Naujasis modelis yra labai nesudėtingas – jo pagrindas yra vos viena lygtis, kurioje yra tik keli sudauginami kintamieji. Ir tuo modeliu tikimasi įvertinti COVID-19 pernašos oru tikimybę. To modelio pagrindu tapo kita labai paprasta, tačiau istoriškai labai reikšminga matematinė formulė, žinoma, kaip Drake'o lygtis, kuri prognozuoja tikimybę mūsų galaktikoje surasti nežemiškos gyvybės formų, pasižyminčių intelektu.
1961 metais astronomo Franko Drake'o sugalvota lygtis vertina vos septynis kintamuosius ir pateikia „lengvai suprantamą pagrindą“ bandant nustatyti kažką tokio iš pažiūros visiškai nežinomo, kaip nežemiškų civilizacijų kiekis, teigė naujojo modelio autoriai.
Jie norėjo sukurti panašų lengvai suprantamą pagrindą, padedantį suprasti COVID-19 pernašos riziką.
„Kalbant apie COVID-19 pernašos kelius, vis dar esama daug sumaišties. Iš dalies taip yra dėl to, kad nėra bendro „sutarimo“, kuris palengvintų visų rizikos veiksnių supratimą. Kas iš tiesų turi nutikti, kad žmogus užsikrėstų? Jeigu galėtume tą procesą vizualizuoti aiškiau ir kiekybiškai, galėtume taikyti efektyvesnius sprendimus, kokias veiklos rūšis galima aktyvinti, o kokių – vengti“, – sakė Johno Hopkinso universiteto (JAV) Mechanikos inžinerijos fakulteto profesorius Rajatas Mittalas.
Naujasis modelis spalio 7 dieną buvo publikuotas žurnale „Physics of Fluids“. Jame COVID-19 pernaša buvo suskaidyta į tris esminius etapus: viruso patekimą iš infekuoto žmogaus į aplinką; skysčio lašelių dispersiją ore; skysčio lašelių įkvėpimą į imuniteto šiam virusui neturinčio žmogaus kvėpavimo takus.
Iš viso modelį sudaro 10 skirtingų kintamųjų, galinčių lemti COVID-19 pernašą. Tarp jų – užsikrėtusiojo ir sveiko žmogaus kvėpavimo dažniai, viruso dalelių kiekis iškvėptuose lašeliuose, laiko trukmė, parodanti, kaip ilgai ligai jautrus žmogus buvo pavojingoje aplinkoje ir panašiai.
Tuomet autoriai savo modelį, kuris buvo pavadintas Užkrato pernašos oru (Contagion Airborne Transmission, CAT) nelygybės modeliu, vertino ligos pernašos riziką įvairiuose scenarijuose, įskaitant ir tokius, kai žmonės dėvi kaukes arba jų nedėvi, kai laikosi atstumo tarp žmonių rekomendacijų, kai sportuoja ir panašiai.
Pagal šį modelį, jeigu žmogus įkvepia tam tikrą ribą viršijantį viruso kūnelių kiekį, jis suserga. Tiesa, čia yra vienas labai svarbus šio modelio trūkumas: kol kas nėra žinoma, kiek tiksliai tų dalelių reikia įkvėpti, kad prasidėtų liga. Todėl modelis dar negeba suskaičiuoti absoliučios infekcijos rizikos, o tik palyginti skirtingų scenarijų rizikingumo santykį.
Pavyzdžiui, vertinant kaukes mokslininkai paskaičiavo, kad visiems kitiems veiksniams esant vienodiems, o ir sergantysis, ir sveikas žmogus dėvi N95 (FFP2) sertifikuotą kaukę, ligos pernašos rizika gali sumažėti net 400 kartų, lyginant su scenarijumi, kai nė vienas iš jų kaukės nedėvi. Chirurginės kaukės pernašos riziką gali sumažinti 10 kartų, medžiaginės kaukės – 7 kartus, jeigu vienodas kaukes dėvi abi pusės.
Pagal šį modelį užsikrėtimo rizika smarkiai šoka aukštyn, jeigu žmonės energingai sportuoja sporto salėje.
„Įsivaizduokite du žmones ant bėgtakio sporto klube – abu jie kvėpuoja dažniau nei įprastai. Užkrėstasis į aplinką paskleidžia daugiau lašelių su virusu, sveikasis daugiau tų lašelių įkvėpia. Tokioje uždaroje erdvėje ligos pernašos rizika išauga 200 kartų“, lyginant su scenarijumi, kuomet žmonės nesportuoja, sakė R.Mittalas.
Kalbant apie atstumo tarp žmonių laikymąsi, šis modelis rodo, kad santykis tarp užsikrėtimo rizikos ir atstumo tarp žmonių yra tiesinis.
„Jei padvigubinsite atstumą – iš esmės padvigubinsite savo saugumą“, – sakė tyrimo autorius.
Anot jo, toks kiekybinis rizikos veiksnių vertinimas gali padėti priimant informuotus politinius sprendimus.
Mokslininkai pažymi, jog norėjo, kad jų modelis būtų nesudėtingas ir intuityvus, kad jis būtų prieinamas ne tik mokslininkams, bet ir politikams, ir visiems kitiems gyventojams. Ir kartu jie pripažino, kad modelis yra suklijuotas iš prielaidų bei kad jame manipuliuojama nežinomais kintamaisiais.
Nepaisant to, tyrimo autoriai viliasi, kad jų darbas „taps pagrindu ateities moksliniams darbams, kurie pašalins spragas mūsų žiniose apie COVID-19“, – sakė R.Mittalas.
