DỊCH, ĐẠI DỊCH LUÔN LÀ BẤT ĐỊNH, KHÓ LƯỜNG

Cách đây ít ngày, nhận một cuộc gọi của một cán bộ lãnh đạo một Sở trong thành phố (một người mà tôi rất ấn tượng về sự cởi mở, chân thành và thẳng thắn ngay lần gặp đầu tiên), anh nói trên điện thoại "Hôm trước nói chuyện với chú về sức khỏe, về dịch/bệnh COVID-19 chú nói 'tình hình khả quan, không nên lo lắng quá' anh cũng về thông tin cho vợ và con trai để vợ/con yên tâm hơn thế mà dịch bệnh lại diễn biến xấu thế là thế nào nhỉ?". Tôi giải thích với anh: "Là do anh chưa hiểu hết ý của em thôi".

Với hiểu biết về sự nguy hại (deadly potentiality) và tính lây nhiễm (infectiosity/contagiosity) tốc độ lây truyền (speading speed) của SARS-CoV2 cũng như các virus khác có khả năng bùng nổ thành đại dịch, tại thời điểm đầu tháng 2 (ngay sau Tết) cho tới đầu tháng 3 dịch/bệnh COVID-19 tạm lắng trên thế giới, Việt Nam không có ca mắc mới (số ca khảng định 16, khỏi 16) CDC Hoa Kỳ bỏ Việt Nam ra khỏi danh sách các điểm đến có nguy cơ lây lan dịch bệnh. Ai cũng mong dịch bệnh sớm kết thúc, và với thông tin về dịch bệnh trong nước và thê giới, mọi người dân (bao gồm cán bộ y tế, trong đó có tôi) đều đã có cái nhìn lạc quan về Covid-19 là chuyện rất dễ hiểu nhưng cũng rất dễ gây hiểu...lầm (vấn đề thuộc về cái gọi là Health literacy).

Thay lời kết, tôi xin trích một câu trong một bài báo trên tờ The Guardian của Anh: "Các mô hình toán (ở đây được ngầm hiểu là các phương trình vi phân phát triển dịch) vốn chỉ là kết quả của các dữ liệu (của các biến số) nhập vào. Thời gian trôi qua, chúng ta học được rất nhiều từ kết cục (diễn biến) của đại dịch này tại các nước trên thế giới và về hiệu quả (tác động có thể thấy) của các chính sách trong việc giảm thiểu các kết cục tồi tệ" (Models are only as good as the data that goes into them. As time goes on, we will learn a lot more about the outcomes of this pandemic in countries around the world and the effectiveness of policies in mitigating the worst outcomes)

(PGS.TS. Phạm Văn Linh)