Từ thành công vượt 5 làn sóng dịch của Nhật, chuyên gia đề xuất chiến lược giãn cách ngắn, nhanh về "bình thường mới" cho Việt Nam
Theo nhóm chuyên gia, khi số ca xuất viện ngày càng nhiều và số giường hoạt động chỉ còn dưới ngưỡng 50% thì bắt đầu nới lỏng hoặc thậm chí ngưng giãn cách, phục hồi hoạt động kinh tế - xã hội và bắt đầu tiếp tục trạng thái "bình thường mới" (bất kể số ca mới mắc hằng ngày vẫn chưa giảm đến 0).
Đề xuất chiến lược " ngưỡng giãn cách " để chống dịch
Dựa vào các bằng chứng khoa học, y văn và chiến lược chống dịch của các quốc gia, chúng tôi đưa ra ngưỡng 40%, 60%, và 80% tổng số giường bệnh điều trị COVID của các bệnh viện làm tiêu chuẩn cho giãn cách xã hội theo chỉ thị 19, 15 và 16 cho mỗi tỉnh thành.
Dựa vào lượng y văn hiện tại, chúng tôi đề xuất các ngưỡng giãn cách cho từng tỉnh thành như sau:
(1) Giãn cách cấp độ 1: Lấy mốc 40% tổng số giường điều trị làm ngưỡng để quyết định có cách ly xã hội hay không bằng chỉ thị 19. Có nghĩa là, khi số ca nằm viện vượt quá 40% tổng số giường hiện có thì phải cách ly xã hội ngay để tránh quá tải (hiện tại chưa tìm được y văn nào đề xuất ngưỡng thấp hơn).
(2) Giãn cách cấp độ 2: Lấy mốc vượt quá 60% tổng số giường hiện có làm ngưỡng để quyết định giãn cách xã hội theo chỉ thị 15.
(3) Giãn cách cấp độ 3: Lấy mốc vượt quá 60% tổng số giường hiện có làm ngưỡng để quyết định giãn cách xã hội theo chỉ thị 16.
Để khống chế các đợt của đại dịch COVID-19 bằng giãn cách xã hội, dường như chúng ta đã và đang phải đánh đổi bằng nhiều hậu quả lớn do giãn cách gây ra. Nhiều chiến lược và nhiều mô hình hướng đến giảm thiểu thiệt hại này đã được nghiên cứu và đề xuất.
Trong số đó, nhiều nhà khoa học lý luận rằng ngoài các tác động tiêu cực lên kinh tế - xã hội, giãn cách quá lâu ngày còn kéo theo sụt giảm đáng kể sự tuân thủ của người dân, trong khi hiệu quả của giãn cách lại phụ thuộc rất lớn vào sự hợp tác của họ. Do đó, giãn cách trong một thời gian dài không có nhiều hiệu quả như mong đợi, nhưng lại ảnh hưởng vô cùng nặng nề lên các khía cạnh khác.
Nhiều nhà nghiên cứu đề xuất thay thế giãn cách trong thời gian dài bằng chiến lược giãn cách theo từng giai đoạn ngắn.
Theo đó, người ta gợi ý đặt ra một "ngưỡng giãn cách". Ngưỡng này được đong đếm bằng một con số cụ thể, chẳng hạn tính theo phần trăm số giường bệnh đang hoạt động (trên tổng giường hiện có), hoặc trung bình số bệnh nhân nhập viện trong 7 ngày trước đó .
Khi tình hình thực tế vượt quá "ngưỡng" này, chẳng hạn khi số ca nằm viện vượt quá ngưỡng 60% tổng số giường, thì chính quyền nên đặt lệnh giãn cách thật nghiêm.
Ngược lại, khi số ca xuất viện ngày càng nhiều và số giường hoạt động chỉ còn dưới ngưỡng 50% thì bắt đầu nới lỏng hoặc thậm chí ngưng giãn cách, phục hồi hoạt động kinh tế - xã hội và bắt đầu tiếp tục trạng thái "bình thường mới" (bất kể số ca mới mắc hằng ngày vẫn chưa giảm đến 0).
Chiến lược đặt ngưỡng có nhiều ưu điểm lớn
Thứ nhất là khi đặt ra ngưỡng rõ ràng cụ thể, việc áp dụng sẽ hiệu quả, tránh mơ hồ phỏng đoán.
Số ca nằm viện (đường màu vàng) và số ca nặng phải chăm sóc ICU (đường màu xanh) có thể giúp dự đoán tốt hơn về gánh nặng y tế của COVID-19, so sánh với số ca mới mắc (đường màu xám).
Thứ hai, những tiêu chuẩn dựa trên số ca nhập viện hay số ca tử vong tương đối chính xác hơn so với tiêu chuẩn số ca dương tính, vốn phụ thuộc nhiều vào năng lực xét nghiệm .
Thứ ba, chọn tiêu chuẩn dựa trên số ca nằm viện/tử vong có thể định hướng chiến lược đúng đắn, giúp can thiệp sớm và giảm tác động của dịch (giảm nguy cơ quá tải bệnh viện, giảm số ca bệnh nặng/tử vong do quá tải, không được chăm sóc y tế đúng mức).
Tuy nhiên một trong những vấn đề lớn là những thang đo hay những con số trung bình đang được áp dụng trong nghiên cứu còn phức tạp và chưa thực tế, từ đó dẫn tới khó hiểu, khó áp dụng.
Thứ tư, khi giãn cách từng giai đoạn ngắn, đan xen với những giai đoạn nới lỏng, người dân sẽ thoải mái hơn và hợp tác chặt chẽ hơn với chính quyền, từ đó hiệu quả của biện pháp được tối ưu.
Đặc biệt, tác giả Kashyap và cộng sự tại Stanford (2020) đã đề xuất đếm số ca nhập viện để đo lường nguồn lực y tế tại địa phương, tình trạng sử dụng cũng như dựa vào đó để đưa ra chính sách thắt chặt hay nới lỏng giãn cách.
Nhóm tác giả nhận thấy tỷ lệ nhập viện chậm lại rõ rệt trong vòng mười ngày tính từ ngày đưa ra chính sách "Ai ở đâu ở đấy", bất kể số ca mới mắc vẫn tiếp tục tăng lên hằng ngày.
Họ cũng nhận thấy rằng sau bốn tuần thì những ca mắc COVID-19 bắt đầu thường gặp ở những người trẻ hơn so với đầu dịch (là những đối tượng được dự đoán ít khả năng bệnh nặng hơn). Rõ ràng dù số ca dương tính có gia tăng, số ca nhập viện dần dần có xu hướng giảm, và độ tuổi trung bình của những ca mới mắc cũng giảm.
Cả hai yếu tố này chứng minh rằng ở nửa sau của dịch, gánh nặng y tế bắt đầu được giảm xuống; phân hoá so với số ca mới tăng lên hằng ngày. Từ đó họ kết luận rằng nếu không sử dụng tỷ lệ nhập viện tại địa phương và phân bố ca dương tính theo độ tuổi, các mô hình đánh giá tình hình dịch sẽ đánh giá "quá tay" gánh nặng của COVID-19. Họ đề nghị các hệ thống y tế phải bắt đầu sử dụng những dữ liệu này để định lượng tác động của giãn cách và hỗ trợ lập kế hoạch mở cửa trở lại .
Thứ năm, đã có nhiều bằng chứng thực tế cho thấy việc tập trung vào số ca đang nằm viện và tải lượng bệnh viện có thể giúp vượt qua sóng dịch hiệu quả. Đơn cử như Nhật Bản, đã thành công suốt 5 đợt sóng dịch vừa qua, là một nước rất chú trọng đến giảm tải cho bệnh viện nhằm đạt trạng thái "bình thường mới". Đầu tháng 8/2021, khi tình hình số ca mắc mỗi ngày trong nước tăng đến hơn 10.000 ca, Thủ tướng Nhật đã thay đổi khẩn cấp chính sách nhập viện. Theo đó, Chính phủ Nhật kêu gọi bệnh nhân F0 không triệu chứng hoặc chỉ có triệu chứng nhẹ - trung bình nên tự cách ly và theo dõi tại nhà. Chỉ những ca bệnh nặng hoặc có nguy cơ biến chứng nặng mới được ưu tiên đưa vào bệnh viện để chăm sóc . Trong bối cảnh số ca mới ngày càng tăng cao và tăng nhanh, nguy cơ quá tải bệnh viện cũng tăng lên một cách đột biến. Vì vậy, việc siết chặt tiêu chuẩn nhập viện để dành giường bệnh cho những bệnh nhân thực sự cần được chăm sóc y tế là hợp lý. Cộng đồng có thể phẫn nộ và phản đối với chính sách này (vì sự bất bình đẳng, ai cũng muốn được nhập viện), nhưng Chính phủ nên giải thích và cứng rắn thực hiện chính sách này để đảm bảo mỗi giường bệnh đều được sử dụng một cách hiệu quả và tối ưu.
Thứ sáu, dựa vào các chỉ số khác như tỉ lệ phủ vaccine, tỉ lệ nhiễm trong dân số sẽ không đúng với từng thời kỳ từng biến chủng của virus, hiệu quả vaccine khác nhau tùy loại vaccine, và tùy từng địa phương có nhiều giường bệnh hay ít.
Đề xuất dùng đường cong số ca xuất viện và nhập viện để áp dụng chỉ thị
Từ những lý do trên, chúng tôi kiến nghị nên đặt ra một số ngưỡng để giãn cách để áp dụng tại các địa phương vừa nhằm phòng, chống dịch bệnh; vừa giúp phục hồi kinh tế - xã hội và giảm các gánh nặng do giãn cách.
Theo đó, chỉ cần có ba mức độ chống dịch thay vì rất nhiều chỉ thị như hiện tại. Mức độ 1 là nới lỏng nhất để bắt đầu bình thường mới (khá tương đồng với chỉ thị 19), mức độ 3 là siết chặt nhất tương ứng với trạng thái cách ly toàn xã hội (chỉ thị 16). Mức độ 2 nằm ở giữa hai mức độ này, tương ứng với chỉ thị 15.
Chúng tôi đề xuất dùng đường cong số ca xuất viện và nhập viện và tỷ lệ số ca đang nằm viện/tổng số giường làm ngưỡng để tăng/giảm giữa các mức độ này. Bất cứ khi nào số ca mới mắc, số ca nằm viện và số ca xuất viện thoả mãn "ngưỡng" thì có thể tăng/giảm theo từng mức độ.
Như vậy, lộ trình chống dịch sẽ theo hướng siết chặt dần ở giai đoạn đầu (mức độ 1, tăng lên mức độ 2 rồi đến mức độ 3 khi số ca mới ngày càng tăng), và nới lỏng dần ở giai đoạn sau theo lộ trình ngược lại.
Như vậy, thay vì phải giãn cách ngay từ đầu dịch đến cuối dịch, người dân chỉ phải trải qua nhiều nhất là một vài tuần giãn cách ở mức độ 3.
Minh hoạ về cách áp dụng linh hoạt ba mức độ chống dịch. Khi các con số thống kê đạt một ngưỡng số giường bệnh cho bệnh nhân điều trị COVID sẵn có sẽ quyết định tăng/giảm mức độ siết chặt hay nới lỏng xã hội. (Nguồn: The Japan Times, chỉnh sửa bởi Online Research Club).
Xin lưu ý con số chúng tôi đưa ra chỉ mang tính tham khảo. Thêm nữa, ngưỡng này nằm ở đâu thì phải tuỳ tình hình mỗi nơi, tuỳ vào đặc điểm dân số và địa lý, phân bố dân cư, nguồn lực y tế hiện có và khả năng huy động thêm nguồn lực để đáp ứng với dịch bệnh (khả năng chi ngân sách, lập bệnh viện dã chiến, kêu gọi nhân viên y tế,…).
Chính quyền nên phối hợp với đội ngũ các nhà khoa học từ trung ương và cả những nhà khoa học tại địa phương để đưa ra ngưỡng giãn cách tuỳ theo tình hình địa phương.
Gánh nặng do COVID-19 sẽ giảm đáng kể nếu các biện pháp cân bằng xã hội nghiêm ngặt được thực hiện, kèm với mức độ tuân thủ cao và sự đồng lòng của người dân .
Nhóm tác giả:
BS Nguyễn Khởi Quân ( Khoa Y, Đại Học Y Dược Huế, Huế)
Đặng Thanh Huy (Khoa Y, Đại học Quốc tế Sức Khỏe và Phúc lợi (IUHW) , Nhật Bản)
Nguyễn Văn Tài (Khoa Y, Đại học Quốc tế Sức Khỏe và Phúc lợi (IUHW) , Nhật Bản)
PGS.TS.BS Nguyễn Tiến Huy (Khoa Y, Trường Bệnh Nhiệt Đới và Sức Khỏe Toàn Cầu, Đại học Nagasaki, Nhật Bản)
Tài liệu tham khảo:
1. Casares M, Khan H. The Timing and Intensity of Social Distancing to Flatten the COVID-19 Curve: The Case of Spain. International journal of environmental research and public health. 2020;17(19).Tài liệu tham khảo
2. Duque D, Morton DP, Singh B, Du Z, Pasco R, Meyers LA. Timing social distancing to avert unmanageable COVID-19 hospital surges. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2020;117(33):19873-8.
3. Kashyap S, Gombar S, Yadlowsky S, Callahan A, Fries J, Pinsky BA, et al. Measure what matters: Counts of hospitalized patients are a better metric for health system capacity planning for a reopening. Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA. 2020;27(7):1026-131.
4. Ngonghala CN, Iboi E, Eikenberry S, Scotch M, MacIntyre CR, Bonds MH, et al. Mathematical assessment of the impact of non-pharmaceutical interventions on curtailing the 2019 novel Coronavirus. Mathematical biosciences. 2020;325:108364.
5. Verhagen MD, Brazel DM, Dowd JB, Kashnitsky I, Mills MC. Forecasting spatial, socioeconomic and demographic variation in COVID-19 health care demand in England and Wales. BMC medicine. 2020;18(1):203.
6. Sugiyama S. Japan changed its COVID-19 hospitalization policy: Here's what you need to know: The Japan Times; 2021 [Available from: https://www.japantimes.co.jp/news/2021/08/06/national/suga-covid-19-hospitalization-policy-explainer/ .
////
