COVID-19: Calculando usted mismo el riesgo de infección por aerosol
Algoritmo para estimar el riesgo de infección de coronavirus por transmisión en aerosol en el ambiente interior y bajo diferentes medidas de seguridad
Ahora se puede utilizar un algoritmo fácil de usar para determinar el riesgo de ser infectado por el SARS-CoV-2 a través de partículas de aerosol de pacientes en ambientes interiores. También estima cómo las medidas de protección, como el uso de máscaras y la ventilación, reducen el riesgo. El modelo, desarrollado por investigadores del Instituto Max Planck de Química de Maguncia, utiliza parámetros como el tamaño de la habitación, el número de personas que la habitan y su actividad para estimar tanto el riesgo individual de infección por Covid-19 como el riesgo de cualquier persona que se encuentre en la habitación. El algoritmo está disponible públicamente a través de una máscara de entrada en el sitio web del instituto. Calcula el riesgo de infección por partículas de aerosol de tamaño micrométrico, pero no por gotas más grandes en caso de contacto cercano con una persona infectada. El enfoque complementa las medidas de protección estándar.
Imagen simbólica
Tumisu, pixabay.com
Aunque los expertos aún no han llegado a un acuerdo total, muchos asumen que las partículas de aerosol desempeñan un papel importante en la transmisión de los virus del SARS-CoV-2. Los aerosoles se crean al respirar, hablar y cantar. A diferencia de las gotitas, no caen al suelo rápidamente, sino que pueden permanecer en el aire durante mucho tiempo y esparcirse por toda la habitación. Las situaciones de interior en las que muchas personas están juntas durante un período prolongado son particularmente críticas para la infección con COVID-19. ¿Pero qué tan alto es el riesgo de infección realmente? ¿Y cuánto se puede reducir usando máscaras faciales y ventilación activa?
Los investigadores del Instituto Max Planck de Química (MPIC) y del Instituto de Chipre (Chipre) han publicado un estudio en el que presentan un algoritmo de hoja de cálculo fácil de usar para estimar la probabilidad de infecciones por COVID-19 a través de la transmisión de aerosoles en interiores. El algoritmo está disponible públicamente, y también puede ser operado desde el sitio web del Instituto Max Planck de Química. Puede introducir varios parámetros como el tamaño de la habitación, el número de personas y la duración de la estancia en un lugar determinado.
Varios escenarios: aula, oficina, recepción, ensayo del coro
El algoritmo calcula automáticamente la probabilidad de transmisión si una persona en la sala es altamente infecciosa, tanto el riesgo individual de infección como el de cualquier otra persona en la sala. Puede seleccionar diferentes escenarios: un aula, una oficina, una recepción (o fiesta) y un ensayo del coro. Los expertos también pueden utilizar los campos disponibles para obtener información como la dosis infecciosa, la carga de virus de la persona infectada y el tiempo de supervivencia del virus en el aire. La eficacia de los filtros de las máscaras faciales o la tasa de intercambio de aire también pueden introducirse de forma flexible.
"Queremos contribuir a que personas como una escuela o una oficina puedan calcular de forma independiente el riesgo de infección en sus instalaciones y la eficacia de cada una de las posibles medidas de seguridad", dice Jos Lelieveld, Director del Instituto Max Planck de Química y primer autor del estudio publicado en el International Journal of Environmental Research and Public Health.
En su estudio, los científicos presentan el concepto y los supuestos en los que se basan los cálculos. En promedio, un adulto inhala y exhala alrededor de 10 litros de aire por minuto. Los investigadores suponen que la dosis media para que alguien se infecte con el Covid-19 es de alrededor de 300 virus o copias de ARN por persona. El cálculo se ilustra con una clase de la escuela en la que no se toman medidas de seguridad: un aula de 60 m2 que mide 3 m del suelo al techo, con 25 estudiantes de diez años o más que asisten a seis horas de clase, donde uno de los estudiantes es altamente infeccioso durante dos días.
Según el cálculo, la probabilidad de que una persona en particular se infecte en estas circunstancias es de poco menos del 10%, pero la probabilidad de que cualquier persona se infecte es de más del 90%. Por lo tanto, la infección es casi inevitable. Un individuo con Covid-19 suele ser altamente infeccioso durante unos pocos días. En relación con todas las personas que dan positivo en las pruebas de Covid-19, un promedio de alrededor del 20 por ciento es típicamente altamente infeccioso. No se deben confundir con los llamados "superspreaders", de los que no se sabe bien con qué frecuencia se producen.
Las variables permiten el uso individual del modelo
"Nuestros cálculos muestran que el riesgo de infección puede reducirse hasta en un factor de dos mediante una ventilación regular y activa, y en un factor de cinco a diez mediante el uso adicional de máscaras faciales", añade el investigador atmosférico Lelieveld. Tomando como ejemplo la clase de la escuela, esto significa que si las ventanas se abren cada hora, la probabilidad puede reducirse del 90 al 60 por ciento. Además, si todos los estudiantes llevan máscaras, el riesgo de infección baja a alrededor del 24 por ciento. Si se introduce en la calculadora del sitio web que sólo la mitad de los estudiantes participan en las lecciones, la probabilidad de transmisión baja al 12 por ciento. Al mismo tiempo, el riesgo individual baja del diez por ciento al uno por ciento.
El modelo sólo determina el riesgo de infección a través de las partículas de aerosol, que son tan pequeñas que permanecen en el aire durante mucho tiempo y se distribuyen por toda la sala. No permite ninguna afirmación sobre el riesgo de infección a través de gotas más grandes que caen rápidamente al suelo en distancias cortas, por ejemplo al toser o estornudar.
En su publicación, los investigadores también abordan las incertidumbres de los cálculos. Éstas se relacionan, por ejemplo, con suposiciones como el tiempo de supervivencia de los virus Sars-CoV-2 en el aire y el número de virus que emite una persona infectada. Otro punto de incertidumbre es cuántas partículas de virus causan realmente una infección por el Covid-19, ya que esto puede variar entre las personas susceptibles y no puede medirse directamente. "Nuestras suposiciones se basan en el estado actual de la ciencia", dice Frank Helleis, físico del Instituto Max Planck de Química. "Hay variables en el cálculo. Por lo tanto, es diferente si y cuántas personas en una habitación hablarán y cantarán o qué tipo de intercambio con el aire exterior se aplica", dice Helleis, quien diseñó el algoritmo.
Helleis y sus colegas están convencidos de que su algoritmo puede ayudar a muchas personas a evaluar el riesgo de infección en ambientes interiores y a reducirlo tomando las medidas adecuadas.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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