Contagio covid a scuola: come calcolare i rischi

Gilda Venezia

 

International Journal of Environmental Research and Public Health, 3.11.2020.

Model Calculations of Aerosol Transmission and Infection Risk of COVID-19 in Indoor Environments (Max Planck Institut).

Software.

Segnalo questo studio del Max Planck Institut di Mainz pubblicato lo scorso 3 novembre su International Journal of Environmental Research and Public Health, che è allegato nel link.
Mostra che il rischio di infezione negli ambienti interni per trasmissione di aerosol (le particelle più piccole emesse dal respiro e dalla voce) è molto sottovalutato nel dibattito sul rientro a scuola il 7 gennaio.
Per semplicità di lettura riporto una mia breve sintesi dell’articolo.
Lo studio aggiunge un facile calcolatore di rischio on ine che si può adattare alla dimensione dell’aula, al numero di alunni, …
Questo è un esempio di simulazione:
Ho simulato un  caso tipico nella nostra scuola: aula da 50 m^2  con 20 alunni e due insegnanti, della disciplina e di sostegno (totale 22 persone), livello della voce 2 (da 1 a 3), mascherine a due strati efficienza 0.5, frazione del parlato 20 (da 0 a 100), tasso di respirazione 10 (da 7.5 a 12.5), VR=2 (apertura finestre una volta all’ora), 12 ore di presenza (6 ore al giorno x 2 giorni, il motivo è spiegato nell’articolo), mascherine con potere filtrante d’inalazione 0,2.

Il risultato è: rischio di infezione individuale 2,3%, rischio di infezione di gruppo (almeno uno dei presenti viene infettato) 43%.
Riporto quelli che mi paiono gli elementi essenziali di questo studio pubblicato il 3 novembre 2020.

prof. Luca Bellemo
I.I.S. Cestari-Righi Chioggia (VE)


Introduzione

Sta crescendo l’evidenza che la diffusione attraverso  aerosol  (piccole particelle aeree  e microdoplets (goccioline) di dimensione fino a 5µm di diametro) siano una via significativa di trasmissione del coronavirus ARS-CoV-2.

I soggetti prossimi all’apparire dei sintomi hanno un’alta carica virale e i pazienti sono particolarmente contagiosi nello stadio iniziale dell’infezione.

Gli aerosol sono un importante fattore nella trasmissione della malattia, 20 volte maggiore negli ambienti interni rispetto a quelli esterni.

La trasmissione aerea è altamente virulenta e rappresenta la strada dominante nella diffusione del Covid-19.

La carica virale nei bambini appare simile a quella degli adulti.

Presentiamo un algoritmo facilmente adattabile per stimare il rischio di infezione da virus aerosolizzati sulla base di parametri come dimensioni della stanza, numero di soggetti esposti, durata dell’esposizione, volume di inalazione, produzione di aerosol con respiro e voce, meccanismi di difesa.

Materiali e metodi

Il modello considera il setting standard di un’aula larga 60 m^2, alta 3 m, con 24 persone (in totale 25 soggetti) rappresentante una classe in cui uno studente rimane infetto per 2 giorni, in presenza per 6 ore al giorno. La tabella 1 riporta tutti i parametri considerati.

Il periodo di 2 giorni rappresenta il momento di più alta infettività del soggetto infetto, dopodiché si ipotizza che sviluppi dei sintomi e stia a casa.

La tabella 2 mostra 4 esempi presi in considerazione: un ufficio con 4 persone, una classe con 25 persone, una sala coro con 25 persone e un ricevimento con 100 persone.

La tabella 3 mostra i cinque possibili scenari di mitigazione:
A ventilazione passiva (finestre chiuse) VR=0.35 (ventilation rate)
B ventilazione attiva VR=2, senza mascherine (finestre aperte al cambio dell’ora)
C ventilazione attiva VR=2 + mascherine con efficienza media 70% (questo è il caso che si presenta nelle nostre scuole)
D ventilazione attiva VR=2 + mascherine di alta qualità efficienza 95% (tipo N95 e FFP2)
E Filtrazione dell’aria ad alto volume con filtri HEPA (High Efficiency Particulate Air) VR 9

Dimensioni delle particelle

La voce e la tosse generano distinti aerosol e droplet di diametro medio attorno a 1 o 2 µm e anche maggiori di 100 µm.

Non consideriamo però tosse e starnuto come sorgenti di particelle infettive perché ipotizziamo che i soggetti sintomatici non si presentino in locali pubblici.

Tipicamente l’80% o il 90% di particelle emesse respirando e parlando hanno un diametro attorno a 1 µm. I droplets che inizialmente hanno un diametro di 5 µm rapidamente si riducono nell’ambiente a 1 µm.

Il numero e la dimensione dei droplet emessi, in base al livello della voce, e la loro carica virale, determinano il flusso di virus nell’ambiente.

Emissione di particelle

La concentrazione di particelle dipende dal livello della voce.

Adottiamo questi valori: 0.06 particelle/cm^3 quando si respira, 0.6 quando si parla, 6 quando si canta.

Carica virale

Il periodo medio di incubazione è di circa 5 giorni.

La trasmissione può avvenire 1-3 giorni prima dello sviluppo di sintomi.

L’infezione rimane asintomatica su circa il 20% dei soggetti.

Il range tipico di RNA (carica virale) è di 10^4-10^11 copie/mL.

Un paziente su cinque sviluppa una carica virale media di 5×10^8 copie/mL, chiamiamo questi soggetti ‘altamente infettivi’. Il 5%-10% dei testati positivi sviluppa una carica virale di 5×10^9 copie/mL e sono detti ‘super infettivi’.

Tempo di vita dell’aerosol

L’emivita del SARS-Cov-2 negli aerosol è circa 1.1-1.2 ore in un range di 0.2-3h.

La sopravvivenza del virus nell’aria cresce con la diminuzione della temperatura e dell’umidità relativa nella stanza.

La ventilazione con aria esterna riduce la concentrazione del virus, ma comporta una diminuzione della temperatura e dell’umidità relativa accrescendo l’emivita.

Probabilità di deposizione delle particelle

Se si mantiene un distanza di 1,5 m la maggior parte dei droplet più grandi cade per gravitazione. Il loro effetto può essere ridotto con sanificazione delle superfici e misure igieniche.

Le particelle maggiori di 20 µm, dopo essere state inalate, in larga parte si depositano sul tratto respiratorio superiore.

Le particelle da 15 µm hanno il 62% di probabilità di raggiungere i polmoni, quelle da 1 µm il 94% di probabilità di raggiungere i polmoni e hanno il potenziale di causare infezione.

Nel modello si considera una probabilità di deposizione di 0.5.

Efficienza delle maschere

Mascherine chirurgiche e in tessuto hanno efficienza di filtrazione 53-75% e 28-90% rispettivamente.

Mascherine N95 e FFP2 hanno efficienza superiore al 95% e al 94% rispettivamente.

Per i nostri scopi assumiamo che l’efficienza filtrante dell’inalazione sia del 30% e la riduzione di emissione di droplet e aerosol sia del 60%.

Dose virale D50

Il numero di copie virali necessarie per causare l’infezione al 50% dei soggetti suscettibili è espresso con D50. Assunto che il range sia 100-1000, assumiamo cme media geometrica D50=316.

Risultati

Esempio proposto in Tab.4 per una classe standard:

  • Aula 60 m^2, alta 3m, 25 persone adulte maggiori di 10 anni, 6 ore/giorno per 2 giorni
  • Scenario C più frequente: ventilazione attiva VR=2 con finestre aperte al cambio dell’ora, mascherine chirurgiche efficienza 70%

In questo caso il rischio individuale di infezione (cioè il rischio di infezione per una persona precisa in presenza di un soggetto infettante in aula) è del 1.1%

Il rischio di gruppo, cioè il rischio che almeno una persona sia infettata, è del 24%.

Esempio proposto in Tab.5 classe standard con presenza di soggetto  superinfettivo

In questo caso nello scenario C il rischio individuale è del 11%, il rischio di gruppo è del 94%. Nello scenario D, se tutti i presenti indossano mascherine di alta qualità (N95 o FFP2) il rischio di gruppo si riduce al 37%.


Utilizzando il calcolatore online ho testato un  caso tipico nella nostra scuola:  aula da 50 m^2  con 20 alunni e due insegnanti, della disciplina e di sostegno (totale 22 persone), livello della voce 2 (da 1 a 3), mascherine a due strati 0.5, frazione del parlato 20 (da 0 a 100), tasso di respirazione 10 (da 7.5 a 12.5), VR=2  (apertura finestre una volta all’ora), 12 ore di presenza, mascherine con potere filtrante d’inalazione 0,2.

Il risultato è: rischio individuale 2,3%, rischio di gruppo 43%.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

 

Contagio covid a scuola: come calcolare i rischi ultima modifica: 2020-12-24T10:31:49+01:00 da
WP2Social Auto Publish Powered By : XYZScripts.com

GILDA VENEZIA - Associazione Professionale GILDA degli INSEGNANTI - Federazione Gilda Unams

webmaster: Fabio Barina



Sito realizzato da Venetian Navigator 2 srl