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2021-04-16Un método para evaluar los riesgos de transmisión de Covid-19 en entornos de interior

MIT |Los investigadores del MIT han desarrollado un modelo disponible públicamente basado en la física y los datos de eventos de propagación pasados.

Dos profesores del MIT han propuesto un nuevo enfoque para estimar los riesgos de la exposición al Covid-19 en diferentes ambientes interiores. La pauta que han desarrollado sugiere un límite para el tiempo de exposición, basado en el número de personas, el tamaño del espacio, los tipos de actividad, si se usan máscaras y las tasas de ventilación y filtración. Su modelo ofrece una directriz detallada y basada en la física para los responsables políticos, las empresas, las escuelas y los individuos que intentan medir sus propios riesgos.

La directriz, que aparece esta semana en la revista PNAS, ha sido desarrollada por Martin Z. Bazant, profesor de ingeniería química y matemáticas aplicadas, y John W. M. Bush, profesor de matemáticas aplicadas. Destacan que una característica clave de su modelo, a la que se ha prestado menos atención en las políticas de salud pública existentes, es la de establecer un límite específico para la cantidad de tiempo que una persona pasa en un entorno determinado.

Su análisis se basa en el hecho de que, en los espacios cerrados, las minúsculas gotas portadoras de patógenos emitidas por las personas al hablar, toser, estornudar, cantar o comer tienden a flotar en el aire durante largos periodos y a mezclarse bien en todo el espacio por las corrientes de aire. Ahora hay pruebas abrumadoras, dicen, de que esa transmisión por el aire desempeña un papel importante en la propagación del Covid-19. Bush dice que el estudio fue motivado inicialmente a principios del año pasado por su preocupación de que muchas decisiones sobre políticas se estaban guiando principalmente por la "regla de los 6 pies", que no aborda adecuadamente la transmisión aérea en espacios interiores.

Utilizando un enfoque estrictamente cuantitativo basado en los mejores datos disponibles, el modelo produce una estimación de cuánto tiempo, por término medio, tardaría una persona en infectarse con el virus del SRAS-CoV-2 si una persona infectada entrara en el espacio, basándose en el conjunto clave de variables que definen una situación interior determinada. En lugar de una simple respuesta de sí o no sobre si un determinado entorno o actividad es seguro, proporciona una guía sobre el tiempo que una persona podría esperar con seguridad realizar esa actividad, ya sea unos minutos en una tienda, una hora en un restaurante o varias horas al día en una oficina o un aula, por ejemplo.

"Como científicos, hemos intentado ser muy reflexivos y basarnos sólo en lo que vemos como datos sólidos", dice Bazant. "Realmente hemos intentado ceñirnos a las cosas que podemos justificar cuidadosamente. Creemos que nuestro estudio es el más riguroso de este tipo hasta la fecha." Aunque cada día aparecen nuevos datos y siguen existiendo muchas incertidumbres sobre la transmisión del virus del SARS-CoV-2, afirma: "Nos sentimos seguros de haber tomado decisiones conservadoras en todos los puntos."

Bush añade: "Es un campo que se mueve rápidamente. Presentamos un artículo y al día siguiente aparecen una docena de artículos relevantes, así que nos apresuramos a incorporarlos. Ha sido como disparar a un blanco móvil". Por ejemplo, aunque su modelo se basaba inicialmente en la transmisibilidad de la cepa original del SARS-CoV-2 a partir de los datos epidemiológicos de los primeros episodios de propagación mejor caracterizados, desde entonces han añadido un parámetro de transmisibilidad, que puede ajustarse para tener en cuenta las mayores tasas de propagación de las nuevas variantes emergentes. Este ajuste se basa en la comparación de la transmisibilidad de cualquier cepa nueva con la cepa original; por ejemplo, para la cepa del Reino Unido, que se ha estimado que es un 60% más transmisible que la original, este parámetro se establecería en 1,6.

Una cosa que está clara, dicen, es que las reglas simples, basadas en la distancia o los límites de capacidad de ciertos tipos de negocios, no reflejan la imagen completa del riesgo en un entorno determinado. En algunos casos, el riesgo puede ser mayor de lo que transmiten esas simples normas; en otros, puede ser menor. Para ayudar a las personas, tanto a los responsables políticos como a los particulares, a realizar evaluaciones más completas, los investigadores se asociaron con el desarrollador de aplicaciones Kasim Khan para crear una aplicación móvil de libre acceso y un sitio web en el que los usuarios pueden introducir detalles específicos sobre una situación (tamaño del espacio, número de personas, tipo de ventilación, tipo de actividad, uso de mascarillas y el factor de transmisibilidad de la cepa predominante en la zona en ese momento) y recibir una estimación de cuánto tiempo tardaría, en esas circunstancias, una nueva persona en contraer el virus si una persona infectada entra en el espacio.

Los cálculos se basaron en inferencias realizadas a partir de varios eventos de propagación masiva, en los que se disponía de datos detallados sobre el número de personas y su rango de edad, el tamaño de los espacios cerrados, los tipos de actividades (cantar, comer, hacer ejercicio, etc.), los sistemas de ventilación, el uso de mascarillas, la cantidad de tiempo empleado y las tasas de infección resultantes. Los eventos que estudiaron incluyeron, por ejemplo, el Skagit Valley Chorale en el estado de Washington, donde el 86% de los ancianos presentes se infectaron en un ensayo del coro de dos horas

Aunque su directriz se basa en un aire bien mezclado dentro de un espacio determinado, el riesgo sería mayor si alguien se encuentra directamente dentro de un chorro concentrado de partículas emitido por un estornudo o un grito, por ejemplo. Pero, en general, la suposición de un aire bien mezclado en el interior parece ser coherente con los datos de los eventos de propagación reales, dicen.

"Cuando se examina esta directriz para limitar el tiempo de exposición acumulado, se tienen en cuenta todos los parámetros que se cree que deberían estar ahí: el número de personas, el tiempo de permanencia en el espacio, el volumen del espacio, la tasa de aire acondicionado, etc.", dice Bush. "Todas estas cosas son un poco intuitivas, pero es agradable verlas aparecer en una única ecuación".

Aunque los datos sobre la importancia crucial de la transmisión por el aire han quedado ahora claros, dice Bazant, las organizaciones de salud pública pusieron inicialmente mucho más énfasis en el lavado de manos y la limpieza de superficies. Al principio de la pandemia, se apreciaba menos la importancia de los sistemas de ventilación y el uso de mascarillas, que pueden afectar drásticamente a los niveles seguros de ocupación, dice.

"Me gustaría utilizar este trabajo para establecer la ciencia de la transmisión por el aire específicamente para el Covid-19, simplemente teniendo en cuenta todos los factores, los datos disponibles y la distribución de las gotas para diferentes tipos de actividades", dice Bazant. Espera que la información ayude a las personas a tomar decisiones informadas para sus propias vidas: "Si entiendes la ciencia, puedes hacer las cosas de forma diferente en tu propia casa y tu propio negocio y tu propia escuela".

Bush ofrece un ejemplo: "Mi madre tiene más de 90 años y vive en un centro de atención a la tercera edad. Nuestro modelo deja claro que es útil llevar una mascarilla y abrir una ventana: esto es lo que tiene bajo su control". Se alarmó porque su madre pensaba asistir a una clase de ejercicio en el centro, pensando que no habría problema porque la gente estaría a 1,80 metros de distancia. Como muestra el nuevo estudio, debido al número de personas y al nivel de actividad, en realidad sería una actividad de alto riesgo, dice.

Según Bazant, desde que pusieron la aplicación a disposición de los usuarios en octubre, han tenido cerca de medio millón de usuarios. Sus comentarios ayudaron a los investigadores a perfeccionar el modelo, dice. Y ya ha ayudado a influir en algunas decisiones sobre la reapertura de negocios, añade. Por ejemplo, el propietario de una instalación de tenis cubierta en el estado de Washington que había sido cerrada debido a las restricciones de Covid dice que se le permitió reabrir en enero, junto con otras instalaciones deportivas de baja ocupación, gracias a un recurso que presentó basado en gran parte en esta directriz y en la información de su participación en el curso en línea de Bazant sobre la física de la transmisión de Covid-19.

Bazant afirma que, además de recomendar directrices para espacios concretos, las nuevas herramientas también permiten evaluar los méritos relativos de diferentes estrategias de intervención. Por ejemplo, descubrieron que, aunque la mejora de los sistemas de ventilación y el uso de mascarillas marcan una gran diferencia, los sistemas de filtración de aire tienen un efecto relativamente menor en la propagación de la enfermedad. Y su estudio puede servir de orientación sobre la cantidad de ventilación necesaria para alcanzar un determinado nivel de seguridad, afirma.

"Bazant y Bush han proporcionado una valiosa herramienta para estimar (entre otras cosas) el límite superior del tiempo que se pasa compartiendo el espacio aéreo con otras personas", afirma Howard Stone, profesor de ingeniería mecánica y aeroespacial de la Universidad de Princeton, que no tuvo relación con este trabajo. Aunque este análisis sólo puede proporcionar una estimación aproximada, dice que los autores "describen este tipo de orden de magnitud de la estimación como un medio para ayudar a otros a juzgar la situación en la que podrían estar y cómo minimizar su riesgo". Esto es especialmente útil, ya que no es posible realizar un cálculo detallado para cada espacio y conjunto de parámetros posibles".

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