Ba tháng qua, cả thế giới luôn hồi hộp vì Covid-19. Thật không dễ để theo dõi được tất cả các con số và nhiều thuật ngữ kỹ thuật. Chúng có nghĩa là gì và dùng để làm gì?
Tìm hiểu thuật ngữ về virus Covid-19
- Hệ số lây nhiễm cơ bản – Một người bệnh có thể lây cho bao nhiêu người?
- Thời gian ủ bệnh – Mất bao lâu thì người nhiễm virus mới có triệu chứng?
- Tỷ lệ chết bệnh – Bao nhiêu người nhiễm bệnh sẽ tử vong?
- Số ca bệnh không được nhận biết – Có bao nhiêu người nhiễm virus nhưng không được xét nghiệm?
- Tăng trưởng theo cấp số nhân – Tốc độ lây lan của virus nhanh đến đâu?
- Nguy cơ từ lối sống nhiều thế hệ trong một gia đình
- Vậy thì chúng ta nên làm gì?
“Hệ số lây nhiễm cơ bản”, viết tắt là R0, nói về khả năng lây lan của một virus. Con số này cho ta biết trung bình một người bệnh có thể lây bệnh cho bao nhiêu người khác. Nếu con số này lớn hơn 1 tức là một người bệnh có thể lây cho ít nhất là một người khác; nếu nhỏ hơn 1 tức là những người bị bệnh ít có khả năng lây cho người khác, và như thế sẽ số người bị lây sẽ ngày càng ít đi, cuối cùng là căn bệnh bị loại trừ hoàn toàn.
Hệ số lây nhiễm cơ bản – Một người bệnh có thể lây cho bao nhiêu người?
Để kiểm soát được sự lây lan của một virus, hệ số lây nhiễm cơ bản của nó phải nhỏ hơn 1.
Để kiểm soát được tình hình bệnh dịch hiện nay, chúng ta phải ngăn chặn được 2/3 tổng số các ca lây nhiễm.
Theo Tổ chức Y tế thế giới, R0 của virus corona mới vào khoảng 1,4 đến 2,5. Còn theo Tổ chức Y tế cộng đồng của Đức, Viện Robert Koch, thì R0 của virus này là 2,4 đến 3,3; tức là mỗi người bệnh có thể lây cho trung bình từ 2 đến 3 người. Như vậy có nghĩa là để kiểm soát được tình hình bệnh dịch hiện nay, chúng ta phải ngăn chặn được 2/3 tổng số các ca lây nhiễm.
Hiện nay chưa có vắc xin để sử dụng chính thức và cũng chưa có biện pháp hiệu quả tuyệt đối nào để chống lại virus, cho nên dự báo là số người nhiễm vẫn tiếp tục tăng lên chưa biết đến khi nào mới dừng lại.
Thời gian ủ bệnh – Mất bao lâu thì người nhiễm virus mới có triệu chứng?
Trung bình, thời gian ủ bệnh Covid-19 kéo dài 5 hoặc 6 ngày, nhưng cũng có thể từ một đến 14 ngày. Tức là có người nhiễm virus 1 ngày sau đã có biểu hiện ho, sốt, v.v. nhưng cũng người nhiễm virus nhưng không có biểu hiện gì khác thường ngay mà 14 ngày sau mới thấy ho, sốt, v.v.
Tuy nhiên các con số trên chỉ là ước tính dựa trên số liệu thu thập được cho đến nay. Hiện tại, các nghiên cứu nhận định một người bệnh có thể truyền virus trong vòng 24 đến 48 giờ trước khi người đó có triệu chứng. Nghiên cứu ở Thâm Quyến, Trung Quốc, cho thấy ¼ các ca bệnh là lây từ những người không hề có triệu chứng gì.
Một khi người bệnh có triệu chứng, họ có khả năng lây cho người khác trong vòng 7 đến 12 ngày sau nếu họ bị bệnh nhẹ, còn nếu họ bị bệnh nặng thì có thể lây cho người khác đến tận 2 tuần. Virus corona mới lây qua các giọt dịch cơ thể bắn ra do ho hoặc hắt hơi. Virus xuất phát từ càng sâu bên trong hệ hô hấp ra thì thời gian tồn tại của chúng càng dài, bạn có thể hình dung như này; virus trong nước mũi khỏe hơn virus trong nước bọt. Cho đến nay, chưa có bằng chứng thuyết phục cho khả năng virus lây qua chất bài tiết.
Tỷ lệ chết bệnh – Bao nhiêu người nhiễm bệnh sẽ tử vong?
Tỷ lệ chết bệnh cho thấy mức độ rủi ro dẫn đến tử vong trong số những người nhiễm virus corona mới. Tuy nhiên, rất khó để tính được tỉ lệ này trong tình hình bệnh dịch hiện nay, vì một số lí do.
Thứ nhất, tỷ lệ tử vong luôn tùy thuộc vào tình huống, thời gian và nơi xảy ra bệnh dịch. Mỗi nước trên thế giới lại chịu ảnh hưởng khác nhau từ Covid-19, tùy vào năng lực y tế, độ tuổi dân số, tập quán sinh sống và tình trạng bệnh nền.
Tất cả những yếu tố này (và các yếu tố khác nữa) quyết định mức độ chịu ảnh hưởng của dân cư khu vực đó sẽ ra sao. Chính vì thế gần như không thể đánh đồng tình hình toàn thế giới để tính tỷ lệ chết bệnh.
Những con số người ta đã dùng làm cơ sở tính toán tỉ lệ chết cũng có ảnh hưởng rất lớn. Ví dụ, nếu tính vào những ngày đầu đại dịch thì số người ốm rất nhiều nhưng số người chết lại ít, vì thế tỉ lệ này sẽ khá thấp, nhưng lại không chính xác. Việc này có thể thấy được từ tình hình ở Trung Quốc vào những ngày đầu của đợt bùng phát.
Mặt khác, có thể nói rằng nhiều trường hợp nhiễm bệnh mà không được biết, không được tính vào số liệu chính thức. Trong trường hợp này, số người chết so với số người ốm lại ra một tỉ lệ cao mà cũng không chính xác. Iran là một ví dụ cho trường hợp này.
Nhà toán học đồng thời là nhà dịch tễ học Adam Kucharski của Trường Y học Nhiệt đới London nhận định tỷ lệ chết thực tế do Covid-19 là 0,5 đến 2%, tức là cứ 100 người nhiễm thì có 1 hoặc 2 người chết.
Số ca bệnh không được nhận biết – Có bao nhiêu người nhiễm virus nhưng không được xét nghiệm?
Nói ngắn gọn là con số thực những người nhiễm virus nhưng không ai biết. Mặc dù Tổ chức Y tế thế giới (WHO), Trường đại học John Hopkins và Viện Robert Koch luôn giám sát và công bố con số các trường hợp đã được xác nhận, nhưng vẫn có những trường hợp không được xác nhận. Do đó tổng số người nhiễm và tốc độ lây lan nhanh đến đâu cũng chỉ tính được một cách tương đối, chủ yếu dựa vào số người được xét nghiệm.
Dựa vào tỉ lệ chết hiện nay, người ta có thể đưa ra các giả định về số người thực tế bị nhiễm virus. Ngoại suy từ số người chết, nhà toán học Tomas Götz của Trường đại học Koblenz và Laudau, Đức, tính ra rằng đến cuối tháng 2 đã phải có đến 40.000 người ở Italia nhiễm virus chứ không phải 800 người như báo cáo.
Tuy nhiên, phép tính này không thể áp dụng cho các nước khác, bởi số liệu ở mỗi nước được thu thập theo cách khác nhau và mức độ chính xác khác nhau tùy vào tình hình của mỗi nước.
Tăng trưởng theo cấp số nhân – Tốc độ lây lan của virus nhanh đến đâu?
Con người chúng ta khó hiểu được sự tăng trưởng không tuyến tính. Bằng trực giác, chúng ta luôn hiểu theo cách: hôm nay 1, ngày mai 2 thì một tuần là 7. Nhưng virus không phát triển theo cách đó mà theo cấp số nhân. Một người lây cho một người khác, hai người này lây cho hai người nữa, và 4 người đã nhiễm lây cho thêm 4 người nữa, cứ tiếp tục như vậy.
Ví dụ chúng ta bỏ thêm những hạt gạo lên trên một bàn cờ để minh họa cho cách tính trên. Bắt đầu từ ô A1 và mỗi ngày lại bỏ thêm những hạt gạo mới. Theo tăng trưởng tuyến tính (cấp số cộng) thì bàn cờ sẽ có 64 hạt sau 64 ngày, nhưng nếu theo tăng trưởng cấp số nhân thì sau 64 ngày số hạt gạo trên bàn cờ sẽ là 9.223.372.036.854.808 hạt.
Đôi khi việc so sánh con số tuyệt đối các ca bệnh ở các nước khác nhau cũng khá là lôi cuốn. Nhưng như thế vẫn chưa đủ bởi vì các con số này tăng lên nhanh vô cùng và ngày mai đã là những con số khác hẳn ngày hôm nay. Để theo dõi được sự lây lan của virus, người ta phải nhìn vào tốc độ gấp đôi của nó. Hiện nay, để tăng lên gấp đôi, virus cần ngày càng ít thời gian hơn. Chừng nào mà thời gian để virus tăng gấp đôi còn giảm thì số người bị nhiễm còn tăng lên, nhưng rất may là ở một số nơi, virus đang trên đà yếu dần.
Nhà toán học Adam Kucharski đang sử dụng các mô hình toán học để tìm hiểu thêm về các đợt phát triển của virus. Kiến thức này có thể giúp các chính trị gia và các chuyên gia y tế đưa ra các quyết định để kiềm chế sự lây lan của virus.
Trước đây, ông Kucharski đã từng áp dụng phương pháp này cho các trường hợp dịch Ebola, SARS và influenza, và hiện nay là cho Covid-19. Ông xác định được 4 thông số mô tả khả năng lây nhiễm của một căn bệnh, các thông số này được viết tắt theo tiếng Anh bằng các chữ cái đầu tiên: D – O – T – S (dots), cụ thể là:
- D (Duration) - Thời gian kéo dài: một người càng ốm lâu thì càng lây được cho nhiều người khác. Người ốm càng được cách li sớm thì càng ít cơ hội lây cho người khác.
- O (Opportunity) - Cơ hội: Virus có bao nhiêu cơ hội để lây từ người này sang người khác? Biến số này phần lớn tùy thuộc vào hành vi xã hội của chúng ta. Trong những hoàn cảnh bình thường, mỗi người có tiếp xúc trực tiếp với những người khoác khoảng 5 lần mỗi ngày. Con số này giảm đi nếu chúng ta giữ khoảng cách xã hội, hay là cách ly xã hội, tránh tiếp xúc trực tiếp, ví dụ không có những hành động chào hỏi như bắt tay, ôm hôn.
- T (Transmission probability) – Xác suất lây truyền: khả năng một người lây cho một người khác là bao nhiêu khi hai người gặp gỡ trực tiếp? Ông Kucharski và đồng nghiệp cho rằng cứ 3 cuộc gặp thì có 1 cuộc khiến virus truyền từ người này sang người kia.
- S (Suscepttibility) – Độ nhạy cảm: nếu một virus đã được truyền đi, thì khả năng người kia bị nhiễm đến đâu? Do hiện nay chưa có các cơ chế bảo vệ, không vắc xin, không miễn dịch chắc chắn, cho nên con số này gần như là 100%, tức là khi virus bắn ra và người khác gặp phải thì (gần như) chắc chắn người đó sẽ bị nhiễm.
Cuối cùng là sử dụng toán học để tính toán nốt: phép nhân, DOTS sẽ cho ra hệ số sinh sản. Cả 4 thông số này là những tiêu chí điều chỉnh để ngăn chặn sự lây lan của virus. Thông thường, tiêm vắc xin là biện pháp rất hiệu quả, nhưng vì chưa có vắc xin nên chúng ta chỉ có thể dựa vào DOT, tức là cách ly người ốm, tránh tiếp xúc xã hội, nếu ho và hắt hơi thì phải che miệng, và rửa tay thường xuyên.
Các biện pháp chúng ta đang áp dụng hiện nay là nhắm đến mục tiêu làm giảm đường cong biểu đồ dịch bệnh. Số ca bệnh không được vượt quá năng lực của các hệ thống y tế, để cho các bác sĩ không phải rơi vào tình trạng lựa chọn chữa trị cho bệnh nhân nào, bỏ bệnh nhân nào.
Nhưng vì sao tỉ lệ chết ở các nước lại khác nhau quá nhiều đến vậy? Ví dụ vì sao Italia quá tải trong khi số ca bệnh ở Đức cũng gần bằng mà tỷ lệ chết ở Đức lại thấp hơn nhiều?
Hai nhà kinh tế học Moritz Kuhn và Christian Bayer của Đức đã cố gắng giải đáp câu hỏi này. Các con số lâm sàng cho thấy người bệnh có tuổi càng cao thì tỉ lệ chết cũng càng cao. Các nhà kinh tế học cho rằng mọi người nhiễm bệnh chủ yếu từ môi trường làm việc, tức là một đất nước có số dân nằm trong độ tuổi lao động càng cao thì càng có nguy cơ nhiễm bệnh.
Nguy cơ từ lối sống nhiều thế hệ trong một gia đình
Hiện nay có nhiều mô hình khác nhau về cấu trúc xã hội. Các thế hệ có thể sống riêng ở nước A (các thế hệ không sống chung) nhưng lại sống gần nhau, cùng nhau ở nước B (các thế hệ sống chung).
Các nhà kinh tế học nhận thấy tỷ lệ chết tăng cao khi những người ở độ tuổi lao động sống chung một nhà với cha mẹ bởi vì việc sống chung làm gia tăng tiếp xúc giữa các thế hệ. Nếu lý thuyết này đúng, thì các nước có nguy cơ cao nhất là Ấn Độ, Đài Loan và Thái Lan, ở châu Âu thì là Serbia và Ba Lan.
Tỷ lệ các thế hệ sống chung - Tỷ lệ người trong độ tuổi từ 30 - 49 sống cùng bố mẹ.
Ở châu Á, xu hướng này (về mối liên hệ giữa các gia đình có người trong độ tuổi lao động sống chung với bố mẹ và tỉ lệ chết do Covid-19) chưa được nghiên cứu. Nhà kinh tế học Bayer cho rằng xu hướng này còn tùy thuộc vào tiêu chuẩn vệ sinh và lối sống của các gia đình.
Vậy thì chúng ta nên làm gì?
Nhà kinh tế học Kuhn nói rằng, điều đầu tiên là chúng ta cần giảm tiếp xúc giữa người già và người trẻ, tiếp theo là nếu chúng ta muốn thắng được trong cuộc chiến với Covid-19 thì chúng ta cần “suy nghĩ lại về các mạng lưới xã hội của mình” – người già cũng nên tránh tiếp xúc với nhau, và người trong độ tuổi lao động nên cân nhắc lựa chọn mô hình sống độc lập.
Ông ví tình hình hiện nay giống như “chúng ta đang phóng xe với tốc độ 180km/h về phía một vụ tắc đường. Việc duy nhất có thể làm là phải đạp phanh, rồi sau đó xem có thể tạt vào bên đường được kịp thời, hay ít nhất là cũng tránh không đâm phải đám tắc đường đó”.