1.5. Kiểm soát bệnh dịch trong bối cảnh khu vực filengành dịch tễ học các bệnh truyền nhiễm. Ngày nay, ngành dịch tễ học còn có nhiều loại

111

1.5. Kiểm soát bệnh dịch trong bối cảnh khu vực

Marc Choisy – IRD

Những năm sau chiến tranh thế giới thứ hai được đánh dấu bởi rất nhiều chương trình tầm soát, thậm chí là xóa bỏ các loại bệnh dịch. Sự xuất hiện các loại bệnh dịch mới hay sự xuất hiện trở lại nhiều bệnh dịch đã có trước đây cũng như sự gia tăng của tình trạng kháng thuốc và kháng thuốc trừ sâu khiến cho vấn đề kiểm soát bệnh dịch trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Bên cạnh đó phải kể đến tình trạng dân số tăng mạnh, các dòng di cư dân số ngày càng nhiều và ngày càng xa về khoảng cách. Sự toàn cầu hóa bệnh dịch như vậy khiến cho việc phối hợp các chính sách kiểm soát ở cấp độ khu vực càng trở nên cần thiết. Bên cạnh thực tế là các dịch bệnh thường có sự phát tán phức tạp về mặt không gian, còn phải kể đến sự phức tạp về mặt kinh tế xã hội được thể hiện qua những khác biệt rất lớn về văn hóa, thể chế chính trị, nguy cơ bùng phát dịch và các phương tiện tài chính được sử dụng trong một phạm vi địa lý tương đối hẹp. Trong hoàn cảnh như vậy, chỉ các mô hình càng ngày càng chi tiết, có độ tích hợp cao và dựa vào thực tiễn mới có thể cho phép quản lý hiệu quả các vấn đề dịch bệnh trong tương lai. Các mô hình như vậy chỉ có thể được xây dựng khi có dữ liệu đủ, đa dạng và đảm bảo chất lượng. Các mạng lưới giám sát dịch và các cơ quan nghiên cứu kinh tế xã hội đóng vai trò không thể thiếu, để vừa phát triển các kiến thức lý luận về dịch bệnh vừa áp dụng cụ thể vào lĩnh vực sức khỏe cộng đồng.

1.5.1. Dẫn nhậpDịch tễ học là ngành nghiên cứu biến động về số người mắc một căn bệnh theo đơn vị không gian và thời gian (Saracci, 2010). Có thể coi ngành dịch tễ học hiện đại ra đời từ sau nghiên cứu của bác sĩ về dịch tả hoành hành tại khu vực Broad Street, Luân Đôn vào năm 1854 (Hempel, 2013). Ngày 31 tháng 8 năm 1854 một trận dịch lớn đã lây lan khắp khu vực này của thủ đô London, khiến 500 người chết chỉ trong vòng 10 ngày. Vào thời kỳ đó, tức là khoảng một thập kỷ trước khi có các nghiên cứu tiên phong của pasteur về học thuyết vi trùng[37], cách giải thích thường dùng là lý thuyết về chướng khí, theo đó, bệnh dịch lây lan là do một loại “khí độc”. Sau khi điều tra tỉ mỉ và lập bản đồ các trường hợp mắc bệnh, bác sĩ Snow đã chứng minh rằng bệnh tả lây lan qua nguồn cấp nước công cộng, chủ yếu từ một máy bơm duy nhất. Nghiên cứu của bác sĩ Snow là nghiên cứu đầu tiên chỉ ra đặc điểm lây lan của một số căn bệnh và đánh dấu sự ra đời của ngành dịch tễ

[37] Các thuật ngữ này được nhắc đến trong phần Giải thích thuật ngữ tiếng pháp ở cuối bài.

112

Những thách thức phát triển chung trong khối ASEAN

học các bệnh truyền nhiễm (Hempel, 2013). Vài năm sau, nghiên cứu của nhà khoa học người Đức robert Koch cũng chỉ ra rằng các bệnh truyền nhiễm (đối lập với các bệnh mãn tính như ung thư, tim mạch hoặc bệnh di truyền) do các sinh vật sống gây ra như virus, vi khuẩn, kí sinh trùng hoặc vật nguyên sinh (Wainwright and Lederberg, 1992). Ở đây, chúng tôi sẽ đề cập trường hợp các bệnh truyền nhiễm. Các phần tiếp theo, chúng tôi sẽ sử dụng thuật ngữ “dịch tễ học” để chỉ chung cho ngành dịch tễ học các bệnh truyền nhiễm.

Ngày nay, ngành dịch tễ học còn có nhiều loại hình hoạt động bổ sung (Saracci, op. cit.). một trong các hoạt động đó là giám sát dịch bệnh, thu thập số các ca nhiễm bệnh (mới) tại một địa điểm nhất định ở một khoảng thời gian xác định. mục tiêu ban đầu của hoạt động này là phát hiện dịch sớm nhất có thể để đảm bảo kiểm soát dịch hiệu quả nhất. Trong 1/3 đầu của thế kỷ XX, bác sĩ ronald ross – người đoạt giải Nobel Y học vào năm 1902 – đã có công đóng góp lớn vào việc ứng dụng các mô hình toán học vào nghiên cứu con đường lây truyền của bệnh truyền nhiễm (Diekmann và Heesterbeek, 2000). Các mô hình này cho phép hiểu rõ hơn cơ chế lây truyền, mang lại khả năng dự báo tốt hơn về số lượng các ca nhiễm. Ngoài hiệu quả dự báo, các mô hình này ngày nay cũng được sử dụng nhiều cho thăm dò khảo sát, phục vụ cho công tác xây dựng chính sách kiểm soát dịch bệnh hiệu quả (anderson và may, 1992). Đây là tác dụng đặc biệt quan trọng của mô hình trong nghiên cứu dịch tễ học đối với các dịch bệnh ở người, vì thử nghiệm trên người là không thể với các lý do liên quan đến đạo đức. Các mô hình như vậy đã đóng góp hiệu quả vào việc kiểm soát dịch tả hoành hành năm 2014 tại Tây phi (Fisman và cộng sự., 2014) và dịch bệnh merS-CoV năm 2015 tại Hàn Quốc (Cowling và cộng sự., 2015).

Trong phần tiếp theo chúng tôi sẽ đề cập tới các khía cạnh liên quan đến giám sát và kiểm soát bệnh truyền nhiễm trong bối cảnh khu vực, những khó khăn đặt ra và giải pháp. Giữa hai nội dung này, chúng tôi sẽ nhắc đến các yếu tố liên quan đến các biến động về không gian của các loại bệnh truyền nhiễm. Trong phần kết luận, chúng tôi sẽ đề cập những thách thức đặt ra trong tương lai, đặc biệt ở khu vực Đông Nam á.

1.5.2. Giám sát bệnh truyền nhiễm trong bối cảnh khu vựcViệc giám sát bệnh truyền nhiễm phục vụ cho nhiều mục đích (m’ikanatha và cộng sự., 2007). Ngoài việc giúp nắm được số ca nhiễm mới và tổng số các ca nhiễm, việc giám sát còn giúp xác định được các tác nhân gây bệnh còn chưa biết đến, xác định và lượng hóa các yếu tố nguy cơ cũng như con đường lây truyền. Nắm được số các ca nhiễm mới và tổng số các ca nhiễm sẽ giúp dự đoán được sự bùng phát của dịch để từ đó kiểm soát dịch tốt hơn. Như trường hợp giám sát bệnh cúm đã áp dụng tại châu á, hoạt động này đã góp phần rất lớn vào việc phát triển các loại vắc-xin ngừa cúm (Bedford et al., 2015). Cứ đến mùa dịch cúm lại xuất phát từ châu á và lan ra khắp thế giới. Virus cúm đều biến thể qua từng năm, vì vậy, cần phải điều chỉnh vắc-xin ngừa cúm cho mỗi mùa dịch (Treanor, 2004). Việc giám sát các chủng cúm có ở châu á sẽ giúp cung cấp thông tin cốt yếu cho việc phát triển vắc-xin mới, có hiệu quả tối ưu cho toàn bộ các khu vực trên hành tinh. Trường hợp dịch cúm minh họa rõ nét cho một thức tế là việc giám sát dịch bệnh thực hiện ở nơi này sẽ mang lại hiệu quả không chỉ cho sức khỏe cộng đồng của người dân địa phương nơi đó mà còn cho người dân những nơi khác có mối liên hệ. Cuối cùng, giám sát bệnh dịch truyền nhiễm cũng đóng

113

Kiểm soát bệnh dịch trong bối cảnh khu vực

vai trò sống còn trong việc đánh giá hiệu quả các chính sách kiểm soát dịch bệnh. Và triển khai một hệ thống giám sát phụ thuộc chặt chẽ vào các mục tiêu đề ra.

một khi đã xác định rõ mục tiêu cụ thể cho công tác giám sát bệnh dịch, bước tiếp theo cần làm là xác định đơn vị không gian phù hợp cho hoạt động giám sát cũng như xác định các trường hợp mắc bệnh.

Khung 2

Giám sát dịch bệnh. Các bước xây dựng và sử dụng hệ thống giám sát dịch bệnh

Xây dựng hệ thống

1. Xác định mục tiêu giám sát và các loại bệnh cần giám sát

2. Xác định các vùng cần giám sát và báo cáo viên

3. Xác định các ca nhiễm

Hoạt động

4. Thu thập số liệu

5. Kiểm tra chất lượng số liệu

6. Truyền số liệu

Khai thác

7. Chia sẻ số liệu cho các bên

8. Phân tích số liệu

Kết quả

9. Phổ biến kết quả giám sát

10. Xây dựng chính sách kiểm soát

Nguồn: tác giả.

Đối với khía cạnh đầu tiên, điều đặc biệt quan trọng là nỗ lực giám sát phải tương ứng với quy mô dân số cần giám sát, nếu không sẽ có sai số trong kết quả giám sát. Đây là khó khăn lớn nhất là khi muốn áp dụng hệ thống giám sát dịch bệnh trên nhiều nước đồng thời, nhưng các nước lại không có khả năng tài chính như nhau. một khó khăn tiềm tàng nữa phải kể đến là việc xác địch các ca nhiễm bệnh, đặc biệt đối với các loại bệnh như sốt xuất huyết vì triệu chứng bệnh có thể rất đa dạng (Simmons và cộng sự., 2012).

114


Sơ đồ 3. Xác định các ca nhiễm bệnh. Trường hợp bệnh sốt xuất huyết

Lưu ý: Kim tự tháp phản ánh phổ lan rộng các triệu chứng của bệnh sốt xuất huyết, từ những ca nhiễm bệnh đông nhất nhưng ít nghiêm trọng nhất đến những ca ít nhất nhưng nghiêm trọng nhất.


Việc xác định các ca nhiễm bệnh thay đổi không chỉ trong không gian (theo từng nước) mà còn trong cả thời gian (tùy thuộc vào phương tiện có thể sử dụng để phát hiện các trường hợp nhiễm bệnh). Sự thay đổi này gây khó khăn cho việc tổng hợp các hệ thống giám sát áp dụng trên quy mô lớn kể cả về không gian và thời gian.

Sau khi đã xác định được mục tiêu giám sát, đơn vị không gian cần giám sát và xác định được các trường hợp nhiễm bệnh, ta có thể chuyển sang việc triển khai mạng lưới giám sát. Công việc cụ thể cần tiến hành là thu thập dữ liệu thực địa, kiểm tra chất lượng dữ liệu và truyền dữ liệu cũng như tổng hợp thông tin (m’ikanatha và cộng sự., 2007). Các hệ thống giám sát có cấu trúc chặt chẽ theo từng cấp, trong đó, dữ liệu sẽ được truyền từ cấp thấp nhất (trung tâm y tế cấp xã) tới các cấp cao hơn để sau đó tập hợp lại ở cấp cao nhất (thường là Bộ Y tế).

115

Kiểm soát bệnh dịch trong bối cảnh khu vựcSơ

đồ

4. C

ấu tr

úc tổ

chứ

c củ

a m

ột h

ệ th

ống

giám

sát.

Trườ

ng h

ợp h

ệ th

ống

giám

sát c

ủa L

ào

Ngu

ồn: t

ác g

iả.

116


Dữ liệu truyền lên từng cấp sẽ được tổng hợp từ thông tin của các cấp dưới, và có trường hợp thông tin được đơn giản hóa (ví dụ: quy thành giá trị trung bình), do đó xảy ra tình trạng rơi rụng thông tin giữa các cấp. Việc truyền và tóm tắt thông tin như vậy cũng có thể dẫn đến nhiều sai sót. Do vậy, cần phải có bước kiểm tra chất lượng dữ liệu ở từng cấp. Sự thống nhất, nhất quán trong truyền dữ liệu ở các cấp khác nhau cần phải được quy định rõ nhất có thể, để hạn chế tối đa những thông tin đa nghĩa, dẫn đến nhiều cách hiểu: ai tiếp nhận thông tin, ai truyền thông tin, v.v. (Beatty và cộng sự., 2010). Việc chuyển thông tin trong mạng lưới giám sát cần phải được đảm bảo bằng nhiều phương tiện khác nhau (bản in, bản điện tử, trang web, thiết bị di động, v.v.) và ở nhiều tần suất khác nhau.

Sau khi đã thu thập, tổng hợp và quy dữ liệu về một mối ở cấp cao nhất, cần phải có biện pháp để đảm bảo an toàn cho dữ liệu và đảm bảo dữ liệu có thể tiếp cận được cho bước phân tích về sau. phương tiện thu thập dữ liệu có khác nhau (bản in, bản điện tử, v.v.), nhưng hình thức bảo quản cho cơ sở dữ liệu cuối cùng phải đảm bảo được sự nhất quán và thống nhất cao nhất có thể. Ngày nay, phương tiện phù hợp nhất là cơ sở dữ liệu điện tử kết hợp với trang web để vừa cập nhật vừa truy cập vào cơ sở dữ liệu (van panhuis và cộng sự., 2013). Các cơ sở dữ liệu điện tử phải được bảo đảm an toàn ở mức cao nhất có thể. Do vậy, luôn luôn phải có bản sao lưu ở nhiều máy chủ độc lập khác nhau, điều này sẽ tránh được tình trạng mất dữ liệu, chủ động trong trường hợp hỏng hóc thiết bị hoặc trong trường hợp có sự cố như cháy nổ, ngập lụt, lấy cắp dữ liệu. Việc sửa đổi, điều chỉnh dữ liệu trong cơ sở dữ liệu phải được hạn chế trong một số lượng hẹp những người có quyền quản trị, điều này sẽ giúp hạn chế được những rủi ro liên quan đến sai sót của con người. minh họa dưới đây đưa ra ví dụ một trường hợp cơ sở dữ liệu có chứa các thông tin dịch bệnh trên giác độ không gian và thời gian. (xem bảng 12)

Bên cạnh những khó khăn về kỹ thuật nêu trên, còn phải kể đến các khó khăn thuần túy liên quan đến yếu tố con người, và đây cũng là các khó khăn lớn xét trong bối cảnh khu vực. Khó khăn đầu tiên thuộc loại này là rào cản ngôn ngữ và cả chữ viết. Điều quan trong là tất cả các bên tham gia vào hệ thống giám sát dịch bệnh đều phải được tiếp cận với thông tin của hệ thống không phân biệt ngôn ngữ của từng bên. Khó khăn thứ hai là sự không đồng nhất giữa các bên tham gia. Không phải lúc nào các bên cũng có nguồn lực và phương tiện như nhau. Vì vậy, điều quan trọng cần phải giải quyết là rút ngắn tối đa sự chênh lệch và khác biệt giữa các bên, giúp cho bên nào ít khả năng tài chính nhất có thể cải thiện được hệ thống giám sát của mình. Ngoài ra, cũng phải tránh tình trạng phân biệt đối xử đối với các nguồn dữ liệu vì tiêu chí chất lượng. Thực tế, thà có những dữ liệu có chất lượng kém hơn để có nhiều thông tin hơn là bị thiếu dữ liệu. Trong trường hợp như vậy, cần phải nỗ lực đặc biệt để thuyết phục các bên đối tác tham gia đóng góp dữ liệu, mặc dù dữ liệu của họ có thể có vấn đề về chất lượng (Choisyvà cộng sự., 2015).

Cuối cùng cũng xin lưu ý là một hệ thống giám sát bệnh dịch nói chung vô cùng tốn kém, và chất lượng dữ liệu thu thập được phụ thuộc phần lớn vào phương tiện có thể được sử dụng cũng như động lực của các bên tham gia. Việc tổng hợp và báo cáo kết quả phân tích dữ liệu cho các bên tài trợ và các bên tham gia hệ thống giám sát là phương tiện tốt nhất để tạo động lực cho họ cũng như khuyến khích họ nỗ lực nâng cao chất lượng thu thập dữ liệu.

117


Bảng 12. Cơ sở dữ liệu giám sát dịch bệnh. Trường hợp bệnh sốt xuất huyết ở Đông Nam Á

Ghi chú: mỗi đường trên bảng biểu thị một đơn vị không gian và mỗi cột biểu thị một tháng, từ tháng 1 năm 1993 đến tháng 12 năm 2010. màu ở mỗi ô phản ánh mức độ tiến triển tăng lên của dịch bệnh - cấp độ xám. Những dữ liệu thiếu được thể hiện bằng màu đen. Đường lượn cong bên trên của bảng minh hoạ cho sự năng động phối hợp từ tất cả các tỉnh.

Nguồn: van Panhuis và cộng sự., 2015.

phần lớn các khó khăn nêu trên đều tồn tại trong bất cứ bối cảnh nào, nhưng các khó khăn đó sẽ nhân lên nếu áp dụng vào bối cảnh giám sát ở tầm khu vực, liên quan đến nhiều nước, có các vấn đề sức khỏe cộng đồng khác nhau và nguồn lực dành cho phòng chống dịch bệnh cũng khác nhau. Các cơ quan ở tầm trên quốc gia sẽ đóng vai trò điều phối cần thiết để đảm bảo hài hòa cho hệ thống giám sát. Tuy nhiên, khu vực Đông Nam á vẫn chưa có sáng kiến nào, ví dụ như ở tầm aSeaN (mà lý do tồn tại vẫn chủ yếu là tự do lưu thông hàng hóa và con người) (Beatty và cộng sự., 2010). Ở cấp độ thế giới, chúng ta có Tổ chức Y tế Thế giới WHo (racloz và cộng sự., 2012). Tuy nhiên, mặc dù ý tưởng thì tốt, nhưng việc triển khai để áp dụng chính sách kiểm soát tầm khu vực lại rất khó khăn đối với khu vực Đông Nam á. WHo hiện có sáu vùng hoạt động trên thế giới, nhưng việc phân vùng không phải lúc nào cũng phù hợp với thực tế xã hội của các nước trong vùng.

118


Bản đồ 13. Sáu vùng hoạt động của WHO

Nguồn: Tổ chức Y tế Thế giới WHO.

Các nước Đông Nam á là điển hình cho tình trạng phân vùng nhưng không tính đến thực tế xã hội, các nước này bị chia thành (i) một vùng được gọi là Tây Thái Bình Dương “Western pacific” bao gồm Việt Nam, Campuchia, Lào, malaysia, philippines, papouasie-Nouvelle Guinée và Sri Lanka, trung tâm quyết định của vùng này đặt tại thủ đô manila của philippines và (ii) vùng thứ hai, được gọi là Đông Nam á “Southeast asia” bao gồm Ấn Độ, Népal, Bhutan, Bangladesh, myanmar, Thái Lan và indonesia, trung tâm quyết định được đặt tại Dehli, Ấn Độ. Các nước Đông Nam á không chỉ bị chia thành hai vùng mà hai vùng này cũng rất lẫn lộn. Tình trạng này đặc biệt gây khó khăn cho việc điều phối chính sách y tế công ở cấp độ khu vực.

1.5.3. Biến động về không gian của các bệnh truyền nhiễmCác căn bệnh thường di chuyển trong không gian hoặc thông qua con đường truyền nhiễm từ người này sang người kia trong phạm vi gần, hoặc do người mang bệnh, vật chủ trung gian di chuyển hoặc do môi trường (gió hoặc nước). Hiện tượng này mới chỉ được xác định đặc điểm và lượng hóa trong thời gian gần đây, đặc biệt là từ các dữ liệu thu thập được từ các mạng lưới giám sát dịch bệnh. Tùy theo cách thức lây truyền, việc lây lan dịch bệnh có thể có nhiều hình thức khác nhau (Choisy and rohani, 2012). Để hiểu chi tiết cách thức lây truyền về mặt không gian của một

119


bệnh dịch, chúng tôi đã sử dụng các kết quả phân tích thống kê và phương pháp mô hình hóa toán học, chúng tôi phối hợp trở đi trở lại cả hai phương pháp này. Các phân tích thống kê chủ yếu giúp lọc được thông tin nhiễu ra khỏi tín hiệu xác đáng trong một tập hợp dữ liệu. Các dãy số thời gian mà chúng tôi phân tích thường có độ nhiễu cao vì những lý do đã phân tích ở phần trên. Việc áp dụng kỹ thuật xử lý tín hiệu xác đáng (Cazelles et al., 2014) cho phép lọc được một cách hiệu quả tín hiệu xác đáng trong dãy số thời gian. phương pháp phân tích thống kê cho phép xác định được đặc điểm và lượng hóa được sự lây truyền của bệnh dịch trong không gian. Từ đó, chúng tôi có thể đưa ra một số giả thuyết về cơ chế lây truyền, sau đó thử nghiệm các cơ chế lây truyền đó bằng các mô hình toán học (Bolker, 2008). ý tưởng như sau. mỗi giả thuyết được biểu diễn bằng các phương trình toán học (mô hình). Đối với mỗi một mô hình toán học, các tham số sẽ được ước tính dựa trên các dữ liệu đã có. Nguyên tắc là tìm được nhóm tham số kết hợp để sao cho các dự đoán của mô hình sẽ gần nhất có thể với các dữ liệu. Sau khi được hiệu chỉnh như vậy, các mô hình sẽ được so sánh với nhau trên cơ sở quan hệ tương ứng giữa các kết quả dự báo của mô hình và các dữ liệu. mô hình có mức tương ứng tối đa sẽ được giữ lại và giả thuyết của mô hình đó sẽ được coi là giả thuyết có mức độ xác thực cao nhất. Các giả thuyết còn lại sẽ bị loại bỏ. Kỹ thuật này được gọi là kiểm định giả thuyết.

mới đây, một mô hình đơn giản đã được đề xuất để áp dụng giải thích cho sự vận động về mặt không gian của các bệnh truyền nhiễm, đó là mô hình lực hấp dẫn, theo đó mật độ tập trung dày đặc các mối kết nối giữa hai địa phương có nguyên nhân chủ yếu là quy mô dân số và khoảng cách giữa hai địa phương đó (Xia et al., 2004). (xem sơ đồ 5)

mô hình lực hấp dẫn giải thích đặc biệt rõ hiện tượng lây truyền của các bệnh dịch lây truyền trực tiếp như dịch sởi ở anh (Grenfell et al., 2001) hoặc dịch cúm ở mỹ (Viboud et al., 2006). Được áp dụng vào quy mô toàn cầu, mô hình này còn tỏ ra hiệu quả hơn, vẫn đối với các dịch bệnh truyền nhiễm trực tiếp như dịch cúm hoặc dịch SarS, ở đây, khoảng cách giữa hai địa phương không nhất thiết phải là khoảng cách thực về địa lý. Thực tế, Brockmann và Helbing (Brockmann and Helbing, 2013) đã chứng minh rằng, đối với bệnh dịch lây truyền, trên quy mô toàn cầu, khoảng cách giữa các nhóm dân cư được biểu diễn tốt hơn bằng mật độ các liên kết trên không so với khoảng cách địa lý thực tế.

Đối với các loại bệnh dịch lây truyền qua véc-tơ trung gian như bệnh sốt xuất huyết, sơ đồ lây truyền như trên có thể phức tạp hơn một chút do có thể có ảnh hưởng từ các yếu tố môi trường và thời tiết địa phương. Do vậy, trong bối cảnh các nhóm dân cư được đặt vào một mạng lưới tương tác, đôi khi khó xác định được phần nào là do ảnh hưởng từ các yếu tố địa phương, phần nào là do ảnh hưởng từ yếu tố khoảng cách. Ví dụ, Cummings và các đồng sự (Cummings et al., 2004) đã chỉ ra rằng sự biến động về mặt không gian của dịch sốt xuất huyết tại Thái Lan tương đối phù hợp với mô hình lực hấp dẫn, theo đó, căn bệnh này xuất phát từ Bangkok và lan ra các địa phương khác có mật độ dân cư thấp hơn. Cũng phân tích dữ liệu của dịch này, Cazelles và các đồng sự (Cazelles et al., 2005) lại chứng minh điều ngược lại là dịch sốt xuất huyết lại chủ yếu bị chi phối bởi các yếu tố thời thiết, đặc biệt là bởi tác động của hiện tượng El Niño. Hiện tượng này mới đây cũng được khẳng định theo một nghiên cứu về sốt xuất huyết tiến hành ở tám nước Đông Nam á (van panhuis et al. 2015). ảnh hưởng phối hợp của các yếu tố dân số và khí hậu thời tiết trong trường hợp dịch sốt xuất huyết lây lan cũng được chứng minh ở các cấp độ không gian hẹp hơn, tức là ở tầm địa

120


phương. Cụ thể, ở Campuchia, Teurlai và các đồng sự (Teurlai et al., 2012) đã chỉ ra rằng dịch sốt xuất huyết lây lan chủ yếu là do sự di chuyển của các cá nhân, tốc độ lây lan mạnh nhất là ở các khu vực nằm dọc các trục đường giao thông lớn. Ở cấp độ hẹp hơn nữa (từng nhà hoặc giữa các nhà), có vẻ như sự di chuyển của muỗi cũng đóng vai trò quan trọng. Ở Việt Nam, các yếu tố thời tiết khí hậu cũng được chứng minh là có ảnh hưởng ở phạm vi nhỏ (Thai et al., 2010 ; pham et al., 2011; Cuong et al., 2013). Ở phần tiếp theo, chúng tôi sẽ đề cập đến hậu quả của sự biến động về không gian của các dịch bệnh truyền nhiễm đối với việc kiểm soát các dịch bệnh đó, đặc biệt trong bối cảnh không gian giữa các địa phương có mức độ lây nhiễm và có nguồn lực rất khác nhau.

Sơ đồ 5. Ví dụ về mô hình lực hấp dẫn

Khoảng cách (km)

Ghi chú: Ví dụ về mô hình lực hấp dẫn được ước tính từ những dữ liệu về sự di chuyển của con người giữa các thành phố khác nhau của mỹ. Trục hoành biểu thị mức độ tập trung của sự liên kết giữa các địa phương và mức độ này phụ thuộc vào kết quả của các cỡ mẫu của các địa phương cũng như khoảng cách giữa các địa phương.

Nguồn: Viboud et al., 2006.

1.5.4. Kiểm soát dịch bệnh truyền nhiễm trong bối cảnh khu vựcViệc kiểm soát các dịch bệnh truyền nhiễm ở các quy mô không gian lớn hơn đã được khởi động từ rất sớm, khoảng vào giữa thế kỷ XX thông qua các chính sách tiêm chủng mở rộng (sởi, ho gà, v.v.) (anderson and may, 1992). WHo cũng đã điều phối nhiều chương trình xóa bỏ các bệnh truyền nhiễm trên toàn thế giới. một trong những bệnh đầu tiên được xóa bỏ trên toàn thế giới là bệnh đậu mùa, năm 1977. Bệnh thứ 2 trong danh sách là bệnh bại liệt, căn bệnh này có vẻ như sắp được

121


xóa bỏ trên quy mô toàn thế giới (pallansch and Sandhu, 2006). Bệnh sởi cũng chắc chắn nằm trong danh sách sẽ bị xóa bỏ. Các chương trình tiêm chủng nhằm xóa bỏ dịch bệnh này đặc biệt khó thực hiện đối với các bệnh có mức độ lây nhiễm cao như bệnh sởi (poland and Jacobson, 2012). mức độ khó khăn còn cao hơn khi sự dịch chuyển của con người từ cộng đồng dân cư này sang cộng đồng dân cư khác diễn ra dày đặc, và bản thân các cộng đồng dân cư lại cũng rất khác nhau xét về yếu tố nguy cơ nhiễm bệnh và nguồn lực có thể sử dụng.

Học thuyết sinh thái về nhóm quần thể (quần xã) dự đoán rằng việc một bệnh dịch tồn tại dai dẳng (duy trì) ở quy mô quần xã phụ thuộc rất nhiều vào những biến động trong sự dịch chuyển của các cá nhân giữa các quần thể trong quần xã (Hanski, 1999). Khi biến động dịch bệnh trong các quần thể là đồng nhất (đồng bộ) hoàn toàn, mức độ tồn tại dai dẳng (duy trì) của dịch bệnh ở quy mô tổng thể quần xã là tối thiểu.

Biểu đồ 10. Đồng bộ và duy trì

Ghi chú: Các đường cong (1) và (2) minh họa biến động dịch bệnh tại hai địa phương. Khi các biến động không đồng bộ như trên biểu đồ, việc xóa bỏ được dịch bệnh (đường cong 1) có thể lại được bù lại bởi số ca bệnh là những người đến từ cộng đồng dân cư khác (đường cong 2), điều này góp phần duy trì chung của dịch bệnh (ví dụ tình hình phối hợp giữa hai địa phương). Nhưng ngược lại, những biến động của dịch bệnh tại hai cộng đồng dân cư rất đồng nhất thì quá trình di chuyển của các ca bệnh từ nơi này đến nơi khác sẽ không xảy ra được nữa bởi vì khi bệnh được dập tắt tại nơi này thì nó cũng sẽ còn rất yếu ở nơi khác, do đó có ít khả năng các ca bệnh di chuyển và hạn chế được sự duy trì dịch bệnh chung.


Ngược lại, khi biến động của dịch bệnh trong các quần thể thuộc quần xã không đồng bộ, mức độ duy trì của dịch bệnh đó ở quy mô quần xã sẽ tăng vì xóa bỏ được dịch ở chỗ này thì bệnh lại phát sinh từ nguồn khác, nơi mà mật độ nhiễm bệnh còn cao. Ngoài ra, các chính sách kiểm soát bệnh truyền nhiễm có thể làm tăng hoặc giảm mức độ đồng bộ giữa các quần thể trong quần xã. Chẳng hạn, chính sách tiêm chủng mở rộng có xu hướng làm giảm mức độ đồng bộ giữa các quần thể

122


trong quần xã (rohani et al., 1999) trong khi đó chính sách tiêm chủng định kỳ theo tỷ lệ lại có thể được áp dụng để tăng mức độ đồng bộ (earn et al., 1998). Thông tin thêm là hiện nay nhiều nỗ lực đang được triển khai để có thể tối ưu hóa các chính sách kiểm soát dịch bệnh qua việc giám sát biến động về không gian của bệnh giữa các quần thể dân cư và tác động của những biến động không gian này tới độ duy trì chung của bệnh trong quần xã.

Vấn đề trở nên phức tạp hơn nữa khi các bên có liên quan lại không bình đẳng với nhau trước nguy cơ lây nhiễm và cũng không có các phương tiện như nhau để đối phó với các nguy cơ đó. Vấn đề này đặc biệt được nhắc đến trong trường hợp nguy cơ cúm gia cầm lây lan trên quy mô toàn cầu, và các nước nghèo nhất thường lại có số trường hợp những ca nhiễm mới cao nhất. Ở đây lại đặt ra vấn đề về chiến lược tối ưu cho các nước giàu và ít bị tác động nhất trong trường hợp bùng phát dịch đến từ các nước có tỷ lệ nhiễm mới cao (và thường là các nước nghèo). Bằng một mô hình toán học về lý thuyết trò chơi trên mạng lưới, Colizza và các đồng sự (Colizza et al., 2007) đã chỉ ra rằng chiến lược tối ưu để các nước giàu giảm thiểu được nguy cơ là cấp thẳng một phần ngân sách phòng chống dịch bệnh của mình cho các nước vừa có nguồn lực hạn chế vừa có tỷ lệ nhiễm bệnh cao. Kết luận hơi đi ngược với tâm lý bình thường này được lý giải bằng thực tế là các cộng đồng dân cư ngày nay có quan hệ kết nối qua lại lẫn nhau ở mức độ rất chặt chẽ. Do vậy, tình hình dịch bệnh ở pháp chẳng hạn sẽ phụ thuộc rất nhiều vào tình hình dịch bệnh ở các nước khác trên thế giới, đặc biệt là những nước có tỷ lệ và nguy cơ nhiễm bệnh cao và có kết nối chặt chẽ với pháp. Hiện nay nhiều nỗ lực trong vấn đề này đang được thực hiện đối với dịch sốt xuất huyết ở Việt Nam và giữa các nước Đông Nam á.

Bệnh sốt xuất huyết ở Việt Nam có mức độ lây truyền rất cao ở các tỉnh phía Nam và có đặc điểm lây truyền theo mùa cũng thấp hơn. Ở các tỉnh miền Bắc, bệnh sốt xuất huyết đang có xu hướng tăng mạnh từ khoảng 15 năm nay (Do et al., 2014). Ngoài ra, đặc điểm lây truyền theo mùa ở đây cũng cao hơn rất nhiều, chắc chắn là do các yếu tố khí hậu thời tiết. Như vậy, ở các tỉnh miền Bắc có một mùa trong năm có số ca nhiễm rất ít. phân tích chủng loài địa lý cho thấy mức độ duy trì ở cấp độ địa phương của virus sốt xuất huyết tại Hà Nội là rất thấp, và mỗi năm, dịch sốt xuất huyết thường khởi phát do virus phát tán từ các tỉnh phía Nam (rabaa et al., 2010). Trong bối cảnh đó, chúng ta có thể đặt câu hỏi đâu là chiến lược phòng chống sốt xuất huyết tối ưu cho Hà Nội. Liệu có nên dồn toàn bộ nguồn lực của thành phố cho việc diệt trừ muỗi và các tác nhân trung gian truyền bệnh tại địa phương hay chuyển một phần ngân sách phòng chống dịch cho các tỉnh miền Nam nhằm góp phần làm giảm tỷ lệ mắc sốt xuất huyết ở các tỉnh này và từ đó giảm được nguy cơ dịch lan ra miền Bắc. Chỉ có thể tìm câu trả lời cho câu hỏi này thông qua mô hình dịch tễ đủ chi tiết, có tính đến các thông tin về môi trường, dân số, giao thông, kinh tế và côn trùng học.

Nhiều vấn đề tương tự cũng có thể đặt ra với các nước rất giàu trong khu vực như Singapore và cũng rất gần về địa lý với các nước nghèo hơn và có nguy cơ dịch cao hơn như Campuchia. Để giảm nguy cơ dịch sốt xuất huyết lây lan sang Singapore, nên chăng Chính phủ nước này cấp một phần ngân sách phòng chống dịch cho nước láng giềng Campuchia ?

Các hành lang giao thông cũng đặt ra vấn đề tương tự. Các trục đường giao thông này có lưu lượng di chuyển rất dày qua các nước mà nguy cơ dịch và nguồn ngân sách phòng chống dịch không giống nhau (Fau et al., 2014). Như vậy, để có được một chính sách kiểm soát dịch bệnh hiệu quả ở

123


cấp khu vực, cần phải có sự chia sẻ nguồn lực và phối hợp ở tầm trên quốc gia. một số sáng kiến nhỏ đã bắt đầu được đưa ra theo hướng này, tuy nhiên các nước cần phải nỗ lực nhiều hơn nữa.

Kết luậnSự lây truyền của các bệnh truyền nhiễm mang đặc điểm phi tuyến tính, điều này dẫn đến những biến động rất phức tạp và có thể có các biểu hiện hành vi không mang tính trực quan (Turchin, 2003). Do đó, các mô hình toán học sẽ là một công cụ hỗ trợ không thể thiếu để hiểu được cơ chế biến động của bệnh dịch, dự báo cũng như kiểm soát được dịch bệnh một cách hiệu quả nhất (anderson and may, 1992 ; Diekmann and Heesterbeek, 2000 ; Keeling and rohani, 2008). Tính thực tiễn của các mô hình phụ thuộc trực tiếp vào lượng dữ liệu thu thập được và sử dụng cho việc hiệu chỉnh mô hình. Như vậy, có được dữ liệu từ các hệ thống giám sát dịch bệnh là điều kiện cốt yếu. Xây dựng và duy trì được hoạt động của các hệ thống giám sát đó lại vô cùng tốn kém. Tuy nhiên, các hệ thống này lại tuyệt đối cần thiết để đảm bảo tính đồng bộ và hiệu quả của chính sách kiểm soát dịch bệnh. Các hệ thống đó cho phép đánh giá được tình trạng dịch tễ trong cộng đồng dân cư cũng như hiệu quả của chính sách tiêm chủng. Việc phối hợp thông tin chặt chẽ giữa các cấp quản lý chịu trách nhiệm về các hệ thống giám sát và chính sách kiểm soát dịch bệnh cũng như với các nhà khoa học chịu trách nhiệm phân tích các dữ liệu thu thập được từ các hệ thống giám sát là vô cùng cần thiết. Thông báo và chia sẻ kết quả phân tích cũng như những hệ quả đi kèm trong thực tiễn sẽ giúp thuyết phục được các cơ quan quản lý về việc cần thiết phải duy trì các mạng lưới giám sát và đảm bảo chất lượng hoạt động của các mạng lưới đó (Brownstein et al., 2008 ; Keller et al., 2009).

Ngoài các yếu tố sinh học và khoa học trong cuộc chiến phòng chống bệnh truyền nhiễm, cũng không được bỏ qua vai trò quan trọng của các yếu tố kinh tế xã hội, cũng là những yếu tố làm cho vấn đề thêm phức tạp. Ở điểm này, phương pháp tiếp cận bằng mô hình hóa cũng cần thiết để giải quyết các vấn đề với những thách thức rất phức tạp và đôi khi trái ngược nhau. Việc tích hợp tất cả các yếu tố sinh học, kinh tế xã hội vào trong một khung lý thuyết vẫn còn là việc cần làm.

Lời cảm ơnTôi xin gửi lời cảm ơn tới ban tổ chức của khóa học mùa hè JTD và cá nhân anh Stéphane Lagrée đã tạo điều kiện cho tôi tham gia vào khóa học 2015. Xin cảm ơn anh alexis Drogoul đã mời tôi tham gia nhóm giảng viên của lớp chuyên đề mô hình hóa. Tôi cũng xin cảm ơn nhóm nghiên cứu GDri “Đa dạng sinh học và bệnh truyền nhiễm tại Đông Nam á” và quỹ Bill & Melinda Gates – Vaccine Modeling Initiative – đã tài trợ một phần kinh phí cho nghiên cứu của chúng tôi.

Giải thích thuật ngữ tiếng PhápBruit/Độ nhiễu: Biến động tổng thể trong một tập hợp dữ liệu có thể được phân tách ra thành hai

phần: thông tin nhiễu và dữ liệu xác đáng. Dữ liệu xác đáng là phần quan trọng của biến động trong khi thông tin nhiễu là phần gây nhiễu. ranh giới giữa thông tin nhiễu và dữ liệu xác đáng

124


phụ thuộc vào câu hỏi đặt ra. Nguyên nhân gây ra thông tin nhiễu khá đa dạng: nhầm lẫn trong quan sát, sai quy trình, đồng biến, v.v.

Calibration/Hiệu chuẩn: Quá trình hiệu chỉnh một mô hình bằng dữ liệu: ước tính giá trị của các thông số mô hình từ dữ liệu thực tế.

el Niño: hiện tượng thời tiết theo chu kỳ (bốn đến bảy năm), với nền nhiệt độ cao bất thường.

incidence/Số các ca nhiễm mới: số lượng các ca nhiễm mới tính theo đơn vị không gian trong một giai đoạn thời gian xác định.

inférence/Kỹ thuật kiểm định giả thuyết: kỹ thuật cho phép kiểm định các giả thuyết thống kê đã đặt ra để từ đó trả lời cho các câu hỏi.

maladie infectieuse/Bệnh truyền nhiễm: Bệnh do một tác nhân gây bệnh (virus, vi khuẩn, ký sinh trùng, v.v.) gây ra, khác với bệnh mãn tính như ung thư, bệnh tim mạch hoặc bệnh di truyền. Đây là bệnh dễ lây lan.

méta-population/Nhóm quần thể: còn gọi là quần xã.

Nonlinéarité/Tính chất phi tuyến tính: một hàm được coi là phi tuyến tính nếu các kết quả đầu ra không tương ứng tỷ lệ với đầu vào. Toán học hầu hết đều đưa ra các giả thuyết tuyến tính trong khi tự nhiên lại phi tuyến tính. Tính chất phi tuyến tính sẽ làm phát sinh các hành vi phức tạp và phi trực quan.

paramètre/Tham số: hai nguyên liệu trong mô hình là biến số và tham số. Biến số là yếu tố thay đổi tùy theo giá trị của tham số và các biến số khác (có thể là biến thời gian và biến không gian). Tham số là các hằng số có giá trị cố định và được người làm mô hình chủ động lựa chọn. Nhìn chung biến số thể hiện số lượng (ví dụ số lượng người mắc bệnh) còn tham số thể hiện diễn biến sinh hóa (ví dụ: tỷ lệ tiếp xúc).

phylogéographie: địa lý chủng loài.

prévalence/Tổng số ca nhiễm: số lượng các ca nhiễm bệnh tính theo một đơn vị không gian ở một thời điểm nhất định.

Série temporelle/Chuỗi dữ liệu thời gian: là chuỗi dữ liệu được sắp xếp theo trình tự thời gian (điển hình là số các ca nhiễm mới của mỗi tuần).

Signal/Tín hiệu xác đáng: xem mục bruit/thông tin nhiễu.

Théorie des miasmes/Lý thuyết về chướng khí: xem mục théorie microbienne/học thuyết vi trùng.

Théorie microbienne/Học thuyết vi trùng: là học thuyết được phát triển vào cuối thế kỷ 19, theo đó, bệnh truyền nhiễm do các sinh vật mang bệnh gây ra (virus, vi khuẩn, v.v.), đối lập với lý thuyết về chướng khí, rất phổ biến ở thời bấy giờ, theo đó, bệnh dịch lây truyền do “ chướng khí ”.

Traitement du signal/Xử lý tín hiệu xác đáng: phương pháp thống kê phân tích các chuỗi dữ liệu thời gian.

Transmission/Lây truyền: sự lây lan của bệnh truyền nhiễm. Có thể lây truyền trực tiếp (ví dụ do tiếp xúc trực tiếp) hoặc gián tiếp. Trong trường hợp lây truyền gián tiếp, có sự tham gia của một

125


véc-tơ trung gian truyền bệnh (thường là côn trùng) hoặc của môi trường (ví dụ nguồn nước, như trường hợp dịch tả).

Vaccination de masse/Tiêm chủng mở rộng: chính sách tiêm chủng nhằm thực hiện việc tiêm chủng cho càng nhiều trẻ em càng tốt trước một độ tuổi nhất định. Thường được thực hiện tại các trường học.

Vaccination par pulsations/Tiêm chủng định kỳ theo tỷ lệ: chính sách tiêm chủng được đưa ra trong những năm 1990, tổ chức các chiến dịch tiêm chủng đều đặn và mỗi một đợt chỉ tiêm cho một tỷ lệ dân số nhất định.

Tài liệu tham khảoanderson, r. m., and r. m. may (1992), Infectious Diseases of Humans. oxford university press.

Beatty, m. e., a. Stone, D. W. Fitzsimons, J. N. Hanna, S. K. Lam, S. Vong, m. G. Guzman et al. (2010), ”Best practices in dengue surveillance: a report from the asia-pacific and americas Dengue prevention Boards”, PLoS Neglected Tropical Diseases, 4:e890.

Bedford, T., S. riley, i. G. Barr, S. Broor, m. Chadha, N. J. Cox, r. S. Daniels et al. (2015), ”Global circulation patterns of seasonal influenza viruses vary with antigenic drift”, Nature 1–17.

Bolker, B. m. (2008), Ecological models and data in R. princeton university press.

Brockmann, D., and D. Helbing (2013), ”The hidden geometry of complex, network-driven conta-gion phenomena”, Science, 342:1337–1342.

Brownstein, J. S., C. C. Freifeld, B. Y. reis, and K. D. mandl (2008), Surveillance Sans Frontieres: internet-based emerging infectious disease intelligence and the HealthMap project, PLoS Medicine 5:e151.

Cazelles, B., K. Cazelles, and m. Chavez (2014), ”Wavelet analysis in ecology and epidemiology: impact of statistical tests”, J R Soc Interface 11:20130585.

Cazelles, B., m. Chavez, a. J. mcmichael, and S. Hales (2005), ”Nonstationary influence of el Niño on the synchronous dengue epidemics in Thailand”, PLoS Medicine 2:e106.

Choisy, m. and p. rohani (2012), ”Changing spatial epidemiology of pertussis in continental uSa”, Proc Biol Sci 279:4574–4581.

Choisy, m., m. Vongpanhya, C. Saiyavong, B. Khamphaphongphanh, B. phommasack, F. Quet, Y. Buisson et al. (2015), ”Rescuing public health data”, In S. Morand, J.-P. Dujardin, R. Lefait-Robin, & C. apiwathnasorn, eds., Socio-Ecological Dimensions of Infectious Diseases in Southeast Asia (pp. 171–190). Singapore.

Colizza, V., a. Barrat, m. Barthelemy, a.-J. Valleron, and a. Vespignani (2007), ”modeling the worldwide spread of pandemic influenza: baseline case and containment interventions”, PLoS Medicine 4:e13.

126


Cowling, B. J., m. park, V. J. Fang, p. Wu, G. m. Leung, and J. T. Wu (2015), ”preliminary epidemiolo-gic assessment of merS-CoV outbreak in South Korea, may–June”, European Communicable Disease, bulletin 20.

Cummings, D. a. T., r. a. irizarry, N. e. Huang, T. p. endy, a. Nisalak, K. ungchusak, and D. S. Burke (2004), ”Travelling waves in the occurrence of dengue haemorrhagic fever in Thailand”, Nature 427:344–347.

Cuong, H. Q., N. T. Vu, B. Cazelles, m. F. Boni, K. T. D. Thai, m. a. rabaa, L. C. Quang, et al. (2013), ”Spatiotemporal dynamics of dengue epidemics, southern Vietnam”, Emerging Infectious Diseases 19:945–953.

Diekmann, o., and J. Heesterbeek (2000), mathematical epidemiology of infectious Diseases, John Wiley & Sons.

Do, T. T. T., p. martens, N. H. Luu, p. Wright and m. Choisy (2014), ”Climatic-driven seasonality of emer-ging dengue fever in Hanoi, Vietnam”, BMC Public Health 14:1078.

earn, D. J., p. rohani, and B. T. Grenfell (1998), ”persistence, chaos and synchrony in ecology and epidemiology”, proceedings of the royal Society of London B 265:7–10.

Fau, N., S. Khonthapane, and C. Taillard (2014), ”Transnational Dynamics in Southeast asia: The Greater mekong Subregion and malacca Straits economic Corridors”, institute of Southeast asian Studies.

Fisman, D., e. Khoo, and a. Tuite (2014), ”early epidemic dynamics of the West african 2014 ebola outbreak: estimates derived with a simple two-parameter model”, pLoS currents 6.

Grenfell, B. T., O. N. Bjørnstad, and J. Kappey (2001), ”Travelling waves and spatial hierarchies in measles epidemics”, Nature 414:716–723.

Hanski, i. 1999, metapopulation ecology. oxford university press.

Hempel, S. 2013, John Snow. The Lancet 381:1269–1270.

Keeling, m. J., and p. rohani (2008), ”modeling infectious Diseases in Humans and animals”, princeton university press.

Keller, m., m. Blench, H. Tolentino, C. C. Freifeld, K. D. mandl, a. mawudeku, G. eysenbach et al. (2009), ”use of unstructured event-based reports for global infectious disease surveillance”, Emerging Infectious Diseases 15:689.

m’ikanatha, N. m., r. Lynfield, C. a. Van Beneden, and H. de Valk, eds. (2007), ”infectious Disease Surveillance”, Blackwell publishing Ltd, oxford, uK.

pallansch, m. a., and H. S. Sandhu (2006), ”The eradication of polio-progress and challenges”, New England Journal of Medicine 355:2508–2511.

pham, H. V., H. T. Doan, T. T. phan, and N. N. T. minh (2011), ”ecological factors associated with dengue fever in a central highlands province, Vietnam”, BMC Infectious Diseases 11:172.

127


poland, G. a., and r. m. Jacobson (2012), The re-emergence of measles in developed countries: time to develop the next-generation measles vaccines? Vaccine 30:103.

rabaa, m. a., V. T. T. Hang, B. Wills, J. Farrar, C. p. Simmons, and e. C. Holmes (2010), ”phylogeography of recently emerged DeNV-2 in southern Viet Nam”, PLoS Neglected Tropical Diseases 4:e766.

racloz, V., r. ramsey, S. Tong, and W. Hu (2012), Surveillance of dengue fever virus: a review of epide-miological models and early warning systems”, PLoS Neglected Tropical Diseases 6:e1648.

rohani, p., D. J. earn, and B. T. Grenfell (1999), ”opposite patterns of synchrony in sympatric disease metapopulations”, Science 286:968–971.

Saracci, r. 2010, epidemiology: a Very Short introduction, oxford university press.

Simmons, C. p., J. J. Farrar, N. V. V. Chau, and B. Wills (2012), ”Dengue”, New England Journal of Medicine 366:1423–1432.

Teurlai, m., r. Huy, B. Cazelles, r. Duboz, C. Baehr, and S. Vong (2012), ”Can human movements explain heterogeneous propagation of dengue fever in Cambodia?”, PLoS Neglected Tropical Diseases 6:e1957.

Thai, K. T. D., B. Cazelles, N. V. Nguyen, L. T. Vo, m. F. Boni, J. Farrar, C. p. Simmons et al. (2010), ”Dengue dynamics in Binh Thuan province, southern Vietnam: periodicity, synchronicity and climate variabi-lity”, (D. J. Gubler, ed.) PLoS Neglected Tropical Diseases 4:e747.

Treanor, J. (2004), ”influenza vaccine--outmaneuvering antigenic shift and drift”, New England Journal of Medicine, 350:218–220.

Turchin, p. (2003), Complex Population Dynamics (Vol. 35). princeton university press.

van panhuis, W. G., J. Grefenstette, S. Y. Jung, N. S. Chok, a. Cross, H. eng, B. Y. Lee et al. (2013), ”Contagious diseases in the united States from 1888 to the present”, New England Journal of Medicine, 369:2152–2158.

van panhuis, W. G., m. Choisy, X. Xiong, N. S. Chok, p. akarasewi, S. iamsirithaworn, S. K. Lam et al. (2015), ”region-wide synchrony and traveling waves of dengue across eight countries in Southeast asia, Proc Natl Acad Sci U S A 112:13069–13074.

Viboud, C., O. N. Bjørnstad, D. L. Smith, L. Simonsen, M. A. Miller, and B. T. Grenfell (2006), ”Synchrony, waves, and spatial hierarchies in the spread of influenza”, Science 312:447–451.

Wainwright, m., and J. Lederberg (1992), ”History of microbiology”, Encyclopedia of microbiology, 2:419–437.

Xia, Y., O. N. Bjørnstad, and B. T. Grenfell (2004), ”measles metapopulation dynamics: a gravity model for epidemiological coupling and dynamics”, The American Naturalist, 164:267–281.

Documents

1.5. Kiểm soát bệnh dịch trong bối cảnh khu vực filengành dịch tễ học các bệnh truyền nhiễm. Ngày nay, ngành dịch tễ học còn có nhiều loại