghiệm Việt Á; bé Vân An bị ngược đãi đến chết; cuộc tháo chạy về quê của công nhân; 15 con chó bị tiêu diệt một cách dã man; và bữa ăn thịt bò nạm vàng.

1. Tử vong vì đại dịch

Dịch Vũ Hán đã cướp đi gần 32,000 sanh mạng người Việt. Đó là một tổn thất quá lớn cho một quốc gia [1]. Mỗi năm ở Việt Nam số người chết vì tai nạn giao thông là khoảng 6000, và đã là con số kinh hoàng. Nhưng con số tử vong vì con virus Vũ Hán cao hơn 5 lần con số đó thì phải nói đó là một tang tóc cấp quốc gia.

Thật ra, nhiều người trong cộng đồng vẫn không tin con số ~32000 tử vong là chính xác; họ nghĩ rằng con số còn cao hơn nữa. Và, người ta có lí do để tin như thế, bởi có nhiều người nhiễm và chết nhưng họ không báo cho các nhà chức trách. Ngoài ra, người ta cũng không tin những thống kê từ Nhà nước [2] thường bất nhứt và nhiều khi bị vặn vẹo theo định hướng của cấp trên.

Con số tử vong trong đại dịch nói lên năng lực và chất lượng của hệ thống y tế (cũng như số ca tử vong giữa các bệnh viện nói lên năng lực và chất lượng chăm sóc của bệnh viện). Việt Nam đã quá quen với những lời tâng bốc, tự khen, và khinh thường các nước láng giềng về chống dịch, nhưng khi dịch đến thì mới thấy cái hệ thống y tế đó có vấn đề nghiêm trọng. Không chỉ hệ thống y tế, con số tử vong còn nói lên sự thất bại về chánh sách chống và kiểm soát dịch, và điều này thì không ai còn tranh cãi (và chắc không cần nhắc lại).

2. Vụ Việt Á

Liên quan đến dịch là “Sự kiện Việt Á” cho thấy sự tha hoá mang tính hệ thống. Các cán bộ ăn chia, lại quả với nhau, nhưng nhân danh ‘chống dịch’. Có thể nói sự cấu kết với nhau như thế là một ‘băng đảng’. Cho đến nay, không ai biết số tiền chia chác và lại quả là bao nhiêu, và bao nhiêu người liên can. Cũng không ai biết vụ bê bối này dẫn đến bao nhiêu cái chết oan trong đại dịch. Sự việc phản ảnh chất lượng của bộ máy quản lí và phẩm chất lẫn tri thức khoa học của nhân sự. Có ai ngờ một tổ chức cấp quốc gia (Bộ) mà không hiểu tiếng Anh?!

Sự việc còn nói lên sự thất bại của thiết chế khoa học Việt Nam [3]. Rất nhiều câu hỏi căn bản được đặt ra, từ cách đánh giá đề tài nghiên cứu đến công bố khoa học. Chẳng hạn như dựa vào tiêu chí nào mà một đề tài nghiên cứu được thông qua trong khi đã có những kĩ thuật như thế trên thị trường [4]. Chẳng hạn như ngân sách cho nghiên cứu này lên đến gần 19 tỉ đồng (tức khoảng 900,000 USD), vậy thì câu hỏi là số tiền này đã được chi cho các khoản nào: bao nhiêu là chi cho chất liệu nghiên cứu, bao nhiêu là lương cho nhân viên? Về ‘sản phẩm tri thức’ một nghiên cứu với 19 tỉ đồng mà chỉ cho ra 2 bài báo quốc tế trên tập san dưới trung bình mà đánh giá là ‘xuất sắc’ thì phải nói là tiêu chuẩn quá thấp.

Một cách chính thức, nghiên cứu chưa được nghiệm thu, nhưng tại sao bộ kit xét nghiệm đã được bán cho các bệnh viện và trung tâm y tế trên cả nước. Vai trò của công ti Việt Á là gì trong nghiên cứu, và tại sao nghiên cứu được tài trợ bởi Nhà nước mà sản phẩm thì lại giao cho tư nhân để lấy lời?

Tuy nhiên, sự vụ Việt Á có lẽ chỉ là bề mặt của tảng băng chìm. Trong thực tế, nhiều bạn chỉ ra rằng còn nhiều Việt Á khác, mà chưa phát hiện thôi. Khoa học Việt Nam và các nhóm lợi ích trong khoa học là có thật. Chừng 2 năm trước, nhà báo Lê Thanh Phong (Báo Lao Động) có viết một bài mà anh kết luận rằng “Hãy bỏ cái kiểu chi tiền nghiên cứu khoa học tràn lan, vô ích, vô bổ, chỉ chia chác tiền bạc cho các cá nhân và các nhóm lợi ích” [5]. Câu này vẫn còn tính thời sự hiện nay. Khoa học Việt Nam rất cần một cuộc ‘đại phẩu’.

3. Vụ bạo hành trẻ em

Sự kiện bé Vân An bị bạo hành cả năm trời và chết là một nỗi buồn trong những ngày cuối năm. Thật khó tưởng tượng nổi một em bé chỉ 8 tuổi bị hành hạ thể xác trong một thời gian dài như thế, và dẫn đến cái kết cục tang thương như thế.

Nhìn hai hung khí (cây roi mây và cây gậy) dùng để hành hạ bé Vân An làm tôi liên tưởng đến lí thuyết Cây búa Maslow (Maslow’s Hammer theory). Sếp cũ tôi hay nhắc đến lí thuyết này mà tôi diễn dịch đơn giản như sau: Nếu bạn chỉ có cây búa là công cụ thì bạn chỉ thấy cây đinh ở mọi nơi (If the only tool you have is a hammer, you tend to see every problem as a nail). Lí thuyết này thuộc dạng tâm lí học, và ý nói rằng con người chúng ta có thiên kiến – bias trong hành xử, và thiên kiến cả chuyên môn. Ví dụ như bác sĩ đi đâu thì cũng nhìn mặt và bắt mạch, nhà thơ đến đâu cũng thấy có thể sáng tác một bài thơ, nhà kinh tế thì đụng việc gì cũng nghĩ đến lời lỗ, v.v. Tương tự, khi người ta có một hung khí trong tay thì người ta hay có xu hướng nghĩ đến đánh đập ai đó. Sự lệ thuộc vào công cụ đó làm cho người ta hành xử sai lệch. Hiểu được thiên kiến đó, nên ngày nay ở các trường học nước ngoài không bao giờ có cây roi.

“Sự kiện Vân An” không chỉ nói lên sự suy thoái về đạo đức ở vài (?) cá nhân, mà còn là sự thất bại mang tính hệ thống ở Việt Nam. Như các chuyên gia UNICEF nói, Việt Nam không có khung pháp lí thích hợp bảo vệ trẻ em. Các hội đoàn phụ nữ, bảo vệ trẻ em chỉ là những ‘hoa lá cành’ của đảng mà thôi, chớ họ đâu có tiếng nói gì. Hôm kia, khi tôi nói vai trò của họ mờ nhạt, thì thấy hôm nay họ lên tiếng (đòi bắt người cha đứa bé), nhưng đó cũng chỉ là một phản ứng chiếu lệ; họ cần phải làm nhiều hơn nữa và có chủ trương cụ thể hơn nữa.

Ở Việt Nam, số liệu nghiên cứu cho thấy có đến 68% trẻ em bị bạo hành [6]. Nhiều người bạo hành trẻ em mà họ không biết vì vẫn nghĩ theo kiểu ‘dạy con’. Hậu quả là có rất nhiều bé Vân An trong cộng đồng, và các hội đoàn phải có hành động. Hành động cụ thể nhứt theo tôi là họ nên nhân sự kiện này lập ra một “Van An Foundation” để nghiên cứu và đi đến những chánh sách cụ thể nhằm bảo vệ trẻ em. Việt Nam trong thế kỉ 21 phải thay đổi nhận thức về quyền của trẻ em, và nhận thức rằng suy nghĩ kiểu “Đèn nhà ai nấy rạng” không còn thích hợp trong thế giới văn minh.

4. Sự kiện tháo chạy và 15 con chó

Cuộc tháo chạy khỏi Sài Gòn và các khu công nghiệp của công nhân phải nói là một sự kiện lớn trong năm. Làn sóng tháo chạy không phải xảy ra 1 lần, mà nhiều lần. Họ đi bằng xe gắn máy, xe tự chế, thậm chí đi bộ hàng trăm cây số. Nhìn dòng người tháo chạy đó tôi liên tưởng đến hình ảnh thời ‘tản cư’ trong thời chiến.

Họ tháo chạy vì sự thất bại của chủ trương chống dịch và sự bất tài của bộ máy quản lí [7]. Họ bị cách li lâu ngày mà không nhận tài trợ gì từ Nhà nước. Tháng 4/2020, Nhà nước tuyên bố là tung ra gói cứu trợ 62,000 tỉ đồng, nhưng chẳng ai biết số tiền đó đi đâu. Như một người tháo chạy nói một cách chua chát:

“Chờ được đồng tiền của Nhà nước đến tay thì dân đã chết đói lâu rồi. Lịch sử đã chứng minh việc cứu đói bằng sắn gạc nai thời bao cấp và cứu đói trong lũ lụt miền Trung. Nhà nước ra cam kết ở lại nếu chết đói thì lãnh đạo đi tù thử xem dân ở lại không?”

Làn sóng chạy khỏi các khu công nghiệp còn tiết lộ một sự thật về cuộc sống nghèo khổ của công nhân bấy lâu nay mà Nhà nước chẳng chú ý hay quan tâm. Họ phải sống và sinh hoạt trong những khu ổ chuột để chắt chiu vài đồng gởi về quê. Nhà nước này có lẽ chỉ quan tâm đến xuất khẩu và đồng đôla thu về, mà không quan tâm đến đời sống của người làm ra giá trị xuất khẩu.

Hai người nổi tiếng nhứt trong dòng người di tản đó là vợ chồng anh Trần Văn Hùng và 15 con chó [8]. Trong cơn hoạn nạn, hai người dù nghèo lắm, nhưng vẫn chở 15 con chó từ Long An về Cà Mau, để rồi vì một hiểu sai về khoa học mà một nhân viên y tế ra lệnh giết sạch! Thật là dã man! Sự việc không chỉ nói lên trình độ chuyên môn của nhân viên y tế mà còn chủ trương chống dịch sai lầm.

Sở dĩ tôi xem vụ tiêu diệt 15 con chó là một ‘sự kiện’ là vì sau vụ việc là một làn sóng phản đối và phẫn nộ về sự đối xử dã man với thú vật. Sự kiện này nó đánh thức cả xã hội về quyền của thú vật và đạo đức xã hội mà ở Việt Nam trước đó chưa được quan tâm đúng mức.

5. Sự kiện bò tẩm vàng

Trong năm 2021 Việt Nam đột nhiên trở nên nổi tiếng khắp 5 châu về việc một quan chức cao cấp ăn thịt bò tẩm vàng. Báo chí khắp nơi đưa tin, kèm theo những bình luận có thể nói là chẳng hay ho gì. Họ viết về một đất nước còn nghèo, thu nhập bình quân chỉ chừng 2500 USD một năm, và thu nhập 1 năm đó chỉ bằng một bữa ăn của một quan chức trong Chánh phủ. Phải nói đó là một ‘sự kiện’.

Sự kiện đó có thể nhìn từ nhiều khía cạnh, nhưng tôi muốn nhìn đó như là một sự tiến hoá của cách mạng. Ngày xưa, khi thế hệ đầu dấn thân làm cách mạng, họ muốn đem lại bình đẳng và ấm no cho mọi lương dân — một lí tưởng rất tuyệt vời. Để biện minh cho sự dấn thân làm cách mạng, họ phải tạo ra những sự bất bình đẳng vô lí trong xã hội, và những kẻ trong giai cấp thượng lưu, quan lại ‘ăn trên ngồi chốc’ như là những kẻ tội phạm, có lối sống xa hoa trên xương máu của lương dân, những kẻ tha hoá về đạo đức, v.v. Thế nhưng, y như trong truyện ngụ ngôn Trại Súc Vật của George Orwell [9], sau khi cuộc cách mạng thành công thì chính họ chọn lối sống xa hoa và chính họ trở nên tha hoá. Sự thay đổi đó là một qui luật chung.

Qui luật đó đã ứng nghiệm ở miền Bắc từ sau 1945 và miền Nam từ sau 1975 [10]. Theo đó, giới lãnh đạo cao cấp có tiêu chuẩn ăn uống riêng và cao hơn so với người dân. Họ thậm chí còn có ruộng và vườn rau riêng chỉ phục vụ cho họ. Họ có hệ thống y tế đặc biệt chỉ chăm sóc họ. Thành ra, vị quan chức kia ăn thịt bò tẩm vàng chẳng có gì là ngạc nhiên cả, nhưng sự kiện cho chúng ta thấy những lí lẽ biện minh cho cuộc cách mạng không còn hợp lí nữa. Hoá ra, người ta làm cách mạng là chỉ để có một cuộc sống tốt hơn cho chính họ và gia đình họ. Người bị thiệt thòi là đa số lương dân.

Các sự kiện khác

Dĩ nhiên, 5 sự kiện trên là theo cách đánh giá của tôi. Ngoài 5 sự kiện trên, tôi nghĩ chúng ta cũng cần ghi nhận một số sự kiện quan trọng khác:

Những nhân vật nổi tiếng trong năm 2021: Nguyễn Thúc Thuỳ Tiên (Hoa hậu Hoà Bình); Phạm Đoan Trang (nhà báo, tù nhân lương tâm); mẹ con bà Cấn Thị Thêu (tù nhân lương tâm); ca sĩ Phi Nhung và danh ca Lệ Thu qua đời vì covid; nghệ sĩ cải lương Thanh Kim Huệ; và người gây sóng dư luận qua những ngôn từ ‘graphic’ Nguyễn Hương Hằng.

(a) Hoa hậu Hoà bình Nguyễn Thúc Thuỳ Tiên

Lần đầu tiên, Việt Nam có một cô gái thông minh, xinh đẹp và năng động xứng đáng đại diện cho nữ lưu Việt Nam chiếm giải Hoa hậu Hoà Bình [11]. Tôi thích nhứt đoạn cô ấy trả lời câu hỏi sanh ra ở đâu: “Sài Gòn”. Sự tương phản với cô Thuỳ Tiên là cô hoa hậu ngoài kia nghe ai đó đi vóc chông chống Mĩ và ăn rau má phá đường rầy ngay trên đất Mĩ.

(b) Nhiều văn nghệ sĩ qua đời

Năm nay số văn nghệ sĩ qua đời khá nhiều. Chỉ kể những người tôi biết và ngưỡng mộ bao gồm Lệ Thu, Phi Nhung, Phú Quang, Nguyễn Huy Thiệp, Thanh Kim Huệ, và mới nhứt là Trần Quang Hải. Tôi rất mến mộ tiếng hát của Lệ Thu từ những năm trước 1975. Nói như Trịnh Công Sơn là “Vắng một người thế giới trở nên hoang vu“, vắng tiếng hát Lệ Thu trên bầu trời nhạc Việt làm cho nhiều người, kể cả tôi, hụt hẫng.

(c) Nguyễn Phương Hằng

Khởi đầu từ những phát biểu đầy cá tánh, bà chuyển sang livestream tố cáo người mà gia đình bà từng hợp tác là ông Võ Hoàng Yên. Không dừng ở đó, bà chuyển sang tấn công các nghệ sĩ và vài người trong giới showbiz làm từ thiện, mà chẳng ai biết hư thực của những cáo buộc đó ra sao. Thế rồi ‘mặt trận’ được chuyển sang một nhóm tu tại gia, nhưng một lần nữa, các cáo buộc hoặc là sai về chứng cớ hoặc là chứng cớ không đáng tin cậy. Ngạc nhiên hơn, ‘mặt trận’ bèn xoay sang nhà báo, và nạn nhân là 2 nhà báo có tiếng. Tôi không quen biết hai nhà báo này nhưng thấy họ nói chuyện rất đàng hoàng và có tính chuyên nghiệp cao, nên những vu cáo về họ đều không thuyết phục, hay thậm chí vô lí.

Điều hết sức kinh ngạc là ngôn ngữ trong các buổi livestream rất ư là khiếm nhã, có khi tục tĩu một cách ‘graphic’ (mà người bình thuờng như chúng ta không thể nghe hết 5 phút). Vậy mà có hàng trăm ngàn người nghe! Chẳng những thế, còn có hàng trăm (?) youtuber khác phát tán và đưa ra những phán xét hết sức vô văn hoá. Có người gọi là ‘kền kền’. Thật không thể hiểu nổi trình độ văn hoá của cộng đồng mạng TTXH Việt Nam sao có thể suy dốc thê thảm như thế. Điều càng ngạc nhiên là sự thờ ơ (?) của nhà cầm quyền. Sự việc đã và đang diễn ra suốt 9 tháng trời, và rất nhiều nạn nhân đã đâm đơn kiện hay phàn nàn, nhưng chưa thấy nhà chức trách có hành động nào chấn chỉnh! Rất khó giải thích sự im lặng đáng sợ của nhà chức trách. Phải nói đó là một ‘hiện tượng’.

(d) Đàn áp gia tăng

Sự kiện Phạm Đoan Trang bị phạt tù 9 năm chỉ vì nói lên tiếng nói ôn hoà về xã hội dân sự cũng đáng ghi nhận. Không chỉ Đoan Trang, mà còn nhiều người khác cũng bị bắt bớ và giam cầm: Cấn Thị Thêu, Trịnh Bá Phương, Trịnh Bá Tư, v.v. Thật ra, theo một nguồn tin nước ngoài, Việt Nam đang giam tù đến 23 nhà báo, trong đó có những người nổi tiếng như Trương Duy Nhất, Nguyễn Tường Thụy, và nhóm ‘Báo Sạch’.

(e) Hàng loạt quan chức cao cấp bị kỉ luật

Năm 2021 có lẽ là năm ghi nhận nhiều quan chức cao cấp bị kỉ luật, giam tù, hay ra toà. Danh sách rất dài và gồm cả những người nổi tiếng như Nguyễn Đức Chung (cựu chủ tịch Hà Nội), Trần Văn Nam (cựu bí thư Bình Dương), Tất Thành Cang (cựu Phó bí thư TPHCM), Nguyễn Thành Tài (cựu Phó chủ tịch TPHCM), và Trần Vĩnh Tuyến (cựu Phó chủ tịch TPHCM). Hàng loạt sĩ quan cấp tướng và 2 cự thứ trưởng Y Tế Trương Quốc Cường và Cao Minh Quang. Sự kiện cho thấy bộ máy cai trị đã mục ruỗng từ trên cao.

Riêng cá nhân tôi cũng có vài đổi thay trong năm nay.

Sau 30 năm gắn bó, tôi chia tay với Viện Y khoa Garvan (Bệnh viện St Vincent’s) và chuyển nhóm nghiên cứu về Trung tâm Công nghệ Y tế của Đại học Công nghệ Sydney (UTS). Cuộc chia tay nào cũng để lại nhiều cảm xúc, nhứt là chia tay với một nơi mình đã quen từ đường đi lối về, quen từng hành lang của building, và quen từng đồng nghiệp cùng thời trong đó. Nhưng ở đời thì không có cái gì là vĩnh viễn, và tôi cũng phải thay đổi, phải tìm hướng đi mới cho mình. Thật ra, tôi đã là người của UTS 6 năm qua và đã ‘làm quen’ với môi trường mới, nhưng chỉ dưới dạng bán thời gian. Kể từ tháng 10/2021 thì tôi trở thành một ‘faculty’ toàn thời gian với UTS, dù vẫn giữ các chức vụ affiliation với Đại học New South Wales và Đại học Notre Dame.

Trong năm nay, tôi viết được 2 cuốn sách. Một cuốn bàn về suy nghĩ khoa học và một cuốn bàn về nhân tình thế thái. Hai cuốn này là tập hợp những bài tôi viết trong thời gian thành phố Sydney bị phong toả. Hai cuốn này sẽ xuất bản vào năm 2022.

Ngoài hai cuốn này, tôi cũng đóng góp cho nhiều báo và đài ở trong và ngoài nước. Chẳng nhớ từ cơ duyên nào mà tôi trở thành một cây viết cho vnexpress trong phần ‘Góc Nhìn’ và đã đóng góp vài ý kiến cho tờ báo. Ngoài ra, tôi còn có dịp trò chuyện hay đóng góp bài vở cho các báo như Tuổi Trẻ, PLO, Vietnamnet, Zing, Infonet, Soha, v.v. (nhiều quá, không nhớ hết), và cả đài ‘địch’ nữa (BBC, RFA, SBS).

Tôi có một kênh youtube làm phương tiện chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và kĩ năng khoa học. Trong thời gian 12 tháng qua, tôi đã 25 bài giảng trên kênh youtube. Tuần nào tôi cũng nhận vài email động viên và khuyến khích, có bạn cho biết những bài giảng đó đã giúp cho họ làm nghiên cứu khoa học tốt hơn hay học tập tốt hơn. Tôi rất cảm kích trước những lời khuyến khích và thành quả của các bạn.

Tôi được báo chí đề cập sau công trình nghiên cứu về loãng xương mà trong đó tôi đề xuất khái niệm ‘Skeletal Age’.

Trong năm qua, labo nghiên cứu của tôi chịu nhiều áp lực và khó khăn, chủ yếu là đại dịch. Thế nhưng, chúng tôi cũng đã công bố được hơn 10 bài báo; trong đó phải kể đến 2 công trình trên các tập san số 1 trên thế giới (BMJ và eLife). Đó cũng là năm đánh dấu một phát kiến của tôi về “Skeletal Age” mà chúng tôi và đồng nghiệp trên thế giới sẽ khai thác trong tương lai. Tất cả thành tích này là nhờ vào đóng góp của các thành viên trong labo, và tôi muốn nhân dịp này tỏ lời cảm ơn đến các bạn.

Qui luật vô thường (impermanence) phát biểu rằng tất cả các sự vật trên đời này tồn tại đều có điều kiện, đều nhứt thời, đều phai nhoà, và đều đổi thay. Những biến cố, sự kiện, và đổi thay trong năm 2021 đều đúng và chỉ là một phần của Qui luật Vô thường.

Mến chúc các bạn một năm mới dồi dào sức khoẻ, nhiều may mắn, và thành công!

________

[1] Tại sao Việt Nam có số ca tử vong cao? https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1321030958344218

[2] Khó tin con số covid của Nhà nước. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1328039960976651

[3] Một hư hỏng về thiết chế khoa học. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1383652218748758

[4] “Reinvent the wheel”. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1387507568363223

[5] “Nguỵ khoa học” và tiêu tiền trong khoa học. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/854824698298182

[6] Thất bại của xã hội đối với trẻ em. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1388700634910583

[7] Nỗi lòng người đi. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1332472713866709

[8] Vụ 15 con chó bị giết chết. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1336427340137913

[9] Animal Farm. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1355216628258984

[10] ‘Nouveau Riche’ và ‘Bad Taste’. https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1354450058335641

[11] Thuỳ Tiên: https://www.facebook.com/t.nguyen.2016/posts/1374102583037055

Thuốc Molnupiravir không hiệu quả như ban đầu

Molnupiravir là một thuốc đầu tiên được (hay sắp được) phê chuẩn cho đặc trị covid19. Thế nhưng kết quả thử nghiệm lâm sàng mới nhứt cho thấy thuốc Molnupiravir không có hiệu quả cao như báo cáo lúc ban đầu [1].

Theo kết quả của một nghiên cứu trước đây trên 762 bệnh nhân [2], Molnuparivir giảm nguy cơ nhập viện khoảng 50%: từ 14% trong nhóm chứng xuống còn 7.3% trong nhóm điều trị.

Thế nhưng kết quả của một nghiên cứu mới nhứt trên 646 bệnh nhân, thì Molnupiravir không có hiệu quả. Nói cách khác, nguy cơ nhập viện ở nhóm điều trị và nhóm chứng không khác nhau.

Nếu tổng hợp 2 nghiên cứu lại thì hiệu quả của Molnupiravir là 30% (không phải 50% như báo cáo của nghiên cứu đầu tiên). Tuy nhiên, tôi thấy cách gộp chung 2 nghiên cứu này để cho ra một kết quả chung là có vấn đề về phương pháp. Các bạn có biết tại sao?

Tôi thì có một cách diễn giải khác. Theo tôi, một loại thuốc mới có hiệu quả thì thuốc đó phải giảm nguy cơ nhập viện ít nhứt là 50%. Và nếu dùng tiêu chuẩn này thì xác suất mà Molnupiravir có hiệu quả chỉ 42% mà thôi. (Chi tiết trong cái note trước đây của tôi [2]). Tôi không ngạc nhiên khi nghiên cứu thứ hai không quan sát được hiệu quả của Molnupiravir.

Vài thông tin khoa học gần đây cũng nêu lên sự quan tâm về an toàn của thuốc. Đó là một loại thuốc kháng virus trong nhóm có tên là mutagenic ribonucleosides, có nghĩa rằng cơ chế chánh của thuốc là làm thay đổi chất liệu di truyền của con virus để nó không thể sao bản. Theo đó, khi molnupiravir vào nhân của tế bào con người, nó được chuyển hoá thành molnupiravir triphosphate, và protein này gắn kết vào RNA của con virus và gây đột biến để nó không tự ‘copy’ được. Chính vì cơ chế này mà người ta quan tâm là nó (thuốc Molnupiravir) có thể can thiệp vào tế bào của con người, và trong thực tế nghiên cứu trên dòng tế bào đã chỉ ra điều đó [3]. Người ta quan tâm là vì thuốc có thể gây ung thư hay dị tật bẩm sinh cho thai nhi. Nhưng đây chỉ là nghiên cứu trên dòng tế bào, chớ không phải trên người.

Các thuốc khác như Remdesivir cũng dùng cơ chế này để chống covid-19 và có hiệu quả tốt. Mặc dù FDA phê chuẩn Remdesivir, nhưng WHO thì không vì họ cho rằng chưa đủ dữ liệu để sử dụng nó trong điều trị đại trà. Cần nói thêm rằng giá thuốc Molnupiravir thì chỉ 700 USD (cho 5 ngày), rẻ hơn nhiều so với Remdesivir.

Tóm lại, Molnupiravir có vẻ có hiệu quả giảm nguy cơ nhập viện ở bệnh nhân covid, nhưng mức độ ảnh hưởng thì không cao như báo cáo ban đầu. Ngoài ra, còn có quan ngại về sự an toàn của thuốc mà có lẽ cần thời gian mới biết rõ hơn.

_______

[1] https://doi.org/10.1038/d41586-021-03667-0

[2] https://nguyenvantuan.info/2021/10/02/thuoc-moi-cho-covid-19-molnupiravir

[3] https://academic.oup.com/jid/article/224/3/415/6272009

Biến thể Omicron: hiểu như thế nào cho đúng?

Tin tức về biến thể mới (Omicron) gây hoang mang cho nhiều người trên thế giới. Nhưng chúng ta cần bình tỉnh để xem xét và đánh giá khả năng lây nhiễm và hiệu quả vaccine đối với biến thể mới.

Coronavirus digest: Oxford chief says omicron ′unlikely′ to reboot pandemic | News | DW | 27.11.2021

Thông tin về con virus nCov có biến thể mới chẳng làm giới khoa học ngạc nhiên, nhưng công chúng thì thấy quan tâm. Như là một qui luật sanh tồn, con virus biến hoá liên tục và nó muốn nhiễm cho càng nhiều người càng tốt [1]. Chúng ta đã thấy các biến thể Alpha, Delta, và nay thêm một biến thể mới có tên là Omicron. Cách định danh cũng khá thú vị vì bỏ qua chữ cái “Xi” (trong mẫu tự Hi Lạp), có lẽ tránh tên ông Tập Cận Bình?

Khi một biến thể của virus xuất hiện thì có 3 câu hỏi quan trọng đặt ra là:

Độc lực của biến thể mới ra sao?
Khả năng nó có thể gây ra một đại dịch mới?
Vaccine có hiệu lực đối với biến thể mới?

Nói một cách ngắn gọn, cho đến nay cả 3 câu hỏi đó đều chưa có câu trả lời. Lí do đơn giản là nó mới xuất hiện vài ngày, và giới khoa học vẫn còn đang thu thập dữ liệu & nghiên cứu để hiểu hơn. Do đó, những thông tin hiện nay còn rất mù mờ. Không có gì là chắc chắn. Không có ai dám xác định điều gì cả. Nhưng chúng ta có thể bàn qua 3 câu hỏi trên.

Độc lực?

Như nói trên, virus sẽ tiếp tục biến hoá thành các biến thể mới, nên chúng ta không ngạc nhiên khi thấy biến thể Omicron. Tôi đọc từ tập san khoa học Nature thì biết rằng biến thể mới này xuất phát từ Botswana qua giải trình tự gen của một ca nhiễm. Nó được định danh là B.1.1.529.

Biến thể này dễ nhận ra là vì cái gai (spike) của con virus có 30 điểm khác biệt so với biến thể gốc. Một số thay đổi hay khác biệt này đã được tìm thấy trong biến thể Delta và Alpha, và chúng có liên quan đến khả năng kháng kháng thể. Đó chính là lí do WHO đặt biến thể này là “Variant of Concern”, tức biến thể quan tâm.

Nó đáng quan tâm là vì ở Nam Phi các giới chức y tế quan sát thấy một đợt nhiễm mới ở tỉnh Gauteng (thành phố Johannesburg). Khi phân tích các ca nhiễm mới này, họ phát hiện biến thể Omicron hay B.1.1.529 là thủ phạm của tất cả 77 ca nhiễm. Họ vẫn còn đang phân tích hơn 100 mẫu khác. Tuy nhiên, các nhà khoa học Nam Phi nghi ngờ rằng biến thể này rất có thể đã lưu hành khá nhiều trong cộng đồng [2].

Đại dịch mới?

Theo lí thuyết thì biến thể có độ lây lan càng cao thì độ độc hại càng giảm. Xin nhấn mạnh là ‘giảm’ chớ không phải là không độc hại. H1N1 là một ca tiêu biểu. Con virus này H1N1 là thủ phạm của đại dịch Tây Ban Nha vào năm 1918 và Swine Flu năm 2009. Con virus OC43 là một biến thể của coronavirus (thủ phạm gây cảm cúm) có vẻ càng ngày càng ít độc hại hơn (trước đây con này là thủ phạm của đại dịch 1890 giết chết hơn 1 triệu người).

Biến thể Delta khi mới xuất hiện cũng làm cho thế giới quan ngại là nó sẽ gây ra đại dịch mới. Nhưng đến nay thì chúng ta thấy nó có hệ số lây lan rất cao (6 hay 7), nhưng nguy cơ tử vong thì có nơi thấp [3], có nơi cao [4]. Thành ra, dựa vào quá khứ, chúng ta có thể nói rằng xác suất mà biến thể mới Omicron gây ra đại dịch mới rất thấp.

Hiệu lực của vaccine đối với biến thể mới?

Một cách ngắn gọn: không ai biết. Tất cả các vaccine được thiết kế phòng chống biến thể gốc, do đó vaccine hiện hành có hiệu quả thấp đối với biến thể Delta (và đó cũng là lí do tại sao nhiều nước ghi nhận sự gia tăng số ca với biến thể Delta). Suy ra từ đó, chúng ta có thể đoán rằng các vaccine cũng có hiệu lực với biến thể mới nhưng chắc chắc không cao như thấy trong thử nghiệm lâm sàng.

Tuy nhiên, có vài thông tin đáng chú ý về biến thể Omicron. Ở Hồng Kong, các giới chức y tế phát hiện 2 người phát hiện bị nhiễm biến thể Omicron và cả hai đều được tiêm chủng 2 liều vaccine Pfizer. Ở Phi châu, người ta cũng ghi nhận hơn 100 ca nhiễm đột phá với Omicron là thủ phạm. Những thông tin này khó nói lên điều gì, nhưng nó cho thấy vaccine không hẳn là cái ‘áo giáp’ chống lại tất cả biến thể của con nCov.

Pfizer đã tuyên bố là sẽ sản xuất vaccine chống Omicron trong vòng 100 ngày [5]. Nếu họ làm được như thế thì có lẽ dựa vào kết quả quan trọng của các nhà khoa học Nam Phi, những người đã dùng công nghệ giải trình tự gen và phát hiện ra biến thể Omicron đầu tiên trên thế giới.

Tóm lại, biến thể Omicron được phát hiện ở Botswana và đang là biến thể quan tâm, nhưng thông tin về nó thì rất rời rạc và không đầy đủ. Nếu định luật sinh học về sự sinh tồn của virus là đúng thì chúng ta hi vọng rằng biến thể mới sẽ có mức độ lây lan cao nhưng ít độc hại hơn (hiểu theo nghĩa nguy cơ tử vong thấp hơn). Sự xuất hiện của Omicron là một minh chứng cho thấy rằng chúng ta phải sống chung với nCov, và chiến lược zero covid là không khả thi.

____

[1] https://www.nature.com/articles/s41564-020-0690-4

[2] https://www.nature.com/articles/d41586-021-03552-w

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

[4] Nhưng số liệu mới nhứt từ Canada thì cho thấy nguy cơ tử vong đối với biến thể Delta cao hơn biến thể gốc. Nguồn: https://www.cmaj.ca/content/cmaj/early/2021/10/04/cmaj.211248.full.pdf

[5] https://www.washingtonexaminer.com/news/pfizer-and-biontech-vaccine-against-new-covid-19-strain-can-be-produced-in-100-days

Xu hướng covid sau tiêm chủng vaccine: so sánh giữa các nước

Tại sao sau khi tiêm vaccine mà số ca nhiễm tăng nhiễm ở một số nước, nhưng giảm ở các nước khác? Đây là một câu hỏi làm nhức đầu nhiều người. Có lẽ chúng ta khó có câu trả lời dứt khoát, nhưng các yếu tố như loại vaccine, thời gian giữa 2 liều vaccine, biện pháp giãn cách xã hội, miễn dịch tự nhiên và độ tuổi có thể giải thích cho xu hướng trên.

Hiệu quả và hiệu lực

Một trong những vấn đề làm đau đầu nhiều chuyên gia y tế công cộng hiện nay là câu hỏi: vaccine có hiệu quả không? Câu hỏi rất đụng chạm, bởi vì tiêm chủng vaccine được quảng bá là phương tiện số 1 để kiểm soát dịch Vũ Hán.

Lấy gì để đánh giá hiệu quả của vaccine? Thử nghiệm lâm sàng là cách làm tốt nhứt. Và, đã có nhiều thử nghiệm lâm sàng cho thấy quả thật vaccine có hiệu quả giảm nguy cơ lây nhiễm. Ngay cả người trong gia đình, người đã tiêm vaccine giảm lây nhiễm cho người khác chưa tiêm vaccine. Hiệu quả (efficacy) của vaccine là không có gì để bàn cãi.

Vaccine có hiệu lực (effectiveness) không? Hiệu lực của vaccine phải được đánh giá trong cộng đồng qua dữ liệu thực tế. Nếu vaccine có hiệu lực thì số ca nhiễm sau khi tiêm vaccine phải giảm so với trước khi tiêm vaccine. Nếu vaccine có hiệu lực thì số ca tử vong sau khi tiêm vaccine phải giảm so với trước khi tiêm vaccine.

Suy ra, nước nào có tỉ lệ tiêm vaccine càng cao thì nơi đó sẽ có số ca nhiễm giảm. Nhưng biểu đồ dưới đây cho thấy chẳng có mối liên quan nào giữa tỉ lệ tiêm vaccine và tỉ lệ nhiễm (tính trên 1 triệu dân) của 68 quốc gia. Tuy nhiên, đây là mối liên quan ‘ecologic’, nên chúng ta không thể kết luận gì về hiệu lực của vaccine.

Mối liên quan giữa tỉ lệ tiêm chủng và số ca nhiễm (tính trong 1 tuần trên 1 triệu dân số). Số liệu từ 68 nước. Thật ra, không có liên quan gì giữa tỉ lệ tiêm chủng vaccine và tỉ suất nhiễm — ở cấp độ quần thể.

Dưới đây, chúng ta thử điểm qua y văn và một số nước để có câu trả lời cho câu hỏi nêu trên.

Trường hợp 1: Vaccine Tây, vaccine Tàu

Ở Đức, Đan Mạch, và Mĩ (những nơi sử dụng vaccine ‘Tây’ như Pfizer và Moderna và AstraZeneca, tỉ lệ tử vong liên quen đến Covid suy giảm chỉ bằng 1/10 so với thời gian đỉnh dịch.

Tuy nhiên, ở những nước nghèo hơn và hệ thống y tế kém hơn phải lệ thuộc vào vaccine của Tàu và Nga, thì ghi nhận số ca nhiễm và tử vong tăng nhanh từ tháng 7/2021. Đó cũng là thời điểm mà biến thể Delta xuất hiện và hoành hành khắp thế giới.

Vài tháng trước, có một phân tích so sánh tình hình nhiễm sau tiêm chủng vaccine giữa 2 nước có dân số và hệ thống y tế giống nhau: Qatar và Bahrain [1]. Cả hai nước đều có tỉ lệ tiêm chủng vaccine rất cao. Tuy nhiên, Qatar thì dùng vaccine Tây (Pfizer, Moderna, AstraZeneca), còn Bahrain là lệ thuộc vào vaccine Tàu (Sinopharm).

Sau tiêm chủng vaccine thì Qatar ghi nhận số ca tử vong giảm rõ rệt, còn Bahrain thì vẫn ghi nhận khá nhiều ca tử vong. Các tác giả không dám kết luận nguyên nhân của sự khác biệt, nhưng họ suy đoán rằng rất có thể loại vaccine là một yếu tố giải thích hai xu hướng khác nhau.

Những dữ liệu này cho thấy không phải tỉ lệ tiêm chủng vaccine, mà là loại vaccine.

Trường hợp 2: Nới lỏng biện pháp giãn cách xã hội

Uruguay có dân số chỉ 3.5 triệu, nhưng vài tuần trước ghi nhận 55 ca tử vong mỗi ngày, và con số này không khác bao nhiêu so với thời gian trước khi triển khai chương trình tiêm chủng vaccine. Uruguay có áp dụng những biện pháp y tế công cộng sau khi tiêm vaccine, nhưng không khắt khe như nước láng giềng Argentina.

Trường hợp 3: Khoảng cách giữa 2 liều vaccine

Một số nơi ghi nhận tỉ lệ tử vong thấp khi hai mũi vaccine cách nhau hơn 3-4 tuần. Đó chính là lí do Anh xác định 12 tuần giữa 2 liều vaccine AZ. Đan Mạch và Đức cũng xác định thời gian giữa 2 liều là 8-12 tuần đối với AZ và 6 tuần đối với Pfizer. Thử nghiệm lâm sàng cho thấy rõ ràng là thời gian giữa 2 liều vaccine cao hơn 4 tuần thì hiệu quả mới cao.

Nhưng ở những nước nghèo hơn, người ta thu ngắn thời gian giữa 2 liều xuống còn 4 tuần, thậm chí 3 tuần. Những nơi này sau đó lại ghi nhận số ca nhiễm tăng và số tử vong cũng tăng!

Trường hợp 4: Độ tuổi

Độ tuổi rất quan trọng. Đan Mạch không ghi nhận làn sóng mới về dịch và tử vong kể từ khi chương trình tiêm chủng vaccine triển khai. Đan Mạch cũng là nước đã bỏ các biện pháp giãn cách xã hội. Các giới chức y tế Đan Mạch cho biết họ tập trung tiêm chủng những người cao tuổi và có nguy cơ cao, và điều đó có thể giải thích tại sao số ca tử vong giảm nhanh (mặc dù số ca nhiễm tăng).

Nhật cũng là nước ưu tiên tiêm chủng những người cao tuổi (65+ tuổi), và đến nay đã đạt tỉ lệ tiêm chủng 90%. Số ca tử vong trong thời gian gần đây chỉ bằng 43% so với thời điểm đỉnh của dịch (mặc dù số ca nhiễm gia tăng).

Trường hợp 5: Miễn dịch tự nhiên

Làn sóng biến thể Delta trong mùa hè vừa qua còn gợi ý một yếu tố bí mật khác: đó là miễn dịch tự nhiên trong dân số từ làn sóng dịch trước đây. Nhờ vào các biện pháp giãn cách xã hội, các nước Á châu thường tránh được những tác hại lớn từ đại dịch, và điều này có nghĩa là họ sẽ trở thành nhóm có nguy cơ cao khi biến thể có độc lực mạnh như Delta gây ra.

Những nước vùng Nam Mĩ từng bị làn sóng dịch do biến thể Gamma và Lambda trong thời gian đầu năm, thì lại không bị tác động nghiêm trọng như biến thể Delta. Rất có thể những biến thể Gamma và Lambda đã đột biến và tạo ra miễn dịch cộng đồng, với vaccine như là một liều booster.

Tóm lại, điểm qua dữ liệu của các nước đã được tiêm chủng vaccine, chúng ta thấy một xu hướng chung là số ca tử vong giảm so với lúc đỉnh điểm đại dịch, và xu hướng này gần như nhứt quán ở tất cả các nước, cho thấy vaccine có hiệu quả giảm tử vong.

Tuy nhiên, số ca nhiễm thì rất khác nhau giữa các nước, có nơi ghi nhận số ca tăng, nhưng có nơi thì số ca giảm (so với đỉnh điểm). Các yếu tố có thể giải thích cho sự khác biệt có thể là loại vaccine (Tây, Tàu), thời gian giữa 2 liều, có giảm các biện pháp giãn cách xã hội sau vaccine, độ tuổi và miễn dịch tự nhiên.

Nước	Tỉ lệ tiêm chủng vaccine > 70%	Giãn cách xã hội sau vaccine	Số ca nhiễm sau tiêm chủng	Số tử vong sau tiêm chủng
Đan Mạch	Yes; vaccine AZ, Pfizer	Không	Tăng	Giảm
Nhật Bản	Yes; vaccine AZ, Pfizer, Moderna	?	Tăng	Giảm
Đức	Yes; vaccine AZ, Pfizer, Moderna	Không hẳn	Giảm	Giảm
Anh	Yes; vaccine AZ, Pfizer	Không hẳn	Giảm	Giảm
Do Thái	Yes; vaccine AZ, Pfizer, Moderna	Không hẳn	Tăng	Giảm
Bahrain	Yes; vaccine Sinopharm	?	Giảm – Tăng	Giảm – Tăng
Qatar	Yes; vaccine AZ, Pfizer, Moderna	?	Giảm	Giảm

____

[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1201971221005270 — Countries with similar COVID-19 vaccination rates yet divergent outcomes

Phân tích một bản tin về tử vong liên quan đến covid

Báo VTC đưa tin “TP.HCM có 38 ca tử vong do COVID-19, 10 ca đã tiêm 2 mũi vaccine” [1]. Nếu chỉ đọc thoáng qua thì có vẻ đáng báo động (vì 26% những ca tử vong đã được tiêm vaccine), nhưng thật ra đó là một con số … tích cực. Bản tin này nói lên rằng Sở Y tế cần phải cải tiến nghệ thuật cung cấp thông tin cho báo chí và công chúng.

May be an image of text that says 'TP.HCM có 38 ca tử vong do COVID-19, 10 ca đã tiêm 2 mũi vaccine TP.HCM: 10 người tiêm đủ vong có bệnh nền mũi vaccine COVID-19 vẫn TP.HCM có FO tử vong dù đã tiêm vaccine, người dân không được chủ quan ức Thứ năm, 11/11/2021 19:50 (GMT+7) Không chủ quan dù đã tiêm vaccine Covid-19''

Nghệ thuật truyền đạt thông tin

Tôi tiêu ra rất nhiều thì giờ để suy nghĩ và nghiên cứu về risk (nguy cơ). Tôi viết rất nhiều bài bình luận, xã luận, nghiên cứu về risk trong y văn chuyên ngành loãng xương. Thành ra, tôi rất quan tâm đến cách truyền đạt thông tin về dịch Vũ Hán đến công chúng.

Tôi đi đến một quan điểm là truyền đạt thông tin y khoa đến công chúng vừa là một khoa học, nhưng cũng là một nghệ thuật. Khoa học ở đây là cách diễn giải các con số từ nghiên cứu lâm sàng (như odds ratio, risk ratio, relative risk, hazard ratio) sao cho công chúng ngoài y khoa hiểu. Nghệ thuật ở đây là ngôn ngữ chuyển tải thông tin sao cho công chúng chú ý mà mình không bị cáo buộc là gạt người ta.

Chẳng hạn như thay vì nói người dùng thuốc này có nguy cơ tử vong là 5%, tôi sẽ nói cứ 100 người dùng thuốc này thì 95 người được cứu, còn nếu không dùng thuốc này thì chỉ có 50 người được cứu. Tức là thay vì nói “tử vong”, tôi nói về “cứu sống”. Y học là ngành nghề có mục đích cứu người, nên nói đến “cứu sống” nó tích cực hơn là nói về cái chết. Đó là nghệ thuật truyền đạt thông tin.

Nếu tôi nói với các bạn rằng hôm nay có 100 ca tử vong liên quan đến covid, và trong số này có 26 người đã từng tiêm vaccine, các bạn có lẽ hiểu rằng vaccine chẳng có hiệu lực. Trong tâm tưởng, các bạn nghĩ rằng đa số những người đã tiêm vaccine thì sẽ được bảo vệ từ covid và không chết vì covid. Nhưng con số 26 đó đi ngược lại niềm tin của các bạn!

Nhưng đó không phải là lỗi của các bạn, mà là lỗi ở tôi — người cung cấp thông tin. Cái dở của tôi là không cung cấp thông tin đầy đủ làm cho các bạn hiểu sai.

Nhưng nếu tôi nói thêm rằng, trong số những người bị covid và sống sót, 95% đã tiêm vaccine và chỉ có 5% là chưa tiêm vaccine, thì có lẽ các bạn sẽ hiểu khác đi. Con số này cho thấy khía cạnh tích cực của tiêm vaccine.

Do đó, như các bạn thấy, nếu tôi chỉ cung cấp thông tin 1 chiều là rất dễ gây hiểu lầm.

Nhưng đó lại chính là cách mà báo chí Việt Nam hôm qua đưa tin. Cái tít của vtcchi3 là một trong những cái tít tiêu biểu mà thôi, vì các báo khác cũng đưa tin giống giống vậy. Trong bản tin đó, mặc dù Bs NVVChâu (Phó giám đốc) nhấn mạnh rằng đa số những ca tử vong là người có bệnh nền và trên 65 tuổi, và trong số 38 ca tử vong có 12 người đã tiêm vaccine:

“Do đó, cần nói cho rõ, tránh hoang mang, dù tiêm vaccine đủ 2 mũi vẫn có nguy cơ bệnh nặng và tử vong nhưng giảm hẳn.”

nhưng phóng viên vẫn chạy cái tít tiêu cực như trên! Ngoài ra, còn có vấn đề con số lung tung [2].

Thật ra, cách đưa tin như vậy theo tôi là thiếu tính “chiến lược”. Tại sao? Tại vì thông tin đó tập trung vào “tử vong”, làm cho người đọc không nhận ra rằng vaccine cứu người. Giữa cứu người và tử vong, cái nào tích cực hơn?

Do đó, thay vì nói 26% những ca tử vong là đã tiêm vaccine, nếu là tôi, tôi sẽ nói “Ba phần 4 những ca tử vong là những người chưa tiêm vaccine“. Thông điệp thứ hai giúp ích cho chương trình tiêm chủng vaccine hơn là thông điệp đầu dù cả hai chỉ dựa vào 1 thông tin.

Vaccine có hiệu lực

Ở trên, Bs Châu nói tiêm 2 mũi vaccine “giảm hẳn” nguy cơ tử vong. Câu hỏi là giảm bao nhiêu? Không thấy nói.

Thật ra, chúng ta có thể đoán giảm bao nhiêu khá dễ dàng. Thật ra, đây là con số tử vong chỉ cho 1 ngày (11/11) nên con số tuyệt đối chẳng nói lên điều gì vì nó dao động mạnh theo ngày tháng. Tuy nhiên, nếu chúng ta dùng con số tương đối thì hi vọng sẽ ít dao động hơn. Con số tương đối ở đây là 12 / 38 = 26%.

Đa số cư dân TPHCM tuổi 18 trở lên đã được tiêm vaccine. Tính đến cuối tháng 10, 98.6% dân số 18+ tuổi đã được tiêm 1 hay 2 liều vaccine. Tạm cho dân số 18+ tuổi là N, chúng ta biết rằng:

0.986N đã tiêm vaccine; và
0.014N chưa tiêm vaccine.

Gọi tổng số ca tử vong là k, thì số liệu của Sở Y tế cho biết trong số này có 0.26k đã tiêm vaccine và 0.74k chưa tiêm vaccine. Như vậy, xác suất tử vong:

Ở nhóm tiêm vaccine là 0.26k / 0.986N
Ở nhóm chưa tiêm vaccine là 0.74k / 0.014N

Tức là xác suất tử vong ở nhóm tiêm vaccine chỉ bằng (0.26*0.014) / (0.74*0.986) = 0.005 nhóm chưa tiêm vaccine. Nói cách khác, xác suất tử vong ở nhóm chưa tiêm vaccine cao gấp 200 lần nhóm đã tiêm vaccine.

May be an image of text that says 'Quần thể 18+ tuổi N Đã tiêm vaccine 0.986N Chưa tiêm vacine 0.014N Tử vong 0.26k Tử vong 0.74k Xác suất tử vong ở người đã tiêm vaccine: 0.26k/ 0.986N Xác suất tử vong ở người chưa tiêm vaccine: 0.74k 0.014N Xác suất tử vong ở nhóm chưa tiêm vaccine 0.74×0.986 Xác suất tử vong ở nhóm đã tiêm vaccine 0.26×0.014 200'

Cho dù (giả định) 50% những ca tử vong xảy ra ở người chưa tiêm vaccine, thì xác suất tử vong ở nhóm chưa tiêm vaccine vẫn cao gấp 70 lần so với nhóm đã tiêm vaccine. Đó là con số mà đáng lí ra Sở Y tế nên cung cấp cho báo chí. Xin nhấn mạnh là con số trên chỉ là 1 ngày, nhưng ở đây, tôi chỉ muốn chỉ ra một cái khung / frame để chuyển tải thông tin đến công chúng tốt hơn.

Truyền đạt thông tin về nguy cơ / risk là một khoa học nhưng cũng là một nghệ thuật. Khoa học là con số phải có cơ sở khoa học và có nhóm chứng. Nghệ thuật là cách diễn giải sao cho công chúng không hiểu sai. Cung cấp con số kiểu “Trong số 38 người tử vong, 12 người đã được tiêm vaccine” hoàn toàn không có ý nghĩa gì cả, mà vừa gây hiểu lầm vừa cung cấp cho mấy người chống vaccine một vũ khí nguỵ biện [3].

Sở Y tế cần và nên nói cho công chúng biết rằng số liệu sơ khởi cho thấy tiêm vaccine cứu rất nhiều người.

_____

[1] https://vtc.vn/tp-hcm-co-38-ca-tu-vong-do-covid-19-10-ca-da-tiem-2-mui-vaccine-ar646067.html

[2] Thật ra, những con số trong bản tin cũng lung tung lắm. Bs Nguyễn Văn Vĩnh Châu cho biết trong ngày 11/11 vừa qua, Sở Y tế ghi nhận 38 ca tử vong (tất cả đều 18 tuổi trở lên); trong số này có:

20 người chưa tiêm vaccine;
12 người đã tiêm vaccine (10 người đã tiêm đủ 2 liều).

Không rõ số còn lại 6 người thì sao? Sáu người này thuộc nhóm chưa tiêm vaccine hay là không có thông tin về họ? Nói theo tiếng Anh là “the numbers do not add up”. Vẫn theo Sở Y tế cho biết, trong số 38 người qua đời có liên quan đến covid, 34 người (90%) là những người có bệnh nền. Ngoài ra, tất cả 12 người qua đời dù đã tiêm vaccine là những người có bệnh nền. Một lần nữa, con số không “add up”, vì nếu 12 người trong nhóm tiêm vaccine có bệnh nền, thì suy ra nhóm chưa tiêm vaccine có bệnh nền là 22 người, nhưng trong thực tế nhóm này chỉ có 20 người!

[3] Tôi nghĩ đa số mấy quan chức (và cả báo chí) khi đưa tin về 2 yếu tố, họ không phân biệt giữa yếu tố nào là nhân và yếu tố nào là quả. Con người như chúng ta suy nghĩ theo hướng linear, tức là đi từ nhân đến quả.

Theo đó, cách đưa tin logic phải theo thứ tự: nhân trước, quả sau. Và, theo công thức này, câu hỏi là: trong số 100 người tiêm vaccine thì có bao nhiêu người tử vong. Tình trạng tiêm vaccine là ‘nhân’, còn tử vong là ‘quả’.

Đằng này, Sở Y tế họ cung cấp thông tin ngược lại! Họ nói con số tử vong trước, và vaccine sau. Thành ra, khi nói “Trong số 38 người chết, có 10 người đã tiêm vaccine”, người ta nghĩ tử vong là nguyên nhân, và vaccine là hậu quả. Cách cung cấp thông tin kiểu này rất nguy hiểm vì dễ gây hiểu lầm.

Tại sao xét nghiệm đại trà không đem lại hiệu quả?

Câu trả lời là (a) phương pháp xét nghiệm sẽ cho ra kết quả âm tính giả và dương tính giả; (b) chi phí cao; và (c) hiệu quả kinh tế – y tế thấp. Cái note này giải thích 3 nguyên do đó, và đề nghị một phương án xét nghiệm khác mà tôi gọi là ‘focus screening’.

1. Sai sót trong xét nghiệm

Có lẽ đa số công chúng đều nghĩ rằng khi họ nhận một kết quả dương tính thì họ bị nhiễm. Ngược lại, nếu họ nhận một kết quả xét nghiệm âm tính thì họ cảm thấy an tâm là mình không bị nhiễm. Nhưng niềm tin này sai.

Sai là vì không có phương pháp xét nghiệm nào là hoàn hảo cả. Mỗi phương pháp xét nghiệm đều có 2 sai sót chánh: dương tính giả và âm tính giả. Dương tính giả là hiện tượng người không bị nhiễm nhưng xét nghiệm cho ra kết quả dương tính. Âm tính giả là tình trạng người bị nhiễm nhưng xét nghiệm cho ra kết quả âm tính.

Trong xét nghiệm đại trà, âm tính giả dẫn đến nhiều hệ luỵ. Nếu một người nhận kết quả âm tính nhưng trong thực tế họ bị nhiễm thì họ lây lan cho người khác, bởi vì họ nghĩ mình không bị nhiễm nên đi lại thoải mái. Đây chính là mối quan tâm của giới dịch tễ học.

Xét nghiệm kháng nguyên

Tỉ lệ âm tính giả là bao nhiêu? Số liệu từ Liverpool (Anh), nơi làm xét nghiệm kháng nguyên sơ khởi (pilot), cho thấy tỉ lệ âm tính giả lên đến 51.1% [1]. Tỉ lệ này dựa trên ‘chuẩn vàng’ là PCR. Kết quả của Liverpool còn cho thấy trong số 3026 người, chỉ có 23 người thật sự bị nhiễm, tức tỉ lệ 0.76%.

Số liệu của Liverpool rất quan trọng, vì nó nói lên rằng cứ 100 người có kết quả xét nghiệm kháng nguyên âm tính, thì có 51 người thật sự bị nhiễm. Đó là một con số khá lớn, nếu tính chung cho cộng đồng hàng triệu người.

Xét nghiệm PCR

Như đề cập trên, phương pháp PCR được xem là tiêu chuẩn vàng. Nhưng ngay cả PCR cũng không phải là phương pháp chính xác 100%. Và, điều này ít ai chú ý khi kêu gọi xét nghiệm đại trà.

Phương pháp PCR dựa vào một giá trị có tên tiếng Anh là ‘cycle threshold’ (Ct), tức là số chu kì cần thiết để khuếch đại RNA của virus đến mức có thể phát hiện được virus. Ct là một biến liên tục, và có giá trị từ 0 đến 50, và độ lệch chuẩn có thể là khoảng 6.5.

Khi giá trị Ct thấp thì tải lượng virus cao; và ngược lại, nếu Ct cao thì đó là tín hiệu cho thấy tải lượng virus thấp. Nhưng cũng có nghiên cứu chỉ ra rằng khi giá trị Ct càng thấp là một dấu hiệu báo trước bệnh nhân sẽ có diễn biến xấu.

Vậy thì câu hỏi là Ct bao nhiêu thì được xem là ‘dương tính’? Trả lời câu hỏi này hơi khó, vì phải có chuẩn vàng để gọi là nhiễm. Có thể lấy tỉ lệ cấy làm chuẩn vàng. Và, theo một nghiên cứu bên Pháp thì khoảng 70% mẫu với Ct <= 25 là có thể cấy [2], còn khi Ct > 35 thì tỉ lệ cấy được chỉ 3%. Nói cách khác, nghiên cứu này gợi ý là ngưỡng Ct để tuyên bố dương tính là 25 hay thấp hơn.

Riêng ở Việt Nam, các giới chức y tế dùng ngưỡng Ct < 30 để xem là ‘dương tính’. Theo một báo cáo ở TPHCM, trong số 2740 người được xét nghiệm (trong ngày 29/7 tại HCM), có đến 2030 người (hay 74%) có CT < 30 (dương tính). Điều này giải thích tại sao đa số ca dương tính không có triệu chứng.

Những phân tích trên cho thấy một kết quả dương tính từ phương pháp xét nghiệm ‘chuẩn vàng’ như PCR tuỳ thuộc vào một cái ngưỡng. Và, ở bất cứ ngưỡng nào cũng có dương tính giả và âm tính giả.

Có nhiều lí do tại sao phương pháp PCR vẫn có thể cho ra kết quả sai. Cách xử lí và bảo quản mẫu từ khâu lấy mẫu có thể không tốt nên chất lượng xét nghiệm cũng không cao. Ngay cả khi một người đã hết covid nhưng xét nghiệm PCR vẫn cho ra kết quả dương tính vì nó phát hiện những con virus chết. Nhìn chung, phương pháp xét nghiệm PCR có tỉ lệ dương tính giả khoảng 1-2% và âm tính giả khoảng 20% [3]. Mức độ sai sót còn tuỳ thuộc vào labo xét nghiệm [4].

2. Bao nhiêu người có kết quả âm tính giả và dương tính giả?

Chúng ta có thể làm vài tính toán đơn giản để trả lời câu hỏi trên. Giả dụ rằng Hà Nội có 8.4 triệu dân, và các giới chức y tế làm xét nghiệm toàn dân số.

Số người có kết quả âm tính giả và dương tính giả tuỳ thuộc vào (a) tỉ lệ nhiễm trong cộng đồng; (b) xác suất âm tính giả; và (c) xác suất dương tính giả của phương pháp xét nghiệm. Vì Hà Nội có số ca nhiễm thấp, nên chúng ta có thể giả định rằng tỉ lệ nhiễm là 1% (trong thực tế có thể thấp hơn). Chúng ta biết rằng xác suất dương tính giả của PCR là 2% và âm tính giả là 20%. Từ đó, có thể thấy:

Số người có kết quả dương tính nhưng không bị nhiễm: 0.99 * 8.4 triệu * 0.02 = 166,320

Số người có kết quả âm tính giả nhưng bị nhiễm: 0.01 * 8.4 triệu * 0.20 = 16,800

Nói cách khác, sẽ có hơn 166,000 người bị đưa đi cách li … oan. Ngược lại, sẽ có chừng 17,000 người tiếp tục lây nhiễm trong cộng đồng.

Nhưng tính toán trên là dựa vào giả định tỉ lệ nhiễm là 1%. Trong thực tế, tỉ lệ này có thể thấp hơn, và do đó con số dương tính giả sẽ cao hơn (xem Biểu đồ 1).

Biểu đồ 1: Số người có kết quả dương tính giả (trái) và âm tính giả (phải), với giả định: dân số Hà Nội 8.4 triệu; độ nhạy của PCR là 80% và độ đặc hiệu là 98%.

3. Xét nghiệm ‘gộp’

Một phương án khác có thể tiết kiệm tiền là xét nghiệm gộp. Thật ra, phương án 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.

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.

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.

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 = 8.4 triệu
n = số cá nhân trong mẫu gộp = 35
se là độ nhạy của phương pháp xét nghiệm = 80%
sp là độ đặc hiệu của phương pháp xét nghiệm = 98%

Xác suất một mẫu cho ra kết quả dương tính:

P.spec = (p * se) + (1 – sp)*(1 – p) = 0.028

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

P.pool = 1 – (1 – P.spec)^n = 0.627

Số mẫu gộp sẽ cho ra kết quả dương tính:

N.pos = (N / n)*P.pool = 150,534

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

N.pos * n = 5,268,691

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.

4. Hiệu quả kinh tế – y tế

Trong thực tế, chúng ta đã thấy chi phí tốn kém như thế nào ở Hà Nội. Theo một nguồn tin [5], Hà Nội đã tiêu ra 572.1 tỉ đồng để làm xét nghiệm sàng lọc trên 3,128,380 mẫu, với 74% là PCR và 26% là xét nghiệm nhanh.

Các nhà chức trách chỉ phát hiện 19 ca dương tính. Tính trung bình, để phát hiện 1 ca dương tính, Hà Nội mất 30.1 tỉ đồng (hơn 1.3 triệu USD).

Đó là một sự tốn kém thấy trước. Thật ra, con số đó cao hơn là những gì tôi tính toán ở trên.

Thế nhưng có bạn lí giải rằng chi phí đó (30 tỉ đồng để phát hiện 1 ca dương tính) là chấp nhận được vì nếu không phát hiện thì số ca này sẽ lây lan ra nhiều số ca khác và gây tử vong. Cách lí giải này như sau:

1 ca nhiễm biến thể Delta sẽ lây cho 7 người khác và với “chu kỳ là 2 ngày” thì trong 10 ngày sẽ có 7^5 = 16807 ca.

Tỉ lệ tử vong 2.5% có nghĩa là sẽ có 300 ca tử vong.

Rất tiếc không thấy tác giả lí giải thêm là thế nào thì có hiệu quả kinh tế – y tế, vì tính toán dừng ở đó.

Tuy nhiên, cách lí giải này dựa trên sự hiểu lầm (?) về ý nghĩa của chỉ số lây lan và sai sót trong tính toán. Tôi giải thích ngắn gọn như sau:

Thứ nhứt, không ai biết có bao nhiêu ca nhiễm ở Hà Nội là liên quan đến biến thể Delta. Biến thể Delta có chỉ số lây lan trung bình là 7. Thật ra, không ai biết chính xác hệ số lây lan của biến thể Delta là bao nhiêu, nên nó là một con số bất định. Con số này không có nghĩa là 1 người sẽ lây cho đúng 7 người; nó có nghĩa là xác suất lây lan cho 7 người hay thấp hơn là 50% (không phải 100%). Có một số người tiếp xúc với người bị nhiễm biến thể Delta sẽ không bị lây nhiễm. Do đó, dùng chỉ số lây lan 7 cho cách tính đơn giản đó là… sai.

Thứ hai, tỉ lệ tử vong 2.5% là tính theo khái niệm ‘case fatality rate‘ và nó không thể nói lên nguy cơ tử vong của covid. Cái cần tính là ‘infection fatality rate‘, và con số này thì thấp hơn nhiều, chỉ chừng 0.5% mà thôi. Nên nhớ rằng, không ai biết tỉ lệ tử vong đối với biến thể Delta, nhưng số liệu bên Anh cho thấy nó có nguy cơ tử vong thấp hơn biến thể gốc.

Thứ ba, tôi không rõ ‘chu kỳ là 2 ngày’ là gì. Trong dịch tễ học người ta dùng khái niệm incubation period (IP, thời gian ủ bệnh), và IP đối với biến thể Delta giống như biến thể Alpha, tức trung bình 4 ngày [6]. Do đó, nếu nói IP = 2 thì sai, không có cơ sở khoa học nào cả.

Thứ tư, để tính toán số ca nhiễm trong tương lai, thì không ai tính theo kiểu lấy chỉ số lây lan rồi nhân theo hàm số mũ của số ngày IP cả. Đó là cách tính … rợ. Tính theo khoa học thì phải có mô hình, và mô hình phổ biến là SEIR mà tôi có giải thích sơ qua trước đây [6]. Nhưng đây là một đề tài khác; ở đây chỉ nói ngắn gọn để thấy cách tính rợ đó không có ý nghĩa gì cả.

Tóm lại, rất khó biện minh cái chi phí 30 tỉ đồng để phát hiện 1 ca dương tính. Những lí giải đơn giản và không dựa vào khoa học khó có thể làm sáng tỏ vấn đề.

5. Thay đổi phương án xét nghiệm

Xét nghiệm là cần thiết trong chiến lược kiểm soát dịch, nhưng xét nghiệm đại trà thì không phải là phương án tối ưu. Lí do là xét nghiệm giống như chụp hình tại 1 thời điểm, mà dịch thì diễn biến liên tục. Người ta có thể không bị nhiễm ngày 1, nhưng bị nhiễm vào ngày thứ 5, và trong trường hợp này thì nếu xét nghiệm ngày 1 sẽ không phát hiện. Do đó, con số 19 ca phát hiện ở Hà Nội là chỉ tại một thời điểm, và trong cộng đồng vẫn còn nhiều ca khác nữa.

Mục đích chánh của xét nghiệm là đi tìm bệnh, không phải tìm ca dương tính. Theo tôi, nên áp dụng xét nghiệm tôi gọi là ‘focused screening‘. Theo phương án này, chúng ta chỉ xét nghiệm những nhóm có nguy cơ cao. Theo đó, nên ưu tiên xét nghiệm cho những cá nhân sau đây:

Người có triệu chứng giống như covid. Những người này có nguy cơ nhiễm cao, và vì đã có triệu chứng nên phương pháp xét nghiệm sẽ nhạy hơn (cho ra kết qủa chính xác hơn).

Người đã từng tiếp xúc với người bị nhiễm. Những người này cũng có nguy cơ nhiễm cao, và xét nghiệm họ có thể cho ra kết quả đáng tin cậy hơn là những người không có triệu chứng và không bị phơi nhiễm.

Người có nguy cơ phơi nhiễm như đi lại nhiều, người chăm sóc bệnh nhân, người về từ nơi khác, nhân viên y tế, v.v.

Người sống ở những nơi có mật độ dân số cao. Lây nhiễm xảy ra cao ở những vùng có mật độ dân cư cao, và xét nghiệm ở những nơi này sẽ đem lại lợi ích y tế – kinh tế cao hơn là xét nghiệm đại trà.

Dĩ nhiên, phương án trình bày trên mới là phác hoạ. Chúng ta cần phải có dữ liệu để mô hình hoá chiến lược và đánh giá hiệu quả kinh tế (cost-effectiveness) trước khi triển khai xét nghiệm.

Ngay từ năm ngoái khi dịch bùng phát ở Anh, các giới chức y tế đã đi đến kết luận rằng xét nghiệm đại trà không phải là cách chính xác để truy tìm các ca covid trong dân số [8]. Trong lá thư gởi Chánh phủ, Bộ trưởng Y tế Anh viết rằng xét nghiệm trên những người không có triệu chứng bằng que là không chính xác và có thể cho ra kết quả làm cho người bị nhiễm tưởng rằng mình không bị nhiễm (do sai sót trong xét nghiệm).

Thiết nghĩ bài học ở Anh cùng với kinh nghiệm thực tế ở TPHCM và Hà Nội đã quá đủ để ngưng chương trình xét nghiệm đại trà, và suy nghĩ đến một chương trình xét nghiệm có hiệu quả kinh tế và y tế hơn.

____

[1] https://www.gov.uk/government/publications/innova-lateral-flow-sars-cov-2-antigen-test-accuracy-in-liverpool-pilot-preliminary-data-26-november-2020

[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7386165/pdf/40121_2020_Article_324.pdf

[3] https://www.cap.org/member-resources/articles/how-good-are-covid-19-sars-cov-2-diagnostic-pcr-tests

[4] https://www.health.gov.au/resources/publications/post-market-validation-of-the-beijing-genomics-institute-bgi-sars-cov-2-real-time-pcr-platform

[5] https://www.facebook.com/vu.k.hanh.52/posts/10159974232286122

[6] https://www.uq.edu.au/news/article/2021/06/whats-delta-covid-variant-found-melbourne-it-more-infectious-and-does-it-spread-more

[7] https://tuanvnguyen.medium.com/move-away-from-lockdowns-ad24fe2d995b

[8] https://www.bmj.com/content/371/bmj.m4916

Tại sao Việt Nam có số ca tử vong cao? Phân biệt “chết vì” và “chết với” coronavirus

Việt Nam đã vượt cái mốc 15,000 người tử vong liên quan đến covid (con số chính xác là 16186). Tôi cứ phân vân về cách diễn giải con số này, và tự hỏi cách mà giới chức y tế xác định thế nào là một ca tử vong vì covid. Câu này này đơn giản nhưng rất quan trọng. Tôi nghĩ phải phân biệt ‘chết vì covid’ và ‘chết với covid’.

Nhiều người so sánh tỉ lệ tử vong giữ Việt Nam và Thái Lan. Thái Lan có số ca nhiễm cao gấp 2 lần Việt Nam, nhưng số ca tử vong thì thấp hơn Việt Nam 8%. Thật ra, tỉ lệ tử vong ở Việt Nam (2.5%) còn cao hơn cả Cambodia (2.0%) (Xem Hình 1).

Hình 1: Số ca nhiễm và tử vong ở các nước trong vùng. Chỉ có China là … ngoại lệ. Cho đến nay, China ghi nhận 123,808 ca nhiễm và 5688 ca tử vong (tỉ lệ 4.6%).

Tại sao có sự khác biệt quá lớn giữa các nước trong vùng? Ai trong chúng ta cũng có thể nghĩ ra một lí do để giải thích, và lí do có thể là do hệ thống y tế của Việt Nam còn yếu trong điều kiện quá tải, có thể là thiếu thốn máy móc và thuốc men, có thể là tình trạng phong toả kéo dài, v.v. Tất cả những lí do đó có thể đúng, nhưng các nước khác như Lào hay Cambodia thì cũng như chúng ta thôi, tức cũng thiếu thốn tư bề (có lẽ Thái Lan thì hơn một chút). Tôi e rằng các ‘lí do cơ‘ đó khó giải thích tại sao Việt Nam có quá nhiều ca tử vong trong trận dịch này.

Tôi nghĩ đến lí do kĩ thuật: cách đếm và xác định nguyên nhân tử vong.

Để các bạn hiểu vấn đề tôi xin tóm tắt 1 trường hợp ở Úc như sau. Năm ngoái, một thanh niên tên Nathan Turner, tuổi 30s, qua đời ở nhà sau khi có triệu chứng giống như cúm. Khi bệnh viện làm xét nghiệm tử thi, họ tuyên bố anh ta dương tính cho covid. Thế là cái chết của anh được xem là ‘chết vì covid.’ Nhưng sau đó, người ta điều tra kĩ về nguyên nhân tử vong, thì mới biết anh ta có nhiều bệnh lí phức tạp, và làm xét nghiệm lại, nhưng lần này thì kết quả là âm tính! Do đó, đếm anh ta vào con số thống kê tử vong vì covid là sai. Câu chuyện nói lên tính phức tạp trong việc xác định nguyên nhân tử vong.

1. Xác định nguyên nhân tử vong và covid

Ở Úc, các giới chức thống kê có hướng dẫn cụ thể về các xác định nguyên nhân tử vong. Hướng dẫn của Úc viết đại khái rằng nếu người qua đời bị nhiễm nCov thì trên giấy chứng tử nên ghi rằng COVID-19 là nguyên nhân tử vong, bất kể Covid-19 là nguyên nhân trực tiếp, hay được giả định là nguyên nhân gây ra hay đóng góp vào sự tử vong [1]. Nói cách khác, nếu bệnh nhân bị đột quị và covid, thì nguyên nhân tử vong phải ghi là covid.

Ở Mĩ, lúc số ca tử vong tăng cao, có một cuộc tranh luận về nguyên nhân tử vong liên quan đến covid. CDC có hẳn một tài liệu hướng dẫn ghi nguyên nhân tử vong, và đọc tài liệu đó mới thấy phức tạp ra sao [2].

Nhưng nếu đọc kĩ thì thấy là bất cứ ai từng bị nhiễm nCov và qua đời sau đó thì phải ghi Covid-19 là nguyên nhân tử vong. Qui định này rất giống với Úc. Nhiều người trong y khoa không đồng ý với cách phân loại này, nhưng qui định là qui định và bác sĩ viết giấy chứng tử phải tuân theo!

Vấn đề là nguyên nhân tử vong nhiều khi tuỳ thuộc vào cá nhân bác sĩ. Trên trang cdc.gov [3] có một cuộc đối thoại thú vị về cách viết nguyên nhân tử vong, và tôi có thể tóm tắt như sau:

Hỏi: Đối với những trường hợp mà người ta chết vì các bệnh như ung thư hay Alzheimer’s ở giai đoạn cuối, và trước khi chết họ bị nhiễm covid, bác sĩ phán xét như thế nào về nguyên nhân tử vong?

Đáp (tóm tắt): Không hề đơn giản để xác định nguyên nhân tử vong của một cá nhân, nhứt là họ bị bệnh ở giai đoạn cuối. Chẳng hạn như nếu bệnh nhân bị ung thư ở giai đoạn cuối và bác sĩ nghĩ anh ta còn sống được 6 tháng, nhưng vì anh ta bị covid và chết trước 6 tháng, thì bác sĩ có thể sẽ ghi nguyên nhân tử vong là covid. Nhưng nói cho cùng thì tuỳ thuộc vào người viết giấy chứng tử.

Cái câu tuỳ thuộc vào người viết giấy chứng tử rất quan trọng. Sự thật này nói lên rằng nguyên nhân tử vong không phải được xác định một cách khách quan. Nếu 2 người bị covid và qua đời, bác sĩ A có thể xem qua tiền sử và nói nguyên nhân tử vong là suy thận, nhưng bác sĩ B có thể viết nguyên nhân là covid.

Đó chính là một lí do tại sao số ca tử vong liên quan đến Covoid-19 tăng cao.

2. ‘Chết vì virus’ hay ‘chết với virus’?

Đa số hay tuyệt đại đa số những người chết liên quan với covid là người trên 60 tuổi. Mà, người ở độ tuổi đó thì thường có những bệnh đi kèm (gọi là ‘comorbidities’). Ở Úc, theo một phân tích, 73% ca tử vong covid có những bệnh đi kèm [4]. Những bệnh phổ biến là mất trí nhớ (dementia), tim mạch mãn tính, tiểu đường, cao huyết áp, bệnh đường hô hấp, ung thư, và các bệnh xương khớp (xem Hình 2).

Những bệnh lí đi kèm ở những người chết có liên quan đến covid.

Hai tuần trước, Chánh phủ tiểu bang New South Wales đã đổi cách nói về tử vong covid. Họ tuyên bố rằng từ nay trở đi, các giới chức y tế sẽ viết/nói rằng “death with virus” (chết với con virus) thay vì “death from virus ” (chết vì con virus). Cách nói ‘chết với con virus’ là kém xác định và khiêm tốn hơn câu ‘chết vì con virus’. Thật ra, cá nhân tôi từ năm ngoái đã dùng cách nói đó: covid-associated deaths.

3. Nguyên nhân tử vong covid ở Việt Nam có chính xác?

Quay lại câu hỏi tại sao Việt Nam ghi nhận nhiều ca tử vong covid hơn các nước khác (như Thái Lan chẳng hạn) dù số ca nhiễm thì thấp hơn. Tôi nghĩ rất có thể là do lí do kĩ thuật trong việc xác định nguyên nhân tử vong.

Như đề cập trên, ở Úc và Mĩ, người ta có qui định về cách viết nguyên nhân tử vong trên giấy chứng tử. Tôi không rõ ở Việt Nam có qui định như thế hay không. Tìm trong trang web của Bộ Y tế thì không thấy có qui định nào về ghi nhận nguyên nhân tử vong. Nếu chưa có thì tôi nghĩ nên soạn một qui định về chứng tử để bác sĩ căn cứ vào đó mà xác định nguyên nhân chính xác hơn.

Mà, dù có hay chưa có qui định, thì nguyên nhân tử vong vẫn là một thông tin không khách quan, bởi vì nó tuỳ thuộc vào đánh giá của bác sĩ. Như thấy qua đoạn đối thoại trên ở CDC (Mĩ), xác định nguyên nhân tử vong covid nhiều khi chỉ là một phán xét cá nhân. Do đó, giả thuyết là số ca tử vong covid ở Việt Nam chắc chắn không phản ảnh đúng thực trạng, và những so sánh giữa các nước chỉ có ý nghĩa thông tin hơn là tham khảo.

Các bạn nào trực tiếp ghi giấy chứng tử có thể chia xẻ kinh nghiệm với các bạn khác xem sao.

______

[1] https://www.abs.gov.au/ausstats/abs@.nsf/mf/1205.0.55.001

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

[3] https://www.cdc.gov/nchs/pressroom/podcasts/2021/20210319/TRANSCRIPT_STATCAST_031921.pdf

[4] https://www.abs.gov.au/articles/covid-19-mortality-0

Chi phí khám và điều trị covid: Việt Nam và thế giới

Ít ai biết rằng chi phí khám và điều trị bệnh nhân covid khá mắc. Ở Việt Nam hình như chưa có nghiên cứu về vấn đề này, nhưng nghiên cứu ở nước ngoài cho thấy chi phí khá cao so với thu nhập bình quân của người dân.

Trên trang fb của anh Võ Xuân Sơn có trình bày chi phí khám và điều trị cho một bệnh nhân covid nằm viện 41 ngày [1]. Tổng chi phí là 1.6 tỉ đồng (tức khoảng 72,000 USD). Trong đó, chi phí điều trị là 720 triệu đồng (gần 33,000 USD). Vì có bảo hiểm, nên bệnh nhân chi trả 166 triệu đồng. Nếu đây là cái giá tiêu biểu (hi vọng không phải) thì chi phí khám và điều trị bệnh covid ở Việt Nam rất mắc.

Thu nhập bình quân ở Việt Nam vẫn còn thấp, nên nếu lấy chi phí covid chia cho thu nhập thì tỉ số rất cao. Giả dụ rằng chi phí điều trị là 10,000 USD (thay vì 72000 USD như bệnh nhân trên) thì vẫn cao gấp 26 lần lương tháng tiêu biểu của một người dân.

Còn ở nước ngoài thì sao?

Có một nghiên cứu trên 1422 bệnh nhân ở Saudi Arabia cho thấy chi phí liên quan đến covid cũng rất mắc. Tính trung bình, chi phí nằm viện tính trên mỗi bệnh nhân là 38,436 USD, với 75% bệnh nhân có chi phí dưới 52,194 USD [2].

Nghiên cứu này còn tính chi tiết chí phí nằm viện mỗi ngày. Nếu chỉ nằm trong ward thì chi phí (mỗi ngày) là 5192 USD, nhưng ICU thì lên đến 7810 USD, và mắc nhứt là ICU + thở máy là 11,215 USD. Thu nhập bình quân mỗi tháng ở Saudi Arabia là khoảng 3195 USD. Chi phí điều trị và khám covid như vậy cao gấp 2.6 lần so với lương tháng của dân.

Ở Mĩ thì sao? Theo một bài báo [3] thì chi phí bệnh viện cho bệnh nhân covid dao động từ 51,389 USD cho bệnh nhân tuổi 21-40, nhưng có thể lên đến 78,569 USD cho tuổi 41-60. Tuổi càng cao, chi phí càng tăng, có lẽ là do các bệnh nền đi kèm. Thu nhập bình quân mỗi tháng ở Mĩ là khoảng 5420 USD. Chi phí covid làm mất 12 tháng lương của một người Mĩ trung bình!

Tóm lại, như các bạn thấy, chi phí khám và điều trị bệnh nhân covid là rất mắc. Chi phí khám và điều trị viêm phổi ở Mĩ (theo y văn) là khoảng 429 USD (giá năm 2018), tức chỉ bằng số lẻ (dưới 1%) chi phí covid. Điều này cũng nói lên rằng giảm nguy cơ nhập viện là một ưu tiên trong chiến lược kiểm soát dịch.

Việt Nam rất cần một nghiên cứu về chi phí khám và điều trị covid và so sánh với lợi ích lâm sàng. Câu hỏi là xã hội phải chi bao nhiêu tiền để cứu 1 bệnh nhân covid rất cần được trả lời càng sớm càng tốt.

___

[1] https://www.facebook.com/xuanson.vo.5/posts/2126120604211721

[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7602112

Tại sao phong toả không đạt hiệu quả?

Mấy hôm nay, báo chí nước ngoài [1-3] hay hỏi tôi câu hỏi trên (tại sao phong toả ở TPHCM không có hiệu quả), và tôi cũng chỉ có thể giải thích qua 3 giả thuyết liên quan đến thời gian và bối cảnh.

Xét dưới bất cứ góc độ nào thì chánh sách phong toả TPHCM đã không đạt mục tiêu. Số ca nhiễm vẫn tăng và chưa có xu hướng giảm. Tỉ lệ tử vong tăng vượt mốc (gấp 2 lần) trung bình trên thế giới. Tất cả các dự báo đều sai thảm hại. Kinh tế bị ảnh hưởng trầm trọng, doanh nghiệp bỏ đi. Quan trọng hơn là cảnh dân đói khát đã xuất hiện. Thành ra, nói cách gì thì nói, phong toả đã không thành công.

Một người xin ăn trên đường phố TPHCM trong thời gian phong tỏa. Ảnh của Bs Phan Xuân Trung chụp trong lúc đi khám bệnh.

1. Tại sao phong toả không đem lại hiệu quả?

Hiện nay thì chưa ai phân tích vấn đề đến nơi đến chốn vì còn quá thiếu dữ liệu. Tôi nghĩ đến 2 giả thuyết: thời gian phong toả và đặc điểm dân số của Thành phố.

Giả thuyết thứ nhứt là biện pháp phong toả áp dụng hơi trễ. Khi chánh sách phong toả được ban hành thì số ca nhiễm hàng ngày ở TPHCM đã đạt con số 464 một ngày, tăng gấp 2 so với những người trước đó. Điều này có nghĩa là dịch đã ‘bén rễ’, và lúc đó thì phong toả ít có tác dụng.

Đa số các phân tích mô hình mà tôi đọc được đều chứng minh rằng nếu áp dụng phong toả ngay sau khi dịch phát sanh thì mới có hiệu quả. Các phân tích đó còn chỉ ra rằng phong toả chỉ nên ngắn, chớ nếu kéo dài thì tác dụng cũng sẽ suy giảm theo thời gian (còn gọi là hiện tượng ‘lockdown fatigue’).

Giả thuyết thứ hai là đặc điểm dân cư ở TPHCM. Chúng ta biết rằng HCM có mật độ dân số khá cao, và một phần lớn cư dân sống trong các con hẻm chật chội. Một phần lớn cư dân có thu nhập thấp và họ sống nhờ đồng lương hàng tuần hay hàng tháng. Đây chính là những nhóm người ‘yếu ớt’ nhứt, hiểu theo nghĩa dễ bị bệnh và khi bị thì chịu hậu quả nặng nề.

Kinh nghiệm về phong toả ở các nước nghèo (như bên Phi châu) [4] cho thấy ở những nơi mà mật độ dân số cao và thiếu điều kiện vệ sinh, thì phong toả chẳng đem lại hiệu quả nào cả. Tình hình ở Nam Phi đúng như dự báo: sau vài tháng phong toả, số ca nhiễm và số ca tử vong vẫn tăng. Điều lạ lùng là sau khi phong toả thì số ca tử vong có vẻ giảm.

Giả thuyết thư ba là biến thể Delta. Chắc chắn biến thể này đã xuất hiện ở Việt Nam. Với hệ số lây lan rất cao (6-7), và khi con virus đã vào một gia đình thì xác suất cao là toàn bộ gia đình đều bị nhiễm. (Trước đây, thì chỉ khoảng 1/3 gia đình bị nhiễm). Biến thể Delta có thời gian ủ bệnh khá ngắn, và điều này làm cho việc truy vất hoặc ‘xét nghiệm thần tốc’ không có hiệu quả gì nhiều, vì trước khi phát hiện thì nó đã lây lan sang cho người khác.

Do đó, tôi nghĩ 3 yếu tố trên (thời gian phong toả và đặc điểm cư dân) có thể giải thích tại sao phong toả không đem lại hiệu quả.

2. Phong toả = lựa chọn

Khi quyết định phong toả thì tức là chúng ta đã làm một lựa chọn. Lựa chọn là cứu người bị nhiễm covid và (gián tiếp) hi sinh những người với bệnh khác. Đó là những bệnh mãn tính như tiểu đường, tiêm mạch, ung thư, thận, xương khớp, miễn dịch, v.v.

Chúng ta hay nói đến con số hơn 10,000 người tử vong ở TPHCM trong trận dịch này, nhưng chưa ai biết bao nhiêu là chết VÌ covid và bao nhiêu là chết VỚI covid. Tôi có lí do để tin rằng đa số là chết với covid.

Tại sao tôi tin vậy? Tại vì nhìn vào con số tử vong (xem hình), tôi thấy 35% tổng số ca tử vong là ở người dưới 60 tuổi. Ba mươi lăm phần trăm. (Xin ghi thêm rằng ở Úc này số người chết dưới 60 tuổi chỉ chiếm chừng 1%). Con số 35% nhiều người chết ở tuổi dưới 60 nói lên rằng họ có lẽ chết vì các bệnh lí đi kèm hơn là vì virus. Khi phong toả, chúng ta đã ‘hi sinh’ họ.

Phân bố số ca tử vong liên quan đến covid theo độ tuổi ở TPHCM. Chú ý: trên 35% tổng số ca tử vong covid là dưới 60 tuổi.

3. Phải làm gì?

Nếu đã xác định phong toả không đem lại hiệu quả thì phải nghĩ đến dỡ bỏ chánh sách phong toả. Nếu theo WHO thì số ca nhiễm phải được kiểm soát (hiểu theo nghĩa giảm suốt 14 ngày), hệ thống y tế sẵn sàng, v.v. Nhưng có cần theo WHO không? Tôi nghĩ không, vì những tiêu chuẩn họ đề ra là chung cho thế giới, còn áp dụng cho từng nơi thì tuỳ thuộc vào điều kiện nơi đó. Vả lại, mấy tiêu chuẩn của WHO lạc hậu trong tình huống đã có vaccine.

Vaccine mới là chìa khoá thoát phong toả. Số ca dương tính không phải và không nên là tiêu chuẩn thoát phong toả. Ở TPHCM, số người trên 18 tuổi được tiêm 1 liều đã khá cao (trên 90%?) và số được tiêm đủ 2 liều cũng đã gần 50% (?). Tôi nghĩ đó là tiêu chuẩn để thoát phong toả. Thoát theo lộ trình 4 bước mà tôi phác hoạ hôm trước [5].

____

[1] https://asiatimes.com/2021/09/counting-the-cost-of-vietnams-covid-meltdown

Counting the cost of Vietnam’s Covid meltdown

[2] https://asia.nikkei.com/Spotlight/Coronavirus/Vietnam-s-Ho-Chi-Minh-City-has-highest-COVID-death-rate-in-region

Vietnam’s Ho Chi Minh City has highest COVID death rate in region

[3] https://asia.nikkei.com/Spotlight/Coronavirus/Vietnam-vows-to-curb-COVID-in-Ho-Chi-Minh-City-as-deaths-spike

Vietnam vows to curb COVID in Ho Chi Minh City as deaths spike

[4] https://www.globalepidemiology.com/article/S2590-1133(20)30018-3/fulltext

[5] Có người quan tâm chánh đáng rằng nếu ngưng phong toả thì thành phố sẽ ‘toang’. Tôi không thích cách dùng chữ mù mờ đó (‘toang’ là gì? là sao?) Phải suy nghĩ cụ thể hơn là ‘toang’ chung chung. Có thể đoán trước rằng sau khi thoát phong tỏa số ca có thể sẽ tăng, nhưng số ca nhập viện thì giảm. Thử tưởng tượng có 10,000 ca dương tính, và trong số này có 1500 ca cần nhập viện lúc phong toả, nhưng sau vaccine thì chỉ còn 300 ca (do hiệu quả vaccine giảm nhập viện 80%). Chúng ta có thể mô hình như thế cho mỗi ngày. Tuy nhiên, để mô hình đàng hoàng thì cần dữ liệu về số ca nhập viện trong thời gian phong toả.

Thẻ xanh, thẻ vàng, và vài bất cập

Một trong những nguyên tắc của y tế công cộng là đơn giản. Thế nhưng trong thực tế, chánh sách chống dịch ở Việt Nam rất khó hiểu đối với người dân. Câu chuyện ‘thẻ xanh’, ‘thẻ vàng’ là một ví dụ đi ngược lại khoa học.

Theo tôi tìm hiểu [1] và mô tả đơn giản cho dễ theo dõi thì thẻ xanh là cho người đã tiêm đủ liều 2 vaccine (AstraZeneca, Pfizer, Moderna, Sinopharm, Sputnik), còn thẻ vàng là cho người đã tiêu 1 liều.

Nếu vậy thì tại sao phải gọi là thẻ xanh, thẻ vàng để gây thêm một tầng phức tạp. Tại sao không gọi là đã tiêm đủ 2 liều và tiêm 1 liều cho dễ hiểu.

Ở Úc này, người ta không có thẻ xanh, thẻ vàng; chỉ có một chứng chỉ điện tử đã tiêm đủ 2 liều vaccine. Và, theo tôi biết ở Anh, Mĩ, Canada cũng không có thẻ xanh, thẻ vàng; họ chỉ có một chứng chỉ kiểu Úc nhưng tên gọi khác một chút (như ‘Covid Pass’, ‘Vaccination Card’). Do đó, thẻ xanh, thẻ vàng là một ‘sáng kiến’ chỉ ở Việt Nam, nhưng là không cần thiết.

Càng không cần thiết khi có tiêu chuẩn về xét nghiệm sau khi tiêm chủng vaccine. Thật ra, qui định về thẻ xanh còn thêm một tiêu chuẩn là ‘xét nghiệm kháng nguyên định kì‘. Nhưng câu hỏi là tại sao lại cần xét nghiệm kháng nguyên sau khi đã tiêm vaccine?

Trong quá khứ đã có trường hợp người đã tiêm vaccine rồi sau đó đi xét nghiệm PCR hoặc/và kháng nguyên và có kết quả dương tính. Diễn giải kết quả này khá tế nhị. Trên lí thuyết, tiêm chủng vaccine không thể cho ra kết quả dương tính. Rất có thể kết quả dương tính là tín hiệu cho thấy người đó bị nhiễm trước hay sau khi tiêm vaccine.

Câu hỏi đặt ra là người đã tiêm vaccine có cần làm xét nghiệm kháng thể? Nhiều người nghi ngờ là sau khi tiêm vaccine, chưa chắc nó có hiệu quả, nên đòi đi xét nghiệm kháng thể. Nhưng có lẽ đây là việc không nên làm. Lí do là các phương pháp xét nghiệm này cho chúng ta biết một người đã bị phơi nhiễm virus trong quá khứ, chúng không phải là thước đo tin cậy về sự miễn dịch chống virus.

Tại sao xét nghiệm kháng thể không phải là thước đo đáng tin cậy? Tại vì các phương pháp xét nghiệm này chỉ cho chúng ta biết kháng thể chống nCov là hiện diện hay không hiện diện, nhưng chúng ta không định lượng, không cho biết bao nhiêu kháng thể trong cơ thể. Điều này có nghĩa là một người có thể có kết quả dương tính, nhưng lượng kháng thể có thể không đủ để bảo vệ chống lại virus. Mặt khác, nếu kết quả xét nghiệm là âm tính, thì nó cũng không có nghĩa là người đó không có miễn dịch, bởi vì các thành phần khác của hệ miễn dịch (như tế bào T) có thể đóng vai trò quan trọng trong việc chống virus.

Vì những lí do trên, các giới chức y tế không khuyến cáo làm xét nghiệm cho những người đã tiêm vaccine [1].

Tóm lại, tôi thấy việc ban hành thẻ màu là không cần thiết. Càng không cần thiết đòi hỏi xét nghiệm covid cho những người đã tiêm đủ liều vaccine. Chỉ cần một giấy chứng nhận là họ đã được tiêm 1 hay 2 liều vaccine. Không nên bày chuyện để làm phức tạp thêm một vấn đề vốn rất đơn giản.

____

[1] https://www.fda.gov/medical-devices/safety-communications/antibody-testing-not-currently-recommended-assess-immunity-after-covid-19-vaccination-fda-safety

____

[1] Thật ra, điều kiện hơi phức tạp hơn những gì tôi tóm tắt. Theo tôi biết qua tìm hiểu thì như sau:

Thẻ xanh:

Đối với loại vắc xin tiêm 2 mũi (AstraZeneca, Pfizer, Moderna, Sinopharm, Sputnik V): 14 ngày sau mũi thứ 2 và xét nghiệm kháng nguyên định kỳ đối với một số môi trường làm việc.

Người nhiễm SARS-CoV-2 khỏi bệnh, đã hoàn thành thời gian cách ly, trong vòng 180 ngày tính từ khi khỏi bệnh.

Người nhiễm SARS-CoV-2, tự làm xét nghiệm, tự cách ly sau đó khỏi bệnh thì phải xét nghiệm chứng minh có kháng thể.

Thẻ vàng:

Tiêm 1 mũi đối với vắc xin có yêu cầu 2 mũi (AstraZeneca, Pfizer, Moderna, Sinopharm, Sputnik V) và đã qua 14 ngày.

Có kết quả xét nghiệm định kỳ (3 ngày/lần) âm tính (có xác nhận theo hướng dẫn của Sở Y tế và được cập nhật vào hệ thống cơ sở dữ liệu điện tử để cấp và gia hạn thẻ).