Profesores del MIT han desarrollado un nuevo modelo para predecir el riesgo de exposición a la COVID-19.
El modelo tiene en cuenta factores de riesgo como el tamaño del espacio, el tipo de actividad, si se usan mascarillas y las tasas de ventilación y filtración.
Esto puede permitir a los responsables políticos, las empresas, las escuelas y las personas evaluar su propio riesgo.
Dos profesores del MIT han propuesto un nuevo enfoque para estimar los riesgos de exposición a la Covid-19 en distintos entornos interiores. La guía que desarrollaron establece un límite para el tiempo de exposición, en función del número de personas, el tamaño del espacio, el tipo de actividad, el uso de mascarillas y las tasas de ventilación y filtración. Su modelo ofrece una guía detallada, basada en la física, para los responsables políticos, las empresas, las escuelas y las personas que quieren evaluar sus propios riesgos.
La guía, que aparece esta semana en la revista PNAS, fue desarrollada por Martin Z. Bazant, profesor de ingeniería química y matemáticas aplicadas, y John W. M. Bush, profesor de matemáticas aplicadas. Subrayan que una característica clave de su modelo, que ha recibido menos atención en las políticas de salud pública vigentes, es que establece un límite específico para el tiempo que una persona pasa en un determinado entorno.
Su análisis se basa en el hecho de que, en espacios cerrados, las diminutas gotículas portadoras de patógenos que emiten las personas al hablar, toser, estornudar, cantar o comer tienden a flotar en el aire durante largos periodos y a mezclarse por completo en el espacio gracias a las corrientes de aire. Según afirman, existen ahora pruebas abrumadoras de que esa transmisión por aerosoles desempeña un papel importante en la propagación de la Covid-19. Bush explica que el estudio surgió inicialmente, a comienzos del año pasado, por su preocupación de que muchas decisiones políticas se guiaran principalmente por la «regla de los 6 pies», que no tiene suficientemente en cuenta la transmisión por aerosoles en espacios interiores.
Mediante un enfoque estrictamente cuantitativo basado en los mejores datos disponibles, el modelo calcula una estimación del tiempo que, de media, tardaría una persona en infectarse con el virus SARS-CoV-2 si entrara en el espacio una persona infectada, en función del conjunto clave de variables que definen una determinada situación en interiores. En lugar de ofrecer una respuesta simple de sí o no sobre si un determinado entorno o actividad es seguro, proporciona una orientación sobre el tiempo que una persona podría permanecer con seguridad en esa actividad, ya sean unos minutos en una tienda, una hora en un restaurante o varias horas al día en una oficina o un aula, por ejemplo.
«Como científicos, hemos intentado ser muy prudentes y basarnos solo en lo que consideramos datos sólidos», afirma Bazant. «Realmente hemos procurado ceñirnos a aspectos que podemos justificar con rigor. Creemos que nuestro estudio es el más riguroso de este tipo hasta la fecha». Aunque cada día aparecen nuevos datos y persisten muchas incertidumbres sobre la transmisión del virus SARS-CoV-2, afirma: «Confiamos en haber tomado decisiones conservadoras en cada punto».
Bush añade: «Es un campo que avanza con rapidez. Enviamos un artículo y al día siguiente aparecen una docena de artículos relevantes, así que nos apresuramos a incorporarlos. Ha sido como disparar contra un blanco en movimiento». Por ejemplo, aunque su modelo se basó inicialmente en la transmisibilidad de la cepa original del SARS-CoV-2, a partir de datos epidemiológicos de los eventos de propagación temprana mejor caracterizados, han añadido posteriormente un parámetro de transmisibilidad, que puede ajustarse para tener en cuenta las mayores tasas de propagación de las nuevas variantes emergentes. Este ajuste se basa en la comparación de la transmisibilidad de cualquier nueva cepa con la de la cepa original; por ejemplo, en el caso de la cepa del Reino Unido, que se ha estimado un 60 por ciento más transmisible que la original, este parámetro se fijaría en 1,6.
Según afirman, una cosa está clara: las reglas simples basadas en la distancia o en los límites de aforo de determinados tipos de negocios no reflejan el panorama completo del riesgo en un entorno dado. En algunos casos, ese riesgo puede ser mayor de lo que indican esas reglas simples; en otros, puede ser menor. Para ayudar a las personas, ya sean responsables políticos o particulares, a realizar evaluaciones más completas, los investigadores se unieron al desarrollador de aplicaciones Kasim Khan para crear una aplicación móvil de acceso abierto y un sitio web en el que los usuarios pueden introducir datos específicos de una situación — tamaño del espacio, número de personas, tipo de ventilación, tipo de actividad, uso de mascarilla y el factor de transmisibilidad de la cepa predominante en la zona en ese momento — y obtener una estimación del tiempo que tardaría, en esas circunstancias, en contagiarse del virus una nueva persona si entrara en el espacio una persona infectada.
Los cálculos se basaron en inferencias realizadas a partir de diversos eventos de propagación masiva, de los que se disponía de datos detallados sobre el número de personas y su rango de edad, el tamaño de los espacios cerrados, los tipos de actividades (cantar, comer, hacer ejercicio, etc.), los sistemas de ventilación, el uso de mascarillas, el tiempo transcurrido y las tasas de infección resultantes. Entre los eventos estudiados figuran, por ejemplo, el coro Skagit Valley, en el estado de Washington, donde el 86 por ciento de los mayores presentes se infectó en un ensayo de coro de dos horas
Aunque su guía se basa en un aire bien mezclado dentro de un espacio determinado, el riesgo sería mayor si alguien se situara directamente dentro de un chorro concentrado de partículas emitido por un estornudo o un grito, por ejemplo. Pero, en general, el supuesto de aire bien mezclado en interiores parece coherente con los datos de eventos reales de propagación, afirman.
«Cuando se analiza esta guía para limitar el tiempo de exposición acumulado, se incluyen todos los parámetros que cabría esperar —el número de personas, el tiempo que se pasa en el espacio, el volumen del espacio, la tasa de aire acondicionado, etc.—», afirma Bush. «Todas estas cosas son bastante intuitivas, pero es agradable verlas aparecer en una única ecuación».
Aunque los datos sobre la importancia crucial de la transmisión por aerosoles se han aclarado ya, afirma Bazant, las organizaciones de salud pública inicialmente pusieron mucho más énfasis en el lavado de manos y la limpieza de superficies. Al principio de la pandemia, había menos conciencia de la importancia de los sistemas de ventilación y del uso de mascarillas, que pueden afectar de forma notable a los niveles seguros de ocupación, señala.
«Me gustaría utilizar este trabajo para establecer la ciencia de la transmisión por aerosoles específicamente para la Covid-19, teniendo en cuenta todos los factores, los datos disponibles y la distribución de las gotículas para distintos tipos de actividades», afirma Bazant. Espera que la información ayude a las personas a tomar decisiones informadas en su vida: «Si comprendes la ciencia, puedes hacer las cosas de otra manera en tu casa, en tu negocio y en tu escuela».
Bush ofrece un ejemplo: «Mi madre tiene más de 90 años y vive en una residencia de mayores. Nuestro modelo deja claro que es útil ponerse una mascarilla y abrir una ventana; esto es lo que está en tu mano». Le alarmó que su madre planeara asistir a una clase de ejercicio en la residencia, pensando que no habría problema porque las personas estarían a 6 pies de distancia. Como muestra el nuevo estudio, debido al número de personas y al nivel de actividad, eso sería en realidad una actividad de alto riesgo, afirma.
Desde que pusieron la aplicación a disposición del público en octubre, Bazant afirma que han contado con unos medio millón de usuarios. Sus comentarios ayudaron a los investigadores a perfeccionar aún más el modelo, afirma. Además, ya ha contribuido a influir en algunas decisiones sobre la reapertura de negocios, añade. Por ejemplo, el propietario de unas instalaciones de tenis cubiertas en el estado de Washington, que habían sido cerradas debido a las restricciones por la Covid, afirma que se le permitió reabrir en enero, junto con determinadas otras instalaciones deportivas de baja ocupación, a raíz de una apelación que presentó basada en gran medida en esta guía y en la información obtenida de su participación en el curso en línea de Bazant sobre la física de la transmisión de la Covid-19.
Bazant afirma que, además de recomendar directrices para espacios específicos, las nuevas herramientas también ofrecen una forma de evaluar los méritos relativos de distintas estrategias de intervención. Por ejemplo, descubrieron que, aunque la mejora de los sistemas de ventilación y el uso de mascarillas marcan una gran diferencia, los sistemas de filtración de aire tienen un efecto relativamente menor en la propagación de la enfermedad. Y su estudio puede orientar sobre la cantidad exacta de ventilación necesaria para alcanzar un determinado nivel de seguridad, señala.
«Bazant y Bush han proporcionado una herramienta valiosa para estimar (entre otras cosas) el límite superior del tiempo compartiendo el espacio aéreo con otras personas», afirma Howard Stone, profesor de ingeniería mecánica y aeroespacial de la Universidad de Princeton, que no participó en este trabajo. Aunque un análisis de este tipo solo puede ofrecer una estimación aproximada, afirma que los autores «describen este tipo de estimación de orden de magnitud como un medio para ayudar a otros a juzgar la situación en la que pueden encontrarse y a cómo minimizar su riesgo. Esto es especialmente útil, ya que no es posible realizar un cálculo detallado para cada espacio posible y cada conjunto de parámetros».
