Tác động của biến đổi khí hậu đối với sức khỏe người dân tại Bình Thạnh

Nghiên cứu về tác động của biến đổi khí hậu được thực hiện trong năm 2011 tại 4 xã ven biển của tỉnh Bến Tre cho thấy các bệnh thường mắc phải có liên quan đến việc thay đổi khí hậu tại đây, cụ thể là cảm, bệnh về cơ xương khớp, tai mũi họng và viêm xoang. Bên cạnh đó có sự khác biệt giữa tình hình mắc bệnh theo nhóm tuổi, tỷ lệ mắc bệnh ở nhóm trên 40 đến 60 tuổi cao gấp 1,16 lần và tỷ lệ mắc bệnh ở nhóm trên 60 tuổi cao gấp 1,85 lần so với nhóm dưới 40 tuổi(59). Kết quả nghiên cứu được thực hiện tại Cà Mau năm 2012 cho thấy trong các năm từ 2000 đến năm 2011, các bệnh ảnh hưởng trực tiếp bởi biến đổi khí hậu như các bệnh liên quan đến sốt nhiệt và các bệnh liên quan đến hô hấp có chiều hướng gia tăng thêm các ca theo các năm sự tương quan giữa sự thay đổi về nhiệt độ và sự gia tăng số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ. Số trường hợp mắc các bệnh này thường gia tăng mạnh vào những năm có nhiệt độ trung bình cao. Đặc biệt vào năm 2011 với nhiệt độ trung bình năm khá cao 27,2oC, số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ đã tăng kỷ lục lên 10353 ca, cao hơn 3599 ca so với năm 2010. Trong 6 tháng đầu năm 2012 nhiệt độ trung bình cao kỷ lục 27,9oC. Nên mặc dù mới qua 6 tháng nhưng số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ đã đạt 6911, hơn số ca mắc của năm 2010 là 157 ca. Bệnh liên quan đến hô hấp cũng có chiều hướng thay đổi trong các năm qua, các năm có số trường hợp mắc bệnh liên quan đến đường hô hấp.

BỘ Y TẾ

- -Đề tài KHCN

“Đánh giá sơ bộ tác động của biến đổi khí hậu lên các vấn đề sức khỏe một số

quận huyện tại thành phố Hồ Chí Minh

Chuyên đề số 1.17 Tác động của biến đổi khí hậu đối với sức khỏe người dân tại Bình Thạnh

Chủ trì chuyên đề: Viện Y tế Công cộng thành phố Hồ Chí Minh

Chủ nhiệm chuyên đề:

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 1 năm 2006

BỘ Y TẾ

- -Đề tài KHCN

“Đánh giá sơ bộ tác động của biến đổi khí hậu lên các vấn đề sức khỏe một số

quận huyện tại thành phố Hồ Chí Minh

Chuyên đề số 1.17 Tác động của biến đổi khí hậu đối với sức khỏe người dân tại Bình Thạnh

Chủ trì chuyên đề: Viện Y tế Công cộng thành phố Hồ Chí Minh

Chủ nhiệm chuyên đề:

Danh sách tham gia

1 TS Phùng Đức Nhật Viện Y tế Công cộng thành phố Hồ Chí Minh

2 Ths Dương Thị Minh Tâm Viện Y tế Công cộng thành phố Hồ Chí Minh

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Biến đổi khí hậu (BĐKH) đang diễn biến ngày càng phức tạp, nghiêm trọng vàkhông còn là vấn đề riêng lẻ của từng quốc gia BĐKH biểu hiện dưới các dạng hiệntượng bao gồm tăng nhiệt độ không khí và nước, giảm số ngày sương mù, tăng tầnsuất và cường độ các cơn mưa lớn, tăng mực nước biển và giảm độ phủ băng, sôngbăng, đất đóng băng và biển băng (1) Số liệu báo cáo của Ủy ban liên chính phủ vềbiến đổi khí hậu (IPCC) cho thấy nhiệt độ trung bình bề mặt đất và đại dương trêntoàn cầu tăng lên 0,850C trong giai đoạn 1880-2012 (2) Tốc độ mực nước biển trungbình trên thế giới tăng lên ngày càng nhanh trong đó tốc độ tăng mực nước biển tronggiai đoạn 1901-2010 là 1,7 mm/năm, giai đoạn 1971-2010 là 2,0 mm/năm và giaiđoạn 1993-2010 là 3,2 mm/năm (2) BĐKH tác động đến hệ sinh thái, lượng mưa,nhiệt độ và các hệ thời tiết, hiện tượng nóng lên toàn cầu sẽ trực tiếp ảnh hưởng tới tất

cả các nước trên thế giới Ước tính có khoảng 140.000 người chết mỗi năm tính đếnnăm 2004 bởi BĐKH và gây thiệt hại trực tiếp đến sức khoẻ từ 2 – 4 tỷ đôla mỗi nămđến năm 2030 (3) Nhiệt độ trái đất trong 100 năm qua đã ấm lên khoảng 0,750C, mựcnước biển đã dâng khoảng 20 cm Tình trạng tăng nhiệt độ trung bình đã dẫn đến tanchảy các sông băng, mực nước biển tăng lên và thay đổi lượng mưa Biến đổi khí hậugây ra tác động đến hệ sinh thái, lượng mưa, nhiệt độ và các hệ thời tiết, hiện tượngnóng lên toàn cầu sẽ trực tiếp ảnh hưởng tới tất cả các quốc gia

Bên cạnh đó, BĐKH không chỉ tác động đến hệ tự nhiên mà còn cả xã hội conngười trên phạm vi toàn cầu BĐKH gây ra các tác động có hại đối với vụ mùa nhiềuhơn so với tác động có lợi (4, 5) Các tác động lên đời sống kinh tế xã hội khác củaBĐKH đã được ghi nhận bao gồm giảm năng suất thực phẩm, phá hủy cơ sở hạ tầng

xã hội, mất an ninh lương thực, giảm sinh kế của người dân Nhiều bằng chứng khoahọc cho thấy số ca tử vong liên quan đến nóng và tử vong do lạnh tăng lên tại nhiềuvùng là do sự ấm lên toàn cầu Ước tính có khoảng 140.000 người chết mỗi năm tínhđến năm 2004 bởi BĐKH và gây thiệt hại trực tiếp đến sức khoẻ từ 2 – 4 tỷ đôla mỗinăm đến năm 2030 (6) Sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa tại nhiều vùng cũng làmthay đổi sự phân bố các bệnh lây truyền qua đường nước và lây truyền qua vecto (4)

Với đặc điểm đường bờ biển dài Việt Nam được đánh giá là một trong nhữngquốc gia bị ảnh hưởng nặng nề nhất của BĐKH, trong đó đồng bằng sông sông Hồng

và sông Mê Kông nằm trong số các đồng bằng trên thế giới dễ bị tổn thương nhất donước biển dâng (7) Riêng tại thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM), với diện tích2.095,239 km2 và dân số bình quân trên địa bàn vào năm 2012 khoảng 7,7 triệu người,trong đó khu vực thành thị là 6,4 triệu người (8) TPHCM được đánh giá là một trong

20 thành phố bị thiệt hại nhất về Tổng thu nhập quốc dân (GDP) bởi hiện tượng ngậpnăm 2005, dự báo đến năm 2050, TPHCM sẽ thiệt hại 1,9 tỷ đô la (9) Còn theoOrganization for Economic Cooperation and Development (OECD), đến năm 2070,TPHCM xếp hàng thứ 16 trong các thành phố có dân số bị ảnh hưởng nhất bởi nướcbiển dâng (10)

Việc ứng phó với tình trạng BĐKH đòi hỏi tốn nhiều thời gian và chi phí,thường gặp phải những thách thức như các nhà lãnh đạo chủ chốt và cộng đồng ngườidân nói chung không biết đến tình hình BĐKH; thiếu các số liệu thống kê về BĐKHchính xác, kịp thời; thiếu các tài liệu ghi chép những nguyên nhân dẫn đến BĐKH vàbiện pháp can thiệp phòng chống có hiệu quả Ngoài ra, thực trạng hiện nay cho thấy

có ít chuyên gia trong lĩnh vực phòng chống cũng như thiếu ngân sách kinh phí đầu tưcho các kế hoạch tổ chức thực hiện phòng chống BĐKH Với những tác động tiêu cựccủa BĐKH và nguy cơ ảnh hưởng sức khỏe tiềm ẩn tại huyện Bình Thạnh, việc tiếnhành nghiên cứu mô hình sức khỏe và BĐKH là hết sức cần thiết nhằm đánh giá mốitương quan và tình hình bệnh tật dưới ảnh hưởng của các yếu tố môi trường Nghiêncứu này sẽ được tiến hành điều tra tại huyện Bình Thạnh để đánh giá tình hình biếnchuyển của sức khỏe trong năm qua và từ đó xây dựng mô hình dự báo trong tương lai

để kịp thời có các kế hoạch phòng chống và can thiệp hiệu quả

MỤC TIÊU

Mô tả xu hướng về tình hình bệnh tật trong năm qua từ năm 2000 đến năm

2014 tại huyện Bình Thạnh

Mô tả xu hướng biến đổi của các yếu tố môi trường như nhiệt độ, lượng mưa,

độ ẩm, mực nước qua các năm từ năm 2000 đến năm 2014 tại huyện Bình Thạnh

Xác định mối tương quan và mô hình dự báo giữa tình hình bệnh tật với cácyếu tố môi trường như nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, … trong năm qua từ năm 2000đến năm 2014 tại huyện Bình Thạnh

1.1 Biến đổi khí hậu và thời tiết

1.1.1 Tình hình biến đổi khí hậu, thời tiết ở Việt Nam.

Theo số liệu quan trắc, biến đổi khí hậu ở Việt Nam có những điểm đáng lưu ýsau:

- Nhiệt độ: Trong khoảng 50 năm qua (1951 - 2000), nhiệt độ trung bình năm ở

Việt Nam đã tăng lên 0,7ºC Nhiệt độ trung bình năm của 4 thập kỷ gần đây (1961 2000) cao hơn nhiệt độ trung bình năm của 3 thập kỷ trước đó (1931 - 1960) Nhiệt độtrung bình năm của thập kỷ 1991 - 2000 ở Hà Nội, Đà Nẵng, TP Hồ Chí Minh đều caohơn trung bình của thập kỷ 1931 - 1940 lần lượt là 0,8; 0,4 và 0,6ºC Năm 2007, nhiệt độtrung bình năm ở cả 3 nơi trên đều cao hơn trung bình của thập kỷ 1931 - 1940 là 0,8 -1,3ºC và cao hơn thập kỷ 1991 - 2000 là 0,4 - 0,5ºC

Lượng mưa: Trên từng địa điểm, xu thế biến đổi của lượng mưa trung bình năm

trong 9 thập kỷ vừa qua (1911 - 2000) không rõ rệt theo các thời kỳ và trên các vùng khácnhau, có giai đoạn tăng lên và có giai đoạn giảm xuống Trên lãnh thổ Việt Nam, xu thếbiến đổi của lượng mưa cũng rất khác nhau giữa các khu vực

- Mực nước biển: Theo số liệu quan trắc trong khoảng 50 năm qua ở các trạm Cửa

Ông và Hòn Dấu cho thấy, mực nước biển trung bình đã tăng lên khoảng 20cm

- Số đợt không khí lạnh (KKL) ảnh hưởng tới Việt Nam giảm đi rõ rệt trong hai

thập kỷ gần đây (cuối thế kỷ XX đầu thế kỷ XXI) Năm 1994 và năm 2007 chỉ có 15-16đợt KKL, bằng 56% trung bình nhiều năm 6/7 trường hợp có số đợt KKL trong mỗitháng mùa đông (từ tháng 11 năm trước đến tháng 3 năm sau) thấp bất thường (0-1 đợt)cũng rơi vào 2 thập kỷ gần đây (3/1990, 1/1993, 2/1994, 2/1997, 11/1997) Một biểu hiệnbất thường nữa gần đây nhất về khí hậu trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu là đợtKKL gây rét đậm, rét hại kéo dài 38 ngày trong tháng 1 và tháng 2 năm 2008 gây thiệthại lớn cho sản xuất nông nghiệp

- Bão: Những năm gần đây, số cơn bão có cường độ mạnh nhiều hơn, quỹ đạo bão

dịch chuyển dần về các vĩ độ phía Nam và mùa bão kết thúc muộn hơn, nhiều cơn bão cóquỹ đạo di chuyển bất thường hơn

1.1.2 Mức độ biến đổi, tính chất biến đổi, xu thế biến đổi của nhiệt độ khu vực TP HCM(11)

a Đặc điểm phân bố nhiệt độ

Hình 1.1 Phân bố nhiệt độ trung bình năm ( o C)

Ngoài việc thể hiện ảnh hưởng của biển đến phân bố nhiệt độ trung bình năm ởTP.HCM, ảnh hưởng của mặt đệm đô thị cũng rất rõ nét Bản đồ phân bố nhiệt độ trung

bình năm (Hình 1.1) cho thấy một vùng nóng nằm ở trung tâm đô thị, với nhiệt độ cao

nhất là 27,5oC, cao hơn khu vực xung quanh khoảng 0,3oC Mức chênh này là của giá trịnhiệt độ trung bình năm, do đó vào những ngày nắng nóng, nhiệt độ ở trung tâm thànhphố sẽ cao hơn ngoại vi so với giá trị này nhiều lần Như vậy, với khả năng hấp thụnhiệt cao của các vật liệu xây dựng, đường phố nhỏ hẹp cộng với việc thiếu diện tíchcây xanh đã làm xuất hiện hiệu ứng đảo nhiệt trên khu vực đô thị TP HCM

Bảng 1.1 cho thấy nhiệt độ trung bình tháng phụ thuộc vào từng mùa, các tháng

mùa khô có nhiệt độ khá cao và các tháng còn lại có nhiệt độ thấp hơn Nhiệt độ caonhất xảy ra vào tháng cuối mùa khô (tháng 4) Tháng 4 là một trong những tháng có

nhiệt độ cao mặt trời cao nhất, do nằm cuối mùa khô nên độ ẩm tiềm năng trong đấtcũng thấp nhất Đây là các nguyên nhân chính tạo nền nhiệt độ cao trong tháng 4 vớinhiệt độ trung bình trạm Tân Sơn Hòa là 29,5oC.

Bảng 1.1 Thống kê nhiệt độ tháng trạm Tân Sơn Hòa ( o C)

Nă m

4

27,1

28,3

29,5

29,1

28,0

27,6

27,6

27,4

27,1

27,0

26,227,6

TminTB 22,

5

23,4

25,0

26,3

26,0

25,2

24,8

24,9

24,8

24,4

23,8

22,624,5

34,2

34,9

34,3

33,1

32,6

32,4

32,2

31,7

31,8

31,432,8

Hình 1.2 Nhiệt độ tháng trạm Tân Sơn Hòa

Biên độ nhiệt độ trung bình ngày dao động từ 7,3 oC đến 9,8 oC, các tháng mùa khô

là thời gian có biên độ nhiệt độ ngày cao nhất, các tháng mùa mưa có sự ổn định nhiệt độtrong ngày cao hơn So với các tỉnh phía bắc nước ta thì biên độ nhiệt độ ngày của TP.HCM là khá thấp

Thống kê trong Bảng 1.2 và Bảng 1.3 về nhiệt độ thấp nhất và cao nhất cho thấy

các tháng có nhiệt độ cao nhất thường xuất hiện từ năm 1998 trở lại đây, trong khi đó cáctháng có nhiệt độ thấp nhất lại xuất hiện vào thời gian trước đó Kết quả này cho thấy sựgia tăng nhiệt độ Thành phố trong những năm gần đây, ngoài nguyên nhân BĐKH toàncầu thì nó còn là hệ quả tất yếu của quá trình phát triển đô thị từ sau thời kỳ mở cửa

Bảng 1.2 Nhiệt độ thấp nhất trung bình và năm xuất hiện, trạm Tân Sơn Hòa

25,9

27,4

28,2

28,1

27,2

27,0

26,8

26,6

36,4

25,8

24,6Nă

m

1982

1989

1986

1985

1984

1980

1982

1980

1984

1979

1978

1981

21,9

24,0

25,3

25,1

24,3

24,1

24,2

24,0

23,4

22,6

20,7

32,8

33,4

32,8

31,6

31,3

31,3

30,6

30,3

30,1

29,8Nă

m

1984

1986

1989

1985

1984

1984

1991

1980

1978

1988

1988

1981

Bảng 1.3 Nhiệt độ cao nhất trung bình và năm xuất hiện, trạm Tân Sơn Hòa

28,4

29,8

30,3

30,7

28,9

28,9

28,4

28,4

27,9

28,9

28,1Nă

m

1998

1998

1998

1990

1998

2002

2002

2005

2001

1997

2006

2002

25,2

26,1

27,3

27,5

26,0

26,1

25,6

25,5

25,1

25,7

24,8Nă

m

1998

1998

1998

2003

1998

2003

2002

2003

2001

1987

2006

2002

34,4

36,2

36,3

36,5

34,8

34,2

33,9

33,7

33,5

34,0

33,9Nă

m

1998

1998

1998

2003

2002

2003

1998

2005

2004

2002

2006

2002

Hình 1.3 về biến trình nhiệt độ trung bình giờ trong các tháng cho thấy, nhiệt độ

cao nhất thường xuất hiện trong khoảng thời gian từ 13h đến 14h, nhiệt độ thấp nhấtthường xuất hiện trong khoảng thời gian từ 5h đến 5h30’ Biến trình này hoàn toàn phụthuộc vào độ cao mặt trời theo ngày Trong khoảng thời gian từ 12h đến 15h của tháng 3,

4 và 5, nhiệt độ trung bình giờ thường đạt ở mức khá cao, trên 32oC Nhiệt độ thấp nhất

từ 4-6h trong tháng 1 và tháng 12, trung bình dưới 23oC

Hình 1.3 Nhiệt độ trung bình bề mặt trạm Tân Sơn Hòa ( o C)

So với mực 2m thì biến đổi theo thời gian của nhiệt độ khi lên cao cũng có néttương tự Trong lớp từ 0 – 3000m, càng lên cao thì sự thay đổi nhiệt độ theo thời giancàng giảm Trong khoản thời gian từ tháng 3 đến tháng 10, ở độ cao từ mặt đất đến 500m

là phần có nhiệt độ cao, phần còn lại có nhiệt độ thấp hơn (Hình 1.4) Ở trên độ cao này

và nhất là từ độ cao 1000 – 3000m thì sự thay đổi của nhiệt độ theo thời gian là khôngđáng kể

Hình 1.4 Nhiệt độ trên cao trạm Tân Sơn Hòa ( o C)

b Xu thế nhiệt độ

Sự thay đổi nhiệt độ trung bình năm giữa thời kỳ 1993 - 2007 so với 1978 - 1992 tại

một số trạm quan trắc được trình bày trên Bảng 1.5 Bảng này cho thấy nhiệt độ gia tăng

trên toàn khu vực và trong cả hai mùa, mức tăng trong các tháng mùa khô cao hơn Tínhtrung bình năm, mức tăng nhiệt độ trên khu vực các huyện ngoại thành là 0,3 oC, trên khuvực nội thành là 0,4oC, tại trung tâm đô thị là gần 0,5oC Như vậy trên khu vực đô thị của

TP HCM, do ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa nên nhiệt độ có mức tăng cao hơn

Bảng 1.5 Chênh lệch nhiệt độ giữa thời kỳ 1993-2007 so với 1978-1992 ( o C)

Trên cơ sở chuỗi số liệu quan trắc từ 1978 – 2007, xu thế nhiệt độ tại các trạm quan

trắc được tính toán và thể hiện trên Bảng 1.6 Bảng này cho thấy nhiệt độ của tất cả các

trạm đều tăng, mức tăng của trạm Tân Sơn Hòa là cao nhất do chịu ảnh hưởng của sựthay đổi mặt đệm do quá trình đô thị hóa

Bảng 1.6 Xu thế nhiệt độ tại một số trạm quan trắc ( o C)

Hình 1.5 Xu thế nhiệt độ trung bình năm trạm Tân Sơn Hòa

Từ Bảng 1.6, bản đồ xu thế nhiệt độ trung bình năm cho khu vực TP HCM được xây dựng và thể hiện trên Hình 1.6, xu thế nhiệt độ mùa khô và mùa mưa thể hiện trên Hình 1.7 và Hình 1.8 Bản đồ này cho thấy trong giai đoạn 1978 – 2007 nhiệt độ trung

bình của toàn TP HCM đã tăng khoản 0,7oC So với mức tăng nhiệt độ trung bình khuvực Nam Bộ là gần 0,6 oC thì con số này là tương đối phù hợp Nếu xét trên khu vựctrung tâm đô thị thì mức tăng nhiệt độ là khá cao, cao hơn so với trung bình khu vựcNam Bộ là khoảng 0,3oC Con số này cho thấy rằng ngoài ảnh hưởng của BĐKH toàncầu, quá trình đô thị quá cũng ảnh hưởng đáng kể đến mức tăng nhiệt độ Do mạng lướiquan trắc nhiệt độ trên khu vực TP HCM và các tỉnh lân cận là không dày, nên tính chínhxác của các bản đồ thể hiện sự thay đổi khí hậu TP HCM, trong đó có nhiệt độ, chỉ mangtính tương đối

Hình 1.6 Xu thế nhiệt độ trung bình năm giai đoạn 1978-2007

Hình 1.7 Xu thế nhiệt độ trung bình mùa khô giai đoạn 1978-2007

Hình 1.8 Xu thế nhiệt độ trung bình mùa mưa giai đoạn 1978-2007

1.2 Tác động của biến đổi khí hậu lên sức khỏe

Công ước chung của Liên Hiệp Quốc (LHQ) định nghĩa “ biến đối khí hậu là sựbiến đổi của khí hậu có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp lên hoạt động của con người vàlàm thay đổi thành phần của bầu khí quyển toàn cầu và bổ sung vào sự biến động khí hậu

tự nhiên được quan sát trong những giai đoạn có thể so sánh được” BĐKH là một mối đedọa đáng kể đối với sức khỏe cộng đồng, và làm thay đổi các biện pháp mà chúng ta phải

sử dụng để bảo vệ các bộ phận dân cư dễ bị tác động Ở các quốc gia đang phát triển, tácđộng của BĐKH là những đe dọa rõ ràng đối với công cuộc xóa đói giảm nghèo cũngnhư các thành quả của các mục tiêu Thiên niên kỷ

Theo tính toán, các bệnh do véc tơ truyền, bệnh tiêu chảy gây thiệt hại ước tínhhàng năm khoảng 40 tỷ USD Tổ chức Y tế Thế giới cho biết trong năm 2000 có khoảng2,4% số trường hợp tiêu chảy cấp trên thế giới, 6% các trường hợp mắc sốt rét trong cácnước có mức thu nhập trung bình và thấp đều có liên quan đến BĐKH Dự báo trongvòng 50 năm tới, thiên tai sẽ tăng lên 4 lần và 2 tỷ người trên hành tinh sẽ chịu ảnhhưởng Tại Việt Nam khoảng 10% dân số sẽ bị ảnh hưởng, kéo theo tổn thất tổng sảnphẩm quốc nội lên tới 10%, cùng với đó là hàng loạt dịch bệnh truyền nhiễm nguy hiểm,bệnh mới nổi bùng phát Đây là những đánh giá được đưa ra tại hội thảo “Á - Âu chia sẻkinh nghiệm sẵn sàng đối phó với biến đổi khí hậu toàn cầu và các bệnh mới nổi”, được

tổ chức ngày 4 và 5-11/2009 tại Tp Hồ Chí Minh(12)

Việt Nam được coi là một trong những quốc gia trên thế giới bị ảnh hưởng nhiềunhất vì hiện tượng biến đổi khí hậu, do có đường bờ biển dài và có hướng với bão, lốc,lượng mưa to và thường xuyên biến đổi Hiện tượng thay đổi khí hậu sẽ ảnh hưởng đếnmột vài hệ thống tự nhiên của Việt Nam, nền kinh tế cũng như toàn thể dân số Bằngchứng của hiện tượng biến đổi khí hậu có thể thấy rõ ở Việt Nam Nhiệt độ trung bình đãtăng 0,5°C và mực nước biển dâng cao 20 cm so với 50 năm trước Những hiện tượng khíhậu tiêu cực như mưa lớn, hạn hán và bão lụt ngày càng xuất hiện với cuờng độ lớn hơn ởViệt Nam Vì vậy, Việt Nam được xếp vào một trong bốn nước đứng đầu thế giới chịuảnh hưởng biến đổi khí hậu (BĐKH) kể từ 20 năm qua Trong danh sách của tổ chứcGermanwatch công bố tại Copenhagen ngày 09/12/2009, Việt Nam đứng hàng thứ tư

trong chỉ số rủi ro chỉ sau Bangladesh, Myanmar, Honduras Bên cạnh những tác hại chođời sống, BĐKH còn ảnh hưởng đến sức khỏe con người (12)

BĐKH có thể tác động trực tiếp lên sức khỏe con người (ví dụ tác động của nhiệt

độ, chết/ bị thương do bão lũ) và gián tiếp thông qua những biến đổi của của một loạt cácvéc tơ bệnh tật như muỗi,ve, mầm bệnh từ nước, chất lượng nước, không khí, chấtlượng và khả năng đáp ứng thực phẩm BĐKH, thời tiết và sự phát sinh, phát triển bệnhtruyền nhiễm là một quá trình có liên quan với nhau thông qua nhiều cơ chế Thôngthường sau thiên tai, môi trường bị xáo trộn lớn, nguồn nước bị ô nhiễm nặng và đây làmột trong những nguyên nhân chính gây bùng phát các vụ dịch bệnh đường tiêu hóa vàcác bệnh khác lây lan theo nguồn nước bao gồm cả các bệnh của động vật, bệnh có ổ dịch

tự nhiên, bệnh từ nơi khác đến Sự gia tăng về cường độ và tần số thiên tai như bão, nướcbiển dâng, ngập lụt, hạn hán, mưa lớn và sạt lở đất… làm tăng số người bị thiệt mạng vàảnh hưởng gián tiếp đến sức khỏe cộng đồng do nhiễm môi trường, suy dinh dưỡng vàbệnh tật

Bên cạnh đó, tác động sức khỏe của BĐKH lên sức khỏe con người đã đượcchứng minh một cách rõ ràng Theo WHO, BĐKH không chỉ đe dọa hệ sinh thái, môitrường sống mà còn có tác động tiêu cực rất lớn đến sức khỏe cộng đồng, đặc biệt là tạicác quốc gia thu nhập thấp và các nước nhiệt đới/cận nhiệt đới (13, 14) Một nghiên cứutiến hành tại Úc, Canada, Anh, Mỹ và Thụy Sĩ cho thấy BĐKH gây ra những tác độngtiêu cực đến sức khỏe người dân, đặc biệt là các nhóm dễ tỗn thương như người già và trẻ

em Khi khí hậu ấm dần lên thì tình trạng sức khỏe của người già và những người mắcbệnh tim mạch sẽ trở nên trầm trọng hơn, trong khi khí hậu lạnh dần lên sẽ làm gia tăng

tỷ lệ mắc các bệnh lý như cảm cúm, nhức đầu, hen suyễn, viêm phổi và đặc biệt là cácbệnh dịch như sốt xuất huyết và bệnh viêm não Nhật Bản (15) Một nghiên cứu tại khuvực miền Bắc Việt Nam cho thấy mô hình bệnh tật của người dân thay đổi theo sự biếnđộng thời tiết trong đó mùa đông ngày càng ấm dần lên dẫn đến những thay đổi về nhịpsinh học của người dân gây ra những bệnh truyền nhiễm trước đây ít khi xảy ra vào mùađông tại miền Bắc Việt Nam (16) Một nghiên cứu năm 2014 tại Việt Nam cũng cho thấytần suất mắc các bệnh thông thường ở người dân Việt Nam tăng lên tỷ lệ thuận với những

BĐKH trong những năm gần đây, đặc biệt là sự gia tăng một số bệnh mới nổi như cúmmới, viêm não Nhật Bản và bệnh dịch lưu hành như sốt xuất huyết (17)

1.2.1 BĐKH làm tăng tỷ lệ tử vong dân số

Báo cáo gần đây nhất của Ủy ban liên quốc gia về BĐKH đã khẳng định, BĐKHgây ra tử vong và bệnh tật thông qua hậu quả của các dạng thiên tai như sóng nhiệt/nóng,bão, lũ lụt, hạn hán Số người chết trong những giai đoạn nhiệt độ lên quá cao hayxuống quá thấp thường có xu hướng tăng lên Những nguy hại trực tiếp trên sức khỏe conngười trong các đợt nắng nóng có thể là các tổn hại về thần kinh, các bệnh tim mạch dẫnđến tử vong Trong tương lai, những ngày nắng nóng sẽ thường xuyên hơn và gay gắthơn Người ta tính rằng nếu nhiệt độ trung bình mùa hè vùng ôn đới tăng từ 20C đến 30Cthì số ngày rất nóng sẽ tăng gấp đôi Tháng 8/2003 được ghi trong lịch sử là tháng nóngnhất ở Bắc Bán cầu và số người chết vì nóng đã lên đến mức kỷ lục (18, 19) Riêng ởPháp đã có 14.802 người chết trong đợt nắng nóng này, chủ yếu là những người già cósức đề kháng kém Số người chết ở Đức cũng lên đến 7.000, ở Tây Ban Nha và Italiakhoảng 4.200 người Tại Hoa Kỳ, số lượng người nhạy cảm với nhiệt có độ tuổi từ 65 trởlên dự kiến sẽ tăng từ 12,4% năm 2000 lên 20% trong năm 2060 (20) Ngoài ra, theoShu-Yi Liao (2010) ở Đài Loan, số trường hợp tử vong do bệnh tim gia tăng 0,226% khinhiệt độ tăng 1% Hơn nữa, số ca tử vong bởi bệnh tim sẽ tăng từ 1,2% đến 4,1% dướiảnh hưởng nghiêm trọng của biến đổi khí hậu (21) Ước tính có khoảng 140.000 ngườichết mỗi năm tính đến năm 2004 bởi biến đổi khí hậu và gây thiệt hại trực tiếp đến sứckhoẻ từ 2 – 4 tỷ đôla mỗi năm đến năm 2030 (22)

Tại Châu Âu, một nghiên cứu của Paci (2014) cho thấy mô hình ước lượng tử vong

do BĐKH ghi nhận số ca tử vong do BĐKH sẽ tăng đáng kể trong vòng 90 năm tới (23)

Số ca tử vong trung bình do BĐKH tại Châu Âu được ước tính tăng từ 41.556 số ca tửvong/năm trong giai đoạn 2010-2040 lên đến trên 140.000 ca trong vòng 30 năm cuối thế

kỷ 21 Số ca nhập viện do nhiệt độ tăng cao cũng được ước tính sẽ tăng hơn 170.000ca/năm trong giai đoạn 2071-2100 Hầu hết số ca nhập viện là do bệnh hô hấp ở nhómngười cao tuổi Số ca nhiễm salmonellae và campylobacterae (là những bệnh liên quan

đến BĐKH) ước tính sẽ tăng từ 28.438 ca/năm trong giai đoạn 2010-20140 lên đến 3.250ca/năm trong giai đoạn 2041-2070, và 35.989 ca/năm trong giai đoạn 2071-2100 (23)

1.2.2 BĐKH làm tăng tỷ lệ mắc các bệnh truyền nhiễm, bệnh lây qua vecto và bệnh lây theo mùa

Khi khí hậu biến đổi nhanh chóng, nguy cơ của các bệnh truyền nhiễm tăng lên –khi con người và các loài động vật tìm kiếm nơi cư trú mới, những bệnh mà họ mangtheo cũng sẽ phát tán rộng hơn Khí hậu nóng ẩm còn tạo điều kiện thuận lợi cho các loài

vi khuẩn, nấm mốc phát triển, tăng khả năng gây ra và lan truyền dịch bệnh Các bệnhnhiệt đới và các bệnh truyền qua vật trung gian như: sốt xuất huyết, sốt rét, bệnh giun sán

ký sinh trùng, bệnh đường ruột, suy dinh dưỡng trẻ em, ngộ độc thức ăn… diễn ra ngàycàng nhiều và phổ biến Những bệnh này ảnh hưởng lớn tới các vùng kém phát triển,đông dân và có tỷ lệ đói nghèo cao, đặc biệt là vùng dân tộc ít người

Sốt rét

Hằng năm, bệnh sốt rét đã làm chết trên 1 triệu người với khoảng 300 triệu trườnghợp mắc bệnh, chủ yếu là ở Châu Phi Ước tính năm 2012, có 207 triệu người mắc sốtrét, trong đó 627.000 người chết, chủ yếu là trẻ em Châu Phi (24) Riêng khu vực Châu ÁThái Bình Dương, giữa năm 2001 – 2008, có 1.020.333 trường hợp mắc bệnh được báocáo ở Campuchia, Malaysia, Philippines và Việt Nam với 4798 trường hợp tử vong vàđang lan rộng (25) Lindsay và Martens đã sử dụng mô hình và các viễn cảnh để ướclượng có khoảng 260-320 triệu người sẽ mắc sốt rét vào năm 2080 do hậu quả của sựbiến đổi về vùng lây truyền bệnh của muỗi (26)

Có nhiều bằng chứng hiện nay cho thấy sốt rét ngày càng phát triển tại các khu vựccao tại nhiều nơi trên thế giới Tại các khu vực cao nguyên, các lớp băng dày và sôngbăng tan chảy dần do nhiệt độ trái đất ấm dần lên, dẫn đến muỗi và các quần thể cây cối

là nơi trú ngụ của muỗi cũng di chuyển dần lên cao Một nghiên cứu Pascual báo cáorằng những vùng cao ở Đông Nam Á bắt đầu xuất hiện dịch sốt rét do xu hướng ấm lêntoàn cầu trong suốt 30 năm qua (27) Tương tự như vậy, dịch sốt rét cũng bùng phát vàonhững năm 1980 và tiếp tục phát triển ở vùng cao Châu Phi được cho là hậu quả của biếnđổi khí hậu (28) Vào năm 1998 một trận dịch sốt rét xảy ra tại một ngôi làng Tuntunani

ở độ cao 2.300 m, mặc dù trước đó ngôi làng này chưa bao giờ xảy ra sốt rét (29) Cácvector truyền bệnh được báo cáo là xuất hiện ở độ cao 3000 m, tuy nhiên cho đến naydịch sốt rét vẫn chưa xảy ra ở độ cao 1.800-2.000 m so với mặt nước biển (30) Muỗi cóthể mang virus Dengue trước đây chỉ giới hạn ở độ cao 3.300 feet thì nay có thể lên đến7.200 feet tại vùng núi Andes của Columbia

Nhiệt độ là yếu tố được nghiên cứu nhiều nhất và đã chứng minh được rằng sự thayđổi của yếu tố này có thể dẫn đến những thay đổi trong số ca mắc sốt rét trong cộng đồng.Khi nhiệt độ tăng, số lượng muỗi trong khu vực cũng tăng lên theo Nghiên cứu củaPascual và Ahumada mô hình hóa động lực học của muỗi gây sốt rét tại vùng cao nguyênChâu Phi Các tác giả ghi nhận rằng mật độ muỗi tăng lên gấp 10 với 0,10C nhiệt độ tănglên (31) Nhiệt độ có tác động đến toàn bộ chu trình phát triển của ký sinht rùng sốt rét vàmuỗi thông qua việc tác động đến sự tăng trưởng và tồn tại và có một khoảng nhiệt tối ưu

mà trong khoảng nhiệt này ký sinh trùng sốt rét và muỗi phát triển mạnh nhất Ký sinhtrùng sốt rét sẽ dừng phát triển ở nhiệt độ 160C và do đó sự lây truyền sốt rét sẽ không thểxảy ra < 180C vì ở nhiệt độ này muỗi không thể sống sót được trong toàn bộ chu trình lâytruyền Muỗi sẽ chết khi nhiệt độ tăng quá cao (~40-420C) do đó ở khoảng nhiệt này sựlây truyền của muỗi cũng giảm xuống (32) Dải nhiệt và ngưỡng nhiệt trong việc xâydựng mô hình sốt rét vẫn chưa thống nhất vì các nghiên cứu cho thấy chỉ cần một thayđổi nhỏ của nhiệt độ cũng tác động lớn đến nguy cơ sức khỏe (31, 33) Craig báo cáorằng khi nhiệt độ trung bình năm < 150C thì sẽ không xảy ra lây truyền sốt rét, tại nhiệt

độ 180C thì chỉ có dịch xảy ra tại những năm ấm và nhiệt độ trung bình năm 220C là nhiệt

độ cần cho việc lây truyền (32) Tuy nhiên nghiên cứu của Paaijmans (2009) lại cho thấythay đổi nhiệt độ trong ngày cũng có tác động lên nguy cơ lây truyền sốt rét Ngoài racũng cần xét đến tác động của các yếu tố môi trường khác như lượng mưa cũng góp phầnlàm thay đổi ngưỡng nhiệt và dải nhiệt phát triển của ký sinh trùng cũng như vecto truyềnbệnh

Mối liên quan giữa lượng mưa và sốt rét không theo dạng tuyến tính Một nghiêncứu tại Zimbabwe cho thấy số ca sốt rét chịu ảnh hưởng bởi lượng mưa lớn (34) Tuynhiên mưa nhiều không nhất thiết dẫn đến số lượng ca sốt rét tăng cao Điều này là do

mưa nhiều có thể phá hủy các ổ đẻ trứng và mưa ít sau cơn hạn hán có thể dẫn đến nhiều

ca sốt rét hơn mong đợi khi các hồ chứa nước tạo ra các ổ đẻ trứng cho muỗi (35) Bêncạnh đó việc lây truyền sốt rét vẫn xảy ra trong suốt thời kỳ mưa ít tại các khu vực có cácnơi chứa nước vĩnh viễn (ví dụ hồ và sông) Nhiều mô hình giả định rằng mức lượng mưatối thiểu cần cho sự lây truyền sốt rét theo mùa là 80 mm/tháng trong ít nhất 4 tháng liêntiếp (32, 36, 37)

Sốt xuất huyết

Sự bùng phát dịch sốt xuất huyết cũng diễn ra song song với quá trình biến đổi khíhậu, đặc biệt là các nước đang phát triển vùng nhiệt đới bởi sự đô thị hóa thiếu kế hoạchvới nhiều rác thải và vật chứa nước ứ đọng tạo điều kiện sinh sản cho muỗi, việc vậnchuyển cũng làm lan rộng các vector gây bệnh Hiện nay, uớc đoán với khoảng 1 triệutrường hợp nhiễm sốt xuất huyết mỗi năm, và khoảng 2,5 tỉ người sống ở các nước códịch sốt xuất huyết Riêng khu vực Châu Á Thái Bình Dương, giữa năm 2001 – 2008, có

1020333 trường hợp mắc bệnh được báo cáo ở Campuchia, Malaysia, Philippines và ViệtNam với 4798 trường hợp tử vong và đang lan rộng (38) Theo WHO, với tình hình biếnđổi khí hậu hiện nay, dự đoán sẽ có thêm 2 tỉ người nhiễm virus Dengue đến năm 2080(39, 40)

Nhiệt độ ảnh hưởng đến các nhiều khía cạnh của vector truyền bệnh cũng nhưvirus Dengue (41) Đối với sự phân bố địa lý của muỗi, nhiệt độ tăng lên làm cho muỗithích ứng được với nhiều vùng cao và rộng lớn hơn, dẫn đến dân số nguy cơ mắc bệnhSXH cũng tăng lên Đối với sự lây truyền theo mùa, nhiệt độ tăng có thể rút ngắn thờigian phát triển của virus Dengue Nghiên cứu của Rohani chứng minh được rằng chủngDENV-1 và DENV-4 có thời gian từ khi xâm nhập cho đến khi phát hiện virus ở tuyến

nước bọt của muỗi A aegypti giảm từ 9 ngày ở nhiệt độ 260C-280C xuống còn 5 ngày ởnhiệt độ 300C (42) Nghiên cứu của Chan và Johansson ước tính thời gian ủ bệnh ngoàivật chủ trung bình của virus Dengue là 15 ngày ở nhiệt độ 250C và 6,5 ngày ở nhiệt độ

300C (43) Nhiệt độ tăng còn tạo điều kiện giúp cho việc sinh sản của muỗi thuận lợi hơn.Nghiên cứu của Tun-Lin và cộng sự tiến hành thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và

phát hiện rằng tốc độ phát triển của trứng, ấu trùng của muỗi A Aegypti tăng ở nhiệt độ ủ

cao và dừng lại hoàn toàn khi nhiệt độ < 8,30C (44) De Garin và cộng sự phát hiện rằngnếu nhiệt độ tối thiểu tăng lên sẽ dẫn đến tăng chu trình đẻ trứng của vector gây SXH(45) Tuy nhiên nhiệt độ tăng lại ảnh hưởng đến khả năng sống sót của muỗi trưởng

thành Christophers đưa ra bằng chứng rằng tỷ lệ tử vong của muỗi A Aegypti trưởng

thành tăng lên nếu nhiệt độ quá cao (> 400C) hoặc quá thấp (< 00C) (46)

Nhiệt độ cùng với lượng mưa chính là yếu tố chính điều hòa sự bốc hơi nước và vìvậy cũng tác động đến sự tồn tại của môi trường nước sinh sống của muỗi (47, 48)

Barrera và cộng sự phát hiện rằng lượng mưa nhiều liên quan đến số lượng muỗi Ae Aegypti tăng lên và các vật chứa nước do con người tạo ra là nơi đẻ trứng và phát triển

thành muỗi quan trọng nhất Các cơn mưa lớn, ngược lại lại cuốn trôi nơi muỗi đẻ trứng

do đó có tác động ngược đến sự phát triển của quần thể vector (49) Kolivras trong mộtnghiên cứu đã chứng minh được rằng khu vực sinh sống của muỗi được mở rộng hơntrong giai đoạn La NiNa (khí hậu ẩm ướt) và thu hẹp lại trong giai đoạn El NiNa (khí hậukhô hạn) (50)

Bệnh đường ruột

Bệnh đường ruột là một trong nhiều bệnh chịu ảnh hưởng bởi BĐKH Khi khí hậunóng ấm số ca bệnh đường ruột tăng lên Một nghiên cứu của Ortiz và cộng sự tại Cubacho thấy tiêu chảy cấp sẽ tăng số mắc trong mùa mưa và ấm Đây là điều kiện thời tiếtthuận lợi cho vi khuẩn, virus và đơn bào gây bệnh tiêu chảy phát triển Tại Brazil tiêuchảy cũng xảy ra theo mùa với số ca mắc tăng cao trong suốt mùa ấm (51) Nghiên cứucủa Checkley ở Peru cho thấy tỷ lệ mắc bệnh tiêu chảy tăng gấp 3 – 4 lần vào mùa hè,bình quân nhiệt độ khí quyển cứ tăng 100C thì nguy cơ mắc bệnh tăng 8% (52)

Nhiệt độ bề mặt biển và mực nước biển cũng ảnh hưởng đến số ca mắc bệnhđường ruột Nghiên cứu của Lobitz năm 2000 cho thấy dịch tả có đường lây truyền phứctạp và chịu ảnh hưởng nhiều bởi khí hậu Cụ thể, sự biến thiên của mực nước biển có chu

kỳ theo mùa trùng với sự biến thiên của các ca dịch tả Các nhà khoa học cho rằng BĐKHlàm cho nhiệt độ nước biển ấm lên, tạo điều kiện cho các phù du thực vật phát triển Cácphù du thực vật lại chính là những nơi cư trú lý tưởng của nhiều vi khuẩn gây bệnh như

các phẩy khuẩn của bệnh tiêu chảy cấp dạng tả Các đợt dịch tiêu chảy cấp có phẩy khuẩn

tả sẽ nhiều hơn trong tương lai

Lượng mưa cũng là một yếu tố khí hậu có tác động đến bệnh đường ruột Tại ChâuPhi, sự lây truyền tiêu chảy liên hệ trực tiếp đến lượng mưa và nhiệt độ (nhiệt độ khôngkhí và biển) và do đó số mắc tiêu chảy bị tác động bởi sự thay đổi nhiệt độ là lượng mưa

do BĐKH gây ra (53) Một nghiên cứu của Hashizume tại Dhaka- Bangladesh cho thấy

tỷ suất bệnh tiêu chảy tăng lên trong cả giai đoạn mưa ít và mưa nhiều Nếu lượng mưatăng 10 mm trên ngưỡng 52 mm thì số ca tiêu chảy không do tả tăng khoảng 5% và nếulượng mưa giảm 10 mm dưới ngưỡng 52 mm thì số ca tiêu chảy không do tả tăng lênkhoảng 4% (54)

Bệnh viêm màng não

Mặc dù bệnh viêm màng não xảy ra trên khắp thế giới, tuy nhiên hầu hết gánhnặng bệnh tật đều tập trung tại vùng hạ Sahara của Châu Phi, khu vực này còn được gọi

là “vành đai viêm não mô cầu” Trong vòng 10 năm qua, có trên 250.000 trường hợp mắc

và ước tính có 25.000 ca tử vong được báo cáo xảy ra tại khu vực này Bệnh làm suygiảm sự phát triển kinh tế xã hội vì chi phí kiểm soát dịch viêm màng não thường rất cao.Khoảng 10% người sống sót sau dịch phải chịu những hậu quả nặng nề kéo dài như mù

và điếc Một nghiên cứu tại Burkina Faso, một trong những quốc gia nghèo nhất với thunhập hàng năm vào khoảng 300 dola, cho thấy gánh nặng kinh tế của hộ gia đình cóngười mắc viêm màng não trung bình là 90 dola và lên đến 154 dola nếu có di chứng củabệnh xảy ra

Nhiều bằng chứng khoa học cho thấy xu hướng theo mùa của bệnh trong đó bệnhphát triển theo thời kỳ mật độ bụi tăng cao và độ ẩm không khí giảm xuống trong môitrường Một giả thuyết được đặt ra về mối liên quan giữa bệnh viêm màng não và khí hậuchính là không khí khô, nóng và bụi có thể làm giảm hoạt động của hệ thống chất nhầyđường hô hấp từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc xâm nhập của vi khuẩn vào cơ thể

1.2.3 BĐKH làm tăng tỷ lệ mắc các bệnh không lây

BĐKH có thể tác động đến bệnh không lây trực tiếp và gián tiếp Tác động trựctiếp có thể bao gồm tăng stress nhiệt, tăng mật độ các chất ô nhiễm không khí, tăng phơi

nhiễm với các phóng xạ cực tím mặt trời và tổn thương cấu trúc nặng nề khác (các biến

cố nhiệt cao chẳng hạn cháy, lũ lụt và bão có thể gây tổn thương cấu trúc và có thể dẫnđến chấn thương do đó làm tăng nguy cơ sức khỏe của một người) Tác động gián tiếp cóthể xảy ra thông qua BĐKH làm giảm năng suất thực phẩm và tác động đến an ninhlương thực và tình trạng dinh dưỡng và thông qua BĐKH tác động gây ra các chấnthương

1.3 Các nghiên cứu đã thực hiện trong và ngoài nước

1.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Một nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố vật lý và khí hậu lên bệnh SD/SXHD tại tỉnh Sukhothai, nằm ở phía bắc Thái Lan năm 1998 đã chỉ ra số ca mắc SD/SXHD cao nhất vào tháng 3 và tháng 8 Trong khi mùa mưa của Thái Lan thường xảy ra từ tháng 5 đến tháng 9, là những tháng có nhiệt độ cao, cao nhất vào tháng 4 lên tới 420C Điều này cho thấy sự phụ thuộc theo mùa trong sự xuất hiện của bệnh, thường bắt đầu ngay trước khi mùa mưa và tiếp tục cho đến khi kết thúc mùa mưa Trong nghiên cứu,tác giả sử dụng phân tích hồi quy đa biến để khám phá mối quan hệ giữa các thông số khí hậu hàng tháng và tỷ lệ mắc SD/SXHD Kết quả cho thấy SD/SXHD xảy ra khi nhiệt độ trung bình đã tăng lên mức bình thường như tìm thấy trong năm 1998 khi có hiện tượng El-Nino Nó cũng xảy ra khi lượng mưa tương đối thấp hơn và độ ẩm cao hơn so với trung bình Ngoài ra, tác giả cũng chỉ ra khu vực xây dựng và khu vực nông nghiệp là những vùng có nguy cơ cao mắc SD/SXHD [15].

Một nghiên cứu mô tả hồi cứu liên quan đến các yếu tố khí hậu và bệnh SD/SXHD tại Monteria, Colombia trong vòng 5 năm (2003-2008) đã cho thấy mối quan hệ chặt chẽ và nhất quán giữa nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm tương đối ảnh hưởng đến truyền bệnh SD/SXHD Phân tích đơn biếncủaca sốt xuất huyếtkhông

bị ảnh hưởngđáng kểbởi các yếu tố thời tiết Trong đó, chỉ có 17% sự biến đổi của

số ca bệnh SD/SXHD được giải thích bởi sự biến đổi của độ ẩm tương đối, 18,3%

sự biến đổi của số ca bệnh được giải thích bởi sự biến đổi của lượng mưa và 1,8%

sự biến đổi của số ca bệnh được giải thích bởi sự biến đổi của nhiệt độ Nhóm tác giả cũng chỉ ra rằng hiện tượng El-Nina và El- Nino không ảnh hưởng đến các trường hợp SD/SXHD [16].

Một nghiên cứu thiết kế bắt chéo trong từng ca (case-crossover) về nhiệt và số ca

tử vong hàng ngày do bệnh tim mạch ở người già tại Hoa Kỳ cho thấy đã có những thayđổi theo thời gian Vào mùa hè năm 1987 số tử vong do bệnh tim mạch tăng trung bình là4,7% khi nhiệt độ tăng mỗi 100F Tuy nhiên, đến mùa hè năm 2000, nguy cơ với nhiệt độcao đã không tồn tại (-0,4%) Ngược lại, sự gia tăng nhiệt độ trong các mùa thu, đông vàxuân lại có liên quan với sự sụt giảm trong số ca chết và sự sụt giảm này duy trì khôngđổi theo thời gian Nghiên cứu kết luận rằng số tử vong do bệnh tim mạch ở người già đãgiảm theo thời gian, khả năng là do sự sử dụng điều hòa không khí tăng lên, trong khi vẫntồn tại các nguy cơ với nhiệt độ lạnh gia tăng(55) Nghiên cứu thiết kế bắt chéo trongtừng ca tại Bắc Kinh từ 1999-2000 cho thấy trong một đợt sóng nhiệt dài 7 ngày, vớinhiệt độ tối cao là 41,50C và độ ẩm trung bình là 58,5%, OR đối với tử vong do nhồi máu

cơ tim cấp (AMI - acute myocardial infarction) ở nữ là cao hơn nam, OR tương ứng là

2,392 (95% CI: 1,649 – 3,470) và 2,514 (95% CI: 1,613 – 3,919) OR đối với tổng số

chết hàng ngày (daily death counts) ở nhóm tuổi từ 65 trở lên là cao hơn so với nhóm

tuổi dưới 65 với OR tương ứng là 2,623 (95% CI: 1,880 – 3,660) và 2,000 (95% CI:1,149 – 3,482), OR ở nữ nhóm tuổi từ 65 trở lên là 2,800 (95% CI: 1,676 – 4,678) Đángchú ý là độ ẩm tương đối tăng có khả năng tăng các ảnh hưởng của sóng nhiệt, OR đốivới tử vong do nhồi máu cơ tim cấp trong một đợt sóng nhiệt dài 3 ngày có nhiệt độ tốicao là 36,80C, độ ẩm trung bình 61,0% là 1,846 (95% CI: 0,671 – 5,067); trong khi trongmột đợt sóng nhiệt dài 4 ngày, nhiệt độ tối cao là 37,40C, độ ẩm trung bình chỉ là 42,0%thì OR giảm chỉ còn 1,5 ( 95% CI: 0,632 – 3,560)(56)

Theo Shu-Yi Liao (2010) ở Đài Loan, số trường hợp tử vong do bệnh tim gia tăng0,226% khi nhiệt độ tăng 1% Hơn nữa, số ca tử vong bởi bệnh tim sẽ tăng từ 1,2% đến

4,1% dưới ảnh hưởng nghiêm trọng của biến đổi khí hậu(57) Đồng thời, nhiều nghiêncứu đã chỉ ra rằng, khu vực có nhiệt độ khí quyển gia tăng có tỷ lệ tử vong tăng cao Ví

dụ mùa hè kéo dài năm 2003 ở Châu Âu có nhiệt độ cao kỷ lục đã gây ra số lượng lớn tửvong, đặc biệt là ở người cao tuổi Theo ước đoán, 70.000 ca tử vong xảy ra ở Tây Âutrong suốt mùa hè đó(58) Tương tự như vậy, nhiệt độ tăng làm tăng tác động tiêu cực đốivới sức khỏe con người, dẫn đến gia tăng một số nguy cơ đối với tuổi già, người mắcbệnh tim mạch, bệnh thần kinh Các yếu tố chính như tuổi tác và gánh nặng của một sốbệnh quan trọng như bệnh tim và đái tháo đường có thể trở nên trầm trọng hơn do nhiệtđộ

1.3.2 Nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu về tác động của biến đổi khí hậu được thực hiện trong năm 2011 tại 4

xã ven biển của tỉnh Bến Tre cho thấy các bệnh thường mắc phải có liên quan đến việcthay đổi khí hậu tại đây, cụ thể là cảm, bệnh về cơ xương khớp, tai mũi họng và viêmxoang Bên cạnh đó có sự khác biệt giữa tình hình mắc bệnh theo nhóm tuổi, tỷ lệ mắcbệnh ở nhóm trên 40 đến 60 tuổi cao gấp 1,16 lần và tỷ lệ mắc bệnh ở nhóm trên 60 tuổicao gấp 1,85 lần so với nhóm dưới 40 tuổi(59) Kết quả nghiên cứu được thực hiện tại CàMau năm 2012 cho thấy trong các năm từ 2000 đến năm 2011, các bệnh ảnh hưởng trựctiếp bởi biến đổi khí hậu như các bệnh liên quan đến sốt nhiệt và các bệnh liên quan đến

hô hấp có chiều hướng gia tăng thêm các ca theo các năm sự tương quan giữa sự thay đổi

về nhiệt độ và sự gia tăng số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ Số trường hợpmắc các bệnh này thường gia tăng mạnh vào những năm có nhiệt độ trung bình cao Đặcbiệt vào năm 2011 với nhiệt độ trung bình năm khá cao 27,2oC, số trường hợp mắc bệnhliên quan đến nhiệt độ đã tăng kỷ lục lên 10353 ca, cao hơn 3599 ca so với năm 2010.Trong 6 tháng đầu năm 2012 nhiệt độ trung bình cao kỷ lục 27,9oC Nên mặc dù mới qua

6 tháng nhưng số trường hợp mắc bệnh liên quan đến nhiệt độ đã đạt 6911, hơn số ca mắccủa năm 2010 là 157 ca Bệnh liên quan đến hô hấp cũng có chiều hướng thay đổi trongcác năm qua, các năm có số trường hợp mắc bệnh liên quan đến đường hô hấp Và trong

10 năm trở lại đây, năm 2005 là năm có số trường hợp mắc bệnh liên quan đến đường hô

hấp cao nhất là 3094 trường hợp Sự tương quan của việc thay đổi nhiệt độ trung bình vàviệc bùng phát trở lại của nhóm bệnh liên quan đến Véc tơ(60)

Trong một nghiên cứu tại tỉnh Nam Hà (nay là tỉnh Nam Định và Hà Nam) từ năm 1991 đến năm 2000 đã cho thấy số người mắc SD/SXHD ở vùng ven biển cao gấp 5,13 lần so với tại đồng bằng, khu vực nông thôn tỷ lệ mắc cao hơn thành thị 1,4 lần (sự khác nhau có ý nghĩa thống kê) SD/SXHD ở Nam Hà mang tính chất mùa rõ rệt, dịch bắt đầu từ tháng 4 đến tháng 11, đỉnh cao vào các tháng

8, 9, 10, cao nhất là tháng 9 chiếm tỷ lệ 41,9% so với các tháng trong năm Không thấy dịch xuất hiện từ tháng 12 đến tháng 3 Kết quả điều tra vectơ SD/SXHD trong nghiên cứu cũng cho thấy chỉ số vectơ tăng cao từ tháng 5 đến tháng 10 (mùa mưa), đỉnh mắc vào từ tháng 5 đến tháng 8 Đây cũng là những tháng có số ca mắc SD/SXHD tăng cao [19].

.3 Phân tích chuỗi tuần tự theo thời gian và dự báo (Time series Analysis and Forecoasting)

1.3.1 Chuỗi tuần tự theo thời gian (Time series)

1.3.1.1 Khái niệm:

- Chuỗi tuần tự theo thời gian là một chuỗi các giá trị của một đại lượng nào

đó được ghi nhận tuần tự theo thời gian.

- Các giá trị của chuỗi tuần tự theo thời gian của đại lượng X được ký hiệu

X1, X2, ………, Xt, … Xn, với Xt, là giá trị quan sát của X ở thời điểm t.

1.3.1.2 Các thành phần của chuỗi tuần tự theo thời gian: (Components of time

series)

Các nhà thống kê thường chia chuỗi tuần tự theo thời gian ra làm 4 thành phần:

- Thành phần xu hướng dài hạn (long-term trend component)

- Thành phần mùa (Seasonal component)

- Thành phần chu kỳ (Cyclical component)

- Thành phần bất thường (irregular component)

1.3.1.2.1 Thành phần xu hướng dài hạn:

Thành phần này dùng để chỉ xu hướng tăng giảm của đại lượng X trong khoảng thời gian dài Về mặt đồ thị thành phần này có thể diễn tả bằng một đường thẳng hay bằng một đường cong tròn (Smooth curve).

1.3.1.2.4 Thành phần bất thường:

Thành phần này dùng để chỉ những sự thay đổi bất thường của các giá trị trong chuỗi tuần tự theo thời gian Sự thay đổi này không thể dự đoán bằng các số liệu kinh nghiệm trong qúa khứ, về mặt bản chất thành phần này không có tính chu kì.

1.3.2 Các phương pháp làm trơn (Smoothing methods)

Trong một số chuỗi tuần tự theo thời gian thành phần mùa và thành phần bất thường thay đổi quá lớn làm cho việc xác định thành phần xu hướng và thành phần chu kỳ gặp nhiều khó khăn Sự thay đổi lớn này có thể được giảm nhỏ bằng các phương pháp làm trơn Các phương pháp làm trơn này gồm phương pháp trung bình dịch chuyển và phương pháp làm trơn bằng hàm số mũ (Moving average and exponential smoothing methods)

1.3.2.1 Phương pháp trung bình dịch chuyển: (Trung bình trượt - Moving average)

Nội dung của phương pháp này là thay thế giá trị quan sát Xt bằng giá trị trung bình của chính nó với m giá trị trước nó và m giá trị sau nó Nghĩa là thay Xt bằng X*

t, với:

X*

t : là giá trị trung bình dịch chuyển của (2m+1) điểm.

1.3.2.2 Phương pháp làm trơn bằng hàm số mũ đơn giản: (Simple exponential

smoothing method)

Phương pháp làm trơn hàm số mũ tiến hành dựa trên việc xem xét một cách liên tục các giá trị của quá khứ, dựa trên trung bình có trọng số của chuỗi dữ liệu Trong phương pháp này trọng số có gía trị càng nhỏ khi nó càng cách xa thời điểm

dự báo Với ý nghĩa trên ta có.

1.3.3 Dự báo

1.3.3.1 Khái niệm chung :

Dự báo là khả năng nhận thức được sự vận động của các đối tượng nghiên cứu trong tương lai dựa trên sự phân tích chuỗi thông tin quá khứ và hiện tại Cho đến nay, nhu cầu dự báo đã trở nên hết sức cần thiết ở mỗi lĩnh vực.

Dự báo là tiên đoán khoa học mang tính xác suất và tính phương án trong khoảng thời gian hữu hạn về tương lai phát triển của đối tượng nghiên cứu.

1.3.3.2 Phân loại dự báo :

a) Dựa vào thời gian :

Căn cứ vào khoảng cách dự báo, người ta chia dự báo thành 2 loại chính:

- Dự báo ngắn hạn: Khoảng cách dự đoán ngắn hạn dùng cho cấp quản lý trung bình và thấp, cho chiến lược tức thời

- Dự báo dài hạn: Khoảng cách dự báo dài dùng cho quản lý cấp cao, cho các đối tượng nghiên cứu mang tầm cỡ chiến lược.

b) Dựa theo kết quả :

- Dự báo điểm: Kết quả dự báo được thể hiện bằng một giá trị duy nhất

- Dự báo khoảng: Kết quả dự báo được thể hiện dưới dạng khoảng tin cậy với xác suất xảy ra được chủ định.

c) Dựa theo đối tượng nghiên cứu:

- Dự báo tài nguyên

- Dự báo khoa học kỹ thuật

- Dự báo thị trường…

1.3.4 Phân tích tự tương quan (Autocorrelation)

Tự tương quan đề cập tới mối tượng quan theo thời gian giữa các giá trị trong quá khứ và tượng lai của một sự vật, hiện tượng, ví dụ như:

+ Đặc điểm số lượng các ca bệnh xảy ra trong quá khứ (tuần trước, tháng trước, năm trước, thế kỷ trước có liên quan, ảnh hưởng gì tới sự xuất hiện các ca bệnh ở những khoảng thời gian tương ứng trong tương lai như vài tuần sau, vài tháng sau, v.v.v)

+ Khả năng xuất hiện mưa ngày mai sẽ cao hơn nếu ngày hôm nay mưa hơn

là ngày hôm nay nắng

Vì vậy phân tích tự tương quan được sử dụng để dự báo sự kiện xảy ra trong tương lại dựa vào chính đặc điểm của sự kiện của vấn đề đó trong quá khứ

Phương pháp phân tích tự tương quan là: Vẽ biểu đồ tự tương quan và tính toán r tương quan của sự kiện ở những mốc thời gian trước và sau với khoảng thời gian trễ gọi là (lag time)

Chương 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Địa điểm nghiên cứu: Bình Thạnh là huyện ngoại thành của thành phố Hồ Chí Minh, nằm về phía Tây Bắc, với diện tích tự nhiên 43.496ha, phía Bắc giáp huyện Trảng Bàng - tỉnh Tây Ninh, phía Đông - Đông Bắc giáp huyện Bến Cát - tỉnh Bình Dương, phía Tây và Tây Nam giáp huyện Đức Hòa - tỉnh Long An, phía Nam giáp huyện Hóc Môn - thành phố Hồ Chí Minh Huyện Bình Thạnh có tọa độ địa lý từ 10o53’00” đến

10o10’00” vĩ độ Bắc và từ 106o22’00” đến 106o40’00” kinh độ Đông, gồm 20 xã và một thị trấn

Địa hình huyện Bình Thạnh nằm trong vùng chuyển tiếp giữa miền Tây nam bộ

và miền sụt Đông nam bộ, với độ cao giảm dần theo 2 hướng Tây bắc - Đông nam và Đông bắc - Tây nam Độ cao trung bình so với mặt nước biển từ 8m - 10m Ngoài ra địa bàn huyện có tương đối nhiều ruộng, đất đai thuận lợi để phát triển nông nghiệp sovới các huyện trong Thành phố.

2 2 Thời gian nghiên cứu

- Thời gian nghiên cứu: từ 1/1/2014 đến 01/6/2015

- Số liệu hồi cứu: từ 01/01/2010đến 31/12/2015

2.3 Đối tượng nghiên cứu: số liệu bệnh tậtvà số liệu thời tiết

2.3.1 Số liệu bệnh tật : ca bệnh được chẩn đoán bệnh truyền nhiễm từ năm dựa theothông tư số 48/2010/TT – BYT về hướng dẫn chế độ khai báo, thông tin, báo cáo cácbệnh truyền nhiễm gồm danh mục các bệnh truyền nhiễm phải báo cáo theo tuần và cácbệnh truyền nhiễm báo cáo theo tháng và báo cáo tổng hợp bệnh truyền nhiễm 12 tháng

từ năm 2000-2014, trong đó chú trọng đến một vài bệnh như bệnh tiêu chảy, tay chânmiệng, sốt xuất huyết, cúm…Nguồn số liệu các bệnh truyền nhiễm tại địa bàn nghiên cứu

sẽ do Trung Tâm Y Tế Dự Phòng TP.HCM cung cấp Bên cạnh đó cũng thu thập về sốliệu bệnh truyền không truyền nhiễm do do Sở y tế cung cấp

2.3.2 số liệu khí tượng thủy văn về nhiệt độ không khí tối cao, nhiệt độ không khí tốithấp, nhiệt độ không khí trung bình, độ ẩm và mực nước thu thập từ trạm Tân Sơn Hòa,TP.HCM do Viện Môi Trường và Tài Nguyên cung cấp

2.4 Phương pháp nghiên cứu

2.4.1 Thiết kế nghiên cứu: Là nghiên cứu sinh thái học trên các phiếu điều tra ca bệnh sẵn có

2.4.2 Định nghĩa biến số

- Nhiệt độ tối cao hàng ngày (T max )

Là biến số định lượng, liên tục, được xác định là giá trị nhiệt độ cao nhất trongkhoảng thời gian 24h mỗi ngày

- Nhiệt độ tối thấp hàng ngày (T min )

Là biến số định lượng, liên tục, được xác định là giá trị nhiệt độ thấp nhất trongkhoảng thời gian 24h mỗi ngày

- Nhiệt độ trung bình hàng ngày (T tb )

Là biến số định lượng, liên tục, được xác định là giá trị trung bình của nhiệt độtối cao và nhiệt độ tối thấp trong khoảng thời gian 24h mỗi ngày theo công thứcsau:

Ttb = (Tmax + Tmin)/

2.4.5 Kỹ thuật và công cụ thu thập thông tin

- Hồi cứu lại thông tin bệnh tật đặc biệt là ở các nhóm bệnh truyền nhiễm và không truyền nhiễm tại Trung tâm Y tế Dự phòng Tp hCM Đối với bệnh truyềnnhiễm từ năm dựa theo thông tư số 48/2010/TT – BYT về hướng dẫn chế độ khai báo,thông tin, báo cáo các bệnh truyền nhiễm gồm danh mục các bệnh truyền nhiễm phải báocáo theo tuần và các bệnh truyền nhiễm báo cáo theo tháng và báo cáo tổng hợp bệnhtruyền nhiễm 12 tháng từ năm 2000-2014, trong đó chú trọng đến một vài bệnh nhưbệnh tiêu chảy, tay chân miệng, sốt xuất huyết, cúm Đối với bệnh không lây thu thập chủyếu nhóm bệnh đột quỵ và COPD từ 2006 - 2012

- Hồi cứu lại thông tin về thời tiết: nhiệt đô, lượng mưa, độ ẩm, mực nước thu thập

từ trạm Tân Sơn Hòa, TP.HCM do Viện Môi Trường và Tài Nguyên cung cấp

3 Nhập và phân tích số liệu

- Số liệu được nhập bằng phần mềm Epidata và xử lý bằng phần mềm

3.1 Thiết lập mô hình tiên đoán cho số ca mắc

Sử dụng phương pháp Box-Jenkins để lập mô hình ARIMA cho số ca mắc các bệnhtruyền nhiễm Phương pháp này bao gồm bốn bước:

 Bước thứ nhất: kiểm tra sự phân tán của số liệu ca mắc bệnh truyền nhiễm bằng biểu

đồ hộp mô tả số trung vị của các ca bệnh theo tháng Nếu số liệu có sự phân tán mạnhcần phải chuyển đổi số liệu sang dạng ln để loại trừ sự phân tán số liệu

 Bước thứ hai: xác định bậc cho tham số tự hồi quy (AR) không theo mùa và theo mùa(p và P) và tham số trung bình tịnh tiến (MA) không theo mùa và theo mùa (q và Q),

và xác định có cần phải tính hiệu số không theo mùa và theo mùa hay không (d và D).Các công cụ sau được sử dụng để xác định tham số cho mô hình: 1) Đồ thị số ca bệnhtruyền nhiễm trong giai đoạn 2000-2014 dùng để xác định tính khuynh hướng của môhình Nếu đồ thị không thể hiện rõ xu hướng, áp dụng kỹ thuật làm mềm 5 lag để pháthiện xu hướng rõ hơn Ngoài ra phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến giữa số camắc bệnh truyền nhiễm và thời gian cũng được thiết lập để xác định số ca mắc bệnhtruyền nhiễm có xu hướng tương quan tuyến tính theo thời gian hay không; 2) Đồ thịchu kỳ số ca mắc bệnh truyền nhiễm theo tháng dùng để mô tả tính theo mùa của dữliệu 3) Yếu tố hiệu chỉnh theo mùa (SAF) được sử dụng để xác định đỉnh biến thiêntheo mùa; 4) Tính hàm tương quan nội tại (ACF) và hàm tương quan nội tại từng phần(PACF) để xác định cấu trúc phụ thuộc thời gian của số ca SXH đã chuyển đổi (nếucó); 3) Sử dụng phép kiểm AIC (Akaike Information Criterion) để xác định độ tươnghợp của mô hình; 4) phép kiểm Ljung-Box dùng để đo lường ACF của hệ số dư môhình và 5) Xác định ý nghĩa thống kê của tham số (khác 0) (giá trị t phải > |2|)

 Bước thứ ba là ước lượng tham số của mô hình ARIMA bằng likelihood tối đa

 Bước bốn là so sánh giá trị tính được từ mô hình và giá trị quan sát để kiểm tra mức

độ phù hợp của mô hình

Mô hình sau khi thiết lập được sử dụng để tiên đoán số mắc bệnh truyền nhiễm chonăm 2015 Có hai phương pháp được sử dụng để ước tính các giá trị tiên đoán cho năm

2015 Phương pháp thứ nhất sử dụng mô hình ARIMA đã được thiết lập để tiên đoán cho

12 tháng tiếp theo, tức 12 quan sát ngoài mẫu của năm 2015 Phương pháp này có thể sửdụng cho giám sát bệnh truyền nhiễm Tuy nhiên phương pháp này không phản ánh đượcbản chất luôn thay đổi của giám sát Phương pháp thứ hai sử dụng mô hình ARIMA đểtiên đoán cho 1 tháng tiếp theo, tức tháng 1 năm 2015 Sau đó Khi dữ liệu thực tế củatháng 1 năm 2015 được thu thập, chúng tôi cập nhật dữ liệu đến tháng 1 năm 2015 và sau

đó ước lượng lại các tham số của mô hình ARIMA và lại tiên đoán 1 tháng tiếp theo tứctháng 2 năm 2015 Quy trình này sẽ tiếp tục cho đến cuối tháng 12 năm 2015

Chúng tôi đánh giá năng lực tiên đoán ngoài mẫu của cả hai phương pháp bằng cáchtính căn bậc hai của sai số bình phương trung bình (RSME), là giá trị dùng để đo lườnghiệu số giữa giá trị tính được từ mô hình và giá trị thực tế quan sát được Nếu RSME thấpchứng tỏ phương pháp có năng lực tiên đoán cao Ngoài ra, chúng tôi cũng sử dụng phépkiểm Wilcoxon signed-ranks để ước lượng hiệu số sai số giữa hai phương pháp này Phépkiểm này đánh giá nếu trung vị của phân phối hiệu số của hai sai số (tức giá trị mô hìnhtrừ giá trị quan sát) của hai phương pháp có ý nghĩa thống kê khác không ở mức ý nghĩa0,05 hay không

3.2 Thiết lập tương quan giữa các biến môi trường và số ca mắc

Để lựa chọn các biến môi trường đưa vào mô hình ARIMA đa biến, chúng tôi tính hệ

số tương quan Pearson giữa số ca mắc bệnh truyền nhiễm và các biến môi trường sau khi

áp dụng phương pháp “lọc sai số” của các dữ liệu Trước khi sử dụng những biến này vào

mô hình cuối cùng, tính không ổn định được kiểm tra bởi vì các đặc tính thống kê củatime series theo dịch tễ học thường thay đổi theo thời gian và có thể dẫn đến các vấn đềhồi quy sai lệch Chúng tôi kiểm tra độ ổn định của dữ liệu bằng phép kiểm Dickey-Fuller và phép kiểm Phillips–Perron Tiếp theo, chúng tôi loại bỏ thành phần xu hướng vàkhuynh hướng của các dữ liệu sử dụng mô hình ARIMA và lập lại các bước đã nêu trên