ความคืบหน้าวัคซีน COVID-19 กับการแพร่เชื้อจากคนส่วนน้อย (กฎ 80/20)-updated
การพัฒนาวัคซีนป้องกันไวรัส COVID-19 ที่หลายบริษัททะยอยประกาศออกมาอย่างต่อเนื่องตั้งแต่พฤศจิกายน 2020 สร้างความหวังให้กับประชาคมโลกและตลาดหลักทรัพย์ซึ่งรับรู้ (price in) ประเด็นดังกล่าวแล้ว อย่างไรก็ดี การแจกจ่ายวัคซีนยังคงเป็นความท้าทายอย่างมาก เนื่องจากกรอบเวลาที่วัคซีนจะถูกกระจายในวงกว้างยังคงเดิมที่ 2H64 ทำให้ยังมีช่วงเวลาที่เป็นสุญญกาศของวัคซีนอีก 3 - 4 เดือนข้างหน้า[1]
หลังจากบริษัท Pfizer, moderna, Astrazeneca และ SINOVAC เปิดตัววัคซีนป้องกันไวรัส COVID-19 ซึ่งผ่านการทดลองในเฟส 3 (มีการผลิตและใช้ในวงกว้าง) ต่อมาบริษัท Novavax และ Johnson & Johnson ได้รายงานประสิทธิภาพวัคซีนเฟส 3 ที่ร้อยละ 89 และ 77 ตามลำดับ คาดว่า FDA และ อย.แต่ละประเทศจะอนุมัติและเริ่มการผลิตวัคซีนของทั้งสองบริษัทภายใน 1Q64 (ถือว่ารวดเร็วและเป็นไปตามคาด) ทำให้กำลังการผลิตวัคซีนมีมากขึ้น
ล่าสุดเมื่อ 2 กุมภาพันธ์ 2021 Gamaleya Research Institute ของรัสเซียรายงานผลการทดสอบวัคซีนเฟส 3 มีประสิทธิผลสูงถึงร้อยละ 92 ถือเป็นวัคซีนรายที่ 7 ที่ผ่านขั้นตอนนี้และน่าจะมีวัคซีนรายอื่น ๆ ตามมา บ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ที่วัคซีนจะกระจายตัวในวงกว้างช่วง 2H64 ตามที่คาดการณ์ ซึ่งเป็นผลดีต่อการฟื้นตัวของเศรษฐกิจโลก ขณะที่ตัวเลขผู้ติดเชื้อ COVID-19 รายใหม่ (new case) ทั่วโลกยังคงปรับลงอย่างต่อเนื่อง เหลือ 4.43 แสนราย ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 7 วันย้อนหลัง 5.11 แสนราย โดยปรับลดลงทําจุดต่ำสุดตั้งแต่ช่วงปลายตุลาคม 2020[2]
สำหรับไทยมีความคืบหน้าเช่นกันเมื่อ 2 กุมภาพันธ์ 2021 อ.ย. ระบุว่า ผู้แทนของบริษัท Johnson & Johnson ได้ยื่นเอกสารขอขึ้นทะเบียนวัคซีน COVID-19 คาดภายใน 30 วัน Johnson & Johnson จะได้รับอนุมัติโดยจะเป็นบริษัทวัคซีนรายที่ 2 ที่ อ.ย. อนุมัติ[3] ตามหลัง AstraZeneca ส่วนแผนการกระจายวัคซีนของรัฐบาลไทย ยังคงเดิม คือ เข็มแรกเข้ามาภายในกุมภาพันธ์ 2021 ซึ่งน่าจะช่วยสร้างความรู้สึกเชิงบวก
ในศตวรรษที่ 19 Vilfredo Pareto นักเศรษฐศาสตร์ชาวอิตาลี ได้ตั้งข้อสังเกตที่มีชื่อเสียงในปี 1896 ว่า ร้อยละ 20 ของประชากรในอิตาลีถือครองทรัพย์สินร้อยละ 80 ซึ่งเป็นที่มาของ Pareto principle หรือกฎของ Pareto ซึ่งใช้อธิบายปรากฏการณ์ทางสังคมและธรรมชาตินับไม่ถ้วน แม้แต่ Covid-19 ก็ไม่มีข้อยกเว้น ขณะที่นักเศรษฐศาสตร์ใช้ค่าสัมประสิทธิ์จีนี (Gini coefficient)[4] วัดความไม่เท่าเทียมของรายได้ นักระบาดวิทยาใช้พารามิเตอร์การกระจาย (dispersion parameter) หรือ k วัดการแพร่กระจายการติดเชื้อที่เกิดจากบุคคล (ผู้ติดเชื้อ) เมื่อ k เป็นศูนย์ (0) ผู้ติดเชื้อหนึ่งคนจะทำให้เกิดการติดเชื้อทั้งหมดตามมา เมื่อค่า k เพิ่มขึ้นจำนวนผู้ติดเชื้อก็จะมากขึ้น[5]
ในขณะที่หลายคนกังวลเกี่ยวกับตัวเลขการติดเชื้อพื้นฐาน (r0)[6] หรือ ค่าเฉลี่ยการแพร่เชื้อโรคที่เกิดจากผู้ติดเชื้อ ผู้เชี่ยวชาญคิดว่าตัวเลขการแพร่กระจายเชื้อโรคมีความสำคัญเช่นกัน งานวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science เมื่อเร็ว ๆ นี้ พยายามประเมินให้เที่ยงตรงยิ่งขึ้น บทความโดย Ramanan Laxminarayan จากมหาวิทยาลัย Princeton และคณะ[7] รวบรวมข้อมูลจากการทดสอบและติดตามผู้ติดเชื้อในสองรัฐของอินเดีย (รัฐอานธรประเทศและรัฐทมิฬนาฑู) โดยใช้ข้อมูลจากผู้ติดเชื้อ 84,965 รายและผู้ติดต่อที่รู้จัก 575,071 รายซึ่งทุกคนได้รับการตรวจหา COVID-19 ในเวลาต่อมา
ผลการศึกษาพบว่า การแพร่เชื้อ COVID-19 มีลักษณะกระจุกตัวอย่างหนาแน่น (highly concentrated) ร้อยละ 7.5 ของผู้ติดต่อ (สัมผัส) ผู้ติดเชื้อทั้งหมดมีผลการทดสอบเป็นบวก (สันนิษฐานว่าเกิดจากการสัมผัสกับผู้ที่ถูกระบุว่าติดเชื้อ) นักวิชาการพบว่า การติดเชื้อเหล่านี้เกิดจากผู้ติดเชื้อส่วนน้อย โดยร้อยละ 71 ของผู้ติดเชื้ออย่างสมบูรณ์ไม่ได้แพร่กระจายเชื้อไวรัส การแพร่เชื้อใหม่ส่วนใหญ่มาจาก “คนที่สามารถแพร่เชื้อโรคไปยังคนอื่น ๆ จำนวนมาก (super-spreaders)” เพียงไม่กี่คน: ผู้ติดเชื้อประมาณร้อยละ 10 เป็นสาเหตุของการติดเชื้อรายใหม่ร้อยละ 60 การแพร่กระจายเชื้อไวรัส COVID-19 โดยเฉลี่ย 3 คน
ปัจจัย k (k-factor) ขึ้นอยู่กับปฏิสัมพันธ์ของผู้คน ในช่วงต้นการศึกษาพบว่าค่า k มีจำนวนใกล้ศูนย์ (0) เนื่องจากผู้แพร่เชื้อโรคจำนวนน้อยมีโอกาสอย่างมากในการแพร่กระจายเชื้อโรค เนื่องจากมีการออกมาตรการรักษาระยะห่างทางสังคมเพื่อควบคุมการแพร่ระบาด พารามิเตอร์การแพร่กระจายจึงมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น การศึกษาใหม่ดังกล่าวสอดคล้องกับกรณีการแพร่กระจายเชื้อโรคในฮ่องกงและจีน ซึ่งพบว่า k ของผู้ติดเชื้อทั้งหมด 85,000 รายอยู่ที่ประมาณ 0.5
ข้อมูลอันมีค่าของผู้เขียนบทความให้เบาะแสว่าการติดเชื้อเหล่านั้นเกิดขึ้นได้อย่างไร ความเสี่ยงของการติดเชื้อมีมากที่สุดในบ้านพักส่วนตัวและกลุ่มคนที่มีอายุใกล้เคียงกัน ซึ่งยืนยันจากหลักฐานการแพร่กระจายเชื้อไวรัส COVID-19 แบบ “super-spreading” ของผู้ติดเชื้อ 1,600 ราย การแพร่กระจายเชื้อดังกล่าวมักเกิดขึ้นในอาคารขนาดใหญ่ ขณะที่มีเอกสารรายงานระบุว่า มีเพียงสามกรณีที่การแพร่กระจายเชื้อเกิดขึ้นกลางแจ้ง
[1] MARKET TALK กลยุทธ์การลงทุน ASIA PLUS SECURITIES ฉบับ 20 พฤศจิกายน 2563 สืบค้นที่: http://www.efinancethai.com/research/ASP/Daily_201120.pdf
[2] MARKET TALK กลยุทธ์การลงทุน ASIA PLUS SECURITIES ฉบับ 03 กุมภาพันธ์ 2564 สืบค้นที่: http://www.efinancethai.com/research/ASP/Daily_201120.pdf
[3] วัคซีนโควิด จอห์นสัน แอนด์ จอห์นสัน ยื่นเอกสารขอ อย.ไทยแล้ว ประชาชาติธุรกิจ 2 กุมภาพันธ์ 2564 - 16:45 น. สืบค้นที่ https://www.prachachat.net/marketing/news-606680
[4] วิธีวัดการกระจายของข้อมูลทางสถิติอย่างหนึ่งที่นิยมใช้เป็นตัวบ่งชี้ความเหลื่อมล้ำของการกระจายรายได้หรือการกระจายความร่ำรวย ถูกพัฒนาขึ้นโดยนักสถิติชาวอิตาลีชื่อ คอร์ราโด จีนี สัมประสิทธิ์จีนีถูกนิยามให้เป็นอัตราส่วนซึ่งมีค่าระหว่าง 0 และ 1 สัมประสิทธิ์จีนีที่ต่ำจะแสดงถึงความเท่าเทียมกันในการกระจายรายได้ หากค่านี้สูงขึ้นจะบ่งชี้ถึงการกระจายรายได้ที่เหลื่อมล้ำกันมากขึ้น สัมประสิทธิ์จีนีที่เท่ากับ 0 หมายถึงความเท่าเทียมกันอย่างสมบูรณ์ (ทุกคนมีรายได้เท่ากัน) และ 1 หมายถึงความเหลื่อมล้ำอย่างสมบูรณ์ (มีคนที่มีรายได้เพียงคนเดียว ส่วนคนที่เหลือไม่มีรายได้เลย) การคำนวณสัมประสิทธิ์จีนีอยู่บนสมมติฐานว่าไม่มีใครมีรายได้ต่ำกว่าศูนย์ สัมประสิทธิ์จีนีของประเทศต่าง ๆ ทั่วโลกแตกต่างกันในช่วง 0.247 ในเดนมาร์ก และ 0.743 ในนามิเบีย สืบค้นที่: วิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี https://th.wikipedia.org/wiki/สัมประสิทธิ์จีนี
[5] Power of inequality A minority of people with covid-19 account for the bulk of transmission The Economist Nov 7th 2020 edition Available at: https://www.economist.com/graphic-detail/2020/11/07/a-minority-of-people-with-covid-19-account-for-the-bulk-of-transmission
[6] R0 หรือ R Number คือ ตัวเลขการแพร่ระบาดของเชื้อ หากมีผู้ป่วย 1 ราย ในช่วงเวลาที่ไวรัสโคโรนาระบาด ย่อมต้องได้รับความสนใจ R0 ยิ่งสูง การแพร่ระบาดจะยิ่งรุนแรง รวดเร็ว เช่น R2 หรือ 3 การระบาดจากผู้ป่วย 1 ราย จะกระจายต่อไปยังคนอื่น 2 - 3 คน และจะทวีคูณไปเรื่อย ๆ จนทำให้ระบบสาธารณสุขรองรับไม่ไหวในที่สุด ดู https://www.bbc.com/news/av/health-52494495
[7] Epidemiology and transmission dynamics of COVID-19 in two Indian states Ramanan Laxminarayan, Brian Wahl, Shankar Reddy Dudala, K. Gopa, Chandra Mohan B, S. Neelima, K. S. Jawahar Reddy, J. Radhakrishnan, Joseph A. Lewnard Science 06 Nov 2020: Vol. 370, Issue 6517, pp. 691-697 DOI: 10.1126/science.abd7672 Available at: https://science.sciencemag.org/content/370/6517/691
About Kim
Kim is a retired civil servant, specializing in intelligence analysis. He loves productivity hacks, minimalist workflows and CSI series.
Leave a Comment