 |
| Giản đồ mô tả quy trình lấy mẫu và xét nghiệm PCR. Nguồn: mdpi collection |
Dương tính giả và âm tính giả
Mỗi phương pháp xét nghiệm có 2 sai sót: Dương tính giả và âm tính giả. Dương tính giả có nghĩa là người ta không bị nhiễm nhưng kết quả xét nghiệm là dương tính. Âm tính giả có nghĩa là người ta bị nhiễm nhưng kết quả xét nghiệm là âm tính.
Độ chính xác của một xét nghiệm được đánh giá qua 2 chỉ số: Độ nhạy và độ đặc hiệu. Độ nhạy là xác suất một người thật sự bị nhiễm và có kết quả dương tính. Độ đặc hiệu là xác suất một người thật sự không bị nhiễm và có kết quả âm tính.
Vậy thì câu hỏi là mức độ sai sót của 2 phương pháp xét nghiệm virus hiện nay ra sao? Đã có nghiên cứu công bố trong y văn (Bảng 1).
 |
| Bảng 1. |
• Đối với RT-PCR, dù là tiêu chuẩn vàng, nhưng tỷ lệ dương tính giả là khoảng 5% và âm tính giả là 13%.
• Nhưng các phương pháp xét nghiệm kháng nguyên thì tỷ lệ dương tính giả rất thấp (từ 0 - 3%), nhưng tỷ lệ âm tính giả thì khá cao, dao động từ 45 - 55%.
Ngoài ra, các yếu tố khác như cách lấy mẫu trong cổ họng hay mũi, thời gian vận chuyển, phương tiện bảo quản, dung lượng và nhất là thời gian từ lúc nhiễm đến khi lấy mẫu đều có ảnh hưởng đến lượng RNA. Chẳng hạn như lấy mẫu ở mũi có độ đặc hiệu cao nhất cho Covid-19 so với mẫu ở cổ họng. Đó là chưa nói đến vấn đề chuẩn hóa giữa các labo xét nghiệm. Do đó, một mẫu có thể dương tính khi xét nghiệm labo này mà có thể âm tính ở labo khác.
Xác suất cao cỡ nào thì cần can thiệp?
Vậy quay lại câu hỏi: Nếu tôi có kết quả xét nghiệm dương tính, xác suất mà tôi bị nhiễm là bao nhiêu? Câu trả lời có liên quan đến một linh mục người Anh tên là Thomas Bayes. Linh mục Bayes lý giải rằng câu trả lời trên phụ thuộc vào 3 yếu tố:
• Tỷ lệ người bị nhiễm trong cộng đồng (tạm ký hiệu P);
• Xác suất dương tính giả (ký hiệu FP); và
• Độ nhạy (hay xác suất dương tính thật, ký hiệu Se).
Linh mục Bayes chứng minh rằng, xác suất bạn bị nhiễm nếu có kết quả dương tính (Pr) là:
Pr = (P * Se) / [(P * Se) + (1 - P) * FP]
Tham số quan trọng trong phương trình trên là P, tức tỷ lệ người bị nhiễm trong cộng đồng. Đó là một "ẩn số", dù không ai biết chắc được. Chúng ta chỉ có thể... đoán. Tỷ lệ này tuỳ thuộc vào độ tuổi (người cao tuổi có nguy cơ nhiễm cao hơn người trẻ) và người có bệnh nền. Nhân viên y tế có thể có nguy cơ cao hơn người ngoài cộng đồng. Người có triệu chứng có xác suất bị nhiễm cao hơn người không có triệu chứng. Nhìn chung, tỷ lệ này có thể dao động trong khoảng 0.01 - 5% trong cộng đồng, tuỳ nhóm và "đối tượng".
Những nơi như TPHCM hay Hà Nội có nguy cơ cao, nên có thể lấy tỷ lệ 5% làm điểm tham khảo. Còn những tỉnh lẻ hay vùng quê, có thể lấy tỷ lệ 0.5% làm điểm khởi đầu cho việc tính toán. Bảng dưới đây trình bày xác suất bạn bị nhiễm nếu có kết quả xét nghiệm dương tính cho nhiều tỷ lệ trong cộng đồng.
 |
| Xác suất bị nhiễm nếu có kết quả xét nghiệm dương tính và xác suất không bị nhiễm nếu có kết quả âm tính (Bảng 2). |
Kết quả tính toán (Bảng 2) trên cho thấy nếu trong một cộng đồng có tỷ lệ nhiễm 0.1 - 5%:
(a) Nếu bạn có kết quả xét nghiệm âm tính thì xác suất cao (99%) là bạn không bị nhiễm;
(b) Nhưng nếu kết quả dương tính với các xét nghiệm kháng nguyên thì xác suất bạn bị nhiễm là trên 30%.
Câu hỏi là xác suất cao cỡ nào thì cần can thiệp (xét nghiệm thêm hay cách ly)? Rất khó có câu trả lời cho câu hỏi này. Ở vài nơi (như Úc) họ lấy ngưỡng 80% hay cao hơn để quyết định cách ly và truy vết. Nhưng đối với người có triệu chứng (ho, sốt) thì xác suất thấp hơn (như 5% chẳng hạn) cũng có thể xem là 'cao' và cần xét nghiệm tiếp để xác định.
GS Nguyễn Văn Tuấn (Đại học New South Wales, Australia)
