Superpropagadores:El 80% de los contagios de COVID en eventos masivos surge a partir del 4% de los infectados
2 junio, 2022
Investigadores en física analizaron los datos de 100.000 lugares donde se reúne la gente en 10 ciudades de los Estados Unidos. Qué recomiendan hacer para reducir el riesgo de contagio
En febrero de 2020, los casos de COVID-19 se dispararon repentinamente en Corea del Sur después de que un hombre -que tenía la infección por el coronavirus- participó en una reunión en un templo. En noviembre del año pasado, una empresa noruega celebró una fiesta de Navidad en Oslo a la que asistieron 120 personas: la mitad se contagió el coronavirus. En abril de este año, durante la cena del Club Periodístico Gridiron en Washington D.C., Estados Unidos, 67 personas también se contagiaron, incluidos tres miembros del Gabinete del Presidente.
Los eventos de superpropagación del coronavirus han ocurrido desde el inicio de la pandemia. Se producen cuando una o un pequeño número de infectados por el virus contagian a un número inusualmente grande de personas. De esta manera, grandes conferencias, prácticas de coros, fiestas de egresados y de fin de años, bodas y cruceros se han convertido en lugares con alto riesgo de convertirse en ambientes donde sucede un evento de superpropagación. Como el coronavirus se transmite por el aire principalmente, hay más chances de contagios en lugares cerrados y con mucha gente.
Para comprender qué pasa cuando hay tantos contagios, investigadores de Canadá y los Estados Unidos crearon un modelo que permite comprender mejor la dinámica de la superpropagación. Publicaron el trabajo en la revista Physics of Fluids, de AIP Publishing.
Los investigadores intentaron relacionar lo que los biólogos han aprendido sobre la superpropagación del coronavirus con la forma en que se han producido los grandes eventos en el mundo real. Utilizaron los datos de ocupación del mundo real de más de 100.000 lugares donde se reúne la gente en 10 ciudades de los Estados Unidos para probar varias características que van desde las cargas virales hasta la ocupación y la ventilación de los lugares de contacto social.
Descubrieron que el 80% de las infecciones que se producían en los eventos de superpropagación procedían de sólo el 4% de las personas que llevaban el virus al evento, que llaman “casos índice”. El rasgo principal que impulsó la gran variabilidad de los eventos de supepropagación fue el número de partículas virales encontradas en los casos índice, seguido de la ocupación general de los entornos de contacto social. Los métodos de los investigadores apuntan a la curiosa observación de que la variabilidad entre los eventos de infección es mayor de lo que se esperaría, una situación que llaman “sobredispersión”.
“Ahora se sabe que el COVID-19 se transmite por el aire, y que probablemente sea la vía de transmisión dominante”, dijo uno de los investigadores, Swetaprovo Chaudhuri. “Este trabajo conecta la transmisión aérea en interiores con la evolución de la distribución de la infección a escala de la población y muestra que la física de la transmisión aérea es coherente con las matemáticas de la sobredispersión”.
El modelo del grupo se basa en simulaciones numéricas e investigaciones realizadas por otros sobre las cargas virales y el número de aerosoles cargados de virus que expulsan las personas, así como en datos sobre la ocupación de un restaurante o zona procedentes de SafeGraph, una empresa que genera este tipo de datos a partir de señales anónimas de telefonía móvil. “Aunque hay incertidumbres e incógnitas, parece que es bastante difícil evitar un evento de superpropagación si la persona con una alta carga viral se encuentra en un lugar concurrido”, dijo Chaudhuri.
Chaudhuri dijo que los resultados no sólo subrayan la importancia de los esfuerzos para frenar la propagación del virus, sino que también ayudan a describir lo integral que puede ser una planificación adecuada para cada situación. “Para mitigar estos episodios de superpropagación, se requiere la vacunación, la ventilación, la filtración, el uso de mascarillas o barbijos y la reducción de la ocupación”, dijo. “Sin embargo, no basta con ponerlos en marcha, sino que es importante saber qué tamaño, tipo y parámetros pueden mitigar el riesgo hasta ciertos niveles aceptables”.
En febrero pasado, un equipo de investigadores de los Estados Unidos, Argentina, Italia, Holanda, Reino Unido y Estonia, Australia y China también habían revisado estudios sobre transmisión del virus y pudieron validar otro modelo de propagación que permite estimar cuál es el riesgo de contagio de los espacios por ocupar. El estudio fue publicado en la revista especializada Environmental Science & Technology.
Una posibilidad de contagio se da cuando una persona inhala el aliento de otra persona que tiene la infección y está cerca. Otra posibilidad es cuando alguien comparte la misma habitación durante un período de tiempo con una persona con el COVID-19 (que puede no tener síntomas) aunque no estén muy cerca. Incluso la propagación puede producirse hacia otras habitaciones.
El modelo “simplifica el riesgo de infección rigurosamente a un sólo número: el parámetro de riesgo de infección. Ese parámetro se puede calcular para cualquier habitación y la actividad que se realice allí. Permite identificar rápidamente cuáles son las habitaciones que tienen más riesgo de supercontagio”, señaló el doctor José Luis Jiménez, uno de los autores del trabajo.
En tanto, Andrea Pineda Rojas, investigadora del Conicet y del Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA), una de las coautoras del trabajo con Jiménez como así también Emilio Kropff, de la Fundación Instituto Leloir, dijo a Infobae: “Nuestro trabajo combina dos modelos que son ampliamente utilizados (el modelo de caja y el modelo de Wells-Riley) para obtener un parámetro de riesgo relativo que incluye los efectos de los barbijos, la actividad que están realizando las personas, el tamaño de la habitación y la ventilación”.
“Estimamos los valores de este parámetro para distintos brotes y el modelo reproduce bastante bien la tasa de ataque en función de este parámetro. De esta forma, el modelo se puede usar para estimar la probabilidad de contagio en ambientes cerrados en distintas condiciones como la tasa de ventilación o el uso de barbijos, entre otras. También obtenemos un valor umbral para ese parámetro a partir de cual se observan brotes”, especificó Pineda Rojas, quien es parte de la campaña Ventilar del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de Argentina. Los científicos pusieron disponible y gratis el estimador del riesgo de contagio del coronavirus. Sirve para calcular si un lugar cerrado tiene la suficiente ventilación para prevenir.
FUENTE:INFOBAE