Một số bạn cho rằng trong tình hình ‘dầu sôi lửa bỏng’ hiện nay thì vaccine nội địa có thể cứu người, không nên chờ ‘vaccine xịn’. Họ viện dẫn rằng vaccine Ấn Độ, Nga và Tàu vẫn được chấp nhận mà chưa qua thử nghiệm giai đoạn III, vậy thì tại sao ‘vaccine made in Vietnam’ không được phê chuẩn? Những biện minh như vậy, theo tôi, là nguỵ biện và không có cơ sở khoa học.
Vấn đề bàn là gì?
Tôi nghĩ cần phải xác định câu hỏi hay vấn đề đang bàn để khỏi sa đà vào những bàn luận lạc đề. Theo tôi, vấn đề mà công chúng (và cả giới khoa học) quan tâm hiện nay là vaccine made in VN có hiệu quả giảm nguy cơ lây nhiễm, giảm nguy cơ nhập viện, và an toàn hay không?Để biết vaccine có hiệu quả hay không thì cần phải làm nghiên cứu khoa học. Nghiên cứu khoa học thì đi từ nghiên cứu cơ bản, nghiên cứu trên động vật, và thử nghiệm trên người. Thử nghiệm trên người phải qua 3 giai đoạn I, II và III. Giai đoạn I và II chủ yếu là để đánh giá mức độ an toàn của vaccine, giai đoạn III là để đánh giá hiệu quả (và cả an toàn) của vaccine.
Đã nghiên cứu khoa học thì phải minh bạch. Minh bạch hiểu theo nghĩa nhà nghiên cứu phải công bố kết quả trên các tập san có bình duyệt (peer-review). Không chỉ công bố kết quả, nhà nghiên cứu còn có nghĩa vụ phải công bố dữ liệu gốc, mã máy tính, đề cương nghiên cứu, và kế hoạch phân tích thống kê (nếu nghiên cứu ở giai đoạn III). Đây là qui trình chuẩn trong nghiên cứu khoa học về vaccine và thuốc. Các vaccine của các nhà sản xuất Pfizer, Moderna, AstraZeneca (AZ) đều phải qua các công đoạn đó.
Do đó, chúng ta đã thấy dữ liệu về hiệu quả và an toàn của các vaccine hiện hành (Pfizer, Moderna, AZ). Nhưng chúng ta không biết — và chúng ta muốn biết — Nanocovax có hiệu quả và an toàn như các vaccine hiện hành.
Vấn đề không phải là thích hay không thích hàng nội địa. Vấn đề cũng không phải là tại sao không dùng vaccine nội địa. Nếu có chứng cớ cho thấy vaccine nội địa thì các câu hỏi trên không cần đặt ra. Vấn đề, do đó, là vaccine made in Việt Nam có hiệu quả và an toàn hay không.
Thế nhưng trong thực tế có nhiều người cố tình đánh lạc hướng vấn đề bằng những bình luận rằng (i) Việt Nam đang trải qua một đại dịch rất phức tạp, mà họ mô tả là ‘dầu sôi lửa bỏng’; (ii) rằng người ta đang chết mà ở đó nói chuyện khoa học; rằng (iii) rằng các nước như Nga, Ấn Độ phê chuẩn vaccine của họ trước khi có kết quả thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III.
Nhưng tôi e rằng những bình luận này không làm sáng tỏ vấn đề, mà sa đà vào những nguỵ biện. Chúng ta thử bàn qua các nguỵ biện đó xem sao.
Nguỵ biện dựa vào cảm tính (argumentum ad passiones).
Đây là cách nói dịch bệnh đang ở tình trạng ‘dầu sôi lửa bỏng’ để biện minh cho các biện pháp thiếu an toàn. Nhưng cách nói này là cảm tính và đánh lạc hướng vấn đề: hiệu quả và an toàn của vaccine. Cái giả định đằng sau cách nói này là vaccine made in Vietnan có thể cứu người, nhưng chúng ta chưa có bằng chứng đó. Nó chỉ là một giả định nguy hiểm.Xin minh hoạ một trường hợp để thấy tại sao giả định đó nguy hiểm. Trước đây, đã có nguời rất nổi tiếng (Pháp) biện minh như thế này để quảng bá cho thuốc hydroxychloroquine (thuốc chống sốt rét) dùng cho bệnh nhân Covid-19, dựa trên một nghiên cứu nhỏ [1] cho thấy thuốc có thể chống virus Vũ Hán và cứu người. Ngay sau đó là nhiều nhóm trên thế giới dùng thuốc để điều trị cho bệnh nhân Covid-19. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu sau đó, như RECOVERY [2] chẳng hạn, cho thấy thuốc này không có hiệu quả gì cả. Người ta đang hỏi là bao nhiêu bệnh nhân đã chết vì quyết định vội vã này.
Ở Úc, Đại học Queensland cũng nghiên cứu về vaccine cho Covid-19, và kết quả đầy triển vọng khi thí nghiệm trên động vật. Tuy nhiên, khi thử nghiệm trên người thì các nhà nghiên cứu phát hiện rằng vaccine có thể (chỉ ‘có thể’ thôi) can thiệp vào xét nghiệm về HIV, và thế là toàn bộ dự án phải ngừng. Xin nói thêm rằng đây là một nhóm nghiên cứu vaccine dày dặn kinh nghiệm (chớ không phải ‘tay ngang’) mà vẫn có thể thất bại.
Do đó, bài học là không thể vội vã; công chúng cần bằng chứng khoa học thuyết phục. Tuy nhiên, hiện nay thì không ai biết hiệu quả và an toàn của vaccine nội địa ra sao vì chưa có dữ liệu công bố và chưa xong thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III.
Nguỵ biện quyền lực (argumentum ab auctoritate)
Đó là cách nói ‘Chúng tôi là chuyên gia, chúng tôi có kinh nghiệm, hãy tin chúng tôi.‘ Nhưng đây là một ngụy biện vì nó đánh lạc hướng vấn đề: hiệu quả và an toàn của vaccine. Vấn đề không phải anh là chuyên gia hay có kinh nghiệm; vấn đề là anh chưa cho công chúng xem những gì anh đã làm.Cần phải phán biệt giữa ý kiến cá nhân và ‘fact’ (sự thật). Anh có thể nói vaccine này rất có hiệu quả và an toàn. Nhưng đó là ý kiến cá nhân (opinion), không phải fact. Nhiệm vụ của nhà khoa học là cung cấp dữ liệu, facts để người khác đánh giá. Anh không thể thuyết phục người khác bằng ý kiến mà phải bằng dữ liệu. Bởi vậy, trong khoa học có câu ‘In God we trust. All others must bring data‘ (Chỉ có tin vào Thượng Đề, còn tất cả vấn đề khác thì cần phải có dữ liệu).
Thời đại này không còn cách suy nghĩ ‘hãy tin tôi, vì tôi có kinh nghiệm và biết mình làm cái gì’. Cách suy nghĩ đó đã gây ra biết bao hệ luỵ cho bệnh nhân, biết bao nhiêu người đã chết vì cách suy nghĩ đó. Thời đại ngày nay là y học thực chứng (evidence based medicine), đòi hỏi chứng cớ. Nếu thực hành chánh sách công không dựa vào chứng cớ thì có khác gì lang băm. Ra chánh sách không dựa vào chứng cớ có thể gây tác hại, thậm chí giết chết nhiều người.
Ngay cả dữ liệu đã được duyệt bởi hội đồng y đức vẫn chưa thể xem là sau cùng. Lí do là hội đồng có thời gian rất hạn chế để xem xét dữ liệu. Hội đồng chưa chắc có đủ chuyên gia có kinh nghiệm để đánh giá chuyên sâu. Tôi đã từng phục vụ trong các hội đồng Data Safety Monitoring Committee ở VN, Thái Lan, Nam Phi, và nhiều trường hợp báo cáo của nhóm nghiên cứu có khi sai dù đã qua các hội đồng trong nội bộ. Dữ liệu của Nga đã qua bình duyệt và đã công bố, nhưng giới khoa học vẫn tìm ra hàng loạt bất thường.
Nhớ hôm trước khi tôi nêu ý tưởng làm thử nghiệm theo mô hình ‘adaptive trial’ và cách tính cỡ mẫu cho nghiên cứu vaccine, có người bĩu môi nói rằng công ti thừa biết chuyện sơ đẳng đó. Tôi phải thốt lên ‘Trời đất ơi!’ Ở Úc này (và Mĩ nữa), số nhóm nghiên cứu có kinh nghiệm làm adaptive trial chỉ đếm đầu ngón tay, vậy mà ở Việt Nam người ta cho rằng đó là ‘sơ đẳng’. Hãy cho tôi biết ở Việt Nam có nhóm nào đã có kinh nghiệm làm thử nghiệm lâm sàng trên 20,000 người. Còn cỡ mẫu? Nếu ai biết cách tính, hãy cho tôi xem. Thật là không biết trời cao đất rộng là gì.
Nguỵ biện so sánh sai (false equivalence)
Một số bạn cho rằng Ấn Độ và Nga đã phê chuẩn dùng vaccine do họ sản xuất trước khi có kết quả thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 3, vậy thì tại sao Việt Nam không làm như thế. Nhưng đây là một nguỵ biện.Cái giả định đằng sau cách nói đó là quyết định của các giới chức Ấn Độ và Nga là … chân lí. Nhưng làm sao chúng ta biết họ đã ra quyết định đúng? Tại sao FDA (Mĩ) và EMA (Âu châu) cho đến nay vẫn không phê chuẩn vaccine của Tàu, Ấn Độ và Nga? Nếu dùng giả định trên, người ta cũng có thể nói FDA và EMA sai lầm? Không phải. Vấn đề ở đây là dữ liệu [3], và cho đến nay các nhà sản xuất Tàu, Ấn và Nga chưa báo cáo đầy đủ dữ liệu khoa học để họ có thể đánh giá. Chân lí và lẽ phải không nằm ở giới quan chức; nó nằm ở dữ liệu khoa học.
Giả định đằng sau của cách lí giải này là ‘ta và họ như nhau, họ đã làm thì ta cũng nên làm’. Nhưng trong thực tế thì ta không giống họ. Ta có ít kinh nghiệm làm vaccine hơn họ. Ta chưa công bố dữ liệu, họ đã công bố. Ta làm vì sức khoẻ của người dân, họ làm vì chánh trị.
Quyết định của Nga về phê chuẩn vaccine của họ trước khi qua thử nghiệm mang màu sắc chánh trị và chủ nghĩa dân tộc. Người ta quên rằng — hay cố tình quên rằng — vaccine đối với Nga (và Tàu) là một phương tiện ‘quyền lực mềm’. Họ không mấy quan tâm đến khoa học hay sức khoẻ; họ quan tâm đến việc gây ảnh hưởng chánh trị. Đúng như một quan chức Đông Âu nhận xét rằng việc phát triển vaccine Covid-19 của Nga chẳng khác gì cuộc chạy đua khai thác không gian vào thập niên 1950, và không phải ngẫu nhiên mà họ định danh cho vaccine của họ là ‘Sputnik V’ [4].
Thủ tướng của Slovakia mất chức cũng vì vaccine Nga. Ông này (Igor Matovic) sắp xếp nhập khẩu 200,000 liều vaccine Nga mà không tham vấn các đồng minh chánh trị, và thế là người ta buộc ông phải từ chức [4]. Do đó, một bài xã luận trên tập san y khoa lừng danh BMJ viết rằng hi vọng các nước khác không làm như Nga, và khuyên rằng các quyết định phải dựa vào bằng chứng khoa học đã được công bố và qua bình duyệt bởi các chuyên gia có kinh nghiệm [5].
Còn Ấn Độ thì sao? Giới chức y tế Ấn Độ cũng phê chuẩn vaccine do Covaxin công ti Bharat Biotech sản xuất [6]. Cần nói thêm rằng công ti này có 24 năm kinh nghiệm trong việc nghiên cứu và sản xuất 16 vaccine được xuất khẩu sang 123 quốc gia trên thế giới (chớ không như các công ti mới ở Việt Nam).
Tuy nhiên, phê chuẩn của Ấn Độ là loại ‘có điều kiện’. Điều kiện là chỉ hạn chế sử dụng trong tình huống khẩn cấp vì có biến thể mới của virus, và phải chịu sự theo dõi cẩn thận như trong thử nghiệm lâm sàng [6]. Ngoài ra, ngay lúc phê chuẩn, vaccine đã được thử nghiệm giai đoạn I và II, và thử nghiệm trên khỉ. Vaccine lúc đó cũng đã được tiêm cho nhiều ngàn người ở giai đoạn III.
Tuy nhiên, giới y khoa Ấn Độ vẫn không thấy thuyết phục bởi quyết định của giới chức y tế Ấn Độ. Họ chỉ ra rằng quyết định này đi ngược lại qui trình khoa học và họ không hiểu cái logic khoa học đằng sau quyết định.
Do đó, so sánh với Nga và Ấn Độ là không hợp lí chút nào cả. Không thể lấy Nga và Ấn Độ ra để làm gương, vì họ có vấn đề riêng của họ, và cách làm của họ cũng không được giới khoa học ủng hộ.
***
Tôi nghĩ những người biện minh cho ‘đốt cháy giai đoạn’ (phê chuẩn vaccine made in Vietnam ngay bây giờ) dựa vào một giả định vô cùng quan trọng rằng vaccine made in Vietnam có hiệu quả.
Đó là một giả định rất … bự. Cho đến nay, chúng ta vẫn không biết vaccine đó có hiệu quả giảm lây nhiễm hay không. Chúng ta chưa biết vaccine đó giảm nguy cơ nhập viện hay không. Chúng ta chưa biết độ an toàn của vaccine (và có lẽ khó biết cho đến vài năm sau). Chưa công bố kết quả thử nghiệm giai đoạn I và II mà đã làm giai đoạn III thì quả là khá mạo hiểm. Ấy vậy mà người ta đã dự kiến vaccine đạt hiệu quả 90%! Không thể hiểu nổi cách tính toán gì mà người ta có thể biết trước như vậy.
Ngay cả con số 13,000 người tình nguyện cũng chưa biết dựa vào cơ sở khoa học nào. Do đó, giả định trên để ‘đốt cháy giai đoạn’ là không có cơ sở khoa học gì cả. Hãy cho công chúng xem công thức và giả định đằng sau con số 13,000. Nếu thử nghiệm thật sự cần 27,000 người thì làm trên 13,000 người chẳng có ý nghĩa gì mà chỉ làm phiền người tình nguyện.
Tôi cảm thấy có vài người hiểu sai mục đích của vaccine. Mục đích của vaccine là phòng ngừa, chớ không phải điều trị. Nhiễm virus Vũ Hán không có nghĩa là 100% chết. Số ca nặng chỉ chiếm 15%, và 85% tự bình phục. Số ca nặng đã có thuốc điều trị tương đối tốt. Phòng ngừa không phải chỉ vaccine, mà theo tôi thì các biện pháp y tế công cộng rất quan trọng. Không thể biện minh bằng cảm tính rằng ‘tình hình phức tạp’ để gây rủi ro cho công chúng.
Cái khác biệt giữa làm một cái gì đó đúng và làm sai là … thời gian. Thời gian sẽ cho chúng ta biết cái gì là đúng và cái gì là sai. Thời gian đã cho thấy dùng thuốc hydroxychloroquine cho bệnh nhân Covid-19 là sai. Thời gian đã cho thấy các thuốc đầy triển vọng như Azithromycin, Colchicine, Interferon beta-1a, Loinavir-ritonavir, Angiotensin 2 receptor agonist, Anakinra, Aprepitant, Baloxavir marboxil, Bamlanivimab, Bromhexine hydrochloride, Budesonide, Camostat mesilate, Ivermectin, Lenzilumab, v.v. đều sai cho Covid-19. Thời gian cũng cho thấy vaccine Pfizer, Moderna và AZ có hiệu quả vì đã qua một giai đoạn dài nghiên cứu và thử nghiệm. Thời gian sẽ cho chúng ta biết vaccine made in Vietnam có như các vaccine hiện hành (và chúng ta chỉ hi vọng).
Một số bạn tôi thì lẫn lộn giữa tinh thần dân tộc và tinh thần khoa học. Dân tộc tính làm cho chúng ta lu mờ và ngạo ngễ, nhưng khoa học làm cho chúng ta phải khiêm cung trước sự thật. Tinh thần dân tộc có khi là một loại thuốc an thần được sản sinh từ sự tức tối và mặc cảm, còn sự thật khoa học thì nó là sản phẩm của trí tuệ chớ không phải của tinh thần dân tộc. Người có tinh thần dân tộc cao ngất nhưng làm sai thì vẫn cho ra kết quả sai.
Người ta có thể đánh cược để có lợi ích cho vài người trong lúc đại dịch diễn ra, nhưng đám đông quần chúng lại phải trả giá đắt sau đại dịch là điều mà không ai muốn. Do đó, tôi đồng ý với quan điểm của Bộ Y tế là cần phải chờ để có thêm chứng cớ rồi ra quyết định, chớ không thể ‘đốt giai đoạn’ được.
© GS. Nguyễn Văn Tuấn
Tuan V. Nguyen Fahms
Chú thích:
Suy nghĩ tiếp:
Theo dự kiến là nanocovax sẽ có hiệu quả 90% (nhưng tôi không rõ bằng cách nào mà dự báo được hiệu quả trong khi nghiên cứu chỉ mới khởi đầu). Nhưng chúng ta thử xem xét vài tình huống xem sao.
Theo kế hoạch, sẽ có chừng 4300 người được tiêm vaccine thật và 8700 người được tiêm vaccine giả (nhóm chứng).
Nhóm chứng:
Nếu tỉ lệ nhiễm sau 4 tháng theo dõi là 9 trên 1000 người (theo số liệu từ các thử nghiệm ở bên Tây) thì chúng ta kì vọng nhóm chứng sẽ có chừng 78 ca nhiễm. Nhưng ở VN tỉ lệ nhiễm chắc chắn thấp hơn (nhứt là trong quân đội), nên chúng ta có thể giả định rằng tỉ lệ nhiễm là 5/1000; theo đó, nhóm chứng sẽ ghi nhận chừng 43 ca nhiễm.
Nhóm vaccine:
Còn nhóm vaccine sẽ có bao nhiêu người bị nhiễm? Không thể biết trước được. Nhưng nếu vaccine có hiệu quả 90% thì chúng ta kì vọng nghiên cứu sẽ ghi nhận 4300 x (0.005 x 0.1) = 2 ca nhiễm mà thôi.
Vậy có ý nghĩa thống kê không? Dĩ nhiên là phải có, vì mình thiết kế vậy mà! Nhưng có đáng tin cậy không? Cái này thì phải dùng Fisher's exact test để tính khoảng tin cậy 95% (xem mã R). Kết quả cho thấy OR = 0.10 đúng như chúng ta muốn, nhưng khoảng tin cậy 95% dao động từ 0.01 đến 0.36. Vì khoảng tin cậy quá rộng, nên kết quả không đáng tin cậy.
Nếu tỉ lệ nhiễm ở nhóm chứng là 0.009 và hiệu quả 90%, thì chúng ta kì vọng có 78 ca nhiễm trong nhóm chứng và 4 ca trong nhóm vaccine. Nếu vậy thì OR bây giờ vẫn 0.10, nhưng khoảng tin cậy 95% là 0.03 đến 0.27, vẫn quá rộng và độ tin cậy vẫn thấp.
Những xem xét này cho thấy cần phải tăng cỡ mẫu ít nhứt là 30,000 người với tỉ số 1:1, thì kết quả mới có độ tin cậy chấp nhận được.
Mã R:
dat = data.frame("inf" = c(43, 2), "noinf" = c(8700-43, 4300-2)) fisher.test(dat)
- Hydroxychloroquine and azithromycin as a treatment of COVID-19: results of an open-label non-randomized clinical trial | Science Direct
- Effect of Hydroxychloroquine in Hospitalized Patients with Covid-19 | The New England Journal of Medicine
- Data discrepancies and substandard reporting of interim data of Sputnik V phase 3 trial | The Lancet
- Sputnik V: How Russia's Covid vaccine is dividing Europe | BBC
- Covid-19: Russia approves vaccine without large scale testing or published results | The BMJ
- Covaxin: What was the rush to approve India's homegrown vaccine? | BBC
Suy nghĩ tiếp:
Theo dự kiến là nanocovax sẽ có hiệu quả 90% (nhưng tôi không rõ bằng cách nào mà dự báo được hiệu quả trong khi nghiên cứu chỉ mới khởi đầu). Nhưng chúng ta thử xem xét vài tình huống xem sao.
Theo kế hoạch, sẽ có chừng 4300 người được tiêm vaccine thật và 8700 người được tiêm vaccine giả (nhóm chứng).
Nhóm chứng:
Nếu tỉ lệ nhiễm sau 4 tháng theo dõi là 9 trên 1000 người (theo số liệu từ các thử nghiệm ở bên Tây) thì chúng ta kì vọng nhóm chứng sẽ có chừng 78 ca nhiễm. Nhưng ở VN tỉ lệ nhiễm chắc chắn thấp hơn (nhứt là trong quân đội), nên chúng ta có thể giả định rằng tỉ lệ nhiễm là 5/1000; theo đó, nhóm chứng sẽ ghi nhận chừng 43 ca nhiễm.
Nhóm vaccine:
Còn nhóm vaccine sẽ có bao nhiêu người bị nhiễm? Không thể biết trước được. Nhưng nếu vaccine có hiệu quả 90% thì chúng ta kì vọng nghiên cứu sẽ ghi nhận 4300 x (0.005 x 0.1) = 2 ca nhiễm mà thôi.
Vậy có ý nghĩa thống kê không? Dĩ nhiên là phải có, vì mình thiết kế vậy mà! Nhưng có đáng tin cậy không? Cái này thì phải dùng Fisher's exact test để tính khoảng tin cậy 95% (xem mã R). Kết quả cho thấy OR = 0.10 đúng như chúng ta muốn, nhưng khoảng tin cậy 95% dao động từ 0.01 đến 0.36. Vì khoảng tin cậy quá rộng, nên kết quả không đáng tin cậy.
Nếu tỉ lệ nhiễm ở nhóm chứng là 0.009 và hiệu quả 90%, thì chúng ta kì vọng có 78 ca nhiễm trong nhóm chứng và 4 ca trong nhóm vaccine. Nếu vậy thì OR bây giờ vẫn 0.10, nhưng khoảng tin cậy 95% là 0.03 đến 0.27, vẫn quá rộng và độ tin cậy vẫn thấp.
Những xem xét này cho thấy cần phải tăng cỡ mẫu ít nhứt là 30,000 người với tỉ số 1:1, thì kết quả mới có độ tin cậy chấp nhận được.
Mã R:
dat = data.frame("inf" = c(43, 2), "noinf" = c(8700-43, 4300-2)) fisher.test(dat)
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét