[논문 리뷰] Respiratory aerosols and droplets in the transmission of infectious diseases

Mira L. Pöhlker, Ovid O. Krüger외 11명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 01.

Infection Control and Ventilation인용 수 53

한 줄 요약

이 논문은 배출된 호흡기 입자의 물리화학적 특성을 비판적으로 검토하고, 다중모드 크기 분포 매개변수화를 도출하며, 활성 특성 PSD가 SARS-CoV-2와 같은 병원체의 전파와 어떻게 연관되는지 입증한다.

ABSTRACT

Knowing the physicochemical properties of exhaled droplets and aerosol particles is a prerequisite for a detailed mechanistic understanding and effective prevention of the airborne transmission of infectious human diseases. This article provides a critical review and synthesis of scientific knowledge on the number concentrations, size distributions, composition, mixing state, and related properties of respiratory particles emitted upon breathing, speaking, singing, coughing, and sneezing. We derive and present a parameterization of respiratory particle size distributions based on five lognormal modes related to different origins in the respiratory tract, which can be used to trace and localize the sources of infectious particles. This approach may support the medical treatment as well as the risk assessment for aerosol and droplet transmission of infectious diseases. It was applied to analyze which respiratory activities may drive the spread of specific pathogens, such as Mycobacterium tuberculosis, influenza viruses, and SARS-CoV-2 viruses. The results confirm the high relevance of vocalization for the transmission of SARS-CoV-2 as well as the usefulness of physical distancing, face masks, room ventilation, and air filtration as preventive measures against COVID-19 and other airborne infectious diseases.

연구 동기 및 목표

• 호흡, 말하기, 노래하기, 기침, 재채기 중에 배출된 호흡기 입자의 수농도, 크기 분포, 구성 및 혼합 상태를 요약한다.
• 여러 로그정규 모드를 기반으로 배출된 입자 크기 분포의 매개변수화를 개발하여 감염원을 추적한다.
• 배출 특성을 결핵균(Mycobacterium tuberculosis), 인플루엔자, SARS-CoV-2와 같은 병원체의 전파 잠재력과 연결한다.
• 물리적으로 근거 있는 프레임워크를 사용하여 거리두기, 마스크, 환기 등 위험 평가 및 완화를 위한 지침을 제공한다.

제안 방법

• 호흡기 입자 배출 및 특성에 관한 광범위한 문헌을 합성한다.
• <10 nm에서 >1000 µm에 이르는 범위를 포괄하는 일반화된 다중모드 로그정규 PSD 매개변수화를 도입한다.
• 모드별 입자 수를 배출 기전 및 호흡기 내 위치와 연관시킨다.
• 호흡 활동을 모드별 배출 및 병원체 확산 잠재력과 연관시킨다.
• 거리두기, 마스크, 환기 및 여과와 같은 개입에 대한 시사점을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 호흡, 말하기, 노래하기, 기침, 재채기 등 다양한 호흡 활동에서 배출된 입자 크기 분포는 어떻게 달라지는가?
• RQ2 호흡기 계통 내에서 지배적인 크기 모드와 그 기원은 무엇이며, 이것이 병원체 운반 및 전파 위험에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 다중모드 PSD 매개변수화가 SARS-CoV-2, 인플루엔자, TB와 같은 질환의 전파 모델링 및 위험 평가를 어떻게 개선하는가?
• RQ4 호흡기 에어로졸과 비말의 다중모드 특성을 고려할 때 어떤 완화 전략이 위험 감소에 가장 효과적인가?

주요 결과

• 음성화(말하기/노래하기)는 SARS-CoV-2 전파와 아주 관련성이 크다.
• 다섯 모드 로그정규 PSD 매개변수화는 <10 nm에서 >1000 µm에 이르는 배출 입자 분포를 설명할 수 있다.
• 입자 수 및 부피 배출은 개인 및 활동에 따라 크게 다르며, 정확한 모델링을 위해 다양한 PSD 스펙트럼이 필요하다.
• 이 프레임워크는 배출 기전 및 호흡기 위치를 특정 크기 모드와 연결하여 원천 위치 추정 및 개입 설계에 도움을 준다.
• 근거리 및 원거리 전파 모두 연속적인 크기 연속체 내의 에어로졸과 비말을 포함하므로 단순한 이분법에 도전한다.
• 물리학적 다상 호흡구름의 특성에 의해 물리적 거리두기, 얼굴 마스크, 환기 및 여과와 같은 완화 조치가 지지된다.