Tỉ lệ tử vong COVID-19 là bao nhiêu?

Có lẽ đó là câu hỏi rất nhiều bạn (và tôi) muốn biết. Câu hỏi thứ hai là bao nhiêu phần trăm trong cộng đồng nhiễm Covid-19? Rất may là đã có ít nhứt 2 nghiên cứu trả lời hai câu hỏi này: số ca nhiễm cao hơn, nhưng nguy cơ tử vong thì thấp hơn những gì chúng ta đang thấy.

Ước tính tỉ lệ tử vong vì dịch Vũ Hán không dễ chút nào. Một cách đơn giản, chúng ta chỉ cần lấy số ca tử vong chia cho số ca bị nhiễm là có câu trả lời. Ví dụ như ở Đà Nẵng, tỉ lệ tử vong tính theo cách đơn giản này dao động trong khoảng 5 đến 6%. Chỉ số này gọi là “case fatality ratio” (CFR). Chỉ số này có vấn đề vì chúng ta không biết bao nhiêu ca nhiễm thật sự ngoài cộng đồng, nên CFR thường cao hơn thực tế.

Chỉ số Infection Fatality Ratio (IFR) chính xác hơn. Để tính IFR, chúng ta cần phải biết có bao nhiêu ca nhiễm trong cộng đồng. Số ca nhập viện hay được phát hiện không phản ảnh tổng số ca nhiễm, bởi vì còn nhiều ca nhiễm ngoài cộng đồng chúng ta chưa phát hiện vì chưa test. (Nói như ông Trump [rằng càng test nhiều thì càng tìm ra nhiều ca nhiễm] cũng đúng dù ổng bị nhạo báng). Do đó, xác định số ca nhiễm trong cộng đồng là rất quan trọng để ước tính nguy cơ tử vong và để đánh giá qui mô của dịch.

Cách tốt nhứt để đánh giá qui mô dịch Vũ Hán là đo lường antibody (kháng thể) SARS-Cov-2 trong cộng đồng. Người bị nhiễm thường sản sinh ra kháng thể IgG để chống trả virus, và có thể đo lường sau 2-3 tuần bị nhiễm (tuy có vài trường hợp kéo dài đến 90 ngày). Thường thì các nhà khoa học đo kháng thể IgG bằng phương pháp ELISA, nhưng nếu không có thì dùng phương pháp khác. Phương pháp ELISA không phải là hoàn hảo, nên độ nhạy (sens) thường cỡ 85% và độ đặc hiệu (spec) thì cao hơn (98-99%). Khi biết được hai độ nhạy và đặc hiệu, và biết tỉ lệ dương tính (p) có thể ước tính tỉ lệ nhiễm thật trong cộng đồng rất dễ dàng:

(p + spec – 1) / (sens + spec -1 )

Ở bên Anh [1], người ta đã làm test đó trên ~122,000 người trong thời gian 20/6/2020 đến 13/7/2020. Kết quả cho thấy tỉ lệ nhiễm là 6% (có thể dao động trong khoảng 5.8 đến 6.1%).

Bao nhiêu người chết? Tính theo IFR thì nguy cơ tử vong là 0.9% (khoảng tin cậy 95% 0.86 đến 0.94). Phân tích chi tiết cho thấy:

  • Nam có nguy cơ tử vong cao hơn nữ (1.07% vs 0.71%);
  • Tuổi càng cao, nguy cơ tử vong càng cao: tuổi 45-64 (0.5%), nhưng tuổi 75+ thì nguy cơ tử vong lên gần ~12%.

Một phân tích đa quốc gia [2] cũng cho ra kết quả như trên, nhưng rất khác nhau giữa các quốc gia. Tôi tóm tắt dữ liệu của nghiên cứu [2] qua biểu đồ dưới đây để các bạn có thể hiểu hơn.

Fig 1: Tỉ lệ tử vong có liên quan đến virus Vũ Hán theo độ tuổi và giới tính. Dữ liệu tổng hợp từ 45 quốc gia. Tỉ lệ này được tính bằng cách lấy số ca tử vong chia cho tổng số ca nhiễm. Dưới tuổi 50, tỉ lệ tử vong gần 0, nhưng tăng nhanh sau 70 tuổi.

Nguồn: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.08.24.20180851v1.full.pdf

Yếu tố nào dẫn đến tử vong? Một công trình công bố trên PeerJ (do tôi biên tập) cũng cho thấy độ tuổi là yếu tố nguy cơ, nhưng ngoài ra còn có các yếu tố sinh hoá như hypersensitive troponin I, Creatine kinase isoenzyme [3].

Fig 2: Các yếu tố liên quan đến tử vong vì dịch Vũ Hán. Nghiên cứu này được thực hiện ở một bệnh viện Vũ Hán.Nguồn: https://peerj.com/articles/9885/#

Nói tóm lại, nghiên cứu ở Anh cho thấy cứ 100 người trong cộng đồng, có chừng 6 người bị nhiễm virus Vũ Hán, và con số này cao hơn nhiều so cới thực tế. Tuy nhiên, tỉ lệ tử vong liên quan đến dịch Vũ Hán thấp (chỉ 0.9%, hay 9 trên 1000 người nhiễm), đa số xảy ra ở người trên 60 tuổi, và nam có nguy cơ tử vong cao hơn nữ.

***

[1] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.08.12.20173690v2.full.pdf

[2] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.08.24.20180851v1.full.pdf

Age-specific mortality and immunity patterns of SARS-CoV-2 infection in 45 countries

[3] https://peerj.com/articles/9885/#

Dự báo dịch Covid-19 cho Đà Nẵng

Sáng nay (23/8/2020) có dịp xem xét dữ liệu về dịch Covid-19 ở Đà Nẵng và tôi thử làm vài thể thao tâm trí. Tôi muốn trả lời câu hỏi quan trọng là dịch diễn biến ra sao và dự báo tương lai. Tình hình có vẻ lạc quan.

Dữ liệu này lấy từ trang web của Sở Y Tế Đà Nẵng. Phải khen Sở Y Tế Đà Nẵng vì họ cập nhựt dữ liệu rất tốt, có lẽ còn tốt hơn … Bộ Y Tế. Thông tin rất chi tiết và rất có ích cho nghiên cứu. Nếu cho góp ý, tôi chỉ góp ý rằng họ nên bỏ đi tên họ (dù là viết tắt) của bệnh nhân, vì điều này sợ vi phạm quyền riêng tư của bệnh nhân.

Tôi tải dữ liệu về máy tính cá nhân, làm vài động tác “clean up”, rồi áp dụng các mô hình dịch tễ học định lượng để trả lời hai câu hỏi trên. Mô hình có vài giả định về thời gian lây nhiễm, nhưng tôi lấy từ dữ liệu thực tế. Kết quả có thể tóm tắt qua các biểu đồ sau đây.

Biểu đồ 1 mô tả diễn biến dịch từng ngày tính từ 25/7/2020 đến 22/8/2020. Trong thời gian đó có 374 ca nhiễm được ghi nhận. Số ca nhiễm tăng cao vào đầu tháng 8, rồi trồi sụt một thời gian ngắn, và sau đó là có xu hướng giảm. Tuy nhiên, số ca nhiễm lại có xu hướng tăng nhẹ trong ngày 20/8. Nhưng tình hình chung là số ca nhiễm suy giảm.

Biểu đồ 1: Số ca nhiễm hàng ngày ở Đà Nẵng tính từ 25/7 đến 22/8/2020.

Về đặc điểm của bệnh nhân: Nữ bị nhiễm nhiều hơn nam (61% vs 39%). Tuổi trung bình là 47, nhưng có người nhiễm là em bé mới sanh (?) và người nhiễm cao tuổi nhứt là 93 tuổi.

Về địa lí, số người nhiễm đông nhứt là Hải Châu (68), kế đến là Thanh Khê (49), Sơn Trà (48), Hoà Vang (43), Cẩm Lệ (41). Các quận khác có số nhiễm <30. Số đang điều trị là 302, số phục hồi 52, và số tử vong là 20.

Biểu đồ 2 gọi là ‘force of infection’ hay ‘nhiễm lực’. Biểu đồ này cho thấy quả thật nhiễm lực đang suy giảm, và chắc đến đầu tháng 9 hay cuối tháng 8 thì sẽ 0. Tin mừng.

Biểu đồ 2: Lực nhiễm (force of infection) theo thời gian. Như có thể thấy lực nhiễm cao nhứt vào đầu tháng 8 nhưng suy giảm nhanh sau đó. Tín hiệu mừng.

Biểu đồ 3 là dự báo cho 60 ngày tới. Dự báo là việc làm rất nguy hiểm (vì dễ sai), nhưng chúng ta thử dùng mô hình dịch tễ học xem sao. Tình huống xấu nhứt là sẽ có thêm 750 ca nhiễm (tích luỹ đến 15/10/2020), nhưng tôi nghĩ tình huống đó khó xảy ra. Tình huống lạc quan là chừng 130 ca mới (tính từ nay đến 15/10).

Biểu đồ 3: Dự báo cho 60 ngày tới, trục tung là số ca nhiễm tích luỹ. Dự báo cho nhiều tình huống. Lạc quan nhứt là “1%” xác suất, xấu nhứt là “99%” xác suất.

Biểu đồ 4 là ước tính hệ số lây nhiễm. Tính chung, hệ số lây nhiễm ở Đà Nẵng không cao, chừng 1.04 (trung bình), nhưng có thể lên đến 1.2 (cao nhứt). Có vài bệnh nhân lây cho 4 người khác (đa số trong gia đình), nhưng đa số chỉ lây cho 1-2 người khác. Một đa số lớn hơn là không/chưa lây cho ai.

Biểu đồ 4: Phân bố hệ số lây nhiễm (R0). R0 có thể dao động trong khoảng 0.9 đến 1.2, với trung bình là 1.04. Không đến nổi cao như quan sát ở vài nước Âu châu.

Tóm lại, dữ liệu thực tế về dịch Vũ Hán từ Đà Nẵng cho thấy số ca nhiễm đang suy giảm, nhưng có vài ‘trồi sụt’ trong 2 ngày qua. Nếu dịch vẫn diễn ra, và tình huống lạc quan nhứt là từ nay đến giữa tháng 10 có thể có thêm 130 ca.

Các bạn đọc trong tư thế giải trí thôi. Lí do là tất cả các mô hình đều sai, nhưng có vài mô hình có ích (George Box) để các bạn tôi ở Đà Nẵng chuẩn bị hay có kế hoạch đối phó.

_______

Nguồn: Dữ liệu do Sở Y Tế Đà Nẵng cung cấp

https://congdulieu.vn/dulieuchitiet/23242