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Covid-19-自己计算感染风险

Covid-19-自己计算感染风险

在室内区域通过气溶胶感染冠状病毒的可能性有多大,可以采取什么措施?


来源:MPG   2020年11月9日

 

现在可以使用一种算法来确定在封闭的房间内通过微小的悬浮颗粒感染Sars-CoV-2冠状病毒的风险有多高。它还表明如何通过诸如戴口罩和通风之类的防护措施来降低风险。由位于美因茨的马克斯·普朗克化学研究所的研究人员开发的模型使用诸如房间大小,房间人数及其活动之类的参数来估算单个人的感染风险和所有感染的风险房间里有人感染了病毒。公众可以通过研究所网站上的输入掩码使用该算法。但是,它不允许任何关于被较大飞沫感染的风险的陈述,当您与病毒携带者密切接触时。相反,该方法可以补充AHA-L规则。


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现在可以使用一种算法来确定在封闭的房间内通过微小的悬浮颗粒感染SARS-CoV-2冠状病毒的风险有多高。 ©Tumisu / Pixabay

即使专家尚未完全同意,许多专家仍认为气溶胶颗粒在Sars-CoV-2病毒的传播中起着重要作用。呼吸,咳嗽或打喷嚏,谈话和唱歌时都会产生气溶胶。与水滴不同,它们不会很快掉到地面上,而是会在空气中停留很长时间,并散布在整个房间内。在许多人长时间在一起的室内区域,通过气溶胶感染冠状病毒的风险特别高。但是感染的风险到底有多高?戴口罩,通风并保持距离可以减少多少?

现在,马克斯·普朗克化学研究所和塞浦路斯塞浦路斯研究所的研究人员发表了一项研究,他们在研究中提出了一种简单的计算算法,以估算由室内气溶胶引起的电晕感染的可能性。除其他事项外,该算法基于以下测量数据:气溶胶中的病毒载量,人们在各种活动中释放的悬浮颗粒数量以及房间中颗粒的行为。气溶胶中所含病毒的数量是一个主要的不确定因素,因为不同载体之间的差异可能很大。该模型还专门确定了通过小滴和颗粒感染的风险,这些小滴和颗粒是如此之小,以至于它们在空气中保留了很长时间,并分布在整个房间中。冒着发现更大的风险.

可以选择各种方案:教室,办公室,庆典或合唱团排练

通过马克斯·普朗克化学研究所网站上的输入掩码计算通过气溶胶感染的风险可能。您可以输入各种参数,例如房间大小,人数和住宿时间。假设房间中的人具有高度传染性,该算法会自动计算用户设置的场景的传播概率。无论是个人感染风险还是房间中任何人的感染风险。您还可以在不同的场景之间进行选择:教室,办公室,庆典和合唱团排练。对于专家来说,还可以提供一些领域,其中可以更改诸如感染剂量,被感染者的病毒浓度和病毒在空气中的存活时间等信息。口罩的过滤效率或空气交换率也可以灵活设置。

“我们想做出贡献,以便学校或商店可以例如计算出房间中被感染的风险有多高,以及哪种安全措施有多有效,”马克斯·普朗克化学研究所所长,第一作者乔斯·莱利耶德(Jos Lelieveld)说。该研究发表在《国际环境研究与公共卫生杂志》上。

美因茨的科学家介绍了计算基础和计算所基于的假设。一个成年人每分钟平均吸入和呼出约10升空气。另外,他们假设被Sars-CoV-2感染的感染剂量为每人约300个病毒或RNA拷贝。使用不采取任何安全措施的学校课程来说明该计算方法:一个60平方米,三米高的教室,有25名10岁以上的学生和6个小时的课程,其中学生有两天的高传染性。根据计算,在这种情况下,某个人被感染的几率是任何人的10%但超过90%。传染几乎是不可避免的。感染者通常在几天内只具有高度传染性。在对日冕病毒检测呈阳性的人中,约有20%总是具有高度传染性。请勿将它们与所谓的超级吊具相混淆,目前还不知道它们发生的频率。

变量使模型可以单独使用

大气研究人员Lelieveld补充说:“我们的计算表明,定期通风可使感染风险降低一半左右,而佩戴额外的口罩可使感染风险降低五至十倍。” 使用学校班级的示例,这意味着:如果上述示例中的班级每小时播出一次,则概率降低到60%。此外,如果所有学生都戴口罩,感染的风险将降低到24%左右。如果您在输入掩码中输入只有一半的学生正在上课,则传播的可能性会下降到12%。在同一情况下,个人风险从百分之十下降到百分之一。该模型仅确定通过很小的气溶胶颗粒感染的风险 他们在空中呆了很长时间,然后散布在房间里。它不允许对在短距离内与病毒携带者说话,笑或唱歌时被较大的,迅速掉落的飞沫感染的风险做出任何陈述。

在他们的出版物中,研究人员还处理了计算中的不确定性。例如,这些假设是诸如Sars-CoV-2病毒在空中的存活时间或被感染者散发的病毒数量之类的假设。马克斯·普朗克化学研究所的物理学家弗兰克·赫莱斯说:“我们的假设是基于当前的科学状况。” “计算中有几个变量和假设。因此,房间内是否会说话和唱歌,多少人会说话,唱歌,唾液中的病毒浓度高以及房间空气交换率高低都产生了影响,但计算中使用了三个简单的规则就包括了每个因素,” Helleis,der说道。创建了计算基础。

Helleis和他的同事相信,他们的算法可以帮助许多人更好地了解室内空间的感染风险,并通过适当的措施降低感染风险。



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