Selon une étude menée par Max Planck Society publiée dans International Journal of Environmental Research and Public Health, un algorithme facile à utiliser peut désormais être utilisé pour déterminer le risque d'être infecté par le SRAS-CoV-2 via des particules d'aérosol provenant de patients dans des environnements intérieurs. Il estime également comment les mesures de protection telles que le port de masques et la ventilation réduisent le risque. Le modèleutilise des paramètres tels que la taille de la pièce, le nombre de personnes dans celle-ci et leur activité pour estimer à la fois le risque individuel d'infection au COVID-19 et le risque de n'importe qui dans la pièce. L'algorithme est accessible au public via un masque de saisie sur le site Web de l'institut. Il calcule le risque d'infection par des particules d'aérosol de taille micrométrique, mais pas par des gouttelettes plus grosses en cas de contact étroit avec une personne infectée. L'approche complète les mesures de protection standard.
Selon les chercheurs, même si les experts ne sont pas encore parvenus à un accord complet, beaucoup supposent que les particules d'aérosol jouent un rôle important dans la transmission des virus SRAS-CoV-2. Les aérosols sont créés en respirant, en parlant et en chantant. Contrairement aux gouttelettes, elles ne tombent pas au sol rapidement, mais peuvent rester longtemps dans l'air et se répandre dans toute la pièce. Les situations à l'intérieur où de nombreuses personnes sont ensemble pendant une période prolongée sont particulièrement critiques pour l'infection par le COVID-19.
Les chercheurs ont maintenant publié une étude dans laquelle ils présentent un algorithme de feuille de calcul facile à utiliser pour estimer la probabilité d'infections au COVID-19 par transmission par aérosol à l'intérieur
L'algorithme calcule automatiquement la probabilité de transmission si une personne dans la pièce est hautement contagieuse à la fois le risque individuel d'infection et celui de toute autre personne dans la pièce. L'utilisateur peut sélectionner différents scénarios: une salle de classe, un bureau, une réception (ou fête) et une répétition chorale. Les experts peuvent également utiliser les champs disponibles pour obtenir des informations telles que la dose infectieuse, la charge virale de la personne infectée et la durée de survie du virus dans l'air. L'efficacité du filtre des masques faciaux ou le taux de renouvellement de l'air peuvent également être saisis de manière flexible.
Les chercheurs présentent le concept et les hypothèses sur lesquels reposent les calculs. En moyenne, un adulte inhale et expire environ 10 litres d'air par minute. Les chercheurs supposent que la dose moyenne pour une personne infectée par le COVID-19 est d'environ 300 virus ou copies d'ARN par personne. Le calcul est illustré par une classe d'école dans laquelle aucune mesure de sécurité n'est prise: une salle de classe de 60 m2 mesurant 3 m du sol au plafond, avec 25 élèves âgés de dix ans et plus participant à six heures de cours, où l'un des élèves est très contagieux pour deux jours.
Selon le calcul, la probabilité qu'une personne donnée soit infectée dans ces circonstances est légèrement inférieure à 10%, mais la probabilité qu'une personne soit infectée est supérieure à 90%. L'infection est donc presque inévitable. Une personne atteinte du COVID-19 est généralement très contagieuse pendant quelques jours. En ce qui concerne toutes les personnes dont le test est positif au COVID-19, une moyenne d'environ 20% est généralement très contagieuse. Ils ne doivent pas être confondus avec les soi-disant super-épandeurs, dont on ne sait pas bien à quelle fréquence ils se produisent.
Le modèle ne détermine le risque d'infection que par les particules d'aérosol, qui sont si petites qu'elles restent longtemps dans l'air et se répartissent dans toute la pièce. Il ne permet aucune déclaration sur le risque d'être infecté par des gouttelettes plus grosses qui tombent rapidement au sol sur de courtes distances, par exemple en toussant ou en éternuant.
Dans leur publication, les chercheurs abordent également les incertitudes dans les calculs. Celles-ci sont, par exemple, liées à des hypothèses telles que la durée de survie des virus SARS-CoV-2 dans l'air et le nombre de virus qu'une personne infectée émet. Un autre point d'incertitude est le nombre de particules virales qui causent réellement une infection au COVID-19, car cela peut varier entre les personnes sensibles et ne peut pas être mesuré directement.
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