COVID-19 ในประเทศไทยใกล้จะเป็น “โรคประจำถิ่น” หรือยัง

นับตั้งแต่เกิดการระบาด (Outbreak) ของเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) ซึ่งเป็นโรคอุบัติใหม่เมื่อเดือนธันวาคม 2562 ที่เมืองอู่ฮั่นของสาธารณรัฐประชาชนจีน  หลังจากนั้นได้มีผู้ติดเชื้อเป็นจำนวนมากทั้งในประเทศจีนและหลายประเทศทั่วโลกรวมถึงประเทศไทยจนทำให้การระบาดของเชื้อไวรัส COVID-19 กลายเป็นโรคระบาด (Epidemic) อย่างเต็มรูปแบบ  จนกระทั่งวันที่ 11 มีนาคม 2563 องค์การอนามัยโลกได้ออกมาประกาศอย่างเป็นทางการถึงสถานการณ์การแพร่ระบาดของเชื้อไวรัส COVID-19 ที่ได้กลายเป็นการระบาดใหญ่ (Pandemic)  

ปัจจุบันเป็นเวลากว่า 1 ปี 10 เดือน ที่โลกต้องรับมือกับสถานการณ์ดังกล่าว  หลายประเทศทั่วโลกกำลังเฝ้ารอการกลายเป็น “โรคประจำถิ่น (Endemic)” ของเชื้อไวรัสCOVID-19 ซึ่งเป็นสัญญาณที่บ่งบอกถึงการสิ้นสุดของการระบาดใหญ่

“โรคประจำถิ่น” เป็นโรคที่เกิดขึ้นประจำเฉพาะบริเวณพื้นที่นั้น ๆ มีการแพร่กระจายในระดับต่ำและสามารถคาดเดาอัตราการติดเชื้อได้ เช่น โรคไข้เลือดออก เป็นต้น The Economist (2021) ระบุว่าการระบาดเฉพาะถิ่นเกิดขึ้นเมื่ออัตราการแพร่ระบาดอยู่ในระดับคงที่และคาดการณ์ได้แต่การติดเชื้ออาจเพิ่มขึ้นหรือลดลงได้  การติดเชื้อจะเข้าสู่ดุลยภาพ (Equilibrium) ที่อัตราการติดเชื้อของประชากรมีแนวโน้มลดลงในระดับเดียวกับโอกาสในการแพร่เชื้อและภาวะดุลยภาพจะต่ำลงด้วยการฉีดวัคซีน  

ทั้งนี้ ปัจจัยที่ส่งผลต่อการกลายเป็นโรคประจำถิ่นและการแพร่กระจายเชื้อที่แต่ละประเทศจะต้องเผชิญขึ้นอยู่กับ (1) สัดส่วนของประชากรที่มีภูมิคุ้มกันต่อไวรัส คุณภาพ และความทนทานของภูมิคุ้มกันที่มี (2) ความสามารถในการดูแลรักษาผู้ป่วยติดเชื้อ และ (3) การกลายพันธุ์ของไวรัส 

สำหรับการวิเคราะห์สถานการณ์การกลายเป็นโรคประจำถิ่นของประเทศไทยนั้น เพื่อให้ครอบคลุมปัจจัยที่กล่าวไว้ข้างต้น ผู้เขียนจำแนกการวิเคราะห์ออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ (1) จำนวนผู้รักษาหายรายใหม่และจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 สะสม 14 วัน (2) สัดส่วนของผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วัน และ (3) การสร้างภูมิคุ้มกันหมู่จากการฉีดวัคซีนเปรียบเทียบระหว่างประเทศไทยและประเทศออสเตรเลีย

1. จำนวนผู้รักษาหายรายใหม่และจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 สะสม 14 วันจำแนกตามระลอกของการระบาด  จากการวิเคราะห์ตัวเลขดังกล่าวพบว่าการระบาดในระลอกที่ 3 มีจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 สะสม 14 วันสูงที่สุดมากกว่าในระลอกที่ 1 และระลอกที่ 2 กว่า 221.1 และ 30.6 เท่า ตามลำดับ  การระบาดระลอกที่ 1 ใช้เวลาประมาณ 2เดือนครึ่งที่จำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 สะสม 14 วันลดลงเหลือศูนย์ราย  ขณะที่จำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วัน ณ วันที่สิ้นสุดการระบาดระลอกที่ 2 มีจำนวนอยู่ที่ 1,300 ราย  ปัจจุบันเป็นเวลากว่า 6 เดือนหลังจากจุดเริ่มต้นของการระบาดระลอกที่ 3 และเป็นเวลาเกือบ 2 เดือนนับจากจุดที่มีจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วันสูงสุดที่พบจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วัน เท่ากับ 136,258 ราย (รูปที่ 1)

รูปที่ 1 จำนวนผู้ป่วยรักษาหายรายใหม่และจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 สะสม 14 วันก่อนหน้า 
จำแนกตามระลอกของการแพร่ระบาด

2. ค่าสัดส่วนของผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วัน  ในช่วงต้นของการระบาดระลอกที่ 1 สัดส่วนดังกล่าวมีค่าน้อยมากและมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 0.21  ต่อมา ในช่วงปลายเดือนพฤษภาคม 2563 จำนวนผู้ติดเชื้อสะสมเริ่มเข้าใกล้เลขหลักเดียวค่าสัดส่วนดังกล่าวมีค่าเท่ากับ 1 เป็นครั้งแรก  อย่างไรก็ตาม หลังจากพบจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วันเป็นศูนย์ครั้งแรก ค่าสัดส่วนของจำนวนผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสมในช่วง 14 วันของระลอกที่ 1 ในช่วงปลายมีค่าเกิน 1 และมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 3.45 (รูปที่ 2)  

ค่าสัดส่วนของผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วันที่มีค่าเกิน 1 นั้นอาจเกิดจากความแปรปรวนของช่วงเวลาระหว่างการติดเชื้อและการฟื้นตัวของแต่ละบุคคล เนื่องจากความพร้อมทางการแพทย์ในการรับมือกับโรคอุบัติใหม่ยังคงต่ำมากในช่วงแรก  ดังนั้น ผู้ป่วยแต่ละรายต้องใช้ระยะเวลารักษานานกว่า 14 วัน  ด้วยเหตุนี้ จำนวนผู้ป่วยที่รักษาหายจึงมีน้อยกว่าจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม แต่จะมีจำนวนผู้ป่วยรักษาหายมากขึ้นและมากกว่าจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วันในช่วงเวลาต่อมา (Sinha, 2020 as cited in Mehrotra, 2020)

หากเปรียบเทียบสัดส่วนดังกล่าวในระลอกที่ 1 ระลอกที่ 2 และ 3 พบว่าค่าสัดส่วนในระลอกที่ 2 และ 3 มีค่าต่ำกว่าระลอกที่ 1 ช่วงปลายมาก  ขณะที่ ค่าสัดส่วนในระลอกที่ 2 และ3 ไม่แตกต่างกันนัก ความแตกต่างของค่าสัดส่วนดังกล่าวนี้เป็นผลมาจากจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วันที่เพิ่มสูงขึ้น  สังเกตได้ว่าในช่วงต้นของการระบาดระลอกที่ 2 ค่าสัดส่วนที่มากที่สุดอยู่ที่ 0.22 และค่อย ๆ ลดลงจนกระทั่งเข้าสู่การระบาดระลอกที่ 3 ซึ่งมีค่าอยู่ที่ 0.0086  ข้อมูลล่าสุด ณ วันที่ 26 ตุลาคม 2564 ค่าสัดส่วนของจำนวนผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสมในช่วง 14 วันก่อนหน้ามีค่าเท่ากับ 0.07 ซึ่งมีค่ามากกว่าสัดส่วนของวันที่มีการติดเชื้อสะสมมากที่สุดในระลอกแรกแต่ยังคงห่างไกลจาก 1 อยู่มาก  

นอกจากนี้ หากพิจารณาแนวโน้มค่าสัดส่วนของผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสม 14 วันพบว่าความน่าจะเป็นที่ค่าสัดส่วนจะเข้าใกล้ 1 นั้นยังคงต้องใช้เวลาอีกไม่น้อย ดังนั้น อาจสรุปได้ว่าความสามารถและความพร้อมทางการแพทย์ในการรับมือกับเชื้อไวรัส COVID-19 มีเพิ่มมากขึ้นหากเทียบกับการระบาดในระลอกแรกแต่ยังไม่มีประสิทธิภาพมากพอที่จะจัดการกับจำนวนผู้ป่วยติดเชื้อในปัจจุบัน

รูปที่ 2 สัดส่วนของจำนวนผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสมในช่วง 14 วันก่อนหน้า 
จำแนกตามระลอกของการแพร่ระบาด
รูปที่ 2 สัดส่วนของจำนวนผู้ที่รักษาหายรายใหม่ต่อจำนวนผู้ติดเชื้อสะสมในช่วง 14 วันก่อนหน้า 
จำแนกตามระลอกของการแพร่ระบาด
ที่มา: ศูนย์สารสนเทศ กรมควบคุมโรค ข้อมูล ณ วันที่ 15 ตุลาคม 2564
หมายเหตุ: * หมายถึง รอบการระบาดของเชื้อไวรัส COVID-19 
ระลอกที่ 1 ช่วงต้น เริ่มวันที่ 20 มีนาคม 2564 ถึง วันที่ 7 มิถุนายน 2564
ระลอกที่ 1 ช่วงปลาย เริ่มวันที่ 11 กรกฎาคม 2564 ถึง วันที่ 23 พฤศจิกายน 2564

3. การสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ด้วยการฉีดวัคซีนเปรียบเทียบระหว่างประเทศไทยและประเทศออสเตรเลีย พบว่าการฉีดวัคซีนครบโดสในช่วงกลางเดือนเมษายน 2564 ถึงปลายเดือนกรกฎาคม 2564 อัตราการได้รับวัคซีนครบโดสในประเทศไทยอยู่ในระดับที่ใกล้เคียงกับประเทศออสเตรเลีย แต่หลังจากนั้นอัตราการได้รับวัคซีนครบโดสของประเทศออสเตรเลียได้เพิ่มสูงขึ้นและสูงถึงร้อยละ 20 ของประชากรทั้งหมด  ในช่วงกลางเดือนสิงหาคม 2564 ซึ่งในขณะนั้นประเทศไทยยังคงมีอัตราการได้รับวัคซีนครบโดสต่ำกว่าร้อยละ 10 ของประชากรทั้งหมด 
(Our World in Data, 26 ตุลาคม 2564)  แม้ว่าอัตราการฉีดวัคซีนในประเทศออสเตรเลียจะมีสัดส่วนสูงกว่าประเทศไทยแต่การระบาดยังคงเพิ่มสูงขึ้นหลังจากช่วงปลายเดือนสิงหาคม2564 เนื่องจากการระบาดของ COVID-19 สายพันธุ์เดลต้า  จากข้อมูลข้างต้นชี้ให้เห็นว่าการสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ด้วยการฉีดวัคซีนอาจไม่เกิดขึ้น เนื่องจากวัคซีนที่มีอยู่ในขณะนี้ไม่อาจสามารถป้องกันการติดเชื้อ COVID-19 สายพันธุ์เดลต้าได้  

ดังนั้น การป้องกันการระบาดจึงต้องอาศัยมาตรการอื่นรวมด้วย เช่น การล็อกดาวน์ ทำงานที่บ้าน ปิดสถานที่เสี่ยง สวมหน้ากากอนามัย และการเว้นระยะห่าง เป็นต้น แต่การล็อกดาวน์ควรเป็นทางเลือกสุดท้ายเนื่องจากกระทบต่อเศรษฐกิจและการขนส่งซึ่งในท้ายที่สุดแล้วสังคมจะต่อไปอีกไม่ได้

จากการวิเคราะห์สถานการณ์การกลายเป็นโรคประจำถิ่นทั้ง 3 ส่วนชี้ให้เห็นว่าการแพร่ระบาดของเชื้อไวรัส COVID-19 ในประเทศไทยยังไม่เข้าใกล้การกลายเป็นโรคประจำถิ่น  

ดังนั้น มาตรการที่ควรนำมาปรับใช้เพื่อรองรับการเปิดประเทศคือ

1. การใช้ Immunity Certificate หรือ Immunity Passport เพื่อยืนยันระดับภูมิคุ้มกันในร่างกายซึ่งเกิดได้ทั้งจากการได้รับวัคซีนและการติดเชื้อ COVID-19 โดยระดับภูมิคุ้มกันที่สูงพอที่จะยอมรับได้คือ 6-8 เดือนหลังได้รับวัคซีนครบเกณฑ์หรือหลังจากรักษาหายจากการติดเชื้อ  ในส่วนของข้อกังวลเกี่ยวกับการปลอมแปลงเอกสารและการซื้อขายในตลาดมืด ภาครัฐควรออกกฎหมายลงโทษสำหรับกรณีดังกล่าว 

2. ภาครัฐควรเร่งกระจายวัคซีนให้อยู่ในอัตราที่มากกว่าร้อยละ 90 ของประชากร เพื่อเตรียมรับมือกับการระบาดของเชื้อไวรัส COVID-19 สายพันธุ์เดลต้าและเดลต้าพลัส

บทความโดย ปฐมพร ปู่ปัญจะ อลงกรณ์ ฉลาดสุข และ เกศินี ธารีสังข์ นักวิจัยทีมวิเคราะห์ตลาดแรงงาน(Labor Market Analytics) ทีดีอาร์ไอ 

บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัยเรื่อง “นโยบายและมาตรการเพื่อรองรับและป้องกันผลกระทบของ COVID 19 ต่อแรงงานและการจ้างงาน” สนับสนุนโดยสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.)


แหล่งข้อมูลอ้างอิง

กรมควบคุมโรค. (2021). รายงานสถานการณ์ COVID-19 ระลอก 1 ถึงระลอก 2 (ตั้งแต่ 12/01/2020 – 31/03/2021). จาก https://covid19.ddc.moph.go.th/api/Cases/round-1to2-all.

กรมควบคุมโรค. (2021). รายงานสถานการณ์ COVID-19 ระลอก 3 (ตั้งแต่ 01/04/2021 –ปัจจุบัน). จาก https://covid19.ddc.moph.go.th/api/Cases/timeline-cases-all.

กรุงเทพธุรกิจ. (2021). สนามมวย-บ่อน-เลานจ์ บทเรียนสกัดคลัสเตอร์ใหม่. 
จาก https://www.bangkokbiznews.com/news/detail/932012.

นู๋โน โกอินเตอร์ และนู๋นัน สะพายกล้อง (2563). Pandemic Endemic Epidemic และ Outbreak ระบาดยังไง? ต่างกันยังไงนะ?. จาก https://med.mahidol.ac.th/atrama/issue038/vocab-rama.

สมเกียรติ วัฒนศิริชัยกุล. (2564). สถานการณ์วัคซีนและการระบาดของ COVID-19 ที่สําคัญ. กรุงเทพฯ.

สำนักข่าวไทยพีบีเอส. (2021). คลัสเตอร์ “สถานบันเทิง” กทม.ติดเชื้อโควิดแล้ว 45 คน. 
จาก https://news.thaipbs.or.th/content/303059.

สำนักข่าวบีบีซีไทย. (2020). โควิด-19: เกิดอะไรขึ้นบ้างในรอบ 1 สัปดาห์ของการระบาดที่ตลาดกุ้ง สมุทรสาคร. 
จาก https://www.bbc.com/thai/thailand-55434150.

Maida, A. (2021). HOW THE PANDEMIC NOW ENDS. From https://www.theatlantic.com/health/archive/2021/08/delta-has-changed-pandemic-endgame/619726/.

Mehrotra, K. (2020). Coronavirus: Globally, tally of recovered closely follows total cases, with 14-day lag. 
From https://indianexpress.com/article/india/coronavirus-global-cases-recovered-tally-14-day-6352485/.

Our World in Data. (2021). Statistics and Research Coronavirus (COVID-19) Cases. 
From https://ourworldindata.org/covid-cases.

The Economist. (2021). What lies ahead. Briefing Endemic covid-19. 2-3.


ผลงานล่าสุดจากทีดีอาร์ไอ