A comprehensive modelling approach to estimate the transmissibility of coronavirus and its variants from infected subjects in indoor environments

Source avec lien : Scientific Reports, 12. 10.1038/s41598-022-17693-z

Une question centrale dans l’évaluation du risque aérien d’infections par le COVID-19 dans les espaces intérieurs concerne le lien entre la charge virale chez les sujets infectés et la probabilité de dépôt pulmonaire chez les individus exposés, grâce à une modélisation complète de la dynamique des aérosols. Dans cet article, nous y parvenons en combinant les processus des aérosols (évaporation, dispersion, sédimentation, dépôt dans les poumons) avec un nouveau modèle de Poisson double pour estimer la probabilité qu’au moins une particule porteuse contenant au moins un virion soit déposée dans les poumons et infecte un individu sensible.

Abstract A central issue in assessing the airborne risk of COVID-19 infections in indoor spaces pertains to linking the viral load in infected subjects to the lung deposition probability in exposed individuals through comprehensive aerosol dynamics modelling. In this paper, we achieve this by combining aerosol processes (evaporation, dispersion, settling, lung deposition) with a novel double Poisson model to estimate the probability that at least one carrier particle containing at least one virion will be deposited in the lungs and infect a susceptible individual. Multiple emission scenarios are considered. Unlike the hitherto used single Poisson models, the double Poisson model accounts for fluctuations in the number of carrier particles deposited in the lung in addition to the fluctuations in the virion number per carrier particle. The model demonstrates that the risk of infection for 10-min indoor exposure increases from 1 to 50% as the viral load in the droplets ejected from the infected subject increases from 2 × 10 8  to 2 × 10 10  RNA copies/mL. Being based on well-established aerosol science and statistical principles, the present approach puts airborne risk assessment methodology on a sound formalistic footing, thereby reducing avoidable epistemic uncertainties in estimating relative transmissibilities of different coronavirus variants quantified by different viral loads.

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