[論文レビュー] Predictive and retrospective modelling of airborne infection risk using monitored carbon dioxide

Henry C. Burridge, Shiwei Fan+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2020

Infection Control and Ventilation参考文献 16被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、監視されたまたはモデル化されたCO2濃度、人員数、時間変動する量子生成率を用いて、定期的に使用される屋内空間における飛沫感染リスクを推定する実用的なモデルを提示する。本研究は、換気不足や高い発声活動が、B1.1.7などより感染性の高い変異株では、1人の感染性個体あたり1例以上の二次感染を引き起こす可能性があることを示している。

ABSTRACT

The risk of long range, herein ‘airborne', infection needs to be better understood and is especially urgent during the COVID-19 pandemic. We present a method to determine the relative risk of airborne transmission that can be readily deployed with either modelled or monitored CO 2 data and occupancy levels within an indoor space. For spaces regularly, or consistently, occupied by the same group of people, e.g. an open-plan office or a school classroom, we establish protocols to assess the absolute risk of airborne infection of this regular attendance at work or school. We present a methodology to easily calculate the expected number of secondary infections arising from a regular attendee becoming infectious and remaining pre/asymptomatic within these spaces. We demonstrate our model by calculating risks for both a modelled open-plan office and by using monitored data recorded within a small naturally ventilated office. In addition, by inferring ventilation rates from monitored CO 2 , we show that estimates of airborne infection can be accurately reconstructed, thereby offering scope for more informed retrospective modelling should outbreaks occur in spaces where CO 2 is monitored. Well-ventilated spaces appear unlikely to contribute significantly to airborne infection. However, even moderate changes to the conditions within the office, or new variants of the disease, typically result in more troubling predictions.

研究の動機と目的

• 監視可能なCO2濃度および人員数データを用いて、屋内空間における飛沫感染リスクを推定する実用的で展開可能な手法を開発すること。
• オフィスや教室など定期的に使用される空間における、1人の前症状または無症状の感染性個体から生じる二次感染の絶対的リスクを評価すること。
• 過去のCO2測定データを用いて、換気状態や曝露条件を再構築することで、過去の感染リスクを後向きにモデリングすることを可能にすること。
• 換気状態、人員数、ウイルスの感染性（例：B1.1.7変異株）の変化が二次感染リスクに与える影響を評価すること。
• SARS-CoV-2に限らない、あらゆる飛沫感染症に一般化可能なフレームワークを提供すること。

提案手法

• 空気の均一混合を仮定しないで、時間変動する人員数および活動レベルを組み込んだ、Wells-Rileyモデルの拡張。
• CO2濃度（C）と背景濃度（C₀）の差（C − C₀）に基づき、換気速度の代理指標として監視またはモデル化されたCO2濃度を用いる。関係式 λ ∝ (C − C₀) を根拠とする。
• 修正された感染リスク式を適用：λ = (C − C₀)αq/Ca ここでλは感染率、αは換算係数、qは量子生成率、Caは基準濃度。
• 時間依存の量子生成率（q(t)）を統合し、特に前症状または無症状段階における感染性の変化をモデル化。
• モデル化されたオープンプランオフィスと、自然換気のオフィスで実測されたCO2データの両方を用いて、モデルの妥当性を検証。
• CO2トレンドから換気速度を推定し、過去の期間における感染リスクを再構築することで、過去のリスク推定を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 監視されたCO2濃度と人員数データのみを用いて、定期的に使用される屋内空間における飛沫感染リスクをどのように推定できるか？
• RQ2 一定の人員が常駐するオフィスにおいて、1人の前症状または無症状の感染性個体から生じる二次感染の期待値はどの程度か？
• RQ3 換気速度、人員数、活動レベル（発声作業対比静的作業）の変化に伴い、飛沫感染リスクはどのように変化するか？
• RQ4 過去のCO2データを用いて、アウトブレイク発生後に過去の飛沫感染リスクを再構築できるか？
• RQ5 B1.1.7変異株で観察されるような感染性の上昇は、異なる環境条件下で二次感染リスクにどのように影響するか？

主な発見

• 十分な換気（10 L/s/p以上）が確保されたオープンプランオフィスでは、静的デスクワークは飛沫経路によるSARS-CoV-2感染拡大に顕著に寄与しない。
• 換気が不十分な状態（例：4 L/s/p）では、オフィス内に1人の感染性個体が存在する場合、二次感染の期待値が1に近づくか、それを超える可能性がある。
• より感染性の高いB1.1.7変異株では、十分な換気であっても、1人の感染性個体あたり1例以上の二次感染が生じる可能性がある。
• コールセンターのような高い発声活動が見られる環境では、1人の感染源から生じる二次感染の期待値は2〜4に達するため、顕著な飛沫感染リスクがある。
• 換気量を一定に保ちながら人員数を1/rに減らすと、二次感染の期待値はr²の割合で減少する。これは、部分的稼働を有効な緩和戦略として可能にする。
• 過剰CO2（C − C₀）の監視は、リアルタイムでの感染リスク上昇の実用的代理指標を提供し、感染拡大を抑えるための環境的対応を事前に可能にする。