Bauxite Việt Nam

GSTS Y khoa Nguyễn Văn Tuấn

Anh NHC thân mến, Nhân ngày cuối tuần, tôi thử làm một vài phân tích về tình hình dịch tễ học ở VN, và tóm tắt trong bài sau đây. Anh tùy nghi sử dụng nghen. Đây là 'bức tranh' đầu tiên về dịch Vũ Hán ở VN, vì tôi chưa thấy ai mô tả dịch bệnh một cách định lượng và có hệ thống cả.  Như anh biết số liệu về dịch bệnh ở VN rất hiếm và khó tìm. Các trang web của Nhà nước VN như BYT chỉ chủ yếu là thông tin hành chánh, nên khó sử dụng. Tôi phải sử dụng số liệu từ wiki do ai đó cập nhựt khá thường xuyên. Dùng dữ liệu đó, tôi thử mô tả tình hình dịch Vũ Hán ở VN. Cũng có vài kết quả thú vị.  Tôi cũng làm một dự báo dựa vào mô hình dịch tễ học. Kết quả dự báo cho thấy tình hình 60 ngày tới không đến nỗi tệ. Tối đa / xấu nhứt là chừng 2000 ca, nhưng tôi nghĩ rất có thể ít hơn 800 ca. Dĩ nhiên, dữ liệu gốc phải tốt thì dự báo mới tốt. Khổ nỗi là không ai biết dự liệu gốc tốt xấu ra sao, nên cũng khó nói. Tuy nhiên, nhìn vào Biểu đồ 1 thì số ca ở VN trồi sụt bất thường, và điều này làm tôi sợ là có can thiệp vào con số báo cáo. Chỉ sợ vu vơ thôi, chớ hi vọng là không có.  Nguyễn Văn Tuấn

Tính đến nay (4/4/2020), Việt Nam đã ghi nhận 239 ca nhiễm virus Vũ Hán. Tuy nhiên, số liệu cụ thể về phân bố các ca bệnh này vẫn chưa được công bố. Những biểu đồ dưới đây cung cấp một 'bức tranh dịch tễ' chung về dịch Vũ Hán ở Việt Nam. Những biểu đồ này được xây dựng dựa trên dữ liệu được cập nhựt hóa từ trang wikipedia [1], và do đó độ tin cậy của 'bức tranh' tùy thuộc vào độ chính xác của dữ liệu gốc.

Số ca mỗi ngày

Số ca mỗi ngày (Biểu đồ 1) cho thấy dịch bộc phát từ ngày 23/1/2020, và đã trải qua 2 đợt. Đợt 1 xảy ra vào khoảng cuối tháng 1 và đầu tháng 2, với số ca lác đác. Đợt hai bắt đầu từ cuối tháng 2 và đầu tháng 3, với số ca tăng nhanh. Nhưng số ca nhìn chung không tuân theo một xu hướng có thể dự báo bằng mô hình dịch tễ học, vì sự trồi sụt khá bất thường. Tuy nhiên, trong thời gian gần đây thì số ca có xu hướng giảm.

Biểu đồ 1: Phân bố số ca nhiễm mỗi ngày từ 23/1/2020 đến 3/4/2020

Giới tính

 

Trong số 238 ca xác định được giới tính, có 131 ca là nữ, chiếm 55% tổng số. Tình hình tính đến nay có vẻ hơi khác so với tình hình ở Vũ Hán, nơi 49% bệnh nhân là nữ (Biểu đồ 2).

Biểu đồ 2: Phân bố số ca theo giới tính (Female = Nữ giới, Male = Nam giới)

Tuổi

Tính trung bình, tuổi của các 236 bệnh nhân có số liệu (3 người không xác định được tuổi) là 36. Phân nửa bệnh nhân có tuổi 30 hoặc thấp hơn  (Biểu đồ 3). Không có sự khác biệt về độ tuổi giữa nam và nữ (Biểu đồ 4). Chỉ có 10% (20 / 186) người có tuổi từ 60 hay cao hơn. Tuổi trung bình ở bệnh nhân bên Đức là 47, và Ý là 63. Do đó, bệnh nhân COVID-19 ở Việt Nam tương đối trẻ hơn so với nước ngoài.

Biểu đồ 3: Phân bố số ca nhiễm theo nhóm tuổi. Có 3 ca chưa xác định được tuổi.

Biểu đồ 4: So sánh phân bố độ tuổi theo giới tính.

 

Quốc tịch

Gần 80% (n = 190) bệnh nhân là người mang quốc tịch Việt Nam. Nói cách khác, khoảng 20% là người mang quốc tịch nước ngoài. Người nước ngoài chủa yếu là Anh (chiếm gần 8% tổng số). Các quốc gia như Mĩ, Pháp, Ba Tây, mỗi nước 'đóng góp' 5 bệnh nhân cho Việt Nam. Nhưng các nước khác như Đức, Đan Mạch, Thụy Điển, Nam Phi, Ái Nhĩ Lan, Latvia, Tiệp, v.v. cũng có 1-3 bệnh nhân đang được điều trị ở Việt Nam (Biểu đồ 5).

Biểu đồ 5: Quốc tịch của bệnh nhân

 

Nguồn bệnh

Có 202 bệnh nhân được xác định nguồn bệnh, và phân bố nguồn bệnh được thể hiện quả Biểu đồ 5. Tính đến nay, hai nguồn bệnh chánh là chuyến bayVN0054 (35 bệnh nhân, chiếm 15% tổng số), và Bệnh viện Bạch Mai (BM, 26 ca bệnh, 11% tổng số). Buddha Bar có 9 bệnh nhân, chiếm ~4% tổng số ca bệnh được các định nguồn (Biểu đồ 6).

Biểu đồ 6: Nguồn bệnh. Chú ý "BM" là Bệnh viện Bạch Mai. "VN" là kí hiệu của các chuyến bay của Vietnam Airlines.

Nơi phát hiện

Biểu đồ 7 trình bày số ca nhiễm theo nơi phát hiện. Hà Nội ghi nhận 103 ca (43% tổng số), kế đến là TPHCM (51 ca, 21%). Các tỉnh khác như Vĩnh Phúc (11 ca, ~5%), Bình Thuận (9 ca, ~4%) cũng có số ca bệnh đáng kể. Nếu không tính Hà Nội và TPHCM thì phân bố số ca ở 3 miền như sau: Bắc với 41 ca, Trung có 32 ca, và Nam 11 ca.

Biểu đồ 7: Nơi phát hiện bệnh.

Tình trạng điều trị

Tính đến nay 25 bệnh nhân (~11%) đã được xuất viện. Số còn lại đang được điều trị. Chúng ta biết rằng VN may mắn là chưa có ai chết vì nhiễm virus Vũ Hán. Tuy nhiên, vì bệnh nhân ở VN là còn trẻ, nên nguy cơ tử vong nếu có thì cũng thấp. Chúng ta thử tính số tử vong 'kì vọng' (expected mortality) NẾU bệnh nhân VN có cùng tỉ lệ tử vong như ghi nhận ở Vũ Hán [2] thì VN sẽ có bao nhiêu ca tử vong? Câu trả lời là chỉ chừng 1.6 hay cao lắm là 2 ca tử vong. Nhưng cho đến nay, VN chưa có ca tử vong nào, và chúng ta có thể nói là nguy cơ tử vong ở VN thấp hơn so với Vũ Hán.

Hệ số lây lan

Vấn đề quan trọng trong mỗi trận dịch là ước tính hệ số lây nhiễm (còn gọi là 'reproduction ratio', R0). Như giải thích trước đây, R0 là chỉ số phản ảnh một người bị nhiễm lây lan cho R0 người khác. Nói cách khác, nếu R0 = 2, thì mỗi người bị nhiễm có thể lây lan cho 2 người khác. Hệ số này thường khác biệt giữa các nước vì tùy thuộc vào môi trường và tình hình lây lan. WHO dựa vào dữ liệu của Vũ Hán ước tính rằng R0 dao động trong khoảng 1.4 đến 2.5 [2]. Nhưng tình hình ở Việt Nam khác với Vũ Hán. Do đó, tôi dùng dữ liệu thực tế đến ngày 2/4 và kết hợp với thời gian ủ bệnh qua một nghiên cứu trên Ann Int Med (trung bình 5.1 ngày, độ lệch chuẩn 2.32 ngày) để mô phỏng [3]. Kết quả mô phỏng cho thấy tính trung bình R0 = 1.08, nhưng xác suất 95% có thể dao động từ 0.87 đến 1.33 (Biểu đồ 8).

Biểu đồ 8: Ước tính giá trị của hệ số lây lan (R0)

Dự báo tương lai

Các tham số trên (số ca bệnh, hệ số lây lan R0, và nhiễm lực) có thể dùng để dự báo số ca nhiễm trong tương lai. Phương pháp dự báo chủ yếu là 'branching process' [4], dựa vào giả định (i) số ca bệnh mỗi ngày tuân theo luật phân bố Poisson; và (ii) thời gian. Phương pháp phân tích xem mỗi số ca nhiễm là một tham số bất định chịu sự chi phối của luật xác suất. Kết quả dự báo (Biểu đồ 9) cho thấy trong 60 ngày tới, tổng số ca nhiễm mới có thể dao động trong khoảng 165 (tối thiểu) đến 2322 người (tối đa), với trung vị là 811 người. Tình huống tốt nhứt và xấu nhứt được trình bày trong Biểu đồ 10.

Biểu đồ 9: Dự báo tổng số ca nhiễm trong 60 ngày tới.

Biểu đồ 10: Dự báo số ca nhiễm (tích lũy) cho 60 ngày tới. Tình huống xấu nhứt thể hiện qua quantile 99%; tình huống tốt nhứt qua quantile 1%.

Tóm lại, phân tích dữ liệu sơ khởi ở cho thấy phân bố về đặc tính bệnh nhân ở Việt Nam tương đối khác so với các nước khác trên thế giới. Chẳng hạn như đa số bệnh nhân là trẻ tuổi (trung bình 36), trong khi đó bệnh nhân ở Vũ Hán tuổi trung bình 51, Đức 47, Ý 63. Đa số bệnh nhân ở Âu châu là nam giới (~60%), nhưng ở VN đa số là nữ giới (55%). Dữ liệu cũng cho thấy chỉ có gần 62% bệnh nhân Việt Nam là từ nước ngoài về (chớ không phải như nhiều người nghĩ rằng 'tuyệt đại đa số').

Phân tích dịch tế học cho thấy hệ số lây lan ở Việt Nam tương đối thấp (1.08, với khoảng tin cậy 95%: 0.87 - 1.33) so với dịch ở Vũ Hán. Ngoài ra, nhiễm lực (force of infection) đang có xu hướng suy giảm từ tuần qua. Với xu hướng hiện nay và hệ số R0 như ước tính, có thể dự báo rằng tổng số ca mới nhiễm trong 2 tháng tới trung bình là ~800 người, nhưng tình huống xấu nhứt là ~2100 người. Dĩ nhiên, đây là kết quả dựa vào giả định không can thiệp. Trong thực tế thì nhà chức trách đang can thiệp, nên số ca có thể thấp hơn dự báo.

Tôi phải nói thêm rằng những kết quả trên đây phụ thuộc vào phẩm chất của dữ liệu. Đặc biệt là ước tính hệ số R0, nếu số ca báo cáo mỗi ngày không đầy đủ, kém chính xác, hay cố ý làm giãn ra, v.v. thì sẽ làm lệch ước số R0. Khi hệ số R0 bị lệch thì các dự báo cũng bị ảnh hưởng theo.

N.V.T.

Ghi chú:

[1] Nguồn dữ liệu:

https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_d%E1%BB%8Bch_COVID-19_t%E1%BA%A1i_Vi%E1%BB%87t_Nam

[2] https://www.who.int/news-room/detail/23-01-2020-statement-on-the-meeting-of-the-international-health-regulations-(2005)-emergency-committee-regarding-the-outbreak-of-novel-coronavirus-(2019-ncov)

[3] Lauer SA, et al. The Incubation Period of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) From Publicly Reported Confirmed Cases: Estimation and Application. Ann Int Med 2020.

[4] Nouvellet P, et al. A simple approach to measure transmissibility and forecast incidence. Epidemics 2018;22:29-35.

Tác giả gửi BVN