Nội dung

Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 Nghiên cứu Y học TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TRÊN BỆNH SỐT XUẤT HUYẾT TẠI KHU VỰC NHÀ BÈ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TỪ NĂM 2000 ĐẾN NĂM 2014 Lê Hoàng Ninh*, Phùng Đức Nhật*, Lê Đình Trọng Nhân* TÓM TẮT Đặt vấn đề: Sự bùng phát dịch sốt xuất huyết cũng diễn ra song song với quá trình biến đổi khí hậu, đặc biệt tại các nước đang phát triển ở vùng nhiệt đới, có nguyên nhân bởi sự đô thị hoá thiếu kế hoạch với nhiều rác thải và vật chứa nước ứ đọng tạo điều kiện sinh sản cho muỗi. Trong đó, huyện Nhà Bè với hệ thống sông ngòi chằng chịt, là một trong những địa phương sẽ bị thiệt hại nặng nhất trong những năm tới do biến đổi khí hậu và mực nước biển dâng. Mục tiêu: Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lên tình hình bệnh sốt xuất huyết tại huyện Nhà Bè, TP.HCM từ năm 2000 đến năm 2014. Phương pháp: Hồi cứu số liệu về khí hậu và tình hình bệnh sốt xuất huyết trong giai đoạn 2000-2014 tại huyện Nhà Bè TP.HCM. Sử dụng biểu đồ kiểm soát với khoảng ± 3 SD để tìm kiếm các giá trị nhiệt độ bất thường, đồng thời dùng mô hình hồi quy tuyến tính khử tính mùa để đánh giá ảnh hưởng của khí hậu lên bệnh sốt xuất huyết. Kết quả: Số ca sốt xuất huyết ở huyện Nhà Bè lần lượt tăng dần theo thời gian với mức 0,71% mỗi tháng (p<0,001). Khi xét đến các yếu tố môi trường trong mô hình, (nhiệt độ trung bình, độ ẩm, lượng mưa và mực nước cao nhất), số ca mắc sốt xuất huyết có xu hướng gia tăng mỗi tháng (p<0,001) với mức 0,88%/tháng. Đồng thời, khi độ ẩm tăng 1% thì mức tăng của số ca mắc SXH tăng 7,05% (với p=0,027). Bên cạnh đó, số ca mắc sốt xuất huyết thể hiện tính theo mùa khá rõ, số ca sốt xuất huyết chủ yếu tập trung vào tháng 10 sau đó giảm dần xuống tháng 4 có số ca mắc sốt xuất huyết thấp nhất và tiếp tục gia tăng trở lại. Kết luận: Với dự đoán số ca sốt xuất huyết sẽ tăng theo thời gia và có bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường, đây sẽ là khởi đầu để thực hiện thêm nhiều nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu. Từ đó có thể dự đoán đầy đủ và chính xác hơn nhằm đưa ra các biện pháp can thiệp và ứng phó kịp thời trong tương lai. Từ khóa: Biến đổi khí hậu, sốt xuất huyết, huyện Nhà Bè ABSTRACT THE EFFECT OF CLIMATE CHANGE ON DENGUE IN NHA BE DISTRICT HO CHI MINH CITY FROM 2000-2014 Le Hoang Ninh, Phung Duc Nhat, Le Dinh Trong Nhan * Y Hoc TP. Ho Chi Minh * Supplement of Vol. 20 - No 5 - 2016: 118 - 125 Background: The dengue outbreaks are taking place in parallel with the progress of climate change, especially in developing countries in tropical areas because of unplanned urbanization, many garbage and water stagnation, which facilitate mosquito breeding. Besides, Nha Be district with an interlacing river system would be one of the districts most affected in the near future due to climate change and sea level rising. Objective: To assess the effect of climate change on dengue in Nha Be district in HCM city from 2000 to 2014 * Viện Y tế Công cộng Tp.HCM Tác giả liên lạc: Gs.Ts Lê Hoàng Ninh 118 ĐT: 0938785838 Email: lehoangninh@vnn.vn Chuyên Đề Y Tế Công Cộng Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 Nghiên cứu Y học Methods: Retrospective data collection, including climate data and dengue cases in Nha Be district from 2000 to 2014. Using control charts with ± 3sd to look for months have abnormal climate degree and linear regression model with seasonal adjustment estimates the effects of climate change on dengue. Results: The number of dengue cases increased 0.71% per month over the last 15 years (p<0.001). When comprising environmental factors in a linear regression model, the increase was 0.88% per month (p<0.001). Besides, when the humidity increased by 1%, the amount of dengue cases increased by 7.05% per month (with p=0.027). Furthermore, annual prevalence of dengue showed clearly seasonal fluctuations: the peak of dengue cases was in October, decreasing gradually to April and then rising back to October. Conclusions: The model predicts that the dengue cases will increase over time with the impacts of climate change. We hope that our research will serve as a base for future studies on assessing the effects in order to build a system that can track and predict accurately the phenomenon in the future. Key words: climate change, Dengue, Nha Be district ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, uớc đoán với khoảng 1 triệu trường hợp mắc sốt xuất huyết mỗi năm, và khoảng 2,5 tỉ người sống ở các nước có dịch sốt xuất huyết (SXH). Riêng khu vực Châu Á Thái Bình Dương, giữa năm 2001 – 2008, có 1.020.333 trường hợp mắc bệnh được báo cáo ở Campuchia, Malaysia, Philippines và Việt Nam với 4798 trường hợp tử vong và dịch đang lan rộng(4). Tuy nhiên, mức độ phức tạp của dịch SXH ngày càng nghiêm trọng do biến đổi khí hậu (BĐKH) đang diễn biến ngày càng theo hướng tiêu cực. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng muỗi vằn – nguyên nhân chính truyền bệnh SXH – rất nhạy cảm với điều kiện môi trường. Nhiều bằng chứng cho thấy nhiệt độ, lượng mưa và độ ẩm ảnh hưởng sâu sắc đén sự sống, sinh sản và phát triển của muỗi vằn, ở cả khu vực Đông Nam Á(5,10,7). Như theo một nghiên cứu tại Úc cho rằng số ca Dengue tăng 6% có liên quan với lượng mưa trung bình hàng tháng tăng 1mm và nhiệt độ tối đa trung bình tăng 10C(16) hay nghiên cứu tại Singapore với kết quả khi nhiệt độ tăng dao động từ 2-100C thì số ca nhiễm Dengue sẽ lần lượt tăng từ 22%-184% và 26%230%(11). Trong khi với sự gia tăng nhiệt độ trái đất trong 100 năm qua đã ấm lên khoảng 0,750C, mực nước biển đã dâng khoảng 20 cm(7). Từ năm 1880 đến 2012, nhiệt độ trung bình toàn cầu của đất liền và bề mặt đại dương đang tăng 0,85 oC (từ 0,65 đến 1,060C). Trong đó tăng trung bình từ Chuyên Đề Y Tế Công Cộng năm 1850 – 1900 và 2003 – 2012 là 0,780C (từ 0,72 đến 0,85 oC)(7). Tình hình trên khiến cho dịch sốt xuất huyết càng có nguy cơ bùng phát toàn cầu một cách mạnh mẽ. Với hệ thống sông ngòi chằng chịt, đặc biệt huyện Nhà Bè nằm trên tuyến đường thuỷ huyết mạch từ Biển Đông vào TP.HCM, tiếp giáp rừng Sác (Cần Giờ), dự đoán Nhà Bè sẽ còn bị ảnh hưởng sâu sắc bởi BĐKH trong các năm tiếp theo do mực nước biển dâng ngày càng gia tăng. Nghiên cứu về tác động của BĐKH, cụ thể là xây dựng mô hình dự báo bệnh sốt xuất huyết tại khu vực này nhằm đưa ra các chính sách phù hợp để có thể ứng phó kịp thời với những thay đổi trên. Mục tiêu Xác định xu hướng biến đổi tình hình bệnh sốt xuất huyết trong năm qua từ năm 2000 đến năm 2014 tại huyện Nhà Bè. Xác định xu hướng biến đổi của các yếu tố thời tiết như nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm,mực nước trong năm qua từ năm 2000 đến năm 2014 tại huyện Nhà Bè. Xác định mối tương quan và mô hình dự báo giữa tình hình bệnh sốt xuất huyết với các yếu tố thời tiết như nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, mực nước trong năm qua từ năm 2000 đến năm 2014 tại huyện Nhà Bè. ĐỐITƯỢNG–PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU Hồi cứu số liệu từ năm 2000-2014 tại huyện 119 Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 Nhà Bè TP.HCM. Hai nguồn số liệu chính được sử dụng phục vụ cho nghiên cứu là số liệu về khí hậu và số liệu về tình hình bệnh tật trong giai đoạn 2000-2014 là: Số liệu về khí hậu bao gồm các số đo hàng tháng về nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, mực nước thủy triều. Những số liệu này được thu thập tại Sở Tài nguyên và Môi trường và Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Nhà Bè. Số liệu bệnh sốt xuất huyết được Trung tâm Y tế Dự phòng TP.HCM cung cấp, được thu thập theo tháng tại huyện Nhà Bè trong khoảng thời gian từ năm 2000-2014. Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để hiệu chỉnh khử tính mùa trong năm, và dự đoán sự gia tăng của số ca sốt xuất huyết với ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết. KẾT QUẢ Các yếu tố thời tiết theo thời gian Hình 1: Nhiệt độ trung bình tại huyện Nhà Bè từ năm 2000 đến cuối năm 2014 (30,50C), tháng 4/2003 (30,30C), tháng 1 và tháng Trong chu kỳ 1 năm, nhiệt độ trung bình 12/2005 (26,20C), tháng 1/2009 (25,90C), tháng thường đạt đỉnh vào tháng 4, tháng 5 và thấp 5/2010 (31,30C), tháng 4/2013 (30,40C), tháng nhất vào tháng 11, tháng 12 và tháng 1. Dao 12/2013 (26,60C) và tháng 5/2014 (30,50C). Trong động của các giá trị nhiệt độ thể hiện tính theo đó, đáng lưu ý là sự tăng vọt nhiệt độ vào tháng mùa, diễn biến đa phần nằm trong phạm vi kiểm 5/2010 vượt qua mức kiểm soát +3 SD. soát, ngoại trừ các giá trị vào tháng 5/2002 Hình 2: Độ ẩm theo tháng tại huyện Nhà Bè từ năm 2000 đến cuối năm 2014 120 Chuyên Đề Y Tế Công Cộng Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 Qua biểu đồ độ ẩm tại huyện Nhà Bè, có thể thấy sự dao động theo mùa của các giá trị. Độ ẩm mang giá trị thấp thường tập trung vào các tháng cuối năm và đầu năm (tháng 11,12,1 và 2), trong khi độ ẩm tăng cao tập trung vào các tháng giữa năm. Qua sự dao động của các giá trị độ ẩm Nghiên cứu Y học trong 15 năm qua tại huyện Nhà Bè, tuy nhiên đồ thị thể hiện 1 vài điểm lưu ý, trong đó có sự gia tăng độ ẩm vào tháng 10/2000 (85,9%) vượt qua giá trị +2 SD. Ngoài ra số liệu còn thể hiện sự biến động vào hai năm 2013 với giá trị tháng 2/2013 (60,6%) gần vượt giá trị kiểm soát -3 SD. Hình 3: Lượng mưa theo tháng tại huyện Nhà Bè từ năm 2000 đến cuối năm 2014 và +3sd là 26,5mm), trong đó có tháng 12/2009 Lượng mưa theo tháng thể hiện sự tăng nhẹ (25mm), tháng 2 và tháng 10/2012 (23mm), tháng tại huyện Nhà Bè, đặc biệt là từ năm 2010 trở lại 2/2014 (22mm). Trong khi khoảng thời gian trước đây, lượng mưa thể hiện ở mức độ khá cao hơn đó các giá trị lượng mưa theo tháng đều nằm so với các năm trước đó, với nhiều tháng vượt trong giá trị kiểm soát. qua ngưỡng giá trị kiểm soát +2sd (với trung bình lượng mưa tháng là 8,8mm, +2sd là 20,6mm Hình 4: Mực nước cao nhất theo tháng tại huyện Nhà Bè từ năm 2000 đến cuối năm 2014 (75,8cm), +3sd (147,8cm), và -3sd (61,5cm)), trong Số liệu mực nước cao nhất theo tháng tại đó có giá trị vào tháng 11/2013 đã vượt qua khỏi huyện Nhà Bè thể hiện xu hướng gia tăng khá rõ giá trị kiểm soát +2sd với 134,4 cm. Đồng thời các nét. Bên cạnh đó, đồ thị còn thể hiện tính mùa, giá trị thấp nhất theo chù kỳ một năm của mực với các giá trị thấp nhất tập trung ở các tháng 5 nước cao nhất có xu hướng gia tăng và tiến gần và 6, và cao nhất vào các tháng 11 và 12. Tuy đến giá trị trung bình mực nước cao nhất trong nhiên, hai điểm nổi bật trên đồ thị đó là đỉnh của suốt 15 năm qua. mực nước cao nhất có xu hướng gia tăng vượt ra khỏi giá trị kiểm soát +2 SD (với trung bình mực nước cao nhất (104,6 cm), +2 SD (133,4cm), -2sd Chuyên Đề Y Tế Công Cộng Phân tích tính xu hướng của số ca SXH và các biến môi trường theo thời gian 121 Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 Nghiên cứu Y học Hình 5: Biểu đồ xu hướng số ca mắc SXH theo tháng từ năm 2000 đến năm 2014 cạnh đó, đường tuyến tính trên đồ thị cùng với Qua đồ thị chúng ta thấy số ca mắc SXH có phân tích hồi quy tuyến tính, với r=0,36, p<0,001 xu hướng gia tăng từ năm 2000 và bùng phát thể hiện sự tương quan tuyến tính thuận của các mạnh vào giữa năm 2008 đến năm 2011, sau đó ca mắc SXH theo thời gian. có xu hướng giảm dần cho đến năm 2014. Bên 0 10 20 30 40 50 Phân tích tính theo mùa của số ca SXH theo thời gian 5 6 7 8 9 10 11 thang1 m_sxh 12 1 2 3 4 median m_sxh Hình 6: Đồ thị số ca mắc SXH theo từng tháng trong giai đoạn 2000-2014 ca SXH tăng vào các tháng mùa mưa và giảm Đồ thị thể hiện sự tăng dần từ số ca mắc dần vào các tháng mùa khô. tháng 5 đến cao nhất vào tháng 9 và sau đó giảm dần đến tháng 3 năm sau. Đồ thị cho thấy dữ liệu ca mắc SXH có tính mùa khá rõ trong đó số Phân tích xu hướng số ca mắc SXH tại huyện Nhà Bè theo thời gian Bảng 1: Xu hướng số ca mắc SXH huyện Nhà Bè theo thời gian Đặc điểm Số ca mắc SXH tại huyện Nhà Bè theo tháng Trung bình tháng 13.88 Qua kết quả phân tích, số ca mắc SXH tại huyện Nhà Bè có mối tương quan thuận tuyến tính theo thời gian (với r=0,44). Bên cạnh đó, trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến, với 122 Hệ số Log(x) P value tương quan 0,44 0,0071 <0,001 Thay đổi 95%CI theo tháng (%) 0,71 0,50 – 0,92 trung bình hằng tháng là 13,88 ca/tháng trong thời gian 15 năm qua (từ năm 2000 – năm 2014), số ca mắc SXH được dự đoán thay đổi theo thời gian, với mức thay đổi tăng bình quân là Chuyên Đề Y Tế Công Cộng Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 0,71%/tháng và kết quả có ý nghĩa thống kê Nghiên cứu Y học mạnh (p<0,001, 95%CI (0,50 – 0,92)) Phân tích xu hướng số ca mắc SXH tại huyện Nhà Bè dưới ảnh hưởng của các yếu tố môi trường theo thời gian Bảng 2: Xu hướng số ca mắc SXH tại huyện Nhà Bè dưới ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết theo thời gian Xu hướng Theo tháng Theo nhiệt độ TB Theo độ ẩm Theo lượng mưa (%) (P value) (%) (P value) (%) (P value) (%) (P value) Đặc điểm Số ca mắc SXH 0,88 (p<0,001) -11,23 (p=0,365) 7,05 (p=0,027) 0,43 (p=0,735) tại huyện Nhà Bè theo tháng Dưới sự ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết (nhiệt độ trung bình, độ ẩm, lượng mưa và mực nước cao nhất), số ca mắc SXH tại huyện Nhà Bè có xu hướng gia tăng mỗi tháng, tương đương với 0,88% mỗi tháng, với giá trị p rất lớn (p<0,001). Ngoài ra, khi xét đến sự ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết, các yếu tố nhiệt độ TB, lượng mưa và mực nước cao nhất không thể hiện được sự ảnh hưởng của chúng lên số ca mắc SXH.Tuy nhiên, với sự ảnh hưởng của các yếu tố nhiệt độ trung bình, lượng mưa và mực nước cao nhất, khi độ ẩm tăng lên 1% thì số ca mắc SXH tăng lên 7,05% và điều này có ý nghĩa thống kê với p=0,027. BÀN LUẬN Sốt xuất huyết biến đổi theo thời gian và có tính mùa Nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước cũng cho thấy số ca SXH cũng ngày càng tăng dần theo thời gian. Nghiên cứu của Đào Thị Minh An tại Hà Nội cho thấy trong giai đoạn 20022010 số ca SXH tăng dần theo thời gian(19). Tại Thái Lan số ca SXH cũng tăng lên trong đó năm 2012 số ca SXH lên đến đỉnh điểm trên 74.000 ca(3). Tương tự, nghiên cứu của Earnest thực hiện tại Singapore, thu thập số liệu về số ca SXH theo tuần và các yếu tố môi trường từ năm 2001 – 2008, kết quả cũng cho thấy sự dao động trong số ca mắc SXH, tuy nhiên cũng thể hiện xu hướng tăng dần theo thời gian(20). Bên cạnh đó, sự dao động theo mùa của số ca SXH ở huyện Nhà Bè tương tự như các nghiên cứu khác ở nhiều nơi trên thế giới. Nghiên cứu của Đào Thị Minh An tại Hà Nội cho thấy số ca SXH có đỉnh vào tháng chín và tháng mười(19). Chuyên Đề Y Tế Công Cộng Theo mực nước cao nhất (%) (P value) -0,73 (p=0,592) Wilder-Smith và Schwartz khảo sát tính chất theo mùa và xu hướng năm của 522 ca SXH là khách du lịch và nhận thấy rằng đỉnh mắc SXH của khu vực Đông Nam Á rơi vào tháng sáu và tháng chín, Nam Trung Á là tháng mười, Nam Mỹ là tháng ba và khu vực Caribean là tháng 8 và tháng 10(14). Nhiệt độ và số ca sốt xuất huyết Trong mô hình này, chúng tôi không tìm thấy sự tác động của yếu tố nhiệt độ trung bình lên số ca mắc SXH tại huyện có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên, giá trị nhiệt độ trong mô hình đều thể hiện sự tương quan nghịch giữa nhiệt độ và số ca mắc SXH (khi nhiệt độ tăng 10C thì số ca mắc SXH có xu hướng giảm 11,23%). Một số nghiên cứu cho thấy có mối tương quan thuận giữa nhiệt độ và số ca sốt xuất huyết. Nghiên cứu của Hu.W năm 2012 cho kết quả rằng số ca SXH tăng 6% khi nhiệt độ trung bình tăng 10C(16). Ngoài ra, với phương pháp hồi quy Poisson, Printo và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu tại Singapore và cho biết khi nhiệt độ dao động từ 2-100C, số ca mắc SXH sẽ lần lượt tăng từ 22% – 184% và 26% – 230%(11). Tuy nhiên một số nghiên cứu khác lại chứng minh có mối tương quan nghịch giữa số ca SXH và nhiệt độ, với kết quả tương tự như nghiên cứu của chúng tôi. Nghiên cứu của Yu tại Nam Đài Loan cho thấy nhiệt độ trung bình và nhiệt độ tối đa có mối tương quan nghịch với số ca mắc SXH. Điều này ngược với quan điểm trước đây cho đến khi nhiệt độ cao chung trong khu vực này (> 300C) được xét đến(8). Lượng mưa và số ca sốt xuất huyết Mô hình hồi quy của chúng tôi chưa thấy sự ảnh hưởng giữa lượng mưa và số ca SXH. 123 Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 Kết quả này tương tự như một số nghiên cứu khác. Pinto và cộng sự không tìm thấy mối tương quan cao giữa lượng mưa và số ca mắc SXH tại Singapore bởi vì mưa thường xảy ra tại quốc gia này xuyên suốt năm và do đó lượng mưa không phải là yếu tố hạn chế đối với muỗi(11). Tuy nhiên một số nghiên cứu lại cho thấy lượng mưa có mối liên quan thuận với số ca SXH. Nghiên cứu của Đào Thị Minh An tại Hà Nội cho thấy lượng mưa thường có đỉnh 2-3 tháng trước khi xảy ra đỉnh số ca mắc SXH và có mối tương quan thuận với số ca mắc SXH trong tháng hiện tại(19). Nghiên cứu của Lu ghi nhận lượng mưa có mối tương quan thuận với số ca mắc SXH, lượng mưa tăng thì số ca mắc SXH tăng theo(13). Nghiên cứu của Brunkard ghi nhận số ca mắc SXH tăng lên 1,9% (95%CI -0,1-3,9) hai tuần sau khi lượng mưa tăng 1 cm(21). Mưa được xem như là điều kiện cần thiết cho các vụ dịch SXH. Mưa gây ra ao tù nước đọng ngoài nhà là nơi sinh đẻ của muỗi Aedes. Tuy nhiên, nếu lượng mưa lớn có thể phá hủy trứng và làm giảm khả năng sống sót của muỗi Aedes cái trong thời gian ngắn. Mưa lớn cũng phá hủy nơi đẻ trứng, cắt đứt đường phát triển của trứng hoặc cuốn trôi trứng ra khỏi vật chứa nước(1). Trong khi đó, lượng mưa thấp làm tăng nhiệt độ môi trường xung quanh, gây tình trạng khô hạn kéo dài dẫn đến tăng sử dụng nước và máy lạnh và cũng làm tăng tích trữ nước trong hộ gia đình. Các vật chứa nước khi đó sẽ trở thành nơi sinh sản của muỗi. Độ ẩm và số ca sốt xuất huyết Theo kết quả nghiên cứu của chúng tôi, độ ẩm lại thể hiện sự gia tăng thuận đối với số ca mắc SXH. Khi độ ẩm tăng 1% thì mức tăng của số ca mắc SXH tăng 7,05% tại huyện Nhà Bè (kết quả này có ý nghĩa thống kê với p=0,027, với sự ảnh hưởng của các yếu tố nhiệt độ trung bình, lượng mưa và mực nước cao nhất). Tương tự như nghiên cứu của Gharbi M và cộng sự năm 2011, việc phân tích chuỗi thời gian cũng cho kết 124 quả rằng sự gia tăng của độ ẩm là giá trị dự báo cho sự bùng nổ dịch SXH(17). Số ca sốt xuất huyết và mô hình dự đoán bằng các yếu tố thời tiết Vai trò của các yếu tố môi trường trong việc tiên đoán số ca SXH vẫn còn chưa thống nhất. Nghiên cứu của Đào Thị Minh An tại Hà Nội cho thấy mặc dù tăng nhiệt độ trước 1-2 tháng có thể là yếu tố nguy cơ làm tăng số ca SXH nhưng mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê(19). Tuy nhiên một số nghiên cứu cho thấy có thể dùng một số yếu tố môi trường để tiên đoán số ca SXH trong tương lai. Trong mô hình nghiên cứu của Lu và cộng sự, nhiệt độ tối thiểu, độ ẩm tối thiểu và tốc độ gió là ba yếu tố ảnh hưởng đến số mắc SXH(13). KẾT LUẬN Theo nghiên cứu này cho thấy số ca SXH ở huyện Nhà Bè lần lượt tăng dần theo thời gian với mức 0,71% mỗi tháng,thể hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê mạnh, với p value <0,001. Khi xét đến các yếu tố môi trường trong mô hình, (nhiệt độ trung bình, độ ẩm, lượng mưa và mực nước cao nhất), số ca mắc SXH có xu hướng gia tăng mỗi tháng, với giá trị P rất lớn (p<0,001) với mức 0,88%/tháng. Số ca SXH chủ yếu tập trung vào tháng 9 sau đó giảm dần xuống tháng 4 có số ca mắc SXH thấp nhất và tiếp tục gia tăng trở lại tạo thành tính mùa trong năm của số ca mắc SXH. Việc sử dụng các yếu tố môi trường trong mô hình dự đoán hồi quy tuyến tính, ta có thể thấy khu vực huyện Nhà Bè có sự thay đổi về số ca mắc SXH theo tháng tăng cao hơn khi xét các yếu tố thời tiết, so với nhóm không xét các yếu tố thời tiết với 0,17% mỗi tháng. Đồng thời, khi độ ẩm tăng 1% thì mức tăng của số ca mắc SXH tăng 7,05% (với p=0,027,với sự ảnh hưởng của các yếu tố nhiệt độ trung bình, lượng mưa và mực nước cao nhất) KIẾN NGHỊ Cần thêm nhiều nghiên cứu đánh giá ảnh Chuyên Đề Y Tế Công Cộng Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 hưởng của biến đổi khí hậu để có thể đề xuất các phương pháp dự đoán đầy đủ và chính xác hơn, từ đó đưa ra các biện pháp can thiệp và ứng phó kịp thời trong tương lai. Vì vậy, việc xây dựng hệ thống theo dõi và dự đoán số liệu về tình hình khí hậu và bệnh sốt xuất huyết là hết sức cần thiết. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Brunkard (2008). Assessing the roles of temperature, precipitation, and ENSO in dengue re-emergence on the Texas-Mexico border region. Salud pública de méxico: 50, (3): pp. 227-234. Dao TMA, Rocklo J (2014). Epidemiology of dengue fever in Hanoi from 2002 to 2010 and its meteorological determinants. Global Health Action, 7, 23074: pp. 1-16. Darren C (2014). Dengue Fever in Thailand. http://www.pattayaunlimited.com/dengue-fever/ (accessed on 01-Jun-2016). Earnest Tan SBA, Wilder-Smith A (2012). Meteorological factors and El Niño Southern Oscillation are independently associated with dengue infections. Epidemiol Infect, 140: pp. 1244-1251. Gharbi M (2011). Time series analysis of dengue incidence in Guadeloupe, French West Indies: forecasting models using climate variables as predictors. BMC Infect Dis, 11: pp. 166. Hu W, Clements A (2012): Spatial patterns and socioecological drivers of dengue fever transmission in Queensland. Environ Health Perspect,120: pp. 260-266. IPCC (2013). Summary for Policymakers. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Chuyên Đề Y Tế Công Cộng 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. Nghiên cứu Y học Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, pp.3 Johansson Michael A, Dominici, Francesca Glass, Gregory E (2009). Local and Global Effects of Climate on Dengue Transmission in Puerto Rico. PLoS Negl Trop Dis, 3, (2): pp. 382. Lai LW (2011). Influence of environmental conditions on asynchronous outbreaks of dengue disease and increasing vector population in Kaohsiung, Taiwan. Taylor & Francis Group 21, (2): pp. 133-146. Lu L, Lin H (2009). Time series analysis of dengue fever and weather in Guangzhou, China. BMC Public Health, 9: pp. 395. Pascual M. (2006). Malaria resurgence in the East African highlands: temperature trends revisited. Proc Natl Acad Sci USA, 103, (15): pp. 5829-5834. Pinto E (2011). The influence of climate variables on dengue in Singapore. Int J Environ Health Res, 21: pp. 415-426. Thammapalo (2005). The climatic factors influence the occurence of Dengue hemorrhagic fever in Thailand. Southeast Asian J Trop Med Public Health, 36 (1): pp.191-196. WHO (2009). Dengue guidelines for diagnosis, treatment, prevention and control. WHO and TDR, pp: 6 Wilder-Smith A (2012). Dengue infections in travellers. Paediatr Int Child Health, 32, (1): pp. 28-32. Yu (2011). A spatio-temporal climate-based model of early dengue fever warning in southern Taiwan. Stoch Environ Res Risk Assess, 25: pp. 485–494. Ngày nhận bài báo: Ngày phản biện nhận xét bài báo: Ngày bài báo được đăng: 15/7/2016 5/8/2016 05/10/2016 125