Biến thể nCoV ở Anh tỷ lệ lây nhiễm 56%

Nghiên cứu được Trung tâm Mô hình toán học về các bệnh truyền nhiễm thuộc Trường Vệ sinh và Y học nhiệt đới London công bố ngày 22/12, chưa được tạp chí khoa học nào đánh giá. Nghiên cứu so sánh giữa một loạt mô hình là dữ liệu dự báo về ca nhiễm, nhập viện và các biến số khác. Các nhà nghiên cứu khác đang nghiên cứu biến thể trong phòng thí nghiệm để xác định xem nó có khác gì về mặt sinh học.

Nghiên cứu không tìm ra bằng chứng nào cho thấy biến thể gây chết người nhiều hơn các chủng khác, tuy nhiên nó dễ lây lan với tỷ lệ 56%. Trong khi đó, chính phủ Anh ước tính ban đầu mức độ lây nhiễm là 70%.

Bill Hanage, một nhà dịch tễ học tại Harvard T.H. Chan School về Sức khỏe cộng đồng, người không tham gia vào nghiên cứu, nói rằng nghiên cứu này đã đưa ra lời giải thích thuyết phục về quá khứ và tương lai của biến thể.

Biến thể mới nCoV đã nhanh chóng lây lan nhanh tại London và miền đông nước Anh trong tháng này. Virus có 23 biến đổi, một số đột biến khiến nó dễ lây nhiễm hơn.

Các tác giả nghiên cứu phát hiện nhiều bằng chứng về tốc độ lây lan nhanh của biến thể mới. Họ cũng xây dựng những mô hình toán học khác nhau và thử nghiệm từng cái một để giải thích cho sự lan rộng của biến thể. Nhóm nghiên cứu phân tích mô hình nào dự đoán tốt nhất về số lượng ca mới đã xác nhận, cũng như ca nhập viện, ca tử vong.

Đưa bệnh nhân Covid-19 ở Anh đi cấp cứu. Ảnh: AP.

Biện pháp mới được nhắc đến là đóng cửa trường học các cấp và trường đại học cho tới tháng 2. Song, thái này chỉ cho nước Anh thêm chút thời gian, đổi lại việc dỡ bỏ các hạn chế bổ sung sau đó sẽ gây ra sự bùng nổ các ca nhiễm.

Các nhà nghiên cứu cảnh báo rằng mô hình của họ, dựa một tập hợp các giả định, có thể sai. Ví dụ, tỷ lệ người tử vong do Covid-19 có thể tiếp tục giảm khi các bác sĩ cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân nhập viện.

Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu cho rằng "cần cấp bách xem xét phương án mới để giảm thiểu sự lây nhiễm hiện nay".

Tính đến này 24/12, Anh ghi nhận hơn 2.149.500 ca nhiễm, 69.051 người chết. Do lỗi nhập dữ liệu, gần 16.000 ca dương tính từ ngày 25/9 đến 2/10 không được ghi nhận trong số ca hàng ngày.