Thiết lập mô hình cảnh báo với độ trễ thời gian cho dịch sốt dengue/sốt xuất huyết dengue tại Hà Nội

TCNCYH 83 (3) - 2013 187 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC THIẾT LẬP MÔ HÌNH CẢNH BÁO VỚI ĐỘ TRỄ THỜI GIAN CHO DỊCH SỐT DENGUE/SỐT XUẤT HUYẾT DENGUE TẠI HÀ NỘI Lê Thị Ngọc Anh1, Nguyễn Thị Lan Hương1, Nguyễn Hoàng Long1, Nguyễn Thị Thanh Xuân1, Nguyễn Nhật Cảm2 1Trường Đại học Y Hà Nội; 2Trung tâm Y tế dự phòng Hà Nội Việt Nam là một trong những nước chịu ảnh hưởng nặng nề của biến đổi khí hậu. Bên cạnh các tác động đến môi trường tự nhiên và hoạt động của con người, biến đổi khí hậu còn có ảnh hưởng mạnh mẽ đến dịch bệnh và các thực thể trong sinh quyển. Sốt xuất huyết Dengue là bệnh chịu sự ảnh hưởng lớn bởi khí hậu. Với tính chất như vậy, nhưng số nghiên cứu về khí hậu lien quan tới số lượng ca mắc còn hạn chế. Mục tiêu nghiên cứu nhằm phân tích mối tương quan giữa các yếu tố khí hậu với tỷ lệ mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue trong giai đoạn 2009 - 2011 dựa trên phương pháp nghiên cứu sinh thái học. Kết quả cho thấy có mối liên quan chặt chẽ giữa các yếu tố thời tiết với sự gia tăng tỷ lệ mắc và khoảng thời gian từ tháng 6 đến tháng 12 là thời gian thường xảy ra dịch sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue, khi nhiệt độ, lượng mưa, hay lượng bốc hơi có xu hướng tăng cao nhất trong năm. Mô hình dự báo với độ trễ 2 tháng có khả năng dự báo tốt hơn so với các mô hình khác. Từ khóa: sốt dengue, mô hình, dự báo, thời tiết I. ĐẶT VẤN ĐỀ Bệnh sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue (SD/SXHD) là một vấn đề luôn mang tính chất thời sự của Y tế công cộng, do bệnh thường có tính chất bùng phát thành dịch lớn và gây tỷ lệ tử vong khá cao. Theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới, mỗi năm có tới 50 đến 100 triệu người bị nhiễm sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue, khoảng 500.000 người phải nhập viện do bệnh mỗi năm, và xấp xỉ 2,5 tỷ người đang phải sống chung với sốt Dengue/ sốt xuất huyết Dengue [1]. Tỷ lệ mắc sốt Den- gue/sốt xuất huyết Dengue đặc biệt cao tại các nước nhiệt đới và cận nhiệt đới, các nước Nam và Đông Nam Á; các nước Trung và Nam Mỹ. Việt Nam là một quốc gia thuộc khu vực Đông Nam Á, với đặc điểm khí hậu nhiệt đới gió mùa rất thích hợp cho sự bùng phát dịch bệnh sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue. Trong những năm gần đây, tình hình dịch sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue tại Việt Nam có nhiều diễn biến phức tạp. Tại Hà Nội, từ năm 1992 đến nay sốt xuất huyết Dengue luôn là bệnh nguy hiể̉m hàng đầu trong các bệnh truyề̀n nhiễm với số mắc cao. Hàng năm số ca nghi mắc sốt xuất huyết cao, đặc biệt năm 2009 là năm với số mắc cao nhất từ trước đến nay với tổng số 15.746 ca nghi mắc [9]. Theo thống kê của tác giả Thiều Đức Anh, từ năm 1998 đến 2009, tỷ lệ mắc tại Hà Nội từ 132,4 ca (1998) trên 100.000 dân, đạt thấp nhất vào giai đoạn 1999 - 2005 (từ 1,7 - 4,7 ca/100.000 dân) rồi tăng lên trong năm 2006 - 2008 (60 - 80 ca/100.000 dân) và đạt đỉnh năm 2009 với 217,9 ca/100.000 dân. Vì những lý do trên, cần thiết phải xây dựng các mô hình dự báo dịch để hỗ trợ công tác phòng chống dịch đạt hiệu quả cao. Nhiều nghiên cứu trên thế giới phát triển các mô hình cảnh báo dịch bệnh dựa vào các yếu tố khí hậu cũng được xây dựng, với các Địa chỉ liên hệ: Lê Thị Ngọc Anh, Phòng Công nghệ thông tin, Trường Đại học Y Hà Nội Email: lengocanh@hmu.edu.vn Ngày nhận: 08/03/2013 Ngày được chấp thuận: 20/6/2013 188 TCNCYH 83 (3) - 2013 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC thông số được sử dụng nhiều nhất bao gồm: độ ẩm tương đối, nhiệt độ, lượng mưa [2, 3, 4]. Tại Việt Nam, nghiên cứu của Đỗ Thị Thanh Toàn và cộng sự cũng đưa ra mô hình dự báo tỷ lệ mắc bệnh tại Hà Nội dựa trên số liệu về tỷ lệ mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue giai đoạn 1998 - 2009 và 3 yếu tố này, cùng với yếu tố tốc độ gió [5]. Tuy nhiên mô hình này chưa tính toán đến độ trễ thời gian, do đó có thể có sai sót trong việc dự báo. Với mong muốn cập nhập thêm các dữ kiện, cũng như xây dựng các mô hình cảnh báo dịch bệnh chính xác hơn, chúng tôi tiến hành nghiên cứu với các mục tiêu: Xác định mối liên quan giữa một số yếu tố thời tiết với tỷ lệ mắc sốt Dengue/Sốt xuất huyết Dengue tại Hà Nội từ năm 2009 - 2011. II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP 1. Địa điểm Thành phố Hà Nội nằm ở phía Bắc Việt Nam và nằm trong vùng Đồng bằng châu thổ sông Hồng. Hà Nội mang đủ khí hậu cận nhiệt đới ẩm đặc trưng của miền Bắc với mùa hè nóng ẩm, mưa nhiều và mùa đông lạnh-khô, ít mưa về đầu mùa và có mưa phùn vào nửa cuối mùa. Do tác động của biển, Hà Nội có độ ẩm và lượng mưa khá lớn, trung bình 114 ngày mưa một năm. Một đặc điểm rõ nét của khí hậu Hà Nội là sự thay đổi và khác biệt của hai mùa nóng, lạnh. Mùa nóng kéo dài từ tháng 5 tới tháng 9, kèm theo mưa nhiều, nhiệt độ trung bình 28,1°C. Từ tháng 11 tới tháng 3 năm sau là mùa đông với nhiệt độ trung bình 18,6°C. Nhiệt độ xuống thấp nhất được được ghi nhận tại đây có thể đạt tới 6 - 7°C và cao nhất lên tới 38 - 40°C, cá biệt năm 2008 kỷ lục là 42,8°C. 2. Phương pháp Phương pháp nghiên cứu sinh thái học được áp dụng nhằm tìm mối tương quan giữa các yếu tố khí hậu với số ca mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue được báo cáo theo tháng. Số liệu hàng tháng các trường hợp mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue từ tháng 1/2009 tới tháng 12/2011 ở Hà Nội được thu thập từ Trung tâm Y tế dự phòng Hà Nội với các dữ liệu về số ngày mắc, địa điểm những ca mắc, tuổi, giới, nghề nghiệp bệnh nhân và chẩn đoán xét nghiệm. Tổng số ca mắc trong 3 năm là 23.857 trường hợp. Do số ca mắc, phân bố không chuẩn, nhóm nghiên cứu tiến hành chuyển dạng số liệu sang dạng lôgarit nhằm áp dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến. Số liệu thời tiết và khí hậu theo tháng tại Hà Nội từ năm 2009 đến 2011 được cung cấp bởi Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia, bao gồm số liệu về nhiệt độ trung bình, nhiệt độ lớn nhất và nhỏ nhất trong tháng, lượng mưa trung bình, lượng mưa cao nhất, độ ẩm tương đối và lượng bốc hơi. Các biến khí hậu này được coi là biến độc lập, trong khi biến số về số ca mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Den- gue được coi là biến phụ thuộc trong mô hình. Phương trình hồi quy có dạng: Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + ... + bixi Trong đó: Y là số ca mắc mới sốt Dengue/ sốt xuất huyết Dengue. a là độ dốc. b là hệ số chặn và x là giá trị hàng tháng của các yếu tố thời tiết khí hậu. Độ chính xác của mô hình được đo lường bằng hệ số xác định R2 được hiệu chỉnh. Kết quả mô hình sẽ cho thấy sự thay đổi của bất kỳ yếu tố thời tiết nào được bao gồm trong mô hình cũng sẽ dẫn đến sự thay đổi về TCNCYH 83 (3) - 2013 189 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC Biểu đồ 1. Tổng số ca mắc sốt dengue/sốt xuất huyết dengue được khai báo theo tháng (1/2009 - 12/2011) tại Hà Nội (tổng = 23.857) Biểu đồ 1 cho thấy, số ca mắc cao nhất vào tháng 9/2009 (4,157 ca) và thấp nhất vào tháng 2 - 3/2009 (12 ca). Biểu đồ 2. Tổng số ca mắc sốt dengue/sốt xuất huyết dengue theo tháng được báo cáo (từ tháng 1 đến tháng 12) tại Hà Nội (tổng = 23.857) Kết quả biểu đồ 2 cho thấy, dịch tập trung bùng phát từ tháng 6 đến tháng 12 hàng năm, đặc biệt từ tháng 8 đến tháng 11, dịch bùng phát mạnh mẽ với tỷ lệ mắc cao hơn đáng kể so với các tháng khác trong năm. Bảng 1 cho thấy thời gian từ tháng 6 đến tháng 12 tỷ lệ mắc bệnh tăng cao, đặc biệt là các tháng từ tháng 8 tới tháng 11, sau thời điểm từ tháng 4 trở đi, khi các yếu tố như nhiệt độ, lượng mưa, hay lượng bốc hơi có xu hướng tăng cao nhất trong năm. tỷ lệ mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue. 3. Xử lý số liệu: Số liệu được phân tích bằng phần mềm STATA 10.0 III. KẾT QUẢ Trong thời gian từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2011, tổng cộng 23.857 trường hợp mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue được báo cáo. 190 TCNCYH 83 (3) - 2013 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC Bảng 1. Phân bố các ca bệnh mới mắc SD/SXHD và các yếu tố thời tiết theo tháng Tháng Số ca mắc* Nhiệt độ (oC)** Lượng mưa (mm)** Độ ẩm tương đối (%)** Lượng bốc hơi (mm)** Trung bình Cao nhất Thấp nhất Trung bình Cao nhất Tháng 1 216 16,80 16,87 14,70 10,33 5,33 76,67% 73,00 Tháng 2 101 18,03 21,03 16,23 21,33 8,33 82,67% 51,00 Tháng 3 103 20,93 24,17 19,07 27,67 7,67 85,00% 48,67 Tháng 4 103 24,50 28,53 22,17 79,33 51,33 79,00% 68,33 Tháng 5 171 27,40 31,67 24,47 147,33 57,67 77,67% 87,00 Tháng 6 488 29,67 34,33 26,70 180,67 39,67 74,33% 94,67 Tháng 7 1307 29,93 34,30 27,13 319,00 96,33 78,67% 93,33 Tháng 8 3821 28,77 32,70 26,20 333,33 88,33 82,00% 68,50 Tháng 9 5623 27,90 32,03 25,27 256,67 82,00 76,50% 92,00 Tháng 10 5896 26,60 30,55 24,10 86,50 31,00 76,50% 86,00 Tháng 11 4819 25,25 29,40 22,55 130,50 70,00 76,50% 85,00 Tháng 12 1209 19,35 22,85 17,10 11,00 8,00 76,00% 71,50 * Tổng số ca mắc từ 1/2009 - 12/2011 ** Số liệu chia trung bình trong 3 năm từ 2009 - 2011 Bảng 2. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết lên tỷ lệ mới mắc SD/SXHD tại Hà Nội (2009 - 2011) Mô hình Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t p 95%CI Prob > F R 2 1 Hệ số chặn 1,192 1,142 1,04 0,305 -1,143 - 3,529 0,002 0,26 Lượng bốc hơn 0,049 0,015 3,39 0,002 0,020 - 0,079 2 Hệ số chặn 1,103 0,920 1,20 0,241 -0,783 - 2,988 0,000 0,52 Lượng mưa trung bình 0,007 0,002 3,49 0,002 0,003 - 0,010 Lượng bốc hơi 0,041 0,012 3,28 0,003 0,015 - 0,066 Hệ số chặn -2,734 1,458 -1,87 0,073 -5,738 - 0,269 0,000 0,73 Lượng bốc hơi 0,039 0,019 2,09 0,047 0,001 - 0,078 Lượng mưa trung bình 0,010 0,003 2,99 0,006 0,003 - 0,017 Lượng mưa cao nhất -0,021 0,009 -2,34 0,001 -0,040 - -0,003 3 TCNCYH 83 (3) - 2013 191 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC Mô hình Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t p 95%CI Prob > F R 2 0,000 0,73 Nhiệt độ trung bình 0,257 0,070 3,69 0,028 0,114 - 0,401 Mô hình 1: Không có độ trễ thời gian: Log (Dm*) = 1,19 + 0,05*lượng bốc hơi Mô hình 2: Sau 1 tháng: Log(D1m*) = 1,10 + 0,041*lượng bốc hơi + 0,01*lượng mưa Mô hình 3: Sau 2 tháng: Log(D2m*) = -2.73 + 0.26*nhiệt độ trung bình + 0.04* lượng bốc hơi + 0.01*lượng mưa trung bình - 0.02*lượng mưa tối đa *Dm: số trường hợp bệnh Ba mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng để xem xét ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết tới khả năng mắc bệnh sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue, thể hiện tại bảng 2. Mô hình đầu tiên được sử dụng để xem xét mối tương quan giữa các yếu tố khí hậu trong một tháng và tỷ lệ mắc sốt Dengue/ sốt xuất huyết Dengue trong chính tháng đó. Giá trị R2 sau khi hiệu chỉnh của mô hình là 0,26 chỉ ra rằng mô hình này chỉ giải thích được 26% sự tăng giảm các ca mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue tại Hà Nội. Dựa vào đặc điểm sinh sản và phát triển của muỗi (phát triển từ trứng thành muỗi trưởng thành từ 7 đến 45 ngày), nhóm nghiên cứu phát triển các mô hình đánh giá tương quan giữa các yếu tố thời tiết một tháng với số ca mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue sau 1 tháng và sau 2 tháng. Kết quả cho thấy, giá trị R2 sau khi hiệu chỉnh của mô hình sau 1 tháng là 0,52 và của mô hình sau 2 tháng là 0,73. Nhóm nghiên cứu chọn mô hình 3 là mô hình tối ưu cho nghiên cứu này, với các yếu tố nhiệt độ trung bình, lượng bốc hơi, lượng mưa trung bình và lượng mưa tối đa giải thích được 73% sự tăng giảm các ca mắc sốt Den- gue/sốt xuất huyết Dengue. IV. BÀN LUẬN Dịch sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue, qua các nghiên cứu trên thế giới, đã được chứng minh là bệnh dịch có xu hướng chịu ảnh hướng lớn của khí hậu [6]. Các nghiên cứu cũng đưa ra những mô hình cảnh báo dịch bệnh sớm dựa vào các yếu tố khí hậu nhằm giúp khống chế dịch bệnh một cách có hiệu quả nhất. Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu cũng cho thấy, các yếu tố khí hậu cũng đóng vai trò không nhỏ trong việc gia tăng số lượng ca bệnh sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue tại Hà Nội. Kết quả cho thấy, dịch thường xảy ra từ tháng 6 tới tháng 12 hàng năm, đặc biệt là các tháng từ tháng 8 tới tháng 11, sau thời điểm từ tháng 4 trở đi, khi các yếu tố như nhiệt độ, lượng mưa, hay lượng bốc hơi có xu hướng tăng cao nhất trong năm. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu giai đoạn từ năm 1998 - 2009 của tác giả Đỗ Thị Thanh Toàn và cộng sự [5] khi các tác giả nhận định dịch sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue xảy ra vào khỏang thời gian từ tháng 6 tới tháng 11, là khoảng thời gian có nhiệt độ trung bình, lượng mưa và độ ẩm cao nhất, và tốc độ gió giảm. Nghiên cứu này có sử dụng thêm yếu tố lượng mưa lớn nhất trong tháng, do theo nghiên cứu tại Đài Loan năm 2011, lượng mưa lớn bất thường cũng có khả năng gây bệnh dịch sốt Dengue/sốt xuất huyết Den- gue sau 70 ngày gấp 2,09 lần so với bình thường [7]. Nghiên cứu của chúng tôi bước đầu xây dựng mô hình dự báo có sử dụng thêm độ trễ 192 TCNCYH 83 (3) - 2013 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC thời gian 1 tháng và 2 tháng so với nghiên cứu trước đó của tác giả Đỗ Thị Thanh Toàn và cộng sự [5]. Kết quả cho thấy, mô hình có khả năng giải thích sự thay đổi số lượng ca mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue tốt hơn so với mô hình cũ (khi không tính đến độ trễ thời gian). Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu tại Ấn Độ, khi các tác giả cho thấy mô hình dự báo trước hai tháng với các biến số dự báo là lượng mưa, nhiệt độ tối đa và độ ẩm tương đối có thể dự báo chính xác 61% cho số lượng các ca mắc sốt Dengue tại Ấn Độ 2 tháng sau đó [3]. Điều này cũng phù hợp với quy luật sinh trưởng và phát triển của muỗi (từ 7 đến 45 ngày) [8]. Nghiên cứu còn tồn tại một số hạn chế nhất định: nghiên cứu mới chỉ xem xét mối tương quan giữa số ca mắc sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue với các yếu tố khí hậu mà chưa xem xét với các yếu tố môi trường khác, dữ liệu thu thập trong khoảng thời gian khá ngắn. Với những hạn chế này, chúng tôi khuyến nghị nên có những nghiên cứu sâu hơn nữa về sự tương tác giữa khí hậu và môi trường trong việc dự báo dịch bằng các phân tích nâng cao như phân tích chuỗi thời gian, trong một khoảng thời gian dài hơn (10 hoặc 20 năm). Việc triển khai những nghiên cứu về việc xây dựng một mô hình cảnh báo sớm phù hợp với Việt Nam là điều hết sức cần thiết, giúp cung cấp bằng chứng tin cậy cho việc phòng chống dịch bệnh. V. KẾT LUẬN Có mối liên quan chặt chẽ giữa các yếu tố thời tiết với sự gia tăng tỷ lệ mắc sốt Dengue/ Sốt xuất huyết Dengue trong thời gian từ năm 2009 tới 2011. Khoảng thời gian từ tháng 6 đến tháng 12 là khoảng thời gian thường xảy ra dịch sốt Dengue/sốt xuất huyết Dengue, khi các yếu tố như nhiệt độ, lượng mưa, hay lượng bốc hơi có xu hướng tăng cao nhất trong năm. Mô hình dự báo với độ trễ 2 tháng được chứng minh có khả năng dự báo tốt hơn so với các mô hình với độ trễ khác. Cần thiết có các nghiên cứu sâu hơn để tìm hiểu sự tương tác giữa môi trường và khí hậu trong việc ảnh hưởng tới số lượng ca bệnh nhằm đưa ra được mô hình dự báo tốt nhất. Lời cảm ơn Nhóm nghiên cứu xin chân thành cám ơn ông Đỗ Xuân Cương, giám đốc các chương trình trọng điểm cấp nhà nước và tập thể cán bộ của Trung tâm Y tế dự phòng Hà Nội đã hỗ trợ trong quá trình thực hiện nghiên cứu. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. World Health Organization (2012). Dengue and severe dengue. 2. Halide H, Ridd P (2008). A predictive model for Dengue Hemorrhagic Fever epidem- ics. International journal of environmental health research 18, 253 - 265. 3. Karim MN, Munshi SU, Anwar N, Alam MS (2012). Climatic factors influencing den- gue cases in Dhaka city: a model for dengue prediction. The Indian journal of medical re- search 136, 32 - 39. 4. Pinto E, Coelho M, Oliver L, Massad E (2011). The influence of climate variables on dengue in Singapore. International journal of environmental health research 21, 415 - 426. 5. Đỗ Thị Thanh Toàn, Nguyễn Thanh Bình, Lưu Ngọc Hoạt (2012). Tác động của yếu tố thời tiết lên sự lan truyền của bệnh sốt dengue/sốt xuất huyết dengue tại Hà Nội từ năm 1998 - 2009. Tạp chí Nghiên cứu Y học 72, 74. 6. Focks DA, Brenner RJ, Hayes J, Dan- iels E (2000). Transmission thresholds for dengue in terms of Aedes aegypti pupae per TCNCYH 83 (3) - 2013 193 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC person with discussion of their utility in source reduction efforts. The American journal of trop- ical medicine and hygiene 62: 11-18. 7. Chen MJ, Lin CY, Wu YT, Wu PC, Lung SC, et al (2012). Effects of extreme precipitation to the distribution of infectious diseases in Taiwan, 1994 - 2008. PloS one 7, e34651. 8. Nakhapakorn K, Tripathi NK (2005). An information value based analysis of physi- cal and climatic factors affecting dengue fever and dengue haemorrhagic fever incidence. International journal of health geographics 4, 13. 9. Thiều Đức Anh (2010). Tìm hiểu các yếu tố nguy cơ ảnh hưởng đến dịch sốt den- gue/sốt xuất huyết dengue trên địa bàn Hà Nội năm 2009, Khóa luận bác sĩ Y khoa, Đại học Y Hà Nội. Summary ESTABLISHING INITIAL DENGUE FEVER/ DENGUE HAEMORRHAGIC FEVER PREDICTION MODEL IN HANOI, 2009 - 2011 Vietnam is one of the countries being impacted greatly from climate change. Besides of influ- encing the natural environment and human’s living condition, climate change has created immense changes to diseases and living features within the biosphere. This study is aimed at: 1) identifying the correlation between some climatic factors and the number of dengue fever cases reported in Hanoi from 2009 to 2011 and, 2) building a forecast model for dengue fever. Based on biometric regression analyses on reported dengue cases and other climatic factors during the period 2009-2011, three forecast models have been determined. The analysis results have point- ed out high possibility of dengue fever during the period from June to December, while tempera- ture, rainfall, evapo-transpiration gained the highest values. The model with 2-month lag-time data provides better forecast results than other models which use recent data. Keyword: dengue fever, model, forecast, weather