Phương trình Drake dự đoán sự lây nhiễm của Covid-19

Mô hình mới - về cơ bản là một phương trình đơn với nhiều số hạng được nhân với nhau - ước tính nguy cơ lây truyền Covid-19 qua không khí.

Nghiên cứu lấy cảm hứng từ một công thức toán học đơn giản nhưng có ý nghĩa lịch sử khác được gọi là phương trình Drake, sử dụng để ước tính cơ hội tìm thấy sự sống thông minh ngoài Trái đất trong thiên hà của chúng ta.

Phương trình này chỉ dựa trên bảy biến số và cung cấp một “khuôn khổ dễ hiểu” cho việc xem xét một thứ dường như không thể biết được như số lượng các nền văn minh ngoài hành tinh, theo các tác giả cho biết.

“Vẫn còn nhiều điều về các con đường lây truyền của Covid-19. Điều này một phần là do không có “ngôn ngữ” chung giúp chúng ta dễ hiểu về các yếu tố nguy cơ liên quan” - Rajat Mittal, Giáo sư Khoa Kỹ sư Cơ khí tại Đại học Johns Hopkins cho biết trong một tuyên bố: “Điều kiện thực sự cần xảy ra để một người bị nhiễm bệnh là gì? Nếu chúng ta có thể hình dung quá trình này rõ ràng hơn và có định lượng, chúng ta có thể đưa ra quyết định tốt hơn về hoạt động nào nên tiếp tục và hoạt động nào cần tránh”.

Mô hình mới, được công bố ngày 7/10 trên tạp chí Physics of Fluids, chia nhỏ quá trình lây truyền Covid-19 thành ba giai đoạn: Giai đoạn các giọt chứa virus từ người bệnh được tống ra ngoài không khí; giai đoạn phân tán của những giọt này; và giai đoạn mà những người có nguy cơ mắc bệnh cao hít phải chúng.

Nhìn chung, mô hình bao gồm 10 biến số liên quan đến sự lây truyền Covid-19, bao gồm nhịp thở của những người bị nhiễm và nhạy cảm với bệnh, số lượng các phần tử virus có trong các giọt được thở ra và thời gian một người nhạy cảm với bệnh đã tiếp xúc với virus.

Sau đó, các tác giả đã sử dụng mô hình của họ, được đặt tên là mô hình bất bình đẳng về lây truyền qua đường không khí (CAT), để ước tính rủi ro lây truyền trong các tình huống khác nhau, bao gồm cả những trường hợp mà mọi người sử dụng khẩu trang hoặc thực hành cách ly xã hội, cũng như khi mọi người tập thể dục.

Trong mô hình bất bình đẳng, nếu lượng virus hít vào nhiều hơn số lượng cần thiết để gây bệnh, thì người kia sẽ bị bệnh. Một lưu ý lớn: Các nhà khoa học hiện vẫn không biết cần bao nhiêu hạt để gây bệnh. Do đó, mô hình không thể tính toán nguy cơ lây nhiễm tuyệt đối mà chỉ có thể so sánh mức độ rủi ro của các hoạt động khác nhau.

Đối với khẩu trang, các nhà nghiên cứu ước tính rằng, với tất cả các yếu tố khác bình đẳng, một kịch bản trong đó cả người bị nhiễm bệnh và người nhạy cảm với bệnh đều đeo khẩu trang N95 có thể giảm nguy cơ lây truyền xuống 400 lần so với kịch bản mà cả hai người đều không đeo khẩu trang.

Khẩu trang phẫu thuật có thể làm giảm khả năng lây truyền xuống 10 lần và khẩu trang vải giảm xuống 7 lần nếu cả hai bên đều đeo khẩu trang.

Đối với cách ly xã hội, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa khoảng cách và nguy cơ lây truyền. “Nếu bạn tăng gấp đôi khoảng cách của mình với mọi người, bạn thường tăng gấp đôi khả năng an toàn khỏi căn bệnh” - GS Mittal nói trong một tuyên bố riêng từ tạp chí: “Loại quy mô hoặc quy tắc này có thể giúp cung cấp thông tin cho các chính sách”.

Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng, họ dự định mô hình cần phải đơn giản và trực quan hơn để không chỉ các nhà khoa học mà các nhà hoạch định chính sách và thậm chí công chúng đều có thể tiếp cận được.