SÀNG LỌC COVID-19 TOÀN DÂN – “LỢI BẤT CẬP HẠI” TS. Nguyễn Hồng Vũ Viện Nghiên cứu ung thư - California - Cố vấn khoa học Ruy Băng Tím
SÀNG LỌC COVID-19 TOÀN DÂN – “LỢI BẤT CẬP HẠI”
TS. Nguyễn Hồng Vũ,
(Viện Nghiên cứu ung thư, City of Hope, California, USA
Cố vấn khoa học Ruy Băng Tím)
Vài tuần trước mình thấy cảnh đáng lo khi hàng ngàn bà con tụ tập lúc nhúc ở Nhà thi đấu Phú Thọ để chích ngừa vaccine; vài ngày nay mình lại còn thấy cảnh đáng sợ hơn là bà con TP.HCM chen chúc nhau để đi kiểm tra sàng lọc COVID-19 theo chiến lược “xét nghiệm toàn thành phố tìm F0”, hoặc các tiểu thương bán hàng ở chợ, những bác tài lái xe liên tỉnh phải chạy đôn chạy đáo đổ xô đi xét nghiệm COVID-19 để lấy giấy “thông hành”. Mình nhìn nhận những việc này ở Việt Nam là “lợi bất cập hại”!
Việc xét nghiệm sàng lọc trên diện rộng (vài triệu người) để tìm ra được người nhiễm virus trong cộng đồng để cách ly/điều trị và giảm lây truyền virus cho người khác là một “ý tưởng” hay nhưng “rất khó” thực hiện. Cho đến nay, có 2 nơi đã thực hiện việc này đó là Slovakia và Liverpool vào khoảng tháng 11 năm ngoái nhưng cho thấy không hiệu quả như mong đợi, các ca nhiễm vẫn tiếp tục tăng và nhiều nhà khoa học đã chỉ trích việc làm “tốn của mà vô ích” như thế này. Những “cái khó” để ý tưởng này thành sự thật đó là:
👉 Kết quả xét nghiệm chỉ cho thấy kết quả của một thời điểm và người được xét nghiệm có thể nhiễm sau đó. Sự tương tác liên tục giữa vài triệu con người trong một cộng đồng là điều không thể tránh khỏi trong quá trình kiểm tra. Để có một bức tranh thật giống với thực tế trong một thời điểm nào đó, chúng ta phải test cho khoảng hàng triệu người trong thời gian rất ngắn -> điều này quá khó vì bị giới hạn về lượng nhân viên y tế, hóa chất, thiết bị…
👉 Khi chúng ta làm với số lượng mẫu càng lớn thì sai số càng cao do nhân viên phải thực hiện quá nhiều mẫu, áp lực về thời gian và thậm chí phải sử dụng những nhân viên không lành nghề!
👉 Phải lập ra những nơi lấy mẫu đủ tiêu chuẩn về vệ sinh, không gian đủ rộng, thông thoáng và thiết lập hệ thống đặt hẹn cho từng người để đảm bảo số lượng người đến những trung tâm này không quá tải, đảm bảo giữ khoảng cách, giảm thiểu “lây nhiễm chéo” giữa những người đến test.
👉 Không có test nào hiện nay có thể đảm bảo 100% đúng! Đặc biệt các test nhanh (biết kết quả trong vòng 30 phút) có độ nhạy và độ đặc hiệu kém hơn các test RT-PCR! Dữ liệu thực tế từ thí điểm Liverpool cho thấy, bộ dụng cụ kiểm tra nhanh được sử dụng rộng rãi nhất ở các trường đại học, trường học và nhà chăm sóc ở Vương quốc Anh chỉ phát hiện 48,89% trường hợp nhiễm COVID-19 ở những người không có triệu chứng khi so sánh với xét nghiệm bằng RT-PCR!
👉 Kết hợp với các sai số do con người kể trên thì sẽ có một số lượng không nhỏ người nhận kết quả âm tính giả hoặc dương tính giả. Người nhận kết quả âm tính giả có thể chủ quan mà đi lây nhiễm cho nhiều người khác, trong khi đó người có kết quả dương tính giả thì phải tốn thời gian cách ly không cần thiết!
Trở lại Việt Nam, mình thấy rằng việc “Sàng lọc COVID-19 trên toàn dân” trong thời gian này thực sự “vượt quá sức” của hệ thống y tế hiện nay. Nếu chúng ta ráng đâm đầu theo “chỉ tiêu” này thì chỉ “lợi bất cập hại” thôi.
⚠️ Việc không đủ nhân viên lấy mẫu chuyên nghiệp và phải huy động thêm nhân viên “không chuyên nghiệp” đã tạo những sai số đáng kể.
⚠️ Việc mọi người chen chúc nhau để làm cái test thì có thể biến nhiều “lợn lành thành lợn què” do lây nhiễm chéo.
⚠️ Nếu tính số lượng vài triệu người ở thành phố và giá thành các kit test thì sẽ thấy một con số khủng khiếp phải tiêu tốn (chưa kể đến tiền công nhân viên và các hoạt động hỗ trợ khác).
Năm ngoái, lúc Mỹ vẫn chưa phê duyệt vaccine nào cả, có một bạn nhân viên trong phòng thí nghiệm của mình bị mắc COVID-19 nhưng không biết. Đến cuối tuần bạn đó mới bắt đầu có những biểu hiện của bệnh thì mới nghi ngờ và đi xét nghiệm thì cho thấy kết quả dương tính! Bạn ấy xin nghỉ để ở nhà tự cách ly và thông báo lại cho mọi người trong phòng thí nghiệm biết. Vì triệu chứng của bạn ấy xuất hiện khoảng cuối tuần thì có nghĩa là bạn ấy đã bị nhiễm ít nhất vài ngày trước đó hoặc cả tuần trước đó! Mọi người trong phòng thí nghiệm lúc đó ai cũng khá lo lắng tuy nhiên khi test ra thì không ai bị lây nhiễm virus từ bạn ấy cả, vì tất cả mọi người trong phòng thí nghiệm đều thực hiện tốt việc đeo khẩu trang y tế liên tục trong lúc làm việc và giữ khoảng cách với nhau! Điều này cho thấy nếu ta thực hiện tốt các biện pháp phòng ngừa lây nhiễm (đặc biệt là khẩu trang và khoảng cách) thì đã hạn chế rất nhiều việc lây nhiễm virus SARS-CoV-2 trong cộng đồng, điều mà đã được rất nhiều nghiên cứu khoa học chứng minh trong thời gian qua và mình đã nhấn mạnh từ hồi đầu dịch!
Do vậy, việc thực hiện 5K (Khẩu trang – Khử khuẩn – Khoảng cách – Không tập trung – Khai báo y tế) như ở Việt Nam một cách nghiêm túc đã đủ để giảm thiểu việc lây nhiễm của virus SARS-CoV-2 trong cộng đồng. Việc xét nghiệm chỉ nên dùng để thực hiện trên:
☑️ Những người có biểu hiện bệnh và nghi ngờ mắc COVID-19
☑️ Những người tiếp xúc trực tiếp với F0 (nói chuyện ở khoảng cách gần và không khẩu trang).
☑️ Những nhân viên y tế tiếp xúc thường xuyên với các bệnh nhân có những bệnh nền, những người có nguy cơ cao bị bệnh nặng/tử vong khi bị COVID-19.
Giới hạn lại số người cần test như trên thì hệ thống y tế sẽ không bị quá tải, sẽ giúp người dân dễ thở hơn và dễ hợp tác hơn. Ngoài ra, việc này giúp tránh các tệ nạn nảy sinh như chạy chọt dịch vụ, giấy tờ giả, v.v… Số tiền khủng từ các kế hoạch mua kit test để "xét nghiệm toàn dân" sẽ được dùng tốt hơn nếu sử dụng vào mục đích hỗ trợ người dân bị thất nghiệp do dịch bệnh!
Tóm lại, mình hy vọng các lãnh đạo trong bộ Y Tế hãy bình tĩnh mà nhìn bức tranh một cách rộng hơn để biết hướng đi nào cho đúng, an toàn nhất và giảm thiệt hại nhiều nhất! Đừng tốn nhân lực và tài lực vào những việc không cần thiết, “lợi bất cập hại” như việc “sàng lọc COVID-19 toàn dân” hoặc “cấp giấy thông hành” cho người đi làm bằng "xét nghiệm nhanh âm tính" mà hãy tạo điều kiện “giãn cách”, hỗ trợ người dân thực hiện tốt 5K và dồn lực vào việc đẩy mạnh tỉ lệ người chích vaccine trong cộng đồng, một việc mà đã được chứng minh là hướng đi hiệu quả nhất để giảm thiểu việc lây nhiễm virus trong cộng đồng!
Mass testing of people without covid-19 symptoms is “not an accurate way of screening the general population,” a senior figure at the Department of Health and Social Care has said in a letter seen by The BMJ (see Related content).
The comments were made by James Bethell, one of England’s health ministers, in response to a letter from an MP raising concerns about blanket polymerase chain reaction (PCR) testing on behalf of a constituent.
In his letter Bethell stated that “swab testing people with no symptoms is not an accurate way of screening the general population, as there is a real risk of giving false reassurance.” He added, “Widespread asymptomatic testing could undermine the value of testing, as there is a risk of giving misleading results. Rather, only people with covid-19 symptoms should get tested.”
The comments were made as the government expanded mass testing of asymptomatic people after a pilot scheme in Liverpool and announced a further rollout of widespread testing in schools.
Swabs are used both for PCR tests and for rapid tests that have been deployed by the government for mass testing in Liverpool and care homes and do not need to be sent to a laboratory for results. One of the main rapid tests used is the Innova Lateral Flow SARS-CoV-2 antigen test, which involves a self-administered swab. However, data released from the Liverpool pilot programme showed that this test detected just 48.89% of covid-19 infections in asymptomatic people when compared with a PCR test.1
When questioned about the letter a spokesperson for the Department of Health and Social Care told The BMJ, “The government is committed to using lateral flow tests in community testing to break the chains of transmission among those with asymptomatic infection . . . The minister’s letter was in reply to a specific question about ‘blanket PCR testing,’ and it remains the case that PCR testing is prioritised for symptomatic testing.”
Less accurate
However, experts have argued that it does not make sense that lateral flow tests—which are far less accurate than PCR tests—are considered good enough for mass asymptomatic testing, while PCR testing is being avoided because of its potential for false reassurance.
Jon Deeks, professor of biostatistics at the University of Birmingham and leader of the Cochrane Collaboration’s covid-19 test evaluation activities, said, “There are particular concerns about false reassurance. It doesn’t make sense that the government is concerned about false reassurance for PCR tests but not lateral flow tests.
“Lateral flow tests are going to give more false reassurance than PCR testing, because they are less accurate. It’s good to see the government is concerned about false reassurance, but haven’t they got this the wrong way around?”
Mass testing has been used at universities throughout England to help keep the virus under control on campuses. Most programmes use lateral tests, although some, such as Cambridge University, have used PCR tests.
Mike Gill, former regional director of public health for the South East England region, said, “This letter has emerged as [the education secretary] Gavin Williamson has announced the introduction of widespread testing in schools with the statement, ‘This expansion of testing into schools and colleges will ensure more certainty for children and parents and everyone working so hard in education.’
“Williamson’s statement was bad enough on its own, since it comes across as yet another egregious display of not being guided by science. The last thing anybody should be encouraged to entertain after an Innova test result, whether positive or negative, is certainty, let alone ‘more’ of it.
“Put alongside the very welcome position taken by Lord Bethell in his letter, it becomes impossible to use the word ‘coherent’ in the context of current government approaches to policy development and implementation.”
The BMJ did not receive a response to a request for clarification from Lord Bethell.
What tests to use, when, why—and why not? Pitfalls of mass testing for COVID-19
Editor's Note: Editor's Note: This analysis is part of the USC-Brookings Schaeffer Initiative for Health Policy, which is a partnership between Economic Studies at Brookings and the University of Southern California Schaeffer Center for Health Policy & Economics. The Initiative aims to inform the national health care debate with rigorous, evidence-based analysis leading to practical recommendations using the collaborative strengths of USC and Brookings.
he recent outbreak in the White House highlights the limits on testing as a containment strategy for COVID-19. Concerns about hotspots flaring in schools of all types, sports teams, and workplaces lend special urgency to answering how best to limit the spread of COVID-19, and specifically how to test for and track the SARS-CoV-2 virus in the general population. An ongoing public health debate centers on whether we should use sub-optimal tests on a massive scale, testing frequently to overcome their analytical shortcomings.
The basic argument was encapsulated in the 9/11 Health Affairs post by Paltiel and Walensky and has two parts. First, that widespread screening will dramatically expand testing capacity and ease ongoing strain on critical supply chains. Second, that cases missed by sub-optimal tests are (probably) not infectious. In this Post, we address why these contentions ignore the serious consequences of false positive results, underestimate the importance of false-negative results, misapprehend the nature of supply chain failures in clinical laboratories, and ignore how over-reliance on biomedical tests results in risky public health behaviors. Unfortunately, the proponents of high-frequency, lower-sensitivity testing rarely consider the consequences of false-positive results, whether narrowly on the operation of clinical laboratories or more broadly on clinical practice and public health. We explore the inevitable results of high-frequency, lower-sensitivity testing and explain why implementing such an approach would result in bad public policy.
Frequent Testing Emboldens Unsafe Behavior
The authors, two of whom are Directors of Clinical Laboratories and the third an experienced health policy analyst, strongly agree that clinical testing has a key role. New case clusters in the White House, the Senate, and college dormitories (that continue to fuel the US outbreak), underscore that excellent access to screening tests is insufficient to prevent significant outbreaks. The whole point of frequent testing regimens is to mitigate COVID-19 outbreaks. Root causes in these scenarios appear to extend beyond shortcomings in the tests (where false-negative test results led to missed case detection that more sensitive diagnostic PCR testing would have found). So what allowed the disease to spread?
These outbreaks demonstrate the concept and consequences of the “preventive misconception” – that individuals undergoing a preventive health intervention (in this case, screening) will engage in risky behavior because they assume they are not infectious – and that making this cognitive error is not rare. In the case of the White House case cluster, masks were eschewed and physical distance was not maintained. Similar behaviors were reported among college students. Thus, overconfidence in the ability of a testing regimen to stop chains of transmission paradoxically embolden behaviors that increase transmission.
Key Factor Limiting Even the Best Diagnostic Tests: Pre-Test Probability that Patients have the Disease
Beyond the impact of testing on behavior, it is important to distinguish diagnostic testing of persons with a reasonable index of suspicion for COVID-19 from screening testing of low-prevalence populations. The most relevant difference is not necessarily in the ability to detect positive cases (sensitivity), negatives cases (specificity), or any other analytical parameter of the assay. Rather, the key point is the effect of pre-test probability – the prevalence of COVID-19 in the target population – on the proportion of erroneously positive test results. As we demonstrate graphically (Figure 1), the lower the prevalence, the higher the rate of false positives; the grey box represents target prevalence in outbreak suppression efforts.
For a population with a given disease prevalence, the sensitivity and specificity of an assay crucially affect the proportion of false positives and false negatives: the positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV). We model how PPV (Figure 1) and NPV (Figure 2) change with different sensitivity and specificities and over a range of COVID-19 prevalence from 0.1% to 10%. The sensitivities selected for our model (>95%) are comparable to PCR testing for SARS-CoV-2 and possibly overly optimistic. Rapid tests have much lower sensitivity, represented in our model as 80% sensitivity. Sensitivity has little impact on false positive rates (Figure 1). The sensitivities in our model (³ 95%) are representative of (or better than) most gold-standard PCR assays. Specificities of rapid assays are similar to the lowest in our model (98.5%), if not worse. The take home point is that in low-prevalence populations, even using assays with outstanding analytical performance, half or more of all positive results will be erroneous (Figure 1). By comparison, false negative results are relatively rare – especially in the low-prevalence setting – even with insensitive (rapid) tests (Figure 2).
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét