[论文解读] Respiratory aerosols and droplets in the transmission of infectious diseases

Mira L. Pöhlker, Ovid O. Krüger+11 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2021

Infection Control and Ventilation被引用 53

一句话总结

本文对呼出呼吸颗粒的理化特性进行批判性综述，推导多模态尺寸分布参数化，并演示如何将特定活动的PSD与诸如 SARS-CoV-2 等病原体的传播相关联。

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.

研究动机与目标

• 总结在呼吸、说话、歌唱、咳嗽和打喷嚏过程中排放的呼吸颗粒的数目浓度、尺寸分布、组成和混合状态。
• 基于多模态对数正态分布的呼出颗粒尺寸分布参数化，以追踪感染来源。
• 将排放特征与结核分枝杆菌、流感和 SARS-CoV-2 等病原体的传播潜力联系起来。
• 提供基于物理原理框架的风险评估与缓解建议（如保持距离、口罩、通风等）。

提出的方法

• 综合大量关于呼吸颗粒排放与特性的文献。
• 引入覆盖 <10 nm 到 >1000 µm 的广义多模态对数正态 PSD 参数化。
• 将模式特异性颗粒数量与排放机制及呼吸道中的部位相关联。
• 将呼吸活动与模式特异性排放及病原传播潜力联系起来。
• 评估对诸如距离、口罩、通风和过滤等干预的意义。

实验结果

研究问题

• RQ1 呼出颗粒尺寸分布在不同呼吸活动（呼吸、说话、歌唱、咳嗽、打喷嚏）中有何变化？
• RQ2 呼吸道内的主导尺寸模态及其来源是什么，它们如何影响病原携带量和传播风险？
• RQ3 多模态 PSD 参数化如何改进 SARS-CoV-2、流感和结核等疾病的传播建模与风险评估？
• RQ4 考虑到呼吸气溶胶和飞沫的多模态特性，哪些缓解策略最有效降低风险？

主要发现

• 发声（说话/歌唱）对 SARS-CoV-2 传播具有高度相关性。
• 五模态对数正态 PSD 参数化可以描述从 <10 nm 到 >1000 µm 的呼出粒子分布。
• 粒子数量和体积排放在个体与活动之间差异很大，需要一系列 PSD 以实现准确建模。
• 该框架将排放机制与呼吸部位联系到具体尺寸模态，帮助源定位和干预设计。
• 近场和远场传播都涉及处于连续尺寸连续体内的气溶胶和飞沫，挑战简单的二分法。
• 物理距离、口罩、通风和过滤等缓解措施得到多相呼吸云物理学的支持。