Giảm lây lan Covid - 19: Các nhà nghiên cứu tìm cách ngăn chặn hiệu quả

Nghiên cứu cách làm giảm lây lan Covid - 19.

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện việc giữ khoảng cách về mặt thể chất có hiệu quả phổ biến trong việc giảm lây lan của COVID-19. Trong khi ứng dụng quản lý xã hội và khẩu trang phụ thuộc vào tình huống cụ thể. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình để kiểm tra hiệu quả của các biện pháp trên trong các môi trường khác nhau. Bài Giảm lây lan Covid – 19: Các nhà nghiên cứu tìm cách ngăn chặn hiệu quả cho thấy điều này.

Giảm lây lan Covid – 19: Các nhà nghiên cứu tìm cách ngăn chặn hiệu quả

1. Khái quát

Các giáo sư Paul Tupper và Caroline Colijn của Đại học Simon Fraser đã phát hiện việc giữ khoảng cách xa có thể có ý nghĩa trong việc giảm lây lan Covid – 19. Trong khi việc kiểm duyệt thông tin mạng xã hội và khuyến cáo đeo khẩu trang chỉ mang tính cụ thể.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình để

kiểm tra hiệu quả của các biện pháp như
giữ khoảng cách vật lý,
đeo khẩu trang,
hoặc xem xét hành vi đối tượng qua ứng dụng

Và chúng được đánh giá mức độ giảm lây lan Covid – 19 trong các môi trường khác nhau.

Bài báo của họ

được xuất bản ngày 19 tháng 11
trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS).

Họ đưa ra khái niệm “sự kiện R”, là số người dự kiến bị nhiễm COVID-19 từ một cá nhân tại một sự kiện.

2. Nghiên cứu thực nghiệm về cách giảm lây lan Covid – 19

Tupper và Colijn xem xét các yếu tố như

mức độ truyền,
thời gian tiếp xúc,
việc gần gũi của các cá nhân và mức độ trộn lẫn,

Sau đó họ

sàng lọc để chỉ ra phương pháp nào hiệu quả nhất,
để ngăn ngừa lây truyền trong từng trường hợp.

Các nhà nghiên cứu đã

kết hợp dữ liệu từ các báo cáo về các đợt bùng phát tại một loạt các sự kiện,
chẳng hạn như tiệc tùng, bữa ăn, câu lạc bộ đêm, phương tiện công cộng và nhà hàng.

Các nhà nghiên cứu cho biết

khả năng bị nhiễm COVID-19 của một cá nhân
phụ thuộc nhiều vào tốc độ lây truyền và thời gian – lượng thời gian dành cho một môi trường cụ thể.

Nghiên cứu cách giảm lây lan Covid - 19 — Nghiên cứu cách giảm lây lan Covid – 19

Quan sát

Các sự kiện được phân loại là bão hòa (xác suất truyền cao) hoặc tuyến tính (xác suất truyền thấp). Ví dụ yếu tố môi trường nguy cơ cao bao gồm quán bar, câu lạc bộ đêm và nơi làm việc quá đông đúc. Các môi trường có mức lan truyền thấp bao gồm nhà ga, bến xe bus, sân bay, quảng trường, nhà hàng và các không gian ngoài trời.

Ghi nhận

Mô hình cho thấy khoảng cách vật lý có hiệu quả trong việc giảm lây lan Covid – 19 ở tất cả các môi trường. Nhưng hiệu quả của ứng dụng quản lý xã hội

phụ thuộc vào báo cáo của người dùng
về hành động dẫn đến nguy cơ lây truyền cao hay thấp.

Ở những nơi đông người và có khả năng lây truyền cao, chẳng hạn như

nơi làm việc trong nhà đông đúc,
quán bar,
câu lạc bộ đêm,
và trường trung học.

có thể được

kiểm soát chặt chẽ bằng các ứng dụng quản lý xã hội nghiêm ngặt
để có thể giúp giảm sự lây lan của COVID-19.

Các nhà nghiên cứu phát hiện

ứng dụng quản lý xã hội kém hiệu quả hơn,
trong việc thể hiện nguy cơ truyền tải thấp,
hoặc các hoạt động ở nơi đông người, chẳng hạn như tham gia vào các hoạt động ngoài trời,
làm việc trong văn phòng hoặc đi trên phương tiện giao thông công cộng có đeo khẩu trang.

Họ lưu ý khẩu trang và các vật dụng bảo vệ khác có thể kém hiệu quả hơn ở những nơi như

tiệc tùng,
nhà hát,
bếp nhà hàng,
văn phòng đông đúc,
câu lạc bộ đêm và quán bar,

vì ngay cả khi

việc đeo khẩu trang làm giảm một nửa tốc độ truyền
nhưng có thể không ảnh hưởng nhiều đến việc giảm lây lan Covid – 19 (số lượng người nhiễm trùng).

Hứa hẹn

Virus coronavirus tương đối mới. Nhưng khoa học vẫn tiếp tục phát triển và nâng cao kiến thức của chúng ta về

cách điều trị,
và ngăn ngừa ảnh hưởng của loại virus rất dễ lây lan này.

Vẫn còn nhiều điều chúng ta chưa biết và nhiều lĩnh vực cần được nghiên cứu thêm.

Colijn, người giữ chức Chủ tịch Nghiên cứu khoa học tại Canada cho biết:

Sẽ thật tuyệt nếu bắt đầu thu thập thông tin từ các vụ bùng phát dịch. Các yếu tố nguy cơ như

số lượng người tham dự,

các bệnh tiềm ẩn của họ,

mức độ đông đúc,

mức độ ồn ào,

và thời gian diễn ra sự kiện được xem xét.

Các phân tích toán học định hướng cho việc giảm lây lan Covid – 19 và sức khỏe cộng đồng.

Xem thêm bài viết:

Nguồn: Simon Fraser University