imagen: Una función de densidad de probabilidad, una medida de probabilidad de infección y el número de infecciones en cada restaurante, que muestra la capacidad del grupo para simular y analizar eventos que constituyen una baja probabilidad de superpropagación.
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Crédito: Arnab Mukherjee y Swetaprovo Chaudhuri
WASHINGTON, 31 de mayo de 2022 — Entre los muchos términos de enfermedades infecciosas que se incorporaron al léxico general, los eventos generalizados aún ocupan titulares años después de los primeros casos de la pandemia de COVID-19. Sigue sin resolverse cómo las características del SARS-CoV2 hacen que algunos eventos se conviertan en eventos metastásicos y dejan otros relativamente benignos.
en física de fluidosPor AIP Publishing, investigadores de Canadá y Estados Unidos han creado un modelo para vincular lo que los biólogos han aprendido sobre la propagación de COVID-19 con cómo ocurren tales eventos en el mundo real. Utilizan datos de ocupación del mundo real de más de 100 000 lugares donde las personas se congregan en 10 ciudades de EE. UU. para probar muchas características que van desde cargas virales hasta ocupación y ventilación en entornos de conexión social.
Descubrieron que el 80% de las infecciones que ocurren en eventos generalizados se originaron en solo el 4% de los que portaban el virus en el evento, llamados casos estándar. La primera característica que impulsó la amplia variación en los eventos de superpropagación fue la cantidad de partículas virales presentes en los casos índice, seguida por la ocupación general en los entornos de contacto social.
Los métodos de los investigadores apuntan a las observaciones peculiares de que la variación entre los eventos de infección es más alta de lo que cabría esperar, una situación llamada hiperdispersión.
«Ahora se sabe que COVID-19 se transmite por el aire, y esta es probablemente la ruta de transmisión dominante», dijo el autor Swetaprovo Chaudhuri. «Esta investigación vincula la transmisión en interiores con el desarrollo de la transmisión en toda la población y muestra que la física del transporte aéreo es consistente con las matemáticas de la hiperdispersión».
El modelo del grupo se basa en simulaciones numéricas e investigaciones realizadas por otros sobre cargas virales y la cantidad de aerosoles cargados de virus que expulsan las personas, así como datos sobre la ocupación de restaurantes o áreas de SafeGraph, una empresa que produce dichos datos a partir de señales anónimas de teléfonos celulares.
«Aunque hay incertidumbre e incógnitas, parece difícil prevenir un evento generalizado si una persona con una carga viral alta se encuentra en un lugar lleno de gente», dijo Chaudhry.
Chowdhury dijo que los hallazgos no solo subrayan la importancia de los esfuerzos para frenar la propagación del virus, sino que también ayudan a describir qué tan apropiada puede ser la planificación integrada para cada caso.
“Para mitigar eventos tan frecuentes, se requiere vacunación, ventilación, filtración, uso de máscaras, reducción de la ocupación, todo”, dijo. “Sin embargo, ponerlo en marcha no es suficiente, y es importante conocer la escala, el tipo y los criterios que pueden mitigar los riesgos a ciertos niveles aceptables”.
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Artículo “Análisis de dispersión excesiva en la transmisión aérea del virus COVID-19” por Swetaprovo Chaudhary, Prasad Kaspatla, Arnab Mukherjee, William Ban, Glenn Morrison, Sharmista Mishra y Vijaya Kumar Murti. El artículo aparecerá en Fluid Physics el 31 de mayo de 2022 (DOI: 10.1063/5.0089347). Después de esta fecha, se puede acceder a ella en https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0089347.
Sobre la revista
física de fluidos Dedicado a publicar contribuciones teóricas, computacionales y experimentales originales a la dinámica de gases, líquidos y líquidos complejos. Vemos https://aip.scitation.org/journal/phf.
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revista
física de fluidos
Título del artículo
Análisis de la dispersión excesiva en la transmisión aérea de la Covid-19
La fecha en que se publicó el artículo.
31 de mayo de 2022
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