VẮC-XIN COVID-19 CÓ HIỆU LỰC NHƯ THẾ NÀO? ĐÂY LÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC SỐ LIỆU THỐNG KÊ… VÀ NHỮNG GÌ CHÚNG KHÔNG THỂ HIỆN
Thống kê về hiệu lực của vắc-xin thường dựa trên kết quả
của các thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên. (Art-Aleatoire.com), Tác giả cung cấp
Đại dịch COVID-19 đã phổ biến thuật ngữ hiệu lực của vắc-xin [vaccine efficacy] tới công chúng. Nhưng những con số về mức độ hiệu lực này có ý nghĩa gì?
Ví dụ, thoạt nhìn, hiệu lực của vắc-xin là 70% có thể khiến người ta nghĩ rằng có 30% trong số những người được tiêm phòng không được vắc-xin bảo vệ và có thể mắc bệnh. Nhưng điều này không thể xảy ra, vì rõ ràng là 30% những người đã được tiêm ngừa không phải ai cũng nhiễm bệnh. Tỷ lệ phần trăm dường như gieo rắc sự rối rắm.
Là giáo sư thống kê chuyên giải thích các khái niệm kỹ thuật cho những người không chuyên, chúng tôi đề nghị làm sáng tỏ những con số này. Khái niệm này liên quan đến các thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên (RCT), như các thử nghiệm vắc-xin Moderna, Pfizer-BioNTech hoặc Astra Zeneca Giai đoạn 3.
Thông thường, RCT theo dõi hai nhóm lớn, được gọi là nhóm thuần tập [cohort], tương đồng ở các phương diện thích đáng (ví dụ: về phân bố tuổi và sắc tộc). Một nhóm thuần tập được tiêm vắc-xin mới, nhóm còn lại được tiêm giả dược không có tác động đến khả năng miễn dịch.
Những người tham gia được chỉ định ngẫu nhiên để nhận vắc-xin hoặc giả dược (đó là lý do tại sao đây được gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên), nhưng không phải tất cả mọi người sẽ được tiêm vào cùng một ngày. Tại những thời điểm xác định trước, tính từ lần tiêm đầu tiên, liều thứ hai được tiêm. Suốt quá trình theo dõi, số người có kết quả xét nghiệm dương tính cũng như những người phải nhập viện hoặc tử vong, được đếm và so sánh giữa các nhóm thuần tập.
Hiệu lực của vắc-xin: một thước đo tương đối
Để làm rõ điểm mấu chốt về hiệu lực của vắc-xin, chúng tôi sử dụng các giá trị giả định đơn giản. Điều này giúp các phép tính bớt phức tạp trong khi vẫn gần đúng với những gì được tuân thủ trong các thử nghiệm.
Hãy tưởng tượng hai nghiên cứu cho hai loại vắc-xin, vắc-xin A và vắc-xin B, và trong mỗi nghiên cứu, hai nhóm thuần tập – đã tiêm phòng và chưa tiêm – với 10.000 người tham gia mỗi nhóm. Hai mươi ngày sau khi tiêm vắc-xin, chúng tôi đếm những người có kết quả xét nghiệm dương tính với bệnh và báo cáo hiệu lực của vắc-xin (VE): VE (A) = 60% đối với vắc-xin A và VE (B) = 80% đối với vắc-xin B. Các giá trị được tính toán như thế nào? Chúng có ý nghĩa gì? Một chỉ báo là việc so sánh giữa nhóm được tiêm chủng với chưa tiêm chủng.
Để minh họa, giả sử rằng trong thời gian nghiên cứu, trong dân số chung có số mới mắc [bệnh] là 1 ca bệnh trên 10.000 người mỗi ngày. Vì vậy, trong một nhóm thuần tập gồm 10.000 người chưa được chủng ngừa, chúng tôi có trung bình một ca nhiễm bệnh mỗi ngày và sau 20 ngày, chúng tôi kết thúc với 20 ca nhiễm bệnh trong số những người chưa được tiêm ngừa. Còn những người đã được tiêm phòng thì sao?
Giả sử chúng ta phát hiện 8 người bị lây nhiễm trong Nghiên cứu A và 4 người bị nhiễm trong Nghiên cứu B. Bằng cách so sánh với nhóm thuần tập được tiêm giả dược có 20 người bị nhiễm, chúng ta có thể thấy rằng vắc-xin đã giảm 12 người bị lây nhiễm trong Nghiên cứu A và 16 người trong Nghiên cứu B.
Lịch sử lây nhiễm trong 20
ngày, hai loại vắc-xin và một giả dược: mỗi bước cho biết số ca mắc mới trong một
ngày cụ thể. Giả định: một trường hợp mắc trên mỗi 10.000 người hằng ngày, VE
(A) = 60%, VE (B) = 80%.
Hiệu lực bảo vệ này chính là hiệu lực của vắc-xin được tính như sau:
· Nghiên cứu A: VE (A) = (20-8)/20 = 12/20 = 0,6 = 60%
· Nghiên cứu B: VE (B) = (20-4)/20 = 16/20 = 0,8 = 80%
Công thức trên minh họa một thực tế rằng VE định lượng mức giảm nguy cơ bị nhiễm bệnh khi người ta so sánh giữa một người được tiêm chủng với một người chưa được tiêm chủng chứ không phải chính nguy cơ.
Trong ví dụ số của chúng tôi, nguy cơ lây nhiễm khi không có vắc-xin là 1/10.000 người mỗi ngày. Nếu VE = 80%, nguy cơ này giảm 80%: số ca nhiễm ở người được tiêm chủng là 1/5 (hoặc 100-80 = 20%) số trường hợp nhiễm bệnh trong nhóm không được tiêm chủng. Do đó, nguy cơ nhiễm bệnh khi tiêm chủng là 1/50.000 người mỗi ngày.
Nếu VE = 0% thì sao? Nghĩa là lúc này người đã được tiêm phòng gặp nguy cơ hệt như người chưa tiêm! Và nếu VE = 100%? Không có ai trong số những người đã được tiêm ngừa bị nhiễm bệnh.
Tóm lại, VE không phải là tỷ lệ phần trăm của nhóm thuần tập, cũng không phải là tỷ lệ phần trăm của dân số; VE là tỷ lệ phần trăm những người có khả năng bị lây nhiễm dù đã được bảo vệ bởi vắc-xin.
Dự kiến số mắc sau 10
ngày: tỷ lệ mới mắc 10 trên 100.000 mỗi ngày; VE = 80%.
Thời gian cũng đóng một vai trò then chốt.
Chúng ta có thể so sánh các chiến lược tiêm chủng không?
Một vấn đề khác được đưa ra trong bản tin là các chính sách tiêm chủng. Chúng tôi đề xuất so sánh hai chiến lược tiêm chủng, hoãn hoặc không hoãn việc phân phối liều thứ hai của vắc-xin trong khoảng thời gian 40 ngày. Chúng tôi giả định rằng:
· Tỷ lệ nhiễm chưa được tiêm chủng: một trên 10.000;
· VE1 = 60%: hiệu lực sau liều đầu tiên;
· VE2 = 80%: hiệu lực sau liều thứ hai;
· Chúng tôi tiêm vắc-xin cho một nhóm 20.000 người được chia làm hai nửa, H1 và H2.
Vắc-xin COVID-19 không có tác dụng tiêm chủng ngay lập tức vì phải mất khoảng 14 ngày để có kết quả đáng kể, nhưng để minh họa, chúng tôi giả định rằng không có độ trễ tiêm chủng. Trong Kịch bản 1, chúng tôi chỉ tiêm vắc-xin cho nhóm H1, vào ngày thứ nhất với liều một và vào ngày 21 với liều hai; trong Kịch bản 2, chúng tôi tiêm phòng cả nhóm H1 lẫn H2 nhưng chỉ với một liều duy nhất.
Hai kịch bản tiêm chủng với
10.000 mũi tiêm vào ngày 1 và ngày 21.
Kịch
bản nào sẽ thắng? Nhóm nào bị nhiễm ít hơn sau 40 ngày? Câu trả lời được minh
họa trong biểu đồ dưới đây:
Dự kiến số nhiễm ở ngày 20
và 40: hai kịch bản.
Có thêm 18% ca mắc bệnh trong Kịch bản 1 nhưng tại sao? Trong trường hợp này, ngay cả khi những người nhóm H1 được chủng ngừa đầy đủ hai liều, những người nhóm H2 vẫn bị nhiễm bệnh với tỷ lệ không giảm vì họ không được chủng ngừa. Vì vậy, ví dụ đơn giản này gợi ý rằng hoãn liều thứ hai và tiếp tục tiêm liều đầu tiên trong một thời gian có thể có lợi.
Điều đáng nói là, trong thực tế, còn phải cân nhắc nhiều điều hơn, như mức độ nghiêm trọng và tỷ lệ tử vong hoặc các hạn chế về mặt hành chính. Quả thật, nếu những người trong nhóm H1 dễ gặp biến chứng bệnh nặng hơn, thì trong 20 ngày qua, số ca bệnh nghiêm trọng như vậy ở Kịch bản 2 nhiều gấp đôi so với Kịch bản 1. Do đó, không có kịch bản chiến thắng rõ ràng, vì trong Kịch bản 2 có thể có nhiều ca nghiêm trọng hơn, trong khi ở Kịch bản 1 thì có nhiều ca nhiễm hơn. Những số liệu minh họa này chỉ ra thách thức trong việc tìm ra các chiến lược tiêm chủng tốt nhất.
Số ca mỗi ngày: Nhiều hay ít?
Tại sao phải bận tâm với tỷ lệ một ca nhiễm mới trên 10.000 người mỗi ngày? Nghe có vẻ thấp mà. Chà, đó là con số cao theo tiêu chuẩn của Trung tâm Kiểm soát Dịch bệnh Hoa Kỳ [U.S. Centers for Disease Control]. Chỉ cần xem xét: Trong số 38 triệu người Canada, có tới 26.600 ca mắc mới mỗi tuần – cao gấp 10 lần so với những gì Canada trải qua vào đầu tháng 7 năm 2021. Mùa hè năm ngoái, năm 2020, trong các nhóm thuần tập tiêm giả dược của nghiên cứu vắc-xin RCT tỷ lệ mới mắc bệnh là gần như hai hoặc khoảng bốn trên 10.000 mỗi ngày.
Cuối cùng: Hiệu lực của vắc-xin là 50% thì sao?
Vào tháng 6 năm 2020, FDA đã đặt ngưỡng hiệu lực được chấp nhận cho vắc-xin là VE = 50% hoặc cao hơn. Chúng ta đã vượt qua mục tiêu này rất nhiều, với báo cáo VE = 95% hoặc VE = 94,1% sau hai liều.
Tuy nhiên, ngay cả một loại vắc-xin có hiệu lực 50% cũng rất đáng giá: nó có thể giảm một nửa nguy cơ nhiễm trùng hoặc nhập viện. Trên thực tế, cùng một loại vắc-xin có thể có những hiệu lực khác nhau, tùy thuộc vào biến cố được xem xét: đối với những trường hợp nặng và nhập viện, vắc-xin Astra Zeneca đã cho thấy hiệu lực là 100%.
Có nhiều phân tích phức tạp hơn trong các nghiên cứu thực địa đang diễn ra bao gồm khái niệm liên quan về hiệu quả vắc-xin [vaccine effectiveness]. Chúng tôi đề cập đến những vấn đề này trong một bản thảo gần đây chưa được xuất bản, nhưng đây là một chương khác trong câu chuyện vắc-xin.
Bạn có câu hỏi về vắc-xin COVID-19? Gửi email cho chúng tôi theo địa chỉ ca-vaccination@theconversation.com và các chuyên gia vắc-xin sẽ giải đáp thắc mắc trong các bài viết sắp tới.
THÔNG TIN VỀ CÁC TÁC GIẢ
 |
| Sorana Froda |
 |
| Fabrice Larribe |
Phó Giáo sư, Khoa Toán học; Nhà nghiên cứu danh dự, STATQAM, Đại học Quebec tại Montreal (UQAM)
Giáo sư Thống kê, Khoa Toán học, Đại học Quebec tại Montreal (UQAM)
Tuyên bố công khai
Các tác giả không làm việc, tư vấn, sở hữu cổ phần hoặc nhận tài trợ từ bất kỳ công ty hoặc tổ chức nào được hưởng lợi từ bài viết này, và không có sự trực thuộc nào ngoài giới chuyên môn của mình.
Huỳnh Thị Thanh Trúc dịch
Nguồn: How effective are COVID-19 vaccines? Here’s what the stats mean … and what they don’t, The Conversation, Aug 10, 2021.
----
Bài có liên quan:
----
Chú thích của người dịch:
Các thuật ngữ sử dụng trong bài và giải thích chuyên môn dưới đây sử dụng tài liệu Khái niệm và thuật ngữ cơ bản sử dụng trong các nghiên cứu khoa học sức khoẻ định lượng, Trường Đại học Y tế Công cộng, Hà Nội 2018.
Hiệu lực (Efficacy)
Mức độ mà một can thiệp đạt được mục tiêu trong điều kiện lý tưởng (phòng thí nghiệm hay quần thể mẫu mực).
Ví dụ: Hiệu lực vaccine (vaccine efficacy) là tỷ lệ giảm nguy cơ mắc bệnh ở nhóm được dùng vaccine so với nhóm không dùng vaccine.
Hiệu quả (Effectiveness)
Mức độ mà một can thiệp đạt được mục tiêu trong điều kiện thực tế (điều kiện lâm sàng thực tế, cộng đồng dân cư thực tế).
Ví dụ: Một loại vaccine ở giai đoạn thử nghiệm lâm sàng cho thấy hiệu lực rất cao nhưng khi đưa vào thực tế cộng đồng, vaccine dạng uống này lại cho hiệu quả bảo vệ thấp vì trẻ em sẽ không chịu dùng.
