Comment déterminer le risque de contagion dans un espace clos? Un outil pour mieux l’évaluer

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Le Massachusetts Institute of Technology (MIT), prestigieuse université américaine et centre de recherche mondialement réputé spécialisé dans le domaine des sciences et des technologies, a conçu un outil informatique capable d’évaluer les risques de contamination en espace clos en fonction des facteurs en présence. S’il n’offre aucune garantie sanitaire, il permet néanmoins de mieux comprendre les mécanismes de transmission de la Covid-19, relate le magazine Business Insider.


Archive d'illustration

L’outil du MIT, disponible dans de nombreuses langues dont le français, permet d’évaluer le risque de contamination encouru dans un espace clos en fonction de critères personnalisables. En effet, l’intéressé peut décrire avec précision la situation en présence:

– le type d’espace: s’agit-il d’une maison, d’un bureau, d’un restaurant, de la cabine d’un avion…

– la superficie de l’espace: surface au sol, hauteur du plafond…

– l’aération: système de filtration de l’air, ventilation de la pièce, taux d’humidité…

– le comportement adopté: les personnes présentes portent-elles un masque, parlent/chantent-elles, font-elles du sport…

– la tranche d’âge: enfants, adultes, troisième âge…

– la proportion de personnes immunisées, etc.

Exemple de mise en situation
Ainsi, par exemple, dans le cas d’un restaurant de 100 m² (hauteur sous plafond: 4 mètres), dénué de système de filtration de l’air mais aux fenêtres ouvertes, en présence de personnes âgées de 15 à 64 ans, non masquées, assises mais en train de converser, l’espace “devrait être sûr pour deux personnes pendant 6 heures, 5 personnes pendant 2 heures, 10 personnes pendant 56 minutes” ou “25 personnes pendant 27 minutes”.

Un outil, pas une garantie
Si un système de filtration de l’air est installé dans cette même pièce, la durée d’exposition jugée inoffensive augmente. D’autant plus sensiblement s’il s’agit d’un modèle performant utilisé en milieu hospitalier. Un outil de modélisation à utiliser toutefois avec précaution et discernement donc pour évaluer le taux de probabilité du risque et mieux comprendre les mécanismes de transmission de la Covid-19.




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Crédit photo : Capture d’écran

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