Số người chết thực sự trong đại dịch: nhiều hơn hàng triệu người so với con số chính thức

SỐ NGƯỜI CHẾT THỰC SỰ TRONG ĐẠI DỊCH: NHIỀU HƠN HÀNG TRIỆU NGƯỜI SO VỚI CON SỐ CHÍNH THỨC

Các quốc gia đã ghi nhận khoảng năm triệu ca tử vong do COVID-19 trong hai năm, nhưng số người chết vượt mức trên toàn cầu ước tính gấp đôi hoặc thậm chí gấp bốn lần con số này.

Tác giả: David Adam

Một gia đình đứng bên mộ một người thân đã mất vì COVID-19 ở Manaus, Brazil, vào tháng 5 năm 2020. Nguồn: Andre Coelho/Getty

Ngày Thanh Minh năm ngoái đánh dấu một cột mốc nghiệt ngã. Vào ngày 1 tháng 11, dữ liệu chính thức cho thấy số người chết trên toàn cầu do đại dịch COVID-19 đã vượt qua 5 triệu người. Hiện con số này đã đạt mức 5,5 triệu. Nhưng số liệu đó là một ước tính quá thấp. Hồ sơ về số tử vong vượt mức [excess mortality] – một độ đo bao hàm việc so sánh tất cả các trường hợp tử vong được ghi lại với những trường hợp dự kiến sẽ xảy ra – cho thấy số người đã chết trong đại dịch cao hơn rất nhiều.

Tính toán xem còn bao nhiêu người chết là một thách thức nghiên cứu phức tạp. Việc này không đơn giản chỉ là đếm số tử vong vượt mức ở mỗi quốc gia. Các nhà khoa học đã nhận thấy một số dữ liệu chính thức về vấn đề này vẫn còn thiếu sót. Và có hơn 100 quốc gia không thu thập được số liệu thống kê đáng tin cậy về số ca tử vong dự kiến ​​hoặc thực tế, hoặc không công bố chúng kịp thời. Các nhà nhân khẩu học, nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia y tế công cộng đang nỗ lực thu hẹp những bất trắc đối với một ước tính toàn cầu về số ca tử vong do đại dịch gây ra. Những nỗ lực này, từ cả giới học giả và báo chí, sử dụng hàng loạt phương pháp từ hình ảnh vệ tinh của nghĩa trang đến điều tra tận nhà và các mô hình học máy cố gắng ngoại suy những ước tính toàn cầu từ dữ liệu có sẵn.

Trong số các mô hình này, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) vẫn đang cải thiện ước tính toàn cầu đầu tiên của mình, nhưng Viện Đo lường và Đánh giá Y tế ở Seattle, Washington, đưa ra các bản cập nhật hàng ngày về những kết quả được họ mô hình hóa, cũng như dự đoán về tốc độ gia tăng số ca tử vong toàn cầu. Và một trong những nỗ lực nổi bật nhất để lập mô hình ước tính toàn cầu đến từ các phương tiện truyền thông báo chí. Tạp chí Economist ở London đã sử dụng cách tiếp cận học máy để đưa ra ước tính có khoảng từ 12 triệu đến 22 triệu ca tử vong vượt mức – hoặc gấp từ 2 đến 4 lần số ca tử vong chính thức của đại dịch tính đến nay (xem thêm tại go.nature.com/3qjtyge và biểu đồ ‘Tử vong toàn cầu’).

Nguồn: Our World in Data/The Economist/IHME

Mức độ chắc chắn của ước tính trên có quy mô của dân số Thuỵ Điển. Sondre Ulvund Solstad, một nhà khoa học dữ liệu, người dẫn dắt công trình lập mô hình của The Economist, cho biết: “Công bằng mà nói thì hiện tại ước tính này có biên độ rất rộng. Nhưng khi có nhiều dữ liệu hơn, chúng tôi có thể thu hẹp nó.”

Cuộc đua tính toán số người chết toàn cầu trong khi đại dịch vẫn tiếp diễn là một bài toán phải kết hợp mô hình thống kê phức tạp với việc thu thập dữ liệu cực kỳ nhanh. Những ai tham gia cuộc đua này đều biết rằng bất kỳ câu trả lời do mình đưa ra nào cũng sẽ tạm thời và mơ hồ. Nhưng họ cảm thấy điều quan trọng là phải cố gắng. Những người này muốn thừa nhận quy mô thực sự và cái giá phải trả cho thảm kịch về con người do COVID-19 gây ra (xem phần ‘So sánh các đại dịch’), và họ hy vọng phản bác lại những tuyên bố sai lệch phát sinh từ các số liệu chính thức, chẳng hạn như Trung Quốc ghi nhận chỉ dưới 5.000 người chết vì COVID-19 hoặc chỉ hơn 300.000 người ở Nga.

SO SÁNH CÁC ĐẠI DỊCH

Theo một vài ước tính về số ca tử vong vượt mức, đại dịch COVID-19 là đại dịch lớn nhất kể từ đại dịch cúm H1N1 1918–20 khi tính theo quy mô dân số năm 2020.

Thước đo	COVID-19	Cúm 2009 (H1N1)	Cúm 1968 (H3N2)	Cúm 1957–59 (H2N2)	Cúm 1918–20 (H1N1)
Tỷ lệ tử vong vượt mức bình quân đầu người (ước tính)	0,15–0,28%	0,005%	0,03%	0,04%	1%
Số tử vong vượt mức toàn cầu (ước tính) được điều chỉnh theo dân số năm 2020	12 triệu–22 triệu	0,4 triệu	2,2 triệu	3,1 triệu	75 triệu
Tuổi trung bình khi tử vong (số năm; chỉ ở Hoa Kỳ và châu Âu)	73–79	37	62	65	27

Nguồn: Simonsen, L. & Viboud, C. eLife 10, e71974 (2021); Ước tính COVID-19: Mô hình của The Economist (đến tháng 1 năm 2022); dữ liệu tuổi khi tử vong: US CDC, UKHSA.

Những con số còn thiếu sót

Cái chết và thuế má là những thứ chắc chắn duy nhất trong cuộc sống, nhưng các quốc gia định nghĩa cho mỗi điều đó theo những cách rất khác nhau. Ngay cả những nơi cực kỳ tương tự nhau về bề ngoài cũng có thể có những cách tiếp cận khác nhau để ghi nhận số ca tử vong do COVID-19. Thời kỳ đầu của đại dịch, các quốc gia như Hà Lan chỉ tính những người chết trong bệnh viện sau khi xét nghiệm dương tính với coronavirus SARS-CoV-2. Nước láng giềng Bỉ tính cả các trường hợp tử vong trong cộng đồng và tất cả những người chết sau khi có các triệu chứng bệnh, ngay cả khi họ không được chẩn đoán.

Giacomo De Nicola

Đó là lý do tại sao các nhà nghiên cứu nhanh chóng chuyển sang tỷ lệ tử vong vượt mức như một thước đo đại diện cho số người chết trong đại dịch. Những con số tử vong vượt mức dường như rất dễ tính: so sánh số ca tử vong trong đại dịch với mức trung bình được ghi nhận trong năm năm trước đó hoặc lâu hơn. Nhưng ngay cả ở những quốc gia giàu có với hệ thống ghi nhận số người chết toàn diện và phức tạp, các con số tử vong vượt mức có thể gây hiểu nhầm. Bởi vì cách tính toán hiển nhiên nhất lại có khả năng không tính được các thay đổi trong cơ cấu dân số.

Giacomo De Nicola, một nhà thống kê tại Đại học Ludwig Maximilian của Munich, Đức cho biết: “Chúng ta nên cẩn thận về vấn đề này, bởi vì thật thiếu sót nếu chỉ nhìn vào dữ liệu thô trung bình.”

Khi De Nicola và các đồng nghiệp thực hiện một nghiên cứu vào năm 2021 để tính toán số tử vong do đại dịch gây ra ở Đức, họ phát hiện ra rằng so sánh số người chết với số tử vong trung bình trong những năm trước đây luôn ước lượng thấp số người chết dự kiến, do đó đã phóng đại số người chết vượt mức^[1]. Nguyên nhân là do sự gia tăng số tử vong toàn quốc hằng năm, thêm vào đó là sự tăng vọt số người từ 80 tuổi – một thế hệ quá trẻ để chiến đấu và chết đi trong Chiến tranh Thế giới Thứ hai.

Felix zur Nieden

Tom Wilson

Sự khác biệt này đối với Đức rất đáng kể. Dữ liệu thô do cơ quan thống kê Đức công bố năm ngoái cho biết số người chết năm 2020 nhiều hơn 5% so với năm 2019. Nhưng sau khi tính đến cơ cấu tuổi, nhóm của De Nicola đã giảm con số này xuống chỉ còn 1%. Ông nói: “Do thiếu một phương pháp được chấp nhận chung để điều chỉnh độ tuổi, tôi khá chắc rằng còn nhiều quốc gia cũng gặp phải vấn đề này.”

Một số nhà nhân khẩu học đồng ý. “Tôi lo ngại rằng một số cái gọi là ước tính về số người chết vượt mức do các cơ quan thống kê quốc gia thực hiện chỉ sử dụng số người chết trung bình trong năm năm qua làm số ca tử vong dự kiến. Tom Wilson, nhà nhân khẩu học tại Đại học Melbourne, Úc, cho biết “với dân số đang già hóa, đây không thể là ước tính tốt nhất.” Trả lời về công trình của De Nicola, Felix zur Nieden, một nhà nhân khẩu học tại văn phòng thống kê của Đức, nói rằng ông đồng ý rằng các con số thô nên được điều chỉnh để tính đến cấu trúc độ tuổi và các yếu tố tinh tế khác.

Ariel Karlinsky

Dmitry Kobak

Các phân tích phức tạp hơn giúp điều chỉnh số ca tử vong dự kiến nhằm so sánh để giải thích cho những chênh lệch, chẳng hạn bằng cách tăng số ca tử vong dự kiến ​​khi dân số già đi. Có lẽ ước tính toàn diện nhất trong số những ước tính về con số tử vong vượt mức này đến từ Ariel Karlinsky, một nhà kinh tế học tại Đại học Hebrew Jerusalem ở Israel, và Dmitry Kobak, một nhà khoa học dữ liệu tại Đại học Tübingen, Đức.

Kể từ tháng 1 năm 2021, Karlinsky và Kobak đã tạo ra một cơ sở dữ liệu được cập nhật thường xuyên về tử vong do mọi nguyên nhân giai đoạn trước và trong đại dịch (2015–21) từ nhiều nguồn và ở nhiều nơi nhất có thể^[2] – hiện tại là khoảng 116 quốc gia và vùng lãnh thổ. Được gọi là Bộ dữ liệu Tử vong Thế giới [World Mortality Dataset – WMD], phần lớn thông tin đến từ số liệu thống kê tử vong chính thức do các văn phòng quốc gia và chính phủ thu thập và công bố. Sau đó, bộ đôi làm việc với dữ liệu này để ước tính con số tử vong vượt mức, bao gồm cả việc cố gắng tính đến số người chết liên quan đến xung đột vũ trang, thiên tai và các đợt nắng nóng. Ví dụ, họ cho rằng 4.000 sinh mạng đã mất ở cả Armenia và Azerbaijan trong cuộc chiến Nagorno-Karabakh năm 2020.

Karlinsky, người trước đây làm việc trong lĩnh vực kinh tế sức khỏe, nhận ra rằng ngay cả những mô hình dịch tễ học tốt nhất cũng dựa trên các số liệu về COVID-19 được báo cáo chính thức mà, tại nhiều nơi, rõ ràng là quá thấp hoặc chẳng có gì. Ông nói: “Nhiều người cứ nói ra rả các ước đoán của mình về số tử vong quá mức mà chẳng hề dựa trên dữ liệu.”

Trong nhiều trường hợp, ước tính của Karlinsky và Kobak về số người chết vượt mức lệch đáng kể so với số liệu thống kê tử vong do COVID-19 các chính phủ công bố. Ví dụ, Nga đã báo cáo hơn 300.000 ca tử vong do COVID-19 vào cuối năm 2021, nhưng có khả năng số người chết đã vượt quá 1 triệu trong thời gian đó (xem phần ‘Tử vong vượt mức’).

Nguồn: Bộ dữ liệu Tử vong Thế giới

Đối với các quốc gia được tính đến trong WMD, các số liệu chính thức cho thấy có 4,1 triệu người chết do COVID-19 kể từ khi bắt đầu đại dịch – khoảng 10% tổng số ca tử vong trong thời gian đó. Nhưng tính toán của Karlinsky và Kobak cho thấy rằng, khi có tính đến số tử vong vượt mức, các trường hợp tử vong liên quan đến COVID-19 cao hơn 1,6 lần, vào khoảng 6,5 triệu trường hợp tử vong (hay 16% tổng số). Ở một số quốc gia, tác động tương đối của vi-rút thậm chí còn cao hơn. Dữ liệu của bộ đôi này cho thấy một phần ba số ca tử vong ở Mexico có thể là do vi-rút.

Số người chết vượt mức bao gồm số người tử vong không liên quan đến COVID-19, chẳng hạn như các bệnh truyền nhiễm khác, cũng như các trường hợp tử vong liên quan gián tiếp, chẳng hạn như một người mắc bệnh ung thư đã chết vì việc khám sàng lọc của họ bị hủy bỏ do tác động của đại dịch lên hệ thống chăm sóc sức khỏe. Một số quốc gia, chẳng hạn như New Zealand, thậm chí có số tử vong vượt mức là âm, bởi vì họ đã trải qua rất ít tổn thất đối với COVID-19 và giảm được tỷ lệ tử vong do cúm. Nhưng Karlinsky lập luận rằng về tổng thể, dữ liệu cho thấy ước tính số lượng tử vong vượt mức là một cách đáng tin cậy để đo lường thương vong do COVID-19 gây ra.

Lập mô hình tử vong toàn cầu

WMD thiếu ước tính số người chết vượt mức cho hơn 100 quốc gia, bao gồm Trung Quốc, Ấn Độ và nhiều quốc gia ở châu Phi. Đó là vì những quốc gia đó hoặc không thu thập số liệu thống kê tử vong hoặc không công bố chúng một cách nhanh chóng. Nhưng các nước này cũng chiếm hàng triệu ca tử vong do COVID-19. Số người chết thực sự trên toàn cầu không thể tính được nếu không có những dữ liệu đó, tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu lập luận rằng vẫn có thể lập mô hình.

Một ước tính như vậy đã được tạo ra cho một đại dịch trước đây – bệnh cúm. Bắt đầu từ châu Mỹ vào tháng 3 năm 2009, một loại vi-rút cúm A H1N1 đã tàn phá thế giới trong hơn một năm. Vào thời điểm WHO tuyên bố rằng đại dịch chấm dứt vào tháng 8 năm 2010, con số ‘chính thức’ của tổ chức này, gồm những ca tử vong đã được phòng thí nghiệm xác nhận, là dưới 19.000 người.

Một nhóm các chuyên gia y tế công cộng quốc tế đã theo đuổi cách tiếp cận khác. Bắt đầu với số ca tử vong do cúm ước tính ở 20 quốc gia, tổng cộng chiếm hơn một phần ba dân số thế giới, các nhà nghiên cứu đã tìm kiếm các nhân tố nhằm giải thích tại sao một số quốc gia lại có kết quả tốt hoặc tệ hơn những quốc gia khác. Họ tìm thấy mười chỉ báo, bao gồm mật độ dân số, số lượng bác sĩ và thu nhập. Mối quan hệ giữa các nhân tố có ảnh hưởng này và tử vong ở một quốc gia nhất định cho phép lập mô hình số ca tử vong do cúm mà họ chờ đợi ở các quốc gia khác, hoàn toàn dựa trên cơ sở là biểu hiện của một quốc gia theo các chỉ báo này^[3].

Nghiên cứu của họ cho rằng có từ 123.000 đến 203.000 người chết vì đại dịch trong 9 tháng cuối năm 2009 – gấp khoảng 10 lần con số của WHO. Vào năm 2019, nhóm nghiên cứu đã lặp lại các bước này để lập mô hình các trường hợp tử vong do dịch cúm theo mùa từ năm 2002 đến năm 2011, bắt đầu từ thời điểm này với dữ liệu từ 31 quốc gia. Họ báo cáo rằng trung bình có 389.000 ca tử vong do hô hấp (khoảng bất định là từ 294.000 đến 518.000) có liên quan đến bệnh cúm trên toàn cầu trong mỗi năm theo mô hình^[4].

Cécile Viboud

Cécile Viboud, nhà dịch tễ học tại Viện Y tế Quốc gia ở Bethesda, Maryland, người đã làm việc trong nghiên cứu cúm năm 2019, cho biết phương pháp này cũng áp dụng được với COVID-19. “Chúng tôi có nhiều dữ liệu [về COVID-19] hơn nhiều so với những gì chúng ta đã làm với bệnh cúm. Vì vậy, theo một cách nào đó thì mọi thứ lần này rõ ràng hơn.” Không giống như bệnh cúm, việc quy các ca tử vong về đường hô hấp cho đại dịch COVID-19 dễ dàng hơn nhiều, bởi vì sự lưu hành của hầu hết các tác nhân gây bệnh đường hô hấp khác đã bị chặn lại nhờ các cuộc phong tỏa và biện pháp khác. “Về mặt thống kê, đó là một lời xác nhận dễ dàng hơn nhiều,” Viboud nói.

Mô hình được The Economist sử dụng để theo dõi đại dịch COVID-19 sử dụng công nghệ máy học để xác định hơn 100 chỉ báo quốc gia có vẻ như tương quan với số tử vong vượt mức ở hơn 80 quốc gia có sẵn dữ liệu. Những đặc điểm này bao gồm số ca tử vong chính thức, quy mô xét nghiệm COVID-19 và kết quả khảo sát kháng thể, nhưng cũng có cả vĩ độ địa lý, mức độ kiểm duyệt Internet và số năm quốc gia đó theo chế độ dân chủ. Solstad cho biết: có thể khảo sát tầm quan trọng của từng chỉ báo trong mô hình, nhưng việc này còn khá phức tạp – các đặc điểm có thể có tác động tổng hợp và tầm quan trọng tương đối của chúng có thể khác nhau ở các quốc gia có các đặc trưng khác nhau.

Thế số liệu vào các chỉ báo này của mô hình cho một quốc gia không đưa ra dữ liệu tử vong, và các thuật toán sẽ ước tính số người chết vượt mức của quốc gia đó. Ví dụ, mô hình ước tính có khoảng 5 triệu người chết ở Ấn Độ, cao gấp 10 lần so với số liệu COVID-19 chính thức của nước này là dưới 500.000 người chết (xem phần ‘Hàng triệu người chết mất tích’). Ước tính đáng buồn này có khả năng là hợp lý khi sử dụng các cuộc điều tra chọn mẫu đối với các hộ gia đình và dữ liệu tử vong của các địa phương, các nhóm học thuật đã ước tính một cách riêng biệt rằng khoảng 3 triệu đến 5 triệu người có thể đã chết vì COVID-19 ở Ấn Độ^[5],[6]. Thuật toán của The Economist có khoảng bất định rộng từ 1 triệu đến 7,5 triệu ca tử vong ở Ấn Độ.

Nguồn: Our World in Data/The Economist

Đối với Trung Quốc, mô hình này ước tính có gần 750.000 ca tử vong (cao gấp 150 lần so với 4.600 trường hợp do quốc gia này báo cáo), nhưng với khoảng bất định rộng từ thấp hơn 200.000 ca tử vong so với dự kiến, đến cao hơn 1,9 triệu ca tử vong vượt mức. Một số nhà nghiên cứu cho rằng mặc dù báo cáo chỉ có 4.600 người chết của Trung Quốc có lẽ là một đánh giá thấp, nhưng ước tính chính của The Economist đã phóng đại con số thực. Karlinsky và các nhà nghiên cứu khác nói rằng số ca tử vong do COVID-19 tại đó có thể đã được báo cáo không đầy đủ trong vài tháng đầu tiên của đại dịch, Karlinsky và các nhà nghiên cứu khác nói, nhưng có lẽ chỉ ít hơn hai hoặc ba lần. Kể từ đó, chính sách zero-COVID nghiêm ngặt của Trung Quốc có lẽ đã làm giảm số người chết.

Mô hình của The Economist nhấn mạnh cách tính số người chết chính thức của các quốc gia thường đánh giá thấp con số thực – nhưng với mức độ đánh giá thấp khác nhau. Số người chết vượt mức ở các nước giàu nhất thế giới có thể cao hơn khoảng 1/3 so với con số chính thức, nhưng con số này ở các nước nghèo nhất có thể gấp hơn 20 lần, dù cho những ước tính này là cực kỳ không chắc chắn.

Nhìn chung, mô hình cho thấy rằng các nước có thu nhập trung bình thấp (theo mô tả trong cách Ngân hàng Thế giới phân nhóm) ít nhất cũng phải chịu mức tử vong tính theo đầu người nghiêm trọng như các nước giàu – trái ngược với bức tranh được đưa ra bởi các số liệu chính thức (xem phần ‘Giàu và nghèo’). Đó là trong khi những quốc gia nghèo hơn này có dân số trẻ hơn, Solstad cho biết thêm.

Nguồn: The Economist

Cách làm tồi?

Không phải ai cũng đồng ý với cách tiếp cận này. Người lớn tiếng chỉ trích về mô hình đại dịch của tạp chí là Gordon Shotwell, một nhà khoa học dữ liệu ở Halifax, Nova Scotia, người đã xuất bản một bài đăng trên blog gọi đó là vô trách nhiệm (xem go.nature.com/3jpdkrs). Ông viết: “Các mô hình như thế này có tác dụng bọc một lớp vỏ mỏng bằng tính khách quan và tư duy khoa học cho thứ về cơ bản lại là một ý cá nhân trên diễn đàn tự do.”

Gordon Shotwell

Sondre Ulvund Solstad

Ví dụ, vào tháng 9, tạp chí đã sử dụng kết quả mô hình của mình để tuyên bố rằng số ca tử vong do đại dịch ở Kenya là từ 19.000 đến 110.000, so với con số chính thức là 4.746.

“Tôi nghĩ sử dụng bất kỳ mô hình nào để ước tính về những địa điểm đó đều là cách làm tồi,” Shotwell nói với Nature. “Bạn chẳng học được gì từ việc đào tạo một mô hình cho hầu hết các nước giàu có tuổi thọ cao và áp dụng nó cho các nước nghèo có tuổi thọ thấp.”

Không có gì lạ khi Solstad có góc nhìn khác: “Tôi nghĩ tốt hơn là đưa ra một con số không chắc chắn hơn là dựa vào một con số rất chắc chắn mà rõ ràng là sai.”

Ông nói, số ca tử vong “chính thức” do COVID-19 rất thấp hoặc bằng 0 tại các quốc gia có dữ liệu chắp vá hoặc thiếu sót có các vấn đề của riêng họ. Chẳng hạn họ đã đặt ra những lý thuyết vô nghĩa rằng người dân ở châu Phi có gien kháng bệnh và không cần sự trợ giúp quốc tế hoặc vắc-xin.

Jon Wakefield

Một số nhà nhân khẩu học đồng tình với quan điểm của Shotwell, cho rằng việc áp dụng mô hình lên các quốc gia mà không dùng dữ liệu tử vong của họ vốn đầy khó khăn. “Quá trình này về bản chất là có sai sót. Dữ liệu thực sự là một mớ hỗn độn và vì vậy bất kỳ nỗ lực lập mô hình nào cũng sẽ đậm tính tư biện,” Jon Wakefield, nhà thống kê tại Đại học Washington ở Seattle, người đứng đầu một dự án mô hình hóa do WHO điều hành để ước tính số người chết vượt mức do đại dịch cho biết. “Thật khó chịu vì dữ liệu quá hạn chế. Tôi không hài lòng với những giả định mà chúng tôi buộc phải đưa ra, nhưng chúng tôi đang làm tốt nhất có thể.”

Dự án sử dụng một mô hình thống kê đơn giản hơn so với The Economist để lấp đầy các lỗ hổng, đã được lên kế hoạch xuất bản kết quả đầu tiên vào tháng 12, nhưng phải đến giữa tháng 1 mới được đăng khi Nature phát hành.

Các ước tính riêng biệt về số ca tử vong toàn cầu theo thời gian thực do đại dịch cũng được cung cấp bởi Viện Đánh giá và Đo lường Sức khỏe (IHME), một trung tâm nghiên cứu sức khỏe toàn cầu độc lập tại Đại học Washington. Mô hình của IHME cho biết cho đến nay đã có từ 9 đến 18 triệu người chết; mô hình cũng cố gắng dự báo con số này sẽ tăng ra sao và với tốc độ nhanh thế nào.

Mặc dù con số tử vong toàn cầu chung của IHME phù hợp với các ước tính khác, nhưng lại có sự khác biệt đáng kể ở cấp quốc gia. Ví dụ, IHME đánh giá số ca tử vong vượt mức tích lũy ở Nhật Bản là gần 71.000 người, so với con số 18.000 được báo cáo chính thức. Trong khi đó, mô hình của The Economist ước tính số người chết vượt mức của Nhật Bản rơi vào khoảng từ 550 đến 27.000 (xem ‘Những bất đồng trong mô hình’).

Nguồn: Our World in Data/The Economist/IHME

Cũng có cả những khác biệt khác. Trái ngược với ước tính của The Economist, IHME ước tính chỉ có 8.500 ca tử vong vượt mức ở Trung Quốc (trong biên độ từ 5.400–17.000). Trong khi đó, vào tháng 5, IHME đã giật tít và hứng lấy chỉ trích vì cho rằng số người chết vượt mức ở Mỹ trong đại dịch cho đến thời điểm đó đã lên tới 900.000 người. Kết quả này cao hơn khoảng 300.000 người so với các ước tính khác, chẳng hạn như của Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ và WMD. Vào tháng 10, IHME đã lặng lẽ giảm con số của tháng 5 xuống còn 670.000 sau khi thực hiện các thay đổi đối với chiến lược lập mô hình của mình, điều mà một số người cùng lĩnh vực phàn nàn là kém rõ ràng và khó theo dõi.

IHME cho biết họ sẽ sớm xuất bản một bài báo trình bày chi tiết về mô hình của mình. Họ cũng cho biết ước tính tử vong ban đầu ở Hoa Kỳ là quá cao do chưa tính đến việc các trường hợp tử vong do cúm và vi-rút hợp bào hô hấp [respiratory syncytial virus] trong mùa đông có thể giảm, và rằng mô hình chỉ có thể đưa thông tin này vào khi đã có dữ liệu chính thức vài tháng sau đó.

Ước tính tốt hơn

Ngay cả những mô hình tốt nhất cũng chỉ tốt bằng dữ liệu mà chúng dựa vào. Thông qua dự án của WHO, các nhà nhân khẩu học và những chuyên gia khác đang tìm cách cải thiện việc đếm và ước tính tử vong ở các nước không có dữ liệu tử vong quốc gia đáng tin cậy. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng điều này có thể ước tính được, chẳng hạn, bằng cách ngoại suy từ các khu vực nhỏ hơn trong một nước, những nơi có thể có sẵn dữ liệu hạn chế.

Trong một nghiên cứu^[7] chưa được bình duyệt, Karlinsky đã dùng các ca tử vong được báo cáo trên một tờ báo khu vực ở tỉnh Córdoba của Argentina để ngoại suy ước tính số người chết vượt mức trên toàn quốc là 120.155 từ tháng 3 năm 2020 đến tháng 8 năm 2021, so với 111.383 ca tử vong chính thức do COVID-19 trong cùng kỳ.

Một phương pháp khác là điều tra một mẫu đại diện của các hộ gia đình để hỏi họ về các trường hợp tử vong. Karlinsky nói: “Về cơ bản, đây là cách ước tính số người chết hằng năm ở các quốc gia không có đăng ký hộ tịch đáng tin, như Bangladesh.” Các cuộc điều tra như vậy đang được tiến hành ở nhiều quốc gia và trong một số trường hợp, đã chỉ ra rằng số tử vong vượt mức cao hơn nhiều lần so với số tử vong chính thức do COVID-19.

Công nhân lò hỏa táng ở Bangalore vào tháng 4 năm 2021. Số ca tử vong do COVID-19 ở Ấn Độ ước tính cao hơn nhiều lần so với thống kê chính thức. Ảnh: Abhishek Chinnappa/Getty

Ví dụ, trong tháng này, một nhóm nghiên cứu do nhà dịch tễ học Prabhat Jha tại Đại học Toronto ở Canada dẫn dắt đã báo cáo kết quả cuộc điều tra người lớn qua điện thoại ở Ấn Độ do một tổ chức thăm dò tư nhân theo dõi đại dịch tiến hành. Nhóm nghiên cứu phát hiện ra rằng đã có hơn 3 triệu ca tử vong do COVID-19 ở Ấn Độ tính đến tháng 7 năm 2021, một ước tính được ủng hộ bởi việc kiểm tra dữ liệu tử vong tại các cơ sở y tế và số ca tử vong đăng ký hộ tịch ở mười tiểu bang. Các nhà nghiên cứu này – những người lưu ý rằng các nhà khoa học khác cũng đưa ra kết luận tương tự – ước tính rằng, tính đến tháng 9 năm 2021, số ca tử vong do COVID-19 ở Ấn Độ cao gấp 6-7 lần so với số liệu thống kê chính thức^[5].

Mervat Alhaffar, một nhà nghiên cứu sức khỏe cộng đồng tại Trường Vệ sinh và Y học Nhiệt đới London [London School of Hygiene and Tropical Medicine – LSHTM], đã thực hiện một nghiên cứu sử dụng một phương pháp thậm chí còn trực tiếp hơn để ước tính số người chết: đếm mộ. Sử dụng hình ảnh vệ tinh của 11 nghĩa trang ở tỉnh Aden ở Yemen, nghiên cứu gợi ý rằng lượng chôn cất hằng tuần tăng lên đến 230% trong khoảng thời gian từ tháng 4 đến tháng 9 năm 2020. Người ta ước tính rằng, do hậu quả của đại dịch COVID-19, số người chết vượt mức tại khu vực là 2.120 trong cùng kỳ^[8]. Một nhóm LSHTM khác đã áp dụng kỹ thuật tương tự để đếm những ngôi mộ còn mới ở Mogadishu, Somalia, ước tính^[9] số người chết vượt mức của thành phố từ tháng 1 đến tháng 9 năm 2020 là 3.200 đến 11.800.

Ảnh chụp từ trên không của một nghĩa trang ở Aden, Yemen, nơi có hàng chục ngôi mộ mới xuất hiện vào tháng 5 năm 2020 khi COVID-19 lan rộng khắp khu vực. Ảnh: AP/Shutterstock

Alhaffar nói rằng kỹ thuật này rất hữu ích, nhưng không thể áp dụng ở mọi nơi. “Bạn cần phải tương tác với những người dân địa phương trên mặt đất để hiểu các phong tục chôn cất và ý nghĩa của các hình ảnh,” cô cho biết. Thật khó để thiết lập các mối liên hệ như thế, Alhaffar nói thêm, do người dân ở các khu vực xung đột thường sợ hãi phản ứng của chính quyền địa phương.

Thêm nữa, ở những quốc gia khan hiếm dữ liệu, các phong tục chôn cất theo văn hóa khó theo vết hơn. Alhaffar nói: “Ở một số nơi, mọi người có thể thích chôn cất người thân của họ trong những nghĩa địa nhỏ gần nhà hơn là ở những nghĩa trang lớn, việc phân tích hình ảnh vệ tinh nghĩa trang có thể gặp nhiều thách thức hơn.”

Giữa công cuộc tìm kiếm phương pháp tính toán số người chết, Andrew Noymer, một nhà nhân khẩu học tại Đại học California, Irvine, cho rằng đại dịch và nhu cầu gia tăng đối với các số liệu về số tử vong theo thời gian thực làm nổi bật một thiếu sót nhân khẩu học kéo dài hàng thập kỷ: nhiều quốc gia đơn giản là không thu thập dữ liệu có giá trị về sinh, tử và các số liệu hộ tịch khác. “Các nhà nhân khẩu học là một phần của vấn đề, bởi vì chúng tôi đã giúp đưa ra các giải pháp tạm thời cho vấn đề này suốt 60 năm qua. Chúng tôi đã phát triển hàng loạt kỹ thuật để ước tính các tỷ lệ nhân khẩu học trong trường hợp không có dữ liệu thực tế,” ông nói.

Điều đó có nghĩa là số người chết thực sự do COVID-19 có lẽ sẽ còn bị tranh cãi suốt. “Chúng ta vẫn chưa biết có bao nhiêu người chết trong đại dịch [cúm] năm 1918, nhưng tôi luôn nghĩ rằng chúng ta sẽ biết khá rõ có bao nhiêu người sẽ chết trong trận tiếp theo, bởi vì ta đang sống trong thế giới hiện đại,” Noymer nói. “Nhưng chúng ta thực sự không biết, và với tôi thì điều đó thật đáng buồn trong tư cách là một nhà nhân khẩu học.”

CẬP NHẬT & SỬA CHỮA

Làm rõ ngày 31 tháng 1 năm 2022: Bài báo này đã được sửa đổi để tính cả quan điểm của các nhà nghiên cứu về số người chết do COVID-19 ở Trung Quốc.

Huỳnh Thị Thanh Trúc dịch

Nguồn: The pandemic’s true death toll: millions more than official counts, Nature, Jan 18, 2022

---

Chú thích:

[1] De Nicola, G., Kauermann, G. & Hohle, M. AStA Wirtsch. Sozialstat. Arch. https://doi.org/10.1007/s11943-021-00297-w (2022). Article Google Scholar

[2] Karlinsky, A. & Kobak, D. eLife 10, e69336 (2021). PubMed Article Google Scholar

[3] Simonsen, L. et al. PLoS Med. 10, e1001558 (2013). PubMed Article Google Scholar

[4] Paget, J. et al. J. Glob. Health 9, 020421 (2019). PubMed Article Google Scholar

[5] Jha, P. et al. Science https://doi.org/10.1126/science.abm5154 (2022). Article Google Scholar

[6] Anand, A., Sandefur, J. & Subramanian, A. CGD Working Paper 589 (Center for Global Development, 2021).

[7] Karlinsky, A. Preprint at medRxiv
https://doi.org/10.1101/2021.08.30.21262814 (2021).

[8] Koum Besson, E. S. et al. BMJ Glob. Health 6, e004564 (2021). PubMed Article Google Scholar

[9] Warsame, A. et al. Int. J. Infect. Dis. 113, 190–199 (2021). PubMed Article Google Scholar