Profesori sa Sveučilišta Simon Fraser Paul Tupper i Caroline Colijn utvrdili su da je fizičko distanciranje univerzalno učinkovito u smanjivanju širenja covida-19.
Istraživači su razvili model za testiranje učinkovitosti mjera kao što su fizičko distanciranje, maske i društveni balon u različitim okruženjima. Oni uvode koncept “događaja R”, što je očekivani broj ljudi koji se zaraze koronavirusom od jedne osobe na nekom događaju.
VEZANE VIJESTI
Tupper i Colijn razmatrali su čimbenike kao što su intenzitet prijenosa, trajanje izloženosti, blizina pojedinaca i stupanj miješanja, a nakon toga su ispitivali koje su metode najučinkovitije u sprječavanju prijenosa u svakoj od okolnosti.
Istraživači su uključili podatke iz izvješća o žarištima na nizu događaja, poput zabava, večera, noćnih klubova, javnog prijevoza i restorana. Istraživači kažu da šanse pojedinca da se zarazi koronavirusom uvelike ovise o brzini prijenosa i trajanju – količini vremena provedenog u određenom okruženju.
Zasićujući i linearni događaji
Događaji su kategorizirani kao zasićujući (velika vjerojatnost prijenosa) ili linearni (mala vjerojatnost prijenosa). Kafići, noćni klubovi i prenapučena radna mjesta primjeri su zasićenih mjesta gdje je velika vjerojatnost prijenosa. Mala vjerojatnost za prijenos je u javnom prijevozu ako se nose maske, u restoranu ako se održava distanca, kao i u aktivnostima na otvorenom.
Model sugerira da je fizičko distanciranje bilo učinkovito u smanjenju prijenosa covida-19 na svim mjestima, ali učinkovitost društvenih balona ovisi o tome jesu li šanse za prijenos velike ili niske, prenosi Science daily. Društveni baloni predstavljaju male skupine ljudi koji zajedno provode vrijeme u zatvorenom prostoru, družeći se isključivo međusobno.
#related-news_0
U okruženjima gdje dolazi do miješanja i velika je vjerojatnost prijenosa, poput prenatrpanih zatvorenih radnih mjesta, barova i noćnih klubova i srednjih škola, postojanje strogih društvenih balona može pomoći da se smanji širenje covida-19. Društveni mjehurići su manje učinkoviti u okruženjima gdje je mala vjerojatnost prijenosa ili tijekom aktivnosti gdje ima miješanja, kao što je rad u uredima ili putovanje javnim prijevozom.
“Bilo bi sjajno započeti prikupljanje podataka o izloženosti i žarištima: broja sudionika, razine gužve, razine buke i trajanja događaja”, rekao je Colijn, predsjedatelj Kanadske istraživačke katedre za matematiku evolucije, zaraze i javnog zdravstva.
