Series COVID-19: Hệ số lây nhiễm R

Chào các bạn! Hơn 2 tháng rồi mình mới lại viết bài cho blog. Lý do là đợt vừa rồi mình bận bịu thu xếp đồ đạc và về Việt Nam cách ly. Sau 2 tuần ở trong “trại”, được tiếp xúc với nhiều hoàn cảnh bị kẹt ở nước ngoài, mình càng thấm thía được sự ảnh hưởng to lớn của dịch COVID-19 đến tất cả mọi người. Chính vì vậy, mình muốn tìm hiểu và viết một số bài về dịch bệnh này trên khía cạnh liên quan đến khoa học dữ liệu để giúp mọi người, cũng như chính mình, hiểu rõ hơn về nó.

Khi nhắc đến COVID-19, có lẽ mọi người đã quá quen với những chỉ số như số ca nhiễm mới, số ca tử vong, số xét nghiệm được thực hiện,… Ngoài ra, có một chỉ số khác được gọi là hệ số lây nhiễm cũng quan trọng không kém, thường được dùng để đánh giá mức độ nghiêm trọng của một dịch bệnh mới và hỗ trợ cho việc ra quyết định các chính sách phòng và chống dịch. Bài hôm nay mình xin giới thiệu qua về hệ số này và tìm hiểu xem nó được sử dụng như thế nào.

Hệ số lây nhiễm là gì

Trong dịch tễ học, hệ số lây nhiễm được định nghĩa là số người (trung bình) bị lây nhiễm từ một người bệnh. Đây là một chỉ số rất quan trọng trong việc đánh giá mức độ lây nhiễm của dịch bệnh, và thường được ký hiệu bằng R (Reproduction number).

Giả sử đối với dịch bệnh X, những ai nhiễm bệnh X sẽ lây cho trung bình R người khác, thì R chính là hệ số lây nhiễm. Giả sử thêm nữa là người nhiễm bệnh sẽ khỏi sau 1 ngày và không lây lan thêm, dịch bệnh sẽ lây lan theo cấp số nhân với hệ số R, tức là số ca nhiễm mới trong 1 ngày bất kỳ sẽ bằng R lần số ca nhiễm trong ngày hôm trước.

Ví dụ về lây lan theo cấp số nhân hệ số 2

Giá trị của R thể hiện tốc độ lây lan của dịch bệnh, R càng cao thì dịch bệnh lây càng nhanh.  Như ở ví dụ dịch bệnh X ở trên, với R = 1, sẽ cần 1000 ngày để dịch bệnh lây cho một ngôi làng có 1000 người. Nhưng với R = 2, chỉ mất khoảng 10 ngày là tất cả mọi người trong ngôi làng đó sẽ nhiễm bệnh. Hơn thế nữa, chỉ khoảng 3 tuần sau đó, dịch bệnh từ ngôi làng này sẽ lây nhiễm cho dân số trên toàn cầu (khoảng 8 tỷ người – và tất nhiên bao gồm mình và cả các bạn đang đọc blog này).

R0 và Rt và ứng dụng

Hệ số lây nhiễm cơ bản, ký hiệu bởi R0, là hệ số lây nhiễm ở thời điểm ban đầu, khi chưa có sự can thiệp nào để ngăn chặn sự lây lan của dịch bệnh. Hệ số này hay bị nhầm lẫn với Rt, số ca nhiễm trung bình từ một người bệnh ở thời điểm t, khi mà cộng đồng đã nhận ra sự có mặt của dịch bệnh và có những biện pháp nhất định để hạn chế sự lây lan. Dưới đây là một số ứng dụng của 2 hệ số này.

Đánh giá khả năng lây lan của dịch bệnh với R0

Chỉ số R0 thường được dùng để đánh giá xem một dịch bệnh mới xuất hiện có khả năng lây lan như thế nào trong cộng đồng. Khi R0 < 1, dịch bệnh sẽ không lây lan rộng, nhưng với R0 > 1, dịch bệnh sẽ có thể lây lan thành đại dịch. Ví dụ như thời điểm đầu tháng 3 năm 2020, khi tổ chức y tế thế giới WHO công bố đại dịch COVID-19, hệ số cơ bản được ước tính rơi vào khoảng  từ 2 đến 2.5. Nếu không có sự can thiệp nào để thay đổi tốc độ lây lan, COVID-19 cũng sẽ lây lan theo cấp số nhân tương tự như bệnh dịch X ở trên.

Hệ số lây nhiễm cơ bản của một số bệnh truyền nhiễm phổ biến (nguồn – http://cebm.net)

Đánh giá tính khả thi của miễn dịch cộng đồng với R0

Miễn dịch cộng đồng là trạng thái khi một tỷ lệ lớn dân số có được sự miễn dịch, từ đó gián tiếp ngăn ngừa sự lây lan của dịch bệnh. Tỷ lệ này tối thiểu cần phải là 1 –  1/R0 (nguồn: http://Herd Immunity: A Rough Guide), trong đó R0 là hệ số lây nhiễm cơ bản. Trong trường hợp COVID-19, với ước tính hệ số lây nhiễm cơ bản R0 từ 2 – 2.5, miễn dịch cộng đồng đạt được khi có ít nhất sự miễn dịch cho 50% – 60% dân số. 

Mối liên hệ giữa hệ số lây nhiễm cơ bản và tỷ lệ dân số cần có miễn dịch để đạt được miễn dịch cộng đồng. 

(https://www.cebm.net/covid-19/when-will-it-be-over-an-introduction-to-viral-reproduction-numbers-r0-and-re/)

Miễn dịch cộng đồng có thể đạt được bằng cách tiêm chủng hoặc để cho dịch lây lan tự nhiên trong cộng đồng cho đến khi một số lượng người đủ lớn nhiễm bệnh, phục hồi và rồi có kháng thể. Dựa trên cơ sở này, trong khi vaccin dành cho COVID-19 vẫn chưa được nghiên cứu hoàn chỉnh và lưu hành rộng rãi, một số quốc gia đã xem xét sử dụng phương án để dịch tự lây lan nhằm đối phó với COVID-19.

Đánh giá hiệu quả của các biện pháp chống dịch với Rt

Trên thực tế, hầu hết các quốc gia đều áp dụng các biện pháp phòng chống dịch bệnh như đóng cửa biên giới, giãn cách xã hội, cách ly người từ vùng dịch về, bắt buộc đeo khẩu trang khi ra đường,…  Mục tiêu của những chính sách này thường là giảm hệ số lây nhiễm Rt (hệ số lây nhiễm tại thời điểm t). Lý tưởng nhất là làm giảm hệ số này xuống dưới 1, vì nếu không thì dịch bệnh sẽ vẫn tiếp diễn cho đến khi tất cả mọi người nhiễm bệnh. 

Ví dụ như Singapore đã làm tương đối tốt việc kiểm soát COVID-19 với hệ số lây nhiễm Rt hiện nay được ước tính là 0.58. Trong khi đó, với hệ số lây nhiễm Rt là 1.10, nước Mỹ có lẽ vẫn cần bổ sung và tăng cường các biện pháp ngăn ngừa sự lây lan của dịch bệnh.

Ước tính hệ số lây nhiễm Rt (nguồn: http://epidemicforecasting.org)

Tạm Kết

Nhìn chung, khi COVID-19 diễn ra được nửa năm rồi thì giờ ai ai trên thế giới cũng biết đây là đại dịch. Có lẽ hiện giờ hệ số lây nhiễm Rt chủ yếu được dùng như một chỉ số để trả lời một số câu hỏi như các biện pháp chống dịch hiệu quả ra sao, và khi nào là thời điểm thích hợp có thể nới lỏng các biện pháp cách ly?

Lần tới mình sẽ chia sẻ một số phương pháp để ước tính hệ số lây nhiễm như SIR-based model hay generative-based model. Nếu các bạn biết hoặc có hứng thú với mô hình nào khác thì chia sẻ với mình nha 😉

Mặc dù tình hình COVID-19 ở Việt Nam đã lắng xuống nhưng cũng đừng quên đeo khẩu trang khi ra ngoài và rửa tay thường xuyên nhé 🙂 Chúc các bạn và những người thân yêu thật nhiều sức khỏe!

 

About the author

Harry D.

Harry D.

View all posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *