Các nhà nghiên cứu tại Đại học Lund và Đại học Uppsala ở Thụy Điển đang cùng thực hiện một trong những dự án khoa học công dân lớn nhất thế giới từ trước đến nay. Kể từ khi đại dịch COVID-19 bùng phát, những người tham gia nghiên cứu đã sử dụng một ứng dụng để báo cáo tình hình sức khỏe hàng ngày của họ ngay cả khi khỏe mạnh. Dữ liệu thu thập được này có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng lây lan COVID-19 trên khắp đất nước và dự báo nguy cơ nhập viện trước 1 tuần. Kết quả nghiên cứu này được công bố trên tạp chí khoa học Nature Communications mới đây.
Hình ảnh quét qua kính hiển vi điện tử cho thấy tế bào (màu xanh) bị virus SARS-COV-2 (màu đỏ) xâm nhập, lấy từ mẫu bệnh phẩm của bệnh nhân COVID-19 tại Viện Nghiên cứu Dị ứng và Bệnh Truyền nhiễm Quốc gia Mỹ ngày 28/7/2020. Ảnh: AFP/TTXVN
Các phân tích gồm hơn 10 triệu báo cáo mỗi ngày của những người tham gia vào Nghiên cứu triệu chứng COVID Thụy Điển từ tháng 4/2020 đến tháng 2/2021. Các nhà nghiên cứu đã phát triển và đánh giá dữ liệu về những triệu chứng thu thập được để dự đoán sự lây lan COVID-19 trong khu vực và kiểm tra xem dự báo này có thể được sử dụng để cảnh báo nguy cơ nhập viện sau đó hay không.
Ứng dụng được sử dụng để thu thập thông tin ban đầu do công ty khoa học sức khỏe ZOE phát triển với sự hỗ trợ của các bác sĩ và nhà nghiên cứu của Anh với mục đích phi thương mại. Ứng dụng nghiên cứu ZOE COVID lần đầu tiên được sử dụng tại Anh và Mỹ vào tháng 3/2020, sau đó được triển khai ở Thụy Điển vào tháng 4 cùng năm. Đến nay, hơn 209.000 người ở Thụy Điển đã tham gia nghiên cứu này, theo đó cung cấp thông tin hàng ngày về các triệu chứng, kết quả xét nghiệm COVID-19 và tiêm chủng.
Các nhà nghiên cứu đã phát triển và phân tích một mô hình để hiểu các triệu chứng nào liên quan đến kết quả xét nghiệm COVID-19 dương tính, sử dụng dữ liệu của những người tham gia, những người đã báo cáo các triệu chứng và kết quả xét nghiệm PCR. Sau đó, mô hình này được sử dụng để dự báo tỷ lệ lây nhiễm hàng ngày ở cấp khu vực và quốc gia. Kết hợp dự báo tỷ lệ lây nhiễm thông qua ứng dụng này với thông tin về tỷ lệ nhập viện vào thời điểm đó, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán tỷ lệ nhập viện trong tương lai với độ chính xác vừa phải. Mô hình tương tự cũng có thể áp dụng được với dữ liệu bằng tiếng Anh, qua đó có thể dự báo nguy cơ nhập viện đối với 7 khu vực ở Anh, cho thấy mô hình này có thể sử dụng được với các quốc gia khác.
Một trong những tác giả chính của nghiên cứu, Giáo sư dịch tễ học phân tử Tove Fall thuộc Đại học Uppsala, cho biết dữ liệu về triệu chứng có thể giúp cung cấp thông tin trong việc dự đoán xu hướng nhập viện tiếp theo của khu vực vì COVID-19 và xác nhận những báo cáo trước đây cho rằng xu hướng các triệu chứng có liên quan đến tỷ lệ lây nhiễm trong cộng đồng. Phương pháp dựa trên dữ liệu về triệu chứng này có thể đặc biệt hữu ích khi dự báo trong các khoảng thời gian và những khu vực có tỷ lệ xét nghiệm thấp.
Đồng tác giả nghiên cứu trên, Giáo sư sinh lý học Maria Gomez thuộc Đại học Lund cho biết nghiên cứu đã giúp dự báo xu hướng lây lan COVID-19 cấp khu vực và quốc gia trên thực tế gần như mỗi ngày kể từ tháng 5/2020. Theo bà Gomez, với khoảng 4,7 triệu người tham gia trên toàn cầu, nghiên cứu dựa trên ứng dụng ZOE COVID được cho là một trong những dự án khoa học cộng đồng đang diễn ra lớn nhất trong lĩnh vực này và cho thấy sức mạnh của khoa học công dân.
Nhà nghiên cứu Beatrice Kennedy thuộc Đại học Uppsala cho rằng mô hình nghiên cứu này có thể được cân nhắc áp dụng trong trường hợp xảy ra các đại dịch khác trong tương lai.
Trần Quyên
