![\"Gesundheit\"](\"https:\/\/www.borncity.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/06\/Gesundheit-2.jpg\" "\\"Gesundheit\\"")
Wie wahrscheinlich ist es, sich in einem Innenraum \u00fcber Aerosole mit dem Coronavirus zu infizieren? Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der die individuelle Absch\u00e4tzung des Covid-19-Ansteckungsrisikos unter unterschiedlichen Schutzszenarien erm\u00f6glicht. Man kann das Risiko also selbst berechnen. <\/p>\n
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Auch wenn sich die Fachwelt noch nicht ganz einig ist, gehen viele Experten davon aus, dass Aerosolpartikel bei der \u00dcbertragung von Sars-CoV-2-Viren eine wichtige Rolle spielen. Aerosole entstehen beim Atmen, Husten oder Niesen, aber auch beim Reden und Singen. Anders als Tr\u00f6pfchen fallen sie nicht schnell zu Boden, sondern k\u00f6nnen l\u00e4ngere Zeit in der Luft bleiben und sich im ganzen Raum verteilen. In Innenr\u00e4umen, in denen viele Menschen l\u00e4ngere Zeit zusammen sind, ist die Gefahr also besonders gro\u00df, sich auch \u00fcber Aerosole mit dem Coronavirus anzustecken. <\/p>\n
Doch wie hoch ist das Infektionsrisiko wirklich? Und wie stark l\u00e4sst es sich durch Maske Tragen, L\u00fcften und Abstandhalten reduzieren? Wie hoch das Risiko ist, sich in einem geschlossenen Raum \u00fcber winzige Schwebteilchen mit dem Coronavirus SARS-CoV-2 anzustecken, l\u00e4sst sich jetzt mit einem Algorithmus ermitteln. Er gibt auch an, wie das Risiko durch Schutzma\u00dfnahmen wie Masken tragen und L\u00fcften herabgesetzt wird. Er erlaubt allerdings keine Aussagen \u00fcber das Risiko, sich durch gr\u00f6\u00dfere Tr\u00f6pfchen anzustecken, wenn man mit einem Virustr\u00e4ger auf kurze Distanz Kontakt hat. Der Ansatz kann vielmehr die AHA-L-Regeln erg\u00e4nzen.<\/p>\n
Forscher des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Chemie und des Cyprus Instituts, Zypern, haben nun eine Studie ver\u00f6ffentlicht, in der sie einen einfachen Rechenalgorithmus vorstellen, um die Wahrscheinlichkeit von Coronavirusinfektionen durch Aerosole in Innenr\u00e4umen abzusch\u00e4tzen. Der Algorithmus beruht unter anderem auf Messdaten zur Virenlast in Aerosolen, zur Menge der Schwebteilchen, die Menschen bei verschiedenen Aktivit\u00e4ten abgeben, und zum Verhalten der Partikel in R\u00e4umen. Eine gro\u00dfe Unsicherheit ist dabei die Anzahl an Viren, die Aerosole enthalten, da sie sich zwischen verschiedenen Tr\u00e4gern stark unterscheiden kann. <\/p>\n
Das Modell ermittelt zudem gezielt das Ansteckungsrisiko \u00fcber die Tr\u00f6pfchen und Partikel, die so klein sind, dass sie lange in der Luft bleiben und sich in R\u00e4umen verteilen. Zur Gefahr, sich \u00fcber gr\u00f6\u00dfere, schnell zu Boden fallende Tr\u00f6pfchen zu infizieren, wenn man mit Tr\u00e4gern des Virus \u00fcber kurze Distanz spricht, lacht oder singt, erlaubt es keine Aussagen.<\/p>\n
Die Berechnung des Ansteckungsrisikos \u00fcber Aerosole ist \u00fcber eine Eingabemaske auf der Webseite des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Chemie<\/a> m\u00f6glich. Darin kann man verschiedene Parameter wie Raumgr\u00f6\u00dfe, Personenzahl und Dauer des Aufenthaltes eintragen. Mit der Annahme, dass eine Person in dem Raum hochinfekti\u00f6s ist, errechnet der Algorithmus automatisch die \u00dcbertragungswahrscheinlichkeit f\u00fcr die vom Nutzer eingestellten Szenarien. Und zwar sowohl die individuelle Ansteckungsgefahr, als auch diejenige f\u00fcr irgendeine Person im Raum. <\/p>\n Zudem kann man zwischen verschiedenen Szenarien w\u00e4hlen: einem Klassenraum, einem B\u00fcro, einer Feier und einer Chorprobe. F\u00fcr Experten stehen zudem Felder zur Verf\u00fcgung, in denen man Angaben wie die Infektionsdosis, die Viruskonzentration des Infizierten und \u00dcberlebenszeit des Virus in der Luft variieren kann. Auch die Filtereffizienz von Gesichtsmasken oder die Luftwechselrate sind flexibel einzustellen.<\/p>\n \u201eWir m\u00f6chten einen Beitrag leisten, damit zum Beispiel eine Schule oder ein Gesch\u00e4ft selbst ausrechnen kann, wie hoch das Infektionsrisiko in den R\u00e4umen ist und wie effektiv welche Sicherheitsma\u00dfnahme ist,\" sagt Jos Lelieveld, Direktor am Max-Planck-Institut f\u00fcr Chemie und Erstautor der in der Fachzeitschrift International Journal of Environmental Research and Public Health ver\u00f6ffentlichten Studie. Darin stellen die Mainzer Wissenschaftler die Berechnungsgrundlage und die Annahmen vor, die der Rechnung zugrunde liegen. <\/p>\n So atmet ein Erwachsener durchschnittlich etwa 10 Liter Luft pro Minute ein und wieder aus. Zudem nehmen sie an, dass die infekti\u00f6se Dosis, sich mit Sars-CoV-2 zu infizieren, gr\u00f6\u00dfenordnungsm\u00e4\u00dfig bei etwa 300 Viren bzw. RNA-Kopien pro Person liegt. Verdeutlicht wird die Berechnung anhand einer Schulklasse, in der keine Sicherheitsma\u00dfnahmen getroffen werden: Ein 60 Quadratmeter gro\u00dfer und drei Meter hoher Klassenraum mit 25 Sch\u00fclern \u00e4lter als zehn Jahre und sechs Stunden Unterricht, in dem ein Sch\u00fcler zwei Tage lang hoch-infekti\u00f6s ist. <\/p>\n Die Wahrscheinlichkeit, dass sich eine bestimmte Person unter diesen Umst\u00e4nden infiziert, liegt laut Rechnung bei knapp 10 Prozent, die, dass sich eine beliebige Person ansteckt, jedoch bei \u00fcber 90 Prozent. Eine Ansteckung ist also nahezu unvermeidbar. Hoch-infekti\u00f6s ist eine infizierte Person in der Regel nur wenige Tage. Von den Personen, die positiv auf das Corona-Virus getestet wurden, sind immer etwa 20 Prozent hoch-infekti\u00f6s. Sie sind nicht zu verwechseln mit den sogenannten Superspreadern, von denen bisher nicht bekannt ist, wie h\u00e4ufig sie auftreten.<\/p>\n \u201eUnsere Berechnungen zeigen, dass man das Infektionsrisiko durch regelm\u00e4\u00dfiges Sto\u00dfl\u00fcften etwa um die H\u00e4lfte, durch zus\u00e4tzliches Maskentragen sogar um einen Faktor f\u00fcnf bis zehn senken kann\", erg\u00e4nzt Atmosph\u00e4renforscher Lelieveld. Am Beispiel der Schulklasse hei\u00dft das: L\u00fcftet die Klasse aus dem Beispiel oben einmal Mal pro Stunde, reduziert sich die Wahrscheinlichkeit auf 60 Prozent. Tragen zudem alle Sch\u00fcler Masken, sinkt das Infektionsrisiko auf etwa 24 Prozent. Gibt man nun noch in die Eingabemaske ein, dass nur die H\u00e4lfte der Sch\u00fcler am Unterricht teilnimmt, sinkt die \u00dcbertragungswahrscheinlichkeit auf 12 Prozent. Das individuelle Risiko, sinkt im gleichen Fall von zehn Prozent auf ein Prozent. Dabei ermittelt das Modell ausschlie\u00dflich das Ansteckungsrisiko \u00fcber die Aerosolpartikel, die so klein sind, dass sie lange in der Luft bleiben und sich in R\u00e4umen verteilen. Zur Gefahr, sich \u00fcber gr\u00f6\u00dfere, schnell zu Boden fallende Tr\u00f6pfchen zu infizieren, wenn man mit Tr\u00e4gern des Virus \u00fcber kurze Distanz spricht, lacht oder singt, erlaubt es keine Aussagen.<\/p>\n In ihrer Publikation gehen die Forscher auch darauf ein, welche Unsicherheiten es in den Berechnungen gibt. Diese liegen zum Beispiel in Annahmen wie der \u00dcberlebensdauer der SARS-CoV-2 Viren in der Luft oder der Virusmenge, die ein Infizierter abgibt. \u201eUnseren Annahmen liegt der derzeitige Stand der Wissenschaft zugrunde,\" sagt Frank Helleis, Physiker am Max-Planck-Institut f\u00fcr Chemie. \u201eIn der Rechnung stecken mehrere Variablen und Annahmen. So machte es einen Unterschied, ob und wie viel Menschen in einem Raum sprechen und singen, wie hoch die Viruskonzentration im Speichel ist und wie die Raumluftwechselrate ist, aber jeder Faktor geht \u00fcber einen einfachen Dreisatz in die Kalkulation ein\", so Helleis, der die Rechenbasis erstellt hat.<\/p>\n Helleis und seine Kollegen sind \u00fcberzeugt, dass ihr Algorithmus vielen helfen kann, das Risiko von Infektionen in Innenr\u00e4umen besser zu verstehen und durch geeignete Ma\u00dfnahmen zu verringern. (Quelle: MPIC-Meldung<\/a>)<\/p>\n Originalpublikation: Model Calculations of Aerosol Transmission and Infection Risk of COVID-19 in Indoor Environments![\"Eingabemaske](\"https:\/\/i.imgur.com\/SRs2rQN.png\" "\\"Eingabemaske")
<\/p>\nVariablen machen das Modell individuell nutzbar<\/h3>\n
Jos Lelieveld, Frank Helleis, Stephan Borrmann, Yafang Cheng, Frank Drewnick, Gerald Haug, Thomas Klimach, Jean Sciare, Hang Su, Ulrich P\u00f6schl
Int. J. Environ. Res. Public Health 2020, 17 (21); doi.org\/10.3390\/ijerph17218114<\/p>\n