Os pesquisadores examinam quais abordagens são mais eficazes na redução da propagação de COVID-19

Jose Costa, 29 de Novembro, 2020

Bolhas sociais e máscaras mais dependentes da situação em termos de eficácia

 

Os pesquisadores descobriram que o distanciamento físico é universalmente eficaz na redução da disseminação do COVID-19, enquanto as bolhas e máscaras sociais são mais dependentes da situação. Os pesquisadores desenvolveram um modelo para testar a eficácia de medidas como distanciamento físico, máscaras ou bolhas sociais quando usadas em vários ambientes.

 

Os professores da Simon Fraser University, Paul Tupper e Caroline Colijn, descobriram que o distanciamento físico é universalmente eficaz na redução da disseminação de COVID-19, enquanto bolhas sociais e máscaras são mais dependentes da situação.

 

Os pesquisadores desenvolveram um modelo para testar a eficácia de medidas como distanciamento físico, máscaras ou bolhas sociais quando usadas em vários ambientes.

 

Seu artigo foi publicado em 19 de novembro na revista Proceedings of the National Academy of Sciences dos Estados Unidos da América (PNAS).

 

Eles introduzem o conceito de "evento R", que é o número esperado de pessoas infectadas com COVID-19 de um indivíduo em um evento.

 

Tupper e Colijn analisam fatores como intensidade da transmissão, duração da exposição, proximidade dos indivíduos e grau de mistura - em seguida, examinam quais métodos são mais eficazes na prevenção da transmissão em cada circunstância.

 

Os pesquisadores incorporaram dados de relatórios de surtos em uma variedade de eventos, como festas, refeições, boates, transporte público e restaurantes. Os pesquisadores afirmam que as chances de um indivíduo se infectar com COVID-19 dependem muito da taxa de transmissão e da duração - a quantidade de tempo gasto em um determinado ambiente.

 

Os eventos foram categorizados como saturantes (alta probabilidade de transmissão) ou lineares (baixa probabilidade de transmissão). Exemplos de configurações de alta transmissão incluem bares, boates e locais de trabalho superlotados, enquanto as configurações de baixa transmissão incluem transporte público com máscaras, distanciamento em restaurantes e atividades ao ar livre.

 

O modelo sugere que o distanciamento físico foi eficaz na redução da transmissão de COVID-19 em todos os ambientes, mas a eficácia das bolhas sociais depende se as chances de transmissão são altas ou baixas.

 

Em ambientes onde há mixagem e a probabilidade de transmissão é alta, como locais de trabalho fechados lotados, bares e boates e escolas de ensino médio, ter bolhas sociais rígidas pode ajudar a reduzir a disseminação do COVID-19.

 

Os pesquisadores descobriram que as bolhas sociais são menos eficazes em ambientes de baixa transmissão ou atividades onde há mistura, como engajar-se em atividades ao ar livre, trabalhar em escritórios espaçados ou viajar no transporte público usando máscaras.

 

Eles observam que as máscaras e outras barreiras físicas podem ser menos eficazes na saturação, configurações de alta transmissão (festas, coros, cozinhas de restaurantes, escritórios lotados, boates e bares) porque mesmo que as máscaras reduzam pela metade as taxas de transmissão, isso pode não ter muito impacto na transmissão probabilidade (e assim por diante, o número de infecções).

 

O novo coronavírus é relativamente novo, mas a ciência continua a evoluir e aumentar nosso conhecimento sobre como tratar e prevenir eficazmente esse vírus altamente contagioso. Ainda há muito que não sabemos e muitas áreas que requerem um estudo mais aprofundado.

 

"Seria ótimo começar a coletar informações de exposições e surtos: o número de participantes, a quantidade de mixagem, os níveis de aglomeração, o nível de ruído e a duração do evento", disse Colijn, que detém uma cadeira de pesquisa no Canadá em Matemática para Evolução, Infecção e Saúde Pública.

 

Fonte: Simon Fraser University

 

Fonte: https://www.sciencedaily.com/releases/2020/11/201120150726.htm - Distanciamento social e |  Crédito: © Photocreo Bednarek / stock.adobe.com

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