Unde ai cele mai mari şanse să te infectezi cu SARS-CoV-2. Cum se poate evita pericolul fără închiderea afacerilor

În Italia a fost testată separarea meselor din restaurante cu plexiglas. FOTO: EPA/EFE

Restaurantele, sălile de sport şi cafenelele sunt în topul locurilor în care ai cele mai mari şanse să te infectezi cu SARS-CoV-2, conform unui studiu publicat în revista Nature. Cercetătorii vin şi cu soluţii de evitare a răspândirii coronavirusului.

În oraşele din întreaga lume, focarele de coronavirus au fost legate de restaurante, cafenele şi săli de sport. Acum, un nou model care utilizează date de pe telefonul mobil pentru a cartografia mişcările oamenilor sugerează că aceste locuri ar putea explica cele mai multe infecţii cu COVID-19 din oraşele SUA, conform unui articol publicat în Nature.com.

Modelul, publicat, zilele trecute, în revista Nature, dezvăluie, de asemenea, cum reducerea gradului de ocupare poate reduce semnificativ numărul de infecţii.

Modelul „are indicaţii concrete în ceea ce priveşte măsurile eficiente pentru limitarea răspândirii bolii, limitând în acelaşi timp pierderile economice”, spune Thiemo Fetzer, economist la Universitatea Warwick din Coventry .

Date privind mobilitatea

Pentru a prezice modul în care deplasările oamenilor ar putea afecta transmiterea virală, echipa de cercetare a introdus date de localizare anonimizate din aplicaţiile de telefonie mobilă într-un model epidemiologic simplu care a estimat cât de repede se răspândeşte boala. Datele privind locaţia, colectate de SafeGraph, o companie cu sediul în Denver, Colorado, au provenit din 10 dintre cele mai mari oraşe din SUA, inclusiv Chicago, Illinois; New York; şi Philadelphia, Pennsylvania. Acesta a cartografiat modul în care oamenii s-au mutat în şi din cartiere în puncte de interes, cum ar fi restaurante, biserici, săli de sport, hoteluri, dealeri auto şi magazine de articole sportive timp de 2 luni începând din martie.

Când echipa a comparat numărul de infecţii al modelului în cartierele din Chicago între 8 martie şi 15 aprilie cu numărul de infecţii înregistrate oficial în acele cartiere o lună mai târziu, au constatat că modelul a prezis cu exactitate numărul cazurilor confirmate.

„Suntem capabili să estimăm fidel reţeaua de contact între 100 de milioane de oameni pentru fiecare oră a zilei. Acesta este ingredientul secret pe care îl avem ”, spune Leskovec.

Locurile cele mai periculoase şi soluţiile de reducere a transmiterii SARS-CoV-2

Echipa a folosit apoi modelul pentru a simula diferite scenarii, cum ar fi redeschiderea unor locuri, menţinându-le pe altele închise. Ei au descoperit că deschiderea restaurantelor la capacitate maximă a dus la cea mai mare creştere a infecţiilor, urmată de săli de sport, cafenele şi hoteluri/moteluri. Dacă Chicago ar fi redeschis restaurantele la 1 mai, ar fi existat aproape 600.000 de infecţii suplimentare în luna respectivă, în timp ce deschiderea sălilor de sport ar fi produs 149.000 de infecţii suplimentare. Dacă toate aceste afaceri ar fi fost deschise, modelul prezice că ar fi existat 3.3 milioane de cazuri suplimentare.

Dar limitarea ocupării pentru toate aceste locuri - restaurante, cafenele, săli de sport - la 30% ar reduce numărul de infecţii suplimentare la 1,1 milioane, estimează modelul. Dacă ocuparea ar fi plafonată la 20%, noile infecţii ar fi reduse cu mai mult de 80% la aproximativ 650.000 de cazuri.

„Studiul evidenţiază modul în care big-data privind mobilitatea populaţiei în timp real oferă potenţialul de a prezice dinamica transmisiei la niveluri fără precedent”, spune Neil Ferguson, epidemiolog la Imperial College London.

De ce săracii sunt mai predispuşi la infectare

Datele privind mobilitatea sugerează, de asemenea, de ce oamenii din cartierele mai sărace sunt mai predispuşi să fie infectaţi cu SARS-CoV-2: deoarece sunt mai puţin capabili să lucreze de acasă, iar magazinele pe care le vizitează pentru produse esenţiale sunt adesea mai aglomerate decât în alte zone. Magazinul alimentar mediu din cartierele mai sărace a avut cu 59% mai mulţi vizitatori pe oră pe metru pătrat, iar vizitatorii au rămas în medie cu 17% mai mult decât în magazinele din afara acelor zone. Leskovec spune că oamenii care locuiesc în aceste zone au probabil opţiuni limitate de a vizita magazine mai puţin aglomerate şi, ca urmare, o călătorie la cumpărături este de două ori mai riscantă decât pentru cineva dintr-o zonă mai bogată.

Dar Christopher Dye, un epidemiolog de la Universitatea din Oxford, spune că aceste tipare de mobilitate trebuie validate cu date din lumea reală. „Este o ipoteză epidemiologică care rămâne de testat. Dar este o ipoteză care merită testată ”, spune el.

Tendinţă globală

În linii mari, spune Fetzer, studiul de modelare coroborează o mare parte din ceea ce s-a aflat din studiile de urmărire a contactelor din întreaga lume, care au identificat restaurante, săli de sport, coruri, case de îngrijire pentru persoanele în vârstă şi alte locuri interioare aglomerate ca locuri periculoase unde multe persoane sunt infectate în acelaşi timp. 

Luna trecută, Fetzer a publicat un studiu care arată cum un program guvernamental britanic numit „Eat Out to Help Out”, în care mesele la restaurant au fost subvenţionate în luna august, a dus la o creştere uriaşă a vizitelor la restaurant şi a reprezentat până la 17% din noile infecţii cu SARS-CoV-2 luna aceea.

Dar s-ar putea ca restaurantele să nu fie „puncte fierbinţi” de răspândire a COVID peste tot. Datele de urmărire a contactelor din Germania au descoperit că restaurantele nu au fost sursa principală de infecţie în acea ţară, spune Moritz Kraemer, care modelează boli infecţioase la Universitatea din Oxford, Marea Britanie. Acest lucru poate fi cauzat de faptul că poate fi dificil să se identifice sursa unei infecţii folosind datele de urmărire a contactelor. Deşi predicţia modelului privind ratele globale de infecţie în oraşe a fost validată cu date din lumea reală, Kraemer spune că vor fi necesare date mai detaliate de urmărire a contactelor pentru a testa dacă modelul a identificat corect locaţia reală a infecţiilor.

Leskovec spune că toate modelele au o anumită eroare. Dar, deoarece multe dintre predicţiile sale se aliniază cu datele observaţionale, adaugă el, nu există niciun motiv să credem că nu ar funcţiona la scară mai mică. În cazul în care se constată că modelul prezice cu precizie riscul de a vizita anumite locaţii, oficialii din domeniul sănătăţii l-ar putea folosi pentru a ajusta politicile de distanţare socială, spune Ferguson. 

Vă mai recomandăm

STUDIU Meniul cu COVID-19. Restaurantul, cel mai periculos focar de răspândire a noului coronavirus

Pandemia COVID-19. Proprietarii de restaurante din Franţa contestă în justiţie decizia de închidere