Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Trang web này được cập nhật thường xuyên. Một số nội dung có thể còn bằng tiếng Anh cho đến khi được dịch hết.
Giám sát và theo dõi bệnh
Định nghĩa ca bệnh
Khi vi-rút gây ra COVID-19 bắt đầu lây lan từ người sang người trong cộng đồng (sự lây truyền cộng đồng), các nhà khoa học cần theo dõi bệnh và cố gắng làm chậm sự lây lan của bệnh. Để làm như vậy, họ cần một định nghĩa chung cho ca bệnh COVID-19. Có được định nghĩa về ca bệnh giúp đảm bảo số ca bệnh được tính theo cùng một cách thống nhất ở mọi nơi. Tại Hoa Kỳ, số ca bệnh được xác nhận mắc COVID-19 được xác định là người có xét nghiệm dương tính với vi-rút gây ra COVID-19.
COVID-19 đã trở thành căn bệnh đáng chú ý trên toàn quốc, có nghĩa là các sở y tế được yêu cầu báo cáo số ca bệnh COVID-19. Các hệ thống như Hệ thống Giám sát Bệnh Phải Khai báo Quốc gia (NNDSS) thu thập và gửi dữ liệu về số ca bệnh COVID-19 đến CDC. Điều này giúp tổ chức giám sát xu hướng số ca bệnh ở các tiểu bang và trên toàn quốc.
Thu thập thông tin về số ca bệnh
Vì số ca bệnh COVID-19 đang được báo cáo, các nhà dịch tễ học đang tiến hành giám sát y tế công cộng, thu thập, phân tích và giải thích có hệ thống dữ liệu sức khỏe. Giám sát cho phép các nhà dịch tễ học tính toán:
- Tỷ lệ mắc bệnh (số ca bệnh mới được báo cáo trong một khoảng thời gian cụ thể).
- Tỷ lệ hiện hành (số ca bệnh tại một thời điểm cụ thể).
- Số ca nhập viện (số ca bệnh phải nhập viện).
- Số ca tử vong (số ca bệnh dẫn đến tử vong).
Ngày thu thập từ giám sát cũng được sử dụng để tạo các mô hình dịch tễ học để dự đoán địa điểm, thời gian và quy mô mà COVID-19 sẽ lây lan.
Nhưng giám sát không chỉ là đếm số ca bệnh. Tất cả các loại thông tin đều có thể thu thập để tìm hiểu thêm về căn bệnh này.
Thu thập dữ liệu từ hồ sơ bệnh án (trích xuất biểu đồ) có thể cho chúng tôi biết thêm về bệnh nhân COVID-19 và quá trình bệnh của họ. Những dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về nhân khẩu học (tuổi, chủng tộc/dân tộc, giới tính), cũng như các triệu chứng, phương pháp điều trị và kết quả. Các nhà khoa học có thể sử dụng trích xuất biểu đồ để tìm hiểu những người có khả năng mắc bệnh nặng hơn, những dịch vụ chăm sóc y tế bệnh nhân đã nhận được và bệnh nhân đã hồi phục chưa.
Báo cáo số ca bệnh
Sau khi các nhà khoa học thu thập và phân tích dữ liệu, các chuyên gia về trực quan hóa dữ liệu giúp tạo hình ảnh, biểu đồ và đồ họa để làm cho thông tin dễ hiểu và dễ sử dụng hơn. Thông tin này không chỉ hữu ích cho các nhà khoa học đang thực hiện công việc để hiểu thông tin mà còn cho công chúng.
Hiển thị dữ liệu dịch tễ học thường bao gồm đường cong epi. Đường cong epi cho thấy những gì đã xảy ra, bao gồm số ca bệnh, số ca nhập viện hoặc số ca tử vong theo thời gian. Các đường cong Epi cho COVID-19 đang được cập nhật liên tục khi có dữ liệu mới.
Vì có khoảng cách giữa thời điểm một người mắc bệnh và thời điểm ca bệnh của người đó được báo cáo, thật khó để xác định khi nào số ca bệnh thực sự bắt đầu giảm. Vì vậy, một đường cong epi trong vài tuần gần đây có thể trông giống như sự bùng phát đang chuẩn bị kết thúc ngay cả khi nó vẫn còn diễn ra. Hình dạng đầy đủ của đường cong chỉ rõ ràng sau khi sự bùng phát kết thúc.
Truy dấu người tiếp xúc
Các nhà khoa học và nhân viên y tế công cộng cũng đang nỗ lực ngăn chặn sự lây lan của COVID-19 thông qua truy dấu người tiếp xúc. Trong chiến lược này, nhân viên y tế công cộng nói chuyện với những người mắc COVID-19 để tìm hiểu về tất cả những người mà họ đã tiếp xúc gần trong thời điểm họ có khả năng truyền bệnh. Những người này là người tiếp xúc của họ. Với thông tin này, các nhà khoa học có thể theo dõi chuỗi lây nhiễm để hiểu bệnh có thể lây từ người sang người như thế nào. Truy dấu người tiếp xúc được sử dụng để ngăn chặn và kiểm soát nhiều bệnh truyền nhiễm khác, chẳng hạn như bệnh lao và HIV.
Sử dụng thông tin học được thông qua truy dấu người tiếp xúc, các nhà dịch tễ học xây dựng các bảng, được gọi là danh sách nội tuyến, tóm tắt dữ liệu về những người tiếp xúc. Sự kết nối giữa từng người được gọi là liên kết dịch tễ học (epi).
Những người tiếp xúc với những người mắc bệnh COVID-19 có nguy cơ mắc bệnh cao hơn và lây sang người khác.
Nhân viên y tế công cộng tiếp cận với những người có nguy cơ cao để nói với họ rằng họ đã tiếp xúc với người mắc bệnh COVID-19 và vì sự phơi nhiễm này, họ có thể mắc bệnh. Họ khuyến nghị các biện pháp phòng ngừa mà những người tiếp xúc nên làm theo như tự cách ly (tránh xa những người khác trong khi tự theo dõi các dấu hiệu của bệnh), rửa tay, và sử dụng khẩu trang vải.
Truy dấu người tiếp xúc đã giúp làm chậm sự lây lan của các dịch bệnh khác, bao gồm Ebola và SARS, và rất quan trọng trong việc làm chậm sự lây lan của COVID-19.
Tác động của bệnh
Vai trò chính của các nhà dịch tễ học trong đại dịch COVID-19 là ước tính gánh nặng của bệnh: tác động của bệnh hoặc những ảnh hưởng khác tới sức khỏe của dân chúng. Khi các nhà khoa học thu thập dữ liệu từ các nghiên cứu về COVID-19, họ đang phân tích các dữ liệu này để ước tính các kết quả chính, chẳng hạn như số ca lây nhiễm, mắc bệnh, khám bệnh, nhập viện và tử vong.
Gánh nặng của bệnh: Tác động của bệnh hoặc những ảnh hưởng khác tới sức khỏe của dân chúng.
Định nghĩa về ca bệnh: Một bộ tiêu chí để xác định xem một người có mắc một bệnh cụ thể hoặc có vấn đề về sức khỏe khác không.
Chuỗi lây nhiễm: Liên kết lây nhiễm từ người sang người.
Trích xuất biểu đồ: Ghi thông tin từ hồ sơ bệnh án của bệnh nhân, bao gồm dữ liệu nhân khẩu học (tuổi, chủng tộc/dân tộc, giới tính), cũng như các triệu chứng, phương pháp điều trị và kết quả điều trị.
Lây truyền cộng đồng: Sự lây lan của bệnh từ người sang người trong cộng đồng
Tiếp xúc: Một người nào đó có tiếp xúc gần với một người có khả năng lây nhiễm mầm bệnh.
Truy dấu người tiếp xúc: Một chiến lược để làm chậm sự lây lan của bệnh mà ở đó nhân viên y tế công cộng giao tiếp với những người lây nhiễm để xác định những người đã tiếp xúc với họ. Sau đó, họ làm việc tiếp với những người tiếp xúc này để cung cấp hướng dẫn về việc cách ly bản thân và những việc cần làm nếu họ phát triển các triệu chứng của bệnh.
Trực quan hóa dữ liệu: Hiển thị thông tin bằng hình ảnh, biểu đồ và đồ họa để dữ liệu dễ hiểu và dễ sử dụng hơn.
Đường cong dịch tễ học (Epi): Thể hiện bằng đồ họa những gì đã xảy ra với một căn bệnh như thay đổi số ca bệnh, nhập viện hoặc tử vong theo thời gian.
Liên kết dịch tễ học (epi): Đặc điểm liên kết hai ca bệnh, chẳng hạn như sự tiếp xúc gần giữa hai người hoặc phơi nhiễm chung.
Mô hình dịch tễ học: Biểu diễn toán học dự đoán địa điểm, thời gian và quy mô bệnh sẽ lây lan.
Phơi nhiễm: Sự tiếp xúc với một điều gì đó gây ra bệnh. Trong trường hợp bệnh truyền nhiễm, điều này thể hiện sự tương tác với người, động vật hoặc môi trường mà mầm bệnh có thể lây truyền.
Tỷ lệ mắc bệnh: Số người trong một nhóm dân số mắc bệnh hoặc có những vấn đề về sức khỏe khác trong một khoảng thời gian.
Bệnh truyền nhiễm: Một điều gì đó gây ra sự lây nhiễm có thể dẫn đến một bệnh.
Danh sách nội tuyến: Bảng chứa danh sách những người mắc một bệnh cụ thể hoặc phơi nhiễm.
Căn bệnh phải khai báo trên toàn quốc: Bệnh mà các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phải báo cáo cho sở y tế tiểu bang hoặc địa phương.
Hệ thống Giám sát Bệnh Phải Khai báo Quốc gia (NNDSS): Chương trình nhiều khía cạnh được khoảng 3,000 nhân viên y tế công cộng sử dụng bao gồm một hệ thống giám sát theo dõi hơn 100 bệnh.
Giám sát y tế công cộng: Thu thập, phân tích và giải thích có hệ thống dữ liệu sức khỏe.
Tỷ lệ hiện hành: Số người trong một nhóm dân số mắc bệnh hoặc kết quả sức khỏe khác tại một thời điểm.
Tự cách ly: Tránh xa những người khác trong khi theo dõi bản thân để phát hiện các dấu hiệu của bệnh.