VnReview
Hà Nội

COVID-19 dưới góc nhìn dịch tễ học

Các nhà khoa học, các chuyên gia y tế, và chính phủ trên toàn thế giới đang tích cực nghiên cứu để hiểu được phương thức lây lan của loại bệnh đường hô hấp mới xuất phát từ tỉnh Hồ Bắc của Trung Quốc – liệu nó sẽ đặt cả thế giới trước nguy cơ như thế nào? Một phần trong nỗ lực này là thông qua dịch tễ học: ngành khoa học chuyên nghiên cứu phương thức lây nhiễm của dịch bệnh trong cộng đồng dân cư và cách để kiểm soát chúng.

covid

Dịch tễ học sử dụng mọi thứ, từ yếu tố địa lý, đến những phép toán phức tạp, để hiểu được sự lây lan của dịch bệnh. Dưới đây là một số khái niệm cơ bản trong dịch tễ học mà bạn nên xem qua để vượt qua được nỗi sợ, biết được đâu là những thông tin không đáng tin cậy, và tránh được tình trạng bài ngoại vốn đang làm dậy sóng cộng đồng mạng xoay quanh dịch COVID-19 mới xuất hiện.

Lây lan

Một tiêu chí mà các nhà khoa học sử dụng để đánh giá một dịch bệnh lây lan ra sao trong một cộng đồng là "chỉ số sinh sản cơ bản", còn được gọi là "R0". Con số này cho chúng ta biết trung bình có bao nhiêu người đã bị lây nhiễm sẽ lây nhiễm cho người khác. Dù nó không thể hiện được tính nguy hiểm của một dịch bệnh, R0 là tiêu chí cho thấy khả năng lây nhiễm của một dịch bệnh mới, và giúp định hướng cho các chiến lược kiểm soát dịch bệnh được triển khai bởi các chính phủ và tổ chức y tế.

Nếu R0 thấp hơn 1, dịch bệnh về cơ bản sẽ sớm bị dập tắt: mỗi người bị lây nhiễm có cơ hội rất thấp để truyền bệnh cho một cá nhân khác. R0 lớn hơn 1 có nghĩa mỗi người bệnh sẽ lây nhiễm cho trung bình ít nhất 1 người khác, và người khác này sau đó có thể lây nhiễm cho nhiều người khác cho đến khi dịch bệnh lây lan trong toàn cộng đồng dân cư. Ví dụ, một chủng cúm mùa thông thường có R0 khoảng 1.2, có nghĩa cứ 5 người bị nhiễm, dịch sẽ lây lan sang trung bình 6 người mới, và những người mới này sẽ truyền bệnh cho nhiều người khác.

Sởi hiện là "nhà vô địch" khi xét đến tiêu chí này. R0 của bệnh sởi thường nằm giữa 12 và 18, có nghĩa mỗi người bị sởi sẽ lây nhiễm cho 12-18 người mới trong một cộng đồng chưa được tiêm vắc-xin. Trong thời kỳ trước khi vắc-xin được phổ biến rộng rãi, bệnh sởi có thể dễ dàng tấn công toàn bộ trẻ em trong một ngôi trường. Do đó đừng dại mà nghe theo những hội nhóm anti-vắc-xin trên mạng nhé!

"Miễn dịch cộng đồng" cũng phụ thuộc vào R0. Càng nhiều người miễn dịch với một căn bệnh trong cộng đồng dân cư, số người có thể bị nhiễm bệnh sẽ càng ít. Nếu khả năng miễn dịch nhờ tiêm vắc-xin đạt đến một mức tối ưu nhất định, hoặc đơn giản là không còn người mới nào để lây nhiễm, dịch sẽ bị dập. Miễn dịch cộng đồng sẽ dễ đạt được hơn nếu giá trị R0 thấp, bởi tốc độ lây nhiễm của căn bệnh tương ứng sẽ chậm hơn.

Nhưng điều quan trọng cần nhớ là R0 chỉ là một con số ước tính về khả năng lây lan của một dịch bệnh trong một cộng đồng dân cư cụ thể nếu không có hành động nào được tiến hành để ngăn dịch. Cả SARS và MERS đều có giá trị R0 (từ 2-5) cao hơn so với cúm mùa, nhưng không bao giờ lây lan rộng rãi đến mức trở thành một đại dịch toàn cầu. Trong khi đó, cúm luôn lây lan rộng mặc cho có chỉ số sinh sản cơ bản tương đối nhỏ: Trung tâm Kiểm soát Dịch bệnh Mỹ (CDC) ;ước tính từ 3-11% dân số Mỹ bị nhiễm cúm mỗi năm.

Quay lại với chủng mới của virus Corona mà chúng ta gọi là COVID-19. Bởi dịch bệnh này vẫn còn khá mới, các nhà nghiên cứu vẫn đang thu thập dữ liệu cần thiết để tính ra R0 trong thời gian thực. Tính đến ngày 19/2/2020, con số R0 ước tính đối với COVID-19 là trên 1.4 nhưng dưới 4, trong phạm vi giống các virus Corona khác như SARS.

covid

Chỉ số R0 của các dịch bệnh phổ biến (từ trên xuống, từ trái sang: MERS, Ebola, cúm gia cầm, COVID-19, SARS, quai bị, rubella, đậu mùa, sởi)

Nguy hiểm chết người

Một con số quan trọng khác để hiểu được các loại dịch bệnh là "tỉ lệ ca tử vong", hay CFR: "bao nhiêu phần trăm trong số người nhiễm bệnh bị chết bởi căn bệnh đó? Ví dụ, bệnh dại có tỉ lệ ca tử vong 99% nếu không được chữa trị kịp thời. Cảm lạnh, dù có R0 tương đối cao, nhưng tỉ lệ tử vong là hầu như bằng 0 (ngoại lệ là những người bị suy giảm miễn dịch). Cúm mùa có CFR thấp, nhưng số người mắc bệnh mỗi năm lại cao, và CDC ước tính có đến 30.000 người Mỹ có lẽ đã chết từ tháng 10/2019 – 2/2020 vì căn bệnh này.

Tương tự, sởi có khả năng lây nhiễm cực cao, nhưng hiếm khi gây tử vong (dù những tác động của nó lên hệ miễn dịch có thể khiến bệnh nhân dễ mắc phải những căn bệnh có khả năng đe dọa đến tính mạng khác). Đậu mùa có khả năng lây nhiễm thấp hơn, với R0 từ 5-7, nhưng CFR của nó lại vào khoảng 30%, khiến nó trở nên khá nguy hiểm. Sởi, dù ít nghiêm trọng hơn, nhưng có tỉ lệ lây nhiễm cao đến nỗi cần một cộng đồng được tiêm vắc-xin lớn hơn nhiều để đạt được miễn dịch cộng đồng; vắc-xin đậu mùa thì có thể giúp đạt được miễn dịch cộng đồng ở tỉ lệ thấp hơn nhiều, và đã xóa sổ được dịch bệnh này hoàn toàn vào năm 1980.

Hiện tại, CFR đối với một dịch bệnh mới nổi như COVID-19 là rất khó để ước tính được chính xác, đơn giản là bởi mọi con số liên quan đến nó đều tương đối nhỏ. Một tính toán sơ bộ vào ngày 8/2/2020 cho thấy CFR của COVID-19 vào khoảng 1.4% - có nghĩa là trong 1.000 người nhiễm bệnh, khoảng 14 người sẽ chết – nhưng con số này chỉ dựa vào các ca bệnh từ bên ngoài Trung Quốc, chủ yếu vì số liệu trong Trung Quốc do chính phủ kiểm soát và nhiều nhà nghiên cứu nhận định là không đáng tin cậy. Những con số này nhiều khả năng sẽ thay đổi trong vài tuần và vài tháng tới, nhưng CFR đối với COVID-19 dường như thấp hơn đối với SARS và MERS. Tuy nhiên, số lượng ca bệnh tập trung tại một khu vực của Trung Quốc là khá cao, gây áp lực lớn lên cơ sở hạ tầng y tế - một vấn đề đáng quan ngại đối với bất kỳ đại dịch lớn nào.

Biết những điều chưa biết

Dịch tễ học là một trò chơi của những cái "nếu như" và những ước tính. Tỉ lệ ca tử vong, chỉ số sinh sản cơ bản, và các tiêu chí khác, đều được lấy từ dữ liệu thực tế thông qua các mô hình toán học của căn bệnh. Bởi quá trình lây nhiễm phụ thuộc vào một loạt các điều kiện phức tạp, bao gồm những thứ như thời tiết và hoạt động du lịch, nên hai đợt bùng dịch của cùng một loại virus có thể dẫn đến những tình hình dịch bệnh khác nhau. Đó là lý do tại sao R0 thường xuất hiện dưới hình thức một khoảng số: không phải vì các mô hình tính toán của chúng ta tệ, mà vì bản thân thực tại vốn khá rắc rối.

Dịch tễ học là công cụ để làm sáng tỏ bệnh dịch và định hướng cách chúng ta đối phó với chúng. Nó vừa làm rõ khả năng lây lan của các dịch bệnh từ quốc gia này sang quốc gia khác trong thời kỳ hội nhập hiện này, vừa cho thấy các giải pháp cách ly toàn thành phố hay cấm hoạt động du lịch không giúp ngăn chặn sự lây lan một cách hiệu quả, mà ngược lại còn gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến đời sống của những người không bị nhiễm bệnh, cùng những hệ quả tiêu cực về mặt kinh tế. Và cuối cùng, dịch tễ học cho phép chúng ta so sánh COVID-19 với các dịch bệnh khác, để biết được tình hình hiện tại của nó tồi tệ đến đâu và khả năng nó có thể lây lan rộng rãi đến mức nào nếu chính phủ không đưa ra được những phương thức xử lý đúng đắn. Chúng ta có thể chưa biết mọi thứ về COVID-19, nhưng kiến thức từ dịch tễ học giúp chúng ta biết được cần những gì để chiến đấu với dịch bệnh này.

Minh.T.T (theo PopularScience)

Chủ đề khác