Risk quantification for SARS-CoV-2 infection through airborne transmission in university settings.


(Quantification du risque d'infection par le SRAS-CoV-2 par transmission aérienne en milieu universitaire).


Article

AMBATIPUDI M. | GONZALEZ P.C. | TASNIM K. | DAIGLE J.T. | ET COLL.

Est Publié dans : Journal of Occupational and Environmental Hygiene, vol.18 n°12, décembre 2021, pp.590-603, ill., bibliogr.

Une évaluation approfondie du risque d'infection au COVID-19 est nécessaire pour prendre des décisions sûres et éclairées concernant la réouverture des espaces universitaires. Un modèle quantitatif de probabilité d'infection tenant compte des paramètres spécifiques à l'espace est présenté pour permettre l'évaluation du risque de réouverture des espaces universitaires à des densités données. Le modèle utilise la fraction de la population du campus qui est excrétrice de virus, la capacité de la pièce, l'efficacité de la filtration du revêtement facial, le taux de renouvellement de l'air, le volume de la pièce et le temps passé dans l'espace comme paramètres pour calculer les probabilités d'infection dans les espaces d'enseignement, les réfectoires, les dortoirs et les salles de bain communes. Le modèle permet de calculer facilement les probabilités d'infection dans divers espaces universitaires, l'efficacité de la filtration du visage et le taux de renouvellement de l'air étant parmi les principales variables. Appliqué aux espaces universitaires, ce modèle a démontré que, dans des conditions spécifiques qu'il est possible de mettre en œuvre, des cours en présentiel peuvent être dispensés dans de grands amphithéâtres avec un risque d'infection sur le semestre <1%. Le ramassage des repas dans les réfectoires et l'utilisation des salles de bains communes dans les dortoirs résidentiels par de petits groupes d'étudiants peuvent également être réalisés avec un faible risque. Les résultats de l'application de ce modèle aux espaces de l'Université de Harvard et de l'Université de Stanford sont présentés. Enfin, une application web a été développée à l'aide de ce modèle pour calculer la probabilité d'infection après saisie de variables spécifiques à l'espace.

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