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Utilisant la surveillance régulière est le plus efficace en limitant les manifestations COVID-19 dans les écoles

Les méthodes actuelles de limiter la propagation de l'infection COVID-19 dans les écoles sont peu adaptées pour des manifestations de réglage, avec la recherche indiquant que des mesures de surveillance régulière peuvent mieux être adaptées.

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Boîte de vitesses de classe. Crédit d'image : Paul Tupper

Les simulations des mesures préventives actuelles d'exposition de dynamique de classe sont insuffisantes pour régler les manifestations COVID-19

Pendant la pandémie COVID-19, la fermeture des écoles s'est produite fréquemment et était une action commune d'éviter de plus grandes manifestations. De telles fermetures sont coûteuses pour les étudiants et enseignants, et beaucoup de pays ont récent rouvert des écoles tout en employant une suite des mesures de contrôle potentielles.

D'ailleurs, un domaine important d'une incertitude concernant l'étude de l'infection COVID-19 est juste combien transmissible le virus est entre les secteurs publics de occupation de gens. Les classes sont caractéristiquement les espaces des interactions fréquentes entre les gens, avec des opportunités limitées de mettre en application distancer social, hygiène préventive, et contrôle de grande puissance. Comme résultat, beaucoup d'écoles ont remarqué des manifestations rapides et sévères, et ont mis en application des mesures de contrôle dans la réaction.

Les mesures préventives varient entre les pays, mais concernent type des mesures de température corporelle, des tests d'ACP pour l'infection COVID-19 si les stagiaires se sont déplacés, ainsi que des fermetures de classe si un stagiaire a vérifié le positif.

Cependant, une étude neuve par Paul Tupper, d'université de Simon Fraser, Burnaby, le Canada, et Caroline Colijn du service des mathématiques à l'université impériale Londres, Londres, R-U, a prouvé que les méthodes actuelles peuvent être insuffisantes.

L'étude publiée en bio-informatique de PLOS emploie les modèles mathématiques pour simuler des classes et examine les facteurs qui sont à la base des manifestations COVID-19 dans les écoles. Les simulations ont compris des différences entre les personnes infectées dans la façon dont facilement elles peuvent transmettre la maladie à d'autres, et les différences dans les débits de transmission pour différents environnements et activités pour déterminer comment ces deux facteurs qualitatifs peuvent affecter le contrôle de manifestation.

Les taux d'infection varient en travers des scénarios mais sont seulement atténués utilisant la surveillance régulière

Les simulations ont montré cela dans une classe avec 25 stagiaires, n'importe où de 0 à 20 stagiaires pourraient être infectées après l'exposition initiale, selon même de petits réglages aux débits de transmission pour des personnes infectées ou des environnements.

Puis, les chercheurs ont simulé les effets de différents protocoles pour éviter de grands boîtiers de l'infection en travers des classes et pour constater que dans les scénarios avec des débits de transmission élevés, les actions préventives (telles que le bas fermant un type entier) qui sont seulement entrées en vigueur après qu'un stagiaire ait développé des sympt40mes et le positif vérifié étaient trop lent pour éviter de grandes manifestations.

Les simulations ont clairement prouvé que de grandes manifestations pourraient seulement être évitées avec la surveillance régulière de chacun dans le réglage, par exemple avec le contrôle rapide mis en commun sur le site.

Nous avons trouvé cela attendre jusqu'à ce qu'un stagiaire développe des sympt40mes et positif de tests est une réaction trop lente, quoique c'ait été la méthode employée dans beaucoup de juridictions pour éviter la boîte de vitesses COVID-19. L'interview des stagiaires sans sympt40mes fonctionne bien bien dans notre modèle et pourrait également être appliqué dans les lieux de travail ou les logements vivants partagés. »

Tupper

Les découvertes prouvent, pour cette raison, qu'une grande manifestation peut seulement être évitée avec la surveillance régulière de chacun dans le réglage d'école. De ces résultats, les chercheurs planification pour inclure plus de caractéristiques et pour augmenter des modèles pour explorer encore d'autres stratégies préventives une fois qu'une infection positive est trouvée. Ces modèles peuvent être employés pour examiner ces facteurs sous un environnement de classe, mais également seront étendus à d'autres réglages en danger, y compris les espaces publics, l'hébergement partagé, ou les bureaux.

Journal reference:
James Ducker

Written by

James Ducker

James completed his bachelor in Science studying Zoology at the University of Manchester, with his undergraduate work culminating in the study of the physiological impacts of ocean warming and hypoxia on catsharks. He then pursued a Masters in Research (MRes) in Marine Biology at the University of Plymouth focusing on the urbanization of coastlines and its consequences for biodiversity.  

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