Mỹ: Hơn 155.000 ca tử vong vì COVID-19 không được thống kê 

Số người tử vong do COVID-19 tại Mỹ trong giai đoạn đầu của đại dịch có thể cao hơn đáng kể so với con số chính thức, với hơn 155.000 ca chưa từng được thống kê.

Một điểm xét nghiệm COVID-19 tại thành phố New York (Mỹ) hồi năm 2023. Ảnh: Getty Images

Phóng viên TTXVN tại Washington dẫn kết quả nghiên cứu đăng trên tạp chí Science Advances cho biết các nhà khoa học ước tính rằng từ tháng 3-2020 đến tháng 12-2021 có khoảng 15,6% số ca tử vong liên quan đến COVID-19 không được thống kê trong hệ thống chính thức. Trong cùng thời gian này, số ca tử vong được ghi nhận chính thức là hơn 840.000 người.

Tính tổng cộng, số người tử vong do COVID-19 trong giai đoạn này có thể lên đến hơn 995.000 người, gần chạm mốc 1 triệu ca tử vong mà Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh (CDC) công bố vào tháng 5-2022.

Các nhà nghiên cứu cho biết phần lớn các ca tử vong bị bỏ sót này xảy ra ngoài bệnh viện, nơi việc xét nghiệm và xác định nguyên nhân tử vong gặp nhiều hạn chế trong giai đoạn đầu đại dịch. Họ cũng nêu ra sự chênh lệch về địa lý và điều kiện xã hội là yếu tố quan trọng dẫn đến việc thiếu sót này.

Cụ thể, những khu vực có mức thu nhập thấp, tỷ lệ bệnh nền cao, hoặc cộng đồng người da màu chiếm đa số có xu hướng ghi nhận ít ca tử vong vì COVID-19 hơn thực tế. Ngoài ra, các vùng nông thôn và miền Nam, miền Tây nước Mỹ cũng bị ảnh hưởng nặng hơn về tình trạng thiếu chính xác trong báo cáo tử vong.

Một nguyên nhân khác là sự quá tải của hệ thống y tế. Trong nhiều trường hợp, bệnh nhân không được tiếp cận điều trị kịp thời do bệnh viện quá tải, hoặc tử vong vì các nguyên nhân gián tiếp như sử dụng thuốc quá liều trong thời gian bị cách ly xã hội.

Ông Mathew Kiang, nhà dịch tễ học tại Đại học Stanford và là đồng tác giả của nghiên cứu, nhận định: “Hệ thống báo cáo tử vong tại Mỹ vốn đã phân mảnh và thiếu nguồn lực. Trong đại dịch, hệ thống trong tình trạng căng thẳng chưa từng có”.

Các nhà nghiên cứu sử dụng thuật toán máy học (machine learning) để phân tích dữ liệu tử vong và ước tính số ca bị bỏ sót, dựa trên mô hình từ các ca tử vong trong bệnh viện, nơi việc xét nghiệm COVID-19 được thực hiện rộng rãi hơn.

Nghiên cứu này đặt ra câu hỏi lớn về mức độ chính xác của các thống kê y tế trong khủng hoảng, đồng thời cho thấy tác động của đại dịch có thể sâu rộng hơn nhiều so với những gì công chúng từng biết.

Giới chuyên gia cảnh báo rằng việc cải thiện hệ thống ghi nhận tử vong và đầu tư vào hạ tầng y tế là cần thiết để tránh lặp lại những thiếu sót tương tự trong các cuộc khủng hoảng y tế tương lai.

ĐOÀN HÙNG