Nguyễn Tuấn -Dự báo dịch Vũ Hán cho Việt Nam 2 tháng tới

Một trong những câu hỏi quan trọng về dịch Vũ Hán ở Việt Nam là trong tương lai gần tình hình dịch sẽ ra sao. Rất thiếu những dữ liệu về tình hình dịch ở Việt Nam, nên rất khó trả lời câu hỏi này. Trong bài trước [1], tôi đã tóm lược bức tranh dịch Vũ Hán ở Việt Nam, và trong cái note này tôi sẽ bàn qua về ước tính chỉ số R0 (reproduction ratio) và ước tính số ca nhiễm trong 60 ngày tới cho Việt Nam.

Nguyễn Tuấn -Dự báo dịch Vũ Hán cho Việt Nam 2 tháng tới

Xu hướng

Trước hết là số liệu về dịch bệnh. Theo trang wiki [2] thì tính đến ngày 2/4 đã có 227 ca nhiễm. Số liệu được báo cáo từng ngày, nên rất dễ cho việc phân tích. Cách đơn giản nhứt là đếm số ca mỗi ngày, và Biểu đồ 1 sau đây trình bày con số đó tính từ ngày 23/1/2020 đến 2/4/2020.
.


Như có thể thấy, tình hình dịch diễn ra trong 2 thời điểm: trước 23/2 chỉ vài ca lác đác, nhưng từ 6/3 trờ đi thì số ca hàng này tăng nhanh. Có ngày số ca lên đến 19 ca (ngày 22/3). Mặc dù xu hướng chung là tăng, nhưng số ca thì có vẻ trồi sụt bất thường. Điều này đòi hỏi phải có phân tích bằng mô hình.​

Hệ số lây lan

Vấn đề quan trọng trong mỗi trận dịch là ước tính hệ số lây nhiễm (còn gọi là 'reproduction ratio') và kí hiệu là 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 [3]. Nhưng tình hình ở Việt Nam khác với Vũ Hán, và đòi hỏi phải có ước số riêng.

Hệ số này được ước tính qua phương pháp được mô tả chi tiết trong Cori et al [4]. Phương pháp này đòi hỏi phải có thời gian ủ bệnh, mật độ phân bố của số ca nhiễm (có thể ước tính từ Biểu đồ 1). 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 [5]. 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 2).

Nhiễm lực (force of infection)

Một thông số khác mang tính dịch tễ học cũng quan trọng không kém là 'nhiễm lực'. Hệ số này được ước tính như là tỉ số của số ca mới nhiễm trên tích số của số ca có nguy cơ (susceptible) và thời gian phơi nhiễm. Vẫn dùng mô phỏng tôi có Biểu đồ 3 dưới đây. Kết quả phân tích cho thấy nhiễm lực có vẻ đang suy giảm từ cuối tháng 3, và điều này là một tính hiệu đáng mừng. Có thể nó phản ảnh biện pháp của chánh phủ đang có hiệu quả.
Biểu đồ 3: Nhiễm lực tính từ lúc dịch mới phát sinh cho đến nay. Xu hướng gần đây là giảm.

Dự báo tương lai

Đến phần quan trọng là dự báo về tình hình dịch trong tương lai gần. 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' [6], dựa vào giả định (i) số ca bệnh mỗi ngày tuân theo luật phân bố Poisson; và (ii) thời gian. Xin nói trước rằng vì đây là mô phỏng, nên kết quả cũng mang tính bất định.

Kết quả dự báo (Biểu đồ 4) 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.
Biểu đồ 4: Kêt quả mô phỏng dự báo số ca nhiễm trong 60 ngày tới. Tổng số ca nhiễm có thể dưới 500, nhưng cũng có thể ~2000 người, nhưng trung bình là 811 người.

Biểu đồ 5: Dự báo số ca nhiễm tích lũy trong 60 ngày tới. Biểu đồ trình bày cho nhiều tình huống thấp nhứt (1%) đến cao nhứt (99%).

Tóm lại, một số điểm chánh có thể rút ra từ phân tích dự báo này: (i) hệ số lây lan ở Việt Nam tương đối thấp (1.08, với khoảng tin cậy 95%: 0.87 - 1.33); (ii) nhiễm lực đang có xu hướng suy giảm từ đầu tháng Tư; và (iii) tổng số ca mới nhiễm trong 2 tháng tới [tính từ 2/4] là [trung bình] 811 người. Tuy nhiên, nếu can thiệp thì số ca chắc chắn sẽ giảm.


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. Mà, khi R0 bị lệch thì các dự báo cũng bị ảnh hưởng theo. Chúng ta hi vọng rằng dữ liệu VN ok.

.nguyenvantuan