Tín dụng: Hai giáo sư của MIT đã đề xuất một cách tiếp cận mới để ước tính rủi ro khi tiếp xúc với Covid-19 trong các môi trường trong nhà khác nhau dựa trên số lượng người, kích thước của không gian, các loại hoạt động, có đeo khẩu trang hay không, tốc độ thông gió và lọc. Nhà cung cấp hình ảnh: Jose-Luis Olivares, MIT; hình ảnh từ iStockphoto

Các nhà nghiên cứu MIT đã phát triển một mô hình công khai dựa trên vật lý và dữ liệu từ các sự kiện lan truyền trong quá khứ.

Hai giáo sư của MIT đã đề xuất một cách tiếp cận mới để ước tính rủi ro khi tiếp xúc với Covid-19 trong các môi trường trong nhà khác nhau. Hướng dẫn mà họ phát triển đề xuất giới hạn thời gian tiếp xúc, dựa trên số lượng người, quy mô không gian, các loại hoạt động, có đeo khẩu trang hay không, cũng như tốc độ thông gió và lọc. Mô hình của họ cung cấp một hướng dẫn chi tiết dựa trên vật lý cho các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, trường học và các cá nhân đang cố gắng đánh giá rủi ro của chính họ.

Hướng dẫn này, xuất hiện tuần này trên tạp chí PNAS, được phát triển bởi Martin Z. Bazant, giáo sư kỹ thuật hóa học và toán học ứng dụng, và John WM Bush, giáo sư toán học ứng dụng. Họ nhấn mạnh rằng một đặc điểm chính của mô hình của họ, vốn ít được chú ý hơn trong các chính sách y tế công cộng hiện hành, là đưa ra một giới hạn cụ thể về lượng thời gian mà một người dành cho một môi trường nhất định.

Phân tích của họ dựa trên thực tế là trong không gian kín, các giọt nhỏ mang mầm bệnh trong không khí do mọi người phát ra khi họ nói chuyện, ho, hắt hơi, hát hoặc ăn sẽ có xu hướng lơ lửng trong không khí trong thời gian dài và được trộn đều trong suốt không gian bởi các dòng không khí. Họ nói rằng hiện nay có rất nhiều bằng chứng cho thấy sự lây truyền qua đường không khí đóng một vai trò quan trọng trong sự lây lan của Covid-19. Bush nói rằng nghiên cứu ban đầu được thúc đẩy vào đầu năm ngoái bởi họ lo ngại rằng nhiều quyết định về chính sách được hướng dẫn chủ yếu bởi “quy tắc 6 foot”, quy tắc này không giải quyết đầy đủ việc truyền qua không khí trong không gian trong nhà.

Sử dụng phương pháp định lượng nghiêm ngặt dựa trên dữ liệu tốt nhất hiện có, mô hình đưa ra ước tính về thời gian trung bình, một người sẽ bị nhiễm vi rút SARS-CoV-2 nếu một người bị nhiễm xâm nhập vào không gian. Trên tập hợp các biến quan trọng xác định một tình huống trong nhà nhất định. Thay vì một câu trả lời có hoặc không đơn giản về việc liệu một cài đặt hoặc hoạt động nhất định có an toàn hay không, nó cung cấp hướng dẫn về khoảng thời gian an toàn một người có thể mong đợi để tham gia vào hoạt động đó, cho dù đó là một vài phút trong cửa hàng, một giờ trong một nhà hàng, hoặc vài giờ một ngày trong văn phòng hoặc lớp học, chẳng hạn.

Bazant nói: “Là các nhà khoa học, chúng tôi đã cố gắng hết sức suy nghĩ và chỉ xem xét những gì chúng tôi coi là dữ liệu cứng. “Chúng tôi đã thực sự cố gắng chỉ bám vào những điều mà chúng tôi có thể biện minh một cách cẩn thận. Chúng tôi nghĩ rằng nghiên cứu của chúng tôi là nghiên cứu nghiêm ngặt nhất về loại hình này cho đến nay ”. Trong khi dữ liệu mới xuất hiện mỗi ngày và vẫn còn nhiều điều chưa chắc chắn về sự lây truyền của vi rút SARS-CoV-2, ông nói, “Chúng tôi cảm thấy tự tin rằng chúng tôi đã đưa ra những lựa chọn thận trọng ở mọi thời điểm.”

Bush nói thêm: “Đó là một lĩnh vực chuyển động nhanh chóng. Chúng tôi nộp một bài báo và ngày hôm sau, hàng chục bài báo liên quan được đưa ra, vì vậy chúng tôi cố gắng kết hợp chúng lại. Nó giống như bắn vào một mục tiêu đang di chuyển ”. Ví dụ, trong khi mô hình của họ ban đầu dựa trên khả năng lây truyền của dòng SARS-CoV-2 ban đầu từ dữ liệu dịch tễ học về các sự kiện lây lan sớm được đặc trưng tốt nhất, thì từ đó họ đã thêm một tham số truyền, có thể được điều chỉnh để giải thích cho mức cao hơn tỷ lệ lây lan của các biến thể mới xuất hiện. Sự điều chỉnh này dựa trên khả năng truyền của bất kỳ chủng mới nào so với chủng ban đầu; ví dụ, đối với chủng Vương quốc Anh, được ước tính là có khả năng lây truyền cao hơn 60% so với chủng ban đầu, thông số này sẽ được đặt ở mức 1,6.

Họ nói một điều rõ ràng là các quy tắc đơn giản, dựa trên khoảng cách hoặc giới hạn năng lực đối với một số loại hình kinh doanh nhất định, không phản ánh bức tranh đầy đủ về rủi ro trong một bối cảnh nhất định. Trong một số trường hợp, rủi ro đó có thể cao hơn những quy tắc đơn giản đó truyền đạt; ở những người khác nó có thể thấp hơn. Để giúp mọi người, dù là nhà hoạch định chính sách hay cá nhân, có những đánh giá toàn diện hơn, các nhà nghiên cứu đã hợp tác với nhà phát triển ứng dụng Kasim Khan để tạo ra một ứng dụng và dành cho thiết bị di động truy cập mở trang web, nơi người dùng có thể nhập chi tiết cụ thể về một tình huống – kích thước của không gian, số về con người, kiểu thông gió, kiểu hoạt động, đeo khẩu trang và yếu tố lây truyền đối với căng thẳng chủ yếu trong khu vực vào thời điểm đó – và nhận được ước tính về thời gian sẽ mất bao lâu, trong những trường hợp đó, để một người mới mắc vi rút nếu một người bị nhiễm xâm nhập vào không gian.

Các tính toán dựa trên các suy luận được thực hiện từ các sự kiện lan rộng khác nhau, trong đó dữ liệu chi tiết có sẵn về số lượng người và độ tuổi của họ, kích thước của không gian kín, các loại hoạt động (ca hát, ăn uống, tập thể dục, v.v.), hệ thống thông gió , đeo khẩu trang, thời gian sử dụng và tỷ lệ nhiễm trùng. Các sự kiện mà họ nghiên cứu bao gồm, ví dụ, Skagit Valley Chorale ở bang Washington, nơi 86% học sinh cao niên có mặt bị nhiễm bệnh luyện tập hợp xướng kéo dài hai giờ.

Trong khi hướng dẫn của họ là dựa trên không khí được trộn đều trong một không gian nhất định, nguy cơ sẽ cao hơn nếu ai đó được định vị trực tiếp trong một luồng hạt tập trung phát ra khi hắt hơi hoặc hét lên, chẳng hạn. Nhưng nhìn chung, giả định về không khí được trộn đều trong nhà dường như phù hợp với dữ liệu từ các sự kiện lan truyền thực tế, họ nói.

“Khi bạn xem hướng dẫn này để giới hạn thời gian tiếp xúc tích lũy, nó sẽ đưa vào tất cả các thông số mà bạn nghĩ nên có – số lượng người, thời gian ở trong không gian, thể tích của không gian, tốc độ điều hòa không khí và như vậy, ”Bush nói. “Tất cả những thứ này thuộc loại trực quan, nhưng thật tuyệt khi thấy chúng xuất hiện trong một phương trình duy nhất.”

Bazant cho biết, trong khi dữ liệu về tầm quan trọng cốt yếu của việc lây truyền qua đường hàng không hiện đã trở nên rõ ràng, các tổ chức y tế công cộng ban đầu chú trọng hơn nhiều đến việc rửa tay và làm sạch bề mặt. Thời kỳ đầu của đại dịch, người ta ít đánh giá cao tầm quan trọng của hệ thống thông gió và việc sử dụng khẩu trang, điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến mức độ an toàn của người ở, ông nói.

Bazant nói: “Tôi muốn sử dụng công trình này để thiết lập khoa học về sự lây truyền qua đường không khí dành riêng cho Covid-19, bằng cách tính đến tất cả các yếu tố, dữ liệu có sẵn và sự phân bố các giọt cho các loại hoạt động khác nhau. Ông hy vọng thông tin này sẽ giúp mọi người đưa ra quyết định sáng suốt cho cuộc sống của chính họ: “Nếu bạn hiểu khoa học, bạn có thể làm những điều khác biệt trong chính ngôi nhà của bạn và doanh nghiệp của riêng bạn và trường học của riêng bạn”.

Bush đưa ra một ví dụ: “Mẹ tôi đã hơn 90 tuổi và sống trong một cơ sở chăm sóc người cao tuổi. Mô hình của chúng tôi nói rõ rằng việc đeo khẩu trang và mở cửa sổ sẽ rất hữu ích – đây là điều bạn có trong tầm kiểm soát của mình ”. Anh ta hoảng hốt rằng mẹ anh ta định tham gia một lớp tập thể dục trong cơ sở, nghĩ rằng nó sẽ ổn vì mọi người sẽ cách nhau 6 feet. Như nghiên cứu mới cho thấy, do số lượng người và mức độ hoạt động, đó thực sự sẽ là một hoạt động có rủi ro cao, ông nói.

Bazant cho biết kể từ khi họ cung cấp ứng dụng vào tháng 10, họ đã có khoảng nửa triệu người dùng. Phản hồi của họ đã giúp các nhà nghiên cứu tinh chỉnh mô hình hơn nữa, ông nói. Và nó đã giúp ảnh hưởng đến một số quyết định về việc mở lại doanh nghiệp, ông nói thêm. Ví dụ, chủ sở hữu của một cơ sở quần vợt trong nhà ở bang Washington đã bị đóng cửa do các hạn chế của Covid nói rằng anh ta được phép mở cửa trở lại vào tháng Giêng, cùng với một số cơ sở thể thao có sức chứa thấp khác, dựa trên lời kêu gọi mà anh ta đưa ra.

Bazant nói rằng ngoài việc đề xuất các hướng dẫn cho các không gian cụ thể, các công cụ mới cũng cung cấp một cách để đánh giá giá trị tương đối của các chiến lược can thiệp khác nhau. Ví dụ, họ phát hiện ra rằng trong khi các hệ thống thông gió được cải tiến và việc sử dụng khẩu trang tạo ra sự khác biệt lớn, các hệ thống lọc không khí có tác động tương đối nhỏ hơn đối với việc lây lan dịch bệnh. Và nghiên cứu của họ có thể cung cấp hướng dẫn về mức độ thông gió cần thiết để đạt được mức độ an toàn cụ thể, ông nói.

Howard Stone, giáo sư kỹ thuật cơ khí và hàng không tại Đại học Princeton, người không liên quan đến vấn đề này, cho biết: “Bazant và Bush đã cung cấp một công cụ có giá trị để ước tính (trong số những thứ khác) giới hạn trên về thời gian chia sẻ không gian với người khác. công việc. Mặc dù phân tích như vậy chỉ có thể đưa ra một ước tính sơ bộ, nhưng ông cho biết các tác giả “mô tả loại thứ tự mức độ ước tính này như một phương tiện để giúp những người khác đánh giá tình huống mà họ có thể gặp phải và cách giảm thiểu rủi ro của họ. Điều này đặc biệt hữu ích vì không thể thực hiện được tính toán chi tiết cho mọi không gian và tập hợp thông số có thể có. ”

(Nguồn scitechdaily.com)