Sở Y tế tỉnh Kon Tum

http://www.syt.kontum.gov.vn

Ước tính Rt trong hỗ trợ hoạch định chiến lược phòng chống COVID-19

Một vài mô hình toán học đã thử phân tích các dữ liệu của vụ dịch SARS-CoV-2 nhằm tìm hiểu tính chất lan truyền của vi rút, cũng như đánh giá nỗ lực dự phòng lây nhiễm các ca mới và xem xét một cộng đồng có đặc tính nhân khẩu học riêng biệt có thể bị nhiễm bệnh như thế nào; phần lớn đều theo một mẫu chung đã được biết đến từ lâu, mô hình SIR.
Một trong những thông số được sử dụng theo mục đích này là số nhân lên cơ bản R0 (Basic Reproduction Number R0), thể hiện số lượng người trung bình bị một cá thể đơn lây nhiễm một khi cộng đồng hoàn toàn dễ cảm nhiễm và chưa được cảnh báo về loại vi rút gây nhiễm. Từ định nghĩa như vậy, R0 ≥ 1 cho thấy đợt dịch có động thái nhân lên, trong khi R0 < 1 đồng nghĩa với bệnh nhiễm đang mất dần đi. Khi chúng ta nghiên cứu về một đợt bùng phát dịch đang xảy ra, khi mà cộng đồng người dân đã được cảnh báo và đã có những biện pháp phòng dịch, thông số thể hiện số lượng ca nhiễm phát sinh từ một cá thể đơn trong khoảng thời gian phát sinh một thế hệ (generation time = time between consecutive infections – thời gian giữa những lần nhiễm kế tiếp nhau), là số nhân lên hiệu quả Rt (Effectieve Reproduction Number Rt) [xem Hình để hiểu khái niệm].
 

                                              
HÌNH | Những giai đoạn khác nhau có thể được nhận biết trong một đợt bùng phát dịch, với đặc điểm là số người mà một cá thể đơn có thể lây nhiễm. Trong hình, một cá thể (màu đỏ) có thể lan truyền vi rút sang nhiều người khác nhau (màu đen), một phần cộng đồng dân cư không bị lây (màu xám). Một số người được cách ly (màu xanh lá), làm giảm nguy cơ lây bệnh của họ một cách hiệu quả. Phía bên phải của Hình là Rt thể hiện số ca có thể bị lây nhiễm mới từ một cá thể trong từng mỗi giai đoạn của vụ dịch (trong hình thời gian tính bằng tuần). Trong những ngày đầu, một cá thể có thể lây lan cho vài người trước khi cách ly, nhưng số ca mới khiến cộng đồng được cảnh báo, các động thái siết chặt về chính sách y tế công cộng và những hành động tự thân của mỗi cá nhân có thể giúp kiểm soát vụ dịch, hiệu quả khi thấy Rt giảm dần.
Chú thích dịch: self-isolation = tự cách ly; general quarantine =  cách ly tập trung.
PAHO (Pan American Health Organization: Tổ chức Y tế toàn Châu Mỹ) cũng ban hành hướng dẫn tính toán Rt với EpiEstim[1] và phép chiếu (projection) với CovidSIM.eu[2] nhằm:
            1. Hiểu được diễn biến đường cong dịch tễ của các ca bệnh COVID-19 tại các nước.
          2. Nhận biết hiệu quả của các biện pháp xã hội và y tế công cộng hiện dùng tại quốc gia đó có làm giảm được Rt (số nhân lên hiệu quả).
            3. Nhận định hiệu quả của đường cong dịch tễ và Rt trong quyết sách nâng cao các biện pháp xã hội và y tế công cộng vào một thời điểm bất kỳ.
CovidSIM cho phép người sử dụng mô hình hóa hai biện pháp can thiệp: cách ly ca bệnh để giảm lây và giảm tiếp xúc chung (ví dụ: giãn cách xã hội, cách ly tập trung,…). Các mô hình CovidSIM phản ánh tác động qua lại của hai biện pháp này lên trên việc giảm R0 và Rt  như phương trình sau đây:
 

Chú thích dịch: effctive reproductive number = số nhân lên hiệu quả; basic reproductive number = số nhân lên cơ bản; impact due to case isolation = tác động do cách ly ca bệnh; impact due to general contact reduction = tác động của giãn cách xã hội chung
Các nhà dịch tễ học ưa thích mô hình toán học có thể sử dụng các công cụ trên, giúp ước tính diễn biến dịch tễ của vụ dịch đang xảy ra tại địa phương, tham mưu đưa ra các biện pháp xã hội và y tế công cộng cho công tác phòng chống dịch bệnh./.
 
Phạm Bá Đà – Hội Y Dược học tỉnh Kon Tum (lược dịch)


Nguồn:  
1. COVID-19 Modelling Exercise. Technical guide (Methodology and Parameters) https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/52405/PAHOIMSPHECOVID-19200031_eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y
2. COVID-19 Modelling Exercise. A “HOW TO” calculate Rt guide with EpiEstim https://harvardanalytics.shinyapps.io/covid19/
3. Sebastian Contreras et al (2020); “Real-Time Estimation of Rt for Supporting Public-Health Policies Against COVID-19”; Frontiers in Public Health; doi:10.3389/fpubh.2020.556689
 
[1] https://harvardanalytics.shinyapps.io/covid19/
 
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây