COVID-19 : Mais comment éviter la transmission en intérieur
Alors que de nombreux pays s’apprêtent à rouvrir certains lieux publics intérieurs, cette modélisation d’une équipe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technologie (MIT), développée à des fins de prédiction du risque de transmission, nous apporte simultanément une liste exhaustive des facteurs de risque possibles d’une telle transmission. Toutes ces données, publiées dans les Actes de l’Académie des Sciences américaine (PNAS) intéresseront les politiques et les autorités sanitaires mais aussi tous les gestionnaires de ces lieux, afin de préparer leur réouverture dans les meilleures conditions de sécurité.
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Ce modèle, basé sur la physique et les données de propagation enregistrées, développé par deux professeurs du MIT, est d’ailleurs accessible au public. Il s’agit d’une nouvelle approche qui promet d’estimer les risques d'exposition au COVID-19 dans différents environnements intérieurs. Les lignes directrices élaborées prennent en compte : une limite de temps d'exposition, un nombre de personnes maximum pour un espace intérieur donné, les types d'activité pratiqués, le port ou non du masque et les niveau et type de ventilation et de filtration. Les deux chercheurs, Martin .Z. Bazant, professeur de génie chimique et de mathématiques appliquées et John W. M. Bush, professeur de mathématiques appliquées soulignent qu'une caractéristique clé de leur modèle – peu pris en compte jusqu’à ce jour dans les politiques de santé publique existantes- est notamment de...fixer une limite spécifique de temps passé par personne dans un milieu donné.
fixer une limite spécifique de temps passé par personne dans un milieu donné.
L’analyse est basée sur le fait maintenant bien avéré que dans les espaces clos, de minuscules gouttelettes contenant des agents pathogènes en suspension dans l'air émises par les gens lorsqu'ils parlent, respirent, toussent, éternuent, chantent ou mangent auront tendance à flotter dans l'air pendant de longues périodes et à se diffuser via les courants d'air. Les preuves de cette transmission par gouttelettes ou aérosols sont nombreuses.
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En utilisant une approche quantitative basée sur les meilleures données disponibles, le modèle produit une estimation du temps qu'il faudrait en moyenne pour qu'une personne soit infectée par le virus SRAS-CoV-2 si une personne infectée pénètre dans un espace donné, en fonction de cet ensemble clé de variables définissant une situation intérieure donnée (encore une fois : le temps d'exposition, le nombre de personnes, le volume de l’espace intérieur, le ou les types d'activité pratiqués, le port ou non du masque et les niveau et type de ventilation et de filtration).
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Le modèle ne répond donc pas oui ou non, « oui il y a un risque » ou « non, aucun risque » mais fournit un guide sur les conditions selon lesquelles une personne peut s'engager en toute sécurité dans cet espace intérieur pour y effectuer cette activité. Le modèle est donc adaptable à un magasin, un musée, une salle de sport, un restaurant ou…une salle de classe.
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Des lignes directrices prudentes et réactualisées : les auteurs précisent qu’ils n’ont pris en compte que des données de grande qualité, appliqué des marges de précaution le cas échéant et qu’en fonction des publications, le modèle est réactualisé : « C'est un domaine qui évolue rapidement. Nous soumettons un article et le lendemain, une douzaine d'articles pertinents sortent, alors nous nous efforçons de les incorporer. C'est comme viser une cible en mouvement ». L’ajustement peut porter par exemple sur la transmissibilité d’une nouvelle souche vs souche d'origine : par exemple, pour la souche britannique, estimée 60% plus transmissible que l'original, le paramètre a été fixé à 1,6.
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Les règles simples sont souvent les meilleures mais...: respecter la distanciation ou les limites en nombre de personnes sont toujours des mesures efficaces mais ces principes ne préviennent pas toujours le risque dans un contexte donné. C’est l’objectif du modèle qui intègre toutes les variables, toutes sauf peut-être une, l’hétérogénéité de l’air, car il reste basé, par nécessité, sur « un air bien mélangé dans un espace donné ».
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Depuis que l'application est disponible (octobre dernier), un demi-million d'utilisateurs l’ont consultée. Et les commentaires des utilisateurs ont aidé les chercheurs à affiner davantage le modèle.