Trong những thời kỳ biến động - như chiến tranh, thiên tai hay dịch bệnh - các nhà nghiên cứu phải thống kê số lượng tử vong nhanh chóng, và họ thường sử dụng một phương pháp đã cũ nhưng đáng tin cậy: lấy số trường hợp tử vong thực tế ghi nhận trong thời kỳ biến động trừ đi số trường hợp tử vong dự kiến trong trường hợp không có biến động (thường là mức trung bình của 5 năm trước đó); con số dư ra sẽ là số người chết do hậu quả của biến động.
Đối với nhiều nhà khoa học, đây là cách hiệu quả nhất để đánh giá tác động của đại dịch. Nó có thể giúp các nhà dịch tễ học so sánh tác động của dịch bệnh ở các quốc gia và tính toán đâu là các điểm nóng COVID-19, dựa trên việc quốc gia nào có “số dư” lớn nhất.
Theo dữ liệu từ hơn 30 quốc gia có ước tính về số ca tử vong dư ra, đã có thêm gần 600.000 ca tử vong so với dự đoán thông thường trong khoảng thời gian từ khi đại dịch bùng phát đến hết tháng 7. Trong khi, chỉ có 413.041 trong số đó được chính thức ghi nhận là do COVID-19.
Một công nhân đào mộ tại một nghĩa trang gần Thành phố Mexico khi dịch COVID-19 tiếp tục bùng phát.
Nhưng số liệu vĩ mô này có một số sai sót. Nó không thể phân biệt giữa những chết vì dịch bệnh và những người chết do các yếu tố khác liên quan đến đại dịch, chẳng hạn như gián đoạn chăm sóc sức khỏe hoặc mất cơ hội điều trị do hệ thống y tế quá tải.
Phương pháp “số dư” cũng phụ thuộc vào việc báo cáo chính xác, kịp thời các trường hợp tử vong. Đây là yếu tố có thể gặp vấn đề do hệ thống ghi nhận tử vong kém phát triển, hoặc thậm chí bị thao túng. Và cũng như nhiều khía cạnh khác của đại dịch, số liệu thống kê cũng có thể bị chính trị hóa.
Các chuyên gia lo ngại rằng phương pháp thống kê đơn giản về số ca tử vong dư ra đã dẫn đến việc so sánh chưa thỏa đáng hoặc sai lệch giữa các quốc gia, và đã bỏ qua tình hình ở các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình do thiếu dữ liệu.
Những sơ hở
Lasse Vestergaard là một trong những người đầu tiên nhận thấy thời điểm khi số ca tử vong bắt đầu tăng nhanh ở châu Âu. Vestergaard là nhà dịch tễ học tại Viện Statens Serum ở Copenhagen, lãnh đạo Dự án Giám sát Tử vong Châu Âu (EuroMOMO), có nhiệm vụ tổng hợp dữ liệu tử vong hằng tuần do mọi nguyên nhân ởchâu Âu. Từ tháng 3 đến tháng 4, thống kê của EuroMOMO cho thấysố trường hợp tử vong thực tế năm nay cao hơn hàng chục nghìn so với dự kiến. "Số dư" này cao hơn 25% so với con số tử vong chính thức ghi nhận do COVID-19, có nghĩa là số tử vong được ghi nhận do COVID-19 vẫn chưa thể giải thích được mức gia tăng đột biến số người chết năm nay ở châu Âu. Nguyên nhân có thể là do trong thời gian dịch bệnh bắt đầu bùng phát, châu Âu thiếu xét nghiệm và không xác nhận được hết các ca bệnh. Bên cạnh đó, các quốc gia châu Âu cũng tính số ca tử vong theo những cách khác nhau - chẳng hạn như có nước không tính các ca tử vong xảy ra tại các viện dưỡng lão. Gần như không thể nhìn nhận tổng quát được tình hình các quốc gia đối phó với đại dịch.
Vì vậy, các nhà nghiên cứu, nhà báo và chính trị gia chuyển sang tính toán số ca tử vong dư ra. Thay vì bị sa lầy bởi nguyên nhân tử vong, số liệu này so sánh tất cả các trường hợp tử vong vừa xảy ra trong một tuần (hoặc tháng) nhất định với số trường hợp tử vong mà các nhà thống kê dự kiến sẽ xảy ra trong trường hợp không có đại dịch.
Trang tin Nature thu thập số liệu từ một số cơ sở dữ liệu được duy trì bởi các nhà nhân khẩu học, cũng như từ các chương trình theo dõi do The Financial Times và The Economist vận hành, đây là hai trong số những bộ dữ liệu toàn diện nhất về số ca tử vong dư ra.
Phân tích của Nature cho thấy có sự khác biệt rất lớn về tỷ lệ tử vong giữa các quốc gia. Tại Mỹ và Tây Ban Nha - hai trong số các nước bị ảnh hưởng nặng nề nhất cho đến nay - số ca tử vong được ghi nhận chính thức do COVID-19 chỉ bằng 75% và 65% số ca tử vong dư ra so với dự kiến. Ở những nơi khác, mức chênh lệch còn lớn hơn nhiều: chẳng hạn như ở Peru, số ca tử vong ghi nhận do COVID-19 chỉ bằng 26% số ca tử vong dư ra so dự kiến. Và một số quốc gia, chẳng hạn như Bulgaria, mặc dù có đại dịch, nhưng số người chết trong năm nay ít hơn so với các năm trước.
Đào sâu vào dữ liệu
Hầu hết các nhà nhân khẩu học đều nói rằng phương pháp tỷ lệ tử vong dư ra, dù cũ kỹ, là công cụ tốt nhất để sử dụng trong đại dịch. Theo thời gian, họ có thể đào sâu vào dữ liệu để hiểu thêm về tác động của đại dịch lên mạng người. Cuối cùng, họ có thể phân các trường hợp tử vong thành ba loại: tử vong trực tiếp, COVID-19 được ghi nhận là nguyên nhân; tử vong trực tiếp nhưng không được thống kê, virus là nguyên nhân nhưng không được ghi nhận chính thức; và tử vong gián tiếp, bởi những thay đổi do đại dịch gây ra.
Ở nhóm tử vong trực tiếp, số trường hợp mắc và tử vong thường được cập nhật hàng ngày bởi các cơ quan y tế địa phương và quốc gia. Nhưng ngay cả con số này cũng không rõ ràng như người ta tưởng, Maimuna Majumder, nhà dịch tễ học tính toán tại Trường Y Harvard ở Boston, Massachusetts, cảnh báo.
Rất khó để phân biệt giữa những người chết vì COVID-19 và những người bị nhiễm nhưng chết vì những nguyên nhân không liên quan. "Nếu bệnh nhân có cùng lúc hai bệnh, khi tử vong sẽ được phân loại là gì?", bà đặt vấn đề.
Ngoài ra, còn có những trường hợp tử vong trực tiếp nhưng không được thống kê, có thể do bệnh nhân biểu hiện các triệu chứng khác với triệu chứng COVID-19 thông thường. Natalie Dean, nhà thống kê sinh học tại Đại học Florida ở Gainesville, cho biết: “Chúng tôi vẫn đang tìm hiểu chính xác các biểu hiện của bệnh". "Đột quỵ và thuyên tắc phổi là hai biến chứng có thể gây chết người của virus mà ban đầu có thể đã bị bỏ qua," Dean nói.